ПРОМЫСЛОВО-
ГЕОЛОГИЧЕСКОЕ
ОБЕСПЕЧЕНИЕ
СИСТЕМ
ДОБЫЧИ ГАЗА
Москва
«Недра» 1992
ББК 33.362
П 78
УДК 622.279.5(211)
Авторы:
А. И. Гриценко, А. Н. Дмитриевский, О. М. Ермилов,
А. Н. Кирсанов, Г. А. Зотов, Е. М. Нанивский,
Р. С. Сулейманов
Предприятие-спонсор — МП О «Союзгазтехнология»
Промыслово-геологическое обеспечение систем добычи
П 78 газа/А. И. Гриценко, А. Н. Дмитриевский, О. М. Ермилов
и др. — М.: Недра, 1992. — 368 с.: ил.
ISBN 5-247-03098-2
Приведены теоретическое обоснование и сведения о практиче-
ской реализации основных проблем промысловой геологии. На осно-
ве системного подхода предпринята попытка создания полной моде-
ли геологического строения залежей и определения структуры запа-
сов и размещения газа и нефти. Для прогнозирования обводнения
продуктивных пластов построены их геолого-статистические модели.
Для специалистов нефтяной и газовой промышленности, нанима-
ющихся разработкой нефтяных и газовых месторождений.
п2503010400—108
043(01)—92
Без объявл.
ББК 33.362
ISBN 5-247-03098-2
© Коллектив авторов, 1992
ПРЕДИСЛОВИЕ
। Газовая промышленность Западной Сибири переживает сей-
час новый этап своего развития. Стабилизировалась добыча
газа на эксплуатирующихся месторождениях, которые вступи-
ли в период разработки, характеризующийся активным внед-
рением пластовых вод в продуктивную толщу.
В данных условиях на первый план выдвигается необходи-
мость решения новых задач теории и практики промысловой
геологии и разработки месторождений, связанных с созданием
научных принципов регулирования и управления процессами
извлечения газа из уникальных и крупных по размерам зале-
жей, эксплуатируемых в период стабилизации добычи газа
центрально-групповой системой скважин в условиях активно?
го проявления водонапорного режима.
Размеры залежей региона, низкая степень изученности гео-
логического строения, дифференциация коллекторских свойств,
а следовательно и запасов по разрезу и площади, неравномер-
ность количества, качества и распределения информации в
объеме залежи, несистемность сбора и обработки этой инфор-
мации, отсутствие оценок ее точности и надежности и т. д. со-
здают серьезные проблемы для квалифированного проектиро-
вания, анализа и управления разработкой.
С учетом того, что геологическое строение залежей таких
месторождений, как Уренгойское, Ямбургокое и-Медвежье не
имеет аналогов на территории страны, представляется необхо-
димым проведение исследований некоторых проблем, методо-
логических положений и задач газопромыслцвой ' геологии с
тем, чтобы принципиально повысить эффективность использо-
вания промыслово-геологической информации при создании
геологических, промыслово-геологических и геолого-газодина-
мических моделей на стадии анализа и управления разработ-
кой эксплуатируемых месторождений, а также при составле-
нии проектов разработки других газовых и газоконденсатных
месторождений, которые планируется ввести в эксплуатацию.
Решение и внедрение указанных задач невозможно без соз-
дания и применения современных научных методов и прогрессив-
ных технологий, включающих системный подход, обширный ап-
парат математических методов и моделирование на основе ин-
формационных систем (ИС), автоматизированных систем мо-
делирования (АСМ) и АСУ технологическим процессом раз-
работки месторождения (АСУ ТП РМ).
В работе предпринята попытка создания методологической
системы исследования типового (базового) месторождения при
решении задач промысловой геологии в виде единого алгорит-
мического процесса, а также системы практических геологиче-
3
ских, промыслово-геологических, геолого-газодинамических мо-
делей и информационных баз, действующих в АСМ на приме-
ре сеноманских залежей Медвежьего, Уренгойского, Ямбург-
ского и других месторождений.
Цель работы — теоретическое обоснование и практическая
реализация основных проблем промысловой геологии, в частно-
сти: создание полной модели геологического строения залежей;
установление и описание их внутренней структуры; установле-
ние структуры запасов на основе системного подхода; построе-
ние геолого-статистических моделей продуктивных пластов для
целей прогнозирования их обводнения.
Работа посвящена решению следующих задач.
1.	Обоснование главйых принципов промысловой геологии и
необходимости методологической постановки системных иссле-
дований.
2.	Разработка и реализация методик построения геологи-
ческих, промыслово-геологических как на качественной (тради-
ционно геологической), так и на количественной основе, а так-
же хеолого-газодинамических моделей.
3.	Разработка и реализация технологии подсчету запасов
(ПЗ), дифференциации запасов газа по качеству коллектора.
4.	Использование при технологии подсчета запасов после-
довательности операций для выявления элементов и структу-
ры системы «газовая залежь» на разных иерархических уров-
нях ее организации.
5.	Использование технологии подсчета запасов для количе-
ственной и качественной оценки степени и характера изучен-
ности заложи.
6.	Создание информационного обеспечения и автоматизиро-
ванных систем моделирования для решения задач геологии и
разработки.
7.	Построение геолого-статистических моделей продуктив-
ных пластов и осуществление на их основе прогнозирования
обводнения газовых залежей.
Авторы выражают благодарность д-ру геол.-минер. наук
Л. Ф. Дементьеву за ценйые советы, высказанные им при под-
готовке и обсуждении результатов системных исследований
при решении задач промысловой геологии. За помощь
при подготовке книги авторы признательны д-ру геол.-минер.
наук В. И. Ермакову, канд. геол.-минер. наук Л. Д. Косухину,
В. А. Туголукову, А. М. Свечникову, А. И. Райкевичу,
А. С. Гацолаеву, Н. С. Кирсановой, канд. геол.-минер. наук
А. Н. Лапердину, Г. И. Облекову, 3. К- Ольховой, канд.-геол.-
минер. наук Г. П. Ставкину, Ю. Г. Тер-Саакяну.
При подготовке книги А. Н. Кирсановым написаны разд.
2.3, 2.6, 5,6.2—6.4, О. Е. Ермиловым— разд. 7, 8. Остальные
разделы подготовлены авторами совместно.
4
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ
И СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД
1.1. СТАНОВЛЕНИЕ И СУЩНОСТЬ СИСТЕМНОГО ПОДХОДА
В настоящее время уже не только отдельные исследования
в науке, технике, культуре и производстве рассматривают свою
деятельность кдк систему и анализируют ее системными мето-
дами. Приходится говорить о системном подходе, «системном
движении» или даже о системном стиле мышления во всех об-
ластях человеческой деятельности. «Системное движение», как
отмечается в отечественной литературе, разделилось на. сле-
дующие основные направления: общая теория систем; систем-
ный подход; системный анализ; философское осмысление си-
стемного мира. Известными исследователями в этих направ-
лениях за рубежом являются Л. Берталанфи, М. Д. Месарович;
У. Р. Эшби и другие, у нас в стране — А. Н. Аверьянов,
А. К. Анохин, В. Г. Афанасьев, И. В. Блауберг, Б. М. Кедров,
В. П. Кузьмин, Т. И. Ойзерман, 3. М. Оруджев, В. Н. Садов-
ский, В. С. Тюхтин, А. И. Уемов, Ю. А. Урманцев, А. Е. Фур-
ман, А. П. Шептулин и др.
Системное познание и преобразование мира ''(А. Н. Аверья-
нов, 1985 г.) предполагает: 1) .рассмотрение объекта деятельно-
сти (теоретической и практической) как системы, т. е. как от-
граниченного множества взаимосвязанных или .взаимодейству-
ющих элементов; 2) определение состава, структуры и органи-
зации элементов, установление ведущих взаимодействий меж-
ду ними; 3) выявление внешних связей системы и выделение
'из них главных; 4) определение функции системы и ее роли
среди других систем; 5) анализ диалектики структуры и функ-
ции системы; 6) обнаружение на этой основе закономерностей
и тенденции развития системы.
Таким образом, принципы системного познания и системный
подход ориентируют на всестороннее исследование объекта
или проблемы во всей полноте и во всех взаимосвязях.
Геология не осталась в стороне от «системного движения».
Современный этап развития наук о Земле характеризуется как
традиционным комплексным подходом к изучению геологиче-
ских объектов и процессов, так и широким применением идей,
методов и средств системного подхода и анализа. Проведение
системного анализа — вершина процесса исследований. Это
видно на примере работ А. И. Айнемера, Н. Б. Вассоевича,
И. В. Высоцкого, О. А. Вотаха, Ю. А. Воронина, В. И. Драгу-
нова, Э. А. Еганова, В. Ю. Забродина, А. Н. Истомина,
А. Б. Каждана, Ю. А. Косыгина, Ю. Н. Карогодина, В. А. Ку-
лындышева, М. В. Крутя, В. В. Меннера, С. В. Мейена,
5
Э. Б. Мовшовича, И. И. Нестерова, М. В. Раца, Ю. С. Сали-
ла, А. А. Трофимука, Л. И. Четверикова и др. В области неф-
тегазопромысловой геологии широко известны работы
Л. Ф. Дементьева, М>. М. Ивановой, В. Г. Каналина, Э. М. Ха-
лимова, А. И. Холина, И. П. Чоловского, Ю. В. Шурубора,
М. М. Элланского и др.
Нефтегазопромысловая геология как наука занимает осо-
бое место среди других наук о Земле. С одной стороны, она
является отраслью геолого-минералогических^ наук, с дру-
гой— непосредственно участвует в сфере производства, обес-
печивая результатами своих исследований проектирование,
анализ разработки и управление процессом эксплуатации.
В связи с этим объектом промысловой геологии является за-
лежь (специфическое, сложное геологическое тело), а модели
структуры этого объекта—предметом науки. Изучение зале-
жей преследует основную цель — создание полной картины их
геологического строения, т. е. установление и описание их
структуры. Картина (модель) геологического строения залежи,
возникающая как реализация прикладной функции науки,
служит основой для решения практических задач промысловой
геологии и разработки.
Требования практики, развитие теории проектирования и
анализа разработки газовых месторождений, наличие совре-
менных средств вычислительной техники в НИИ отрасли и
производственных объединениях по добыче газа определяют
постановку главных проблем газопромысловой геологии За-
падной Сибири. К ним относятся следующие проблемы: сбора,
обработки информации и переноса результатов обобщения на
весь исследуемый объект (залежь); оценки степени и харак-
тера геологической неоднородности и ее влияния на рациональ-
ную разработку месторождения; необходимости системного
подхода к залежам кай сложным системам, состоящим из ря-
да систем на каждом иерархическом уровне их структурной
организации; разработки методов построения моделей на каж-
дом фиксированном иерархическом уровне; разработки инфор-
мационного и математического обеспечения для решения прак-
тически важных задач газопромысловой геологии и разработ-
ки в системе автоматизированного комплекса; внедрения ука-
занного комплекса в АСУ ТП разработки месторождения про-
изводственного объединения.
Рассмотрим главные направления, методы и средства для
решения указанных проблем.
1.	С учетом того, что основная информация о геологическом
строении залежей и их фильтрационно-емкостных характерис-
тиках может быть получена только по материалам геофизиче-
ских исследований скважин, предстоит создать единую авто-
матизированную систему обработки и интерпретации каро-
6
тажных диаграмм. Суть второй части проблемы состоит в ре-
шении вопросов о выборе методов детального расчленения и
корреляции разрезов скважин, методов экстра- и интерполя-
ции фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) пород — коллек-
торов из отдельных точек (объемов) наблюдения на весь объ-
ект, методов оценки точности и надежности обобщения полу-
чаемой информации.
2.	Изучение геологической неоднородности должно прово-
диться по двум направлениям: применение показателей для
сравнения геологических объектов и эффективный учет неодно-
родности при подсчете запасов, их дифференцированном рас-
пределении и газогидродинамических расчетах, что позволит
научно прогнозировать процесс разработки и управлять им.
3.	Исследование уровней структурной организации залежей
позволяет рассматривать их как сложную систему геологиче-
ских тел. На основе таких моделей открываются перспективы
развития теории и реализации практических задач многофаз-
ной фильтрации углеводородных смесей в неоднородной порис-
той среде.
4.	Решение поставленных проблем в ближайшем будущем
будет проводиться только на основе автоматизированных
комплексов, включая базы данных, сервисные программы и
'пакеты программ научно-исследовательских задач.
‘	5. При внедрении указанных комплексов, на наш взгляд,
не существует принципиальных трудностей научного характе-
ра. Однако имеется целый ряд нерешенных вопросов органи-
зационного плана, а также вопросов, связанных с техническим
и информационно-математическим обеспечением. Преодоление
этих препятствий — главная задача АСУ ТП РМ на ближай-
шие годы [31].
Так авторы данной работы формулировали проблемы газо-
промысловой геологии в 1981 г. Время показало правильность
постановок, путей и методов реализации проблем. Вместе с
тем, в связи с ускоренными темпами освоения Медвежьего,
Уренгойского, Ямбургского и других месторождений, которые
имеют много общих закономерностей в строении сеноманских
залежей, возникла проблема создания принципиальной схемы
процесса исследования, изучения типового, базового место-
рождения или залежи в виде единого алгоритма. Поиски еди-
ной методологической основы привели к мысли о необходи-
мости использования системного подхода.
Таким образом, любая научная проблема газопромысловой
геологии сеноманских залежей, любой геологический объект,
а также процесс изучения месторождения рассматриваются
авторами данной работы с позиций системного подхода.
Первое применение идей системного подхода при изучении
месторождений Тюменского Севера относится к 1975—1980 гг.
7
Оно связано с теоретическими исследованиями Л. Ф. Де-
ментьева [14—16]. На примере решения задач промысловой
геологии и разработки нефтяных месторождений он убедитель-
но показал неэффективность научных методов «досистемного»
периода. Классический, аналитический или механистический
метод исследований заключается в расчленении объекта на
'отдельные части и стремлении объяснить поведение «целого»
исходя из поведения и свойств его частей. Именно такая ме-
тодика применялась и при определении производительности
многопластового эксплуатационного объекта путем простого
суммирования результатов работы отдельных пластов. И имен-
но в связи с ее неэффективностью, в некоторых нефтедобыва-
ющих районах были проведены мероприятия по разукрупне-
нию многопластовых эксплуатационных объектов. Смысл дру-
гого метода, называемого организмичеоким, состоит в иссле-
довании объектов как единого целого без расчленение их на
части. Разновидность такого подхода — способ «черного ящи-
ка»— используется в методах учета геологической неоднород-
ности нефтегазоносных пластов путем введения поправок в ре-
зультаты гидродинамических расчетов для уменьшения рас-
хождений между расчетными и фактическими показателями
разработки. Поправки представляют собой некоторые интег-
ральные характеристики неоднородности, полученные по ре-
зультатам наблюдений в отдельных точках без расчленения
залежи на объекты.
। Ограниченность проявляется в обоих методах. Первый ме-
тод не учитывает, что кроме свойств отдельных частей объек-
та существуют связи и отношения между ними, которые опре-
деляют «целое», второй не учитывает, что свойства «целого»
находятся в зависимости от свойств его частей.
, Приведем примеры механистического и организмического
методов (подходов) в газопромысловой геологии. Подсчет за-
пасов газа объемным методом, когда полная их величина пред-
ставляет собой сумму запасов по объектам, служит простей-
шим примером механистического подхода. Пример организми-
ческого подхода — обычное рассмотрение пластово-массивной
сеноманской залежи как единого целого, которое характеризу-
ется определенной формой, размерами, запасами, средними па-
раметрами, полученными по результатам наблюдений В от-
дельных точках.
1 Л. Ф. Дементьевым разработаны основные положения си-
стемного подхода. Даны определения понятий системы, струк-
туры, элемента, эмерджентности, иерархических уровней и
т. д. Под системой в общем случае понимается совокупность
объектов, определенным образом связанных между собой. Эти
объекты называются элементами системы или подсистемами,
если в дальнейшем рассматриваются в качестве систем.
8
Совокупность связей и отношений между элементами назы-
вается структурой системы, которая служит причиной появле-
ния у системы свойства эмерджентности.
' Эмерджентность — главное, интегральное, свойство систе-
мы, оно отсутствует у слагающих ее элементов н не может
'быть выделено из их свойств [13, 14, 23, 40].
Весьма важно то, что система может иметь несколько пред-
ставлений— иерархическое, функциональное, процессуальное и
информационное. Рассмотренные Л. Ф. Дементьевым пред-
ставления системы, взятые в совокупности, позволяют решать
вопросы о механизмах существования* системы и ее развития.
Далее, обсуждая проблемы нефтегазопромысловой геологии,
Л. Ф. Дементьев приходит к идее построения модели такой
сложной системы, как геолого-технически^ комплекс (ГТК),
который представляет собой целостное единство геологической
и технической компонент (подсистем, различающихся по своей
природе). Следует важный вывод, что техническая компонента
'(совокупность скважин и промысловых сооружений) определя-
ется геологической компонентой, структура которой обуслов-
ливает построение, функционирование и организацию техноло-
гического процесса в рамках технической компоненты. В конеч-
ном итоге, «задача технической компоненты ГТК состоит в том,
чтобы перевести геологическую компоненту, имеющую неко-
торую начальную структуру с исходными значениями и прост-
ранственным размещением признаков (мощности, нефтенасы-
щенности, запасов ц т. п.) в желаемое финальное состояние,
характеризуемое, например, нулевыми или близкими к нулю
запасами» [27].
Выводы Л. Д. Дементьева об иерархических уровнях геоло-
гической компоненты ГТК были использованы Н. А. Туренко-
вым [48] при моделировании структуры пластов для прогно-,
зирования путей обводнения сеноманской залежи Медвежьего
месторождения. Для этой цели разработаны методики выде-
ления в системе «газовая залежь» уровней ее структурной ор-
ганизации и прогноза путей обводнения с их учетом. Цифро-
вые модели, построенные на этой основе А. С. Гацолаевым,
В. П. Гороховым и Л. Н. Семеновой, позволили автоматизи-
ровать решение некоторых задач геологии и разработки. Та-
ким образом, было осуществлено первое практическое прило-
жение идей Л. Ф. Дементьева к разработке газовых месторож-
дений [48].	..
Идеи системности исследований использовались А. Н. Кир-
сановым [15, 31, 48] при создании стратиграфического подхо-
да к задачам расчленения и корреляции карбонатных и тер-
ригенных разрезов, нефтяных и газовых месторождений (сред-
ний карбон — Татария, Башкирия; сеноман — Тюменский Се-
вер). В дальнейшем они привели к созданию методологической
9
системы исследования залежи, месторождения и предложению
принципа системности исследований в качестве основного сре-
ди других принципов газопромысловой геологии.
1.2. МЕТОДОЛОГИЯ И МЕТОДИКА СИСТЕМНЫХ ИССЛЕДОВАНИИ
В ГАЗОПРОМЫСЛОВОЙ ГЕОЛОГИИ
Исследование объекта как системы, с одной стороны, пред-
полагает, по крайней мере, установление наличия: 1) целост-
ности; 2) элементов (частей); 3) определенной структуры;
4) иерархичности; 5) генезиса; 6) упорядоченности во вре-
мени.
С другой стороны, сама система выступает как объект ис-
следования, познавательная конструкция и инструмент иссле-
дования. В дальнейшем система может быть рассмотрена с
трех точек зрения (как отражение ее различных свойств):
'функциональной, морфологической и информационной.
В этой связи, создание принципиальной схемы процесса ис-
следования газовой залежи (месторождения) понимается авто-
рами данной работы как создание методологической системы.
В ней выделяется несколько систем низшего порядка — собст-
венно геологическая (ГС), промыслово-геологическая (ПГС),
техническая (ТС) и информационного обеспечения (ИС).
В рамках 'ТС выделяется газогидродинамическая, фильтраци-
онная система (ФС), которая изучается непосредственно на
«стыке» наук газопромысловой геологии и разработки. Пер-
вые две системы определяют поведение третьей во времени.
И, наконец, залежи газа или месторождение, технология их
разработки, комплекс технических сооружений (скважин,
шлейфов, установок комплексной подготовки газа) можно рас-
сматривать как ГТК (по Л. Ф. Дементьеву).
Обсудим основные понятия, термины и их определения,
связанные с применением системного подхода в данной рабо-
те. Как известно, любое знание развивается в направлении от
эмпирического к теоретическому, поэтому выделяются и две
фазы в развитии и становлении системного подхода. Вторая
фаза — теоретическая — характеризуется тремя наиболее раз-
работанными вариантами общей теории систем (ОТО М. Ме-
саровича (1966 г.), А. И. Уемова (1968, 1978 гг.) и Ю. А. Ур-
манцева (1974, 1978 гг.). ОТС А. И. Уемова строится на ос-
нове учения о всеобщих связях и отношениях. Создан фор-
мальный язык для описания систем, в рамках которого обоб-
щено около 40 известных в литературе определений системы.
Выделены специфические для систем свойства и отношения —
системные параметры' (реляционные и атрибутивные).
10
Задача ОТС — установление связей между системными па-
раметрами, которое происходит в основном индуктивно-эмпи-
рическим путем в процессе статистической обработки материа-
ла. Большое значение придается простоте и сложности систем
как линейному системному параметру. В качестве основы ОТС
Ю. А. Урманцева (в последующем обозначается ОТС(У)) ис-
пользуется закон единства и борьбы противоположностей,
а также диалектика в целом как учение о развитии. В. С. Тюх-
тин, проводя сравнение ОТС А. И. Уемова и Ю. А. Урманце-
ва и отдавая предпочтение последней, отмечает, что она раз-
вивается как теория диалектического единства противополож-
ностей— системы и хаоса, полиморфизма и изоморфизма, сим-
метрии и асимметрии, гармонии и дисгармонии, противоречи-
вости и непротиворечивости, взаимодействия и и взаимонедей-
ствия, зависимости 'и независимости, изменения и сохране-
ния [47].
Основные идеи ОТС —подхода, развитого Ю. А. Урманце-
вым, можно показать на конкретных примерах газопромысло-
вой геологии. Это объясняется тем, что ОТС (У) создавалась в
виде системной методологии — совокупности требований, кото-
рые должны выполняться при исследовании систем любой
природы.
Фундаментальное значение в рамках ОТС (У) придается
закону системности, впервые выведенному Ю. А. Урманцевым.
Закон утверждает, что «любой объект есть объект-система и
любой объект-система принадлежит хотя бы одной системе
объектов одного и того же рода» [47].
Так как под «объектом» в ОТС (У) понимается любой пред-
мет материальный или мысленный, то закон системности поз.-
воляет установить необычное, на первый взгляд, и вместе с
тем глубокое единство между объектами, внешне не похожими
друг на друга, — евклидовой геометрией, петрофизикой, физи-
кой пласта, залежами газа и т. д.
В каждом из этих объектов, например, в уравнениях Кл —
= a-\-b[gp0 и lgaB = a—blgpn (основных петрофизических зави-
симостях сеноманских отложений), уравнении. lgfenp = n +
-f-бАпэф (универсальной зависимости для терригенных отложе-
ний), залежи газа (объекте промыслово-геологическом), мож-
но выделить одно и то же, с точностью’до изоморфизма, т. е.
до сходства особенностей строения, в частности следующее.
'	1. «Первичные» элементы, из которых построен, объект,
т. е. рассматриваемые как «неделимые» на данном уровне ис-
следования: две переменных и две постоянных — в уравнени-
ях; минерал, породу, пласты и пачки — в залежи.
2.	Отношения единства, связи между первичными элемента-
ми, которые соединяют их в одно целое: отношения равенства
в линеаризованной зависимости — в логарифмическом, степен-
11
ном и показательном уравнениях; отношение принадлежно-
сти— в залежи.
3.	Условия, которые ограничивают отношения единства или,
что то же самое, законы композиции: условие линейной зави-
симости пористости от логарифма относительного параметра,
логарифма объемной влажности от логарифма удельного
электрического сопротивления, логарифма проницаемости от
эффективной пористости — в уравнениях; условие принадлеж-
ности минерала породе, породы пласту, пласта пачке в поряд-
ке, возрастания объемов вещества от меньшего к большему —
в залежи.	•	__
4.	Обязательная принадлежность каждого из объектов хотя
бы одной системе объектов одного и того же рода: системе
иерархических систем, к которой принадлежит и известный
среди геологов ряд «минералсгпородасзгеоформациясггео-
комплекссггеосфера» (где а — знак включения) залежи,- си-
стеме статистических зависимостей петрофизики и физики
пласта — в случае уравнений /Cn = a-]-blgpo, lg<Ba = a—4» 1gрп и '
lg£np = fl+Mn34>.
В рамках ОТС(У) объект-система (OS)—это композиция
или единство, построенное по отношениям (в частном случае —
взаимодействиям) г множества '(/?os) и ограничивающим эти
отношения условиям z множества '(Zos) из первичных элемен-
тов т множества (AH0)OS), выделенного по основаниям а мно-
жества (A(0)os) из универсума U" [47]. Необходимо и доста-
точно знать компоненты системы — первичные элементы, связи
и отношения, законы композиции элементов. Определение си-
стемы по Ю. А. Урманцеву в принципе совпадает с определе-
ниями А. Н. Аверьянова, Л. Ф. Дементьева, А. Н. Истомина, .
В. Н. Садовского, В. С. Тюхтина, А. И. Уемова^ И. П. Шара-
пова, Э. Т. Юдина и др. Однако главный недостаток их опре-
делений, заключается в том, что в них Не учитывается сущест-
вование кроме объектов-систем еще и систем объектов-систем
одного и того же рода. Рассмотрим смысл этого важнейшего
понятия.
’ Система объектов данного '(t-го) рода, по Ю. А. Урманце-
ву-— закономерное множество объектов-систем одного и того
же рода. Другими словами, каждый объект-система обладает
общими, родовыми признаками (одним и тем же качеством),
а именно: каждый из них построен из всех или части фикси-
рованных «первичных» элементов в соответствии с частью
или всеми фиксированными отношениями, с частью или все-
ми фиксированными законами композиции, которые реализова-
ны в рассматриваемой системе объектов данного рода [47].
Основным законом ОТС(У) служит закон системных преоб-
разований, согласно которому «объект-система в рамках систе-
12
мы объектов одного и того же рода благодаря своему сущест-
вованию переходит по законам 2e|Zi|:
а)	либо в себя — посредством тождественного преобразо-
вания;
б)	либо в другие объекты-системы —посредством одного
из семи, и только семи различных преобразований, а именно
изменений: 1) количества; 2) качества; 3) отношений; 4) ко-
личества и качества; 5) количества и отношений; 6) качества
и отношений; 7) количества, качества, отношений всех или
части его первичных элементов» [47].
Изложенное имеет принципиальное значение для решения
многих теоретических и практических задач промысловой гео-
логии. Приведен пример построения объекта-системы. В соот-
ветствии с алгоритмом представления объекта как системы не-
обходимо знать основание системы АЩ, отношения единства
Rmi и закон композиции 7(0),. Представим информационную
геологическую модель для подсчета запасов (см. разд. 5.3)
как систему. С учетом того, что залежь сложена геологически-
ми телами, состоящими из пород с определенными свойствами,
а тела фиксируются в разрезах скважин как пропластки (од-
нородные интервалы), основанием для системы будем считать
наличие у геологических тел свойств породы — коллектора.
Все тела назовем универсумом (U) и основанием Л(0)< — те те-
ла, которые являются коллекторами. Это будет множество
первичных элементов, характеризующихся числом сква-
жин, плотностью и конфигурацией сетки их расположения
на площади,- количеством пропластков коллектора в каждой
скважине, их эффективными газонасыщенными толщина-
ми и т. д.
Наложим на первичные элементы отношение единства
под которым в данном случае будем понимать некую опреде-
ленность количества и качества запасов газа в первичном эле-
менте— пропластке. Условия, ограничивающие отношения и
связи между элементами (законы композиции), выступают в
виде уравнений регрессии по оценке удельного электрического
сопротивления, пористости, газонасыщенности, эффективной
пористости и проницаемости. Однако если мы не в состоянии
определить тройку символов /?<% Z(0)i, т. е, представить
объект как единство'или композицию элементов, то он не мо-
жет считаться системой и останется для нас простым объектом,
г Построенная объект-система представляет собой информа-
ционную промыслово-геологическую модель газовой залежи
массивного типа, которая чаще исследуется только на одном
иерархическом уровне — уровне пласта (пропластка). Далее
по условиям задачи (см. разд. 53) переходим к системе объ-
ектов данного (i-ro) рода. Обычно требуется построить две-че-
тыре системы объектов-систем. Преобразование объектов-си-
13
стем в рамках каждой из систем, в соответствии с-законом си-
стемных преобразований, происходит посредством преобразо-
вания качества и отношений всех элементов на основе измене-
ния законов композиции (уравнений регрессии). Различия
между системами обусловлены изменениями количества, ка-
чества и отношений всех элементов. Иными словами, каждая
из двух-четырех баз данных промыслово-геологической инфор-
мации преобразуется в систему информационных моделей в
результате изменения вида уравнений регрессии и их коэффи-
циентов или изменением только коэффициентов уравнений
оценки основных промыслово-геологических параметров. Раз-
личие между базами данных обусловлено тем, что материалы
ГИС, положенные в их основу, обрабатываются в разное вре-
мя, различными интерпретаторами и организациями, каждая
из которых может иметь различную методику выделения кол-
лекторов, оценки параметров и т. д.
Подобные модели объекта-системы и системы объектов-си-
стем данного рода широко используются авторами данной ра-
боты, в частности, в решении задач оценки систематических
погрешностей при сравнении различных методик определения
параметров для подсчета запасов газа. Таким образом, возни-
кают возможности постановки и решения задач моделирования
сложных систем на основе системного подхода, ОТС (У) и об-
щей теории моделирования (ОТМ). Их удобнее рассматривать
с позиций актуальности проблемы изучения геологической не-
однородности газовых залежей.
Проблеме геологической неоднородности в литературе по
нефти и газу уделяется значительное внимание [14, 20, 48].
Всеми исследователями признается факт влияния неоднород-
ности на эксплуатацию местор.ождения, разрабатываются кон-
кретные методы его оценки. Изучение неоднородности прово-
дится в основном по двум направлениям: 1) применение пока-
зателей для сравнения геологических объектов по степени их
неоднородности; 2) учет неоднородности в газогидродинамичё-
ских расчетах при проектировании и анализе разработки вве-
дением соответствующих поправок, например, на вид закона
распределения основных промыслово-геологических парамет-
ров. Вместе с тем в вопросах терминологии и методологии
остается много неясного. Анализ литературы по инженерной
геологии твердых полезных ископаемых приводит к мысли о
возможности перенесения некоторых методологических поло-
жений в область газопромысловой геологии и их соответству-
ющей трансформации [31].
Общность методологии заключается в том, что количест-
венные характеристики свойств пород или отложений в целом
изучаются по образцам, пробам, результатам испытаний, т. е.
дискретно. Поэтому появляется диспропорция между размера-
14
ми этих наблюдений (определяющей областью эксперимента)
и размерами объектов, геологических тел, слагающих залежь.
Таким образом, на этапе разведки и в начале опытно-про-
мышленной эксплуатации месторождения может быть получе-
на только общая количественная характеристика объекта (за-
лежи или слагающих ее продуктивных пачек) из-за явного не-
достатка информации. Приходится рассматривать пачки как
условно однородные элементы и сравнивать их между собой
на основе средних значений параметров или общеизвестных
показателей неоднородности [20, 32]. По мере накопления эм-
пирического материала достигается возможность изучения на-
правленности изменчивости параметров, анизотропии свойств
по трем главным направлениям, т. е. характера неоднородно-
сти, перехода к исследованиям и к установлению структуры
объекта. Далее, в процессе анализа разработки, неоднород-
ность изучается на разных уровнях структурной организации
объекта. Отсюда следует важный вывод о том, что геологиче-
ская неоднородность определяется как генезисом отложений,
целью и задачами исследований, так и детальностью проводи-
мых наблюдений на разных этапах изучения залежи. Этот вы-
вод приводит к необходимости переноса многих положений и
понятий, выработанных при изучении одного месторождения
(например, Медвежьего), на другие объекты, значительно сла-
бее освещенные материалом, и использования известного прин-
ципа геологических аналогий.
Понятие «геологическая неоднородность» является необхо-
димым, но явно недостаточным при описании объектов. Для
промысловой геологии несомненный интерес представляют че-
тыре классификации, разработанные М. В. Рацем (1973 г.)
применительно к задачам инженерной геологии: 1) по абсо-
лютному размеру элементов неоднородности (неоднородность
порядков IV—0); 2) по отношению размера элементов неодно-
родности к размеру определяющей области эксперимента
(макро-, микро- и ультранеоднородность); 3) по отношению
размеров элементов макронеоднородности к шагу опробования
(хаотическая и пространственно-коррелированая неоднород-
ность); 4) по относительному размеру элементов макронеодно-
родности (высокочастотная и низкочастотная составляющие
спектра неоднородности).
Аналогичная классификация неоднородности продуктивных
(нефтян&х) пластов в зависимости от размера элементов и
масштаба исследования создана Э. М. Сабанеевой и О. Н. Чер-
никовым (1975 г.). Имеются и другие классификации. Приве-
денные классификации имеют весьма важное значение не толь-
ко в теоретическом, но и в чисто практическом смысле. Ска-
занное легко уточнить на простом примере. Как известно, в за-
дачах газопромысловой геологии проницаемость определяется
15
по керну, геофизическим материалам или данным исследова-
ниям скважин. При этом специфика информации, полученной
различными методами большинством исследователей, не при-
нимается во внимание. Однако стоит только провести сравни-
тельную оценку определяющей области эксперимента, сопо-
ставить объемы горных пород, захватываемые при различных
методах исследования, как становится вполне понятно, что ес-
ли значения проницаемости во всех трех случаях равны, то мы
еще не имеем права их отождествлять. Другими словами, рав-
ные значения проницаемости, полученные различными метода-
ми, не могут считаться тождественными.
Неоднородность горных пород или геологических тел, сла-
гающих залежь, проявляется при любых масштабах исследо-
вания— от минерала до залежи. В зависимости от масштабов
проявления можно выделить следующие порядки или уровни
неоднородности:
' . 1) продуктивной толщи;
; 2) геологически обособленного участка залежи, локально-
го поднятия;
3)	пачки пластов — коллекторов, проницаемой Засти мезо-
циклита или пачки пластов его непроницаемой части;
4)	проницаемой или непроницаемой части элементарного
циклита, пласта — коллектора или неколлектора;
5)	слоя, литологического типа, вида, разновидности породы;
6)	элементарной группы минеральных зерен, агрегатов кол-
лоидных частиц.
Каждому порядку неоднородности будет соответствовать
свой элемент неоднородности, который на данном уровне рас-
сматривается цак условно однородный, например, для четвер-
того порядка неоднородности таким элементом служит тип по-
роды. Вполне понятно, что порядки неоднородности должны
соответствовать уровням строения природных геологических
образований, которые определяются геологической природой,
а также зависят от целей, задач и детальности исследований.
Классификация неоднородности по масштабам ее проявле-
ния является относительной. Для объективной оценки неодно-
родности следует также учитывать и определяющие области
экспериментов, т. е. размеры проб. Используя работу [31], по-
строим диаграмму структурной неоднородности горных пород
или геологических тел, слагающих залежь (рис. 1.1). По оси
абсцисс диаграммы отложены размеры элементов неоднород-
ности и соответствующие им порядки неоднородности. Ось ор-
динат характеризует размеры определяющих областей экспе-
риментов. В верхней части диаграммы располагается поле
условной однородности, в нижней части — поле геологической
неоднородности. Диагональная полоса характеризует эффек-
тивную, статистическую неоднородность. Если, например, мы
16
Определяющая
неоднородности, ы
I * • I
Порядок неоднородности, м
Рис. 1.1. Диаграмма структурной неоднородности пород, слагающих залежь.
исследуем неоднородность на. уровне пласта определенного
типа коллектора, т. е. линейные размеры элементов неоднород-
ности не превышают порядка 1 м (пунктирная линия), то по
данным газогидродйнамических методов пласт будет признан
однородным, по данным промысловой геофизики можно опре-
делить статистическую неоднородность, а по данным исследо-
ваниям образцов, шлифов, физических • и физико-химических
методов — геологическую неоднородность. Это связано с раз-
мерами определяющей области эксперимента, в первой случае
порядка 5—10 м, во втором случае порядка 1 м и в третьем
меньше 10 см.
Приведенные классификации касаются вопроса исследова-
ния степени неоднородности, однако, в практической работе по-
является необходимость оценки пространственной изменчивости
параметра, т. е. характера неоднородности. Эта изменчивость
включает две компоненты: случайную и детерминированную.
В свою очередь, детерминированная, неслучайная компонента
имеет две составляющие: периодическую и регионально-корре-
лированную (тренд). Чисто случайная изменчивость характе-
ризуется независимостью значений. параметра от положения
точек наблюдения по площади или разрезу, не зависит она
также и от расстояния между точками наблюдения (скважи-
нами) или от интервала опробования (шага квантования) по
разрезу скважины. К ней применимы все методы аппарата
17
статистики случайных величин. В практической, работе часто
приходится сталкиваться с задачей раздельного изучения слу-
чайной и детерминированной компонент, т. е. оценкой харак-
тера и силы тренда и случайных отклонений. Обычно тренд
аппроксимируется алгебраическими полиномами невысокого
порядка, а случайные отклонения интерполируются (А. Н. Кир-
санов и др., 1975 г.). Например, раздельный анализ данных
карты эффективных газонасыщенных толщин может показать
общую, закономерную направленность изменения параметра
(тренд), а отклонения от тренда — локальные изменения тол-
щин, связанные с особенностями геологического строения за-
лежи. Следует отметить, что при изучении характера изменчи-
вости по разрезу скважины обычно используются методы тео-
рии случайных функций [15, 20J.
Таким образом, становится понятно, что наши представле-
ния о случайном или неслучайном характере изменчивости за-
висят не только от геологической природы объекта, но и от
расстояния между точками наблюдений. При уменьшении это-
го расстояния возрастает доля неслучайной изменчивости,
а при увеличении наблюдается обратная картина. Q понятием
о неслучайной изменчивости параметра тесно связано понятие
анизотропности среды, с наличием определенных направлений
изменчивости свойств, которые тесно связаны с морфологиче-
скими особенностями строения геологических тел, слоистостью,
ориентировкой элементов неоднородности в пространстве. На-
пример, всем известен факт различия значений проницаемости
поперек и вдоль напластования, особенности движения жидко-
сти или газа в пористых средах параллельно и перпендикуляр-
но слоистости. В общем случае выделяют три оси анизотропии
или три главных направления изменчивости (Г. К. Бондарик,
1971 г.). Применительно к сеноманским залежам первое глав-
ное направление-характеризует максимальную изменчивость
перпендикулярно вытянутости залежи по ее длинной оси. Вто-
рое главное направление связано с минимальной изменчиво-
стью по длинной оси залежи. Третье направление связано с
толщинами пород по разрезу и занимает промежуточное поло-
жение (нуждается в дальнейших исследованиях).
 Из сказанного ясно, что изучение залежей газа должно
быть направлено на исследование их геологической неоднород-
ности, т. е. неоднородности геологических тел, которые слага-
ют залежь. В последнее время наметилась отчетливая тенден-
ция рассматривать любое геологическое тело с позиций си-
стемного подхода. В этом смысле, например, терригенный неф-
тяной пласт имеет, шесть уровней его структурной организации,
причем каждый уровень характеризуется определенной структу-
рой, т. е. совокупностью устойчивых связей между элемента-
ми какого-либо объекта, которые обеспечивают его целост-
18
ность. Таким образом, выделяются: ультрамикроструктура по-
роды на уровне минерального зерна; микроструктура конгло-
мерата минеральных зерен в объеме образца породы; мезост-
руктура на уровне условных геологических тел, границы кото-
рых проводятся в пределах одного литологического типа пород
по некоторым граничным значениям коллекторских свойств
пород; макроструктура на уровне эксплуатационного объекта,
метаструктура на уровне эксплуатационного блока, участка и
мегаструктуры на уровне залежи.
Не останавливаясь на деталях, нуждающихся в уточнении,
отметим, что шесть уровней структурной организации нефтя-
ного пласта могут быть в принципе распространены и на газо-
носный пласт, точнее на продуктивную толщу, залежь. Одна-
ко следует подчеркнуть, что выделение уровней в приведенном
примере имеет геолого-промысловую направленность, поэтому
представляется необходимым рассмотреть соотношение уров-
ней строения природных геологических образований с уровня-
ми строения промышленных скоплений газа, выделяемых на ос-
нове промыслово-геологических, технологических и экономиче-
ских критериев. В качестве примера (рис. 1.2) приведем соот-
ношение уровня строения пачки пластов коллекторов прони-
цаемой части отложений мезоциклита с уровнем продуктивной
пачки (эксплуатационного объекта). Покажем специфику
задач.
В первом случае требуется решить основную задачу стра-
тиграфии, которая заключается в создании местной литолого-
стратиграфической схемы. Эта схема должна характеризовать-
ся достаточной надежностью выделения одновозрастных отло-
жений и проведением их корреляции на ^основе промыслово-
геофизических материалов. Установлено, что закономерности
сочетания алеврито-песчаных коллекторов и- непроницаемых
пластов сеноманских и неокомских отложений связаны с усло-
виями их образования. Например, для мелководно-морских и
аллювиально-дельтовых осадков сеноманского возраста выяв-
лены следующие особенности: многоярусное циклическое строе-
ние с толщиной элементарного цикла (циклита) 15—20 м; за-
легание коллекторов в их основании; прерывистое распределе-
ние глинистых пачек, слагающих кровлю циклов и отсутствие
корреляции с современным структурным1 планом. Специальные
исследования, включая палеогеографический анализ, "позво-
лили выделить и унифицировать циклиты, представить общую
картину изменения фаций.
Во втором случае (на уровне эксплуатационного объекта —
пачка пластов коллекторов, ограниченная сверху и снизу не-
проницаемыми экранами) решается собственно промыслово-
геологическая задача. В ее .постановку должны входить ре-
зультаты решения задачи стратиграфии. Метод решения вто-
2
19
Ультра микроструктура
Рис. 1.2. Схема соотношения уровней строения геологической, промыслово-
геологической и технической 'систем (наименования структур геологической
системы даны по Л. Ф. Дементьеву [13]).
рой задачи заключается в проведении оптимального расчлене-
ния и корреляции отложений, в выделении пространственных
взаимоотношений между пластами — коллекторами и экранами
в объеме залежи. Под оптимальным расчленением понимается
выделение частей продуктивной толщи, характеризующихся
повышенной вертикальной газодинамической сообщаемостью.
Наличие уровней структурной организации залежи позво-
ет рассматривать ее как сложную систему геологических тел.
20
' Каждое из «их может служить в качестве элемента систе-
мы более высокого порядка и в то же время являться систе-
мой, состоящей из элементов более низкого порядка. При си-
стемном । подходе к изучению залежи используются не столько
элементы системы, сколько взаимоотношения, связи между
элементами на различных уровнях иерархического строения
объекта-системы, т. е. структура (внутреннее строение, внут-
ренняя геометрия) залежи. Таким образом, системный под- .
ход предполагает в конечном итоге построение моделей систе-
мы, адекватных природному объекту.
При построении моделей, на наш взгляд, принципиально
важно рассматривать комплекс продуктивных отложений или
продуктивную толщу как специализированную, собственно гео-
логическую систему (ГС), а месторождение или залежь га-
за— в качестве промыслово-геологической системы (ПГС).
Для первой системы характерно выделение естественных гео-
логических тел и построение полноопределенного геологическо-
го пространства, во второй, системе выделяются условные гео5
логические тела с учетом, промысловых данных, технологии
разработки, промышленных кондиций и т. д. Представляется
следующая схема уровней структурной организации геологи-
ческой и промыслово-геологической систем «продуктивная
толща — газовая залежь»: уровень элементарной группы мине-
ральных зерен, агрегатов коллоидных частиц соответствует
уровню частицы горной породы в промыслово-геологической
системе «газовая залежь»; уровень слоя, литологического ти-
па, вида и разновидности породы соответствует уровню горной
породы с определенными фильтрационно-емкостными свойства-
ми; уровень пласта, сочетания слоев определенных литологи-
ческих типов соответствует уровню промышленного типа кол-
лектора; уровень пачки пластов, отложений мезоцикла (мезо-
циклит) отождествляется с уровнем продуктивной пачки (экс-
плуатационного объекта); уровень геологически обособленно-
го участка, фациальной зоны, локального поднятия может со-
ответствовать уровню эксплуатационного участка, блока, райо-
на расположения скважин УКПГ; уровни продуктивной тол-
щи и комплекса продуктивных отложений соответствуют уров-
ням залежи газа и месторождения.
В этой связи появляется возможность определения четкого
круга специальных задач геологического направления, таких
как создание местной дробной литолого-стратиграфической схе-
мы, изучение литолого-минералогического состава пород, по-
строение палеогеографических реконструкций и установление
генезиса отложений. Результаты решения этих задач обеспечат
постановку определенных задач газопромысловой геологии.
В , свою очередь, результаты решения задач и геолого-газоди-
намические модели промыслово-геологической системы, полу-
21
. I
чив новое, качественное содержание, послужат постановке спе-
циализированных задач (прямые и обратные'задачи разработ-
ки в условиях упруговодонапорного режима) технической си-
стемы, под которой нами понимается система разработки зале-
жи и промысловая газосборная сеть. Развивая дальше эту
мысль, мы приходим к такой сложной систему, как геолого-тех-
нический комплекс, все части Которого должны функциониро-
вать как единое целое.
~ , Выделение систем различных видов проводится в соответ-
ствии с принципом специализации. В качестве ГС рассматри-
вается продуктивная толща (комплекс продуктивных отложе-
ний) на основе главного принципа специализации — циклично-
сти процесса осадконакопления. Залежь газа изучается в рам-
ках ПГС и ФС. Главный принцип ПГС — оптимальность рас-
членения на условные геологические тела с учетом промысло-
вых данных, дифференциации запасов по качеству коллектора
и т. д. ФС — система фильтрационных потоков газа, на кото-
рую при упруговодонапорном режиме накладывается система
процесса обводнения. Принципиально важно, что все три си-
стемы имеют согласованные между собой структурные уровни
(см. рис. 1.2), причем каждый уровень ПГС характеризуется
своими особенностями фильтрации газа и воды в рамках ФС.
Ю. А. Косыгин (1974 г.) выделяет три типа систем в геоло-
гии и соответственно группы задач и моделей — статические,
динамические и ретроспективные. Геологическую систему мож-
но рассматривать со всех трех позиций, промыслово-геологи-
ческую и техническую — только в свете решения статических и
динамических задач. Ретроспективные системы занимают осо-
бое положение, так как выводятся полностью из результатов
исследования статических и динамических систем. Это модели,
не имеющие оригиналов. Их оценка производится только на
основании непротиворечивости оригиналам статических и ди-
намических систем. Ретроспективные задачи заключаются в
реконструкциях последовательности событий и геологического
времени, фациальных условий, ландшафтов прошлого и геоло-
гических процессов. Приведенные положения, на наш взгляй,
служат еще одним доказательством в пользу выделения соб-
ственно геологической системы со своим кругом задач, функ-
ционально связанных с задачами собственно промыслово-гео-
логической системы. В качестве примера можно сослаться на
одну из важных практических задач по выявлению и трасси-
ровке погребенных речных систем, элементы строения которых
связаны с расположением зон коллекторов, обладающих повы-
шенными емкостными и фильтрационными свойствами.
Попытаемся теперь обобщить подход к решению любой из
поставленных научных проблем или задач. Покажем последова-
тельность выбора плана исследований или алгоритм решения
22	•
поставленной задачи. Принимая такое решение, мы фактичес-
ки уже проводим системный анализ: определяем цель; выяс-
няем ограничения, составляем набор альтернатив (вариантов
достижения цели); определяем критерий выбора наилучшей
'альтернативы. Следует отметить, что подобные идеи были вы-
сказаны Т. Чемберлином еще в 1897 г.: «Метод множества ра-
бочих гипотез» (1931 г.). В. дальнейшем они получили разви-
тие в работах Дж. Гриффитса (1967 г.), Дж. Харбуха, Г. Бо-
нэм-Картера (1970 г.) и др.
С современных позиций алгоритм общего плана исследова-
ний или «научный метод» исследований нам представляется
следующим:
1)	цель исследований и ее формулировка;
2)	ограничение по фактическому материалу и постановке;
3)	набор гипотез и соответствующих им альтернатив;
4)	оценка критерия выбора наилучшей альтернативы;
5)	оценка и выбор методов исследований;
6)	исследования и синтез полученной информации;
7)	анализ и выводы;
8)	формулировка гипотезы на основе выводов;
9)	прогноз-предсказание новых выводов исходя из сформу-
лированной гипотезы;
10)	проверка гипотезы на непротиворечивость при помощи
дальнейших исследований; -
11)	принятие или непринятие гипотезы на основании дан-
ных, полученных в предыдущем пункте, и ее соответствие или
несоответствие прогнозу;
12)	практические рекомендации к применению методов ис-
следования в случае принятия гипотезы.
Главное заключается в том, что определив цель и установив
ограничения, мы должны найти эффективные методы достиже-
ния цели. Методы практически неотделимы от цели. Если цель
не может быть определена однозначно, то нельзя определить
й пути к ее достижению.
С системным подходом и понятием «научный метод» тесно
связаны понятия модель и моделирование. Модель — это об-
раз (в том числе мысленный), схема, план, профиль, карта и
т. д., т. е. объект-заместитель объекта-оригинала, обеспечива-
ющий в процессе исследований получение некоторых знаний о
самом объекте-оригинале. Отсюда, моделирование — выясне-
ние или воспроизведение свойств объекта-оригинала при помо-
щи объекта-модели.
До того как перейти к дальнейшему изложению темы, оп-
ределим место моделирования относительно «научного мето-
да». При самом подходе к моделированию существенна преж-
де всего формулировка цели моделирования. Фактически все
стадии научного метода свойственны также и моделированию.
23
Процесс моделирования предполагает наличие «цепочки»: объ-
ект исследования — исследователь — конкретная цель — задача
и методы — информационная модель—модель объекта. Надо
иметь в виду, что исследователь по отношению к модели явля-
ется экспериментатором и все исследования' (эксперименты)
проводятся не с реальным объектом, а с его моделью. Конкрет-
ные и подробные примеры использования алгоритма общего
плана исследований для постановки и решения задач создания
методики моделирования зон фациального контроля геологи-
ческой неоднородности и/трассирования погребенных речных (
систем (ПРС), построения имитационных моделей процесса
последовательного подсчета запасов газа с дифференциацией
их по качеству коллектора и т. д. изложены в последующих
разделах.
Единая классификация видов моделей даже в рамках толь-
ко одной науки затруднительна ввиду многозначности понятия
«модель». Ее . можно проводить по различным основаниям: по
характеру моделей, т, е. по средствам моделирования; по ха-
рактеру моделируемых объектов (пласт, залежь, задача); по
уровням строения объекта (образец, пропласток, пачка); по
методам (детерминированные, вероятностные); по сферам при-
ложения (в геологии, геофизике, разработке) и т. д.
Выскажем некоторые общие соображения относительно осо-
бенностей моделирования геологического строения залежей
нефти и газа> Успешное решение проблем организации сбора
информации и выбора методов обобщения собранной информа-
ции таким образом, чтобы результаты обобщения отображали
свойства и строение объекта на требуемом уровне адекватно-
сти, возможно лишь при правильном методологическом под-
ходе, учитывающем специфичность как характеристик строе-
ния и свойств геологических объектов, так и методов сбора ин-
формации.
' Если говорить о первой стороне этого вопроса, то специ-
фичность большинства параметров продуктивных пластов и
слагающих их пород состоит в том, что численные значения
этих параметров или числовые характеристики признаков, но-
сящих качественный характер, подчиняются четким вероятно-
стным закономерностям, которые проявляются, в частности,
в существовании законов распределения значений параметров
или признаков. Если говорить о специфичности методов сбора
геологической и промыслово-геологической информации в про-
цессе разведки и разработки залежей, то она, как понятно из
предыдущего, состоит в том, что наблюдения носят дискретный
характер, в результате чего при переносе данных таких на-
блюдений на весь объект неизбежно применение методов эк-
'страинтерполяции. Последнее является причиной вероятност-
ного характера выводов, к которым мы приходим при обобще-
24
нии первичной информации с целью получения представлений
о форме, строении и свойствах исследуемого объекта в целом.
Следует также учесть, что методы получения информации под-
разделяются на две группы: 1) целенаправленной обработки
фактического материала; 2) получения целенаправленного ма-
териала. Как те, так и другие могут приводить к противоре-
чивым результатам. Например, целенаправленная отбраковка
данных в петрофизических зависимостях приводит к объемам
выборок в 6—10 точек и значениям коэффициентов корреляции
0,99—1,00, что явно искажает статистический смысл зависимо-
стей.	.
Применение метода оценки скорости подъема газоводяйого
контакта (ГВК) по уравнению регрессии между высотой подъ-
ема ГВК во времени и проницаемостью обводняющихся пород
(по закону Дарси) не может дать других представлений о
процессе обводнения, кроме тех, которые были заложены в
методе по обработке материала. Следовательно, возникает не-
обходимость расширить существующие представления о зале-
жи и ее структуре в результате построения системы моделей
залежи как об объекте-системе.
Изложенное позволяет сделать вывод, что построение про-
мыслово-геологической модели газовой залежи, представляю-
щей собой модель объекта-системы неоднородных геологиче-
ских тел, полжып прпплпиться на вероятностной основе. При
этом следует исходить из того, что значение характеристики
какого-либо свойства залежи в определенной точке может быть
предсказано по результатам наблюдения в соседней точке
лишь с некоторой вероятностью (на основе теории случайных
функций, цепей Маркова и т. п.) или вообще не может быть
Предсказано. В последнем случае обработку данных с целью
получения модельных представлений осуществляют, применяя
методы математической статистики.
1 Процесс моделирования заключается в исследовании фор-
мы, свойств и структуры геологических тел, слагающих за-
лежь на разных иерархических уровнях ее организации. Пере-
числим основные виды моделей (в зависимости от методов их
построения), которые применяются или могут быть применены
к сеноманским залежам: 1) статистическая модель, основанная
на применении методов статистики случайных величин;
2) модель типа стационарной случайной функции,- обладающей
свойством эргодичности, которая основана на методах теории
случайных функций; 3) модель типа случайной полигармони-
ческой функции, основанной на методах гармонического ана-
лиза; 4) модель случайного поля, основанная на методах тео-
рии случайных функций нескольких переменных.
В практических приложениях авторы данной работы ис-
пользуют первые три модели. Их особенности, .способы приме-
25
нения и практические рекомендации приведены в разд. 2 и 3.
Относительно последней модели следует только заметить, что
ее применение, по-видимому, ограничено неравномерностью
размещения скважин по площади.
Кроме вероятностного подхода к построению моделей су-
ществует детерминистский подход, который является традицщ
онным и явно преобладающим в задачах газопромысловой гео-
логии. В этом случае отправным положением служит пред-
ставление, что количественные (или качественные) характери-
стики какого-либо свойства залежи в данной точке наблюде-
ния можно однозначно определить по,характеристикам того же
свойства в предыдущей точке наблюдения. Другими словами,
изменение какого-либо свойства в пространстве происходит в
результате проявления четко выраженной геологической зако-
номерности. Основные типы или виды при таком подходе:
1) графические — геологические разрезы, профили, схемы кор-
реляции, блок-диаграммы; 2) объемно-макетные — рельефные,
скелетные и прозрачные модели; 3) горно-геометрические —
всевозможные карты в изолиниях, сеточные цифровые модели,
аналитические модели геологических поверхностей. '
Предметом моделирования, как минимум, должны быть
структурный план и поверхность ГВК; внутренняя геомет-
рия— структура залежи (взаимоотношения классов пород —
коллекторов и неколлекторов); структура запасов (взаимоот-
ношения количества и качества запасов газа в первичных эле-
ментах— пропластках); свойства пород и пластов (закономер-
ности распределения значений параметров по площади и раз-
резу залежи). В зависимости от геологического строения объ-
ектов, целей исследования и объема информации тот или иной
подход к построению моделей может быть преобладающим.
Оптимальный эффект, по-видимому, возможен только при
творческом сочетании детерминированных и вероятностных
моделей. Подчеркнем, что построению математических моделей
в газопромысловой геологии должно предшествовать построе-
ние геологических моделей в той или иной постановке (начи-
ная с концептуальных моделей, рабочих гипотез, теорий и кон-
чая геологической графикой), а результаты моделирования
должны обязательно контролироваться как их геологическим
смыслом, так и практикой, проверкой на непротиворечивость
и полноту, т. е. на пределы применимости.
26
1.3. МЕТОДОЛОГИЧЕСКАЯ СИСТЕМА МОДЕЛИРОВАНИЯ
ГЕОЛОГИЧЕСКОГО СТРОЕНИЯ ЗАЛЕЖЕЙ
V
Принципы изучения геологического строения
Подводя итог изложенному, сформулируем пять основных
принципов изучения геологического строения газовых и газо-
конденсатных залежей (месторождений) севера Тюменской
области: 1) системности; 2) аналогии; 3) последовательных
приближений; 4) максимальной экономической эффективности;
5) необходимости использования современной вычислительной
техники. Рассмотрим более подробно каждый принцип.
1.	Принцип системности. Он может быть выведен как след-
ствие из закона системности общей теории систем Ю. А. Ур-
манцева. Закон утверждает, что любой объект есть объект-
система и любой объект-система принадлежит хотя бы одной
системе объектов одного и того же «рода». Отсюда, любая
залежь (в том числе сеноманская) есть объект-система и она
принадлежит к системе залежей, сходных по условиям осадко-
накопления, тектонике, условиям формирования, особенностям
геологического строения, структуре запасов и т. д. С более об-
щих позиций залежь как объект-система принадлежит системе
иерархических систем, которые характеризуются рядом: мине-
рал<щпородас=пластсдпачка<=залежь (здесь с знак включения,
условие принадлежности). С позиций ОТС(У) формируются
методологические требования к построению объекта-системы и
системы объектов одного и того же «рода».
Следует представить исследуемый объект как систему, т. е.
как некоторую совокупность (единство), образованную первич-
ными элементами плюс отношения единства, связи между ни-
ми плюс условия, которые ограничивают отношения единства
(законы композиции). На этой основе выявляются целостные,
неаддитивные, эмерджентные признаки объекта: вещи, свойст-
ва, отношения, процессы, явления.
Затем необходимо построить систему объектов данного,
«рода» в принципе, систему как классификацию. Отсюда выте-
кает требование: изучать систему как классификацию и вы-
являть в ней эмерджентные признаки; полю- и изоморфизм;
симметрию и дисимметрию; свойства, отношения противоречия
и непротиворечия, все или часть способов порождения объек-
тов-систем. Следует решать практические задачи не только
традиционными методами промысловой геологии или геофизи-
ки, но и системными, а также устанавливать сходство и связи
между системами объектов разных родов. Все изложенное,
естественно, относится и к построению моделей объектов-си-
стем и систем объектов. Отсюда и возникают проблемы и за-
27
дачи моделирования сложных систем на основе системного
подхода, ОТС(У) и общей теории моделирования.
2.	Принцип аналогии подразумевает, что сходство явлений
может обусловливать сходство причин или генезиса. Эффек-
тивность принципа зависит от правомерности его применения
и степени изученности объектов аналогии. Геологической моди-
фикацией принципа аналогии является принцип актуализма
(в широком понятии — сравнительно-исторический подход)
и закон последовательности напластования (принцип Стено-
па— Хеттона). Используя принцип актуализма, мы перено-
сим знание процессов осадконакопления на геологическое про-
шлое и строим ретроспективную модель, на основе которой
происходит корректировка статической (прогнозной) модели,
реализуемой в практических работах. Следует подчеркнуть,
что установление правильности выводов по аналогии должно
обеспечиваться проверкой на уровне наблюдений.
Так, например, при изучении сеноманских отложений мес-
торождения Медвежье (1970—1974 гг.) были проведены до-
полнительные исследования: фациальных аналогов — близких
по возрасту отложений в регионах, где они хорошо обнажены
(некоторые береговые разрезы по р. Лене й районе г. Жиган-
ска); сеноманских отложений Западно-Сургутского, Советско-
го и Мамонтовского нефтяных месторождений, достаточно пол-
но вскрытых скважинами. В результате изучения аналогов
отмечена принципиально важная черта в их строении: широ-
кое развитие песчаных пород в основании пачек (циклов осад-
конакопления) и наличие эрозионных врезов, вследствие чего
создаются литологические, «окна» — путк облегченной газо-
гидродинамической связи пластов. Опыт прямых исследований
на Медвежьем месторождении показал, что продуктивные от-
ложения представляют собой осадки приморской аккумулятив-
ной аллювиально-дельтовой равнины, с преобладающим разви-
тием дельтовых песчаных фаций и прибрежного мелководья
(фации морских баров). Эти песчаные тела имеют «шнурко-
вую» или линзовидную форму и эрозионное залегание.
Другой пример касается классификации неоднородности,
которые будучи перенесенными в область газопромысловой
геологии из других наук о Земле, имеют цель создания этало-
нов характерных особенностей геологического строения типич-
ного месторождения севера Западной Сибири (например,
Медвежьего) для того, чтобы по принципу аналогии прогно-
зировать эти особенности (уровни геологической неоднородно-
сти) на другие месторождения.
> Третий пример связан с выбором месторождения-аналога
при подсчете запасов газа. Достоверность и точность подсчета
запасов зависят от степени и качества изученности геологиче-
ского строения; внутренней структуры залежи. Использование
28
при подсчете статистики прямых аналогий средних значений
пористости, газонасыщенности, эффективной газонасыщенной
толщины (по принципу: сходное геологическое строение —
сходные свойства — одинаковые параметры — соответствующие
запасы) на стадии разработки месторождения явно неправо-
мерно. Основной ynqp сейчас должен делаться на адекватность
модели изучаемому объекту, на соответствие модели количест-
ву и качеству информации, необходимой для ее обеспечения,
и на соответствие модели месторождения-аналога модели оце-
ниваемого месторождения. Таким образом, нужна информация
о структуре залежи и связанной с ней структуре запасов.
Изучение залежи промысловыми геологами начинается по
данным первого подсчета запасов и продолжается в течение
всего периода ее разработки. Естественно, что изученность па-
раметров и характеристик залежи, их надежность и достовер-
ность должны удовлетворять все более жестким требованиям.
Нами предлагается конкретный перечень целевых заданий
(критериев) по оценке изученности геологического строения се-
номанских залежей при подсчете и пересчетах запасов газа.
Важно, что с одной стороны, этот перечень по существу явля-
ется перечнем показателей степени и качества изученности от-
дельной залежи. С другой стороны, это — перечень критериев
залежи-аналога. Специально разработанная методика позво-
ляет устанавливать сходство изучаемой Залежи с аналогом и
давать количественное обоснование возможности переноса дан-
ных аналога на оцениваемую залежь в соответствии с требо-
ванием Инструкции ГКЗ СССР [24].
3.	Принцип последовательных приближений определяется
последовательностью (стадийностью) процесса освоения мес-
торождения: разведка —опытно-промышленная эксплуатация
(ОПЭ) —разработка. Стадийность освоения приводит к этап-
ности процесса изучения геологического строения объекта от
общего к частному. Таким образом, на каждом этапе (подсчет
запасов — проект ОПЭ — проект разработки — пересчет запа-
сов— коррективы проекта) создаются свои модели геологиче-
ского строения месторождения, отвечающие целям и задачам
каждого этапа и определяющиеся детальностью прбводимых
наблюдений. Эта детальность зависит, И первую очередь, от ко-
личества, качества и распределения (связанного с плотностью
и формой сети Наблюдений') информации в объеме залежи.
Другими словами, геологическое строение (модель) месторож-
дения должно рассматриваться несколько раз. Вполне понят-
но, чтб и геолого-газодинамическая модель (ее сущность,
сложность, размерность и т. д.) не может оставаться,прежней,
упрощенной.
4.	Принцип максимальной экономической эффективности
выражается в необходимости получения наибольших результа-
29
тов при минимальных затратах, труда, времени и материаль-
ных средств. Проведение работ в области промысловой геоло-
гии преследует основную цель — создание полной картины ^мо-
дели) геологического строения залежи, т. е. установление ее
внутренней структуры. Результаты исследований служат осно-
вой для подсчета и пересчета запасов, обоснования проектов,
анализа, контроля и управления процессом разработки. В «Ос-
-новах законодательства Союза ССР и союзных республик о
недрах» указано, что предприятия, организации и учреждения,
осуществляющие геологическое изучение недр, обязаны обеспе-
чивать: полноту изучения геологического строения недр, гор-
но-технических и других условий разработки разведанных мес-
торождений; достоверность определения количества и качества
запасов основных и совместно с ними залегающих полезных ис-
копаемых; ведение работ по геологическому изучению недр
методами и способами, исключающими неоправданные потери
полезных ископаемых и снижение их качества.
Эти жесткие и конкретные требования как раз и выражают
принцип максимальной эффективности, который, в нашем слу-
чае, приводит к обязательному выполнению условий полноты
исследований при оптимальной сети разведочных, добывающих
и наблюдательных скважин. Однако на практике их соблюде-
ние вступает в противоречие со стремлением к экономии за-
трат труда, времени и материальных ресурсов. В борьбе про-,
тивоположных начал и вырабатывается представление об оп-
тимальной (необходимой и достаточной для решения задач)
полноте исследований при изучении геологического строения
объекта. Так, например, в разд. 4 рассматривается метод оп-
ределения поинтервальных значений таких параметров как по-
ристость, газонасыщенность, проницаемость, удельная газона-
сыщенная емкость и др. При неизменных материальных затра-
тах (в денежном выражении) на проведение геофизических
исследований в скважинах этот метод, по сравнению с други-
ми, дает возможность определять такие параметры как про-
ницаемость и др. Налицо, таким образом, увеличение количе-
ства информации, ценность которой (следовательно и эффек-
тивность методики) определяется решением важных задач раз-
работки (прогноз падения пластового давления, оценки степе-
ни и характера отработки залежи и ее обводнения). Кроме то-
го, в технологических расчетах разработки требуется знание
средних значений определяемых параметров и. их технических
ошибок (расчета или измерения). Как известно, одним из спо-
собов улучшения сходимости результатов к заданной точности
данного параметра служит увеличение количества измерений.
В проводимом примере базовая методика Главтюменгеологии
позволяет интерпретировать в среднем до шести пропластков
в расчете на одну скважину, предлагаемая методика — до 19.
30
Таким образом, в первом случае, исходя из фундаментального
закона возрастания, точности при росте числа измерений (чис-
ла пропластков), можно повысить точность определения средне-
го в 2,5 раза, а во втором случае — в 4 раза. Следовательно,
методы, которые при заданной степени точности дают макси-
мальное количество определений в единицу времени или на
единицу стоимости, считаются наиболее эффективными. Эко-
номия образуется вследствие снижения стоимости единицы ин-
формации при неизмененных затратах на получение материа-
лов ГИС.
5.	Принцип необходимости использования современной вы-
числительной техники может быть выведен как следствие из
предыдущих принципов. Он предполагает использование ЭВМ
на всех уровнях от решения частных задач до создания авто-
матизированной системы моделирования (АСМ) и АСУ тех-
нологическим процессом разработки месторождения.
Структура методологической системы моделирования
Большинству специалистов уже понятно, что повышение
степени соответствия системы разработки и особенностей гео-
логического строения залежей связано с отысканием способов
как эффективного описания и изучения геологической неодно-
родности, так и использования полученных результатов в тех-
нологических расчетах и в построении сложных моделей про-
цесса разработки. Отсюда возникает и проблема неизбежности
подхода к залежам газа как к сложным системам, состоящим
из целого ряда систем более низкого уровня структурной орга-
низации. Уровни систем определяются природой геологического
объекта (естественные уровни), а также целями и задачами
исследований на основе промыслово-геологических, технологи-
ческих и экономических критериев (например, с учетом про-
мысловых данных, технологии разработки, промышленных кон-
диций и т.д.).
Главное состоит в том, что назрела необходимость разра-
ботки методологических положений системного подхода к за-
дачам газопромысловой геологии (системные исследования),
который дает возможность точного определения конкретной ро-
ли и места каждой задачи, ее отношениям и связям" с други-
ми задачами и методами решения и т. д. Другими словами,
требуется методологическая система, направленная на выра-
ботку стратегии при достижении главной цели газопромысло-
вой геологии — построение геологических, промыслово-геоло-
гических и геолого-газодинамических моделей, отражающих
структуру залежи в рамках ГС, ПГС, СЗ и ФС.
Рассмотрим принципиальную методологическую систему
исследования (моделирования) газового, газоконденсатного
месторождения. На рис. 1.3 приведена схема некоторой ис-
31
ходной статической геологической системы, например, продук-
тивной толщи Медвежьего, Уренгойского и ЯмбургскогЬ место-
рождения (ее геологического строения). Здесь должны ре-
шаться вопросы исследования вещественного состава пород,
структуры геологического разреза и генезиса отложений. Спе-
циальный комплекс методов (системно-структурного анализа
породно-слоевых ассоциации, фациально-циклического анали-
за и анализа временных рядов), разработанный нами для изу-
чения цикличности терригенных отложений, позволяет объек-
тивно установить внутреннюю структуру толщи в координатах
Рис. 1.3. Принципиальная схема методологической системы исследования
(моделирования) газового, газоконденсатного месторождения.
спо — статическая система предметной области; СА — статическая система аналогии;
ДА — динамическая система аналогии; Р — ретроспективная система; Сг — статическая
геологическая система; Спг — статическая промыслово-геологическая система; —
соответственно динамическая и статическая подсистемы технической системы разра-
ботки месторождения; /7П — прогнозные модели геологической, промыслово-геологиче-
ской и технической систем; /7] — литолого-стратиграфическая и промыслово-геологи-
ческая модели-схемы строения продуктивных отложений (залежи); /72 —модели с
нулевой размерностью: набор средних значений основных прдмыслово-геологических
параметров; /7а — одномерные модели: геологический разрез единичной скважины,
геологический профиль, сводный геолого-статистический разрез группы скважин; все
они имеют распределенные значения параметров по ординате; /74 — двумерные моде-
ли: комплекс геологических и промыслов-геологических карт или регулярных сеток,
характеризующих пространственные закономерности размещения параметров на пло-
скости; /78 — трехмерные модели: система плоских, двумерных моделей с сопряжени-
ем ; сеточных областей по вертикали (толщине) залежи; 77в — промыслово-геологиче-
ские модели для решения задач разработки (без построения фильтрационных моде-
лей;	— модели технической системы, созданные на основе соответствую-
щих моделей промыслово-геологической системы; 1 — корреляция признаков разной спе-
циализации при наличии обратной, связи;. 2 — сравнения по аналогии; 3 — построение
ретроспективных моделей по принципу актуализма; 4 — практические реализации мо-
делей (задач)
32
геологического пространства и времени, знание которой необ-
ходимо для построения моделей в рамках ГС и ПГС. Система
связана корреляционными соотношениями со статической си-
стемой предметной области Спо (продуктивная толща сеноман-
ских отложений севера Западной Сибири), из которой прсту-
пают необходимые сведения’ регионального характера. Она
также связана со статической системой аналогии Са (сходные
по строению толщи) и динамической системой аналогии Да
(современные процессы осадконакопления). Таким образом,
создаются реконструкции генетического типа. . Они включают
модели фациальных условий, палеогеографической обстановки
и геологических процессов. В результате анализа и синтеза
информации перечисленных систем создаются прогнозные мо-
дели статической ГС: местная дробная литолого-стратиграфи-
ческая схема и необходимая геологическая графика, включая
карты трассирования погребенных речных систем. Эти данные
поступают на вход статической ПГС. Здесь решаются вопросы
о модели-схеме залежи, номенклатуре и индексации пластов и
пачек; структуре запасов и их дифференциации по качеству
коллектора; принимается решение о выборе концептуальной
модели залежи для построения ее фильтрационной (расчетной)
модели разработки и т. д. Информация для исследований по-
ступает из систем Спо, Са, Да, Р через системы Сг и Спг, од-
нако, ее основной объем получается в рамках самой системы
за счет машинной обработки материалов ГИС. На выходе си-
стемы строится как минимум шёСть типов прогнозных моделей,
которые через динамическую систему разработки месторожде-
ния связаны с расчетными схемами, фильтрационными моде-
лями и практической реализацией.
Построение моделей и решение задач на современном уров-
не требуют, как правило, наличия автоматизированного комп-
лекса или АСМ, которые включают информационно-поисковую
систему (локальный банк данных) и программные комплексы
специальных задач промысловой геологии.
Идея системного подхода базируется здесь, в первую оче-
редь, на получении информации, которая отвечала бы любому
из уровней иерархической организации конкретного объекта-
залежи.
2. МЕТОДОЛОГИЯ И МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ
ГЕОЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ СТАТИЧЕСКОЙ
И РЕТРОСПЕКТИВНОЙ СИСТЕМ
2.1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ.
ПРИНЦИП ЦИКЛИЧНОСТИ ОСАДКОНАКОПЛЕНИЯ
В соответствии с идеей системности исследований рас-
смотрим задачи и методы их решения в рамках геологической.
3—1286	33
Таблица 1
Распределение мировых ресурсов нефти по затратам на их освоение
Затраты на до- бычу 1983 г., долл/т	Суммарные ресурсы на 01.01.83 г., млрд. т	Доказанные запасы на 01.01.83 г., млрд, т	Неоткры- тые ресур- сы на 01.01.83 г., млрд, т	Прирост доказанных запасов за 1983— 2000 гг., млрд, т	Накоплен- ная добыча за 1983— 2000 гг., млрд, т	Доказанные запасы на 01.01.2000 г., млрд, т	Неоткры- тые ресурсы на 01.01.2000г., млрд, т
0—30	90	70	20	5	30	45	15
30—90	85	20	65	20	20	20	45
90—150	70	5	65	15	10	10	50
150—200	40	—	40	5	—	5	35
>200	15	.—-	15	—	—	—	15
Всего	300	95	205	45	60	80	160
лены совокупностью месторождений, ранжированных по вели-
чине запасов, и построена гистограмма числа месторождений
различной крупности. На гистограмме выделена область,
разделяющая экономичные и нерентабельные ресурсы. Эта
граница имеет тенденцию к росту при совершенствовании
технологии и благоприятных экономических факторах.
Представляет интерес экономическая характеристика ресур-
сов в виде затрат на их освоение. Такой прогноз для нефтяной
промышленности мира, сделанный в работе [45], приведен в
табл. 1.
Выводы работы [45 ] оптимистичны: основная часть показан-
ных на 01.01.83 г. запасов (73%) характеризуется низкими
затратами на добычу (менее 30 долл/т), т. е. рентабельна.
В 2000 г. доказанные запасы с такими затратами освоения
составят 56% их общей величины, причем лишь 6% запасов
окажутся нерентабельными при ценах 1983 г.
Для количественной характеристики ценности потенциаль-
ных ресурсов необходимо располагать зависимостью накоплен-
ных затрат на освоение НСР и их разведанности, выражаемой,
например, объемом работ на единицу площади или долей (в
процентах) перевода потенциальных ресурсов в запасы промыш-
ленных категорий, и зависимостью накопленных затрат и
степени извлечения нефти, газа и конденсата из недр: z=/(0),
где 0—коэффициент продуктоотдачи.
Важнейшей характеристикой ресурсной базы развития нефтя-
ной и газовой промышленности являются интегральные затра-
ты на их освоение, которые одновременно учитывают факторы
как увеличения затрат при последовательном переходе к
ресурсам все более низкого качества, так и возрастания
неопределенности при переходе к ресурсам меньшей степени
разведанности.
Если удастся описать двумерную матрицу ресурсов, входами
которой являются параметры степени потенциальной разведан-
ности г| и степени возможного нефтеизвлечения 0, в виде
29
рывность и последовательность, т. е. их топологические свой-
ства». Поэтому стратиграфическую схему можно назвать то-
пологической моделью полноопределенного геологического про-
странства.
Второй этап можно представить себе, как «пополнение то-
пологической основы информацией о дифференциальных проек-
тивных, афинных и метрических свойствах выделенных стра-
тиграфических подразделений — о соотношениях мощностей,
плавности и резкости границ, их параллельности, размерах и
точном геофизическом положении, тел. В конечном итоге по-
лучается метрическая модель полноопределенного пространст-
ва (Ю. А. Косыгин, Ю, С. Салин, 1979 г.). Видами такой мо-
дели будут геологические карты, профили, блок-диаграммы,
дающие материал для палеогеографических реконструкций и
практических задач. Таким образом, стратиграфия — это нау-
ка, изучающая слоистые геологические тела с целью построе-
ния полноопределенного геологического пространства и ис-
пользующая специфический комплекс методов и средств, об-
щими и необходимыми чертами которых можно назвать целе-
вой характер (для построения полноопределенного простран-
ства) и выводимость из специфики слоистой структуры. Имен-
но специфика и закономерности слоистой структуры геологи-
ческих тел, образующих продуктивные толщи месторождений,
позволяют построить трехмерное пространство по фраментар-
ным, неполным данным-бурейгя скважин.
Для сеноманских и неокомских отложений специфической
чертой будет цикличность процесса осадконакопления и осо-
бенности их генезиса. П. П. Тимофеев (1971 г.) подчеркивал,
что «циклическое осадконакопление... неотъемлемая... особен-
ность всех осадочных образований». Н. Б. Вассоевич и
В. В. Меннер (1978 г.) считают: «не будет большим преувели-
чением утверждение, что она является1 одной из закономерно-
стей осадочного процесса, цикличность седиментогенеза —это
цикличность в смене слоев, контролируемой как внутренними
факторами — саморазвитием Земли, так и влияющими на неё
внешними, космическими факторами, воздействующими как
на тектонические движения, так и, особенно, на изменение
климата». Реализация принципа цикличности наиболее объект
тивно и полно осуществляется на основе системного подхода
или системно-структурного анализа слоевых ассоциаций, а не
только на основе представления о генезисе отложений.
Методы и средства для решения задач стратиграфии будут
определяться принципом седиментационной цикличности отло-
жений и системным подходом к ее исследованию. Информа-
ция, полученная в результате решения общей задачи страти-
графии optima sensu stricto, служит источником для палеогео-
графических реконструкций и связанных с ними практических
3*
35
114
и механическими системами очистки в виде сернисто-
мелочных и сульфидных сточных вод)	- 4,3
Неучтенные потери (небалансируемая сера)	- 1,1
Таким образом, только 9JK серы, поступавшей вместе о нефть*
на НПЗ, используется для выработки серы и серной кислоты; осталь-
ное количество прямым или косвенным образом послужило источником
загрязнения природной среды. Ниже рассмотрено состояние образова-
ния и обезвреживания оерусодержащих сточных вод на НПЗ, которые
является одним из основных источников загрязнения водоемов и
атмосферного воздуха.
Серниото-целочцые стоки (СИЮ) образуется при очистке газов
пиролиза от сероводорода и диоксида углерода в производстве низ-
иих олефинов, при целочной обработке сжиженных газов, бензиновых
и керосиновых фракций в процессах нефтепереработки. На установ-
ках первичной переработки нефти, каталитического крекинга, за-
медленного коксования и др., где в технологическом процессе ис-
пользуется водяной пар, образуется загрязненные сероводородом
водные технологические конденсаты.
3.З.З.Х Сернисто-щелочные стоки о установок пиролиза
В производстве низших олефинов похииеризационной чистоты
предъявляется очень высокие требования к качеству этилена и про
пилена: по содержании сернистых соединений не более I мг/м?
(0,5 ррм) в пересчете на серу и не солее 10% по содержании
диоксида углерода. Для очиотки гаков пиролиза, содержащих легко-
поанмфизувшиеся диеновые и ацетиленовые углеводороды, применяют
растворы каустика (УаОН) 5-20%-ной концентрации. При этом проис-
ходят ’следуицие реакции:
J&OH + №	* HjlO
го вещества и структуры тел, а затем процесса и генезиса».
Таким образом, окончательному решению вопроса о генезисе
отложений должны предшествовать палеогеологические и па-
леогеографические построения.
По окончании разведки, итогом которой являются подсчет
запасов и их передача на баланс отрасли, осуществляющей
разработку залежей, в институтах отрасли следует иметь: пол-
ное описание разрезов скважин с выделением среди них одно-
го-двух стратотипических; схемы корреляции и геологические
профили, литолого-стратиграфическре схемы с установлен-
ными границами мезоциклитов как главными и возможно ре-
гиональными границами относительно крупных и устойчивых
комплексов слоевых ассоциаций толщиной 50—60 м; прогноз-
ные, региональные палеогеографические карты, по которым
возможно хотя бы приблизительно установить положение бе-
реговой линии морского побережья. Совокупность перечислен-
ных материалов по нескольким месторождениям позволяет ре-
шать общие вопросы стратиграфии отдельного региона, а вме-
сте с тем, по принципу «от общего к частному», в какой-то
степени детализировать строение изучаемого месторождения
(залежи)..
На стадии опытно-промышленной эксплуатации начинает
создаваться местная (для отдельного месторождения), дроб-
ная литолого-стратиграфическая схема. В пределах главных
границ выделяются элементарные циклиты толщиной 15—
20 м. Значительная роль при этом отводится каротажным ма-
териалам и тщательной увязке их с данными керна. Строятся
палеогеологические и палеогеографические карты общего на-
значения. Накопленная информация поступает на вход промыс-
лово-геологической системы. Создается упрощенная модель-схе-
ма строения залежи и геолого-газогидродинамические модели
при ограниченном числе скважин.
В период анализа разработки заканчивается создание ука-
занной стратиграфической схемы. Все вновь пробуренные
скважины расчленяются на ее основе. Изучается структура
цикличности по разрезу- и площади залежи. Окончательно ре-
шается вопрос о генезисе во времени и пространстве. Для ре-
шения практических задач реализуется методика моделирова-
ния локальных зон литологического выклинивания и фациаль-
ного замещения пластов (карты и профили). Главная роль во
всех исследованиях отводится информации, получаемой при
количественной и качественной обработке каротажных мате-
риалов и данных керна из наблюдательных скважин. Резуль-
таты используются в задачах промыслово-геологической систе-
мы, таких как уточнение модели — схемы строения залежи,
построение моделей общей, региональной и локальной измен-
чивости промыслово-геологических параметров, трассирование
37
наиболее вероятных путей фильтрационных потоков, оценка
их вертикальных и горизонтальных масштабов и т. д.
2.2. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ОСНОВНЫХ МЕТОДОВ
РАСЧЛЕНЕНИЯ И КОРРЕЛЯЦИИ ЦИКЛИЧЕСКИ
ПОСТРОЕННЫХ НЕФТЕГАЗОНОСНЫХ ТОЛЩ
Методы расчленения и корреляции циклически построен-
ных нефтегазоносных толщ можно разделить на несколько
больших групп: биостратиграфические, литологостратиграфи-
чеекие, геофизические, машинной корреляции, статистические,
математические методы решения’задач седиментационной цик-
личности. Это деление в известной степени условное. Его
цель — по возможности показать связь задач стратиграфии и
нефтегазопромысловой геологии. По выражению Ю. Н. Ка-
рогодина «для геологов-нефтяников стратиграфия — и начало,
и' основа, и фон, и в какой-то мере итог. Геолог-нефтяник...' не
может полностью передоверить расчленение и корреляцию
кому-то другому» [29]. На наш взгляд, без начала — страти-
графической схемы продуктивных отложений месторождения
(залежи)—не может быть конца — промыслово-геологической
схемы месторождения (залежи).
Трудности решения проблемы расчленения и корреляции
разрезов скважин связаны с тем, что цродуктивные толщи,
насыщенные нефтью или газом, как правило, не являются мо-
нолитными изотропными массивами, а представляют собой
сложно построенные комплексы, в которых коллекторы рас-
членены на отдельные более или менее мощные пласты, пло-
пластки или прослои. Под расчлененностью разреза продуктив-
ной толщи понимается его немонолитность, разделение не-
проницаемыми породами на части. При этом характерно то,
что число таких частей (пропластков, прослоев) от скважины
к скважине не остается постоянным. Различие в количествах
пропластков, вскрываемых разными скважинами, обусловлено
их площадной прерывистостью, невыдержанностью. В силу
влияния особенностей процесса осадконакопления на разных
участках залежи пропластки или сливаются с выше- и ниже-
лежащими в один, или замещаются неколлекторами, или вы-
клиниваются на участках между соседними скважинами.
1 Для эффективного решения задач промысловой геологии
идеальным случаем был бы такой, когда мы о каждом про-
пластке, вскрытом данной скважиной, могли бы твердо ска-
зать, что с ним произошло в направлении к соседней скважи-
не: слился ли он с другими пропластками, заместился ли
неколлекторами или выклинился. Это позволило бы нам рас-
членить продуктивную толщу на естественные части, изучить
38
их взаимосвязь и для каждой части наметить необходимые ме-
роприятия, направленные, например, на улучшение условий
извлечения газа из недр. Другими словами, это позволило бы
нам надежно установить внутреннюю структуру залежи, форму
геологического тела, сложенного породами-коллекторами, кото-
рые насыщены газом.
Однако такие идеальные случаи практически не встречают-
ся. Сложность взаиморасположения и поведения различных
пропластков, редкая сеть разведочных и даже добывающих
скважин, обусловливающая ограниченность информации о по-
ведении пропластков, приводят к тому, что в сопоставлении
разрезов соседних скважин в идентификацию пропластков
вносится много субъективного. Тем не менее большинство гео-
логов недооценивает или вообще не придает значения этому
факту и при проведении корреляции молчаливо исходит из
предложения о возможности непрерывного, прослеживания
каждого пропласта, что находит свое отражение и в применяе-
мой методике.
Как правило, при проведении детальной корреляции разре-
зов продуктивных отложений разрез одной (или нескольких)
скважины, характеризующейся максимальной расчлененностью,
выбирают в качестве опорного. Затем разрезы остальных сква-
жин разбивают на части, число которых равно числу пропласт-
ков в опорной скважине. Критерием йдентитичности ыделен -
ных таким образом частей разрезов скважин служит их совме-
щаемость, причем идентичность устанавливается на субъектив-
ной основе — по сходству форм диаграмм различных видов
каротажа, по положению пропластков в разрезе и т. п. Вслед-
ствие того, что толщина расчленяемой толщи, так же как и
толщина отдельных прослоев, от скважины к скважине изме-
няется, полной идентичности разрезов даже двух соседних
скважин никогда не бывает. Более или менее надежно могут
быть идентифицированы только довольно крупные их части.
Особенность принципа непрерывного прослеживания состо-
ит также и в том, что разрезы скважин сопоставляются после-
довательно. В конечном итоге нередки случаи, когда вследст-
вие значительных колебаний толщины, выпадения из разрезов
скважин отдельных пропласткой, изменения их положения в
разрезе и других причин, одни и те же пропластки в разных
скважинах имеют разную номенклатуру, а максимальное чис-
ло пропластков в какой-либо из скважин оказывается боль-
ше, чем число пропластков в опорной скважине (вследствие
смещения разрезов относительно друг друга).
Практика показала, что такой подход не только не отвеча-
ет целям решения задач нефтегазопромысловой геологии (так
как не создает уверенности в правильности корреляции), но и
противоречит геологическим принципам. Этот подход основан
39
на предположений и строгом соответствии изменения литрло-
гического состава пород общему ходу процесса осадконакоп-
ления. Между тем, такой взгляд не соответствует действитель-
ности. Основным процессом, который управляет изменением во
времени литологии пород или,их формировании, являются ко-
лебательные движения территории бассейна' седиментации,
приводящие к цикличности (ритмичности) процесса осадкона-
копления.	1
В современной стратиграфической литературе [29, 30, 51]
под цикличностью (или ритмичностью) понимается определен-
ная последовательность смены горных пород по разрезу, отра-
жающая последовательность смены обстановок осадконакоп-
ления во времени.
Если бы процесс, следствием которого является циклич-
ность осадконакопления, был единственным, то мы могли бы
наблюдать четкую картину закономерного изменения состава
и свойств пород по разрезу продуктивной толщи (горизонта)
в каждой скважине в пределах достаточно обширной терри-
тории. Однако в природе это обычно не происходит. Как пра-
вило, закономерный ход осадконакопления 1 осложняется син-
хронным влиянием локальных факторов, таких как рельеф дна
бассейна осадконакопления, изменчивость гидродинамического
режима и др. Влияние локальных факторов обусловливает из-
менчивость литологического состава одновозрастных осадков
на небольших расстояниях, вследствие чего синхронизация от-
дельных частей разрезов скважин прямым, прослеживанием
оказывается затрудненной, а в некоторых ' случаях и вообще
невозможной.	. ,
Учитывая отмеченные особенности процесса осадконакопле-
ния, можно утверждать, что в литологической характеристике
разреза каждой скважины присутствуют две компоненты: си-
стематическая, отражающая цикличность процесса, и случай-
ная, которая является следствием воздействия локальных
факторов на общий ход процесса осадконакопления. Следова-
тельно, проблема корреляции разрезов газоносных толщ долж-
на быть разделена на две'самостоятельные задачи: 1) выделе-
ние в разрезах скважин одновозрастных (синхронных) частей,
т. е. задача синхронизации или идентификации частей разреза
по возрасту; 2) установление пространственных отношений
частей разрезов по литологии и другим свойствам, т. е. задача
выделения и прослеживания коллекторов и неколлекторов в
пределах одновозрастных частей разреза (идентификация гео-
логических тел). ,	'
Первая задача — основная задача стратиграфии. Важность
ее, с точки зрения промысловой геологии, определяется созда-
нием дробной или «сверхдробной» местной (вплоть до отдель-
ного месторождения) стратиграфической схемы, которая поз-
40
воляла бы достаточно надежно выделять одновозрастные отло-
жения, с полной уверенностью проводить их корреляцию на
основе промыслово-геологических материалов. Основной метод
решения этой задачи в стратиграфии — биостратиграфический
для немых терригенных толщ, лишенных фауны, при этом пер-
востепенное значение приобретают методы литостратиграфии
и промысловой геофизики.
Вторая задача — собственно промыслово-геологическая.
Она решается на основе анализа разнообразной информации о
литолого-физических, геофизических и газодинамических свой-
ствах горных пород. Метод решения этой задачи состоит в про-
ведении оптимального расчленения и корреляции одновозраст-
ных отложений.
Опыт показывает, что использование . стратиграфического
подхода к задачам расчленения и корреляции продуктивных
отложений существенно повышает эффективность решения спе-
цифических задач промысловой геологии. Однако такой под-
ход в практике промыслово-геологических исследований развит
пока недостаточно. В связи с этим целесообразно на примере
циклически построенных нефтегазоносных толщ показать важ-
ность и необходимость исследований в данном направлении,
а также высокую эффективность и технологичность примене-
ния математических методов и ЭВМ.
Биостратиграфические критерии и методы корреляции осно-
вываются на законе фаунистической последовательности
(принцип Смита). На наш взгляд, их можно разделить на пять
основных подгрупп:
1) корреляция по биостратиграфическим зонам и подзонам;
’ 2) корреляция по местным маркирующим фациальным пач-
кам;
3)	корреляция разрезов на основании закономерной эколо-
гической смены комплексов форм и биоценозов в пространстве
(по площади);
4)	детальная корреляция разрезав по палеоэкологическим
и биостратономическим признакам;
5)	корреляция разрезов (и выделение стратиграфических
единиц) по смене экологических комплексов форм по времени
(по разрезу).
Разработка таких методов давно ведется на месторожде-
ниях Русской платформы. Приведем только некоторые приме-
ры детального и «сверхдробного» (с точностью до маркирую-
щих фациальных пачек) расчленения и корреляции карбонат-
ных разрезов на основе наиболее прогрессивных методов шко-
лы Д. М. Раузер-Черноусовой. Возникновение методики, по-
строенной на идеях одновременной оценки периодичности в
развитии фораменифер и цикличности осадконакопления, мно-
гими исследователями связывается с временем выхода в свет
41
работы Д. М. Раузер-Черноусовой и Е. Л. Кулик (1949 г.).
Ее авторы на, большом и полном материале по фузулинидам в
разрезе среднего карбоната Прикамья показали зависимость
определенных видов фузулинид от фаций и выявили периодич-
ность, наблюдавшуюся в развитии фузулинид и совпадающую,
с цикличностью процесса осадконакопления. Эта работа стала
основой, на которую опирались последующие исследователи
при изучении продуктивных отложений тех или иных районов
Русской платформы: Г. 3. Алексеева, Н. Е. Бражникова,
А. Я. Виссарионова, П. П. Воложанина, А. А. Губайдуллин,
И. И. Далматская, А. Н. Кирсанов, Т. П. Сафонова, Е. Н. Се-
михатова, Е. А. Рейтлингер и др. Как пример дробного и
«сверхдробного» расчленения и послойной корреляции разре-
зов следует упомянуть работы Д. М. Раузер-Черноусовой
(1958 г.) и Г. П. Золотухиной (1965 г.). Теоретические прин-
ципы и практика применения методов биостратиграфической
корреляции широко освещены в монографиях Д. Л. Степанова,
В. В. Меннера, Б. П. Жижченко, К. Данбара, Д. Роджер-
са и др.	(
Основой большинства литологических критериев корреля-
ции служит закон последовательности напластования — первое
важнейшее обобщение стратиграфии (принцип Стенона — Хет-
тона). Группу литологических критериев можно разделить на
четыре основные подгруппы (по методам).
1.	Метод непрерывного прослеживания: отдельных пластов
или поверхностей напластования; целых толщ, состоящих из
слоев сходного состава.
2.	Метод литологического сходства: общего литологическо-
го состава; отдельных типов пород; минералов тяжелой фрак-
ции; микроскопического строения; по присутствию определен-
ного вида или комплекса организмов, причем последние явля-
ются характерными особенностями литологии (породообразу-
ющие) .
3.	Метод установления определенного положения слоя или
группы слоев в стратиграфическом разрезе.
4.	Методы, основанные на использовании принципа циклич-
ности осадконакопления.
Теоретические основы применения методов литостратиграфи-
ческой корреляции подробно изложены в монографиях
А. Б. Вистелиуса, К- Данбара и Д. Роджерса, А. В. Македоно-
ва, Ю. Н. Карогодина, В. П. Казаринова, В. К. Крамбейна,
Л. Б. Рухина, Ю. С. Салина и др.
Рассмотрим группу геофизических методов расчленения и
корреляции. Их суть подробно и убедительно изложена в из-
вестных работах М. А. Жданова, С. С. Итенберга, М. М. Ива-
новой, И. П. Чоловского, С. Д. Пирсона и других и может
быть сведена к следующему.
42
1.	Установление «типового», предварительно расчлененного
разреза.	* '•I
2.	Выявление в соседних скважинах пластов или пачек, ана-
логичных выделенным в первой скважине с «типовым» разре-
зом.
3.	Выделение опорных пластов, к которым предъявляются
следующие требования (С. С. Итенберг, 1967 г.): «...надежная
выдержанность по площади, четкая геофизическая характерис-
тика, резко отличная от окружающей среды и легко просле-
живаемая на стандартных коротких диаграммах; приурочен-
ность к стратиграфическим границам или палеонтологически
охарактеризованным комплексам. Особое значение имеют глу-
боководные и тонкодисперсные глины, которые выдерживаются
без изменений на значительной территории».
4.	Не исключено случайное сходство конфигурации кривых,
различных по возрасту, а иногда и литологии интервалов раз-
резов скважин, в результате чего возникают грубые ошибки
при сопоставлении кривых.
5.	Значительные трудности при составлении корреляцион-
ных схем возникают при фациальном замещении пластов. Для
прослеживания- фациальных зон по площади в них выделяют
характерные пласты, которые прослеживают от скважины к
скважине. «При достаточной густоте скважин в ряде случаев
удается прпедедит^-хя-р актер выклинивания и фациального за-
мещения пластов». М. А. Жданов (1962, 1970 гг.) рекомендует
различать общую корреляцию (по опорным пластам-реперам)
и более детальную — зональную. Зональная корреляция явля-
ется вторым этапом и дает начальное представление о зо-
нальной неоднородности пластов — коллекторов. В дальней-
шем границы зональных интервалов уточняются. И. П. Чолов-
ский (1966, 1977 гг.) на основании изучения горизонта Д( Ро-
машкинского месторождения приходит к выводу о необходи-
мости выделения еще одного этапа — послойной корреляции,
причем ей должны предшествовать большие работы по изуче-
нию особенностей строения продуктивного горизонта и усло-
вий его осадкообразования. Он также предложил проводить
корреляцию на основе «тонкодисперсных глинистых прослоев,
из числа которых должны выделяться реперы; тонкодисперсные
глинистые породы не должны смешиваться с практически не-
проницаемыми глинистыми алевролитами».
Нетрудно заменить, что геофизические методы корреляции
в настоящее время имеют в основе идеи методов непрерывно-
го прослеживания пластов и литологического сходства. Появи-
лось даже такое понятие, как «стратиграфия по комплексу
промыслово-геофизических данных».
Рассмотрим основные особенности расчленения и корреля-
ции карбонатных и терригенных разрезов на примере камен-
43
ноугольных карбонатных отложений нефтяных месторождений
среднего карбона Татарии и Башкирии и терригенных отложе-
ний сеноманского возраста газовых месторождений севера Тю-
менской области.
Продуктивные отложения среднего карбона Татарии и Баш-
кирии (башкирский ярус и нижняя часть московского) пред-
ставлены преимущественно карбонатными породами морского
и прибрежно-морского генезиса. Они образовались в эпикон-
тинентальном бассейне в условиях Русской платформы и Пред-
уральской депрессии. Цикличность осадконакопления изуча-
лась А. Н. Кирсановым на основе исследования’ периодичности
в развитии фузулинид и взаимоотношений их с фациями. Для
стратификации отложений привлекались также промыслово-
геофизические данные (Л. 3. Аминов, А. Р. Кинзикеев,
Н. Ш. Хайрединов, 1966 г.). '
В результате исследования, например в отложениях Верей-
ского горизонта востока Татарии, было выделено 12 местных
маркирующих фациальных пачек, половина из которых — вы-
держанные известняки, служащие нефтеносными пластами —
коллекторами, а другая половина — пачки и прошлой терри-
генных пород. Совокупность карбонатной и терригенной пачек
характеризует элементарный цикл осадконакопления. Этй цик-
лы характеризуются также и определенными сообществами
фузулинид. Выделением маркирующих пачек достигается так
называемое сверхдробное расчленение разреза, на основе ко-
торого созданы местные дробные и сверхдробные стратиграфи-
ческие схемы (А. Н. Кирсанов, 1964, 1966 гг.).
Создание на основе выявленной цикличности отложений
таких схем для отдельных месторождений или их участков
позволило достаточно надежно увязать данные биостратигра-
фии и литологии с геофизическими реперами. Это, в свою оче-
редь, обусловило возможность детального расчленения и кор-
реляции разрезов добывающих скважин ряда месторождений
даже при наличии весьма ограниченного кернового материала.
 Таким образом, основная особенность рассмотренных отло-
жений— их резко выраженная цикличность, которая отража-
ется в закономерной смене литологических типов пород и свя-
занных с ними сообществ фузулинид, а также четко отмечает-
ся на каротажных диаграммах. На первый взгляд • кажется,
что в таких условиях при решении задач расчленения и корре-
ляции можно обойтись классическими геологическими метода-
ми, не прибегая к математической обработке информации. Од-
нако следует иметь в виду, что описанные результаты получе-
ны на основе отработки большого фактического материала.
Только по юго-востоку Татарии были использованы геофизи-
ческие данные по нескольким сотням скважин и описания око-
ло 10 000 шлифов. При таких объемах информации примене-
44
ние даже простейших приемов статистической обработки дан-
ных позволило, во-первых, получить дополнительные практиче-
ски важные выводы для нефтепромысловой геологии
(Н. Ш. Хайрединов, А. Н. Кирсанов, 1964 г.), во-вторых, ис-
пользовать ЭВМ, что приводит к существенному ускорению-
обработки информации (А,-А. Губайдуллин, А. Н. Кирсанов
и др., 1975 г.).
Если цикличность строения карбонатных разрезов под-
тверждается самыми различными методами, то изучение цик-
личнооти терригенных разрезов продуктивных отложений За-
падной Сибири (немые толщи) связано с принципиальными
трудностями.
Среди литолого-петрографических методов, применяемых
для расчленения и корреляции продуктивных отложений, обыч-
но распространены методы, основанные на различии грануло-
метрического состава пород, их минералогии и геохимии. Сле-
дует отметить, что ввиду малого выноса керна по скважинам
они не могут считаться основными, в особенности для целей
корреляции отдельных продуктивных пластов в пределах кон-
кретного месторождения. Приведем краткий анализ основных
работ.
В 1971 г. С. Г. Саркисян и Г. Н. Комардинкина проводят
двухчленное деление отложений сеномана на прибрежно-мор-
ские (глинисто-алевритовая пачка) и континентальные (пес-
чано-алевритовая пачка) в- Надым-Пурскон н Пур-Тазовской
нефтегазоносных областях. В этом же году Б. В. Топычканов
и другие выделяют три литоритма на территории п-ова Ямал,
которые сопоставлялись ими с тремя верхними литоритмами
на Уренгойском месторождении. В аналогичном аспекте 'рас-
сматривались данные отложения А. В. Ежовой (1971 г.), при-
. чем толщина преимущественно морских отложений (верхняя
пачка) составляла на Ямбургском месторождении 80 м, на 
Уренгойском и Медвежьем — 70—75 м, на Юбилейном, Ямсо-
вейском, Южно-Русском — 40—45 мина Губкинском и Ком-
сомольском месторождениях — 25 м.
В 1977 г. Г. Н. Комардинкина выделяет уже шесть лито-
ритмов и 12i пачек на Уренгойском месторождении (скв. 1,
интервал 1151—1334 м). В 1975 и 1977 гг. В. Ф. Нцконовым и
другими (1977 г.) «произведено детальное расчленение счита-
ющейся сеноманской продуктивной толщи месторождений се-
вера Западной Сибири. Выделено шесть пачек, различающихся
по литолого-минералогическому составу и прослеживающихся
на всех рассматриваемых месторбждениях. Высказано пред-
положение о наличии несогласия между пачками ’I и II, где,
возможно, проходит граница между туронским и'сеноманским
ярусами внутри продуктивной толщи». Авторы полагали, что
«сеноманские отложения следует отождествлять по внутрен-
45
ним реперам или их группам с учетом ритмичности изменения
разреза». Следовал вывод, что глинистые пласты' и пачки про-
слеживаются на значительной территории Севера, в том чис-
ле и на отдельных месторождениях. Выдержанные глинистые
пласты могут существенно осложнить разработку залежи. Этот
вывод в дальнейшем не подтверждался ни одним из исследо-
вателей, не подтвердился он и в процессе разработки.
Следует подчеркнуть, что перечисленные работы имели ли-
тологическую и палеогеографическую направленность. В них
не рассматривался вопрос о создании местных литолого-стра-
тиграфических схем, Не было выхода на задачи промысловой
геологии.
В те же годы (период разведки и опытно-промышленной
эксплуатации) по поводу корреляции разрезов геофизически-
ми методами существовали две диаметрально противополож-
ные точки зрения. Согласно первой из них, корреляция разре-
зов абсолютно невозможна, пласты и пачки пород по площа-
ди не выдерживаются, между скважинами происходит их вы-
клинивание, расщепление или фациальное замещение. Со-
гласно второй точке зрения, пласты и пачки пород можно
проследить, пользуясь методами непрерывного прослеживания
пластов и пачек при помощи обычных диаграмм стандартного
каротажа [28] или используя метод корреляции по «внутри-
формационным реперам», т. е. метод маркирующих пластов и
пачек. При этом подчеркивалось значение перерывов и различ-
ного типа размывов внутри сеноманской толщи, которые, по
мнению авторов, имеют решающее-значение при корреляции
разрезов [28].
Таким образом, при изучении строения сложно построен-
ных терригенных толщ сеноманского возраста применялись
методы, в значительной мере основанные на субъективных
представлениях различных исследователей и, следовательно,
допускающие построение множества моделей, среди которых
были и существенно противоречащие друг другу.	*
В области развития методов расчленения и корреляции
имеется множество работ, основанных на теории вероятностей
и математической статистике, теории случайных функций, тео-
рии информации и т. д. Рассмотрим математические методы,
суть которых используется или может быть использована в на-
ших условиях. С внедрением ЭВМ в практику геологических и
промыслово-геологических исследований возникли методы «ма-
шинной или автоматической корреляции разрезов». Задачей
корреляции двух разрезов с формальных позиций «можно счи-
тать решение вопроса: являются ли два одномерных тела раз-
ных разрезов (стратиграфические подразделения этих разре-
зов) частями одного и того же двумерного (трехмерного) тела,
пересекающего оба разреза, или они являются частями разных
46
двумерных (трехмерных) тел, одно из которых лежит выше
другого» (Ю. А. Воронин и др. [51]). Таким образом, с нашей
точки зренйя, и здесь происходит смешение задач стратигра-
фии (установление «стратиграфической эквивалентности» (по
Дж. Роджерсу, 1955 г.), синхронизация по возрасту) и про-
мысловой геологии (идентификации геологических тел).
По С. И. Романовскому (1977 г.) «все сложности традицион-
ной стратиграфии остаются и даже усугубляются при машин-
ной корреляции разрезов». Следовательно, методы машинной
корреляции целесообразно разрабатывать прежде всего для
тех случаев, когда геолог имеет дело не с самими разрезами,
а с разного рода регистрограммами, по которым и литология
разреза, и его цикличность восстанавливаются опосредован-
ным путем.
Методы решения задач на ЭВМ обычно делятся (Н. Н. Хен-
кина, С. И. Романовский, С. А. Виноградов, Е. А. Созон-Яро-
шевич) на три группы:
1)	корреляция в результате подбора точкам одного разреза
точек другого, т. е. поточечная корреляция по характерным
(реперным) дискретным точкам разреза либо по экстремаль-
ным точкам непрерывных кривых изменения, параметра;
2)	корреляция сравнением конфигурации кривых, отража-
ющих изменения параметров по разрезу;
3)	разбиение разреза на элементарные геологические тела
и их сопоставление по вторичным признакам, например по
сходству корреляционных функций.
К первой группе относится метод объединения пластов в
пары на основе наибольшего сходства или метод минимальных
расстояний Б. Жековского (1963 г.). Суть его состоит в сле-
дующем. Рассматриваются два разреза X и Y, представленные
в геохронологическом порядке двумя сериями образцов (10 и
8). Разрезы скважин вскрывают меловые отложения (Сене-
гал). Расстояние между скважинами 30 км. Параметром об-
разца (пласта) является процентное содержание флоры опре-
деленного класса., Для каждого пласта разреза X вычисляется
показатель сходства с каждым пластом разреза У. Данные за-
носятся на график в прямоугольной системе координат. В ре-
зультате получается матрица (планшет Б. Жековского). Линия
минимального расстояния — «водораздел», характеризует «ис-
тинную» линйю корреляции, которая при одинаковой толщине
пластов представляет биссектрису прямого угла. Основной не-
достаток метода — низкая чувствительность к изменению па-
раметров по разрезу, что служит препятствием для применения
его в материалах ГИС.
В работах Ш. А. Губермана и других (1964, 1972 гг.) метод
получает дальнейшее развитие. В его основу -положены три
важных момента: 1) выявление интервалов разреза, сходных
47
по конфигурации каротажных диаграмм; 2) сохранение по-
рядка следования взаимно коррелируемых интервалов в разре-
зах; 3) перспективное соответствие Т. Б. Хейтса (1963 г.). Кри-
терием сходства при сопоставлении служит взаимная корреля-
ционная-функция. Вводится коэффициент изменения толщин
интервалов, который должен изменяться в каждой паре сква-
жин. По точкам с максимальным значением коэффициента кор-
реляции методом наименьших квадратов проводится прямая L.
Если отдельные точки выходят за пределы области удвоенно-
го стандарта, то они отбрасываются. Вместо нйх берутся дру-
гие точки с локальным максимумом К, которые удовлетворя-
ют условию удвоенного стандарта. Полученная последователь-
ность точек подвергается аналогичной процедуре с таким рас-
четом, чтобы для новой прямой L значение стандарта не пре-
вышало заранее заданного.
Расчленение разреза осуществляется в два этапа. На пер-
вом выделяются границы при помощи скользящей уровневой
линии (по уровню геофизического параметра СП). Точки пере-
сечения этой линии с кривой интерпретируются как границы.
На следующем этапе производится расчленение по «градиенту
кривой в соответствии с заданным пороговым значением. Окон-
чательное расчленение разреза,следует после корреляции. Име-
ются многочисленные примеры апробации методики для неф-
тяных месторождений Татарии и Башкирии в ручном и машин-
ном вариантах.
Работы В. Ф. Гришкевича (1977 г.) базируются на модер-
низации идей Б. Женевского, в них совершенствуются методы
поточечной корреляции разрезов без их предварительного рас-
членения. Корреляция производится по точкам кривой изме-
нения какого-либо параметра по разрезу между двумя задан-
ными границами. Она базируется на выявлении систематиче-
ской составляющей и снятия, минимизации влияния флуктуа-
ций. В. Ф. Гришкевич предлагает совмещение процедуры снятия
флуктуаций и оценки характера изменения толщин в одной
процедуре. Для количественной оценки остаточной изменчиво-
сти толщин используется специальный показатель неоднород-
ности. Перед корреляцией проводится линейное преобразова-
ние кривых, приводящее их к одинаковой вертикальной дли-
не. Задача корреляции сводится к выбору оптимального ва-
рианта, который характеризуется минимальным значением по-
казателя неоднородности. Перебор вариантов при сопоставле-
нии скважин осуществляется методом динамического програм-
мирования. В корреляции участвуют две скважины. /В отличие
от методики Ш. А. Губермана, предложено выбирать очеред-
ность корреляции скважин по непересекающимся треугольни-
кам, что существенно сокращает число сопоставлений.
После некоторой доработки методика применяется
48
В.	А. Бадьяновым (1981 г.) при автоматизированном построе-
нии моделей внутренней структуры геологического строения
нефтяных залежей Среднего Приобья при разработке место-
рождений.
Ю. П. Голенкин (1979 г.) усовершенствовал методику
Ш. А. Губермана и других, предложив корреляцию по замкну-
тому контуру троек скважин. По сравнению с корреляцией па-
рами скважин, эта разработка позволяет привлекать априор-
ную информацию.
Аналогично решается задача И. Диенешем (1978 г.). Пер-
вый алгоритм в формальной постановке основан на предполо-
жении, что существует зависимость между типом (свойства-
ми) осадка и скоростью осадконакопления, причем разница в
Скоростях при интерпретации наблюдений определяется раз-
ностью толщин слоев между двумя синхронными поверхностя-
ми в двух разрезах. Смысл алгоритма заключается в нахожде-
нии степени растяжения одного разреза по отношению к дру-
гому в зависимости от свойств осадков, вскрытых двумя сква-
жинами. Производилась корреляция разрезов, один из кото-
рых находился в Карибском море, другой — в северной части
Атлантики. В качестве признака рассматривались данные па-
леотемператур (шаг опробования 1 м).
Второй алгоритм основан на предположении, что свойства
пород, регистрируемые кривой СП, и скорости осадконакопле-
ния для двух синхронных точек разрезов скважин, расположен-
ных на близком расстоянии, должны быть сходными. Лучший
вариант корреляции двух разрезов находится минимизацией
интеграла от разности точек — наблюденной и вычисленной в
соответствии с принятой моделью. Поиск решения осуществля-
ется перебором вариантов внутри области,, которая задается
набором ограничений на скорость изменения свойств по верти-
кали и горизонтали, допустимые изменения скорости между
Двумя разрезами, интервал допустимых скоростей осадкона-
копления. Алгоритм использовался при корреляции разрезов
современных осадков оз. Балатон и миоцен-плиоценовых отло-
жений поля Альгио (Венгрия).
Описанные методы поточечной корреляции обладают, на
наш взгляд, двумя недостатками. С реализацией принципа со-
поставления разрезов по последовательности наибольших
сходств сравнение разрезов происходит по одинаковому изме-
нению фаций. По мнению Ю. С. Салина, «возрастные корре-
лятивы будут деформированы, окончательный результат будет
определяться синфазностью, а не синхронностью» [46]. Кроме
того, эти методы не учитывают конфигураций каротажных кри-
вых, которые несут информацию об изменении"параметров по
разрезу. Вторая группа методов машинной корреляции основа-
на именно на сравнении конфигурацией кривых.
4—1286'.	49
С.	А. Виноградов, Е. А. Созон-Ярощевич (1979 г.) и
Ю. С. Салин [46] в качестве примера корреляции разрезов по
кривым изменения параметров (визуальное сравнение'кри-
вых) приводят метод стратиграфической корреляции А. Б. Вис-
телиуса [7, 9], который был им назван «методом функциональ-
ного профилирования». В основе метода лежит представление
о том, что изменение состава пород, связанное с изменением
крупности зерна, представляет сумму систематической (зако-
номерной) и случайной компонент. Решение стратиграфической
задачи для арифметизированных разрезов, расчлененных на
элементарные геологические тела, сводится к выделению систе-
матической компоненты и изображению ее в виде графика
сглаженных значений параметра.
Сравнивая такие графики между собой, можно коррелиро-,
вать синхронные отложения в пределах определенных площа-
дей. При этом вполне очевидно, что графики систематических
компонент будут иметь 'больше сходства, чем графики непо-
средственно наблюдаемых изменений состава пород или их
свойств по разрезам скважин, т. е. литологические колонки,
каротажные диаграммы и т. д.	•
Идея возможности выделения систематических компонент
в геологических разрезах была высказана впервые, по-види-
мому, X. Корном (1938 г.) применительно к отложениям верх-
него девона — нижнего карбона Тюрингии. Однако четкая по-
становка задачи, разработка методов и их реализация на об-
ширной территории, применительно к геологическим разрезам
карбонатной толщи верхнего палеозоя Волго-Уральской про-
винции; продуктивных отложений среднего плиоцена Азербайд-
жана и красноцветных нефтеносных отложений п-ова Челекен
принадлежит А. Б. Вистелиусу [7]. Им были заложены осно-
вы теории расчленения и корреляции немых терригенных про-
дуктивных отложений, которые базируются на теории вероят-
ностей, математической статистике и теории случайных функ-
ций. Метод функционального профилирования—первый фор-,
мальный этап работы, тесно связанный с методами выделения >
скрытых периодичностей.	э
Третья группа методов машинной корреляции предполагает
первоначальное расчленение разрезов на элементарные геоло- н
гические тела и их послойную корреляцию, в отличие от корре- х
ляции по конфигурации кривых сглаженных значений, пара- ;j
метров. Их принято также называть эвристическими методами
корреляции с предварительным расчленением разреза
(А. П. Пермяков, 1987 г.).
Исследования по расчленению разрезов с целью комплекс-
ной интерпретации материалов ГИС начались с i960,г.
(С. Г. Комаров, Н. Н. Сохранов, А. Е. Кулинкович, С. М. Зун-
делевич, Э. Ю. Миколаевский и др.). В последнее время в ос-
50
тову алгоритма расчленения разрезов положен поиск харак-
терных точек на диаграмммах каротажа, -разработанной
А.. Е. Кулинковичем (1965, 1974 гг.). Выделяются точки раз-
личных типов: дифференциально-нулевые, уровенные, точки
перегиба, экстремальные, связанные и узловые при аппрокси-
мации диаграмм сглаженными кривыми. Все характерные точ-
ки и участки кривых между ними заменяются последователь-
яоотью кодов (символов).
В работе А. П. Пермякова (1972 г.) для расчленения разре-
зов принят алгоритм выделения характерных точек, а затем
цля выделения существенных границ используется их иерар-
хическая классификация, основанная на процедурах склеива-
ния й поглощения А. М. Волкова (1971 г.), А. П. Пермякова
(1982 г.).
Наибольший вклад в реализацию эвристических методов
машйнной корреляции внесли А. М. Волков (1978, 1980 гг.) и
коллектив геологов и математиков ЗапСибНИГНИ. А. М. Вол-
ков сформулировал требования к оптимальности вариантов."
корреляции в форме задачи динамического программирования.
Бинарные отношения геологических тел использовались для
формирования допустимых вариантов корреляции. Он первым
стал применять теорию сплайн-функций. Этот алгоритм по-
служил ядром в дальнейших разработках коллектива.
Другое направление снлайн-атшроксимации разработано
А. П. Пермяковым, С. А. Предеиным, В. И. Пятковым,
Н. Г. Хброшевым (1982 г.), в котором при помощи картирова-
ния геофизических параметров производится детальная корре-
ляция внутри горизонта или пласта. При аппроксимации вво-
дится дополнительный параметр — анизотропия аппроксимиру-
ющей функции, учитывающая неоднородность информации по
разрезу.
Основной алгоритм работ А. П. Пермякова (1982 г.) осно-
ван на законе Смита (принцип биостратиграфической паралле--
лизации), законе Стеннона — Хеттона (принцип упорядоченно-
сти разреза по возрасту, принцип региональности геологиче-
ских границ и т. д.). Идея корреляции заключается в сравне-
ии между собой однородных интервалов в разрезах, скважин
i решении вопроса: являются ли они частями одного и того
ке геологического тела? В этой связи весь процесс корреля-
ции разделен на четыре основных этапа: 1) предварительное
расчленение разреза на интервалы; 2) формирование допусти-
мых вариантов корреляции; 3) нахождение оптимального ва-
рианта (критерий оптимального варианта сформулирован по
Веллману); 4) выделение геологических тел. Содержательная
постановка задач отличается геологической корректностью.
В разработке алгоритма использован - современный математи-
ческий аппарат — оптимизация параметров по. всему множеству
I*	z	51
скважин, линейное преобразование геофизических кривых,
процедуры склеивания и поглощения, динамическое програм-
мирование и т. д. Задачи решены для условий линейной и не-
линейной моделей изменения толщин. Впервые осуществлено
построение обобщенных (сводных) моделей разрезов с неогра-
ниченным числом опорных границ и показано^ их применение в
качестве эталона при выделении подсчетных объектов в про-
цессе подготовки материалов в отчетах по подсчету запавов,
представленных к защите в ГКЗ СССР в разные годы.
Рассмотрим еще один метод корреляции. Несмотря на свою
исключительную простоту он заслуживает определенного вни-
мания. Метод основан на использовании некоторых положений
начертательной геометрии — линейной перспективы. Перспек-
тивная корреляция впервые была применена Т. Б. Хейтсом
(1963 г.) для меловых отложений Западно-Канадского осадоч-
ного бассейна. Согласно линейной перспективе, в случае пра-
вильности произведенной корреляции осадочных отложений,
прямые линии, секущие перспективные отрезки (разрезы),
должны пересекаться в одной точке — вертексе, если разрезы
не осложнены нарушениями и имеют одну и тУ же историю
осадконакопления (фациальную обстановку). Следует под-
черкнуть, что при использовании метода перспективной корре-
ляции обычно должны вводиться априорные данные: сейсмиче-
ские и структурные карты; положение реперов на каротажных
кривых; карты изопахит; знание фациальных обстановок и
т. д. Эти дополнительные материалы будут определять поря-
док проведения корреляции. Они должны обеспечить контроль
за методом, и наоборот. Сказанное не умаляет достоинств пер-
спективной корреляции, так как другого такого недорогого и
несложного метода пока не существует.
В 1969 г. И. И. Нестеров впервые провел исследование мо-
дели Хейтса с целью корреляции геологических разрезов и по-
казал, что при помощи перспективной корреляции можно ре-
шать вопросы, связанные с выявлением особенностей седимен-
тации платформенных отложений.
В 1971 г. А. Н. Кирсанов и Г. И. Опанасенко применили мо-
дель Хейтса к изучению геологического строения Пунгинского
газоконденсатного месторождения.
В последние годы количественная оценка метода была дана
С. В. Гольдиным, А. М. Волковым, А. П. Пермяковым,
В. А. Солдатовым, Ю. С. Салиным, С. И. Романовским и др.
Среди статистических методов расчленения и корреляции
существует группа методов, которые основаны на идее исполь-
зования коэффициентов корреляции при сопоставлении разре-
зов. Смысл их можно установить исходя из «метода момен-
тов» С. Д. Пирсона (1961 г.), который сводится к выполнению
следующих операций.
52
1.	Определяют активный и пассивный разрезы и приводят
их к условной глубине (например, граница пласта или пачки)
таким образом, чтобы получить последовательность: условная
глубина—1, 2, 3, ..., «; признаки пассивного разреза— Xi,
х2, х3, ..., хп; признаки активного разреза — yi, уч, у3, ..., уп-
2.	Перемножают между собой коррелируемые признаки (со-
став пород, толщины слоев и т. д.) на каждом, уровне и сум-
мируют парные произведения. Определяют среднепарные про-
изведение делением суммы пар на их число.
3.	Смещают активный разрез на единицу условной глубины
и повторяют операцию п. 2.
Наиболее вероятная корреляция получается при таком по-,
ложении активного разреза, когда среднее парное произведе-
ние' будет максимальным. Погрешность корреляции оценивает-
ся методом %2. В работах Олифанта (1955 г.), А. Б. Вистелиу-
са и М. А. Романовой (1962 г.), Шварцахера (1964 г.) и
Ю. Л. Вербы (1968 г.) предлагаются различные варианты по-
следовательного сдвига разрезов и оценки значимости коэффи-
циентов корреляции.
Следует подчеркнуть, что А. Б. Вистелиусом и М. А. Рома-
новой впервые было сформулировано предположение о линей-
ном законе пространственного изменения толщин пропластков,
которое аналогично основной идее Т. Б. Хейтса (1963 г.), ши-
роко используемой в работах А. М. Волкова, А. П. Пермякова
и др. Методика «скользящей корреляции» используется
А. Б. Вистелиусом и М- А. Романовой (1962 г.) как вспомога-
тельное средство при функциональном профилировании. Суще-
ствуют два варианта скользящей корреляции — сопоставле-
ние звеньями и сопоставление блоками. Первый из них пред-
полагает, что ни один из пропластков от разреза к разрезу не
выклинивается. Случай редкий. Второй вариант более типи-
чен — пропластки выклиниваются, их толщины изменяются от
разреза к разрезу. Оба варианта подробно исследованы В. И. Ер-
маковым, А. Н. Кирсановым (1975 г.) на примере разрезов
Уренгойского месторождения.
Один из первых этапов .й изучении разрезов, предшествую-
щих корреляции, — их расчленение. Среди литолого-петрогра-
фических методов обычно используются методы расчленения
по минералогическому, гранулометрическому и химическому
составам пород. В принципе расчленение производится по ко-
личественному содержанию какого-либо компонента, обычно в
процентном отношении. Таким образом, каждое выделенное
подразделение характеризуется численным значением призна-
ка и кривой его распределения по разрезу определенной конфи-
гурации. Влияние субъективизма в этих случаях очень велико.
По мнению А. Б. Вистелиуса (1957 г.), причина кроется в сле-
дующем: неясно, сколько анализов нужно сделать, чтобы по-
53
казать объективность расчленения; неизвестно, в каком ин-
тервале могут колебаться содержания определяемого компо-
нента в пределах пачек; непонятно, с какого момента измене-
ние в конфигурации кривой можно считать неслучайным.
-Однако применение даже подобных методов для расчлене-
ния разрезов сеноманских отложений практически невозможно
вследствие малого выноса керна, поэтому совершенно спра-
ведливо, что все внимание уделяется материалам ГИС. Нет
необходимости рассматривать специальные вопросы их коли-
чественной интерпретации. В данной ситуации нас интересуют
только вопросы геологической интерпретации, с точки зрения
расчленения и корреляции..Основной смысл этого понятен из
следующего.
< В разрезе одной из скважин выделяют пласты и пачки по-
род, после чего сопоставляют расчлененный разрез с соседним
по интервалам, в пределах которых конфигурация кривых от
скважины к скважине изменяется незначительно. Абсолютные
значения параметров кривых при сопоставлении не учитыва-
ются. По С. С. Итенбергу (1967 г.), «...одновременно проверя-
ется рациональность проведенного расчленения разреза и ис-
правляются границы отдельных пластов и пачек по всем сква-
жинам». Здесь, как и в описанном случае, прежде всего не-
понятно, как объективно установить «рациональность прове-
денного расчленения» и, тем более, исправить границы плас-
тов и пачек. Положение усугубляется отсутствием в разрезах
сеномана опорных пластов-реперов.
Обобщение изложенного позволяет установить, что во всех
сложных случаях частого переслаивания-пород можно выде-
лить только зону или интервал, в пределах которых находится
объективная граница между пачками или пластами. Таким об-
разом, задача, заключается в том, чтобы, используя объектив-
ный критерий, найти оптимальное положение границы в преде-
лах заданной зоны.	. '
Примером постановки и решения задач подобного рода
служат работы Ф. Ю. Левинсона-Лессинга, А. Б. Вистелиуса и
Д. А. Родионова. В работах Ф. Ю. Левинсона-Лессинга (1924—
1933 гг.) использованы некоторые простые приемы статистиче-
ских решений (практически без постановки задач), но и они
дали конкретные результаты. Первой работой, в которой во-
прос о поиске границы при расчленении разреза поставлен в
виде математической задачи с необходимым теоретическим
обоснованием, является статья А. Б. Вистелиуса (1957 г.).
Впоследствии метод получил уточнение. В частном примере,
при установлении границы на плоскости, с использованием
метода максимального правдоподобия была показана возмож-
ность построения машинного алгоритма для автоматического
поиска границы. Позднее идеи А. Б. Вистелиуса получили ши-
54
рокое развитие в известных работах Д. А. Родионова
(1-968 г.). Им была решена задача проведения границы на
случай комплекса признаков и предложен критерий uK(f2) для
ее оценки, фиксирующий различия средних значений и их дис-
' персий в сопоставляемых совокупностях (пачках, пластах).
Суть алгоритмов А. Б. Вистелиуса и Д. А. Родионова рас-
смотрена нами в разд. 2.3. Там же приведены примеры реше-
ния задач по уточнению границ в сеноманских разрезах Мед-
вежьего и Уренгойского месторождения. Оба метода дают.по-
ложительные результаты.
С. А. Виноградовым и Е. А. Созон-Ярошевичем (1979 г.)
разработаны методы расчленения и корреляции с применением
непараметрических статистик. Методы А. Б. Вистелиуса и
Д. А. Родионова (1957, 1968 гг.) имеют существенные огра-
ничения (требования нормальности распределения и независи-
мости параметров), поэтому .С. А. Виноградов и Е. А. Созон-
Ярошевич считают, что нарушение этих ограничений может
привести к грубым ошибкам. По мнению Ю. С. Салина, суть
заключается в том, что «геологическое существо подхода никак
не затрагивается заменой одного математического аппарата
другим, более совершенным и имеющим более широкую сфе-
ру приложения. Обоснования, почему сходство должно счи-
таться возрастным, а не фациальным, нет, как и прежде»
[46]. На наш взгляд, оптимальным будет вариант выбора ме-
тода для конкретных циклически построенных разрезов нефте-
газоносных толщ, использующий информацию материалов ГИС.
Математические методы решения задач седиментационной
цикличности, с точки зрения вопросов расчленения и корреля-
ции разрезов, можно подразделить на три группы: 1) выделе-
ния систематических составляющих; 2) выявления скрытых
периодичностей; 3) построения моделей циклогенеза.
Прежде чем приступить к изложению существа методов вы-
деления систематических составляющих в геологических раз-
резах, поясним содержание терминов «тренд» и «временной
-ряд», которые широко используются в дальнейшем.
Под трендом понимается любая закономерность в последо-
вательности чисел или элементов, расположенных в некотором
естественном порядке. В геологии различают одномерный и
двумерный или площадной тренд.
Площадной тренд проявляется в виде наличия закономер-
ной составляющей в изменении какого-либо признака или
свойства горных пород по площади и графически отображает-
ся при помощи различных карт. Одномерный тренд предпола-
гает закономерное изменение исследуемого признака в зависи-
мости от изменения какой-либо одной величины. Примени-
тельно к анализу геологических разрезов ддя целей их рас-
членения и корреляции одномерный тренд может проявляться
55
временной лаг создания производственных мощностей добычи,
т. е. время на перевод запасов категорий Сх и С2 в запасы
категорий А + В. Кроме того, величина обеспеченности запа-
сами, которая в указанной работе является отправной точкой
расчетов, сама является неизвестным динамичным параметром,
определяемым на основе оптимизационных расчетов.
Значительный вклад в изучение вопроса рациональных
пропорций между запасами различных категорий и уровнем
добычи внесли исследования, проведенные во ВНИИОЭНГе под
руководством М. М. Саттарова [9]. В них определены опти-
мальные требования к состоянию сырьевой базы при плани-
ровании развития отрасли. В работе [33] рассматривается
вопрос оптимальной кратности на двух уровнях: подготовлен-
ных запасов и неоткрытых ресурсов. Сначала формулируются
критерии оптимальной кратности на основе изучения зависи-
мости между капиталовложениями в разведку и разработку и
степенью обеспеченности запасами промышленных категорий.
Затем таким же способом определяются оптимальные соотно-
шения между работами по подготовке структур и объемами
глубокого бурения. При этом анализируется характер структур-
ного фонда и устанавливается зависимость числа вводимых
структур различных размеров от плановых заданий по приросту
запасов промышленных категорий. На основе зависимости
числа подготавливаемых и вводимых структур от кратности
ресурсов категории С3 запасам промышленных категорий
рассчитываются необходимые объемы госбюджетных ассигно-
ваний и капиталовложений и определяется их минимум,
которому соответствует оптимальная кратность ресурсов кате-
гории С3 промышленным запасам.
При таком подходе можно учесть потенциальный выигрыш,
достигаемый за счет увеличения фонда структур и возможности
целенаправленного отбора наилучших из них для постановки
поискового бурения. По-видимому, целесообразно аналогичный
методический прием использовать при определении оптималь-
ной кратности запасов промышленных категорий добыче, когда
возможность выбора наилучших месторождений для ввода в
разработку является одним из основных аргументов в пользу
повышения кратности.
Отметим также некоторые методические неточности рас-
смотренного подхода. В соответствии с действующей Инструк-
цией по применению классификации запасов кратность ресурсов
С3 следует определять в виде отношения C3/(C2 + Cj), а не
С3/(В + С1). Соответственно следует учитывать соотношение
между запасами открытых месторождений (С2 + С3) и запасами,
определяющими производственную мощность добычи (А+В),
которое дает представление о резерве запасов для действующих
производственных мощностей. И, наконец, особый интерес
83
толщин исследуемых отложений возрастает вероятность выяв-
ления циклов и тренда, а с уменьшением толщин, как прави-
ло, возрастает роль случайной составляющей.
Временные ряды, которые встречаются в практике промыс-
лово-геологических исследований, являются дискретными или
непрерывными. Примерами дискретных рядов могут служить
распределения пород по признаку коллектор — неколлектор
или литологических типов пород (арифметизированных опре-
деленным образом) в разрезе скважины. Примерами непрерыв-
ных рядов служат показания геофизических приборов, регист-
рирующих изменение физических свойств пород в процессе ка-
ротажа. Другая, более существенная особенность временных
рядов в геологии определяется тем, что они получаются в ре-
зультате запланированного эксперимента. Это в принципе да-
ет возможность, как и в технике, повторить эксперимент при
аналогичных условиях, с тем, чтобы проверить справедливость
анализа временных рядов.
Таким образом, по отношению к геологическим разрезам
временной ряд, по нашему определению, есть распределение
наблюденных, численно выраженных, дискретных или непре-
рывных значений любого промыслово-геологического признака
или параметра по разрезу скважины в зависимости от глуби-
ны. Временной ряд может рассматриваться как единичная реа-
лизация случайной функции.
Рассмотрим методы сглаживания временных рядов, кото-
рые используются для выявления цикличности осадконакопле-
ния. Сглаживание наблюденных значений временного ряда яв-
ляется процедурой, при помощи которой происходит разделе-
ние закономерной и случайной составляющей. Для этой цели
используются метод наименьших квадратов, различные моди-
фикации метода «скользящего статистического окна», гармо-
нический анализ и некоторые другие [2, 15, 20].
На методе наименьших квадратов основано аналитическое
сглаживание наблюденных значений временного ряда. Оно
предполагает подбор аналитического уравнения с оценкой его
неизвестных коэффициентов и ничем не отличается от обычно-
го регрессионного анализа. Метод имеет строгое математиче-
ское обоснование, однако, при решении задач расчленения раз-
резов характеризуется исключительной трудоемкостью, в свя-
зи с чем его применение, на наш взгляд, нецелесообразно.
Метод «скользящего статистического окна» имеет несколь-
ко модификаций.
1. Метод скользящего невзвешенного среднего. Процедура
заключается в сложении значений параметра в интервале
сглаживания (статистическом окне) и делении на число сла-
гаемых. Так как метод имеет равные веса для всех слагаемых
внутри интервалов, то он недостаточно четко описывает из-
57
менчивость данных. Кроме того, форма сглаженной кривой не-
сколько искажается вследствие проявления высоких значений
на концах сглаживаемого интервала.
2. Метод скользящего взвешенного среднего. Применение
его допустимо при равноинтервальном распределении значе-
ний признака по разрезу. Метод предполагает использование
сглаживающих уравнений для выявления в разрезах система-
тических компонент. Существуют два класса сглаживающих
уравнений. К первому классу относятся так называемые фор-
мулы суммирования. Второй класс основан на формулах, ко-
торые получаются посредством подбора полинома. Описание
этих формул с полной характеристикой их свойств было дано
Уиттекером и Робинсоном в 1929 г.
Первая сглаживающая формула была получена Вудхаусом
в 1870 г.
V'o= -i- {25i70 + 24 (IL, + £7+1) + 21 (t/_2 +1/+2) + 7 (U_3 +1/+3) +
1 20
+ 3(H_4+JJ+4)-2(t7_e + i;+e)-3(i7_7+i7+7)},	(2.2)
•
где Uo'— сглаженное значение; Uo — сглаживаемое значение;
U+i и U-i — значения соответственно выше или ниже сглажи-
ваемого значения, отстоящие от него на i значений.
К этому классу формул относится широко известная форму-
ла Спенсера, полученная в 1893 г. Она является лучшей фор-
мулой суммирования, обеспечивающей сглаживание наблюде-
ний с точностью до третьих разностей, что практически доста-
точно для работы по корреляции разрезов скважин. Формула
имеет 21 член и использует по 10 членов с каждой стороны
от сглаживаемого значения для получения одного сглаженно-
го значения, которое определяется по уравнению
U'o = {6ОПо+ 57 (U. + LLJ + 47 (U2 + Н.а) + 33 (U3 + U.3) +
JoU
+ 18 (П4 + П_4) + 6 (U, +1/_6) - 2 (Ue + U_s) - 5 (U7 + U_7) -
-6(Ua + U_e)-3(U9 + U.3)-(U10 + U_10)}.	(2.3)
Ряд сглаживающих формул, относящихся ко второму клас-
су, выведен Шеппардом в 1912 г. Формулы основаны на под-
боре параболической кривой к точкам внутри сглаживающего
интервала, причем ордината параболы используется в качест-
ве сглаженной величины, а ее коэффициенты находятся мето-
дом наименьших квадратов. Таблица, включающая сглажива-
ющие уравнения, составленные подбором полинома с числом
членов от 1 до 21, дана Уиттекером и Робинсоном (1929 г.).
В практике анализа геологических разрезов наиболее*ши-
58
роко применяются формулы Шеппарда с 5-ю, 7-ю, 9-ю, 15-ю и
21-м членами.
£/'0=Л[17Ц,+ 12(^4-^)-3(l/2 + t7_2)l;	(2.4)
ио
U'°= IF l7t7n^+ 6	+ Un^ + 3	+ ^п+в) -2 (t7n+1 + t/n+,)]
(2-5)
t/'o— [17917п+в+ 135([/п+4 + Г/п,6) + ЗО(1/п+3 + 1Уп+,)-
— 55 (t/n+2 + Un+S) 4-15 (Un+1 +^n+e)];	(2-6)
= nos1167(4+8 + 162 ((4+i + Un+°} +147 ((4+e + (7n+lo) +
+ 122 (Un+b + l/n+11) + 87 (t/n+4+ Un+li) 4-42 (Un+3 + (7n+13) -
-13(t/n+24-t/n+u)-78(t7n+14-f7n+15)];	(2.7)
(^ °= 3059 (3^^n+n + 324 (^n+io4~ Un+ii) 4- 309 (Un+9.+ Untl3) —
-284 ((/n+8 + (7„+14) + 249 (Un+14- t/n+15) + 204 (Un,9 4- (7n+ie) 4-
4- 149 ((/„+5 4- U17) 4- 84 (t/n+14- Un+U) 4- 9 (Un+3 + (7n+le) 4-
4-X76((/n+2 +
^n+2o) 171 (f/n+14- ^n+2i)l.	(2.8)
Анализ опыта применения приведенных формул приведен
в разд. 2.3.
3. Сглаживание временных рядов методами гармонического
анализа основано на использовании формул Фурье. Если вре-
менной ряд длиной L построен по данным 2n-f-l равноотстоя-
.щих наблюдений, то сглаженное значение признака в каждой
точке наблюдения определяется по следующей интерполяцион-
ной формуле:
£7'о = ао+ 2 (ahCOscohX^PhSincohX,),	(2.9)
4=1
где и0' — сглаженное значение признака; х, — расстояние до
i-й точки наблюдения от некоторого начала координат (в ча-
стном случае — глубина от кровли пласта); <оь — частота й-й
гармоники,
(oh = -p — k-,	(2.10)
a0, и ph—коэффициенты Фурье, вычисляемые по формулам
1 2п
а0 = —	2 yi,	(2.11)
2я i-i
59
1 2n
а& = — 2 tjt cos akxt,	(2.12)
«i=i
। 2л
₽л = — 2 i/i sin (ОйХр	(2.13)
n 1=1
Здесь yt — значения временного ряда в точках наблюдения.
Свойства формулы (2.9) таковы, что чем больше плотность
точек наблюдения, тем полнее выявляются закономерные коле-
бания временного ряда, т. е. тем менее грубым становится
сглаживание наблюденных значений признака.
Сопоставление разрезов, сглаженных по формулам (2.3) —
(2.6) и аналогичным им, дает удовлетворительные результаты
в тех случаях, когда сопоставляемые разрезы не слишком уда-
лены друг от друга и сохраняют некоторые общие черты (на-
пример, при сопоставлении разрезов добывающих скважин).
В случае значительного удаления разрезов скважин, что име-
ет место при решении задач корреляции на стадии разведки,
сходство сравниваемых разрезов уменьшается. При этом могут
сохраняться общими лишь особенности изменения разрезов,
связанные с наиболее медленными колебательными движения-
ми дна бассейна осадконакопления, т. е. может наблюдаться
региональный тренд, проявляющийся в виде квазипериодиче-
ских, медленнозатухающих низкочастотных гармоник. Такие
кривые, полученные после сглаживания по любой из сглажи-
вающих формул, можно аппроксимировать с'использованием
уравнения синусоиды.
t/' = Acos(<ox—<р),	(2.14)
где А — амплитуда синусоиды; <р — ее фазы; <о — частота сину-
соиды.
Применение формулы (2.14) предполагаем предварительное
сглаживание результатов наблюдений по формулам скользя-
щего статистического окна. Другими словами, с применением
формулы (2.14) обрабатываются сглаженные значения UQ' вре-
менных рядов.
К первым из раббт по изучению цикличности процесса
осадконакопления продуктивных нефтегазоносных отложений,
относятся, очевидно, работы А. Б. Вистелиуса [7—9].
В работе, посвященной вопросам литостратиграфии лишен-
ной фауны продуктивной толщи Азербайджана [7], внимание
геологов было обращено на тот тривиальный факт, что «состав
продуктов осадконакопления в геологическом разрезе есть не-
которая функция от расстояния исследуемой точки разреза до
его подошвы» и что «несмотря на различия фациального обли-
ка отложений в различных районах, в них должны иметься
общие черты, проявляющиеся в общности эволюции состава
60
пород по разрезу... Предполагаемые функции состава пород
разреза от положения в нем исследуемой точки должны иметь
общие черты в не слишком удаленных разрезах и могут быть
использованы как средство для сопоставления разрезов. Вся
задача сводится к разумному определению исходных функ-
ций» [7].
Опираясь на эти цоложения, А. Б. Вистелиус провел боль-
шую работу по сглаживанию наблюденных разрезов при по-
мощи формулы Спенсера и аппроксимации сглаженного вре-
менного ряда синусоидой. Сопоставление полученных графи-
ков позволило ему разделить кирмакинскую свиту Апшерон-
ского п-ова на три подсвиты,, проследить каждую из подсвит
на площади п-ова и высказать некоторые предположения об
особенностях развития бассейна, в котором накапливалась
продуктивная толща.
В более поздней работе [8] им изложены результаты изу-
чения пористости карбонатных пород палеозойского возраста,
вскрытых скважинами на территории нефтяных районов Тата-
рии, Башкирии и Приуралья. В итоге анализа распределения
значений пористости в многочисленных разрезах верхнего па-
леозоя было установлено, что пористость в разрезах распреде-
лена по сложному закону, носящему характер суперпозиции
(наложения) небольшого числа затухающих гармоник. При
этом общее число гармоник, по-видимому, равно трем, что со-
ответствует трем -порядкам ритмов процесса осадконакопле-
ния, наложенных друг на друга. Ритмы разного порядка
А. Б. Вистелиус называет макро-, мезо- и микроритмами. Для
установления параметров макроритмов было использовано вы-
ражение
у = cos сох-{-а sin юх,	(2.15).
а для выделения и исследования мезо- и микроритмов были
применены сглаживающие формулы Шеппарда. Аппроксима-
ция сглаженных по формулам Шеппарда временных рйдов по-
ристости проводилась также по уравнению синусоиды. Методи-
ка математической обработки исходных данных в работе рас-
смотрена достаточно подробно.
. В рассмотренных работах изучалась цикличность мощных
толщ (до 1800 м). Цикличность мелких стратиграфических
подразделений (толщина 25—40 м) изучалась на примере тер-
ригенно-карбонатных отложений иерейского горизонта в одном
из районов юго-востока Татарии А. Н. Кирсановым (1966 г.).
Анализу были подвергнуты данные о количесве видов и родов
фузулинид и пористости пород. Следует подчеркнуть, что в
этих отложениях фузулиниды играют породообразующую роль.
На основе анализа кернового материала было подсчитано
61
количество видов и родов фузулимид в каждом образце; обра-
ботано восемь разрезов скважин (252 образца, 756 шлифов)
Ромашкинской, Ново-Елховской и Сугушлинской площадей и
отобрано 182 образца керна с определениями пористости. По-
строение временных рядов проводилось следующим образом.
По оси абсцисс откладывались значения пористости, а также
число видов и родов фузулинид, по оси ординат — расстояния
от подошвы верейского горизонта. Для выделения системати-
ческих составляющих проводилось сглаживание наблюденных
данных методом скользящего статистического окна способом
невзвешенного среднего с интервалом сглаживания 0,5 м. Со-
поставление^ кривых распределения показывает, что вспышкам
развития фораминифер соответствуют максимумы пористости.
Таким образом, анализ кернового материала и статистическая
обработка результатов позволяют сделать вывод, что в мелких
стратиграфических подразделениях наблюдается периодичность
распределения пористости пород, которая совпадает с перио-
дичностью развития фузулинид, что является выражением цик-
личности осадконакопления. Следует отметить, чуо в пределах
юго-востока Татарии рассмотренные отложения претерпевают
существенные фациальные изменения, в связи с чем установ-
лено пять типов разреза верейского горизонта, начиная с пре-
имущественно терригенного и кончая чисто карбонатным. При
этом, если разрез как в рассмотренном случае представлен
терригенными и карбонатными породами, часто чередующими-
ся между £обой, то его расчленение по данным промысловой
геофизики с учетом фаунистической характеристики и литоло-
гических данных (без специальной обработки) особых затруд-
нений не вызывает.
В чисто терригенном или карбонатном разрезе решение
этой задачи становится практически невозможным, если не
учитывать цикличность строения отложений. Между тем, ха-
рактер цикличности рассматриваемых отложений, устанавли-
ваемый по данным анализа количественного распределения
родов и видов, фазулинид по разрезу, сохраняется для всех ти-
пов разреза.
Опыт использования кривых НГМ для измерения циклич-
ности разрезов описан Э. М. Халимовым (1975 г.). Как отме-
чается в его работе, в среднекаменноугольных отложениях
Урало-Поволжья выделение ритмично чередующихся пачек
является одним из основных моментов при изучении строения
карбонатных отложений и выявления закономерностей рас-
пространения коллекторов. В связи с этим была поставлена
задача выделения пачек и пластов на основе математической
обработки промыслово-геофизических данных с применением
ЭВМ. При этом выделение пачек и пластов рассматривается
как первый этап осуществления региональной корреляции.
62
Задача решается с применением формулы Шеппарда и урав-
зений гармонического анализа.
При обработке кривых НГМ в исследованной части разре-
за были выделены макро-, мезо- и микроритмы. Микроритм
'.оответствует одному периоду синусоиды и характеризует со-
вместно каширский и подольский горизонты. Мезоритму соот-
зетствуют меньшие периоды и более высокая частота. Мезо-
зитм, как предполагают авторы, отвечает отдельному горизон-
гу. Микроритмы отождествляются с пачками, содержащими
гродуктивные пласты. Как отмечают авторы, «математический
летод позволяет достаточно уверенно проводить расчленение
эазреза карбонатных отложений», что служит исходной опера-
тией для выработки методики корреляции разрезов при по-
мощи ЭВМ.
К методам анализа временных рядов, основанных на тео-
эии случайных функций^ тесно примыкает метод построения
'еолого-статистических разрезов (ГСР), предложенный
В. А. Бадьяновым в 1964 г. Геологическая постановка задачи
тостроення ГСР заключается в следующем. Предполагается,
гто в платформенных условиях тектонический режим не может
существенно изменяться на небольших расстояниях, которые
соразмерны с расстояниями между добывающими скважинами.
В этом случае группу разрезов скважин в первом приближе-
гии можно рассматривать как различные реализации одной и
гой же случайной функции. Если раньше мы принимали поло-
жение, что разрез скважины есть единичная реализация слу-
зайной функции, и сводили задачу к выделению систематиче-
ской составляющей и изображению ее в виде графика, то в
данной ситуации систематической составляющей будет слу-
жить математическое ожидание случайной функции. Оно пред-
ставляет собой среднюю функцию, вокруг которой колеблются
зсе ее реализации. Таким образом, задача построения ГСР
сведется к получению математического ожидания случайной
функции, т. е. к усреднению некоторого количества реализа-
дий — разрезов скважин.
Впервые метод ГСР был применен к расчленению и корре-
ляции продуктивных отложений горизонта Д1 Ромашкйнского
нефтяного месторождения. В дальнейшем он получил сущест-
венные дополнения и применялся В. А. Бадьяновым и некото-
рыми другими исследователями для расчленения и корреля-
дии неокомских продуктивных отложений некоторых крупных
зефтяных месторождений Западной Сибири, а также продук-
тивных кембрийских отложений- месторождения Хасси-Мессауд
з Алжире. Методика построения ГСР изложена в разд. 2.3.
Группу методов выявления скрытых периодичностей
2. И. Романовский (1977 г.) рассматривает в рамках более
збщего метода ритмолитологического анализа, основная цель
63
которого — восстановление периодических гармоник разного
порядка по значениям временного ряда. При этом выделяются
два подхода.
1. Период функции, к которой приближается исходная кри-
вая, известен. Тогда гармоники временного ряда описываются
в результате непосредственного разложения этой функции на
заданном интервале в ряд Фурье по формуле (2.9). По суще-
ству это описанный метод выделения систематической компо-
ненты, применение которого без содержательной геологической
трактовки не имеет практического смысла.
2. Период функции и частотные характеристики неизвест-
ны. Период должен восстанавливаться в процессе самого ис-
следования методами выявления скрытых периодичностей, ко-
торые изложены в монографиях А. А. Харкевича (1962 г.),
М. Г. Серебренникова и А. А. Первозванского (1965 г.),
Г. Д. Дженкинса и Д. Ваттса (1971 г.).
Примеры расчленения и корреляции разрезов при помощи
второго подхода изложены в работе В. Н. Деча и Л. Д. Кно-
ринга [19] и в упоминавшихся работах Э. М. Халимова и дру-
гих (1975 г.) и В. М. Лайкам (1969 г.).	'
В группе методов построения моделей циклогенеза основ-
ное внимание уделяется построению седиментологической мо-
дели. Способ решения задачи определяется ее видом. Однако
все модели до настоящего времени обосновываются общими
геологическими предпосылками, не имеющими строго матема-
тического выражения. Наиболее известные работы этого на-
правления посвящены моделям, в основу которых положены
теории случайных функций и теории случайных процессов
марковского типа.
Обычно выбирается теоретическая модель процесса из
класса некоторых типов процессов, встречающихся в практи-
ческих ситуациях. Рассмотрим четыре основные типа процес-
сов. Процесс «белый шум» (БШ) получил свое название за
то, что в его спектре, аналогично спектру белого цвета, при-
сутствуют все частоты с одинаковой интенсивностью, т. е. гра-
фик спектральной плотности (СП) будет представлять собой
прямую линию, параллельную оси абсцисс. График автокорре-
ляционной функции (АКФ) имеет отличие от нуля только в на-
чале координат. В процессе скользящих средних (СС) значе-
ние параметра в любой точке временного ряда определяется
суммой факторов, причем часть из них — общая для ряда по-
следовательных значений этого параметра. Другими словами,
значения параметра являются скользящим средним результа-
том воздействия факторов. Эмпирическая АКФ должна ли-
нейно убывать до нуля. Авторегрессионный ряд или процесс
авторегрессии (АР) сравнивается с маятником, который под-
вергается беспорядочным ударам потока горошин, причем слу-
64
1
чайные удары объединяются в систему: АР первого порядка
соответствует простому марковскому процессу; ряд второго по-
рядка— процессу Юла — Кендалла илй сложному марковско-
му процессу. АКФ плавно или с небольшими колебаниями убы-
вает до нуля. Гармонический процесс (ГП) характеризуется
наличием явных периодических составляющих . в последова-
тельности значений эмпирического ряда. График'АКФ пред-
ставляет собой кривую, имеющую явный волнообразный ха-
рактер, а СП выражается одним резким пиком.
Описанный подход был применен В. Шварцахером (1964 г.)
к разрезам каменноугольных отложений Ирландии. Он пока-
зал применимость модели ГП к известнякам Дартри и моде-
ли АР — к сланцам Бенбалбин; К. И. Хейсканен (1967 г.) до-
казал, что из четырех процессов модели ГП наилучшим обра-
зом описывают динамическую систему осадконакопления ниж-
него ятулия (докембрий) Центральной Карелии; С. И. Рома-
новский (1977 г.) использовал в своей работе модели АР и ГП
для установления типа связи между толщинами слоев в раз-
резах карбонатного флиша разрезов двух бассейнов туронско-
го возраста на Кавказе. В. Н. Деч и Л. Д. Кноринг [17] раз-
работали методику расчленения и корреляции разрезов сква-
жин на основе анализа конфигурации регистрограмм при по-
мощи моделей ГП и главных компонент на примере терриген-
ных разрезов валанжина (суходудинская свита) Мессояхской,
Северо-Соленинской и Пеляткинскои площадей. Р ассматрива-
лись лишь диаграммы СП. Было выявлено наличие трех режи-
мов осадконакопления. Сопоставление разрезов имело регио-
нальный характер (между площадями).
В монографиях А. Б. Вистелиуса [7—9] используются мо-
дели процесса СС, АР и ГП. Наши исследования являются
развитием и применением идей А. Б. Вистелиуса к сеноман-
ским отложениям Тюменского Севера.
Приведенный обзор работ показывает, что имеется множе-
ство разнообразных подходов к проблеме расчленения и кор-
реляции, в том числе и машинных. Это свидетельствует о
сложности и многобразии проблемы. При исследовании гео-
логического строения нефтегазоносных толщ <исторически»
сложилось следующее положение. В ЗапСибНИГНИ (коллек-
тив А. М. Волкова) применяются методы, которые с успехом
используются в задачах разведки и подсчета запасов, в основ-
ном, по нефтяным месторождениям. В СибНИИНП
'(В. А. Бадьянов и др.) используются методы, отвечающие це-
лям подсчета запасов и проектирования разработки нефтяных
месторождений. В ТюменНИИГипрогазе (А. Н. Кирсанов и
Др.) и ВНИИГазе (В. И. Ермаков и др.) развивается методи-
ка, которая является составной частью системного подхода
при моделировании статических, ретроспективных и динамиче-
6—1286	65
ских систем газовых залежей. Цель такого подхода — создание
геологических основ оперативного подсчета и пересчета запа-
сов и анализа разработки газовых месторождений. Методика
включает классические методы стратиграфии и палеографии,
современные методы промысловой геологии и математической
обработки промыслово-геологической информации на ЭВМ.
В задачах широко используются идеи построения ГСР
В. А. Бадьянова.
2.3. ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА РАСЧЛЕНЕНИЯ
И КОРРЕЛЯЦИИ СЕНОМАНСКИХ ПРОДУКТИВНЫХ ОТЛОЖЕНИЙ
В разд. 2.1 указывалось, что существовали две точки зре-
ния о корреляции продуктивных отложений сеномана. За
конкретным примером обратимся к сеноманской продуктивной
толще Уренгойского месторождения. Согласно первой точке
зрения пласты коллекторов или плотных прослоев по площади
не коррелируются и нередко взаимозамещаются. Все прони-
цаемые породы взаимосвязаны и образуют единую гидродина-
мическую систему. Однако поскольку общая толщина гидроди-
намически связанной сеноманской толщи значительно превы-
шает амплитуду структуры, залежь газа, приуроченная к верх-
ней части сеномана, имеет пластово-массивный характер
(О. Л. Ремеев, К. В. Островская, 1969 г.). Здесь,же приведен
геологический профиль, построение которого, как известно,
предполагает корреляцию разреза. Отсюда, несмотря на явные
несоответствия, можно сделать вывод, что в процессе разра-
ботки будет преобладать вертикальное продвижение подошвен-
ных вод, т. е. образование конусов обводнения. Согласно вто-
рой точке зрения, корреляцию можно проводить, пользуясь
простым сравнением диаграмм стандартного каротажа. Отсю-
да следует вывод, что поскольку пласты существуют, то в
процессе разработки должно происходить их избирательное,
опережающее обводнение, т. е. селективное латеральное про-
движение вод. Как видим, Две точки зрения на возможность
корреляции продуктивных отложений приводят к противопо-
ложным практическим выводам, важным для разработки.
Рассмотрим подробнее аргументацию, используемую в ра-
боте [28], поскольку метод непрерывного прослеживания ши-
роко распространен в задачах нефтегазопромысловой геоло-
гии. В сеноманской толще Уренгойского месторождения авто-
ры [28] выделяют «...групповые реперы, которые прослежива-
ются по некоторым скважинам. Местные (групповые) реперы
помогают произвести корреляцию разрезов соседних скважин,
а также проследить за изменением мощности пластов и фа-
циальными изменениями. В качестве местных реперов выде-
ляются пики аномального сопротивления, соответствующие от-
66
ельным прослоям песчаников и известняков» [28]. Как изве-
гно, М. А. Жданов (1970 г.) рекомендует различать общую и
шальную корреляцию разрезов. При общей корреляции раз-
2зы скважин должны сопоставляться по горизонтам (репе-
ам), которые сохраняют свою характеристику в большинстве
^поставляемых разрезов. Общую корреляцию проводят с.целью
зучения характера изменения разрезов скважин в пределах
зего месторождения. Зональная корреляция необходима для
зучения детального строения отдельных пачек и пластов,
е «следует вести по кровле пласта, если она нормально пере-
рывается вышележащими породами по подошве пласта, если
ровля размыта, а подошва нормально подстилается вышеле-
жащими отложениями и по маркирующему прослою внутри
ласта, если кровля и подошва пласта размыты или недоста-
эчно ясно выражены.
Признавая, что «четких и выдержанных реперов толща се-
омана не имеет», авторы [28] вводят понятие местного (груп-
ового) репера, не дав ему ясного .определения. Они, напри-
ер, таким образом описывают один из выделяемых пластов —
оллекторов: «...методически пласт наблюдается на основе
шксации реперов на диаграмме КС, где выявлено четыре ре-
ера местного значения (групповые реперы), которые хорошо
рослеживаются в скв. 2, 3, 9» [28]. В то же время цель их
орреляции— выделение пластов—коллекторов, пачек и про-
леживание фациальных изменений по площади, что входит в
адачу зональной корреляции. По-видимбму, местные реперы
редставляют собой не что иное, как зональные интервалы
[. А. Жданова. В таком случае, без данных по общей корре-
кции (ввиду отсутствия четких реперов), переход к зональ-
ой корреляции вряд ли оправдан и возможен без известной
оли субъективизма. Тем более, если иметь в виду, что упомя-
утые скважины — разведочные и расстояние между ними со-
тавляет 5—10 км, то надежность выделения групповых репе-
ов, а следовательно, и их непрерывного прослеживания по
лрщаДи, вызывает серьезные сомнения.
Рассмотрим следующий вопрос. Допустим все же, что плас-
ы уверенно прослеживаются по каротажу, тогда задача в об-
щм виде формулируется следующим образом. Обозначим со-
окупность пластов в пачке в одной скважине за х, а в другой
а у. Полагаем, что последовательность (совокупность) иап
ропластков одного пласта в одной скважине присутствует
акже в разрезе другой. При этом принимаем, что изменение
итологических типов пород (опесчанивание или глинизация)
пространстве между скважинами находится в линейной за-
исимости, т. е. выполняется соотношение
у; = £(хг) + е,	(2.16)
67
где L — линейная функция; е. — случайная компонента, влия-
ние которой на L(xi) незначительно.
В этом случае, как считают А. Б. Вистелиус и М. А. Рома-
нова [9], коэффициент сходства (корреляции) между сопостав-
ленными попарно литологическими типами пород (пропласт-
ками) должен быть наибольшим по абсолютной величине, чем
коэффициенты корреляции, полученные в результате любых
смещений. Кроме того, чтобы исключить случайные совпаде-
ния, он должен быть статистически значимым по его отноше-
нию к стандарту.
Подобная задача в частном случае, с использованием ана-
лиза толщин слоев, была поставлена и решена А. Б. Висте-
лиусом [9] по материалам акчагыльских отложений Апшерон-
ского п-ва (район Балаханской складки) и флишевых отложе-
ний верхнего мела западного побережья Кавказа (район
г. Новороссийска). Эмпирически глубоко обоснованный метод
получил название — скользящая корреляция.
Наши исследования поясним на следующих примерах.
Пример 1. Сопоставлялись разрезы скв. 2 и 30 в интер-
валах глубин соответственно 1149,5—1222 и 1*17.7,8—1251 м.
Типом пород были приданы определенные ранговые номера,
причем породы с большим размером зерен (пески, песчаники)
получали больший номер, глины, аргиллиты — меньший. Ран-
говые номера расписывались по толщинам пород (отложений)
через 0,25 м, с тем, чтобы получить равные по толщине про-
пластки в обоих разрезах. Таким образом, мы получили сово-
купность пропластков в интервале 1149,5—1222 м (скв. 2 и
тождественную ей совокупность пропластков в интервале
1177,8—1251 м скв. 30. Совместив пропластки попарно и вы-
числив коэффициент корреляции г, мы должны получить зна-
чение последнего большее по абсолютно величине и значимое с
точки зрения его оценки t, чем значение г, полученное в лю-
бой другой позиции. Для того, чтобы показать сопоставление
в его развитии и избежать возможных ошибок, мы расположи-
ли разрезы так, что пропластки попарно совместились за
20 м до нужной нам позиции (момент совмещения границ ин-
тервалов). В этом положении были вычислены г, затем, оста-
вив один разрез (х) неподвижным, мы смещали второй раз-
рез (у) на 0,25 м (т. е. на один пропласток), проходили нуж-
ную нам позицию и опускались на 20 м ниже, вычислив г для
всех пар совмещений. Результаты вычислений приведены на
рис. 2.1. Как видно из рисунка, появления наибольшего, г и
значимого не только в нужной нам позиции, но и вообще не
наблюдалось. Все г ничтожно малы, больший из них состав-
ляет ±0,2 при / = 3,86.
Аналогичным способом коррелировать разрезы скв; 5р и 9р
в интервалах: 1082,8—1115 м (скв. 5р) и 1101,8—1134 м
68
ис. 2.1. Графики функций скользящей корреляции по методу звеньев
А. Б. Вистелиуса, М. А. Романовой [9].
, в — сопоставление разрезов скв. ЗОр и 2р соответственно; б, г — сопоставление раз-
ззов скв. 5р и 9р соответственно сеноманской залежи Уренгойского месторождения
скв. 9р)— 130 пропластков; 1120—1158 м (скв. 5р) и 1139—
177 м (скв. 9р) — 153 пропластка. Как и в первом случае, по-
(вления наибольшего г в момент совмещения границ интерва-
юв не наблюдалось. Отсюда возможен вывод: данные интер-
валы в разрезах не сопоставимы (корреляция по каротажу
объективна), это происходит не вследствие выполнения соот-
тошения (2.16).
Задаче можно придать другой, более конкретный смысл.
Предположим, что в заданных (сопоставимых по каротажу)
интервалах не все пропластки будут общими, что действитель-
но наблюдается на практике. Таким образом, мы смогли бы
сопоставить разрезы, коррелируя попарно только общие про-
пластки1. Вопрос сводится к технике исключения пропластков,
не являющихся общими для обоих разрезов. А. Б. Вистелиус
для толщин слоев предлагает строить графики, аналогичные
коннексионным диаграммам Де-Геера (1921 г) и ритмограм-
мам Н. Б. Вассоевича (1963 г.), мы строим гистограммы рас-
пределения ранговых номеров типов пород по разрезу (по тол-
щине типов пород).
Пример 2. Сопоставим разрезы скв. 5р и 9р в интерва-
лах соответственно 1082,8—1120 м и 1101,8 и 1139 м, исключив
часть пропластков и сопоставив попарно оставшиеся 100 про-
пастков — общих для обоих разрезов. После этого, как и рань-
ше, сдвигаем один из разрезов на 20 м вверх. В этом положе-
нии вычисляем г, затем постепенно опускаем этот разрез на
0,25 м, проходим нужную позицию и опускаем на 20 м ниже,
вычислив г для всех пар совмещений. Результаты вычислений
приведены на рис. 2.2. Как видно из рисунка, наибольшее
1 А. Б. Вистелиус называет первый способ корреляцией по звеньям,
второй — по блокам.
69
Рис. 42. Графики для определения кажущейся плотности газа в жидкой фазе
8Г по величине Sr и поправок к плотности нефти Д8„ на сжимаемость Д6ир
и тепловое расширение Д8Н1.
р. t — пластовые давления, температура	*
Расчет сводится к определению объема, который будет занимать
1 м3 дегазированной нефти Гн, взятой в стандартных условиях, после
растворения в ней газа и учета поправок на пластовые температуру
и давление.
В результате растворения газа в нефти ее масса и объем
увеличиваются. Кажущаяся плотность газа в жидкой фазе 8г.,,аж,
т. е. отношение приращения массы нефти Атн к приращению ее
объема ДИН, может быть определена из рис. 42 (основные кривые
номограммы).
Величина Дшн, соответствующая массе газа mv р, растворенного
в 1 м3 нефти, рассчитывается по формуле
Дщ„ = тгр= 1,293г08г,	(77)
где 1,293—масса 1 м3 воздуха в стандартных условиях, кг.
Приращение объема нефти ЛИи за счет растворения в ней газа
(объем газа в жидкой фазе Ггр) составит
110
и разделили z на его стандарт. Значение критерия t повы-
шалось для гарантии до 6.
Итак, несмотря на то, что некоторая часть пропластков в
заданных по каротажу интервалах является общей, статисти-
ческие оценки показывают несостоятельность попыток четкого
прослеживания, а вернее «протягивания» отдельных пла'стов
по данным каротажа. -Приведённые примеры свидетельствуют,
что при сопоставлении даже небольших по толщине пластов
наблюдается сложная картина фациальной изменчивости от-
ложений.	>
Между тем, даже исходя из общих геологических сообра-
жений, можно показать, что попытки четкого прослеживания
отдельных пластов и даже интервалов по данным каротажа
окажутся безрезультатными.
Как известно, сеноманские продуктивные отложения входят
в состав терригенно-мезомиктовой формации (А. В. Гольберт и
др., 1968 г.). Отложения формации широко распространены и
представляют собой мощную (свыше 1800 м) толщу сероцвет-
ных угленосных отложений, возраст которых охватывает готе-
рив, баррем, апт, альб и, в частности сеноман. Угленосные от-
ложения обычно имеют ясно выраженную цикличность. В иде-
альном случае отложения циклов (циклиты) должны представ-
лять собой песчаный пласт, перекрываемый глинисто-алеврито-
вым пластом. Однако в тсномапсктгх разрезах, ввиду сложной
фациальной изменчивости, песчаный пласт циклита разделяет-
ся прослоями других пород, замещается или выклинивается.
То же самое происходит и с глинисто-алевритовым пластом.
В результате в разрезах обычно наблюдается сложное пере-
слаивание коллекторов и неколлекторов и цикличность оказы-
вается завуалированной. Очевидно, что в таких условиях про-
следить по площади (даже в пределах куста добывающих
скважин) каждый из прослоев коллектора или неколлектора
практически невозможно.
В этой связи представляется весьма важным исследование
характерных особенностей слоистой структуры сеноманских
разрезов. Были поставлены следующие вопросы: об установле-
нии закона распределения толщин слоев (пропластков); о свя-
зи между толщинами слоев; о связи между составами слоев,
а также о взаимоотношениях между толщинами слоев и их
составом.
При характеристике слоистости важен вопрос о законе рас-
пределения вероятностей толщин слоев, т. е. выяснение веро-
ятности, что произвольно взятый слой будет иметь данную
толщину. Законы распределения, охватывая весь спектр воз-
можных значений исследуемых параметров, ставят в соответ-
ствие этим значениям вероятности их появления, т. е. ис-
пользуя законы распределения, можно получить исчерпываю-
71
щие характеристики изменения толщин слоев по разрезу сква-
жин, другими словами, построить статистическую модель меха-
низма формирования толщины слоя.
Для выяснения типа закона распределения учитывались
слои 11 разрезов скважин Уренгойского месторождения. Рас-
четы проводились по каждой скважине в отдельности. Закон
распределения выбирали при помощи специальной программы
(см. разд. 3). В результате анализа было установлено, что из-
менение толщин слоев в разрезе подчиняется распределению
Саттарова. Параметры распределения по каждой скважине
приведены на рис. 2.3.
Следует отметить, что распределение Саттарова, как наи-
лучшее, было признано в восьми скважинах. Для остальных
а
Рис. 2.3. Эмпирические (/) и теоретические (2) функции распределения
толщин слоев (пропластков) в разрезах скважин сеноманской залежи Урен-
гойского месторождения.
г х_ 0 215	(X—0,215)
а = скв. 30 распределение Саттарова /(х) =	у —(Гд08 о 908 е °’908
с параметрами а = 0,215, Л = 0,908; б — скв. 39, логнормальное распределение f (lg х) =
(lg х—0,02)g
= —-------е 1 '9 с параметрами х=0,02, а=0,95; в —скв. 142, распределение
У2л 0,95
2 г—Т.----------	(х—0,225)
Саттарова / (х) =	1/ .* -— 1 . е 1,365 с параметрами а = 0,225, h =
у л г 1,355	1,365
= 1,365; а —скв. 151, распределение Саттарова f(x) =—1/ х	1
Ул т 0,738	0,738
(х—0,273)
X е 0,738 с параметрами а =0 273, Л = 0,738
72
жважин оно соответствует эмпирическому, т. е. согласуется с
сритериями Ястремского, Колмогорова, но, наряду с другими
'еоретическими распределениями, не является наилучшим,
1то не уменьшает точности построения модели распределения
'олщин слоев. Как видно из рис. 2.3, большое число слоев
1меет малую толщину, как правило, 1,5 м. Остальные слои
называются более редкими. Средняя толщина слоев по иссле-
туемым разрезам составляет 1,85 м (минимальное значение
«0,4 м, максимальное значение «14,4 м), размах колеблется
эт 1,80 до 14; дисперсия — от 0,14 до 8,99.
Другое важное свойство слоистой структуры — связь меж-
ду толщинами слоев. Исследование в данном случае сводится
к последовательному измерению силы связи между соседними
слоями, что удобно записать как xk и Xk+i (где xk — толщина
слоя, a k — его номер), затем через слой (х^, х*+2) и т. д., до
попарного сравнения всех слоев разреза, отстоящих друг отдру-
га на расстоянии i слоев (т. е. Xk, Xb+i). По полученным числен-
ным значениям измерений силы связи строится график — кор-
релограмма. По горизонтальной оси откладывается расстоя-
ние в числе слоев между слоями (t), при котором измерялась
сила связи, по вертикальной оси — сила связи. Оценка силы
связи осуществляется при помощи АКФ по формуле
Г п —	-
ki=-----2 [xft—х] [Хй+г—х],	(2.19)
п — 1 fe= I
где k — значение АКФ; х — среднее значение.
Обычно значения п выбирают не более 50, а количество
шагов — не превосходящим п/4. Эти ограничения основывают-
ся на том, что если шаг увеличится, то значение АКФ прихо-
дится вычислять по все меньшему и меньшему числу наблю-
дений. Это приводит не только к увеличению дисперсии, но и
также к нарушению предположения о том, что автокорреля-
ция вычисляется пб выборке бесконечной длины.
Если связь точно прямо пропорциональна (т. е. чем больше
толщина слоев, тем толще слой Xh+i), то коэффициент авто-
корреляции равен ±1; если связь точно обратно пропорцио-
нальна, то коэффициент автокорреляции равен —1. Все про-
межуточные связи имеют значения меньше единицы. Если они
положительны, то при росте толщин слоев хд имеется тенденция
к росту толщин слоев Xh+i. Если коэффициенты автокорреляции
отрицательны, то имеется тенденция, при которой при росте
толщин слоев х& наблюдается тенденция к падению толщин
слоев Xk+i.
На рис. 2.4 приведены некоторые типичные коррелограммы.
Были проведены расчеты по 11 скважинам.
Для всех коррелограмм слоистых структур, построенных
по толщинам слоев, наблюдается отчетливо выраженное чере-
73
1.0
- 0,8
-0,4
-0,6
Рис. 2.4. Типичные коррелограммы связи между толщинами слоев геологи-
ческих разрезов скважин.
Типы коррелограмм.
а — I; б— II; в — III
дование величин коэффициентов автокорреляции. При этом
оказывается, что толщины соседних слоев либо слабее сква-
жины, чем толщины через слой, либо при сильной связи меж-
ду толщинами соседних слоев наблюдается отрицательная кор-
реляция.
Рассматривая полученные коррелограммы Уренгойского
месторождения, можно предположить наличие трех типов кор-
релограмм (см. рис. 2.4). '
Первый тип. Характерная черта этого типа коррело-
грамм— отсутствие линейной связи между соседними слоями и
положительная связь между первым и третьим слоем. Иногда
связь между соседними пропластками появляется, но, как
правило, значения коэффициента автокорреляции в этом слу-
чае малы и, во всяком случае, значительно ниже, чем его зна-
чения для Хь и Xk+2 слоев." Коррелограммы типа I характерны
для разреза скв. 24, 142, 161. Встречаются- все типы пород.
Для разреза данных скважин характерно постепенное увели-
чение песчанистости вниз по разрезу, соответственно вниз по
разрезу улучшаются коллекторские свойства, причем в сере-
дине разреза они несколько хуже.
Второй тип характерен для разрезов скв. 20, 30, 39, 15,
153, 155. Данный тип отличает отсутствие связи между сосед-
ними слоями и отрицательная связь через два слоя. Встреча-
ются четыре типа пород. По разрезу происходит более мед-
ленное увеличение песчанистости по сравнению с типом I.
Коллекторские свойства в верхней части разреза несколько
ухудшаются, а ниже по разрезу резко улучшаются.
Третий тип. Характеризуется постоянной силой связи
через слой и через два слоя, затем «происходит постепенное
уменьшение тесноты связи. В разрезе’встречается первый и
второй типы пород. Коллекторские свойства в верхней и ниж-
74
ней части разреза значительно лучше, чем в средней его части.
Для решения вопроса о связи между составами' слоев, сме-
няющих друг друга в разрезе, использовалась методика, осно-
ванная на теории цепей Маркова. Идея метода заключается в
том, что на основании анализа всех слоев в разрезе численно
определяются эмпирические вероятности перехода от слоя дан-
ного состава к слою Любого состава, расположенного выше по
разрезу. Для решения задачи составляются таблицы (матри-
цы Маркова)/содержащие численные значения указанных ве-
роятностей. Пользуясь матрицами Маркова, можно узнать ве-
роятность перехода от слоя любого, состава к слою также лю-
бого состава, интересующего нас. Матрица читается так: по
горизонтальным строкам приведены вероятности перехода от
слоя, стоящего в начале строки, к соседнему слою того соста-
ва, который указан в заголовке столбца.
Для решения данного вопроса разрез скважины делим на
три части и для каждого куска строим матрицу переходных,
вероятностей. Такую же матрицу строим для всего разреза,
'а затем сравниваем полученные данные при помощи критерия
X2, принимая матрицу за теоретическую. Все х2 оказались
больше критического значения, т. е. процесс нестационарен.
Нестационарность в геологической интерпретации означает,
что с глубиной коллекторские свойства улучшаются (рис. 2.5—
2.7). Для проверки предположения о сохранении переходных
Рис. 2.5. Сглаженные кривые временных рядов. .
а —типов пород; б — проницаемости н гааонасыщенностн; в — пористости по разрезу
скважины при связи между толщинами слоев первого типа
75
Рис. 2.6. Сглаженные кривые временных рядов.
типов пород; б — проницаемости и газонасыщенаости; в — пористости по разрезу
скважины при связи между толщинами слоев второго типа
Рис. 2.7. Сглаженные кривые временных рядов.
а — типов пород; б — проницаемости и газонасыщенности; в — пористости по разрезу
скважины при связи между толщинами слоев третьего типа
вероятностей за один шаг рассчитывались матрицы переход-
ных вероятностей на шаге 1,3..., и. Из анализа полученных
данных следует, что начиная с 13-го шага матрицы статисти-
чески не отличаются от своего предельного значения, а это
значит, что условия формирования слоя в данный момент вре-
мени перестают статистически косвенно влиять на вероятность
появления слоя определенного состава.
Так как сходимость быстрая (за 13 шагов), то значит це-
пи эргодичны и регулярны.
Эргодическая цепь — это цепь, состояния которой образуют
одно эргодическое множество, или цепь, в которой из любого
состояния можно попасть в любое другое. Регулярная цепь —
эргодическая цепь, не являющаяся циклической. Циклическая
цепь — это эргодическая цель, в которой в каждое состояние
можно попасть только через определенные периодические про-
межутки времени. Необходимо отметить, что интервал опробо-
вания брался различный (0,5; 1; 1,5; 2 м). В результате ис-
следования оказалось, что интервалы 0,5 и 2 не подходят:
1) 0,5 м — чуть больше ошибки измерений двух границ
слоя, в связи с чем наблюдается переход состояний «само в
себя»;
2) 2 — больше средней толщины слоя.
Интервал опробования 1 м тоже не всегда подходит — на-
блюдается переход состояний «само в себя». Таким образом,
оптимален переход с интервалом опробования 1,5 м.
Проведенный анализ матриц позволяет сделать вывод, что
наиболее распространен следующий переход от слоя состава А
к слою состава В, расположенному выше по разрезу: песча-
ник— слой произвольного состава — глина. Максимальная
частота перехода устойчиво наблюдается во всех проанализи-
рованных разрезах. Следом за слоем глин следует слой пес-
чаника.
Таким образом, основная закономерность смены слоев по
разрезу определяется следующей схемой: песчаник — слой про-
извольного состава — глина-—песчаник.
Вопрос о связи толщины слоя с его составом был постав-
лен еще В. В. Белоусовым (1940 г.). В то время он сделал
вывод, что связь отсутствует. Продолжая работы по этому во-
просу, А. Б. Вистелиус [7] доказал, что связь между составом
слоя и его толщиной существует.
Для исследования связи толщины слоя с его составом
строились таблицы, в которых по столбцам указывались в по-
рядке возрастания категории толщин, по которым велось срав-
нение, а по строкам — типы встреченных пород. Таким образом,
на пересечении строки А и столбца В оказывалось число слу-
чаев, Tip и которых толщинам категории Л отвечало наличие
породы В.
77
f
За исходную гипотезу принималась схема, в которой связь
между составом слоя и его толщиной отсутствовала, и на ос-
новании этой схемы вычислялись ожидаемые частоты. Затем
подсчитывались частоты, полученные из наблюдений, и опре-
делялась разность между вычисленными частотами исходной
гипотезы (нет связи) и наблюденными частотами, полученны-
ми на практике. В качестве критерия для .оценки -расхожде-
ния между теоретическими (связь не подтверждена) и на-
блюденными данными использовался критерий %2. Значения %2
сведены в специальные таблицы, по которым можно сказать,
что до определенной величины гипотеза независимости между
слоями и их толщинами может считаться не противоречащей
наблюдениям.
Начиная же с определенных значений %2, можно утверж-
дать, что гипотеза независимости толщины слоя от его соста-
ва несостоятельна. Этот метод расчета и был использован.
Так как частоты распределены неравномерно, то такое рас-
пределение говорит о наличии связи. Значения х2 вычислялись
только по тем частям таблиц, в которых частоты заполняли
все клетки подряд в пределах обрабатываемой ч^сти таблицы,
а сами частоты не снижались ниже 10 наблюдений. Вычисле-
ние значений х2 указанным методом ведет к занижению его
величин.
Результаты расчета свидетельствуют о наличии зависимо-
сти между толщиной слоя и его составом. Форма зависимости
не определялась, но, как видно, высокие частоты тяготеют к
глинам и низким толщинам, и к пескам и высоким толщинам.
Это говорит о том, что более грубозернистым породам отве-
чают слои больших толщин. Отсюда следует вывод, что со-
став слоя и его толщина связаны между собой. При этом бо-
лее глинистые слои имеют тенденцию иметь пониженную тол-
щину, а песчаные — наоборот.
Таким образом, слоистая структура разрезов сеноманской
продуктивной толщи характеризуется следующими особенно-
стями.
1.	Распределение толщин слоев по разрезам описывается
резко асимметричным распределением (законом) Саттарова.
В некоторых случаях оно соответствует логнормальному, т. е.
сим метр изуется при замене толщин слоев их логарифмами.
Можно сделать вывод, что слоистая, структура является ре-
зультатом процесса с постоянно меняющимся режимом.
2.	Связь между толщинами слоев определяется тремя вида-
ми АКФ. Для всех коррелограмм наблюдается отчетливо вы-
раженное чередование величин коэффициентов корреляции.
Становится понятным, что толщины слоев зависимы, причем
толщины соседних слоев либо слабее связаны, чем толщины
78
через слой, либо при сильной связи соседних слоев наблюда-
ется отрицательная корреляция.
3.	Зависимость состава слоев по разрезам отвечает неста-
ционарным цепям Маркова. Основная закономерность смены
слоев по разрезу определяется следующей схемой: песчаник —
слой произвольного состава — глина — песчаник.
4.	Изменение толщин слоев связано с изменением их соста-
ва. При этом более глинистые слои имеют тенденцию к низким
значениям толщин, а песчаные — наоборот.
Следовательно, особенности слоистой структуры сеноман-
ских разрезов позволяют говорить о правильной смене веро-
ятностей перехода от слоя к слою. Таким образом, несмотря на
различие фациального облика отложений в них должны прояв-
ляться общие черты, характеризующиеся общностью изменения
состава пород и их коллекторских свойств по разрезу. Зада-
ча заключается в нахождении предполагаемых функций изме-
нения состава пород (коллекторских свойств) разреза от поло-
жения в нем исследуемой точки (слоя, пропластка), которые
могут быть использованы как средство для корреляции раз-
резов.
Поскольку в литературе при описании различных методов
анализа временных рядов отсутствовала оценка геологических
условий, в которых тот или иной метод наиболее эффективен,
задачей исследований на первом., этапе (1967—1972 гг.) был
выбор метода сглаживания наблюденных данных. Обработка
информации проводилась по формуле Спенсера, различным
формулам Шеппарда и гармонического анализа. Анализу были
подвергнуты газонасыщенные части разрезов сеноманской про-
дуктивной толщи, вскрытые разведочными и добывающими
скважинами на Медвежьем, Юбилейном и Уренгойском место-
рождениях. Данные были проанализированы примерно' по
160 скважинам. Информация имела вид литологических коло-
нок, составленных по данным керна и геофизических исследо-
ваний скважин. Наблюденные временные ряды представлены
последовательностями ранговых номеров, присвоенных литоло-
гическим типам пород. Толщины сглаживаемых разрезов изме-
нялись от 25 до 150 м. Для каждой скважины была построена
серия кривых Uо', полученных в результате сглаживания по фор-
мулам Шеппарда (2.4), (2.8) и Спенсера (2.3). Пример такой се-
рии по скв. 5 Медвежьего месторождения приведен на рис. 2.8.
Как видно из рисунка, с увеличением числа членов в сглажи-
вающей формуле случайные колебания в исходных данных
ослабляются и вырисовываются систематические составляю-
щие. Сглаживание по формулам Шеппарда с 15-ю и 21-м чле-
ном и по формуле Спенсера дает практически одинаковые ре^
зультаты. На кривых рис. 2.8, г—е, полученных при помощи
этих формул, более четко выделяются циклы осадконакопле-
79
Рис. 2.8. Кривые временных рядов типов пород по разрез^ скв. 5 сеноман-
ской залежи Медвежьего месторождения.
Сглаживание по формулам: а— (2.4); б—(2.5); в—(2.6); а—(2.7); д— (2.8); е —
ния, однако, их границы установить затруднительно в связи с
плавным ходом кривых. В то же время на кривых рис. 2.8, а—в
границы между слоями отбиваются резко, но цикличность раз-
реза оказывается сильно завуалированной. Очевидно, при рас-
членении разрезов целесообразно пользоваться двумя сглажи-
вающими формулами — с большим и малым числом членов.
По кривой, полученной при помощи формулы, включающей
большое число членов, выявляется цикличность разреза, а по
результатам использования формулы с малым числом чле-
нов — положение границ циклов.
На рис. 2.9 приведены кривые, полученные в результате
сглаживания исходных данных по формуле Спенсера (2.3) и
уравнению (2.9). Как видно из рисунка, кривая ряда Фурье
имеет небольшие осцилляции по сравнению с кривой, получен-
ной по формуле Спенсера, однако возможность однозначного
расчленения разреза сомнений не вызывает. Таким образом,
для выделения циклов можно использовать любой из подходов.
Была также проверена возможность выявления цикличности
разреза вскрытой части сеноманских отложений при помощи
ГСР. Однако на полученных кривых четкой дифференциации
разреза не наблюдается. Очевидно, это связано с тем, что на-
дежность расчленения разреза на циклы* по ГСР связана с вы-
бором модели изменения толщин отложений. Кроме того, для
80
42 10	42
42 10	42
Ранговый номер породы
Рис. 2.9. Сопоставление разрезов добывающих скв. 214 (а) и 218 (б) Мед-
вежьего месторождения.
а — кривая временного ряда типов пород, сглаженная по формуле Спенсера; б —та
же кривая, построенная при помощи ряда Фурье; / — песчаники; 2 — глины; 3 — алев-
ролиты; 4 — карбонаты
эффективного использования ГСР в разрезе необходимо вы-
явить такие корреляционные поверхности, которые могли бы
использоваться как более или менее надежные реперы.
В качестве контроля за расчленением и корреляцией раз-
резов мы воспользовались статистическими методами А; Б. Вис-
телиуса (1957 г.) и Д. А. Родионова (1968 г.). Требовалось оп-
ределить оптимальное положение границы в пределах задан-
ного интервала.
Задача нахождения границы (по одному признаку) реша-
ется по принципу различия средних. В качестве признака были
взяты литологические типы пород, каждому из которых при-
сваивался ранговый номер. Теоретические положения метода
и процедуры расчета детально изложены в работе А. Б/ Вис-
телиуса (1957 г.), поэтому приведем только основные поло-
жения.
1.	Исходный материал должен удовлетворять условиям слу-
чайности, соответственно нормальной модели распределения и
независимости.
2.	После выполнения условий следует перейти к определе-
нию интервала, в пределах которого происходят колебания
значений признака в отдельных пластах или пачках.
3.	Ширина интервала для каждого пласта находится из не-
равенства
Р(х— 4^-<7+-Ц^.)<0,01,	(2.20)
\ уп	уп )
6—1286
81
где Р = 0,01—заданная вероятность, х— среднее значение;
$ — стандарт; п — число значений признака.
4.	Применяя неравенство (2.20) и обозначив х и s пласта
повышенных значений признака индексом max, а пласта с по-
ниженными значениями признака min, будем считать х за
признак для расчленения. Тогда
A = xmas-xmln3,09(-^-->^\	(2.21)
V «min J
и если Д>0, то расчленение доказано. Задача решалась на
ЭВМ на примере разрезов некоторых скважин Уренгойского
месторождения, по которым имелись расхождения в расчлене-
нии по каротажу и временным рядам. Результаты вычислений
подтвердили положение границ по временным рядам
(А. Н. Кирсанов, В. М. Яковлев, 1975 г.).
Сущность метода Д. А. Родионова (1968 г.) состоит в сле-
дующем. Пусть разрез скважины охарактеризован k признака-
ми в /г точках наблюдения. Расчленим его произвольно на две
зоны (объекта) объемом п\ и /г2 и приведем п—1 границу. Для
каждой границы вычисляется критерий Vk, выведенный при оп-
ределенных ограничениях из известкового критерия Т2 Готе-
линга о равенстве многомерных средних.
vh =	(х<1> — х<2))' 2-1 (х<1> — х(2)),	(2.22)
zlj -|- Zi2
где х(1), я(2) — векторы средних значений для первой и второй
выборок соответственно; 2-1 — обратная ковариционная мат-
рица.
Из всех перечисленных значений Vk выбирается максималь-
ное значение, которое проверяется на значимость.'Если
Vk max > X2q. k >	(2.23)
то разрез расчленяется на две зоны.
В противном случае разрез считается неоднородным и рас-
членению не подлежит. После выделения в разрезе двух зон,
в каждой из них вновь проводится расчленение по значению
vk rfiax- Эта процедура повторяется до тех пор, пока весь разрез
не будет поделен на однородные зоны. В случае если границ
больше одной, может возникнуть ситуация, в которой также
последовательное разделение приводит к возникновению лож-
ных границ между смежными зонами. Последнее является
следствием дихотомического характера процесса отыскания
границ по максимуму критерия. Поэтому заключительный этап
работ по поиску границ — устранение ложных разграничений.
Для каждой из границ вновь вычисляется значение Vk и срав-
нивается с табличным; при выполнении неравенства (2.23)
82
границы сохраняются. Если оно не выполнено, то граница
устраняется как ложная, а смежные участки разреза объеди-
няются..
На рис. 2.10 приведена схема расчленения разрезов двух
скважин Медвежьего месторождения по четырем геофизиче-
ским параметрам: КС, измеренному двухметровым градиент-
зондом; абсолютной амплитуде ПС (АС/пс); микропотенциал-
зонду (МПЗ); микроградиент-зонду (МГЗ). В принципе, что
особенно важно, на количество пераметров ограничения не на-
кладываются.
Анализ полученных результатов позволяет сделать следую-
щие выводы.
1.	Почти во всех случаях установленные границы совпада-
ют с границами, проведенными обычным способом, т. е. имеют
реальный геологический смысл. Так, например, в разрезах чет-
ко отбиваются границы песчаных и глинистых пачек. Преиму-
щество данного метода заключается в том, что мы получаем
информацию о степени важности тех или иных границ, т. е.
границ 1-го, П-го, Ш-го и т. д. порядка (важнейшие, второ-
степенные и границы, имеющие характер детализации). Кроме
того, в определенной мере исключается субъективность интер-
Рис. 2.10. Схема расчленения и корреляции сеноманских отложений Мед-
вежьего месторождения.
/ — КС; 2 — МГЗ; 3 — МПЗ; 4 — ПС
6*
83
препарата, в смысле степени детальности расчленения разреза
по фактически имеющейся информации.
2.	Для корреляции расчлененных разрезов используется тот
же самый метод. Ставится задача объединения литологически
однородных зон по соседним скважинам. С каждой однород-
ной зоной в одной скважине сопоставляются все однородные
участки второй скважины. Д. А. Родионов предлагает находить
аналоги в разрезах скважины (в результате анализа матрицы)
по минимуму критерия Vk- Такой подход при корреляции разре-
зов по комплексу геолого-геофизических параметров вряд ли
оправдан, так как возможно сопоставление верхних и ниж-
них (аналогичных) частей разрезов. Решение задачи проще
свести к поиску так называемого «корреляционного пути» от
репера Ri до репера R2 в матрице критерия в пределах допу-
стимой зоны. Положительная сторона метода — его объектив-
ность, а также возможность проведения корреляции по любому
набору параметров. Детальность корреляции зависит от Степе-
ни расчленения разрезов сопоставляемых скважин.
3.	Поскольку при расчленении и корреляции по данной ме-
тодике требуются довольно значительные затраты машинного
времени, то сокращение числа параметров с потерей минимума
информации имеет немаловажное значение. Кроме того, пока
в достаточной мере не изучено, по каким геофизическим пара-
метрам следует проводить расчленение разрезов и каким об-
разом вводить веса, чтобы извлечь максимум информации,
которая отражала бы литологическую характеристику разреза.
Поэтому с целью выбора информативного набора делящих
признаков использовался метод главных компонент (А. Н. Кир-
санов, В. М. Яковлев, 1975 г.).
2.4. МЕТОДИКА РАСЧЛЕНЕНИЯ
И КОРРЕЛЯЦИИ НЕМЫХ ТЕРРИГЕННЫХ ТОЛЩ
Как уже отмечалось, проблема расчленения и корреляции
должна обязательно решаться в два этапа: выделение в раз-
резах скважин частей (геологических тел), синхронных по воз-
расту (стратиграфическая корреляция), и установление прост-
ранственных соотношений непродуктивных и продуктивных
пластов в объеме залежи, с дифференциацией последних по
классам качества коллектора (см. разд. 5). Заметим, что име-
ется множество работ, в которых предпринята автоматизация
процесса расчленения и корреляции. Однако сложность проб-
лемы приводит к неоднозначности ее постановок, методов и
решений-в геологическом и практическом смысле, поэтому при-
менительно к сеноманским отложениям целесообразен подход,
сочетающий геологические методы с математическими.
84
Данная часть работы проводилась авторами совместно с
сотрудниками ВНИИГаза (В. И. Ермаков и др.) и Тюмен-
НИИГипрогаза (А. Н. Кирсанов и др.) в 1972—1984 гг. Рас-
смотрим некоторые особенности организации .исследований и
полученные результаты. Прежде всего к проблеме был вырабо-
тан общий методологический подход, в основу которого поло-
жен принцип актуализма (сравнительно-исторический подход,
т. е. знание общих закономерностей строения древних и совре-
менных аллювиальных равнин. Одним из полигонов для изуче-
ния фациальных аналогов и близких по возрасту отложений
послужили некоторые береговые разрезы по р. Лене, где на
большом протяжении на дневную поверхность выходят мело-
вые субугленосные отложения аккумулятивной, равнины; дру-
гим— хорошо изученный район — территория широтного При-
объя (Западно-Сургутское, Советское и Мамонтовское
нефтяные месторождения). Здесь высокая плотность эксплуа-
тационного бурения на сеноманские отложения позволила с
большой уверенностью выявить особенности взаимоотношения
песчано-алевритовых и глинистых пород в покурской свите.
Прямые исследования проводились на Медвежьем, Уренгой-
ском, Ямбургском и Вынгапуровском месторождениях [20].
Сотрудники ВНИИГаза имели в своем распоряжении керновый
и геофизический материал.
В разрезе продуктивной толщи по данным стандартного ка-
ротажа, БКЗ, каверно- и радиометрии было выделено четыре
основных типа пород: 1) хорошо проницаемые (>0,5 мкм2);
2) проницаемые породы (0,1—0,5 мкм2), представленные пес-
чаником, разно- и мелкозернистыми алевролитами; . 3) слабо-
проницаемые породы (<0,1 мкм2)—алевролиты мелкозерни-
стые и пачки тонкого переслаивания алевролитов и глин; 4) не-
проницаемые (глинистые).
Основное внимание уделялось фациально-циклическому
анализу литологических колонок разрезов скважин. Сотрудни-
ки ТюменНИИГипрогаза пользовались данными керна, про-
мысловой геофизики, результатами замеров пластовых давле-
ний и интервальными значениями фильтрационно-емкостных
параметров, по разрезу каждой скважины. Использовался весь
фонд разведочных, добывающих и наблюдательных скважин.
Методика получения информации изложна в-работах [2, 32] и
в разд. 4.
Основное внимание уделялось теории и практике расчлене-
ния. и корреляции разрезов при помощи анализа временных
рядов и фациально-циклического анализа [2, 15, 20]. В основу
расчленения и корреляции был положен системный подход с
использованием принципа актуализма, геологических анало-
гий, генетических представлений об особенностях формирова-
ния отложений, фациально-циклического анализа и методов
85
анализа временных рядов, позволяющих исследовать структуру
циклов в разрезах скважин.
В конечном итоге разные методы и материал, которыми
пользовались авторы, привели к почти полному совпадению
результатов, что свидетельствует о наличии реального содер-
жания в решении поставленных задач.
Прежде чем приступить к расчленению конкретных разре-
зов, следует выбрать наиболее информативный признак (или
набор признаков), применение которого позволило бы получить
объективные данные о циклическом строении разреза. Как из-
вестно, одной из важных характеристик, отражающих циклич-
ность процесса осадконакопления, является гранулометричес-
кий состав пород. Однако на практике таких данных, как
правило, не имеется. В этих условиях основным признаком при
анализе немых терригенных толщ, будет, очевидно, литологи-
ческий тип породы или класс коллектора по его качеству.
Нами также предложены следующие параметры (в порядке
снижения их информативности): удельное электрическое сопро-
тивление; проницаемость; эффективная пористость; газонасы-
щенность; открытая пористость.	*
Применение количественных методов анализа временных
рядов требует представления фактических данных в числовой
форме. Процедура представления качественных признаков в
числовом виде носит название арифметизации и осущестсвля-
ется за счет придания каждому типу породы строго определен-
ного рангового номера, связанного с. обстановками осадкона-
копления. Ранговые номера обычно устанавливаются так, что-
бы типу породы, образовавшемуся в,более подвижной среде,
соответствовал больший номер.
Трудоемкость вычислений по сглаживающим формулам су-
щественно уменьшается, если все ранговые номера кратны
семи. В этом случае можно пользоваться специально разрабо-
танными вычислительными схемами [15]' При работе с ЭВМ
соблюдение этого условия не обязательно.'
Присваивая ранговые номера, следует также учитывать сте-
пень близости пород по литологическому составу: разностям
пород, принадлежащих одному литологическому типу, при-
сваиваются соседние номера; между типами пород в ранговых
номерах должен существовать разрыв, тем больший, чем боль-
ше степень различия в условиях осадкообразования. Поэтому
процедуре присвоения ранговых номеров должна предшество-
вать работа по выявлению всех литологических типов пород
и их разностей, встречающихся в исследуемой толще. Вместе
с тем, следует иметь в виду, что количество учитываемых
разностей, с одной стороны, зависит от целей, ради которых
производится расчленение разрезов, с другой, — и от объема
имеющейся информации.
86
Основываясь на изложенных соображениях, а также на
опыте работы по расчленению и корреляции разрезов, напри-
мер, в сеноманских отложениях газовых месторождений севера
Тюменской области, можно выделить 12—13 литологических
разностей пород [15].
В дополнение к сказанному уместно пояснить еще некото-
рые детали подготовки фактического материала. Литологичес-
кие разности пород выделялись нами по данным макро- и мик-
роописания кеона, его гранулометрического и минералогичес-
кого анализа. Керн был отобран из разведочных скважин.
В добывающих скважинах керн, как правило, отсутствует,
в связи с чем литологическое расчленение разрезов продуктив-
ной толщи приходится осуществлять на основе использования
каротажных материалов. Естественно, что количество выделяе-
мых при этом в разрезе литологических разностей будет зна-
чительно меньше, т. е. расчленение разреза будет более гру-
бым. Кроме того, как указывалось, количество выделяемых в
разрезе типов пород может быть обусловлено и характером
задачи, для решения которой производится расчленение раз-
реза.	. г
Понятие «литологический тип породы» используется в из-
вестной степени условно, но оно имеет тесную связь с поня-
тием «класс коллектора по его качеству» (см. разд. 5). Так как
при построении геологических моделей решаются вопросы
стратиграфии (в том числе, расчленения— корреляции разре-
зов на основе принципа цикличности), литологии и палеогра-
фии, то, естественно, все графические построения должны
выполняться на уровне литологических типов пород и фаций.
При построении промыслово-геологических моделей все пост-
роения должны выполняться на уровне классов пород коллек-
торов. В работах [19, 20] доказано, что одно другому не
противоречит, поскольку каждый класс коллектора характери-
зуется одним (двумя) преобладающим литологическим типом
породы (см. разд. 5). Для решения практических задач выде-
ляется четыре-шесть типов пород и, соответственно, классов
коллектора (см. разд. 4). Эти данные и числовые значения
параметров рп, Кп, Кг, Кпэф, Кщ> служат основой построения
геологических моделей разреза единичной скважины и нахо-
дятся в информационных базах. Для скважин, не попавших в
базу, тип породы и его параметры определяются экспресс-мето-
дрм по зависимости Рк=/(рп) при помощи классификации по-
род— коллекторов как инструмента для прогноза числовых
значений параметров (см. разд. 5).
Говоря об использовании типов пород в качестве основного
признака для расчленения и корреляции немых, лишенных
фауны разрезов, следует иметь в виду, что каротажная харак-
теристика разреза, являющаяся отражением литологического
87
состава пород, в определенной степени также должна нести в
себе информацию о закономерном изменении состава пород в
процессе осадконакопления. В связи с этим, очевидно, что изу-
чение строения циклически построенных толщ возможно на
основе сглаживания непосредственно каротажных диаграмм.
При этом необходимо перевести диаграммы в цифровую
форму, т. е. в последовательность числовых значений геофизи-
ческого признака, соответствующих определенным глубинам.
Для этого значения признака (КС, ПС, НГК и т. п.) фиксиру-
ются в равномерной последовательности с постоянным шагом
(шаг квантования). Эта работа выполняется при помощи спе-
циальных преобразователей геофизической информации.
После подготовки исходного материала строится график —
временной ряд несглаженных значений признака или парамет-
ра по разрезу скважин. При его рассмотрении можно визуаль-
но установить некоторые закономерности, неслучайные измене-
ния. Однако такая возможность имеется далеко не во всех
случаях. Кроме того, установленные таким образом закономер-
ности могут оказаться ложными. Поэтому проводится специ-
альная проверка нулевой гипотезы о случайном 'расположении
элементов временного ряда, предшествующая процедуре сгла-
живания. Для проверки нулевой гипотезы поименяется несколь-
ко статистических критериев, один из которых описан в работе
[15]. Далее осуществляются процедуры выбора сглаживающих
формул, определения шага квантования, оценки сглаженных
рядов на устойчивость и сопоставимость и т. д. Методические
приемы решения этих задач рассмотрены на конкретных при-
мерах в работах [15] и [12].
Как показал опыт изучения сеноманских разрезов, наибо-
лее приемлема формула Спенсера с 21 членом. Последователь-
ность использования сглаженных временных рядов и диаграмм.
ГИС для расчленения разреза с учетом цикличности (предло-
женная авторами совместно с С. В. Дюкаловым) заключается
в следующем.
1.	По диаграммам КС, СП и МКЗ производится предвари-
тельное расчленение разреза на элементарные циклиты (ЭЛЦ)
по характеру направленности изменения типов пород.
2.	На кривых сглаженных значений временных рядов отыс-
киваются интервалы чередования повышенных и пониженных
значений {7/, которые сопоставляются с предполагаемыми ин-'
тервалами залегания ЭЛЦ по каротажу. Пониженные значе-
ния £7/ соответствуют повышенной глинизации разреза.
3.	Характерные точки перегиба кривой 17/ (места резкого
возрастания значений, соответствующие обычно высокопрони-
цаемым песчаникам) переносятся на каротажные диаграмм'ы.
По подошве ближайшего песчаного слоя повышенной толщины
проводится точная граница между ЭЛЦ.
88
4.	Работа упрощается, если характерные точки перегиба
перенести на кривые несглаженных значений временного ря-
да. Детальный анализ показал, что в большинстве случаев гра-
ницы циклитов различного порядка четко фиксируются по
временным рядам.
Метод анализа временных рядов рассматривается автора-
ми как часть методики фациально-циклического анализа. Ос-
нованный на идее выделении и прослеживания циклов различ-
ного порядка, он отвергает послойную корреляцию при изуче-
нии аллювиально-дельтовых толщ в связи с резкой фациаль-
ной изменчивостью отложений.
Проведенные исследования на Медвежьем и Уренгойском
месторождениях позволили в конечном итоге предложить сле-
дующую методику расчленения и корреляции разрезов.
1.	По кривым сглаженных значений временных рядов выде-
ляются циклйты различного порядка и производится корреля-
ция разрезов. На первом этапе корреляции используется эта-
лонный разрез-стратотип >[19, 48]. Основной единицей разреза,
наиболее приемлемой для корреляции, служат циклиты II
порядка (мезоциклиты), характерная особенность которых —
их выдержанность по площади. В результате работы появляет-
ся возможность выявления -корреляционных поверхностей,
необходимых для построения ГСР, Такими поверхностями, оче-
видно, будут границы циклитов-,- характеризующиеся резкой
сменой литологии пород (глинистый циклит в верхней части
мезоциклита).
2.	По имеющимся в распоряжении литологическим, минера-
логическим, геохимическим данным (желательно из описания
стратотипов) с привлечением промыслово-геологических мате-
риалов изучаются особенности литолого-фациальной и пале-
огеографической обстановки осадконакопления, что позволяет
' контролировать правильность выделения циклитов, а также вы-
явить участки площади, в пределах которых циклиты характе-
ризуются сходными литолого-фациальными особенностями.
Другими словами, эта работа позволяет выделить в пределах
площади залежи фациальные зоны, характеризующиеся сход-
ными условиями осадконакопления, а следовательно, что важ-
но для промыслового геолога, участки распространения пород
со сходными геолого-физическими свойствами. На этом этапе
в качестве опорного разреза достаточно брать одну скважину
в группе сопоставляемых, по разрезу которой фиксируется
четкая дифференциация циклитов разного порядка.
3.	Для каждого из выделенных мезоциклитов строятся гео-
лого-статистические разрезы. При этом участки, в пределах
которых проводится определение конкретных разрезов, долж-
ны соответствовать (не превышать) размерам фациальных зон.
Результаты используются в основном для решения практичес-
89
ких задач промысловой геологии и для описания внутреннего
строения циклитов.'
4.	Контроль за расчленением и корреляцией разрезов мо-
жет осуществляться также при помощи статистических мето-
дов, изложенных в разд. 2.4.
2.5. ГЕОЛОГИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ СТРОЕНИЯ
ПРОДУКТИВНЫХ ОТЛОЖЕНИЙ
(литолого-стратиграфические схемы)
На основании многолетнего опыта геологических исследо-
ваний выработана определенная последовательность задач
стратиграфии: описание геологических разрезов — расчленение
разрезов — установление последовательности напластования —
корреляция разрезов — построение стратиграфической схемы
района. При системном подходе к реализации этих задач
большая роль отводится изучению седиментационной .циклич-
ности в трех главных направлениях — вещественйого состава
пород, строения циклитов (их структуры) и генезиса отложе-
ний. По каждому из направлений имеется то или иное коли-
чество публикаций. Значительный объем работ посвящен
изучению вещественного состава и минералого-геохимических
особенностей отложений с задачей выяснения условий осадко-
образования. Нерешенными оставались вопросы исследования
слоистой структуры отложений (с позиций систематики цикли-
тов) и, как следствие, вопросы построения местных дробных
литолого-стратиграфических схем.
Исследование продуктивной толщи как системы предпола-
гает, по крайней мере, установление наличия целостности, эле-
ментов, определенной структуры, иерархичности (субордина-
ции), упорядоченности во времени и генезиса.
Целостная система — продуктивная толща — делится на
подчиненные целостные системы. Элементарная система отве-
чает одному циклу осадконакопления — циклиту (ЭЛЦ), кото-
рый представляет собой природное геологическое тело с опре-
деленной структурой, обладающее определенной эмерджент-
ностью, иерархичностью и упорядоченностью во времени. Це-
лостность циклита определяется еще и тем, что его элементы "
характеризуются направленностью, непрерывностью изменения
определяющих показателей и параметров и плавным характе-
ром границ. Заметим, что эти основные признаки системы цик-
лит не присущи каждому элементу в отдельности. Однако не-
которые показатели и параметры (Кп, Кщ>, Кг, рп и т. д.) ха-
рактерны как для циклита в целом, так и для его элементов.
Каждый элемент циклита — породный слой (пропласток) — по
90
принятым условиям считается неделимым. Каждый элементар-
ный циклит представляет собой часть системы более высокого
порядка — мезоциклита. В этом заключается свойство иерар-
хичности. Упорядоченность во времени проявляется в том, что
в нашем случае, через каждые 15—20 м по толщине разреза
сеноманских отложений система повторяет себя по структуре
и составу элементов. Генезис, сеноманских отложений (систе-
мы циклитов в целом) определяется как аллювиально-дельто-
вый и, частично, прибрежно-морской.
При изучении сеноманских элементарных циклитов (пород-
ных ассоциаций — ПА) изучаемую толщу вначале следует
представить в виде систем более высокого порядка — мезоцик-
литов как наиболее устойчивых систем не только по разрезу
(времени), но и в пространстве. По мнению А. М. Шаевича
[59] этот этап следует называть макроподходом. Микроподход
выражается в расчленении толщи на элементарные циклиты.
По В. Т. Фролову [56] первый подход называется геологичес-
ким — расчленение толщи от крупных тел к мелким, второй —
литологическим (от мелких тел к крупным). Первый подход
должен предшествовать второму или оба должны осуществлять-
ся одновременно.
Таким образом исходя из общих представлений о генезисе
отложений за основание ЭЛЦ принимается их грубозернистая
часть (русловые песчаные отложения), начальная стадия ал-
лювиальной аккумуляции. Верхняя, покровная, глинистая часть
циклита представлена пойменными и бассейновыми (озерны-
ми) фациями. Выделение, описание и исследование циклитов —
длительный и трудоемкий процесс, который осложняется в свя-
зи с фрагментарным керновым материалом по большинству
разведочных скважин. Исключение составляют разрезы:
скв. Г27, 110, 5 и 9 (Уренгой); скв. 41, 48, 2, 4, 7, 9 (Ямбург);
скв. Зн, 6н, 1м, 14м (Медвежье). Они использовались в каче-
стве стратотипов.
Поставленные задачи, с точки зрения систематики цикли-
тов, проводились по Ю. П. Смирнову (1977 г.) с учетом сле-
дующих характеристик: 1) симметричности — асимметрично-
сти; 2) направленности; 3) полноты; 4) порядка; 5) сложности;
6) элементарного состава; 7) уровня организации; 8) парамет-
ров и показателей; 9) фона; 10) конкретных геологических при-
чин; 11) первопричин. Первые пять характеристик определя-
ют морфоструктуру и морфодинамику, последующие четыре —
вещественное и динамическое содержание, последние два —
генезис.
С целью обоснования выделения циклитов различного по-
рядка С. В. Дюкаловым по нашей инициативе был вычислен
ряд несложных показателей и использованы методы построе-
ния ГСР и анализа временных рядов по данным ГИС.
91
В качестве показателей, характеризующих литологические
особенности каждого ЭЛЦ (названные нами показателями
цикличности) выбраны следующие: содержание коллекторов —
песчанистость ЭЛЦ (Кпесч, %), толщина глин в кровле (Агл,
м); толщина песчаников в подошве (Лпесч, м); средняя толщина
пропластков — коллекторов в интервале ЭЛЦ (й, м); коэффи-
циент прогрессивности как отношение толщины прогрессивного
элемента ЭЛЦ к его общей толщине (Snp); коэффициент асим-
метрии как отношение толщин базального и покровного про-
грессивного элемента (Sa). 
Рассмотрим несколько подробнее результаты использования
предлагаемого подхода на примере сеноманских продуктивных
отложений Медвежьего месторождения. При выполнении ис-
следований изучены разрезы по всем разведочным скважинам
(примерно 30) и по части добывающих. Анализ информации
позволил выделить в газонасыщенной части сеномана восемь
циклов осадконакопления. Геолого-статистический разрез
(ГСР) для каждого ЭЛЦ строился с использованием информа-
ции по всем скважинам, так как фациальные зоны не выделя-
лись. На рис. 2.11 приведены ГСР для каждого ЭЛЦ, сводный
Рис. 2.Н. Сводный разрез сено-
манской продуктивной толщи юж-
ной части Медвежьего месторожде-
ния.
а — геолого-статистический разрез (ГСР);
б —' литологическая колонка; в — времен-
ной ряд типов пород, сглаженный по
формуле Спенсера; 1 — доля неколлекто-
ров в разрезе; 2 — доля коллекторов
проницаемостью до 0,1 мкм2; 3 — то же.
м ет 0,1 до 0,5 мкм2; 4 —то же, 0,6 мкм2
и выше
92
временный ряд, полученный по формуле Спенсера и литологи-
ческая колонка, составленная с учетом ГСР по данным керна
и материалам ГИС.
Сводный временный ряд составлен по принципу традицион-
ного сводно-нормального разреза; кривая для каждого цикли-
та на сводном графике выбиралась из кривых для отдельных
скважин по признаку наибольшей типичности.
Четыре верхних циклита характеризуются наибольшим ко-
личеством разнообразной информации, что позволило выска-
зать определенные соображения об условиях осадконакопления
и составить детальное представление о внутреннем строении
циклитов.
Непосредственно под глинами туронского возраста залега-
ют породы, которые слагают первый элементарный циклит
толщиною от 5 до 9 м. Эти .отложения относятся к прибрежно-
морским фациям и характеризуют начальный период транс-
грессии туронского века. Для циклита характерно наличие в
основании однородного и выдержанного песчано-алевритового
пласта, который в верхней части циклита сменяется маломощ-
ным пропластком глинисто-алевритовых пород на контакте с
нормально-морскими глинами туронского возраста.
В разрезах- второго ЭЛЦ характерно появление в основании
песчано-алевритовых пород серого цвета, слабосцементирован-
ных, преимущественно полевошпатово-кварцевого состава с
горизонтальной, реже с волнистой и косой, слоистостью. Неред-
ко в песчаниках и алевролитах наблюдаются окатыши и вклю-
чения подстилающих глинистых пород, которые имеют ясно
выраженную брекчиевидную текстуру. Образование этих пород
происходило в условиях подводно-оползневых процессов неза-
твердевшего осадка. Толщина прослоев невелика и колеблется
от 0,5 до 2 м. Вверх по разрезу зернистость материала умень-
шается и заканчивается цикл глинами темно-серого цвета с
обилием растительных остатков и различной примесью алеври-
тового материала. Толщина отложений ЭЛЦ составляет 14—
19 м.
Образование осадков третьего цикла происходило в более
спокойной обстановке, в связи с чем размерность пластическо-
го материала уменьшается. В основании циклита нередко
залегают тонкослоистые разнозернистые алевролиты со значи-
тельной примесью пелитового ~ материала. Вверх по разрезу
алевролиты переходят в глинистые породы преимущественно
темно-серого и даже черного цвета. В кровельной части цикли-
та глины характеризуются обилием тонкодисперсного углистого
детрита и отпечатками остатков растений. В керне некоторых
разведочных скважин наблюдаются линзочки угля. Толщина
отложений ЭЛЦ составляет 9—12,5 м.
Разрез четвертого циклита резко отличается от разреза вы-
93
шележащих ЭЛЦ. В его основании залегают пласты песчано-
алевритовых пород, более.плотных и однородных. В породах
нижней части наблюдаются окатыши и включения подстилаю-
щих глин; слоистость пород — косая и горизонтально-волни-
стая. Минералогический состав породообразующих компонен-
тов четвертого ЭЛЦ близок к аркозовому. Относительное число
прослоев коллекторов выше, чем в отложениях других цикли-
тов. Верхняя часть ЭЛЦ представлена глинистыми отложения-
ми различной толщины. Толщина отложений в среднем состав-
ляет 16 м.
Связанные генетически комплексы ЭЛЦ объединяются в
системы более высокого порядка — мезоциклиты (МЦ). При
выделении МЦ учитывается направленность изменения ЭЛЦ
по определяющему признаку (например, уменьшение крупности
зерна отложений вверх по разрезу), постепенность такого из-
менения, характер границ между ЭЛЦ. Кроме того, использу-
ется правило рядов Ю. Н. Карогодина [29, 30], сущность кото-
рого заключается в том, что циклиты того или иного типа, как
правило, не встречаются в одиночку, а образуют ряды, законо-
мерно сменяющие друг друга.	<
В отличие от ЭЛЦ мезоциклиты опознаются в разрезах без
особых затруднений и прослеживаются на значительной тер-
ритории. В изученной части разреза выделено три мезоцикли-
та, соответственно объединяющие отложения ЭЛЦ: первого —
третьего; четвертого — пятого, шестого — восьмого. Для МЦ
характерны резкие эрозионные границы и преобладание песча-
ных отложений в нижних частях и алеврито-глинистых в верх-
них. Другая общая особенность разреза — наличие сквозных
(по вертикали) зон развития алеврито-песчаных пород. Это
своеобразные «литологические окна», которые служат путями
облегченной газодинамической связи пластов и обеспечивают
наиболее устойчивый приток газа при максимальном дебите
скважин. Но, в то же время, это и пути избирательного, уско-
ренного подтока подошвенных вод на начальной стадии обвод-
нения залежи. Наряду с массивами песчаных пород для разре-
за характерны целики алеврито-глинистых, слабопроницаемых
отложений с пониженной газоотдачей.
По аналогии с продуктивными отложениями Медвежьего
месторождения в изученной части разреза сеномана Уренгой-
ского, Ямбургского и других месторождений выделяется от’
двух до четырех мезоциклитов, в зависимости от высоты зале-
жи и расположения скважин на структуре.
Исследованиями ВНИИГаза (В. М. Ермаков и др.) и Тю-
менНИИГипрогаза (А. Н. Кирсанов и др.) для продуктивных
отложений сеномана установлены следующие закономерности.
1.	Продуктивные толщи газовых месторождений представ-
ляют собой сложный полифациальный комплекс прйбрежно-
94
морских, мелководных отложений в верхней части разреза и
отложений приморской аллювиально-дельтовой равнины в его
нижней части. Основной единицей служат циклиты первого
порядка (элементарные циклиты — ЭЛЦ). За подошву цикли-
та принимаются алеврито-песчаные отложения, а за кровлю —
алеврито-глинистые. Толщина ЭЛЦ составляет 15—30 м. Тол-
щины циклитов второго порядка (мезоциклитов — МЦ) состав-
ляют 50—70 м. Общая черта строения циклитов любого поряд-
ка — характер направленности гранулометрии, k^, /(п, Апэф,
Кт и УЭС (рп).
2.	Особенность циклически построенных толщ заключается
в том, что в них присутствуют три составляющие — тренд,
циклы (циклиты) и случайная компонента. С увеличением тол-
щин исследуемых разрезов возрастает возможность выявления
циклитов и тренда, а с уменьшением толщин, как правило,
возрастает роль случайной составляющей.
3.	Многоярусность или сложная цикличность аллювиально-
дельтовой толщи обусловлена внутренней динамикой процесса
осадконакопления и, в меньшей степени, колебательными тек-
тоническими движениями (отложения МЦ). Принципиальную
важность для понимания разреза имеют и другие, особенности:
1)	в основании каждого циклита с эрозионным несогласием
залегают высокопроницаемые песчаники, а в кровле — в раз-
ной степени флюидоупорные алеврито-глинистые породы;
2)	отсутствие сплошных разделов — экранов в пределах за-
лежей;
3)	линзовидное или «шнурковое» залегание базальных'пес-
чаных тел, гранулометрический состав которых, как правило,
слабо контролируется структурным планом;
4)	наличие своеобразных ^глинистых «целиков» и «литологи-
ческих окон», обусловливающих анизотропию ФЭС пород в
плане и разрезе.
4. Для целей моделирования в рамках геологической систе-
мы (продуктивная толща) весьма информативны геологичес-
кие карты среза продуктивной толщи на разных абсолютных
отметках, а также палеогеологические профили, блок-диаграм-
мы, палеогеографические и палеогеоморфологические карты.
Разработаны методы и предложен обширный комплекс графи-
ческих построений для моделирования зон фациального конт-
роля геологической неоднородности пластов.
2.6. МЕТОДИКА МОДЕЛИРОВАНИЯ ЗОН
ФАЦИАЛЬНОГО КОНТРОЛЯ геологической неоднородности
и трассирования погребенных речных систем
Из широкого круга вопросов, решаемых палеогеографией и
палеогеоморфологией, на наш взгляд, следует обратить особое
95
внимание на вопросы реконструкции фациально-динамических
условий осадконакопления и погребенных форм древних ланд-
шафтов (палеорельефа).
Генезис отложений в значительной мере определяется палео-
географической и фациальной обстановками осадконакопления.
Для сеноманской продуктивной толщи установлено существо-
вание зон фациального контроля, определяющих условия фор-
мирования и закономерности пространственного распростране-
ния газоносных пластов и флюидоупоров. К таковым относятся
зоны, приуроченные к погребенным речным системам (ПРС).
Отсюда исследование особенностей форм палеорельефа (в
первом приближении — палеодолин и водоразделов), морфоло-
гии и распространения тел коллекторов как следствия их
генетической природы должно рассматриваться в качестве ос-
новной практической проблемы при изучении продуктивной
толщи как геологической системы.
Таким образом, возникает необходимость разработки мето-
дики картирования зон фациального контроля геологической
неоднородности и трассирования элементов ПРС в пределах
одного месторождения. Другими словами, требуется создать
методику построения ретроспективных моделей, реализация ко-
торых должна определять постановку практических задач гео-
метризации залежей в рамках промыслово-геологической систе-
мы (см. разд. 3).
Дополним, что на региональной стадии поисково-разведоч-
ных работ проводятся региональные литолого-палеогеографи-
ческие исследования, перед которыми стоят три основные зада-
чи: 1) реконструкция условий осадконакопления в бассейне
в целом; 2) выявление палеогеографических областей с разви-
тием определенных цроцессов седиментации; 3) выделение зон
регионального стратиграфического и литологического выклини-
вания. Цель исследований — поиск неантиклинальных ловушек,
образующихся под влиянием седиментационного фактора. Их
результаты должны использоваться при постановке задач в
методике картирования зон фациального контроля и трассиро-
вания элементов ПРС.
В соответствии с системной формулировкой научного мето-
да исследований (см. разд. 1)' рассмотрим последовательность
работ по созданию Методики на примере сеноманской залежи
Медвежьего месторождения. Естественно, что выбор или раз-
работка методов тесно связаны с целью исследования и прак-
тически неотделимы от нее. Если цель нельзя определить од-
нозначно, то будут неопределенными и пути к ее достижению.
Цель наших исследований — построение ретроспективных моде-
лей, т. е. реконструкция палеорельефа и палеогеографической
обстановки осадконакопления сеноманской продуктивной тол-
щи конкретного месторождения. Для ее достижения требуете/
96
создать методику картирования зон фациального контроля гео-
логической неоднородности и трассирования элементов ПРС.
Имеется по крайней мере два основных вида ограничений
на решение задач. Первое из них связано с относительно не-
большими размерами объекта по горизонтали (длина 120 км,
ширина 25—30 км) и вертикали (100—150 м). Второй вид ог-
раничений определяется количеством и качеством первичной
информации, например, на стадии составления проекта разра-
ботки на Медвежьем месторождении имелось всего 40 скважин
с выносом керна, материалы обработки ГИС и данные Пло-
щадной сейсморазведки — 200 точек.
Не существует общепринятой терминологии и представле-
ния о структуре ПРС, поэтому они принимаются нами но из-
вестной монографии Э. Б. Мовшовича и других [45], где «под
речной системой понимается гидродинамическая система вод-
ного потока (единого или разветвленного) в пределах суши и
сопряженной части морского бассейна» [45]. Геоморфологичес-
ки речной 'системе отвечают речная долина, дельта и глубоко-
водный конус выноса. Отсюда отложения погребенной речной
системы (ПРС) объединяют осадки, которые образовались в
принципиально различных обстановках с определенным гидро-
динамическим режимом и соотношением формирующихся осад-
ков с сопредельными отложениями.
На основе работ Э. Б. Мовшовича (1981 г.), Е. В. Шанцера
(1966 г.), С. Р. Л. Аллена (1971 г.), С. Л. Рича (1951 г.) для
отложений ПРС можно выделить следующие обстановки осад-
конакопления: речная долина — террадельта — ундадельта —
клинодельта. Для речной долины характерны осадки, которые
формируются однонаправленным водным потоком, врезающим-
ся в более древние отложения. В террадельте (аллювиально-
дельтовая равнина) осадки образуются также однонаправлен-
ным потоком, но врезающимся в им же отложенные осадки.
В ундадельте (авандельта) осадконакопление контролируется
ослабленным речным потоком и деятельностью волн (в боль-
шей степени). В клинодельте (нижний склон дельты, предель-
та) значительно возрастает роль гравитационного переноса и
осаждения.
Перейдем к рассмотрению конкурирующих гипотез прогноза
ПРС, которые можно выдвинуть на основе результатов регио-
нальных палеогеографических и палеогеоморфологических ис-
следований.
' Первая гипотеза основана на применении концепции «про-
странственного консерватизма» [45]. Как известно, во многих
случаях наблюдается примерное совпадение в плане современ-
ных речных долин и дельт, которое объясняется тем, что реч-
ная сеть обычно связана с тектонически ослабленными зонами,
в частности, с крупными разломами. Крупные палеодолины
7—1286
97
имели субмеридианальную направленность в Восточно-Тазов-
ской и Надым-Пурской областях, которые в современном
структурном плане охватывают Тазовско-Часельский мегавал,
Уренгойскую и Губкинскую группу поднятий.
Вторая гипотеза связана с реконструкцией системы «источ-
ник сноса — область аккумуляции — направление транспорти-
ровки». В сеноманское время источники сноса обломочного ма-
териала располагались на современной территории Казахста-
на, Алтае-Саянской области, Енисейского кряжа. Об этом
свидетельствует относительно постоянный минералогический
состав мелкозернистого кластического материала и т. д.
(А. В. Ежова, 1971 г.).
Третья гипотеза предполагает прогнозирование на основе
известной или предполагаемой направленности в развитии
установленной ПРС. Можно только предположительно устано-
вить вертикальную эволюцию обстановок осадконакопления
продуктивной толщи сеномана (снизу вверх): речная доли-
на — террадельта — ундадельта — клинодельта.
Четвертая гипотеза основана на возможности и эффектив-
ности реконструкции палеорельефа ПРС при помощи матема-
тических моделей, реализованных в виде карт и профилей.
Многолетние исследования, которые проводились в Харьков-
ском государственном университете, показывают, что формали-
зованный подход к изучению палеорельефа (структурный ана-
лиз рельефа по И. Г. Черваневу) не только возможен, но и
предпочтителен, поскольку опирается на автоматизацию палео-
морфологического анализа и такого моделирования, которое на
неформальной основе вряд ли осуществимо.
Пятая гипотеза связана' с утверждением о том, что отложе-
ния, характерные для различных элементов ПРС, имеют спе-
цифическую морфологию тел коллекторов, палеогеографичес-
кую ориентировку, литологические и другие признаки, которые
могут быть диагностированы в разрезах скважин и трассирова-
ны по площади месторождения.
Критерий выбора «наилучшей» гипотезы оценивается нами
в связи с установленными ограничениями. В этой связи пред-
почтение отдается четвертой и пятой гипотезам, методы реали-
зации которых по возможности их применения не противоре-
чат ограничениям.
Моделирование палеорельефа является частью работы по
моделированию структурного плана месторождения. Задача
решалась как комплексная группой сотрудников ХГУ (геомор-
фолог. И. Г. Черванев, геофизик Т. А. Сергеева, математик
А. Л. Петренко) и ТюменНИИГипрогаза (геологи А. Н. Кир-
санов и В. Л. Недочетов). •
По имеющимся представлениям данные сейсморазведки" и
бурения, используемые для построения структурных карт по-
98
верхности продуктивных отложений, являются суммой трех
составляющих — тектонических форм, палеорельефа и случай-
ных отклонений. При рассмотрении этого вопроса весьма важ-
ным представляется уточнение понятия «структурного плана»
и соотношение' его с «наблюденными значениями» определен-
ной поверхности.
При построении структурных карт обычно за структурную
составляющую принимаются все неровности поверхности како-
го-то горизонта, как тектонические, так и не тектонические,
связанные, например, с результатами деформацией в процессе
диагенеза осадков.
Таким "образом, структурная карта в традиционном понима-
нии является на самом деле лишь «картой результатов наблю-
дений», которая содержит и всю информацию об ископаемом
рельефе. В понятие ископаемый рельеф авторы, следуя за
С. И. Проходским (1972 г.), включают: 1) формы рельефа, об-
разовавшиеся к моменту захоронения данной поверхности, или
палеорельеф; 2) деформации палеорельефа вследствие текто-
цических движений и не тектонических процессов (суперморф-
ный или наложенный рельеф). Именно он соответствует поня-
тию «структурный план» в самом строгом смысле слова.
Для выделения структурной составляющей был использован
тренд-анализ (А. Н. Кирсанов и др., 1975 г.). При этом послед-
няя рассматривается как геометрическое приближение струк-
турного плана. Отклонения от тренда или остаток представляет
собой сумму составляющих', которые определяются струк-
турными особенностями более высокого порядка, чем тренд,
в частности, формами палеорельефа и случайными отклоне-
ниями.
Таким образом, структурный план месторождения модели-
руется поверхностью тренда, формы палеорельефа — картой
отклонений поверхности тренда от реальных отбивок, а сум-
марная карта поверхности тренда и отклонений используется
для исследования законО'мерностей поведения ископаемой по-
вердности и прогноза ее отбивок, т. е. для решения чисто прак-
тических вопросов, связанных с детализацией геологического
строения и разработкой месторождения. Поверхность тренда
можно описать при помощи полинома. В случае неравномер-
ной сетки разведочных скважин рекомендуется использование
обыкновенных полиномов, причем степень полинома выбирает-
ся с таким расчетом, чтобы число коэффициентов полинома
было меньше, чем число точек построения. Как утверждают.
У. К- Крамбейн и Ф. Грейбил (1969 г.), чаще всего пользуются
полиномами четвертой степени и реже — шестой. В результате
моделирования поверхности полиномами различных степеней
мы пришли к выводу, что наилучшее приближение дает мо-
дель, построенная при помощи полинома четвертой степени.
7*
99
Наиболее сложный момент моделирования ископаемой по-
верхности— определение степени подобия модели действитель-
ному рельефу, т. е. уровня ее адекватности.
Для этой цели авторы разработали два картографических
метода проверки модели.
Первый способ. Возьмем участок топографической по-
верхности и предположим, что он оказался в ископаемом со-
стоянии. В этом случае нам придется охарактеризовать его
при помощи отдельных точек, соответствующих отбивкам дан-
ного горизонта в скважинах. Построив модель по этим данным
и сопоставив ее с реальной поверхностью, мы сможем наибо-
лее точно оценить степень подрбия модели поверхности ее ори-
гиналу— ископаемому рельефу.
Для проверки модели этим способом была взята топогра-
фическая карта масштаба 1 : 100000 с сечением рельефа через
10 м. На карте изображен участок равнинного рельефа, по
своей форме напоминающий структурный план месторожде-
ния. Это — денудационная поверхность сводообразной формы,
состоящая из двух частей, соединенных между собой перемыч-
ками. Относительная высота сводов составляет о(коло 70 м.
В периферийной части денудационная поверхность местами об-
рывается крутыми уступами, напоминающими линии наруше-
ния, которые встречаются в ископаемом рельефе. В осевой
части южного свода имеются небольшие, но высокие останцы
более древней поверхности высотой до 40 м. Эрозионные про-
цессы развиты незначительно. Таким образом, в общих чертах
эта поверхность содержит элементы, которые обычно сохраня-
ются в ископаемом состоянии.
Для построения модели по двухкилометровой сетке были
сняты отметки поверхности. Они служили координатами точек,
характеризующих данную поверхность. Сравнение показало
следующее.
1.	Модель достаточно точно передает общие черты'структур-
ного плана ископаемой поверхности — простирание оси и ам-
плитуду рельефа.
2.	Уступы рельефа, моделирующие тектонические наруше-
ния, передаются особым образов: вдоль них наблюдается со-
седство высоких значений отклонений противоположного зна-
ка. Перепад значений приближается к высоте обрыва, т. е.
соответствует амплитуде возможного нарушения.
3.	Останцы «срезаются» моделью и не отражаются в струк-
турном плане, но заметны в аномальных отклонениях модели
от отбивок поверхности в фиксированных точках (точках сква-
жин).
Второй способ. Он состоит в сопоставлении результа-
тов математического моделирования с данными сейсморазвед-
ки. Модель структурного плана Медвежьего месторождения
100
была составлена в первом приближении только по данным
разведочного бурения (39 скважин на площади около 2000 км2).
Такая сеть точек очень редка. Затем модель структурного пла-
на месторождения была сопоставлена с результатами площад-
ной сейсморазведки, и была составлена карта отклонений
модели в сейсмических точках.
Анализ карты показывает, что нулевая линия карты (ли-
ния пересечения модели и реальной поверхности) делит изу-
чаемую поверхность на две почти равные части. Выделяются
массивные области положительных и отрицательных отклоне-
ний. Первые возникают там, где модель оказывается выше, чем
реальная поверхность, вторые соответствуют участкам поверх-
ности, которые, наоборот, подняты относительно модели. Текто-
нический анализ показывает, что участки отклонений от моде-
ли соответствуют структурным элементам типа блоков, при-
чем знак отклонений указывает на направление вертикального
смещения: положительные отклонения приурочены к опущени-
ям, отрицательные— к поднятым блокам.
Достаточно надежно выявляются линейные дислокации ти-
па флексур. Экспериментальные работы показали, что вдоль
линии флексуры обычно проходит граница областей положи-
тельных и отрицательных отклонений, т. е. нулевая линия, а
сами области отклонений противоположного знака имеют четко
выраженную линейную форму. На этом основании выявлены
и достаточно хорошо картированы линии нарушений, которые
не удавалось заметить обычным путем. Таким образом, суще-
ственно уточнены представления о тектонике Медвежьего ме-
сторождения.
На фоне массивных отклонений наблюдаются неровности
более низкого порядка. Их конфигурация и размеры, а в не-
которых случаях и литологические данные о строении и соста-
ве. отложений, свидетельствуют о том, что они являются фор-
мами палеорельефа (см. рис. 7.9). На этой основе реконструи-
рована сеть палеодолин (проток), которая образует гидродина-
мическую систему палеодельты. На Ныдинской площади
выделены аккумулятивные формы прибрежно-морского палео-
рельефа.
Таким образом, на основе сделанных выводов можно при-
нять четвертую гипотезу о возможности реконструкции палео-
рельефа ПРС при помощи структурного анализа. Для провер-
ки гипотезы на непротиворечивость прогнозным данным нами
была выдвинута, в свою очередь, гипотеза о влиянии палео-
рельефа на распределение коллекторских свойств пород верх-
ней части разреза сеномана (отложения МЦ-1). В результате
анализа установлена статистическая зависимость песчанисто-
сти, пористости, газонасыщенности и проницаемости от морфо-
логических элементов палеорельефа. Значения параметров в
101
палеоруслах примерно в 1,5 раза превышают значения на водо-
разделах, причем пространственное распределение повышенных
значений параметров имеет «шнурковый» и «рукавообразный»
характер. Кроме того, были выделены зоны взаимодействий
вертикальной (флексурообразные дислокации) и горизонталь-
ной (палеорусла) составляющих, по которым возможно обвод-
нение залежи. Результаты прогноза согласуются с фактически-
ми наблюдениями или не противоречат им (см. рис. 7.9).
Реализация пятой гипотезы основана на методах, широко
применяющихся в региональных литолого-палеогеографических
и палеогеоморфологических исследованиях при поисках и раз-
ведке нефти и газа в ПРС. Наша задача состояла в оценке,
выборе и разработке наиболее универсальных методов, кото-
рые можно было применить к сеноманским отложениям кон-
кретного месторождения, с необходимой степенью детальности
геологических построений.
Каждый метод или методический прием обычно базируется
на фиксации изменчивости какого-либо параметра или призна-
ка по разрезу и площади. Эти диагностические признаки объ-
единения Э. Б. Мовшовичем и другими [45] в пять групп и
характеризуют в основном песчаные тела различного генези-
са в пределах ПРС. К наиболее важным из них относятся тип
поперечного профиля, характер вертикальных переходов, соот-
ношение в разрезе, характер латеральных переходов, парагене-
тические соотношения, изменения амплитуды СП. Они позво-
ляют установить принадлежность песчаного тела к различным
обстановкам осадконакопления ПРС и конкретизировать его
тип с точки зрения генезиса.
Разработанный авторами методический подход предполага-
ет исследование разрезов скважин, построение профилей
выравнивания и комплекса карт. Оценка изменения текстур-
ных и структурных параметров песчаников в разрезе скважины
проводится традиционными методами исследования керна.
В качестве основных параметров используются диаметр зерен,
наличие глауконита, углы наклона косых слоев, остатки фауны
и флоры и др. Иными словами, выполняется весь комплекс ра-
бот фациально-циклического анализа, связанный с описанием
стратотипов (см. разд. 2.5).
Для исследования слоистой структуры разреза скважины
выполняется комплекс работ, связанный с анализом циклично-
сти осадконакопления, методами системного анализа пород-
но-слоевых ассоциаций (по Ю. Н. Карагодину, Я- Е. Шаевичу,
В. Т. Фролову и др.) и анализа временных рядов (см. разд. 2.4
и 2.5). Особое внимание уделяется фациальной интерпретации
формы кривых СП и КС временных рядов, сглаженных по раз-
личным формулам. Форма кривых проверяется по материалам
керна в опорных (стратотипических) разрезах.
102
Построение палеогеологических (палеогеоморфблогических)
профилей выравнивания для определения характера попереч-
ного профиля песчаных тел производится по подошве репера,
залегающего над песчаником (кровля сеномана и подошвы
глинистых частей мезоциклитов). Наблюдаются три типа ха-
рактера поперечного профиля (сверху вниз от кровли сенома-
на): 1) аккумулятивный — для латеральных и внешних баров;
2) эрозионно-аккумулятивный — для дельтовых проток; 3) эро-
зионный— для русел. На профиль наносятся литологические
типы пород и связанные с ними классы пород коллекторов.
Апробирование и разработка ^отдельных методов, входящих
в методику картирования зон. фациалбного контроля, позволя-
ет рекомендовать следующий комплекс карт в порядке их ин-
формативности.
1.	Карты толщин песчано-алевритовой (пласты HKi, ПК2,
ПКз) и глинистой (пКг и пКз) частей мезоциклитов. Они ис-
пользуются для реконструкции палеорельефа.
2.	Карты изопахит коллекторов или отношения коллектор/
/неколлектор. На карте совмещаются изопахиты общих толщин
песчано-алевритовой части мезоциклита и изопахиты эффектив-
ных газонасыщенных толщин. Анализ карт позоляет судить об
условиях формирования песчано-алевритовых тел.
3.	Зональные карты со сходной формой кривых СП, КС и
сглаженных временных рядов литологических типов пород,
удельного электрического сопротивления и т. д. Карты строят-
ся по песчано-алевритовым частям мезоциклитов (пласты ПКь
ПКг. ПКз)- Кривые уменьшаются и генерализуются, затем на-
носятся на карту'. Анализ карт позволяет трассировать эле-
менты ПРС. Методика интерпретации кривых ПС и КС с
генетической точки зрения описана в работах Дж. У. Шелтона
(1973 г.), Г. С. Вишера, С. В. Сейта и Р. С. Фейерса (1971 г.),
М. А. Карриджи (1971 г.).
4.	Карты-срезы на уровнях, параллельных кровле сеномана
(карты условного пласта) и на абсолютных гипсометрических
поверхностях (карты-срезы, параллельные ГВК). Они позво-
ляют трассировать «шнурковые», «рукавообразные» и линзовид-
ные песчано-алевритовые тела.
5.	Структурные карты по кровле или подошве глинистых и
песчано-алевритовых частей мезоциклитов.
6.	Карты песчанистости в изолиниях нечетных значений ко-
эффициентов для глинистых и песчано-алевритовых частей
мезоциклитов.
7.	Карты числа пропластков песчано-алевритовых частей
мезоциклитов. Их анализ позволяет судить о неоднородности
объекта и гидродинамическом режиме осадконакопления.
8.	Карты вертикальной изменчивости. Они включают карту
103
коэффициента встречаемости пропластков коллекторов и карту
коэффициента вертикальной изменчивости. Их построение пред-
ложено С. М. Филиной (1977 г.), для проведения исследований
на стадии разведки месторождения.
Приведем основные выводы, полученные при реализации
методов четвертой гипотезы на Медвежьем месторождений.
Обработан массив информации (более 12000 пропластков) по
355 скважинам разведочного и эксплуатационного бурения.
Это позволило скоррелировать разрезы всех скважин и постро-
ить серию геологических профилей и карт с детальностью,
сопоставимой с изучением раврезов обнажений. Отмечен факт
прямо, пропорционального возрастания степени неоднородности
строения толщи (по разрезу и площади) в зависимости от ко-
личества скважин и расстояния между ними. В самом деле, мы
постоянно фиксируем наблюдаемую (относительную) измен-
чивость и по мере сгущения сети наблюдений получаем воз-
можность приближения к познанию объективной (абсолют-
ной) изменчивости.
В отложениях первого мезоциклита (МЦ-1) форма песча-
ных линз чаще всего плоско-выпуклая, что характерно для
эрозионных образований. Иногда (скв. 40, 104, 420, 304 и т. д.)
наблюдаются двояковыпуклые формы аккумулятивно-эрозион-
ного происхождения. В кровле повсеместно прослежен пласт
глинистых алевролитов, толщиной от 2 до 5 м. Ниже фиксиру-
ется цепочка песчаных линз с плоской нижней поверхностью
и выпуклой верхней поверхностью толщиной до 7 м. На пло-
щади четко выделяются зоны песчанистых тел, которые имеют
«рукавообразную» и «шнурковую» форму субширотного про-
стирания. Нижний циклит — ЭЛЦЗ(1) первого мезоциклита
залегает с глубоким эрозионным врезом. В его основании раз-
виты хорошо проницаемые песчаные отложения (пласт ПК13),
составляющие иногда 3/4 толщины циклита. Порой они слива-
ются с базальными песчаниками либо вышележащего (скв. 116,
126, 410), либо нижележащего (скв. 112, 51, 106 и т. д.) цикли-
тов, образуя сквозные проницаемые тела большой толщины
(до 25 м) — литологические окна. Нижние циклиты имеют
примерно сходное строение. Они объединяются в мезоциклиты
МЦ-2 и МЦ-3, для каждого из которых характерны эрозион-
ные границы и преобладание песчаных отложений в нижних
частях, а алеврито-глинистых — в верхних. Другая общая осо-
бенность разреза — наличие литологических окон — сквозных
(по вертикали) зон развития проницаемых алеврито-песчаных
пород.
Для изучения пространственного распространения различ-
ных типов пород построены карты-срезы на уровнях, парал-
лельных кровле сеномана (на 20, 30 и 40 м ниже кро-вли). На
них четко прослеживаются «рукавообразные» песчано-алеври-
104
товые тела, пересекающие глинисто-алевритовые поля в суб-
меридиальном или субширотном направлениях. Как среди
преимущественно песчаных, так и среди глинистых пород выде-
ляются линзы иных по отношению к ним пород. Какой-либо
закономерности распределения различных литологических зон
по отношению к структурному плану нет. Линзовидно-преры-
вистое строение толщи иллюстрируется также картами-среза-
ми параллельно поверхности ГВК (с абсолютными отметками
глубин 1080, 1090, ИЗО м). Наблюдаемое на них увеличение
песчанистости к своду структуры обусловлено тем, что в при-
сводовой части на поверхности срезов выведены песчаные ча-
сти более глубоко залегающих циклитов. На этой серии карт
еще более отчетливо выделяются участки, где алевритовые и
глинистые отложения срезаются песчаными образованиями
русловых врезов. Так же как и на картах-срезах, параллельных
кровле сеномана, видны линзовидные сочетания пород. Таким
образом и на уровне поверхности ГВК строение толщи,- есте-
ственно, столь же неоднородно, что обусловило различную
интенсивность обводнения.
Анализ ретроспективных моделей, созданных на основе ме-
тодики картирования зон фациального контроля геологической
неоднородности и трассирования элементов ПРС, позволяет
использовать результаты моделирования в постановке и реше-
нии практических задач трассирования наиболее вероятных
путей фильтрационных потоков газа и воды в рамках моделей
промыслово-геологической системы. Эти задачи включают на-
ложение карт параметров, дешифровку тренда по коллектор-
ским свойствам, определение вертикальных и горизонтальных
масштабов потоков, определение вероятного размера линз
коллекторов и экранов, построение карт удельных запасов по
классам качества коллектора и др.
3. МЕТОДОЛОГИЯ И МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ
ПРОМЫСЛОВО-ГЕОЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
СТАТИЧЕСКОЙ И ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМ
3.1.	ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ.
ПРИНЦИП ОПТИМАЛЬНОГО РАСЧЛЕНЕНИЯ ЗАЛЕЖИ
В свете идей системного подхода сеноманские залежи рас-
сматриваются нами в качестве промыслово-геологической си-
стемы, характеризующейся следующими уровнями ее структур-
ной организации: частица горной породы — горная порода с
105
определенными фильтрационно-емкостными свойствами — про-
мышленный тип коллектора — продуктивная пачка (условный
эксплуатационный объект) — эксплуатационный участок (рай-
он расположения скважин УКПГ) —залежь газа. Они характе-
ризуют условные геологические тела, выделяемые с учетом
фильтрационно-емкостных свойств, промышленных кондиций,
структуры запасов газа, технологии разработки, практики ос-
воения месторождения и т. д. Соотношение уровней строе-
ния с природными уровнями строения продуктивной толщи
подробно рассмотрено в разд. 1,2. Главный принцип специали-
зации системы «газовая залежь» — оптимизация выделения ус-
ловных геологических тел. Он предполагает оптимальность
расчленения геологического разреза в соответствии с распреде-
лением классов пород-коллекторов по их качеству и корреля-
цию в пространстве, т. е. в объеме залежи. Под оптимальным
расчленением понимается выделение частей продуктивной тол-
щи, характеризующихся повышенной вертикальной газогидро-
динамической сообщаемостью и относительной обособленно-
стью друг от друга на достаточно большой площади. Таким
образом, становится ясным, что в данном случае решается соб-
ственно-промыслово-геологическая задача. Также очевидно, что
в ее постановку должны входить результаты решения задач
стратиграфии. Действительно, в рамках выявленных стратигра-
фией координат геологического времени и пространства и долж-
ны решаться задачи газопромысловой геологии. Другими сло-
вами, информация, полученная на входе промыслово-геологи-
ческой системы, должна служить основой и источником идей
для построения промыслово-геологических моделей, имеющих
реальный геологический смысл. Забегая вперед, отметим, что
эти идеи, реализованные на исследуемых месторождениях, поз-
волили установить структуру залежей, построить ряд промыс-
лово-геологических моделей и решить важные в практическом
отношении задачи о дифференцированном распределении запа-
сов в объеме залежи и их величинах. Кроме того, была пост-
роена геолого-газодинамическая модель, состоящая из сово-
купности регулярных сеточных областей с распределенными
значениями геологических параметров, на основе которых ре-
шались задачи разработки.
Анализ литературы показал, что имеется, по-видИмому,
всего одна работа i[ 10], которая в той или иной степени отвеча-
ет принципам стратиграфического подходд, т. е. использует
данные стратиграфического расчленения и корреляции разре-
зов для построения промыслово-геологической модели — схе-
мы структуры задежи. Представляют интерес следующие выво-
ды авторов данной работы: 1) сопоставление разрезов по каро-
тажу (даже близко расположенных скважин) показывает
«бесперспективность послойной корреляции пластов» в преде-
106
лах продуктивной части сеноманской залежи; отложения ха-
рактеризуются ритмичным строением, причем'«толщина пород,
слагающих одноименные ритмы, выдержана по площади зале-
жи»; ритмы начинаются с пород русловых фаций (песчаники,
алевролиты и гравелиты) и заканчиваются породами поймен-
ных (более глинистые) и лагунных (глины, аргиллиты) фаций;
в разрезе сеноманских отложений установлено два региональ-
ных размыва, которые позволили выделить в залежи три
эксплуатационных горизонта. Однако в работе [101 отсутству-
ют ссылки на стратотипы, не (приводится обоснование выделен-
ных стратиграфических единиц и нет принципиальной' страти-
графической схемы продуктивной толщи, поэтому ценность
выводов значительно снижается.
Обратимся теперь к вопросам моделирования, сознательно
ограничиваясь построением моделей в рамках собственно про-
мыслово-геологической системы как системы, имеющей самое
непосредственное отношение к разработке месторождения.
Построение моделей на современном Уровне требует, как
правило, наличия автоматизированной системы, которая включа-
ет информационно-математическое обеспечение (базу данных)
и программный комплекс специальных задач промысловой
геологии. К основным группам задач относятся следующие.
1.	Построение моделей формы залежи (структурные планы,
поверхность ГВК) с выделением региональной (тренд) и ло-
кальной (отклонения от тренда) составляющей. ,
2.	Построение моделей структуры залежи: промыслово-
геологическая модель — схема строения разреза; модели струк-
турных планов по кровле мезоциклитов; модели изменения эф-
фективных газонасыщенных толщин с выделением региональ-
ной и локальной составляющей; структурные модели распреде-
ления вероятностей появления пород — коллекторов и некол-
лекторов по разрезу, типов пород — коллекторов и важнейших
промыслово-геологических' параметров (геолого-статистические
разрезы—ГСР); структурные модели распределения вероят-
ных размеров линз-неколлекторов по разрезу; модели оценки
масштабов фильтрационных потоков по разрезу и площади за-
лежи.	.	’	•
3.	Построение моделей свойств пласта: статистические мо-
дели для описания геологической неоднородности; статистичес-
кие модели для учета геологической неоднородности в инженер-
ных расчетах при проектировании, анализе и контроле за раз-
работкой (законы распределения важнейших параметров и их
характеристики; профильные, площадные и объемные геолого-
газодинамические модели (регулярные сеточные области физи-
ческих полей).
4.	Задачи оперативного подсчета запасов с необходимой
дифференциацией последних по геологическим блокам, участ-
107
кам разработки месторождения (районы размещения УКПГ),
продуктивным пачкам (или пластам), по классам коллекторов
с различной пористостью и проницаемостью, с обязательной
оценкой точности подсчетных параметров и запасов таза (на
основе теории случайных ошибок измерений, математической
статистики и теории нечетких множеств), с прогнозом количе-
ства скважин с заданной точностью.
Как видно из последующего текста, часть приведенных за-
дач решена (в традиционном и машинных вариантах), другие
задачи требуют дальнейших разработок.
3.2.	МОДЕЛИ-СХЕМЫ СТРОЕНИЯ СЕНОМАНСКИХ ЗАЛЕЖЕЙ
После решения задач стратиграфии и палеогеографических
реконструкций, в результате которых создается местная дроб-
ная литолого-стратиграфическая схема продуктивной толщи
каждого месторождения, появляется возможность, используя
ее как инструмент, построить промыслово-геологическую мо-
дель-схему строения залежи. Здесь, в свою очередь,'решаются
вопросы: о внутренней структуре залежи; номенклатуре и ин-
дексации пластов, продуктивных пачек, пластов-разделителей;
принимается решение о выборе концептуальной (понятийной)
модели для построения фильтрационной (расчетной) модели
разработки залежи и т. д.
В основу расчленения разреза залежи положено выделение
условных геологических тел на разных уровнях ее структурной
организации. Тела характеризуются различием фильтрацион-
ных и емкостных свойств, структуры запасов (их распределе-
ния по разрезу и площади залежи по типам пород с определен-
ной пористостью и проницаемостью), неравномерностью их
отработки и т. д. Используются следующие основные понятия:
пласт; продуктивная пачка; условный эксплуатационный объ-
ект. Так, например, пласт — однородное по литологии геологи-
ческое тело сравнительно небольшой толщины и протяженности
с четкими границами в кровле и подошве. Пласт является
составной частью пачки. Он может иметь линзовидное строение
и незначительное изменение стратиграфического объема на
величину толщины ниже- или вышележащего пласта. По
Л. Б. Рухину (1962 г.) «пласт представляет собой уплощенное
линзовидное тело, выклинивающееся в разных направлениях».
Продуктивная пачка и условный эксплуатационный объект
(эксплуатационный горизонт) объединяют «комплексы пород,
характеризующиеся сходными условиями осадконакопления»
[101.
В соответствии с основными принципами номенклатуры и
индексации' нефтегазоносных комплексов Западной Сибири,
108
разработанными на специальных региональных совещаниях в
г. Сургуте (1968 г.) и в г. Тюмени (1986 г.), проведенных по
инициативе ЗапСибНИГНИ и с последующими дополнениями
И. И. Нестерова (1975 г.), пластам сеноманских залежей ав-
торами данной работы присваивается буквенный индекс ПК.
Всем проницаемым пластам первой пачки (мезоциклит I)
присваивается индекс ПК1, второй, (мезоциклит II)—ПКз,
третьей (мезоциклит III) — ПКз, четвертой (мезоциклит
IV)—ПК4. Так как в пределах границ пачки обычно фиксиру-
ются несколько проницаемых пропластков, то для каждого из
них вверху индекса пласта ставится порядковый номер про-
пластка сверху вниз арабскими цифрами ПК?, ПК?, ПК? или
ПК21, ПКг2- Непроницаемые пропластки, залегающие над ними,
индексируются следующим образом: ПК1(3) или ПКг(2). Непро-
ницаемые пропластки в верхних частях пачек индексируются
как пКз, пКз, пК4- Это означает, что они залегают над прони-
цаемыми пластами ПК2, ПКз, ПК4- Если два или более прони-
цаемых пластов объединяются за счет изменения литологичес-
кого состава разделяющих их непроницаемых пластов или
выклинивания последних, то под их индексом ставятся крайние
номера объединенных пластов: ПК1-2, ПКг-з- Если объединя-
ются пропластки, то номера ставятся сверху индексов: ПК?-3,
ПК21-2. Нумерация пластов и пропластков проводится сверху
вниз (как ранее проводилась нумерация мезоциклитов и цикли-
тов) потому, что, во-первых, нижняя часть геологического раз-
реза вскрыта гораздо меньшим числом скважин, чем верхняя
и материал отличается меньшей представительностью; во-вто-
рых, нет ясности о положении нижней стратиграфической гра-
ницы внутри покурской свиты, от которой можно было бы ве-
сти отсчет.
Таким образом, как и раньше [15, 48] авторы предлагают
отказаться от двух крайних точек зрения на строение залежи.
Согласно первой из них, пласты и пачки пород не коррелируют-
ся, согласно второй, есть уверенность в наличии сплошных гли-
нистых экранов, разделяющих залежь на почти изолированные
части. Как наиболее достоверную следует принять следующую,
сложную схему строения: сеноманская залежь есть система
двух-четырех продуктивных пачек (мезоциклитов), прерыви-
стых и неоднородных по литологическому составу ФЕС, струк-
туре запасов как по площади, так и по разрезу. В верхних
частях залегают глинистые пласты—-«разделители» или гли-
нисто-алевритовые пачки с начальным градиентом давления,
не равным нулю. Эти тела имеют линзовидное строение (явля-
ются прерывистыми), различную толщину и протяженность.
В качестве сквозного примера рассмотрим' модель-схему
строения газовой залежи Медвежьего месторождения, которая
представляет собой систему трех сложнопостроенных пачек
109
(алевритовой, песчаной и песчано-алевритовой) и двух алев-
рито-глинистых пачек, не однородных и прерывистых по пло-
щади и разрезу. Таким образом,, макро- и микронеоднород-
ность, расчлененность и прерывистость геологических тел, оп-
ределяют, в целом, газогидродинамическую взаимосвязанность
коллекторов залежи.
Литологическая характеристика продуктивной толщи под-
робно дана в работах А. В. Ежовой, В. И. Ермакова, А. Н. Кир-
санова, С. В. Мироновой, Б. В. Топычканова, А. А. Шаля,
Т. А. Ястребовой и др.
Общая схема расчленения разреза сеноманских отложений
Медвежьего месторождения выглядит следующим образом:
(сверху вниз): пласт ПК1 (песчано-алевритовый); пКа (глини-
сто-алевритовый пласт-разделитель); пласт ПК2 (алеврито-
песчаный); пКз (глинисто-алевритовый пласт-разделитель);
пласт ПК$ (песчаники и алевролиты).
Укрупненный пласт ПК1 или продуктивная пачка I состоит
из пластов ПК]1, ПК12, ПК]3, которые могут иметь слияния.
Вполне обычен вариант выделения ПК?, ПК12+3. Пласт ПК?
залегает в кровле сеноманской продуктивной толщи й уверенно
прослеживается по разрезам всех скважин. На каротажных
диаграммах характеризуется отрицательными значениями ам-
плитуды ПС и повышением показаний КС в газонасыщеннбй
части. Разрез представлен, в основном, алевритовыми порода-
ми и, реже, песчаными. Алевролиты обычно серые и светло-се-
рые, мелкозернистые, слабо сцементированные, глинистые,
участками сидеритизированные. Наблюдается горизонтальная
и прерывистая слоистость, которая обусловлена наличием про-
слойков темно-серой глины.
Алевритовая часть пород представлена угловато-окатанными
зернами кварца, полевыех шпатов, слюд и обмомками кремни-
стого состава. В качестве примеси присутствуют хлориты. Сре-
ди акцессорных минералов встречаются ильменит, эпидот, цир-
кон, сфен и т. д. Аутигенные минералы представлены сидери-
том и, реже, пиритом. Алевролиты характеризуются
преобладанием мелкоалевритовой фракции (от 20 до 50%) над
крупноалевритовой (10—35%), примесь песчаной фракции
редко превышает 10%, а содержание пелитовой фракции колеб- .
лется от 23,7 до 45,6%. Коэффициент отсортированное™ изме-
няется от 2,3 до 4,55. Преобладающие размеры зерен класти-
ческого материала — от 0,01 до 0,04 мм. Цемент пород, в основ-
ном, глинистый и представлен микрочешуйками каолинита с
примесью гидрослюд. Тип цементации базально-поровый и
пленочно-поровый.
Песчаники пласта ПК? широкого распространения не име-
ют и встречаются в виде маломощных прослоев. По полевому
описанию (скв. 6-н) песчаники светло-серого и серого цвета,
110
слабосцементированные, тонкозернистые, алевритовые, слюди-
стые, слабоглинистые, участками известковистые с тонкими
прослоями и линзами черной углистой, алевритистой .глины.
В. погруженных частях структур наблюдается появление глини-
стых прослоев толщиной от 1 до 3 м (Ныдинская площадь,
скв. 8 и 9; Медвежья площадь, скв. 6, 12, 13). Пласт имеет тол-
щины 3,6—10,2 м и однородное строение в присводовых сква-
жинах. На крыльях и периклиналях общие толщины увеличи-
ваются до 26 м. 
Глинисто-алевритовый пласт ПК1<2) располагается по разре-
зу ниже пласта ПК? и отделяет его от пласта ПК12+3. На
кривых временного тренда пласт удовлетворительно опознается
по всей площади месторождения. Верхняя граница его прово-
дится по смене высоких значений .кривых типов пород на более
низкие при переходе от песчанистых пород к глинистым.
В разрезах сводовых и присводовых частей месторождения
пласт сложен преимущественно глинистыми алевролитами. По
литологическому составу они аналогичны алевролитам пласта
ПК?, отличаясь от них как увеличением глинистости, так и
минералогическим составом глинистого материала. По данным
рентгеноструктурного анализа в глинах отмечается монтморил-
лонит в виде чешуек. В верхней и нижней частях пласта часто
фиксируются глинистые прослои толщиной от 2 до 10 м.
В Скв. 11 и 6 Медвежьей площади пласт почти нацело сло-
жен глинами серыми и темно-серыми; плотными, слюдистыми,
алевритистыми, участками сидеритизированными. Толщина
глинисто-алевритового пласта изменяется от 5,1 до 29, м на
Ныдинской площади и от 11,2 до 32,4 на Медвежьей площади.
Объединенный пласт ПК12+3 отмечается по разрезу ниже
глинисто-алевритового пласта и хорошо прослеживается по
площади всего месторождения. На диаграммах электрокарота-
жа характеризуется увеличением отрицательных значений ам-
плитуды ПС до 40—75 мВ и резко повышенными значениями
КС. На кривых тренда верхняя граница его четко проводится
по смене низких значений, соответствующих глинистым поро-
дам, на высокие (песчаные породы).
В литологическом отношении пласт сложен алевролитами
серыми и светло-серыми с зеленоватым оттенком, которые
обычно переходят в песчаники с прослойками и линзами глини-
стого материала. Слоистость ленточная, прерывистая. Алевро-
литы характеризуются преобладанием крупноалевритовой
фракции (25—35%) над мелкоалевритовой (20—30%) и значи-
тельным содержанием десчаной фракции (15—20%). Коэффи-
циент отсортированности— 1,94—3,83. Обломочный материал
пород представлен полуокатанными и угловатоокатанными
зернами кварца (50—55%), полевых шпатов (25—35%), слюд,
обломками кремнистых пород и хлоритов. Цемент обычно поро-
111
бого, пленочно- и базально-порового типов каолинитового со-
става с примесью гидрослюды и монтмориллонита, реже
встречается цемент карбонатного состава.
Песчаники пласта ПК2 —серые и светло-серые-, тонко-, ре-
же среднезернистые, неравномерно слюдистые, плитчатые,
слоистые, с линзами и прослоями каолинитово-гидрослюдистой
глины и углистого вещества. Сцементированность песчаников
слабая, только в участках с карбонатным цементом крепкая.
Слоистость и песчанистость горизонтальная. В скв. 3 Ныдин-
ской площади встречена линза песчаника серого крупнозерни-
стого с включением гравия и гальки эффузивных пород. Тер-
ригенный материал составляет .70—90% площади шлифа.
Размер зерен — 0,01—0,30 мм, преобладающий размер — 0,07—
0,16 мм. Форма зерен полуокатанная, а в участках с карбонат-
ным цементом — корродированная. Обломочный материал сло-
жен кварцем (50—70%), полевым шпатом (20—40%), облом-
ками пород (3—10%), слюдами (5%), хлоритом (5%). Зерна
полевого шпата (часто- калишпаты) в различной степени изме-
нены вторичными процессами, иногда полностью превращены
в глинистую породу. Листочки и чешуйки слюд (биотит, мус-
ковит) часто серицитизированы и гидратизированы. Зерна хло-
рита приурочены к участкам углисто-слюдисто-карбонатного
материала.
Из акцессорных минералов встречен циркон, сфен, эпидот,
гранат, рутил, рудные непрозрачные (магнетит +ильменит).
Аутигенные. минералы представлены редкими зернами лейко-
ксена и стяжениями пелитоморфного сидерита. Органика
наблюдается в виде обуглившихся растительных остатков,
приуроченных к глинистым линзам. Цементирующий материал
гидрослюдисто-каолинитового, реже карбонатного состава.
Глинистый цемент — микроагрегатного и микрочешуйчатого
строения. Тип цемента — поровый и базальный. Встречаются
открытые поры размером 0,08—0,12 мм'. Толщины пласта
ПК12+3 изменяются в пределах от 11 м до 32,6 м, причем мож-
но предположить закономерное уменьшение их от крыльев
структур к сводам. Во многих разрезах происходит разделение
пласта на ПК12 и ПК13. Глинисто-алевритовый пласт-разделй-
тель отделяет пачку I от укрупненного пласта ПКг- Он четко
фиксируется в центральной и южной частях Медвежьей пло-
щади, выделяясь дифференцированной кривой ПС и невысоки-
ми значениями КС (скв. 1, 8, 13, 19), -где разрез его сложен
глинами серыми и темно-серыми, алевритистыми, плотными,
с частыми тонкими прослоями и линзами светло-серого1 алеври-
та. Слоистость горизонтальная, прерывистая. Глины по составу
Гидрослюдистые с примесью монтмориллонита и каолинита.
Примесь алевритового материала составляет 20—30% и содер-
жит зерна кварца, полевых шпатов и слюд.
112
В разрезах остальных скважин обычно наблюдается фаци-
альное замещение глин алевролитами, реже песчаниками и не-
отсортированными породами. Глинистые прослои толщиной
от 2 до 6 м сохраняются в кровле и подошве пласта и по ним
отбиваются его границы. Алевролиты и неотсортированное по-
роды аналогичны описанным. В составе их терригенной части
заметно преобладание мелкоалевритовой фракций. Содержание
глинистого материала — 35—40%. Цемент пород — гидрослюди-
сто-каолинитовый, с примесью монтмориллонита и глинисто-
сидеритовый, порово-базального и базального типов.
Толщины пласта — от 5 до 27,8 м на Ныдинской площади и
от 10 до.32,2 м на Медвежьей площади. '
Пласт ПКг залегает по разрезу ниже гдинцсто-алевритового
пласта и четко прослеживается в пределах всего месторожде-
ния. Верхняя граница его характеризуется резкими отрицатель-
ными значениями амплитуды ПС (до 70 мВ) и положительны-
ми КС, особенно в газоносной части. Пласт сложен преимуще-
ственно песчаниками и алевролитами. С точки зрения
литологии он наиболее однороден по строению и выдержан по
площади из всех описываемых пластов. Исключение представ-
ляет разрез скв. 8 Медвежьей площади, где пласт ПК.2— это
алевролиты и глины (толщиной до 1 м), переслаивающиеся
между собой.
Макроописание показывает, что песчаники светло-серые,
слабосцементированные глинистым, реже карбонатным матери-
алом, с линзочками и прослойками темно-серой глины, с обуг-
лившимися растительными остатками (7—10%). В керне пес-
чаника скв. 14 Медвежьей площади наблюдается косая слои- '
стость под 20.—30° к оси керна. Под микроскопом видно, что
пластический материал составляет 60—90% площади шлифа.
Состав его: зерна кварца (40—65%) полуокатанной формы,
часто корродированные; полевого шпата (25—45%), причем
преобладают зерна калиевого полевого шпата, измененные в
различной степени (от малоизмененных до сильно пелитизиро-
ванных и серицитизированных); кремнистые и слюдистые об-
ломки пород (до 10%), хлорит (7—10%). Преобладает размер
зерен от 0,1 до 0,2 мм. Из акцессорных минералов присутству-
ют циркон, эпидот, гранат,.рудные непрозрачные минералы, из
аутигенных — лейкоксен. Цемент порового, пленочно-порового,
пленочного и базального типа. Цементирующий материал — гли-
ны каолинитового, реже гидрослюдистого и монтмориллонито-
вого состава, кальцит, и, совсем редко, хлорит. Поровый тип
цемента чаще всего связан с глинистым материалом, базаль-
ный— с карбонатным.
Алевролиты серые, светло-серые, разнозернистые, песчанис-
тые с глинистым цементом и линзочками темно-серой гидро-
слюдисто-каолинитовой глины. Обломочный материал под
8—1286	113
микроскопом представлен зернами кварца (56—65%), полевого
шпата (25—35%), обломками кремнистых пород (до 12%),
хлоритом и слюдой (до 5%). Преобладает размер зерен от
0,04 до 0,09 мм. Акцессорные минералы — эпидот, циркон; 'из
аутигенных — пелитоморфный и мелкозернистый сидерит. Це-
мент глинистый (гидрослюдистый и каолинитовый), порового
и базального типов.
Глины темно-серые, алевритнстые (25—30%), каолинит-
гидрослюдистого состава с микроагрегатным и чешуйчатым (с
беспорядочно ориентированным) строением. Содержат обуг-
ленные растительные остатки и стяжения сидерита. Переход
от глин к" алевролитам постепенный.
Толщина пласта изменяется в пределах Ныдинской площади
от 7 до 26,4 м, в пределах Медвежьей площади — от 9,6 до
29,4 м. Пласт может разделяться на пласты ПК21 и ПК22.
Глинисто-алевритовый пласт разделяет укрупненные пласты
ПК.2 и ПКз- Границы его удовлетворительно отбиваются порез-
кой дифференциации кривой ПС и уменьшению показаний КС
(глины и глинистые алевролиты). В пределах Ныдинской пло-
щади пласт представлен глинами и алевролитами, кЬторые в
разрезе чередуются. На Медвежьей площади в скв. 11, 1, 14, 19
алевролиты отмечаются чаще, глины — реже, подчиненное
значение имеют прослои песчаников. В скв. 8 (Медвежья пло- .
щадь) пласт сложен, в основном, глинами с маломощными
прослоями глинистых алевролитов в нижней части.
Алевролиты пласта серые и светло-серые, мелкозернистые.
Песчаная примесь составляет 2—3%. Состав пластического
материала: зерна кварца — 60—65%; полевого шпата — 20—
25%; хлорит — 5%; слюда 3,5%; обломки кремнистых пород —
5%. Преобладающий размер зерен — от 0,02 до 0,06 м. Цемент
гидрослюдистый базального типа (30—35%).
Глины темно-серые и серые, алевритовые, слюдистые, с
включениями обуглившегося растительного детрита, линз угля
(скв. 14 Медвежьей площади) и желтовато-серого сидерита.
По данным рентгеноструктурного анализа состав их каолини-
товый с примесью монтмориллонита и гидрослюды. В разрезе
глины чередуются с алевролитами и залегают в виде прослоев
и линз. В кернах глин скв. 14 Медвежьей площади наблюдает-
ся косая слоистость.	‘
Толщина глинисто-алевритового пласта колеблется в пре-
делах от 5 до 31,6 м (Ныдинская площадь) и от 18,3 до 30,8 м
(Медвежья площадь) .
Пласт ПКз фиксируется по разрезу ниже глинисто-алеври-
тового пласта. Скважинами обычно вскрывается только его
верхняя часть. Верхняя граница пласта особенно отчетливо
отбивается на кривых временного тренда по изменению значе-
ний типов пород в сторону их повышения, которое соответствует
114
песчаным породам. Вскрытая часть разреза пласта ПКз пред-
ставлена обычно песчаниками, реже — алевролитами с про-
слоями глин и известняков. Литологическое описание их дает-
ся по скв. 14 Медвежьей площади.
Песчаники серые мелкозернистые, алевритовые, слабоце-
ментированные, рыхлые с прослоями углистых глин и. включе-
ниями обуглившихся растительных остатков. Наблюдается
частое переслаивание светло-серых алевритов и глин. Отме-
чается косая и горизонтальная, слоистость (10—60%). По
данным рентгеноструктурного анализа глины состоят преи-
мущественно из каолинита с примесью монтмориллонита и
гидрослюды. Вскрытая толщина пласта — от 30 до 50 м. Пласт
может разделяться на пласты ПКз1, ПКз2 и ПКз3- Порядок в
идексации и номенклатура пластов модели-схемы позволяют
наглядно отобразить иерархичность системы газовая залежь
и, тем самым, так же как и раньше, избежать ошибок при рас-
членении и сопоставлении разрезов при решении задач промыс-
ловой геологии.
Неоднородность геологического строения залежи по разрезу
определяет ее неоднородность и по коллекторским свойствам,
что подтверждается результатами обработки лабораторных ис-
следований керна статистическими методами. Геологическое
обоснование задачи заключалось в решении следующих двух
вопросов: обусловливается ли* неоднородность строения разре-
за наличием продуктивных пачек с различными ФЕС и считать
ли средние значения параметров (например, пористости) по
продуктивным пачкам одинаковыми либо предположить, что
они различны? Нами проводились изучение, и сравнительный
анализ распределения (рористости по отдельности для каждого
из типов пород по всему разрезу залежи и по пачкам. Как из-
вестно, распределение пористости, в принципе, подчиняется
нормальному закону, поэтому в начале применялись следующие
критерии: построение гистограмм и полигонов распределения,
построение графиков на вероятностной бумаге, использование
асимметрии, эксцесса и их дисперсий. Предпочтение было отда-
но критериям Пирсона и Колмогорова. Анализ показал, что
распределение пористости всех типов пород (совместно) не отве-
чает нормальной модели-, в то время как эмпирические ряды
для каждой пачки в отдельности этой модели соответствуют.
Следовательно, можно предположить, что значения пористости
для каждой пачки цредставляют однородные выборки из нор-
мальных совокупностей. Статистическая , гипотеза, соотве-
ствующая второму вопросу задачи, предполагает, что случай-
ные значения пористости по каждый из пачек распределены
нормально со средними щ, ц2, Цз и заключается в сравнении
ряда средних Ц1 = Ц2 — Цз при альтернативе, что хотя бы
одно среднее существенно отличается от остальных. При реше-
8*	115
нии задачи с применением критерия, аналогичного крите-
рию Стью дента, была принята альтернатива неравенства
средних. Таким образом, различия в средних по пачкам обус-
ловлены не случайными причинами, а неоднородностью разре-
за по ФЕС.
Кроме того, достоверность такого расчленения подтвержда-
ется и другими исследованиями. А. В. Ежовой (1972 г.) на ос-
нове литологических (гранулометрический и минералогический
составы) и геохимических (малые химические элементы и ком-
плекс поглощенных катионов) данных при помощи алгоритма
«распознавания образцов», а также обобщенного расстояния
Махаланобиса и оценки его критерием Готелинга удалось вы-
делить в сеноманских продуктивных отложениях пачку мелко
водных морских осадков, соответствующую продуктивной пач-
ке I, и толщу преимущественно континентальных осадков, кото-
рая соответствует пачкам II, III.
Анализ теоретических аспектов и практика моделирования
за последние 10—15 лет, в том числе и на уникальных газовых
месторождениях Тюменского Севера, приводит авторов к выво-
ду о том, что выбор концептуальной модели как' основы для
построения промыслово-геологической и фильтрационной моде-
лей полностью определяется типом строения залежи. Действи-
тельно, с одной стороны, модель как статическая система
должна быть адекватна реальному объекту, с другой стороны,
как динамическая система должна адекватно отражать процес-
сы, происходящие в объекте в процессе разработки (прогноз
распределения давления, оценку движения пластовых вод и
Т. д.).
Известно три типа моделей [42, 55], хотя на практике обыч-
но используется только два. В модели I предполагается, что
вся залежь газодинамически едина и при газовом режиме раз-
работки распределение текущего пластового давления в ней
определяется темпом отбора газа, газопроводностью залежи в
разных ее частях, размещением добывающих скважин, геомет-
рией залежи» [55]. Многочисленные расчеты показывают, что
коэффициент газоотдачи (при газовом режиме) практически
не зависит от формы сетки скважин, поэтому последние разме-
щают в зонах с максимальными эффективными газонасыще-
ниями толщинами пластов, обычно вдоль оси структуры. Таким
образом, модель I характеризует массивный тип строения
залежи.
«В модели II принято, что залежь состоит из отдельных
газодинамически разобщенных между собой частей или линз.
В пределах каждой части залежи предполагается справедли-
вость модели I» [55]. По нашим понятиям, модель II соответ-
ствует залежи пластового типа. Анализ традиционных фильт-
рационных моделей (I и II) газовых залежей при разработке
116
sc
нефтесборной трубой о продольной щелью. Собранные нефтепродукты
направляется в разделочные резервуары для отделения от воды и
использования по назначение. Осадок из приямка откачивает на
иловые площадки, где его подсушивает, затем вывозят на свалку.
Имеется ловушки автоматизированные с электропневматическим
устройством КЭП-12У. По накоплении определенного слоя нефти дат-
чики, реагирующие на границу раздела фазы нефть-вода, приводят
в действие поворотные нефтесборные трубы и накопившийся продукт
удаляется; таким же образом автоматизируется удаление осадка из
приямков.
Обычно в нефтеловушках задерживается 60-70% содержащейся
в стоках нефти, ъ воде, выходящей из ловушки, остается около
100 мг/л.
Следует отметить, что горизонтальные нефтеловушки имеют
много недостатков. Они занимают много места, загрязняют выделе-
ниями атмосферу, поток воды в них распределяется неравномерно,
скребковые механизмы ненадежны в работе, степень очистки стоков
невелика, правильная эксплуатация сложна и не всегда выполняется
Поэтому у нас и за рубежом разрабатываются новые, более совер-
шенные конструкции нефтеловушек. В нефтеперерабатывающей про-
мышленности используют пруды-осветлители для доочистки путем
отстоя сточной и оборотной воды. Они представляют собой водоем,
в котором вода протекает с очень малой скоростью. Считается,
3	*
что для очистки 1 м/ч оборотной воды нужна активная поверхность
воды около 7-10 м о глубиной не менее I м до уровня осадка.
Большую сложность представляет очистка дна прудов от осадков.
Кроме того, слой нефти на поверхности пруда, испаряясь, загряз-
няет атмосферу, немаловажным является также то, что они зани-
мают большие площади земель. В новые проекты пруды-отстойники
ротаев, Е. М. Минский, В. Ф. Перепеличенко, Н. Г. Степанов,
А. Н. Тимашев, Ю. В. Фрумрон и др. Возможность моделиро-
вания залежи при помощи электроинтеграторов основана на
математической аналогии протекания фильтрационных и элект-
рических процессов (на сетках RC). Процесс расчета сводится
к решению нелинейных уравнений фильтрации (методом ли-
неаризации или «пошагового» решения) с переводом электри-
ческих величин в параметры пласта при помощи коэффициен-
тов пропорциональности и соблюдения условий подобия. В этой
связи, например, напряжению электрического тока ставится в
соответствие пластовое давление, силе тока — отбор газа —
сопротивлению — фильтрационное . сопротивление и емкости
конденсатора — удельная газонасыщенная емкость.
Прогресс в создании ЭВМ привел к развитию численных
методов интегрирования для решения двумерных уравнений
параболического типа. Методы Д. Дугласа и А. А.' Самарского
применительно к задачам фильтрации апробированы в работах
Ю. П. Коротаева, С. Н. Закирова, С. В. Колбикова.
Большие трудности заключаются в создании геологических
и геолого-газодинамических моделей, адекватных объекту добы-
чи газа, что обусловлено геологической неоднородностью пла-
стов, неопределенностью и явной недостаточностью геологичес-
кой информации. Впервые учет неоднородностй в статистичес-
ком плане сделан М. Маскетом при помощи экспоненциальной
функции распределения проницаемости при расчетах вытесне-
рания жирного газа сухим. В работах. Ю. П. Борисова,
М. М. Саттарова, И. Ф. Куранова, Б. Т. Баишева, В. С. Орло-
ва расчетная схема нефтяного пласта моделируется в виде
комплекса однородных слоев (трубок тока) одинаковой длины,
но различной проницаемости. Неоднородность оценивается лог-
нормальной и другими специальными, функциями распределе-
ния проницаемости. М. Л. Сургучевым учитывается не распре-
деление проницаемости, а функция параметра, представляюще-
го собой величину, обратную фильтрационному сопротивлению
трубок тока. Э. Д. Мухарский и В. Д. Лысенко используют в
качестве характеристики проницаемости III тип распределения
Пирсона, причем за основной параметр неоднородности прини-
мается квадрат коэффициента вариации. Подробный анализ
методов построения моделей и учета неоднородности приведен
в работе [3].
В литературе по газу одной из первых является работа
В. Г. Васильева с соавторами (1970 г.), в которой излагается
методика построения геолого-газодинамических моделей слож-
нопостроенных месторождений. В ее основу положен схемати-
ческий геологический профиль Вуктыльского месторождения.
Расчетная схема представлена пятью пачками, разбитыми на
слои. Слои гидродинамически связаны, но имеют различное
118
значение проницаемости и пористости. Они, в свою очередь,
разбивались на систему однородных блоков. Проницаемость
определялась при помощи датчика случайных чисел на ЭВМ,
а пористость — по регрессионному уравнению как функция ло-
гарифма проницаемости.
Профильная модель описывается в работе Ю. А. Полякова
с соавторами ('ЮТб г.) _на примере южной части Медвежьего
месторождения. В основу модели положен поперечный разрез
залежи, составленный по данным четырех разведочных . сква-
жин. Выделено 11 газонасыщенных пропластков (с различными
коллекторскими свойствами) и непроницаемыми, прослоями
между ними.
Таким образом, основой профильной модели служат геоло-
гические разрезы скважины, в которых выделены слои или ин-
тервалы с определенными фильтрационно-емкостными характе-
ристиками, последние получаются обычно экстра-интерполяци-
ей данных разведочных скважин. Целесообразность построения
модели определяется более- полным учетом геологических осо-
бенностей реальных залежей и имеющейся информации.
Наибольшее распространение в практических расчетах по-
лучили площадные модели, основу которых составляют карты
эффективных и общих толщин, а также пористости, газонасы-
щенности и проницаемости. Расчетная модель уточняется в
результате применения комбинации площадных моделей. Так,
например, при моделировании на УСМ-1 Вуктыльское и Мед-
вежье месторождения представлялись в виде единых пластово-
массивных залежей, условно разделенных на четыре продуктив-
ных пачки, различающиеся фильтрационными и емкостными
свойствами, т. е. четырьмя электрическими сетками, наложен-
ными друг на друга. Построение площадных моделей при уп-
руговодонапЪрном режиме осложняется, так как ГВК, ' как
правило, принимается вертикальным, что не соответствует ре-
альным условиям.
При решении задач избирательного обводнения залежей по
напластованию предложен способ построения модели cjjjhcto-
го пласта (вариант профильной), осйовднный на статистичес-
кой обработке материала и отличный от применяемых в разра-
ботке нефтяных месторождений. Продуктивный пласт (прямо-
угольный в плане) заменяется серией пропластков, например,
девятью пропластками для Медвежьего месторождения ’[36].
Распределение проницаемости описывается одной из известных
функций, причем число пропластков приравнивается к числу
интервалов статистического ряда ее распределения. Толщина
каждого пропластка определяется как произведение общей
эффективной толщины пласта на отношение числа определений
проницаемости этого пропластка к общему числу определений
проницаемости для всего пласта. Проведенные расчеты по
119
Рис. 7.6. Схема к определению эффективной вертикальной проницаемости
месторождения Медвежье.
а — замена объекта моделью; б —фильтрация пластовой воды в модели; 1 —глина;
2 — песчаник
На рис. 7.6 показана последовательность замены объекта мо-
делью. В объекте линзы глин различной протяженности, толщи-
ны и формы расположены произвольно в объеме. В модели лин-
зы правильной формы одного и того же размера расположены
упорядоченно. Необходимо отметить, что с точки зрейия реше-
ния задач геологического характера предлагаемая модель не-
адекватна объекту. Однако для определения вертикальной эф-
фективной проницаемости коллектора и последующей оценки
общего объема пластовой воды, внедрившейся в залежь в на-
правлении перпендикулярном напластованию, такой переход от
модели к объекту, по нашему мнению, допустим.
На рис. 7.6 пунктиром показан путь продвижения элемен-
тарного объема подошвенной воды: в объекте для конкретного
участка пласта; в модели для некоторого фиктивного варианта.
Последний найден как средний по вертикали и горизонтали
в пределах всей водоносной области, охваченной дренирова-
нием. При этом толщина и протяженность глинистых линз,
а также толщина проницаемых прослоев в модели равны сред-
ним значениям соответствующих величин по данным анализа
их в объекте.
ЛЗопоставление разрезов скважин на Медвежьем месторожде-
нии свидетельствует о том, что глинистые линзы значительно
лучше коррелируются по простиранию месторождения — с севе-
ра на юг. По-видимому, это связано с условиями формирования
залежи (палеорека). Отдельные глинистые прослои по прости-
ранию структуры прослеживаются иногда на 200—300 м и бо-
лее. Вместе с тем, вкрест простирания разрезы плохо коррели-
315
ного геологического смысла. Преодоление этого противоречия
должно стать основной проблемой построения математических
моделей.
Существует много видов ПГМ, расчетных схем и ГДМ. Их
удобно классифицировать как нульмерные, одномерные, дву-
мерные, трехмерные. К первым относятся наборы средних зна-
чений основных промыслово-геологических параметров, ко вто-
рым— модели геологического разреза единичной скважины,
Геологические профили, сводные геолого-статистические разре-
зы и модели «средней» скважины. Все они имеют распределен-
ные значения параметров по ординате (толщине разреза).
К третьим относятся геологические и промыслово-геологичес-
кие и соответствующие числовые модели физических полей (ре-
гулярные сетки), характеризующие пространственные законо-
мерности распределения параметров на плоскости. Трехмерные
модели — это системы горно-геометрических моделей (геологи-
ческих профилей и комплекса карт, блок-диаграмм и т. д.),
отражающих блочную модель-схему строения .залежи. Расчет-
ная схема и ГДМ представляет, в данном случае, систему
плоских, двумерных моделей с сопряжением сеточных обла-
стей по ординате (толщине разреза).
Нульмерные модели
Как известно, численные значения промыслово-геологичес-
ких параметров подчиняются четким вероятностным законо-
мерностям— законам распределения случайных величин. Теоре-
тические функции распределения широко используются в гид-
родинамических расчетах процесса обводнения или
проектирования и анализе разработки нефтяных месторожде-
ний <в известных методиках Ю. П. Борисова, М. М. Саттарова,
Э. Д. Мухарского, В. Д. Лысенко, И. Ф. Куранова, Б. Т. Баи-
шева, В. С. Орлова и др. В газовом деле они применялись при
решении вопроса оценки точности и надежности соедних значе-
ний параметров, а также в работах типа [48]. Изучение зако-
нов распределения промыслово-геологических и технологических
параметров необходимо для: описания, сравнения и классифи-
кации статистически неоднородных совокупностей (геологичес-
ких объектов); установления средних значений исследуемых
параметров и оценки их точности; прямого использования функ-
ций распределения плотностей вероятностей газогидродинами-
ческих расчетах (оценка продвижения пластовых вод, установ-
ление оптимального дебита скважин и т. д.).
Исследование статистических совокупностей таких парамет-
ров как пористость, проницаемость, проводимость, эффективная
толщина и т. д. обычно осуществляется по следующей схеме.
121
1. Построение гистограмм и полигонов распределения —
качественное, визуальное изучение совокупностей, эмпирических
функций распределения параметров.	।
2. Построение диаграмм квантилей на «вероятностной бума-
ге» с последующим определением параметров функций распре-
деления и оценкой согласия теоретической и эмпирической
функций распределения при помощи критериев Колмогорова и
Пирсона [15, 48р. С учетом трудоемкости вычислительных опе-
раций, все расчеты имеет смысл осуществлять только на ЭВМ.
Обширный промыслово-геологический материал с хорошей сте-
пенью точности описывается небольшим классом теоретических
функций распределения [48, 50]. Разработанный авторами дан-
ной работы алгоритм предполагает сопоставление эмпиричес-
кого распределения с шестью типами теоретических распреде-
лений, функции плотности вероятностей которых выглядит
следующим образом.
1.	Нормальное распределение
.	(*—а)2
f1(x) = -7Ue ™ .	(3.1)
У2ла	,
где а, о — параметры распределения (среднее и дисперсия).
2.	Распределение Максвелла
/2(х) = -1=-^)2е ( * ) 1,	(3.2)
у л \ h )	п
при х^а, где а — нижняя граница возможных значений пара-
метра (при х<а f(x)=O); h — характеризует разброс значений.
3.	Распределение Саттарова
/3(х)==-^|/4^е	(3.3)
ул r п	h
где а и h — параметры распределения, имеющие тот же смысл,
что и для распределения Максвелла.
4—6. Распределения: радикалонормальное, радикалокуби-
ческое, логнормальное
1	<»-а)а
/4.5>e(z/) = -l=e ™ ,	(3.4)
у 2ла
— з—
где у — соответственно Ух, Ух, 1пх для радикалонормального
радикалокубическсиго и логнормального распределений; а, о2 —
среднее и дисперсия.
Для нормального распределения параметры определяются
непосредственно по известным в статистике формулам,, для
распределения типа 4—6 — аналогично после соответствующего
122
преобразования y = f(x). Для распределения Максвелла и
Саттарова а и h находятся из систем уравнейий,'приведенных
в работе [3]. На Основе изложенного написана программа, поз-
воляющая рассчитать следующие важнейшие характеристики
эмпирического и теоретического распределений: среднее ариф-
метическое, размах выборки, дисперсию, среднее квадратичес-
кое отклонение, коэффициент вариации, асимметрию, эксцесс,
доверительные интервалы для среднего и дисперсии, энтропию.
Проверка соответствия эмпирического распределения теоре-
тическому осуществляется при помощи критериев согласия Кол-
могорова, Пирсона и Ястремского. На печать выводятся гра-
фики теоретической и эмпирической . функции распределения
плотностей вероятностей для визуального анализа. Может
возникнуть ситуация, когда состоятельной окажется гипотеза
о согласии эмпирической функции нескольким теоретическим
функциям распределения. В этом случае выбор «наилучшей»
функции производится двумя способами.
1. Предпочтение' отдается той теоретической функции, у ко-
торой разница между значениями теоретической и эмпиричес-
кой энтропий наименьшая.
2. При помощи критерия отношения правдоподобия по алго-
ритму последовательного сравнения гипотез по формуле Валь-
да [50].
Исследования, проведенные в различных нефтегазодобываю-
щих районах страны (в том числе на Медвежьем, Уренгойском,
Ямбургском и других месторождениях) показывают,. что зако-
ны распределения одних и тех же параметров в разных районах
носят достаточно общий характер. При этом установлены ана-
литические выражения таких важных параметров, как эффек-
тивная толщина, пористость, проницаемость. Например, нор-
мальному закону могут подчиняться распределения пористости
для песчаников и алевролитов. Проницаемость пород по керну.
распределена по закону Саттарова. Проницаемость по данным
ГИС — по логнормальному закону. Газонасыщенность распре-
деляется по радикалокубическому закону, а эффективная тол-
щина—по закону Максвелла [48, 50].
Одномерные модели
Как известно, наибольшее распространение в практике про-
ектирования и анализа разработки месторождений получили
площадные модели (расчетные сетки геологических полей).
Однако в связи с возникновением ряда задач в последнее вре-
мя большое внимание уделяется созданию расчетных схем 'с
использованием профильных моделей, наиболее полно отража-
ющих геологические особенности реальных залежей. Основой
профильной модели служат геологические разрезы единичных
123 .
Ка= 12,88 + 9,121gP0	(4.8)
при г = 0,75 и га=164, в котором использовалась выборка из
средних значение пористости (по керну) и относительного со-
'противления, полученных в интервалах разреза скважин1.
Статистический анализ уравнения показал его применимость
для оценки пористости в пределах от 23 до 40%, что более
соответствует распределению ее значений (см. рис. 4.1) по кер-
ну (лабораторные определения ТюменНИИГипрогаза).
Более .надежные результаты для построения зависимостей
f(a = f(P0) можно получить по керну «базовых скважин», про-
буренных на РНО, где его качество выше за счет улучшенной
технологии отбора, ошибка привязки минимальная в связи со
сплошным выносом и имеется геофизический контроль незави-
симыми методами (ГГКП, ЯМК). Для северной группы место-
рождений предложено уравнение
7<п= 11,56 + 10,451g Ро	(4.9)
при г = 0,91 и « = 41 (интервалы в скважинах Уренгой-110,
Ямбург-41 и 48);
авторы данной работы предлагают уравнение ’
Кп = 11,87+ 10,261g Ра	(4.10)
при г = 0,92 и /г = 41 (интервалы в скважинах Уренгой-110, Ям-
бург-41).
С точки зрения вычислительных операций уравнения одина-
ковы. Смысл предложения уравнения (4.10)—больше точек
(интервалов) по Уренгойскому месторождению, так как сено-
манская залежь Ямбурга не является аналогом Уренгоя (см.
разд. 6.2)> Аналогичные уравнения получены нами для Урен-
гойского и Ямбургского месторождений (табл. 4.1).
Коэффициент газонасыщенности для песчано-алевритовых
коллекторов определялся обычно по зависимостям между па-
раметром насыщения (Рн) и коэффициентом водо- или газона-
сыщенности, при этом необходимо знание удельного электри-
ческого сопротивления газоносного коллектора для случая его
полного водонасыщения при определенной пористости, что, как
уже отмечалось, представляет значительные трудности. Однако
по имеющимся данным (ЦЛ Главтюменьгеологии) было полу-
чено уравнение регрессии
рвп = ^/(0,88/^-13,04) ,	(4.11)
при г=0,74 и тг = 75 (выборка по керну Медвежьего, Уренгой-
ского и Комсомольского месторождений), позволяющее осуще-
1 Здесь и далее коэффициенты г имеют статистическую значимость на
основании их проверки по критерию rmin Романовского и z-преобразованию
Фишера.
138
необходимо иметь в виду, что можно построить, по крайней
мере, четыре модели изменения толщин продуктивных отложе-
ний.
Модель 1 предполагает, что все изменения толщин песчаных
и глинистых пропластков внутри объекта есть следствие фа-
циальных замещений. Модель 2 отражает реальные условия в
тех случаях, когда формирование отложений объекта шло сна-
чала путем заполнения впадин рельефа дна бассейна осадко-
накопления, а затем скорость седиментации стабилизировалась
на всей площади осадконакопления. В модели 3 учитывается
линейное увеличение или уменьшение толщин отложений объек-
та от скважины к скважине. Подошва объекта во всех сква-
жинах должна быть одновозрастной. Модель 4 представляет
собой комбинацию из моделей 3 и 2. Отложения продуктивной
толщи сеномана Медвежьего и Уренгойского  месторождений
характеризуются эрозионными врезами, фиксирующимися в
разрезе аномально высокими значениями толщин отложений
элементарных циклитов. На основе экспериментальных работ
к разрезам скважин, имеющих эрозионные врезы, относятся те,
в которых толщина отложений циклита превышает среднюю с
учетом ее среднего, квадратического отклонения. Под основным
репером, как и прежде, понимается кровля сеномана. Построе-
ние послойной модели геологического разреза проводится сле-
дующим образом. Если скважины с врезами обнаружены, то
необходим пересчет средней толщины отложений циклитов, при
котором данные скважины из рассмотрения исключается. Но-
вое значение средней толщины обозначаются как xt. Далее, до
глубины xt искомая модель строится с учетом модели 3 измене-
ния толщины, а с глубины xi до максимальной глубины — с уче-
том модели 2.	4
По-видимому, трудно ожидать, что в реальных условиях из-
менение толщины объекта будет соответствовать одной из четы-
рех моделей. Правильнее считать, что одна из этих моделей
является преобладающей. Таким образом, если нет априорных
предпосылок о принятии той или иной модели изменения тол-
щин, то следует строить четыре вида послойной модели геоло-
гического разреза.	'	.
Алгоритм построения модели по принципу
к о л л е к тор — неколлектор следую щ'и й.
1.	Дано некоторое число скважин для построения модели
(например, скважины одной УКПГ, двух и т. п.). По каждой
скважине заданы глубины кровли (граница турона—сенома,-
на) и подошвы (продуктивной пачки, циклита и т. д.) продук-
тивных отложений, а также кровли и подошвы каждого из
пропластков, слагающих разрез скважины.
2.	Проводится перевод глубин в палеоглубины относительно
кровли в результате .вычитания по каждой скважине глубины
.	125
кровли (сеномана) из глубины границ всех пропластков (для
моделей изменения толщины 1 и 2).
3.	Все разрезы скважин нормируются, т. е. палеоглубины
выражаются в долях или процентах от общей толщины (для
модели 3).
4.	Разрез каждой скважины квантуется с постоянным шагом
по всей исследуемой области. Шаг квантования 1 м, т. е. чуть
больше ошибки измерения границ пластов и пропластков гео-
физическими методами (для моделей 1 и 2) и через 2% (для
модели 3).
5.	По каждому сечению вычисляется вероятность (частота)
появления коллектора как отношение числа встреченных про-
пластков — коллекторов к общему числу скважин.
6.	Печатаются таблицы относительных глубин, частота встре-
чи коллектора и графики изменения этих частот с глубиной.
Алгоритм построения модели по типам по-
род — коллекторов аналогичен первому алгоритму, кро-
ме пп. 5—7. Выполнение указанных пунктов следующее.
5.	Разрез каждой скважины расчленяется на типы пород —
пропластки с определенными признаками, например:'1) некол-
лекторы; 2) коллекторы с проницаемостью до 0,1 мкм2; 3) кол-
лекторы с проницаемостью 0,1—0,5 мкм2; 4) коллекторы с про-
ницаемостью свыше 0,5 мкм2. Пропластку коллектору присваи-
вается ранговый номер 1, пропластку коллектору с проницае-
мостью до 0,1 мкм2 — номер 2 и т. д. В программе предусматри-
вается до шести ранговых номеров типов пород.
6.	По каждому сечению вычисляется вероятность появления
ранговых номеров к общему числу скважин.
7.	Печатаются 'таблицы относительных глубин, частот встре-
чи'определенных ранговых, номеров (от 1 до 6) и графики из-
менения этих частот с глубиной.
Алгоритм построения модели на основе
распределения важнейших пром ы слов онгео ло-
гических параметров следующий.
1.	Аналогичен п. 1 описания первого алгоритма.
2.	По каждой скважине заданы глубины кровли (граница
турона—сеномана) и подошвы (подошва продуктивной пачки,
цикла и т. д.), а также кровли и подошвы каждого из интерва-
лов, в которых определены пористость, проницаемость, газона-
сыщенность, а также кровля и подошва пропластков — некол-
лекторов.
3—	4. Аналогично пунктам первого алгоритма.
5.	Разрез каждой скважины квантуется с постоянным ша-
гом 2 м (средняя толщина одного пропластка — коллектора на
месторождении) — для моделей 1 и 2 и через 2% —для моде-
ли 3.
6.	По каждому сечению вычисляются средние значения по-
126
рйстос^и, проницаемости, параметров mh и kh, коэффициентбв
песчанистости и их доверительные интервалы.
7.	Печатаются таблицы относительных глубин значений пе-
речисленных параметров и строятся графики их распределения
по разрезу с учетом доверительных интервалов.
Рассмотрим как решается одна из возможных задач. Как
известно, важнейшим показателем геологической неоднородно-
сти служит степень прерывистости' пластов, которая оказывает
весьма существенное влияние на процесс- разработки. Таким
образом, кроме оценки степени изменчивости фильтрационных
и емкостных свойств пластов по разрезу следует установить
вероятный размер линз неколлекторов, которые будут препят-
ствовать движению флюидов.
Построим серию моделей типа коллектор — неколлектор с
учетом границ мезоциклитов, тогда верхней границей первой
модели будет кровля сеномана, а нижней границей — подошва
мезоциклита I. Для второй и третьей модели верхними грани-
цами станут соответственно кровли мезоциклитов II и III, а
нижними границами —их подошвы. На кривых распределения
вероятностей появления коллекторов по разрезу выделим зо-
нальные интервалы с пбстоянным шагом через 1 м толщины,
т. е. не менее оценки точности и отбивки границ пластов по
каротажу. Для определения размера линз некоДлекторов и их
количества воспользуемся следующим алгоритмом.
Пусть в пространстве R задано конечное множество точек
Al={mi}, 4=1, 2, .... k. На этом множестве задана функция
принимающая значение 0, если в точке т, встречен не-
коллектор и 1 — если в rrii — коллектор. Задача состоит в том,
чтобы выделить связанные точки, определить количество вы-
деленных связных областей и их размеры. С этой целью постро-
им на множестве М. симплициальное покрытие 5={5Д, / =
= 1, 2... К. Вершинами любого Sj являются элементы множе-
ства М. Область SzeS. считается связной, если из любой верши-
ны симплекса Sj = Sz можно найти путь по ребрам симплексов
в любую другую вершину симплекса Sk^S1, причем все точки
найденного пути принадлежат одному классу (в данном слу-
чае либо все-точки класса 0, .либо класса 1). Для каждой вы-
деленной связной области подсчитываются площадь, которая
приводится к площади круга и площади квадрата, т. е. если
So — площадь области, то условный радиус круга 7? = yS0/n,
условная сторона квадрата Л = У50. Программа выдает на пе-
чать размеры и количество линз коллекторов в каждом зональ-
ном интервале. Таким образом, реальные глинистые тела
принимаются нами в первом приближении за «линзы», некол-
лекторов и оцениваются радиусом круга и стороной квадрата,
тогда как на самом деле они имеют более сложные фигуры.
127
Если возникает необходимость картирования этих тел, to про-
граммой предусматривается выдача на печать номеров скважин,
по которым можно оконтурить их положение в плане.
Приведем анализ результатов решения задачи по разрезам
скважин УКПГ-1 Медвежьего месторождения (рис. 3.1). Моде-
ли строились по разрезам 18 скважин. Распределение коэффи-
циента песчанистости показывает, что большая часть значений
содержания коллекторов — 40—74%. По разрезу наблюдаются
три зоны повышенных значений содержания хорошо проницае-
мых коллекторов, которые свидетельствуют о наличии трех пес-
чаных пластов, характеризующих проницаемые части мезоцик-
литов. Границы мезоциклитов можно оценить примерно так:
подошва первого мёзоциклита фиксируется на глубине 44 м от
кровли сеномана, а подошва второго мезоциклита — на глуби-
не 36 м, что вполне соответствует средним толщинам
(42 и 44 м) мезоциклитов, границы которых были выделены
по системной методике (см. разд. 2). Анализ всех кривых
распределения параметров показывает, что наиболее диффе-
ренцирована кривая проницаемости. Для определения участ-
ков разреза, наиболее перспективных для продвижения воды,
воспользуемся расчетами вероятных размеров лйнз-неколлек-
торов. Например, первый максимум проницаемости попадает
в интервал глубин 23—25 м; линзы неколлекторов отмечены
в скв. 102—105, 113, 114, 121. В целом наблюдается общая за-
висимость числа линз в определенном интервале от их разме-
*п.%	^лесч	*пр,мкм2	кг,% • „A.I/m
О 15 30 45 0,4 0,6 0,8	0	0,4 0,8 1,2 1,6 2 0	30 60 90 0 0,1 0,2 0,3
Рис. 3.1. Геолого-статистический разрез сеноманской залежи района
УКПГ-1 Медвежьего месторождения (врезы встречены в скв. 102, 105).
128
ров, причем с увеличением числа линз увеличивается их про-
тяженность от 1 до 4 км.
Двумерные модели промыслово-геологических полей —
расчетные схемы процесса разработки
Площадная или плоская геолого-газодинамическая модель
представляет собой совокупность полей промыслово-геологичес-
ких и физических (технологических) параметров, выраженных
в виде равномерных прямоугольных сеточных областей. На
стадии проектирования разработки (из-за недостатка информа-
ции), а также для залежей относительно простого геологическо-
го строения обычно достаточно построения следующего комп-
лекса полей-сеток: структурной поверхности кровли залежи;
поверхности газоводяного контакта; полей газонасыщенной по-
ристости, проницаемости, газопроводимости, газонасыщенной
емкости, отборов газа, давлений и фильтрационных коэффици-
ентов. В период анализа разработки появляетсяд возможность
рассматривать залежь как систему, состоящую из трех-четырех
продуктивных пачек (сеноманские отложения). В этом случае
указанный комплекс сеточных областей (полей) строится для
каждой пачки в отдельности. В результате учета взаимодейст-
вия между сеточными областями разных пачек при решении
задач достигается возможность перехода от плоской (двумер-
ной) к объемной (трехмерной) модели.
Обычно при построении площадных моделей исходная ин-
формация выступает в виде карт промыслово-геологических и
технологических параметров [25]. При реализации задач в си-
стеме автоматизированного комплекса все данные заносятся и
хранятся в памяти ЭВМ в специализированной базе данных
[2,32].
Рассмотрим последовательность основных операций по мо-
делированию процесса разработки газовой залежи (типа
Медвежьего месторождения). Входная информация, необходи-
мая для осуществления расчетов, поступает из базы данных и
формируется на магнитных носителях в виде равномерных се-
ток, каждый блок которых характеризуется присущими ему
значениями промыслово-геологических и технологических пара-
метров. Для создания сеточной области газонасыщенная пло-
щадь месторождения Медвежье была разбита равномерной
сеткой (NxxNy) на 885 элементов (15X59 = 885). Здесь Nx =
= 15 — число столбцов сетки по оси х, Nv — число строк сетки
по оси у. Шаг по осям х и у принят равным 2 км. Построение
сетки осуществлялось путем разнесения информации, получен-
ной в произвольно заданных точках (скважинах), в узлы рав-
номерной сетки программным путем, при помощи итерационно-
9-1286	129
интерполяционного метода, суть которого заключается в сле-
дующем.
Из физических соображений задавались определенные зна-
чения соответствующих параметров' в углах прямоугольника
(области определения). Это необходимо для сведения задачи
экстраполяции вне многоугольной области к задаче интерполя-
ции (для исключения нереальных значений на границе обла-
сти) .
На втором этапе значения параметров, полученных в <;кважи- .
нах, сносились в ближайшие узлы. В случае, если к какому-
то узлу тяготело несколько скважин, то использовалось сред-
нее значение из их параметров.
На третьем этапе делался обход сетки с вычислением
значений в узлах по следующему правилу. Если узел содер-
жал первоначальную (скважинную) информацию, то его значе-
ние сохранялось. Если узел не содержал скважинной информа-
ции, то просматривалась вначале строка, содержащая узел, и
выбирался ближайший узел слева, затем — справа. То же
самое осуществлялось по столбцам: верхний узел, затем —
нижний. Значение параметра в искомом узле определялось как
средневзвешенное по расстояниям до выбранных узлов.
После первоначального обхода полученное поле параметров
обычно недостаточно адекватно реальному, поэтому проводился
повторный обход (итерация) с учетом изменившихся значений.
Итерация повторялась до тех пор, пока
[шах | fki} |—max | fk-'i} |] < е,	(3.5)
где k, k—1 — номера итерации; е — заданная точность итера-
ционного процесса.
Аналогичным образом создавались сеточные модели Урен-
гойского, Ямбургского и других месторождений. На рис. 6.12,
6.13 приведены сеточные аналоги газонасыщенных полей этих
месторождений. Сетка Уренгойского месторождения; например,
представлена 4361-м элементом, при Ух = 89 и Ау = 49, с шагом
по осям х и у равным 2 км. Выделены: Ен-Яхинская, Песцовая
и Уренгойская площади, а также зоны размещения УКПГ.
Конструкция моделей предусматривает в случае необходи-
мости переход к представлению залежи в виде объемной моде-
ли, т. е. как пространственной сетки.
По изложенной методике А. С. Гацолаевым, В. П. Горохо-
вым, Л. Н. Семеновой для указанных месторождений построе-
ны сеточные области всех параметров, необходимых для реше-
ния задач разработки. Современная теория разработки газо-
вых месторождений, описывающая процессы, протекающие в
залежи, основывается на интегрировании двумерных уравнений
при неустановившейся фильтрации жидкости и газа [48]. Вви-
ду сложности описания процесса фильтрации данная задача в
130
общем случае не имеет аналитического решения. В связи с
прогрессом в развитии ЭВМ она реализуется на основе числен-
ных методов интегрирования параболических уравнений не-
установившейся фильтрации жидкости и газа, которые разли-
чаются аппроксимацией уравнений, условиями устойчивости и
количеством операций одношагового цикла. К их числу
относятся явный и неявный методы, потоковая прогонка, мето-
ды Д. Дугласа, А. А. Самарского и др. Наиболее перспективен
при решении задач фильтрации неявный метод. Его преиму-
щества заключаются в относительной простоте программной
реализации, безусловной сходимости, устойчивости, максималь-
ной приближенности в физическом смысле к описываемому
процессу фильтрации. К недостаткам относится то, что темп
сходимости заранее непредсказуем и возможны значительные
затраты машинного времени.
Процесс описания двухфазной фильтрации основан на одно-
временном решении системы уравнений фильтрации газа и во-
ды по неявной схеме итерационными методами.
Для газовой залежи
hp
,	z (о)	д Г kh др2Л д	Г kh др2 1
akmd	'у	= т- - . . . . -х— +	—: , . , -754- — cq.	(3.6)
dt	<Эх Lp- (р) z (р) 2ох J 1 ду	(Р) 2 (р) 2ду J 4	v '
Для законтурной области
тд (hBp)  д / kBhB дрв \	д / kBhB дрв
dt	дх \ рв	дх ]	ду \ |1В	ду
(3-7)
Для распределения толщины водонасыщенных пластов в га-
зовой части залежи
д (	^Рв ) |	( ^В^В ^Рв	Г /	gj
дх \ рв дх ) ду \ |iB ду ) J т *
dh =
Здесь k, а, т, h — коэффициенты проницаемости, газонасыщен-
ности, пористости и эффективной газонасыщенной толщины
пласта соответственно; р — давление в точке пласта с коорди-
натами х и у в момент времени; t; ц, z— соответственно коэф-
фициенты динамической вязкости и сверхсжимаемости газа при
давлении р и пластовой температуре; cq — коэффициент, учи-
тывающий источники и стоки флюидов.
Указанные уравнения записывались как для всей залежи
Медвежьего месторождения, так и для выделенных продуктив-
ных пачек и решались в различных вариантах — совместно или
отдельно с учетом вертикальной проводимости флюидов. В ито-
ге проделанной работы по моделированию процесса разработ-
ки выполнен расчет по анализу и три варианта прогноза изме-
9*
131
нения технологических показателей разработки и обводнения
залежи [48].
Трехмерные модели
Построение трехмерных моделей, наиболее полное отража- .
ющих структуру залежи, — весьма актуальная проблема при
изучении сложнопостроенных газовых месторождений. Вполне
очевидно, что работа над созданием трехмерной геологической
модели должна начинаться с создания ее информационной мо-
дели, под которой нами понимается в первом приближении
каталог глубин залегания в разрезах скважин ЭЛЦ и МЦ
(стратиграфическая модель), продуктивных пачек и пластов-
разделителей (промыслово-геологическая модель). Таким обра-
зом, первый этап построения трехмерной модели залежи тесно
связывается с проблемой расчленения и корреляции продуктив-
ных отложений, так как прежде чем моделировать, следует
установить структуру (внутреннюю геометрию) залежи.
Второй этап построения модели заключается в анализе, вы-
боре и обосновании комплекса геологических и промыслово-
геологических параметров из общего числа (порядка 50), кото-
рые обеспечивают решение практически всех важных задач
промысловой геологии. Далее проводится расчет параметров
для тех элементов (циклитов, пачек, пластов) в разрезах сква-
жин, которые нужны для решения конкретной задачи. На этом
этапе заканчивается построение информационных моделей как
структурной основы для трехмерных моделей геологической, про-
мыслово-геологической и фильтрационной систем. Машинная реа-
лизация методики построения информационных моделей осуще-
ствлена в ТюменНИИГипрогазе, а ее результаты (информаци-
онные модели) функционируют в АСУ ТП РМ.
Третий, заключительный этап построения трехмерной моде-
ли — построение горно-геометрических моделей и расчетных
(математических) схем. Первые модели включают различного
рода карты, схемы корреляции, сводные геологические разрезы,
геолого-статистические разрезы, геологические профили и блок-
диаграммы. Их принципиальное отличие от традиционной гео-
логической графики заключается в учете качества коллекторов
на разных структурных уровнях организации залежи. Для этой
цели нами предложена универсальная классификация пород —
коллекторов сеноманских залежей [19], изложенная в разд. 5.
Модели и результаты решения практических задач внедрены в
геологических службах производственных объединений. Вторые
модели представляют собой систему сеточных областей; струк-
турной поверхности кровли залежи; поверхностей начального
и текущего ГВК.’ плоскостей (срезов) залежи на разных рас-
стояниях от начального ГВК, структурных поверхностей кровли
132
пачек коллекторов и пачек разделителей; полей газонасыщен-
ности, пористости, проницаемости, газопроводимости, емкости,
отборов и давлений. Решение задач разработки осуществляется
в ПО Уренгойгаздобыча, а также в ТюменНИИГипрогазе и его
Уренгойском филиале (алгоритмы и программы В. П. Горохо-
ва, А. С. Гацолаева и Л. Н. Семеновой).
Таким образом, реализуются концептуальные фильтрацион-
ные модели I—III на созданной авторами данной работы ин-
формационной основе и горно-геометрических моделях.
4. ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
ЗАДАЧ МОДЕЛИРОВАНИЯ
4.1.	ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ
В условиях интенсивного вовлечения в разработку газовых
месторождений Тюменской области очень остро встает пробле-
ма получения непрерывной (поинтервальной) информации о
коллекторских свойствах продуктивной толщи по разрезу каж-
дой скважины. Основным источником такой информации слу-
жат результаты промыслово-геофизических исследований, так
как керн при бурении добывающих скважин практически не
отбирается, а данные газогидродинамических исследований,
как правило, искажены вследствие недостаточного освоения
призабойной зоны.
Из проводимого на Медвежьем, Уренгойском и других газо-
вых месторождений комплекса промыслово-геофизических ис-
следований наибольшей полнотой и представительностью отли-
чается электрометрия, в частности, боковое электрическое зон-
дирование (БЭЗ). Эти данные можно использовать при опре-
делении фильтрационно-емкостнЫх свойств (ФЕС) исследуемых
отложений. В последние годы обработка материалов ГИС ус-
пешно осуществляется -на ЭВМ, что позволяет в значительной
степени снизить долю субъективизма и резко повысить опера-
тивность получения промыслово-геологических данных о зале-
жи. Кроме того, применение ЭВМ позволяет создавать базы
данных, информационно-поисковые системы и проводить реше-
ние задач промысловой геологии и разработки в автоматичес-
ком режиме.
В ТюменНИИГипрогазе (Н. А. Туренков, А. Н. 'Кирсанов,
3. Д. Ханнанов, Н. Н. Кирсанов и др. (1981 —1987 гг.) разра-
ботаны методики определения ФЕС на ЭВМ, учитывающие
специфику геолого-геофизических условий разрабатываемых
залежей и отличающиеся сравнительной простотой вычисли-
133
тельного алгоритма. Методические подходы, реализованные на-
ми применительно к сеноманским и неокомским залежам Мед-
вежьего, Уренгойского, Ямбургского и Вынгапуровского место-
рождений, распространяются и на другие месторождения при
условии достаточного количества данных для установления
статистических зависимостей и расчета комплекса уравнения
связи геофизических характеристик и коллекторских свойств
пласта.
Главная цель авторов заключалась в разработке и созда-
нии информационного обеспечения для решения задач промыс-
ловой геологии и разработки на уровне автоматизированной
системы моделирования (АСМ) отраслевого института и АСУ
ТП РМ производственного объединения по добыче газа.
Постановка и реализация проблемы потребовала решения
следующих задач:
1)	установление аналитических петрофизических зависимо-
стей, получение регрессионных уравнений типа «керн — керн»,
«керн — геофизика», «геофизика-геофизика» и исследование
возможностей перехода от геофизических характеристик и
коллекторским свойствам пласта;	<
2)	создание алгоритма оценки ФЕС на ЭВМ и его про-
граммная реализация;
3)	создание алгоритма оценки точности прогноза индиви-
дуальных (по одному интерпретируемому интервалу) значений
пористости, газонасыщенности, проницаемости и других пара-
метров;
4)	оценка сходимости полученных результатов с данными
по керну;
5)	оценка универсальности полученных уравнений.
Последние три задачи можно объединить под общим наз-
ванием оценки точности методики определения параметров или
эталонирования результатов обработки материалов ГИС.
В свою очередь, оценка точности параметров связана с такими
проблемами, как стандартизация промыслово-геологической
информации, создание систем контроля качества этой инфор-
мации и оптимизация степени изученности залежи на разных
стадиях ее изучения (см. разд. 6).
4.2.	УСТАНОВЛЕНИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИХ И ЭМПИРИЧЕСКИХ
ЗАВИСИМОСТЕЙ ФИЛЬТРАЦИОННО-ЕМКОСТНЫХ СВОЙСТВ
ПОРОД —КОЛЛЕКТОРОВ ОТ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ
Крайне ограниченный процент выноса керна, а также про-
пуски интервалов, сложенных рыхлыми породами, при его
подъеме ставят перед геологами труднейшую задачу получе-
ния достоверной непрерывной информации, по разрезу каждой
134
скважины на любой стадии изучения месторождения, начиная
с составления проекта и в период анализа разработки место-
рождения.
В настоящее время (Б. Ю. Вендельштейн, В. Н. Дахнов,
Р. А. Резванов, М. М. Элланский и другие) подробно изучены
различные связи типа «керн — керн», «керн — геофизика», по-
лучены удовлетворительные аналитические зависимости между
емкостными и петрофизическими параметрами методами мате-
матического моделирования, предложены и опробованы разно-
образные методики определения фильтрационно-емкостных
свойств газоносных коллекторов. Сеноманские отложения изу-
чались с этих позиций В. X. Ахияровым, Г. С. Кузнецовым,
Е. И. Леонтьевым, А. Я- Малыхиным, В. В. Масленниковым,
Г. Ф. Пантелеевым, Н. С. Романовской, Ю. Г. Тер-Саакяном,
Ф. 3. Хафизовым и др. Наличие в большинстве случаев тесных
статистических связей между геофизическими параметрами
указывает на то, что изменение различных физических полей
вызвано одними и теми же причинами — изменчивостью свойств
горных пород, а именно: пористости, проницаемости, остаточной
водонасыщенности и т. д. Таким образом, возникает возмож-
ность использовать для определения ФЕС ограниченное число
промыслово-геофизических методов и остановить свой выбор
на наиболее разработанном и эффективном. В основу методик
был положен метод бокового электрического зондирования,
позволяющий, в частности, определять удельное электрическое
сопротивление горных пород (УЭСП) с учетом техники его из-
мерений и технологии проводки скважин.
В качестве исходного геофизического параметра использо-
вано «относительное» сопротивление Ро.
Prt = PllPH = -^-^- = ^i	(4.1)
Рв Рвп Рв
где Рп— параметр пористости; Ри — параметр насыщения;
рвп — удельное электрическое сопротивление пласта при
100%-ном водонасыщении; рв —удельное электрическое сопро-
тивление пластовой воды; рп— то же, газонасыщенного пласта.
Использование при определении ФЕС относительного сопро-
тивления (Ро) наиболее перспективно, так как для применения
других методик требуется значение рвп, определение которого
практически затруднено или вообще невозможно (например, для
неокомских отложений Уренгойского месторождения) из-за
сильной изменчивости коллекторских свойств по площади.
В работах ,[26, 39] показано, что в основе всех статистичес-
ких связей параметра. Ро с пористостью и нефтегазонасыщен-
ностью пород лежит величина объемного водонасыщения
<0в=^овКп=(1-/Гт)Кп,	(4.2)
135
где Ков — коэффициент остаточнОго водонасыщения; Кг— коэф-
фициент нефтегазонасыщения; Кп— коэффициент открытой
пористости.
Вследствие указанного, представляет несомненный интерес
поиск статистической связи Ро непосредственно с коэффициен-
том объемного газонасыщения коллекторов (коэффициентом
эффективной пористости) Л+ф-
®г = -Кпэф = ЯДп-	(4.3)
Так, например, для ’ сеноманских отложений Уренгойского
месторождения уравнение регрессии (по керну) имеет вид ги-
перболы
Кпзф = 28,02-(4.4)
г о
при г=—0,89 и п = 73;
Ро для Ямб^ургского месторождения
/<П9ф = 27,04-^	.	(4.5)
при г = —0,84 и п=69;
для Заполярного и Медвежьего месторождений имеются
аналогичные уравнения гиперболического вида.
При решении некоторых практических задач обычно возни-
кает необходимость знания в отдельности коэффициентов га-
зонасыщенности и открытой пористости. Прежде всего отметим,
что для нахождения коэффициента открытой пористости была
найдена (на керне) его связь с параметром Ро в виде уравне-
ния регрессии.
Кп^ 18,67+ 7,621g Ро	(4.6)
при г = 0,84 и п = 51 (месторождение Медвежье) и
Кп= 19,1+7,23 lgP0	(4.7)
при г = 0,75 и п = 57 (Уренгойское месторождение).
Различие уравнений объясняется только количеством зна-
чений в совместной выборке. Для расчета уравнения (4.7) до-
бавлены дополнительные данные из «Подсчета запасов Урен-
гойского месторождения, 1970 г.».
Исследуем уравнение (4.6) с точки зрения промысловой
геологии и анализа регрессий. Свободный член линеаризован-
ного уравнения логарифмического типа (а= 18,67%) показыва-
ет значение пористости (Кп) при условии, что ему соответству-
ет Ро—0. Практически величина а означает, что линейная
экстраполяция до Ро = 0 не имеет смысла, и что в данном слу-
136
Частость, %
Рйс. 4.1. Гистограммы распределения пористости по керну Медвежьего и
Уренгойского месторождений для зависимости P0=f(Kn)
а — Уренгой, число определений л=623; б — Медвежье, и=739; в — Медвежье, Урен-
гой, л=57
чае проявляется некоторая нелинейная связь. Коэффициент
Ь = 7,62 (тангенс угла наклона прямой линии регрессии) пока-
зывает среднюю скорость изменения значения пористости в
связи с изменением величины Ро на одну единицу. Таким об-
разом, величину а =18,67%, можно считать нижним теорети-
ческим пределом открытой пористости при использовании урав-
нения. На рис. 4.1 приведена гистогра'мма пористости при оп-
ределении связи Po = f(Kn). Следует отметить, что все образцы
отбирались неравномерно и не обеспечивали случайность и од-
нородность выборки. Однако сравнение этой гистограммы с
таковой для выборки, превышающей исходную в 14 раз (лабо-
раторные определения ТюменНИИГипрогаза), показывает их
принципиальное сходство, т. е. породы — коллекторы с пори-
стостью 22—25% имеют в разрезе Медвежьего месторождения
явно подчиненное значение. Добавим, что определение в прак-
тических расчетах параметра через УЭС пласта (R — размах
которого 4—400 Ом-м) дает нижний предел пористости кол-
лектора порядка 26—27% и верхний предел 44%,
Полностью аналогичные результаты получены и на основе
анализа уравнения (4.7) для сеноманской залежи Уренгойского
месторождения.
Таким Образом, зависимость Кп от параметра Ро можно
считать достаточно обоснованной (на керне) для оценки пори-
стости по заданным уравнениям. Заметим, однако, что оба
уравнения имеют тенденцию к систематическому, хотя и незна-
чительному, завышению значений пористости по сравнению с
их распределениями по керну. Поэтому на основе материалов
«Подсчета запасов Уренгойского месторождения, 1979 г.» было
получено уравнение
137
Ка= 12,88 + 9,121gP0	(4.8)
при г = 0,75 и га=164, в котором использовалась выборка из
средних значение пористости (по керну) и относительного со-
'противления, полученных в интервалах разреза скважин1.
Статистический анализ уравнения показал его применимость
для оценки пористости в пределах от 23 до 40%, что более
соответствует распределению ее значений (см. рис. 4.1) по кер-
ну (лабораторные определения ТюменНИИГипрогаза).
Более .надежные результаты для построения зависимостей
f(a = f(P0) можно получить по керну «базовых скважин», про-
буренных на РНО, где его качество выше за счет улучшенной
технологии отбора, ошибка привязки минимальная в связи со
сплошным выносом и имеется геофизический контроль незави-
симыми методами (ГГКП, ЯМК). Для северной группы место-
рождений предложено уравнение
7<п= 11,56 + 10,451g Ро	(4.9)
при г = 0,91 и « = 41 (интервалы в скважинах Уренгой-110,
Ямбург-41 и 48);
авторы данной работы предлагают уравнение ’
Кп = 11,87+ 10,261g Ра	(4.10)
при г = 0,92 и /г = 41 (интервалы в скважинах Уренгой-110, Ям-
бург-41).
С точки зрения вычислительных операций уравнения одина-
ковы. Смысл предложения уравнения (4.10)—больше точек
(интервалов) по Уренгойскому месторождению, так как сено-
манская залежь Ямбурга не является аналогом Уренгоя (см.
разд. 6.2)> Аналогичные уравнения получены нами для Урен-
гойского и Ямбургского месторождений (табл. 4.1).
Коэффициент газонасыщенности для песчано-алевритовых
коллекторов определялся обычно по зависимостям между па-
раметром насыщения (Рн) и коэффициентом водо- или газона-
сыщенности, при этом необходимо знание удельного электри-
ческого сопротивления газоносного коллектора для случая его
полного водонасыщения при определенной пористости, что, как
уже отмечалось, представляет значительные трудности. Однако
по имеющимся данным (ЦЛ Главтюменьгеологии) было полу-
чено уравнение регрессии
Рвп = Ап/(0,88Ац-13,04) ,	(4.11)
при г=0,74 и тг = 75 (выборка по керну Медвежьего, Уренгой-
ского и Комсомольского месторождений), позволяющее осуще-
1 Здесь и далее коэффициенты г имеют статистическую значимость на
основании их проверки по критерию rmin Романовского и z-преобразованию
Фишера.
138
Таблица 4.1. Петрофизические зависимости сеномана. Основные уравнения
Параметр	Месторождение			Уравнение	п		Г				т		м		Время при менения			-	1 ип бу ГСЕСГО	
																				ра створа
Открытая	Медвежье		1)	/(„=18,67+7,62 1g Ро		51		0,84		2,07		4,11		13,56		До	1987	г.		РВО
пористость,			2)	/С„= 11,87+10,26 1g Ро		41		0,92		1,62		3,17		9,78		С	1987	г.		РНО
%			3)	К„= 11,56+10,45 1g Ро		41		0,92		—		—		—		с	1986	г.		РНО
	Уренгойское		4)	/<„=19,10+7,23 1g Ро		57		0,75		2,63		5,25		17,04		До	1984	г.		РВО
			5)	Кп= 12,88+9,12 1g Ро		164		0,70		2,60		5,09		17,58		С	1984	г.		РВО
			2)	Ко= 11,87+10,26 1g Ро		41		0,92		1,62		3,17		9,78		с	1988	г.		РНО
	Ен-Яхинская площадь		6)	/(„=13,30+9,27 1g Ро		. 65		0,78		2,31		4,53		15,86		с	1986	г.		РВО
	Ямбургское		7)	К„= 15,29+7,881g Ро		69'		0,76		2,65		5,19		17,76		с	1985	г.		РВО
			8)	/(„=8,55+12,20 1g Ро		25		0,94		—		—		—		с	1986	г.		РНО
			9)	/<„=7,40+112,52 1g Ро		20		0,92		1,89		3,70		12,23		с	1988	г.		РНО
	Заполярное		Ю)	/(„=16,77+6 1g Ро		80		0,81		1,82		13,61		11,72		с	1983	г.		РВО
	Медвежье		Н)	7(г=81,64-91,43/Р„		93		—0,96		5,80		11,72		23,71		ДО	1987	г.		РВО
			12)	1g сг)„= 1,57—0,49 1g р„		29		—0,94		1,10		2,15		39,22		с	1987	г.		РНО
Газонасы-	Уренгойское		13)	/<г=77,40—99,1/Р„		93		—0,94		7,77		15,26		31,48		До	1983	г.		РВО
щенность, %			14)	Кг=82,30-710,51/Р»		74		—0,94		7,70		15,09		26,06		До	1986	г.		РВО
			15)	1g сбв= 1,48—0,45 1g р„		32		—0,96		1,10		2,15		36,44		С	1986	г.		РНО
			12)	1g сов=1,57 —0,49 1g р„		29		—0,94		1,10		2,15		39,22		с	1986	г.		РНО
	Ен-Яхинская площадь		15)	1g <ав= 1,48—0,45 1g р„		32		—0,96		1,10		2,15		36,44		с	1986	*г.		РНО
Продолжение табл. 4.1
Параметр	Месторождение	Уравнение	п.	Г	sx	т	м	Время применения	Тип бурового раствора
	Ямбургское	16) ^=84,29—739,31/Ро	61	—0,86	9,06	17,93	26,76	С 1985 г.	РВО
		17) 1g сов= 1,52—0,48 1g рп	45	—0,97	1,15	2,25	36,30	С 1986 г.	РНО
		15) 1g а>в= 1,48—0,45 1g рп	32	—0,96	1,10	2,15	36,44	С 1986 г.	РНО
		18) Яг= 164,28—2827,70//G	400	—0,95	6,70	13,30	19,48	С 1986 г.	РНО
	Заполярное	19) /<г=78,64—890/Ро	96	—0,89	8,24	16,23	25,22	С 1983 г.	РВО
Эффектив-	Медвежье	20) Лпэф=28,О2—266,85/Ро	73	—0,89	4,02	7,86	41,22	С 1983 г.	РВО
ная порис-									
тость, %	Уренгойское	То же	73	—0,89	4,02	7,86	41,22	С 1983 г.	РВО
	Ен-Яхинское		73	—0,89	4,02	7,86	41,22	С 1986 г.	РВО
	Ямбургское	21) Кпзф=27,04—306,43//’о	69	—0,84	4,19	8,21	42,14	С 1985 г. .	РВО
	Заполярное	22) Кпэф=24,58—313,41/Ро	96	—0,86	3,42	6,70	34,27	С 1983 г.	РВО
Проницае-	Медвежье	23) 1g йпР = 0,18+0,10 Кпэф	378	-0,94	2,23	5,05	8,41	С 1981 г.	РВО
мость, мкм*									
у	Уренгойское	24) 1g Апр=0,12+0,10 К„эф	102	0,94	2,30	4,60	15,33	С 1983 г.	РВО
	Ен-Яхинское	25) 1g 6Пр = 0,02+0,11 Кпэф	144-	0,93	2,24	4,39	7,99	С 1986 г.	РВО
	Ямбургское	26) lg*np=0,12+0,ll К„эф	326	0,96	2,01	3,98	3,45	С 1985 г.	РВО
	Заполярное	27) 1g &пр=0,14 + 0,11 Кпэф	361	0,93	2,52	6,17	3,31	С 1983 г.	. РВО
ствить переход к определению Кг через параметр Рн по уравне-
ниям регрессии.
АВ = 81,64——,	(4.12)
К г —77 ,40(4.13)
при г=—0,96, /1 = 93 и г =—0,94, и = 359 соответственно для
Медвежьего и Уренгойского месторождений.	z
Анализ гипербол (4.12) и (4.13) показывает, что в первбм
случае верхний предел работы уравнения, т. е. максимальный
предел газонасыщенности интерпретируемого пропластка; со-
ставляет 81,64%. Во втором случае он составляет 77,4%. Следу-
ет также отметить малую дифференциацию сопротивлений во-
доносных пластов (1—3 Ом-м) для значительного диапазона
изменения Ап= (20—38%) при определении рВц, а следователь-
но и Ря (4.12) и (4.13). Кроме того, при определении Аг через
Рв параметр рЕП является промежуточным и вносит'свою погреш-
ность в общую оценку Кт-
С учетом изложенного для Уренгойского месторождения
была найдена (на керне) зависимость Кг непосредственно
с параметром
Ро в виде уравнений
Аг=82,30 —f	(4.14)
Ро
при г — —0,94, и = 74;
Кг = —28,14—52,431g Ро	(415)
при г=0,93, л = 74( Уренгойское месторождение):
К„=—27,86+ 48,931g Ро	(4.16)
при r=0,92, п= 111 (Ен-Яхинская площадь).
Аналогичные уравнения получены для Заполярного и Ям-
бургского месторождений (см. табл. 4.1). Отметим, что в тече-
ние последних лет в практику подсчета запасов месторождений
Западной Сибири сотрудниками Главтюменьгеологии внедря-
ется методика определения газонасыщенности (апробированная
в ГКЗ СССР) по зависимости рп=/(ыв), построенной по дан-
ным скважин на РНО (Федоровское, Урьевско-Поточное, Ям-
бургское, Уренгойское и др.). Установлена устойчивость этой
связи для однотипных нефтегазовых комплексов целых регио-
нов. Доказывается, что использование данных центрифугирова-
ния при определении Ков приводит к занижению Кт. Для Мед-
вежьего месторождения авторами предложено уравнение рег-
рессии для определения Кг
141
lg(6B= 1,52- 0,471gpn.	(4.17)
Аналогичные уравнения получены для Уренгойского и Ям-
бургского месторождений (см. табл. 4.1).
Вопросы определения проницаемости горных пород при по-
мощи геофизических методов усиленно разрабатываются. Одна-
ко решение задачи в общем виде пока не найдено. Последнее
связано с тем, что проницаемость пород зависит от многих
факторов (открытой и эффективной пористости, глинистости,
степени укладки зерен, отсортированности и т. д.). Поэтому
оценка проницаемости осуществляется в результате нахожде-
ния корреляционно-регрессионных зависимостей коэффициента
проницаемости (£пр) с различными параметрами, определенны-
ми по керну и геофизике. Для определения проницаемости се-
номанских залежей предлагается универсальная зависимость
связи /гПр от эффективной пористости (по керну). Показатель-
ные зависимости линеаризуются в виде уравнений регрессии.
1g Апр = 0,18-Д- 10,38Япэф	(4.18)
при г=0,94, п = 370 (Медвежье месторождение); '
lgA?np = 0,12+10,83АГпэф	(4.19)
при г=0,94, п=102 (Уренгойское месторождение);
lg£np = 0,02 Д 11,45/(ПЭф	(4.20)
при г=0,93, п— 144 (Ен-Яхинская площадь).
Необходимо отметить, что зависимости' подобного типа (с
незначительной разницей в коэффициентах уравнений) харак-
терны также для Заполярного и Ямбургского месторождений,
что свидетельствует о наличии в них реального физического
смысла. Таким образом, установленные нами зависимости
уравнения регрессии, имеющие физическое и статистическое
обоснование, позволяют осуществить переход к поинтервально-
му определению пористости, газонасыщенности, эффективной
пористости, проницаемости и производных от них параметров
по разрезу скважин по данным промысловой геофизики (метод
БЭЗ).
4.3.	АЛГОРИТМ ОЦЕНКИ ^ИЛЬТРАЦИОННО-ЕМКОСТНЫХ
СВОЙСТВ ПОРОД—КОЛЛЕКТОРОВ НА ЭВМ
Рассмотрим принципиальную схему операций, связанных с
подготовкой вычислительного алгоритма определения ФЕС по
данным БЭЗ и создания базы промыслово-геологической ин-
формации на примере сеноманских залежей Медвежьего и
Уренгойского месторождений.
142
1.	Определение удельного электрического сопротивления по-
род (УЭС) по комплексу БЭЗ с целью вывода уравнения рег-
рессии. Для этого по разрезам скважин было проинтегрировано
порядка 700 газонасыщенных интервалов.
2.	Анализ систематизации результатов обработки данных.
Установлено, что отсутствие зоны проникновения отмечается по
всем сеноманским продуктивным отложениям северной группы
месторождений. Причина этого явления обусловлена минера-
логическим составом туронских глин (преобладание
монтмориллонита), покрывающих сеноман. При интерпретации
материалов БЭЗ отмечено также (в 40% от объема выборки)
наибольшее проникновение фильтрата бурового раствора в
пласт (не более двух диаметров скважин), причем, в основном,
наблюдалось повышающее проникновение.
3.	Получение уравнений регрессии между УЭС и истинными
значениями геофизических характеристик (кажущиеся сопро-
тивления, снятые с градиент-зондов разной длины, удельное
сопротивление раствора, вмещающих интерпретируемый про-
пласток пород и др.). Всего' было получено и проанализировано
более 200 уравнений, из которых был выбран комплекс из 30—
35 уравнений (коэффициенты корреляции от г = 0,85 до г = 0,99),
позволяющий с наибольшей достоверностью прогнозировать ве-
личину УЭС (рп) как функцию вида
Рп = /(Л, Рр, Рк°>48. Рк1-88. Рк2’25. Рк4-28. 4).	(4.21)
I
с различными вариантами для месторождений.
4.	Получение уравнений регрессии, описывающих связи
между УЭС и коллекторскими свойствами (уравнение типа
«геофизика — керн»). Определение одних ФЕС параметров че-
рез другие (уравнения типа «керн — керн»). Оценка тесноты
связи полученных уравнений (вычисление коэффициентов кор-
реляции и оценка их значимости по z-преобразованию Фишера
и Гтш — критерию Романовского); вычисление коэффициентов
уравнений и построение их доверительных интервалов; оценка
точности прогнозируемого параметра.
5.	Составление алгоритмов и программ определения ФЕС по
данным электрометрии с использованием полученных цепочек
уравнений регрессии от геофизических параметров пласта.
В результате специальных работ по оценке точности опреде-
ления рп (случайная погрешность) и оценке влияния метода оп-
ределения рп на величину запасов (систематическая погреш-
ность) появилась возможность значительно сократить комплекс
уравнений регрессии по определению рп. В настоящее время
(табл. 4.2) комплекс уравнений включает до 10—12 уравнений
по Уренгойскому и четыре-пять уравнений по другим место-
рождениям, не в ущерб точности и надежности оценки рп.
143
Глава XI
ПОДСЧЕТ ЗАПАСОВ ПОПУТНЫХ ПОЛЕЗНЫХ
ИСКОПАЕМЫХ И КОМПОНЕНТОВ
В нефтяных и газовых месторождениях помимо основных полезных
ископаемых содержится много сопутствующих им компонентов, извле-
чение которых из состава основного полезного ископаемого или же их
непосредственная добыча приводят к существенному повышению рента-
бельности разработки месторождения в целом, способствует охране окру-
жающей среды и достижению безотходной технологии производства.
В соответствии с [35] к попутным полезным ископаемым относятся
самостоятельные минеральные комплексы, добыча которых может быть
рентабельной при разработке основного полезного ископаемого, а к по-
путным компонентам — заключенные в полезных ископаемых минералы,
металлы и другие химические элементы и их соединения, которые не
имеют определяющего значения для промышленной оценки месторожде-
ний, но при переработке полезных ископаемых могут быть рентабельно
извлечены и использованы в народном хозяйстве. Согласно [35], все
попутные полезные ископаемые и компоненты подразделяются на три
группы.
К первой группе относятся полезные ископаемые, образующие само-
стоятельные пласты, залежи или рудные тела в породах, вмещающих
основное полезное ископаемое. В нефтяных и газовых месторождениях
к этой группе относятся подземные воды, содержащие повышенные
концентрации иода, брома, бора и других полезных компонентов, рассо-
лы ископаемых солей, подземные воды, участвующие в обводнении сква-
жин, если они пригодны для водоснабжения, извлечения из них ценных
компонентов или для бальнеологических целей.
Ко второй группе причисляют попутные компоненты, образующие
собственные минералы, которые при обогащении могут быть выделены
в самостоятельные концентраты или промпродукты, а в отдельных слу-
чаях накапливаются в продуктах обогащения основных компонентов
в количествах, допускающих их последующее извлечение на экономичес-
ки рациональной основе. В эту группу включены растворенные газы неф-
тяных залежей и конденсаты газовых и газоконденсатных залежей.
В третью группу входят различные примеси в минералах основных
и попутных компонентов и, в частности, попутные компоненты, при-
сутствующие в нефти и газе и выделяемые лишь при их переработке,
а также заключенные в подземных минерализованных водах или рассо-
лах.
В число попутных компонентов третьей группы в нефтях и биту-
мах входят: сера (в виде сернистых соединений), ванадий, титан, никель
и другие: в свободном и растворенном газе — этан, пропан, бутаны, сера,
аргон, гелий, азот, углекислый газ, ртуть. В подземных водах нефтяных
и газовых месторождений — иод, бром, соединения магния, калия, бора,
лития, рубидия, цезия, стронция, германия и др.
Изучение и геолого-экономическая оценка попутных полезных иско-
паемых и компонентов производятся на всех стадиях геологоразведочных
191
Алгоритмы составлены с учетом геолого-физических особен-
ностей продуктивных отложений и системы «пласт — скважина»
(характер проникновения фильтрата бурового раствора в
пласт, толщина пластов — пласты ограниченной и неограничен-
ной толщины, различие в диаметрах скважин и т. д.). Опреде-
ление параметров для Медвежьего и Уренгойского месторожде-
ний осуществляется по следующей схеме:
1)	рассчитывается УЭС как функция вида (4.21);
2)	определяется Ро как
(4.22)
л   Рп   Рп .
°	Рв	0,28*
3)	через Ро определяется открытая пористость по уравнени-
ям (4.6) и (4.7);
4)	удельное сопротивление водонасыщенной породы для
интерпретируемого интервала определяется как функция пори-
стости по уравнению (4.11);
5)	по значениям УЭС газонасыщенного интерпретируемого
интервала и сопротивления водонасыщенного пласта при том
же классе пористости определяется параметр насыщения (4.1)-,
6) определяется коэффициент газонасыщенности по уравне-
ниям (4.12) и (4.13);
7) эффективная пористость (объемная газонасыщенность)
определяется как произведение Ка на Кг,
8) рассчитывается проницаемость как функция эффектив-
ной пористости по уравнениям (4.18) и (4.19).
Для сеноманской залежи Уренгойского месторождения та-
кая схема алгоритма существовала до 1983 г., для Медвежьего
месторождения — до 1987 г. С 1983 г. схема была усовершенст-
вована (исключены некоторые промежуточные параметры) и
служила типовой для Уренгойского, Заполярного и Ямбургско-
го месторождений.
Определение параметров происходит следующим образом
(например, Уренгойское месторождение):
1)	рассчитывается УЭС как функция вида (4.21);
2)	определяется Ро из уравнения (4.1), где рв=^),28; 0,32 и
0,30 Ом-м соответственно для Уренгойскогр, Заполярного и
Ямбургского месторождений;
3)	через Ро определяется открытая пористость по уравнению
(4-8);
4)	газонасыщенность также определяется через Ро по урав-
нению (4.14);
5)	эффективная пористость определяется как произведение
Ка на Кг,
6)	проницаемость определяется как функция эффективной
пористости по уравнению (4.19).
10—1286
145
С 1987 г. по Медвежьему, а с 1988 г. по Уренгойскому, Ям-
бургскому и другим месторождениям применяется общая схема
основного алгоритма:
1)	рассчитывается УЭС как функция вида (4.21);
2)	определяется Ро. из уравнения (4.1), где рв=0,28; 0,30
и 0,34 для Медвежьего, Уренгойского, Ямбургского месторож-
дений и Ен-Яхинской площади (0,34);
3)	через Ро определяется открытая пористость по уравнению
(4.10) для Медвежьего месторождения;
4)	через УЭС (рп) определяется объемная влажность, на-
пример, по уравнению (4.17) для Медвежьего месторождения;
5)	находится Кав и Кт из уравнений
Ков = сов/7<п,	(4.23)
Кг=1— Ков;	(4.24)
6)	эффективная пористость определяется как произведение
Кп на ЛЛГ;
7)	проницаемость определяется как функция эффективной
пористости, например, по уравнениям (4.18) — (4.20) для Мед-
вежьего, Уренгойского месторождений и Ен-Яхинекой пло-
щади;
8)	рассчитывается КпэфНзф и kapHa$ по каждому пропласт-
ку;
9)	оцениваются классы коллекторов по универсальной клас-
сификации, в основу которой положена зависимость Требина —
Ханина;
10)	рассчитываются общая и эффективная газонасыщенные
толщины, коэффициент песчанистости;
11)	рассчитываются средневзвешенные по эффективной га-
зонасыщенной. толщине параметры Лп, Кг, Кпаф, &пр и ЗЖпэзДэф
и 2&пр#эф (в целом по разрезу скважины);.	/
12)	рассчитываются эффективные газонасыщенные толщины
в натуральном и процентном измерениях, 2/<пэф#эф и 2/гпрЯЭф
для каждого класса коллектора.
4.4. ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ ПРОМЫСЛОВО-ГЕОЛОГИЧЕСКОЙ
ИНФОРМАЦИИ
Постановка задачи с позиций системного подхода
В процессе изучения залежей накапливается огромный
объем информации о структурных особенностях, морфологии,
вещественном составе, коллекторских и других свойствах гео-
логических объектов (пластов, пачек). Основные источники ее
получения — промысловая геофизика, методы газогидродинами-
146
ки, керн. При достижении главной цели промысловой геоло-
гии — построении геологических, промыслово-геологических и
геолого-газодинамических моделей залежей и' их объектов —
происходит обобщение первичной информации. Особенность
промысловой геологии, как и других геологических наук, за-
ключается в том, что ее койечная продукция — геологические
сведения, т. е. геологическая информация.
При последовательном изучении геологического строения
залежей на разных стадиях освоения месторождений накапли-
вается опыт по созданию оптимального комплекса методов,
технических и Организационных средств изучения залеж.ей, со-
ответствующих особенностям их использования йа различных
объектах. В конечном итоге создается единая методологичес-
кая система построения геологических промыслово-геологичес-
ких, и геолого-газодинамических моделей залежей. Иными
словами, осуществляется стандартизация, проявляющаяся в
определенных требованиях, которым должны отвечать конеч-
ная продукция, технические и организационные средства про-
изводства и методы их использования. Частные случаи приме-
нения стандартизации — выбор и определение характеристик
той или иной продукции, методов контроля и измерений, техни-
ческих требований, характеризующих качество продукции и
т. д. [ 11, 54].
Отсюда понятно, что улучшение качества продукции и
обеспечение его оптимального уровня — одна из основных це-
лей стандартизации. Эта цель реализуется в следующих основ-
ных задачах стандартизации [54]:
1)	определение единой системы показателей -качества про-
дукции, методов и средств контроля и испытаний;
2)	установление норм, требований и методов в области про-
ектирования и производства продукции с целью обеспечения ее
оптимального качества и исключения многообразия видов, ма<
рок и типоразмеров;
3)	развитие унификации промышленной продукции как важ-
нейшего условия специализации производства, комплексной ме-
ханизации и автоматизации производств.
Рассмотрение этих задач с точки зрения промысловой гео-
логии и ее (Продукции (геологической информации) позволяет,
в свою очередь, в первом приближении сформулировать сле-
дующие задачи:
1)	создание методов экспериментальной оценки первичной
геологической информации как методов оценки измеренных и
расчетных значений параметров;
2)	оценка точности методик получения первичной информа-
ции;	.
3)	определение методов и средств контроля точности рас-
счетных параметров, полученных по разным методикам;
10*	147
4)	разработка методов повышения точности первичной и
вторичной (обобщающей) информации;
5)	разработка алгоритмов управления качеством продукции;
6)	определение возможности создания единой системы кон-
троля качества информации в НИИ отрасли и АСУ ТП разра-
ботки месторождений в производственных объединениях по
добыче газа;
7)	интерпретация геологической информации как товарной
продукции с экономических позиций.
Таким образом, стандартизация в промысловой ч геологии
невозможна без специальных исследований по оценке надеж-
ности тех или других методических решений. В этой связи
оценка точности информации — одна из основных проблем в
изучении геологического строения залежей, без которой трудно
или невозможно судить о точности подсчета запасов, анализа
разработки и т. д. Оценка точности информации — важный
критерий научно-обоснованной стандартизации в промысловой
геологии.
Оценке точности определения отдельных параметров зале-
жи и общей величины запасов посвящено значительное коли-
чество работ. Их анализ показывает, что исследования ведут-
ся в целом по трем-четырем направлениям.
В работах Б. Ю. Венделыптейна, Г. М. Золоева, Н. В. Ца-
рева, В. Н. Дахнова, Р. А. Резванова, Н. В. Фармановой,
М. Г. Латышевой, Т. Ф. Дьяконовой (1985—1990 гг.) рассмат-
ривается оригинальная система определения надежности и
контроля качества данных ГИС, используемых для подсчета
запасов нефти и газа. Дается оценка достоверности параметров
(методика статистической обработки, анализ исходной проме-
жуточной информации и конечных результатов обработки),
изучаются требования к промыслово-геофизическим и петрофи-
зическим материалам, представляемым в ГКЗ. Следует под-
черкнуть принципиально иное решение вопроса выбора мето-
дики определения параметров, которое не зависит от наличия
эталонной выборки, полученной на керновом материале. Реше-
ние основано на связи между точностью определения ФЕС пла-
стов и эффективностью их разделения на продуктивные и водо-
носные.
Второе направление исследований возникло во ВНИИНеф-
ти в начале 60-х годов (Е. Ф. Фролов и др.) как методика оцен-
ки точности определения параметров, в которой учитывается
методика получения и представительность первичной информа-
ции, способы подсчета запасов объемным методом, методы
геометризации залежей и некоторые другие факторы. Любая
количественная характеристика (параметр) залежи рассматри-
валась как случайная величина, ошибка которой подчиняется
148
нормальному закону распределения. Таким образом, точность
определения параметра оценивается средней квадратической
ошибкой (стандартом) в абсолютном или относительном ви-
де, характеризующей величину доверительного интервала,
внутри которого с вероятностью Р = 0,68 находится истинное
значение параметра.
В связи с работами Н. Е. Быкова, Р. А. Егорова, А. Я- Фур-
сова и других, характеристики определения параметров, кото-
рые соединяют в себе одновременно оценки изменчивости тех
или иных параметров с объемами и качество информации о
них, рекомендуются как универсальные показатели степени
изучения залежей.
Третье направление работ связа'но с модификациями объем-
ного метода подсчета запасов, когда по каждой скважине сна-
чала определяются удельные эффективные нефтегазонасыщен-
ные объемы или удельные запасы, а потом производится их
геометризация. Методики оценки точности Г. А. Габриэлянца,
А. М. Бриндзинского и Н. Р. Ковальчука, Н. С. Предтеченской
отражают основные особенности этих модификаций.
Четвертое направление исследований (О. Г. Баркалая,
А. Н. Лапёрдин, А. Н. Кирсанов) относится к оценке точности
промысловых параметров, таких как давление и температура
на устье и забое скважин, плотность и сжимаемость газа
и т. д.	,»
В данной работе оценка точности информации рассматрива-
ется в трех аспектах: 1) оценка точности методик определения
ФЕС залежи; 2) оценка точности подсчетных параметров и
величины запасов (см. разд. 5); 3) оценка степени изученности
залежей на разных стадиях их освоения (см. разд. 6). Оценка
ошибок промысловых параметров'приведена в работе [16] и
в табл. 4.3.
Ошибки (погрешности) промыслово-геологических призна-
ков или параметров можно разделить на две основные группы.
Первая группа — технологические ошибки, характеризующие
точность определения индивидуальных значений параметра в
отдельных точйах (интервалах) разреза. Они обусловлены
ошибками экспериментов, измерений, т. е. техническими ошиб-
ками и собственно технологическими ошибками, зависящими
от способа производства информации, т. е. методики определе-
ния параметров. Вторая группа — ошибки, связанные с геоло-
гической неоднородностью, изменчивостью распределения па-
раметра в объеме залежи. Они представляют собой так назы-
ваемые погрешности геометризации, в особенности, если учесть,
что геометризации подлежат признаки и параметры формы,
свойств и внутренней структуры залежей. Эти погрешности
носят экстраинтерполяционный характер.
В связи с подходом к залежи как к сложной промысловб-
149
Таблица 4.3. Погрешности определения промысловых параметров
газовых месторождений
Параметры	Погрешность (±) опреде- ления параметра		Максималь- ная погреш- ность (по Е. Ф. Фроло- ву). %
	Северо-Став- ропольское (по О. Г. Бар- ка лая)	Медвежье, Уренгойское	
Давление газа на устье, МПа	0,007	0,014		
Давление газа на забое, МПа	0,010	0,016	
Пластовое давление, МПа	—	0,12	1—2
Температура на устье, °C	0,5	0,5	—
Пластовая температура, °C	—	5	3—5
Температура на забое, °C	2,1	2	—
Плотность газа, % Сверхсжимаемость газа	0,0025	0,002 	—
	0,0010	0.0012	 	
Дебит газа, %	—	0,5	5
Глубина скважины, м	2	1,4	—
Коэффициент а	—	20—50	—
Коэффициент b	—	30—70	—
Проницаемость, %	—	60	—
геологической системе оценка точности должна проводиться,
по крайней мере, на трех уровнях ее иерархического строения:
образец — пропласток — пачка. Так, например, при подсчете
'запасов вполне понятно требование перехода от параметров
образцов керна к параметрам однородных интервалов разреза
(пропласткам), потом к параметрам отдельных разрезов сква-
жин и, наконец, к параметрам по залежи или ее части. Отсюда
и возникает задача оценки параметров на разных уровнях
строения залежи.
Технологические ошибки измерения и определения
параметров
В процессе работы над выбором алгоритма оценки ФЕС
залежи и созданием банка промыслово-геологической инфор-
мации появляются вопросы оценки точности методики опреде-
ления параметров, включая эталонирование результатов обра-
ботки материалов ГИС. Необходимость их решения определя-
ется задачами стандартизации информации в рамках АСУ ТП
разработки месторождения и устанавливается инструкциями.
Учет ошибок (погрешностей) измерения и определения па-
раметров, т. е. ошибок первичной информации, базируется на
трех основных принципах: методах аналогии, теории случайных
ошибок измерений и математической статистике. В последнее
150
время успешно развиваются методы, основанные на теории не-
четкости (размытых множеств) и‘теории информации [1, 15,
37].
Различаются три основных типа ошибок первичной инфор-
мации: систематические и случайные ошибки, а также промахи
(грубые ошибки).
Систематические ошибки возникают за счет неточности фор-
мул, методов и моделей, которые положены в основу определе-
ния (расчета) параметров. Они устраняются или уменьшаются
введением поправок, размер которых должен быть равен аб-
солютной величине систематической погрешности, а знак —
быть обратным знаку этой погрешности. Систематическая по-
грешность рассматривается в качестве меры «правильности»
метода измерения или методики расчета параметра: меньше
погрешность — правильнее метод [49]. Она подразделяется на
две группы:
1) погрешность известного происхождения и величины (по-
правки);
2) погрешность известного происхождения и неизвестной ве-
личины.
Случайные погрешности (ошибки результатов измерений,
различных коэффициентов, технологических данных) присутст-
вуют в каждом измерении или определении параметра. Они
неустранимы, но могут быть уменьшены до желаемой величи-
ны, причем знак погрешностей всегда остается неизвестны^.
Случайная погрешность служит мерой точности оценки пара-
метра: меньше погрешность— точнее оценка.
Грубые ошибки или промахи появляются в работе при за-
писи результатов измерения, расчетов или небрежности, невни-
мательности при их исполнении. Они должны быть обязатель-
но устранены.
Оценка точности методики определения ФЕС по материа-
лам ГИС осуществляется различными способами.
1.	Графическое сопротивление параметров, полученных по
данной методике с параметрами по керну. Используется график
вида y=f(x), где # —параметр по геофизике, а х—параметр
по' керну. В случае отсутствия случайных и систематических
погрешностей все точки дблжны лежать на биссектрисе коор-
динатного утла.
2.	Сопоставление гистограмм и полигонов распределения
параметров по керну и геофизике. Оценка соответствия прово-
дится также визуально.
3.	Использование корреляционно-регрессионного и диспер-
сионного анализа.
4.	Использование связи между точностью определения пара-
метров (по каждой из конкурирующих методик) и оценкой их
влияния на величину (и дифференциацию) запасов.
151
Авторы данной работы предлагают для широкого внедрения
третий и четвертый способы, причем если в случае применения
корреляционно-регрессионного и дисперсионного анализа нали-
чие эталона обязательно, то применение четвертого способа
позволяет обходиться без эталонной выборки керна или урав-
нения (см. разд. 5.3).	z
Известно, что схема оценки точности любого параметра
строится в соответствии со схемой его определения. Для оцен-
ки методики определения параметров по данным ГИС нам не-
обходимо как минимум оценить точность индивидуальных (по
одному интерпретируемому интервалу — пропластку) значений
УЭС, пористости, газонасыщенности, эффективной пористости
и проницаемости при расчете их на ЭВМ. Таким образом, об-
щая схема оценки точности каждого параметра будет опреде-
ляться последовательностью операций по его расчету, т. е.
последовательным вычислением, например, для алгоритма
1987 г. сеноманских отложений ЛАедвежьего месторождения па-
раметров: рп—Ро—Ап—(Ов—ТСов—Аг—Апэф—fenp- Вполне понят-
но, что использование промежуточных параметров (Ро, Ков,
<0в) приведет к увеличению ошибки определения основных (в
нашей задаче) параметров, однако, здесь оно было оправдано
спецификой исходного1 материала (его разнородностью, неоди-
наковым объемом выборок и т. д.), который не позволял про-
водить непосредственное сопоставление нужных нам парамет-
ров. В дальнейшем мы покажем, что увеличение ошибки при
определении единичных значений параметров, незначительно
влияет на точность средних и суммарных (АпэфА и k^H) зна-
чений параметров, обычно используемых в практических зада-
чах.
Анализ уравнений регрессии для приведенной последова-
тельности вычисления параметров указывает на необходимость
сложения ошибок промежуточных параметров для оценки оши-
бок основных параметров. Ошибки параметров представляют
собой ошибки: прогноза индивидуальных значений по урав-
нениям регрессий; частного от деления значений одного пара-
метра на другой; суммы и произведения значений двух пара-
метров. Выпишем основные формулы.
Как известно, закон сложения ошибок основан на суммиро-
вании дисперсий отдельных слагаемых двух или нескольких
параметров.
S2z = S3x + SV	(4.23)
Тогда абсолютная ошибка суммы двух параметров записы-
вается в виде
тобщ = ±	+	(4.26)
152
абсолютная ошибка произведения двух параметров записыва-
ется в виде
«общ = ± V х2т2у + у2т2х;	(4.27)
абсолютная ошибка частного двух параметров записывается
в "виде
Все относительны^ ошибки выражаются одной, формулой:
<бщ = ± УМ2Х+М2У = ±		(4.29)
Т \ х / {ц I
Оценку прогноза индивидуальных значений для уравнений
многомерной регрессии можно записать в виде
Шу = ± ^а'2, (n-2)Sy У1—R2,	(4.30)
где /а/2<п-2) — табличное значение критерия Стьюдента; S2y —
общая дисперсия уравнения.
Оценка прогноза индивидуальных значений в случае двумер-
ной регрессии выражается в виде
«y = i^a/2. (П-2)^ух	1 Н 	(4.31)
где
C1(x) = j/r 1 +	(4.32)
S2yx — общая дисперсия уравнения:
,	(4.33)
Рассмотрим типовой пример расчета ошибок на параметрах
сеноманской залежи Медвежьего месторождения. Оценка
ошибки определения УЭС выводится из оценок прогноза инди-
видуальных значений УЭС по уравнениям . многомерной или
двумерной регрессии. Вполне понятно, что на оценку функции
рп в уравнении (4.21) накладываются различного рода ошибки
аргументов — данных БЭЗ за счет аппаратурных погрешностей,
условий проведения ГИС, ошибок , интерпретатора при снятии
отчетов и т. д., т. е. технические ошибки измерений имеют
определенное отношение и к дисперсии аргументов: больше дис-
персия — менее надежна корреляционная зависимость и более
153
высокие ошибки. Поэтому будем полагать, что в зависимостях
с высокими значениями коэффициентов корреляции (г и /?) и
представительными выборками (п) знанием технических оши-
бок измерений можно пренебречь, так как их действие учиты-
вается в ошибке прогноза (по уравнению), а величина ошибки
принимается нами удвоенной (предельной) для гарантии на-
дежности.	• W-'
Вычислим ошибки рп в комплексе уравнений (август
1987 г.), для сеноманской залежи Медвежьего месторождения
• см. табл. 4.2). По формулам (4.30) и (4.31) вычислим оценки (
погрешности) прогноза индивидуальных значений рп (для од-
ного пропластка) уравнений (1) — (4) двумерной и многомер-
ной регрессии (см. табл. 4.2).
Для уравнения (1): г = 0,75; «=89; lgSyX = 0,17; 5^=1,48
1gрп =1,03; рп= 13,49; /пРи = 2 Ом м при а = 0,05 и /=1,96,
отсюда	t
Мр =2,9.100/13,49 = 21,50%.
п •
Для уравнения (2): /? = 0,95; n = 228; lgSy3e = 0,10; Syx= 1,26;
рп= 18,20; трп = 2,47 Ом-м; отсюда Л4Рп= 13,57 %.
Для уравнения (3): /? = 0,95; п— 197; lgSyx = 0,11; 5уЖ=1,29;
lgpn = l,27; рп= 18,62; /Лрп = 2,53 Ом-м; отсюда Л4рп=13,58%.
Для уравнения (4): г =0,95; п = 400; lg5yX = 0,08; SyX=l,20;
lgpn=l,58; рп= 38,02; трп = 2,36 Ом-м, отсюда Л4Рп = 6,21%.
В качестве примера расчета ошибок параметров /<п> Кг,
Л'пэф и kpp как исходное выберем уравнение (1) из табл. 4.2.
Для гарантии надежности нам нужна максимальная величина
погрешности оценки рп, которая и характерна для этого, урав-
нения.
Погрешность в оценке параметра Ро при рв = 0,28 Ом-м и
/иРп из уравнения (4) можно определить по формуле частного
(4.28), которая в данном случае будет иметь вид
, / тар / п \2
тР = 1/ Z- + m пРр	(4.34)
0 V Рв \ Рв/ в
или
\Г~^	/ 30 \2
тр0 = ' 0,28а ~^\0,282 / 0,012= 11,04 Ом-м.
Отсюда /Иро = 11,04.100/107,4= 10,28%.
154
Далее, для уравнения (4.10) зависимости ^=32,41%;
п = 3,17%; Л(кп = 9,78%. По уравнению (4.9), которое имеет
вид
* X / (\лп/
где Ро—среднее из средневзвешенных по эффективной толщине
(по скважинам) при рп=28 Ом-м; Кп— среднее из средне-
взвешенных по эффективным толщинам (по скважинам) из
«Подсчета запасов».
Оценка относительной погрешности единичного определе-
ния пористости составит:	,
МКп об = V= 15,23 %.
побщ У V 100 7	(30,20/
Отсюда найдем абсрлютную погрешность единичного опре-
деления при Лп — среднем для залежи:
"% общ = обЛ/ЮО = 15,23.30,2/100 = 4,6 %.
Ошибка опенки газонасыщенности выводится из ошибок па-
раметра (ов (объемная влажность), Кав (остаточная водонасы-
щенность) и рп. Для уравнения (4.17) зависимости a^=f(pn)
определим: г~—0,97; n=45; lgSWx = 0,07; Syx= 1,15; 1g юв = 0,79;
(»в = 6,2%; m%=2,25%; М„в =36,30%.
По уравнению (4.29), которое приобретает вид
, fl т У / т у
=1/	+ МЧ 	о*-36)
В Общ V \ <пв /	\ Рп /
где <вв — среднее из выборки, которая характеризует генераль-
ную совокупность; рп — среднее из средневзвешенных по эф-
фективной толщине (по скважинам), найдем относительную
ошибку единичного определения объемной влажности;
Мш _ = V (^У + (= 37,72 %.
В Общ у (6,20/	(28,30/
Отсюда найдем абсолютную погрешность единичного опре-
деления:
тш к =/Ит „<^/100 = 37,72-6,20/100 = 2,34 %.
Далее вычисляем общую абсолютную ошибку определения
/<ов как ошибку частного (4.28), которая принимает вид
195
Шк с =
ов общ
<ов общ
*2п
“ \ 2
“а V ,
тг— т\.
№п /	Кп общ
(4-37)
В результате расчетов получаем:
/Лков об = V	4,6°2 = 7,68 %.
ов общ у 30,20s	(30,20s/
В связи с определением Кг через Ков абсолютная ошибка
определения КТ будет равна ошибке определения /<ов, т. е.
шкгобщ =7,68%. Относительная ошибка при Дг —среднем для
залежи из «Подсчета запасов» (1987) составит:
МКг общ = 7,68-100/67,7 = 11,34 %.
Абсолютную ошибку определения эффективной пористости
находим из уравнения (4.27), которое приобретает вид
^Кп эф общ	К2пт2кг общ Н-	Кп общ ’	(4.38)
где Кп и Кг — средние по залежи, доли единицы.
Отсюда
тКа Эф общ = /0,302 + 0,0772 + 0,68s • 0,0462 = 0,042 • 100 = 4,2 %,
ч
а относительная ошибка -/МкПЭфоб[Ц =20,59%.
Относительную ошибку проницаемости находим следующим
образом. Для уравнения (4.18) зависимости 1ё&пр=Й^пэф)
имеем: r = 0,94;n=378; lgSyx=0,35; Syx = 2,23; 1g йпр= 1,79;
йПр=60;	=8,41%. Отсюда через относительную ошибку оп-
ределения Лпэф вычисляем ошибку /гпр по формуле (4.29), кото-
рая приобретает вид:
М. «	+ М2Кп.оЯп =22,24 %.
ипр общ г нпр паф
Аналогичным образом вычислялись погрешности парамет-
ров для других месторождений (табл. 4.4)..
Эталонирование результатов, полученных на ЭВМ
Приведенная оценка точности индивидуальных значений про-
мыслово-геологических параметров (для одного интерпрети-
руемого пропластка) служит характеристикой оценки точности
методики определения ФЕС по материалам ГИС на ЭВМ. Од-
нако, при этом возникает резонный вопрос — какие преимуще-
ства дает методика и чем она точнее по сравнению с другими?
Методика ТюменНИИГипрогаза и созданные на ее основе ба-
156
Таблица 4.4. Технические абсолютные (А) и относительные (О)
погрешности определения промыслово-геологических параметров газовых
месторождений
Погрешность определения
параметров
Параметры
Медвежье
Уренгой-
Ямбург-
ское ское
Примеча ния
Удельное сопротивле-
ние (рп), Ом-м
Относительный пара-
метр, (Ро)
Пористость, %
Газонасыщенность, %
Эффективная порис-
тость, %
Проницаемость, мкм2
Удельная эффективная
газонасыщенная ем-
кость, 1/м
2,00
11,04
4,60
7,68
4,20
0,15
0,11
0,62
21,50
10,28
15,43
11,34
20,59
22,24
5,44
3,10
11,09
6,04
8,60
5,00
0,16
0,13
0,79
22,98
10,25
19,26
11,80
22,56
22,09
4,89
2,90 15,93
9,88 16,29
7,02
10,80
5,47
0,21
0,14
Удельная газопроводи-
мость, мкм2-м
0,38
0,42
24,00
14,70
27,74
30,13
5,51
2,14
8,12
Пропласток
Разрез скважины при
п=300 для Медвежь-
его, п=247 Уренгой-
ского и п=80 для
Ямбургского
Пропласток
Разрез скважины при
п=247 для Медвежь-
его, п=275 для Урен-
гойского и л=80 для
I Ямбур1ского
зы промыслово-геологической информации — единственные
разработки подобного рода, внедренные на предприятиях
Главтюменгазпрома для целей АСУ (КИВЦ ВПО, ПО Надым-
газпром, ПО Уренгойгаздобыча). Насколько нам известно, нет
другой методики определения параметров по ГИС для сеноман-
ских отложений, которая имела бы оценку точности. Поэтому,
естественно, возникает задача эталонирования полученных ре-
зультатов по результатам обработки каротажных материалов
по палеткам (вручную) и лабораторным определениям керна,
т. е. задача оценки сходимости, сравнения значений параметра,
вычисленных разными методами. Она решается в рамках дис-
персионного анализа [32].
Допустим, предложена новая процедура определения УЭС
на ЭВМ для Медвежьего месторождения, причем УЭС
157
(рп) оценивается по одному из уравнений двумерной или мно-
гомерной регрессии. Чтобы показать преимущества .метода,
проведены две серии определений ргп — вручную по палеткам и
на ЭВМ по тем, же газонасыщенным интервалам разреза. Вид-
но, что значения рп, Цолученные разными методами, незначи-
тельно отличаются друг от друга. Требуется доказать, что ме-
тоды определения не влияют на получаемые значения рп, и
если это так, то исходя из поставленных задач автоматизации
процесса получения информации о разрезах скважин оценку
рп следует проводить на ЭВМ
Таким образом, задачу можно решить в терминах модели
однофакторного дисперсионного анализа и сформулировать как
проверку гипотез о равенстве средних и дисперсий двух выбо-
рок (серий).
1. Н :х1 = хг, при альтернативе
2. Но ~. S21 = S22 ПРИ альтернативе Н±: S\
Таблицу дисперсионного анализа, соответствующую нашей
задаче, можно представить в общей форме. Приведем пример
для Медвежьего месторождения (табл. 4.5).
Общая изменчивфсть по всем данным (две серии, по 102
определения в каждой) оценивается по формуле
SS0 = 2 2 хц—СТ,	(4.39)
/=1 1-=2
где m — число серий; п — число определений по сериям; М=
= п-пг — общее число данных; — i-e определение в /-й серии;
СТ — поправочный член,
(т п \2 I
2 2 xu) IN.	(4.40)
/=1 /=1 J I
Таблица 4.5. Дисперсионный анализ
Причина изменчи- вости	Вид дисперсий	Сумма квадратов	Число степеней свободы	Средний квадрат	Отношение дис- персий
Различия между методами	Между сериями		т—1	SSx т— 1	[ SSa 1К 1 \т — 1)/ \N — т)
В пределах метода	Внутри серий	SS w	N—т	SSr N—tn	—
Сумма	Сумма	SSo	N—i	—	—
158
Сумму квадратов, характеризующую изменчивость между
сериями, найдем по формуле
[п
S Xjj	I
-----СТ	(4.41)
Сумйа	квадратов,	определяющая изменчивость	внутри се-
рий, т. е. не связанная с методом определения рп,
SSW = SSO—SSA.	(4.42)
Число	степеней	свободы по общему числу	данных	W—1 =
= 203. Число степеней свободы для SSA изменчивости за счет
методов определения рп равно: т—1 = 1, а дляХЗ^у—(N—т) =
= 202.
Все вычисления обобщены в табл. 4.6.
Гипотеза Н: xi=x2 принимаются, так как вычисленное зна-
чение Т= 17,36<ТТ(105 =254,3. Другими словами, средние по
этим двум сериям обладают изменчивостью, не превышающей
изменчивость между отдельными определениями, поэтому оба
метода дают аналогичные выборочные средние. Однако это
еще не дает основания утверждать, что один из методов —
лучший.
Можно доказать, что один из методов точнее, оценив отно-
шения дисперсий двух серий определений. Вычислим выбороч-
ную дисперсию для значений рп, полученных «вручную»
(Si2= 172,39) и вычисленных на ЭВМ (S22 = 136,52). Отношение
дисперсий
F=S\/S\= 1,26.
Табличное значение ГТ0 05.101.101 =1,35. Следовательно, гипо-
теза //o-'Si2 = S22 подтверждается, и оба метода имеют одина-
ковую точность.
Таким образом, предпочтение отдается методу определения
на ЭВМ как более оперативному.
Таблица 4.6. Результаты сравнения двух методов определения УЭС
Вид дисперсии	Сумма квадратов	Число сте- пеней сво- боды	Средний квадрат (оценка)	Отношение дисперсий t	Ft0,05
Между сериями	8,91	1	8,91	17,36	254,3
Внутри серий	31254,07	202	154,22	Большая дисперсия ставится в числитель	
Сумма	31262,98 ।	203	—	-	-
I
169
Таблица 4.7. Результаты сравнения двух методов определения пористости
Вид дисперсий	Сумма квадратов	Число сте- пеней сво- боды	Средний квадрат (оценка дис- персии)	Отноше- ние дисперсий	Ft0,05
Между сериями	73,01	1	73,01	8,71	3,84
Внутри серий	1474,19	176	8,38	—	—
Сумма	1547,20	177	—	—	—
Такие же гипотезы и соответствующие им альтернативы бы-
ли выдвинуты для двух серий определений значений таких па-
раметров, как пористость, газонасыщенность, проницаемость,
сделанных на керне и вычисленных на ЭВМ (общие формы
таблиц дисперсионного анализа аналогичны табл. 4.5).
Анализ данных (табл. 4.7) сравнения двух методов опреде-
ления пористости показывает, что гипотезу Н: х । =х% следует
отвергнуть и принять альтернативу, что расхождение между
средними значениями пористости по керну и вычисленным на
ЭВМ не случайно (F = 8,7^>Ft0 05.74.74 =3,84), а обусловлено
влиянием методов. Вычислим выборочную дисперсию: Si2 =
= 12,52 и S22 = 4,23; их отношение F = 2,96 при ^tOo5.74.74= 1.35
показывает, что дисперсии двух серий различны и также обус-
ловлены влиянием методов определения.
Таким образом, дисперсионный анализ показывает, что раз-
ница между средними превышает различия между значениями
пористости в пределах выборки, а погрешность метода опреде-
ления пористости в первом случае больше (Si =3,55%), чем во
втором (S2 = 2,05%).
Проведем аналогичные вычисления для двух серий опреде-
ления газонасыщенности (табл. 4.8).
Анализ данных табл. 4.8 показывает, что гипотеза о равен-
стве средних должна быть принята. Вичислим выборочную дис-
персию для значений газонасыщенности, определяемых по
керну (Si2 = 389,65) и на ЭВМ (S22 = 160,22). Отношение дис-
Таблица 4.8. Результаты сравнения двух методов определения
газонасыщенности
Вид дисперсии	Сумма квадратов	Число сте- пеней сво- боды	Средний квадрат (оценка дисперсий)	Отношение дисперсий	р ‘ т0,05
Между сериями	114,4	1	114,4	2,10	254,3
Внутри серий	35600,14	148	240,54	—	—
Сумма	35714,54	149	—	—	—•
160
Таблица 4.9. Результаты сравнения двух методов определения
проницаемости
Вид дисперсии	Сумма квадратов	Число сте- пеней сво- боды	Средний квадрат (оценка дисперсий)	Отношение дисперсий	Ft0,01S
Между сериями	159711,8	1	159711,8	2,56	3,84
Внутри серий	10214882	164	625285,87	—	—
Сумма	10374593	165	—	—	—
персий F = 243>Ft0 о5= 1,35 показывает, что различия между
ними обусловлены различиями в методах определения. Погреш-
ность первого метода (51=19,73) больше по сравнению со вто-
рым (52= 12,65).
Данные результатов дисперсионного анализа в случае двух
серий определения проницаемости (табл. '4.9) показывают, что
гипотеза о равенстве средних должна быть принята. Выбороч-
ные дисперсии (Si2 = 60940,277, 522 = 49363,805) дают их отно-
шение F= 1,23<FTq 05= 1,35, свидетельствующее об их равен-
стве. Таким образом, оба метода могут считаться одинаково
точными. Заметим, что здесь, как и в случае сравнения мето-
дов определения УЭС, мы сознательно пользовались обычными
значениями параметров, а не их логарифмами, так как по сло-
вам Б. Л. Ван-дер-Вардена, специально исследовавшего вопрос
о возможности применения критерия F, когда результаты наб-
людений не подчиняются нормальному закону «... критерий F
можно применять даже в случае, когда неизвестно, подчиняют-
ся результаты наблюдений нормальному распределению или
нет, при этом ошибка будет небольшой» [5].
Итак, результаты дисперсионного анализа в целом могут
интерпретироваться как положительные в пользу методов оп-
ределения параметров на ЭВМ как более опер!ативных. Причем
в двух случаях (удельное сопротивление и проницаемость) они
обладают равной точностью, в одном случае (газонасыщен-
ность), имеют меньшую погрешность единичного определения
при равенстве средних, в другом случае (пористость) — мень-
шую погрешность единичного определения, но при неравенстве
средних. Последнее заставляет нас особым вниманием отне-
стись к оценке методов определения пористости, учитывая важ-
ность-этого параметра при подсчете запасов газа. В этой связи,
например, для Медвежьего месторождения в 1987 г. предложе-
но уравнение (4.10), не обладающее отмеченными недостат-
ками.
Продолжим сравнительную оценку методов. Представляют
интерес выяснение количественных взаимосвязей между пара-
11—1286	161
метрами, определенными вручную и на керне, с параметрами,
определенными на ЭВМ. Так как эти связи существуют, что
доказано решением предыдущих задач, то они должны быть
линейными (без предварительной линеаризации, т. е. логариф-
мирования исходных данных), положительными, иметь высокие
и статистически значимые коэффициенты корреляции.
Корреляционно-регрессионный анализ подтвердил наше
предположение в трех случаях из четырех, из 11 элементарных
функций с учетом минимизации сумм квадратов отклонений эк-
спериментальных точек от соответствующих линий регрессий
ЭВМ выбрала функции вида
у = а-\-Ьх
при г = 0,65+... + 0,77 и их статистической значимости; только
в случае зависимости типа «керн — ЭВМ» для пористости пред-
почтение отдано функции логарифмического типа
y = a + dlgx
при г=0,65. В линейной зависимости он равен 0,64.t Таким об-
разом, вывод о правомерности определения удельного электри-
ческого сопротивления пород, их газонасыщенности, пористости
и проницаемости по материалам ГИС на ЭВМ имеет вполне
достаточное статистическое обоснование как для Медвежьего,
так и для Уренгойского, Заполярного и Ямбургского месторож-
дений.
Оценка универсальности уравнений регрессии
Универсальность уравнений регрессии, т. е. возможность ис-
пользования одного уравнения для оценки промыслово-геологи-
ческих параметров двух или нескольких залежей (объектов)
позволяет, во-первых, значительно упростить расчеты, во-вто-
рых, решать вопросы аналогии коллекторских свойств, связан-
ные с генезисом отложений.
В качестве примера решим задачу о сравнении двух эмпи-
рических линий регрессии для сеноманских отложений Мед-
вежьего (4.18) и Уренгойского (4.19) месторождений.
Положительное решение о тождественности уравнений может
интерпретироваться геологически как аналогия коллекторских
свойств двух залежей по проницаемости и эффективной порис-
тости,. которая обусловлена сходными условиями процесса осад-
конакопления. Проверим гипотезы о равенстве дисперсий угло-
вых коэффициентов и свободных членов уравнений
= НУ-Ь^Ьг, Н30:а1 = а2
162
Таблица 4.10. Статистические оценки для Медвежьего
и Уренгойского месторождений
Статистики	Статистическая оценка для месторождения	
	Медвежье (lg*np = 0,18+ •	+10,38 Кпэф)	Уренгойское (1g йпр=0,117+ + 10.83 Кпэф)
Дисперсия уравнения	34=5,02	S22=5,49
Дисперсия аргумента	31х3=0,008	S2/=0,01
Среднее аргумента	Xi=0,156	х2=0,123
Среднее функции	^1 = 15,11	у2= 13,94
Угловой коэффициент	6, = 10,38	62=Щ83
Свободный член	fli=0,18	а2=0,117
Объем выборки	«1=370	ц2 = 102
Коэффициент корреляции	г, =0,94	г2=0,94
при альтернативах
Н\-а^а2.
Выпишем необходимые данные из табл. 4.10.
1.	Сравним выборочные дисперсии Si2 и S22, подсчитанные
по формуле общей дисперсии регрессии (4.33). Если отношение
дисперсий F почти не отличается от единицы, то принимается
нулевая гипотеза о том, что выборки извлечены из генеральных
совокупностей с равными дисперсиями. Следует иметь в виду,
что при вычислении ^-критерия определяется во сколько раз
одна дисперсия больше другой. Поэтому в числитель всегда
ставится большая дисперсия, а при нахождении критического
значения FT меняются местами степени свободы. Найдем
F	= 1 22
т0.05, (п,-2). (";-2)	’
Таким образом, значение отношения дисперсий не слишком
отличается от единицы, кроме того, выполняется неравенство
1,09 <1,22.
2.	Итак, дисперсии не различаются значимо, что дает воз-
можность проверить гипотезу о равенстве угловых коэффициен-
тов уравнений при выполнении неравенств
1^1 —К| <^а/2. (п.1+П2-4)5	П1521х + „2322 ’	(4-43)
где S2 — сводная оценка общей теоретической дисперсии двух
уравнений.
 (ni 2) 32х (пг — 2) За2	,4 44,
«1 + п2 — 4
И*
163
1ри а = 0,05 найдем табличное значение /а/2 468= 1,96. Отсю-
—0,451 < 1,96 • 2,26• 1,14; | —0,451 <5,05.
.4еравенство выполняется, следовательно, есть основание
да
принять нулевую гипотезу о равенстве угловых коэффициентов
регрессий.
3.	Для проверки гипотезы о равенстве свободных членов
проверим выполнение соотношения
I b— Ь' | < ta/2 (nl+n2-4) S
1
Л1^21Х 4“
(4.45)
где
 лГ$21хЬ1 ~Ь	. Л.
есть сводная оценка общего углового коэффициента Ь, а Ь' —
оценка того же коэффициента при’ условии равенства свободных
членов уравнений, равная
— — »
a, Mi — У2
b =-=----=^.	(4.47)
*i-x2
Здесь у и х — выборочные средние, рассчитанные на обыч-
ной формуле среднего.
Подставив необходимые данные из табл. 4.10, проверив вы-
полнение неравенства (4.45) при а = 0,05 и табличном значении
^/2,468= 1,96, получим:
| 10,49—35,451< 1,96 -2,26-3,41 или —24,96 < 15,10.
Подведем итоги. Равенство уравнений свидетельствует об
одинаковой точности прогноза. Свободный член уравнения — а,
т. е. значение lg k„p при условии, что ему соответствует КПэф =
= 0. Практически величина а означает, что линейная экстрапо-
ляция до Лпэф = 0 не имеет смысла, так как в данном случае
проявляется некоторая нелинейная связь. То, что коэффициен-
ты &i = &2, т. е. тангенсы углов наклона равны, свидетельствует
о параллельности линии регрессии, Следовательно, отношения
Ig^np и Кпэф в уравнениях одинаковы и несущественно, в физи-
ческом смысле, отличаются в области 0 — 0,0015 мкм2 (Мед-
вежье) и 0 — 0,0013 мкм2 (Уренгой). Это объясняется техни-
ческими трудностями при определении /гпр на керне при низких
значениях. Равенство угловых коэффициентов показывает, что
скорости изменения значений lgfenp как функции КПЗф одинако-
вы для двух уравнений.
Можно принять, что взаимоотношения между lgftnp и ЛПЭф
для сеномана Медвежьего и Уренгойского месторождений могут
164
быть выражены общей линией регрессии, которая свидетельст-
вует о положительном решении поставленной задачи.
Обратим теперь внимание на значения коэффициентов кор-
реляции для зависимостей логарифма проницаемости от эффек-
тивной пористости по исследуемым залежам (см. табл. 4.10). Их
высокие значения в принципе показывают только, что приведен-
ные уравнения «удачны» лишь в вычислительном отношении,
т. е. обладают высокой точностью решения (не выражают при
этом никакой теоретической закономерности). Однако одинако-
вый вид уравнений и равенство их коэффициентов приводит к
мысли, что в данном случае наблюдается своеобразный универ-
сальный вид связи, который, по-видимому, имеет общее значение
для геологических наук (см. ризд. 5).
Ошибки параметров, обусловленные геологической
неоднородностью залежи
Изменчивость геолого-физических свойств залежи, а также
дискретный характер получаемой первичной информации (за
исключением материалов ГИС по разрезу отдельной скважины)
вызывает необходимость оценки степени достоверности обоб-
щающей информации. При этом, наряду с оценкой точности
индивидуальных (единичных значений параметров, определяю-
щее значение имеет оценка точности параметров, связанная с
их изменчивостью, распределением в объеме залежи, т. е. с
геологической неоднородностью. К таким параметрам относятся
параметры формы залежи, ее свойств и внутренней структуры.
Используемые нами методы и способы вычисления возмож-
ных ошибок основываются на методических приемах оценки
точности подсчета запасов нефти и газа, разработанных в раз-
ное время, О. Г. Баркалая, Л. Ф. Дементьевым, Р. А. Егоровым,
О. П. Иоффе, Н. Р. Ковальчуком, Е. Ф. Фроловым и А. Я- Фур-
совым.	''
В соответствии с требованиями ГКЗ о раздельном определе-
нии средних значений параметров [24] формула для подсчета
запасов имеет традиционный вид
3 = КпК,ЛэфЕ0,	(4.48)
где Q — запасы газа; Кп и Кг — средние значения коэффициен-
тов пористости и газонасыщенности, соответственно; НЭф —
средняя эффективная газонасыщенная толщина, взвешенная по
площади; F — площадь залежи; 0 — пересчетный коэффициент,
включающий значения начального и конечного пластового дав-
ления, поправки на температуру и на отключение свойств ре-
ального газа от закона Бойля-Мариотта.
Формула (4.48) аналогична формулам (6.19) и (6.22). Все
они предполагают независимую оценку точности каждого из
165
следить за продвижением водонефтвного контакта во времени надежнее
применять какие-либо другие варианты подсчета запасов нефти. Кроме
того, как уже отмечалось в гл. IX, обводнение скважин не всегда соот-
ветствует продвижению водонефтяного контакта в целом по залежи.
§ 3. СТАТИСТИЧЕСКИЙ МЕТОД ПОДСЧЕТА ЗАПАСОВ. ГАЗА
Этот метод подсчета запасов газа, как уже отмечалось, имеет несколь-
ко вариантов, основанных на статистическом изучении и экстраполяции
до экономических пределов разработки различных связей.
Связь среднее приведенное пластовое давление — накопленная добыча
газа широко используется в практике подсчета запасов газа под названием
метода по падению давления. Экстраполяция этой связи за пределы исход-
ных данных основана на предположении о том, что при изотермическом
процессе и постоянстве состава газа в процессе разработки залежи, в кото-
рой не меняется начальный объем пор (газовый режим), добыча газа,
приходящаяся на единицу падения пластового давления, является величи-
ной постоянной до конца разработки залежи. Тем самым определяется
общая возможная добыча газа из залежи, т.е. ее извлекаемые запасы.
Характер этой связи показан на рис. 41, из которого видно, что на ее
основании могут быть определены как балансовые запасы газа по залежи,
так и извлекаемые или остаточные извлекаемые на любую дату разработ-
ки, выраженную через приведенное пластовое давление (ра).
Накопленная добыча
газа злЪ
Рис. 41. Схема экстраполяции значений
приведенного пластового (/) и маномет-
рического (2) давлений для подсчета
начальных балансовых и извлекаемых
запасов свободного газа
залежи.
Рис. 42. Линия постоянного падения д&
бита (или годовой добычи), используе-
мая при подсчете запасов свободного
газа:
Линия, построенная: 1 — по фактичес-
ким данным о добыче, 2 — по экстрапо-'
ляции; 3 — начало падения добычи; 4 —
экономический предел добычи
182
зависит, в основном, от количества скважин, вскрывших ГВК,
по закону возрастания точности при росте числа наблюдений в
формуле стандарта среднего (5.21). В этой связи интересно от-
метить, например, что ошибка определения высотного положе-
ния ГВК на Медвежьем месторождении (равноценная оценке
точности структурной карты поверхности ГВК) по данным
26 скважин «Подсчета запасов 1969 г.» равнялась 4 м, а по
данным 173 скважин «Подсчета запасов 1987 г.» уменьшилась
до 1,06 м.
Для оценки ошибки построения структурной карты наиболее
приемлем и достоверен способ сравнения любой исследуемой
карты с так называемой «вероятнейшей», построенной по наи-
большему числу точек. Вполне понятно, что такой способ при-
меним только в период эксплуатационного разбуривания зале-
жи. Ошибка карты определяется по формуле
/ S Az2; - П02
/Пд2=|/	—------------	(4.51)
т	п — 1
где Дг — разность значения по исследуемой и вероятнейшей
карте; 0 — средняя систематическая ошибка исследуемой карты,
которая определяется по формуле
0= S \ztln.	(4.52)
i=I
Критерием наличия систематических ошибок служит соот-
ношение
|9|>
2mAz
(4.53)
Если оно не выполняется, то для определения ошибки при-
меняется формула
(4.54)
Для исключения влияния неравномерности размещения сква-
жин по площади сравнение целесообразно проводить по сетке
со стороной квадрата, равной среднему расстоянию между со-
седними скважинами. Для оценки точности карт в изолиниях
существуют и другие способы, например, при помощи коэффи-
циентов изменчивости изучаемого параметра, исследования за-
висимости ошибок оценки параметра от плотности сетки сква-
жин и др.
167
Если в следующем периоде отсутствуют открытия крупных
месторождений и нет значительных достижений НТП, то
оптимальный объем добычи будет определяться новой кривой
спроса Вр В третьем периоде КПВ будет соответствовать
кривая бз-
Как видно из рис. 25, за период от t = 0 до t = 3 объем
добычи растет незначительно, в то время как цена производства
р увеличивается более чем в 2 раза. Возможно в четвертом
периоде цена нефти достигнет уровня цены заменителя и
добыча резко снизится.
При построении КПВ можно учесть влияние ГРР и НТП. На
рис. 26 представлено семейство КПВ для различных значений
накопленных объемов геологоразведочных работ. Для каждого
периода основными параметрами, определяющими поведение
КПВ, являются темпы истощения запасов и темпы их под-
готовки.
ГЛАВА III
НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ
ПРОГРЕСС В ВОСПРОИЗВОДСТВЕ ЗАПАСОВ
НЕФТИ И ГАЗА
§ 1. УСЛОВИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ
ЦЕЛЕСООБРАЗНОСТИ ВНЕДРЕНИЯ НОВОЙ ТЕХНИКИ
И ТЕХНОЛОГИИ
Увеличение добычи нефти и соответствующее смещение
КПВ достигается в результате совместного воздействия ин-
тенсивных и экстенсивных факторов, управляющих процессом
освоения ресурсов на различных стадиях: расширения фронта
ГРР, увеличения числа вводимых в разработку объектов,
уплотнения сетки скважин, продления периода эксплуата-
ции скважин. К этим воздействиям добавляется влияние
комплекса мероприятий в области научно-технического про-
гресса. И если процесс истощения ресурсов интенсивными и
экстенсивными методами приводит к динамике КПВ в на-
правлении использования все более дорогих ресурсов нефти и
газа, то одновременно этому противостоит тенденция снижения
затрат в результате осуществления мероприятий НТП. В
результате процесс освоения нефтегазовых ресурсов можно
характеризовать следующей динамикой цен (затрат) (рис. 27):
непрерывный процесс роста цен сменяется скачкообразным их
снижением в результате внедрения достижений НТП [3].
Результирующая динамика может быть возрастающей или
убывающей.
51
не следует стремиться к большей точности определения пара-
метра, чем не следует стремиться к большей точности опреде-
ления параметра, чем это необходимо для решения задачи.
Исходя из фундаментального закона возрастания точности при
росте числа наблюдений можно повысить точность среднего
значения в 2, 5, 10 раз при числе наблюдений (обычно число
пропластков в разрезе скважины или число скважин на пло-
щади) 4, 25, 100. Таким образом, при определении средних зна-
чений пористости, газонасыщенности и т. д. их ошибка равна
стандарту средневзвешенного (5.43). В случае оценки средних
по площади их ошибка равна стандарту среднего из средних
по площади. При этом, естественно, не учитывается региональ-
ный тренд (коррелированная изменчивость) значений парамет-
ра. Сказанное относится к модели случайного размещения
(распределения) значений параметра в объеме залежи (см.
разд. 5.3). Прямой связи между параметром и моделью разме-
щения его значений не существует. Здесь все зависит от степени
и характера изученности залежи. В принципе на стадии первого
подсчета запасов — проекта разработки — всегда используется
статистическая модель случайной величины, т. е. модель слу-
чайного размещения значений параметра.
В табл. 4.11 приведены погрешности определения промысло-
во-геологических параметров на стадии первого подсчета запа-
сов в условиях модели их случайного размещения. Следует до-
бавить, что все параметры оценивались одинарной стандартной
ошибкой, т. е. вероятностью 0,68, принятой в методике ВНИИ
[38, 49, 57]. Последнее обеспечивало возможность сравнения
погрешностей оценки параметров сеноманских газовых место-
рождений севера Тюменской области с погрешностями парамет-
ров залежей в других регионах.
Анализ распределения в объеме сеноманских залежей таких
параметров как пористость, газонасыщенность, эффективная по-
ристость и удельные запасы показывает, что их статистическая
характеристика обычно слагается из двух компонент: изме-
нения параметра по вертикали (разрез скважины) и вариации
его средних значений по горизонтали (для скважин по площа-
ди). Возникает задача определения выборочного среднего из
совокупности, состоящей из нескольких групп. Оценка погреш-
ности среднего проводится исходя из схемы однофакторного
дисперсионного анализа [15]. Схема отвечает модели случайно-
зонального размещения параметра методики ВНИИ [57].
Для оценки погрешностей параметров, представленных кар-
тами в изолиниях, в методике ВНИИ используется модель из-
менчивости параметра типа «случайное поле». Смысл оценок
состоит в разделении общей изменчивости на случайную и кор-
релированно-закономерную (тренд), первая из которых явля-
ется оценкой погрешности геометризации параметра [49, 57].
169
Таблица 4.11. Погрешности определения промыслово-геологических
параметров газовых месторождений на стадии подсчета запасов
(опытно-промышленная эксплуатация)
Параметры	Погрешность (+) определения параметров					Оптимальный уровень по- грешностей (по А. Я. Фур- сову) для залежей нефти, %
	Медвежье, 1969 г.	Медвежье, 1974 г.	Уренгойское, 1972 г.	1 Выгнапур- ское, 1974 г.	Ямбургское, 1980 г.	
Площадь газоносности, %	11,9	8,5	8,6	7,7	13,5	7-15 ,
Эффективная газонасыщенная	13,5	14,5	17	11,1	15	7-15
толщина, % Отметка кровли сеноманской	7,7	5,4	7,1	5,6	8,1	—
ТОЛЩИ, м Отбивка ГВК, м	4	4	3,7	2	3,7		
Открытая пористость, %	1,3	—	1,3	1,2	1,3	2—3
Газонасыщенность, %	3,2	—	2,3	2,3	2,4	2—3
Начальное пластовое давле- ние, % Проницаемость, %	1,2	—	1,6	0,8	1,6	2-4
	32	—	36	28	31 '	10—20
Число скважин	26		48	11	29	
Запасы газа, %	18,5	17,2	19,4	16,3	20,2	10—20
Оптимальная погрешность под- счета запасов (по А. Н. Ла- пердину), %	16		9	31	8	— /
В этой связи представляет особый интерес решение задачи
оценки ошибок определения коэффициентов удельной эффек-
тивной газонасыщенной емкости (линейные запасы) и газо-
проводимости, значения которых по разрезу скважины пред-
ставляют сумму значений параметров по пропласткам-коллек-
торам.
Для оценки параметра mH (или S КПэф t h3$,) по отдельной
скважине оценим точность единичного определения, т. е. инди-
видуального значения в одном пропластке — коллекторе. По
правилу вычисления абсолютных ошибок для случая произве-
дения двух величин (4.27) запишем:
^Кпэф (Лэф i	пэф^ ЛэфгФ^ эф^ Кпэф» (4.58)
где Япэф и ЛЭф — соответственно средние значения эффективной
пористости и толщины одного пропластка; для Медвежьего ме-
сторождения принято соответственно 0,22 (доли единицы) и
1,8 м; тк пэф =0,42 — ошибка единичного определения, доли
единицы (см. табл. 4.4); /гиэф=39 м — ошибка отбивки эффек-
тивной толщины одного пропластка при масштабе каротажной
диаграммы 1 :200.
170
m(mH)1.= K0,222.0,392 + l,82.0,0422 = 0,ll.
Вычислим погрешность определения параметра как сумму
ошибок отдельных пропластков:
(КпэФАФг) = т(^пэФ?эФ<)К^Ср,	<4-59)
где Кер — коэффициент расчлененности или среднее число про-,
пластков в отдельной скважине; Аср = 32,18 при п = 244, тогда
^2(хп.ф.лэф. =0,11у32,18 = 0,62; относительная ошибка mH в за-
висимости от разных средних (11,32; 10,68; 11,38 1/м) и числа
скважин (50, 200, 300) соответственно равна 5,51; 5,80; 5,45%.
Для оценки параметра kH оценим точность его единичного оп-
ределения аналогично расчету ошибки («//)„
т(кН}£ = ^прглэф г = Vт Л2эф/и2Апр,	(4.60)
где йпр = 0,70 мкм2; йэф = 1,8 м; mftnp = 0,15 мкм2; тЛэф = 0,39 м.
Отсюда
щ(ЬН)1 = КО ,702  0,392 + 1,82 • 0,152 = ± 0,38.
Вычислим абсолютную погрешность kH в отдельной сква-
жине
m2(hnp/M о = °-38 /32J8 = 2,16
и относительную погрешность в зависимости от различных сред-
них (37,61; 31,60; 35,28 мкм2-м)- и числа скважин (122, 125,
247): соответственно 7,69; 6,85; 6,12%.
В заключение отметим, что для практического применения
оценок точности авторы данной работы рекомендуют три моде-
ли изменчивости параметра — математические модели его раз-
мещения в объеме залежи (по А. Я- Фурсову, 1985 г.)—«слу-
чайную, случайно-зональную и случайное поле». Они реализу-
ются в алгоритмах оценки точности параметров и величины
запасов интегрального варианта объемного метода подсчета
запасов (см. разд. 5.3). -Так, например, модель случайной из-
менчивости параметра определяется формулами (5.10) — (5.14),
а модель случайно-зональной изменчивости — (5.42), (5.50) —
(5.52). Принципиальное различие предлагаемых методик оцен-
ки точности параметров, с точки зрения повышения надежности
промыслово-геологической информации, заключаются в следую-
щем: технологическая ошибка каждого из параметров, поручен-
ных по методике оценки ФЕС пород — коллекторов Тюмен-
НИИГипрогаза, принимается удвоенной, т. е. при вероятности
/’ = 0,95; ошибки Кп, Кг и <2УД средних по залежи также удваи-
ваются (за исключением традиционного метода подсчета запа-
171
сов, где ошибки могут быть одинарными при Р = 0,68). Введение
предельных, удвоенных ошибок имеет смысл компенсации за
практически неизвестные величины технических и прочих оши-
бок измерения (керн, геофизика) и компенсации за величину
ошибок, возникающих за счет геометризации формы залежей
и их внутренней структуры.
5. АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ ПОДСЧЕТ
И ДИФФЕРЕНЦИАЦИЯ ЗАПАСОВ ГАЗА
5.1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ И МЕТОД РЕШЕНИЯ
Вопросы методики подсчета запасов в сеноманских залежах,
определения подсчетных параметров на современном уровне
развития промысловой геофизики и петрофизики, обоснования
категорийности запасов, требований к разведке в связи с под-
счетом, нашли широкое освещение в работах В. X. Ахиярова,
Н. Ф. Береснева, М. Я- Зыкина, С. Ф. Панова, Г. Ф. Пантелеева,
Н. С. Романовской, В. И. Такканда, Г. В. Таужнянского,
Ю. П. Тихомирова, Ю. Г. Тер-Саакяна, С. А. Федорцовой,
Ф. 3. Хафизова и др. Однако до последнего времени оставались
без должного внимания вопросы оценки точности подсчетных
параметров и величины запасов, учета геологической неодно-
родности при подсчете запасов, связанной со структурой залежи,
дифференциации запасов по качеству коллектора, усовершен-
ствования традиционного метода подсчета, решения задач под-
счета на ЭВМ и др.
Как известно, всякая нефтяная или газовая залежь харак-
теризуется более или менее значительной геологической неодно-
родностью и, вследствие этого, различной степенью изменчиво-
сти значений промыслово-геологических параметров по площади
и разрезу. Однако в большинстве случаев при подсчете запасов
этот фактор либо совсем не учитывается, либо учитывается
изменчивость параметров залежи только по толщине, в резуль-
тате построения карт изопахит. Это является одним из серьез-
ных недостатков применяемого обычно варианта объемного
метода подсчета запасов.
А. Н. Сидоровым (1976 г.) описаны общие недостатки объ-
емного метода. Конкретизируем их применительно к подсчету
запасов газа сеноманских залежей Тюменской области.
1.	Ошибки аналогий, которые возникают при перенесении
оценок точности промыслово-геологических параметров с хоро-
шо изученных залежей на однотипные, но малоизученные. По
словам Е. Ф. Фролова, статистические закономерности здесь
скорее угадываются, чем доказываются. Эти ошибки можно
172
определить как ошибки экстраполяционные. Заметим, что сено-
манские залежи газа в связи со своей уникальностью не имеют
аналогов у нас в стране.
2.	Ошибки из-за неадекватности модели моделируемому объ-
екту. К ним относятся, в первую очередь, ошибки усреднения
параметров, приводящие к идеализации залежи, т. е. к упро-
щенному представлению о ее внутренней структуре или к ее
полному отрицанию.
3.	Ошибки геометризации, в результате которой мы получа-
ем графическое изображение формы и свойств залежи. Как из-
вестно, наша информация о залежи носит практически дискрет-
ный характер. Таким образом, она характеризует неполноопре- .
деленное геологическое пространство. Чтобы получить описание
полноопределенного пространства, мы прибегаем к экстраинтер-
поляции, которая неизбежно вносит в получаемые при этом
геометрические модели залежи некоторую неопределенность,
т. е. придает им вероятностный характер. Таким образом, ошиб-
ки геометризации приводят также к неадекватности модели и
объекта.
4.	Систематические ошибки подсчета запасов, возникающие
вследствие применения различных методик определения под-
счетных параметров. Однако и при обнаружении систематиче-
ской ошибки одного метода по отношению к другому непонятно,
какой из методов правильный. Этот вопрос можно решить ана-
лизом физической сущности явления и измерений или привле-
чением третьего метода.
5.	Ошибки измерений и ошибки округлений при расчетах
характеризуют точность определения подсчетного параметра в
отдельных точках. Они являются случайными и не могут быть
устранены.
6.	При подсчете запасов обычным способом невозможен учет
количества и качества информации в процессе ее поступления
и, как следствие, невозможен расчет оптимального количества
скважин, которое сбеспечивало бы оценку запасов с заранее за-
данной точностью.
7.	Невозможность представления процесса подсчета запасов
как процесса создания последовательного ряда моделей диффе-
ренцированного распределения запасов газа в объеме залежи
(по блокам и сечениям Залежи: зоны размещения УКПГ, от-
дельным пластам, продуктивным пачкам и типам коллекторов).
В целом, современное состояние методики подсчета запасов
и подготовки подсчетных параметров далеко не соответствует
тем требованиям, которые предъявляются к оценке запасов газа
при проектировании разработки месторождения. Изложенное
приобретает особое значение на стадии анализа, контроля и
управления разработкой месторождения. Возникают серьезные
трудности при определении конечной газоотдачи. Например,
173
естественно ожидать большой газоотдачи из пород с большой
пористостью и проницаемостью и поэтому целесообразно оце-
нивать распределение запасов по типам коллекторов. Кроме
того, оценка величины запасов, содержащихся в коллекторах
различного типа, необходима для решения и такой принципи-
ально важной задачи разработки месторождения, как оценка
степени и характера внедрения подошвенных вод в процессе
эксплуатации.
В 1973 г. Н. Р. Ковальчук и Н. С. Предтеченская предложи-
ли новый способ подсчета запасов, являющийся вариантом объ-
емного метода, который был назван интегральным или методом
однородных элементов. Сущность его заключается в разбиении
объекта (залежи) на объемные, почти однородные по пористо-
сти элементы, которые обладают фактическими значениями всех
остальных параметров, входящих в формулу объемного метода
[34, 35]. Полная величина запасов образуется путем накапли-
вания (интегрирования) величин запасов, приуроченных ко
всем однородным элементам залежи (по разрезу скважин) и
вычисленных по формуле объемного метода. Приняв в доказа-
тельство [19], что качество породы-коллектора определяется,
в первую очередь, основными параметрами подсчета запасов и
разработки (knp, Кпэф) и произведения этих величин на Н3$,
связанными описанной зависимостью Требина — Ханина, логич-
но дифференцировать запасы по проницаемости, которая соот-
ветствует определенным классам коллекторов универсальной
классификации.
Таким образом, в предлагаемом варианте по разрезу каждой
скважины происходит подсчет удельных запасов (QyA), распре-
деленных по классам, интервалам проницаемости. По-видимому,
более развернуто данный метод следует назвать статистическим
методом оценки удельных запасов на основе статистики как
одномерной случайной величины, распределенной в объеме за-
лежи по классам пород-коллекторов различного качества.
Интегральный вариант подсчета запасов обладает преиму-
ществами по сравнению с обычным методом.
1.	Используются фактические, а не усредненные значения
параметров, позволяющие учитывать геологическую неоднород-
ность объекта по физическим параметрам коллекторов, что осо-
бенно важно при анализе разработки газовых месторождений
типа Медвежьего, Уренгойского и т. д.
2.	Осуществляется постоянный контроль за качеством, ко-
личеством и достоверностью информации в процессе работы.
Прогнозируется количество скважин для подсчета запасов с не-
обходимой точностью.
Приняв за основу идею интегрального варианта подсчета за-
пасов, мы приходим к решению следующих задач применитель-
но к уникальным по запасам и размерам газовым залежам:
174
стью и кавернозностью. На всех стадиях изученности залежей в
коллекторах смешанного типа для подсчета запасов как нефти, так
и газа применимы формулы подсчета запасов в коллекторах порового
типа. Наличие каверн в разрезе учитывается долей каверновой
составляющей общей пустотности, прибавляемой к межзерновой
пористости, а трещиноватость поровых интервалов учитывается в
показателе открытой пористости. В интервалах продуктивной толщи,
характеризующихся параметрами ниже кондиционных, запасы в тре-
щинной емкости подсчитываются отдельно.
§ 8. ОСОБЕННОСТИ ПОДСЧЕТА ЗАПАСОВ НЕФТИ
И СВОБОДНОГО ГАЗА В ГАЗОНЕФТЯНЫХ И НЕФТЕГАЗОВЫХ
ЗАЛЕЖАХ
Двухфазное состояние залежей значительно усложняет не только
процесс разведки и разработки, но и подсчет запасов нефти и
свободного газа. В газонефтяных залежах необходимы дополнительные
исследования по обоснованию положения ГНК, кондиционных преде-
лов отдельно для нефтяной и газовой частей залежи, поскольку газ
обладает большей проникающей способностью, чем нефть. Значитель-
но усложняется и процесс геометризации пластовых сводовых залежей
с нефтяной оторочкой.
Определение отметок ГНК в пластовых пересечениях производится
по данным опробования, ГИС и ГДК.
Наиболее сложной проблемой при обосновании параметров и
подсчете запасов является геометризация газонефтяных залежей [5]
и в первую очередь их нефтяных частей по залежам пластового
типа (рис. 67, 1а, 16, II, 111). Если данных по скважинам для
непосредственного иостроения карты изопахит мало, то на любой
Рис. 67. Принципиальные
схемы размещения нефте-
газовых и газонефтяных
залежей (по 3. Г. Бори-
сенко).
1 — газ; 2 — нефть; 3 — вода
149
средневзвешенные по эффективной толщине значения пористо-
сти и газонасыщенности. Последнее вполне понятно, так как
пропластки с одинаковыми - значениями проницаемости могут
обладать разными значениями пористости и газонасыщенности.
2.	Для каждой скважины вычисляется доля удельного газо-
насыщенного объема пород в расчете на единицу площади, при-
ходящуюся на каждый интервал проницаемости
^уд О* ~	(5.1)
3.	Кроме удельного объема по отдельным скважинам, начи-
ная со второй, вычисляются накопленные удельные объемы по
каждой выборке скважин, т. е. 1+2, 1+2 + 3, 1+2 + 3,...,+п
скважин, приходящиеся на отдельные интервалы проницае-
мости.
2	_ _	2
^уд 11 Ч” ^уд /2 =	2 hij,
.	(5-2)
VУД il Ч" уд *2 Ч" • * < + V-уд in 2 Vуд ij 	2 hi j
/= 1 /=*1
или, учитывая все интервалы распределения проницаемости,
S 2 Куд ц= 2 knikri 2 Иц.	(5.3)
1=1/=1	j=l	у=1
4.	В связи с накоплением удельных объемов значения тазо-
насыщенной толщины являются фиктивными, поэтому ВВОДИТСЯ
коэффициент удельной газонасыщенной толщины.
Ап =	Дhih	(5-4)
где йЭф — среднее для п скважин значение газонасыщенной
толщины (обычно средневзвешенное по площади объекта).
Учитывая (5.2) и (5.3), запишем:
п
V*yn ni= Ап 2 Куд ц
(5-5)
k	k п
2 У*уЯпг — Ап 2 2 КудО
где У*удп(. — удельные объемы (фактические) по п скважинам.
При увеличении числа скважин п и, следовательно, увели-
чении накопленной по скважинам эффективной толщины коэф-
фициент А уменьшается, компенсируя увеличение фиктивных
удельных объемов.
176
5.	Вычисляем удельные балансовые запасы газа:
п
Qfini — Ап (PtF^n Ркак) f 2 ^уд И>	(5-6)
/=1
k	п
2 Qoni = Ап (рвС£а Ркак) f Ё ^уд/;>	(5.7)
<=1	/=1
где рн и рк — соответственно начальное и конечное пластовое
давление залежи соответственно; ан и ак — поправки на откло-
нение реального газа от закона Бойля — Мариотта для давле-
ний рн и рк соответственно; f — поправка на температуру для
приведения объема газа к стандартной температуре.
6.	Балансовые запасы газа получаются умножением правых
частей формул (5.6) и (5.7) на Абщ — общую площадь газо-
носности.	 .т-т:,
7.	Переход к извлекаемым запасам осуществляется умноже-
нием балансовый запасов на коэффициент газоотдачи.
8.	По данным расчета извлекаемых запасов определяем диф-
ференциальные D„i и интегральные Fni запасы; Dni находятся
Л
из выражения QH3b ш/ 2 Физв nt, a Fni — как накопленные зна-
»=i
чения.
9.	Печатаются таблицы подсчета запасов по интервалам
ряда распределений проницаемости для п скважин.
10.	Печатаются таблицы удельных газонасыщенных объемов
и удельных балансовых запасов.
11.	Выводятся на печать графики изменения извлекаемых
запасов с ростом числа скважин и графики дифференциальных
и интегральных запасов по интервалам ряда распределений
проницаемости.
5.3. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ И АЛГОРИТМЫ ОЦЕНКИ ТОЧНОСТИ
ПОДСЧЕТНЫХ ПАРАМЕТРОВ И ВЕЛИЧИНЫ ЗАПАСОВ
Постановка задачи и алгоритмы оценки
случайных погрешностей
Авторами интегрального варианта подсчета запасов отмеча-
лось, что основным показателем, определяющим величину запа-
сов, а следовательно, и точность подсчета, является удельный
нефтегазонасыщенный объем Ууд, который имеет случайное
распределение по площади. Принимая во внимание это положе-
ние, отметим, что величина удельных запасов (балансовых и
извлекаемых), представляющая собой долю запасов газа в от-
дельной скважине на единицу площади, также имеет случайный
характер распределения.
12—1286	177
Суд ^удЛдО,
(5.8)
где пересчетный коэффициент, например, для Медвежьего ме-
сторождения 0=(рнан—ркак)/= 126,47 (из подсчета запасов,
утвержденного ГК.З). В идеальном случае запасы можно опре-
делить при бурении одной скважины, т. е.
Собщ = УудЛ126,47Л,б1Ц,
где Робщ — общая площадь газоносности.
. С учетом характера и степени геологической неоднородности
сеноманской залежи Медвежьего месторождения значения пара-
метра Суд будут различны для отдельных скважин. Изложенное
позволяет принять положение о случайном, вероятностном ха-
рактере распределения параметра Суд и применять к нему ста-
тистическую модель одномерной случайной величины, а процесс
подсчета запасов интегральным методом — как ее последова-
тельное, многократное измерение. В отличие от средних величин
параметров, используемых при подсчете запасов традиционным
методом, значение Суд в интегральном варианте для каждого
класса проницаемости есть величина фактическая. Поэтому его
значение, суммированное по классам для каждой скважины,
является фактической величиной.
Таким образом, задача состоит в определении погрешности
параметра Суд по данным выборки, которая с увеличением чис-
ла скважин должна характеризовать его оценку в генеральной
совокупности, т. е. в полноопределенном геологическом прост-
ранстве залежи. По каждой выборке скважин, начиная со вто-
рой, с последующим прибавлением каждый раз по одной сква-
жине (до п — число скважин, участвующих в подсчете) опре-
делим следующие статистики параметра Суд:
1) среднее значение удельных газонасыщенных запасов как
оценку его истинного значения
— 1 "
Суд — ~ Ё Суд»
(5-9)
2) стандартное отклонение как оценку истинного стандарта
отдельных измерений или как ошибку отдельного измерения
S (Суд J — Суд)2
/=1
(5.10)
П — 1
3)	стандартное отклонение среднего значения или ошибку
среднего Qyn
% =sn/y п-,
ууд
(5.11)
178
4)	коэффициент вариации стандарта среднего или его отно-
сительную ошибку
№ = 5Чуд100/Зуд;	(5.12)
5)	доверительную оценку стандарта среднего @уд или его
предельную абсолютную ошибку
=tSn!Vn = tS^ ,	(5.13)
чуд	чуд
где t—табличная величина критерия Стьюдента при уровне
значимости а = 0,05 и числе степеней свободы х=п—1; напри-
мер, если х = 1, 1= 12,7, а если %= 1204-“, то t= 1,96;
6)	доверительную оценку Л1ууд по отношению к среднему
значению или предельную ошибку
/ Суд-	(5-14)
Определение статистических характеристик параметра QyA
позволяет подойти вплотную к оценке точности подсчета запа-
сов. Действительно, предельная ошибка параметра <2УД служит
показателем точности подсчета, однако, при оценке общей по-
грешности подсчета запасов следует учесть и другие ошибки.
Во-первых, представим сначала общую ошибку подсчета запа-
сов как ошибку функции двух аргументов. Если y = f(xi,x2), то
Му=± ]/у	+ тЛ (5.15)
V \dx	\dx у
или
тобщ = ± ут2^ + т2гобщ	(5.16)
и
М
^Общ Ф^ЛРдуд + Мробщ,	(5-17)
где т/общ и М^общ—абсолютная и относительная ошибки оп-
ределения площади газоносности соответственно.
Таким образом, общая погрешность подсчета запасов опре-
деляется ошибками удельных запасов и площади газоносности.
Рассмотрим этот.вариант на примере Медвежьего , месторож-
дения.
Оценка ошибки площади газоносности согласно работе груп-
пы маршкейдерии ВНИИНефти, вычисляется из выражения
Г	J
»гкобщ = ± У’^гвкН------- ~—»	(5.18)
г	 я tga
12*
179
где тгвк — ошибка отбивки ГВК для залежи; — ошибка
структурной карты; L — длина контура газоносности (281,34 км);
tga — тангенс среднего угла наклона кровли сеномана в при-
контурной области (снят со структурной карты и равен 0,012);
п — число пар скважин в приконтурной области (10).
В свою очередь, оценка точности проведения ГВК зависит
от точности определения абсолютной отметки устья скважины
(»ii), отбивки ГВК по каротажу (т2), погрешности на удлине-
ние каротажного кабеля с глубиной (т3) и погрешности опре-
деления суммарной поправки за кривизну ствола скважины
(т4):
т'гвк = ]/m21 + zn22 + m23 + m24;	(5.19)
=	(5-20)
где А,- — разность максимально и минимально возможных от-
бивок ГВК в i-й скважине.
Значения ошибок mi, Шз, Шц приводятся в работах Е. Ф. Фро-
лова и др. (1962, 1972, 1976 гг.). Они подставляются! в формулу
\ (5.19). Так определяется ошибка отметки ГВК в отдельной
скважине. Ошибка определения высотного положения ГВК
для всей залежи (равноценная оценке точности струк-
турной карты поверхности ГВК) при вычислении ее отметок в
отдельных скважинах рассчитывается как ошибка среднего
(вероятнейшего) значения.
тгвк = т'гвк/V п>	(5.21)
где п — число скважин, по которым определяется положение
ГВК.
Рассмотрено девять вариантов оценки точности определения
ГВК- В их основе лежат девять вариантов вычисления ошибки
тг. Смысл перебора вариантов заключается в попытке оценить
(выделить) случайную и систематическую ошибки определения
m2, что приводит, в конечном счете,,к оценке точности и пра-
вильности определения высотного положения ГВК сеноманской
залежи Медвежьего месторождения (при его негоризонтальном
положении). Случайная ошибка определения /п2 оценивается
как разность максимально и минимально возможных отбивок
ГВК в i-й скважине, сделанных одним интерпретатором (орга-
низацией) в разное время и при разном числе скважин. Систе-
матическая ошибка может оцениваться как разность между
отбивками ГВК в i-й скважине, сделанными разными интерпре-
таторами (организациями) в разное время при разном числе
скважин за счет субъективного подхода к оценке переходной
зоны (завышение одними и занижение другими). В табл. 5.1
приведены результаты промежуточных и окончательных расче-
180
I
Таблица 5.1. Оценка ошибок определения ГИС для залежи
Организация, год интерпретации	Погреш- ность отбив- ки по каро- тажу <м) /Tlj	Число сква- жин п	Погрешность отбивки ГВК в /-й скважи- не (м) т'гвк	Погрешность ГВК в целом для залежи (м) тгвк
ГТГ, 1969 г.	3,9	24	4,16	0,85
ГТГ, 1987 г.	2,4	100	2,81	0,28
ГТГ, 1987 г.	3	53	3,33	0,46
ГТГ—ТНГГ, 1987 г.	1,2	37	1,89	0,31
ГТГ—СГГ, 1987 г.	2,08	47	2,54	0,37
ТНГГ, .1985 г., —ТНГГ, 1987 г.	6,19	83	6,36	0,70
ТНГГ, 1985 г., —СГГ, 1985 г.	6,47	117	6,63	0,61
ГТГ, 1987 г., —ТНГГ, 1985 г.	6,54	47	6,70	0,98
ТНГГ, 1987 г., —СГГ, 1987 г.	9,51	83	9,62	1,06
Примечание. ТНГГ — ТюменНИИГипрогаз, ГТГ — главтюменгеологня, СГГ —
Севергазгеофизика.
тов по оценке погрешностей высотного положения ГВ К в целом
для залежи.
Для дальнейших расчетов нами принята погрешность опре-
деления высотного положения ГВК в целом для залежи, равная
1,06 м как максимальная (для гарантии) из всех возможных.
Покажем последовательность действий по ее вычислению. По
формуле (5.20) вычисляем ошибку
,/"7416,09 п
т* = У -83Д-=9-51
м.
Подставив значение ошибки т2 и значения ошибок пц, т3,
тд из работы Е. Ф. Фролова и др., 1962 г., в формулу (5.19),
получим:
т'гвк= К0,352 + 9,512+ 12 + 12 = 9,62.
Отсюда, по формуле (5.21) вычисляем:
тгвк = 9,62/К83 = 1,06 м.
Кроме того, для оценки ошибки определения площади газо-
носности необходимо знать ошибку построения структурной
карты. Она определена авторами по формуле Бесселя как стан-
дарт средневзвешенного для неравноточного ряда наблюдений
[16] и равна 7,7 м. Следует отметить, что сравнительно неболь-
шая ошибка построения структурных карт на месторождениях
Тюменского Севера, по-видимому, объясняется малыми углами
наклона и плавностью роста структур. В Волго-Уральской про-
винции, например, на Мухановском месторождении, при сетке
скважин 7—9 км, которая имела место на Медвежьем и Уренгое
181
при оценке в 1975 г., ошибка построения структурной карты
составила бы 15—20 м. В настоящее время сетка скважин на
Медвежьем и Уренгое в среднем составляет 2 км, однако, для
гарантии надежности округлим значение ошибки построения
структурной карты до 8 м. Подставив значения ошибок тгвк
и тД2 в формулу (5.18), получим':
/Икобщ = }/ 1’061-По'7Ш2'^ 64,24 км’’
Л4уобщ = 64,24100/2001,39 = 3,21 %.
Теперь, подставив в формулы (5.16) и (5.17) оценки ошибок
фуД и Робщ, получим общую абсолютную и относительную ошиб-
ки подсчета запасов.
Рассмотрим другой вариант оценки точности подсчета запа-
сов применительно к традиционному и предлагаемому методам
подсчета. С одной стороны, для оценки точности при традици-
онном методе подсчета необходимо знание технических ошибок
(при расчетах и измерениях) и ошибок, обусловленных геоло-
гической изменчивостью таких параметров как пориетость, га-
зонасыщенность, эффективная газонасыщенная толщина (взве-
щенная по площади), пересчетный коэффициент и площадь.
С другой стороны, на оценку параметра Qya в предлагаемом
варианте подсчета, кроме изменчивости его значений по площа-
ди, определяющейся геологической неоднородностью, влияют
перечисленные ошибки тех же параметров. Поэтому имеет оп-
ределенный смысл оценить эти ошибки и долю каждой из них
в общей ошибке параметра Qyfl и общей погрешности подсчета
запасов.
тс}уЯ= VrmiKn+т2Кг+тАп + т2в,	(5.22)
Мруд = К^2к„ + М2Кг + М2Ап + Л42е •	(5.23)
Оценка коэффициента пористости производится следующим
образом.
1. Вычисляются абсолютная и относительная ошибки Кп в
i-й скважине
= <5-24)
где т — число определений Кп в /-й скважине; тКпобщ —об-
щая предельная ошибка определения Кп одного пропластка
(интервала) в разрезе скважины по данным промысловой гео-
физики при а = 0,05 и i=l,96 (см. разд. 4.4). Соответственно,
относительная ошибка определится как
М* =щКп100/Кщ,	(5.25)
п;
182
где
K^-^-ZKJi,.	(5.26)
Далее, для каждых п скважин, начиная со второй, вычисля-
ются средние из средневзвешенных по, скважинам по эффектив-
ным газонасыщенным толщинам (5.26) и их относительные
ошибки
Кпср = 2Кп//1,	(5.27)
ЛЦср = 2Д(/л.	(5.28)
Оценка коэффициента газонасыщенности осуществляется в
следующей последовательности.
1. Определим абсолютную и относительную ошибки Кг в у-й
скважине
^ = ткГобЩ/Кт>	(5.29)
где т — число определений КТ в /-й скважине, равное числу
определенной пористости; /Пкгоб1ц—предельная ошибка опре-
деления Кг одного пропластка в разрезе скважины по данным
промысловой геофизики (см. разд. 4.4).
'Соответственно, относительная ошибка
MKr. = mKrlOQ/Krh 	(5.30)
где Кг/ — средневзвешенная по эффективной газонасыщенной
толщине в /-й скважине.
2. Расчет аналогичен расчету по формулам (5.27), (5.28).
Оценка эффективных газонасыщенных толщин производится
следующим образом.
1. Определим абсолютную и относительную ошибки эффек-
тивных газонасыщенных толщин как ошибки суммы ряда про-
пластков коллекторов:
"Jft8$ = 0,39/^.	(5-31)
где т — число пропластков в /-й скважине; 0,39 м — ошибка
отбивки толщины одного пропластка при масштабе каротажной
диаграммы 1 :200.
Относительная ошибка определяется из выражения
' (5‘32)
183
Рис. 96. Кривая измене-
ния годовых отборов не-
фти q„ ф во времени т при
режимах истощения.
/—фактические данные о добыче
нефти; 2 — расчетная кривая сни-
жения добычи нефти
где У—число фактических точек, лежащих на заключительном
прямолинейном отрезке характеристики вытеснения.
Для рассматриваемого объекта обосновываются величины предельно
рентабельного годового отбора нефти <?н п р, при котором прекращается его
эксплуатация, и проектного годового отбора жидкости qx, принимаемого
на заключительный период разработки объекта постоянным.
Величина qR п р определяется либо для среднего предельно рен-
табельного дебита нефти для скважины объекта (в соответствии с
действующими Правилами разработки нефтяных месторождений),
либо по годовому отбору жидкости qx на прогнозный период,
принимаемому постоянным, по формуле
*7н.п.р	*7ж0	^в.п.р)’
(279)
где ив п р — предельная доля добычи воды в отбираемой жидкости,
которая может быть рассчитана по эмпирическим формулам для
соответствующих нефтедобывающих районов в зависимости от глу-
бины скважин, дебита жидкости в скважинах и предельной себесто-
имости добычи нефти; qx и qn п р выражаются в кубических метрах
(в пластовых условиях).
Технико-экономические расчеты по многочисленным объектам
показывают, что предельная обводненность добываемой жидкости
по скважинам для различных условий колеблется в пределах 95—99%.
Для расчетов начальных извлекаемых запасов нефти Q„ нач извл
по любому из способов получения характеристик вытеснения не-
обходима оценка (ориентировочная оценка) такой величины, как
остаточное время эксплуатации объекта до предельно рентабельного
годового отбора нефти из него т0СТ. Величина тост оценивается
по изменению фактического годового отбора нефти из рассма-
триваемого объекта на поздней стадии его разработки (примерно,
начиная с 30—40% обводненности добываемой жидкости). Фак-
тическая кривая годового отбора нефти в интервале последних
235
Рис. 35. Динамика затрат с (цен р) и
рейты (показана штриховкой)
торождений, имеющей характер рентного дохода (площадь
Л1Л2В2).
Нормативная прибыль А2А3В3В2 достаточна для возмеще-
ния капиталовложений в разработку, но недостаточна для
покрытия затрат на подготовку запасов. С учетом последних
суммарные приведенные затраты на поиски, разведку, разра-
ботку и эксплуатацию месторождений (или цена воспроиз-
водства 1 т нефти) будут характеризоваться кривой IV. Соот-
ветственно разница между ценой воспроизводства и ценой
производства составляет величину прибыли, необходимую для
возмещения затрат на ГРР, т. е. представляет собой общест-
венно необходимые затраты на подготовку запасов нефти и
газа.
Таким образом, в соответствии с рис. 35 на каждый мо-
мент t можно дать экономическую оценку 1 т запасов на раз-
ных стадиях их освоения. Так, экономическая оценка 1 т
извлекаемых запасов определится величиной гиз = А4 — А3,
т. е. разностью между полной ценой производства р = А4
и эксплуатационными затратами сэ = А3. Соответственно эко-
номическая оценка 1 т запасов, вводимых в разработку, будет
равна гр=р — сд, т. е. разности между ценой и приведен-
ными затратами на добычу (сд = А3 — А2): И, наконец,
оценка 1 т запасов открываемых месторождений составит
го=р — (сд + сгрр), где сгрр = Л4 — А3, т. е. будет соответствовать
рентному доходу с учетом совокупных затрат на воспроизводст-
во запасов.
Использование описанной концептуальной схемы затрат на
воспроизводство нефти и газа позволяет сформулировать
критерии выбора оптимальных решений на различных стадиях
освоения нефтегазовых ресурсов, в частности, определить
сравнительную эффективность мероприятий по интенсификации
разработки месторождений, применению МУН, расширению
фронта ГРР. Одновременно эта схема дает возможность
устанавливать предельные параметры объектов поиска, раз-
ведки и эксплуатации.
64
где ЛГрпл — относительная ошибка определения пластового дав-
ления (0,135%); Ма — относительная ошибка поправки на от-
клонение сжимаемости реальных газов от закона Бойля — Ма-
риотта (0,10%); Mf — относительная ошибка вычисления тем-,
пературной поправки (0,31%).
Отсюда
Мв = ± /0,1352 + 0,102 + 0,312 = 0,352 %.
Таким образом, пересчетный коэффициент (0=126,47) оп-
ределяется практически с очень малой ошибкой, влиянием кото?
рой на точность подсчета запасов можно условно пренебречь.
В рассмотренных примерах принималось, что величины фуд,
Кп и Кг соответствуют модели случайного распределения. Од-
нако следует обратить особое внимание, на то, что для оценки
точности этих параметров наиболее подходящей будет модель
случайно-зонального распределения признака. Согласно ей об-
щая изменчивость складывается из изменчивости параметра по
разрезу (в скважине) и изменчивости средних значений пара-
метра по площади (в скважинах). В этом случае Оценки по-
грешности среднего значения параметра в залежи применяется
формула
т-=	+	(5.42)
где S — стандарт средних значений параметра в скважинах;
п — число скважин; тх — средний стандарт параметра в сква-
жине.
Покажем порядок расчета оценки погрешности средних зна-
чений Кп и Кг на примере пористости.
1.	Вычисляется абсолютная ошибка средневзвешенного (по
эффективной толщине) значения Кп в отдельной скважине:
/Пкп. = -1-УЖ^^,	(5.43)
где mKni — общая предельная ошибка определения Кп одного
пропластка по данным ГИС.
2.	Вычисляется средняя величина ошибок (средний стан-
дарт) средневзвешенных значений Кп в каждой скважине при
общем их числе п:
тКп = ^тКп./п	(5.44)
2
3.	Вычисляется стандарт средних значений Кп в скважинах:
186
4.	По формуле (5.42), которая приобретает вид
туг =1/^+^2кп/.	(5.46)
вычисляется абсолютная ошибка среднего значения пористости
по залежи.
5.	Обычным способом вычисляется относительная ошибка.
Наибольший практический интерес представляет оценка по-
грешности среднего значения удельных запасов в условиях мо-
дели случайно-зонального распределения параметра. Эта оцен-
ка положена в основу оценки точности предлагаемого метрда
подсчета запасов.
1.	Вычисляется абсолютная ошибка Кпэф, как ошибка про-
изведения величин Кп и Кг 4-го пропластка в /-й скважине:
т*а9фг = /^2пт2кг + К>2кп ,	(5-47)
где КП и Кг — средние значения в скважине; тКп и ткг—пре-
дельные ошибки определения по данным ГИС.
2.	Вычисляется абсолютная ошибка определения удельного
объема t-го пропластка в /-й скважине:
^удУ=1/№П9ф^А + ^кЩф,	(5.48)
где Хпэф и Ъ. — средние значения в скважине; тц — ошибка от-
бивки толщины одного пропластка.
3.	Далее вычисляется абсолютная ошибка удельного объёма
в j-й скважине (2¥УД1 = Ууд/);
mv7aj = rnvyili Ут,	. (5.49)
где т — число пропластков в разрезе скважины.
4.	Вычисляется абсолютная ошибка удельных запасов в /-й
скважине как ошибда произведения VyfliQ = Qya/:
^уд; = /^уд>0,442+ 126,4^Vra>,
где 0,44 — абсолютная ошибка пересчетного коэффициента;
126,47 — его значение.
5.	Вычисляется средняя ошибка из ошибок определения
удельных запасов в скважинах
= S mQy„ ,/п.	(5.50)
2
6.	Вычисляется стандарт средних удельных запасов по сква-
жинам:
/~2«2уд;-0уд)2
<551>
187
Рис. 33. Кривые амортизации ППФ.
/ -кривая начальных эксплуатационных затрат для сово-
купности объектов; П— кривая суммарных замыкающих
затрат
Если на некотором этапе развития нефтедобычи потребность
в нефти может обеспечиваться более эффективно дру-
гими видами сырья, затраты на производство которых сни-
жаются в результате НТП (например, появление эффективных
заменителей нефти), то можно говорить о моральном износе II
рода.
Эта ситуация возникает после момента То (который условно
совмещен с моментом прекращения эксплуатации в районе),
когда кривая III пойдет ниже кривой II. Следует отметить, что
кривые эксплуатационных затрат I, 2, j, ..., и могут
начинаться ниже кривой начальных затрат для последующих
объектов. В таком случае эксплуатация новых объектов
оказывается нецелесообразной до того момента, пока затраты
на старом объекте не превысят начальные затраты на новом
объекте.
Соответственно прекращение эксплуатации объектов будет
происходит в моменты В, В}, .... В}, ..., BQ, когда расходы на их
эксплуатацию достигают уровня цены производства для за-
мыкающих объектов. В этот момент ценность запасов место-
рождения становится равной нулю \ а при дальнейшей
эксплуатации оказывается отрицательной.
Исходя из рассмотренной схемы можно определить величину
износа объекта, т. е. ввести понятие амортизации ППФ
(рис. 33).
В любой момент времени отрезок DF, соединяющий кривую
текущих эксплуатационных затрат ADB с кривой II замыкаю-
щих затрат, соответствует фактической величине амортизации,
начисляемой в момент 7. Дисконтированная величина этих
амортизационных отчислений (если разбить ось времени на
годовые отрезки или рассматривать непрерывное графическое
представление — заштрихованную площадь АВС) равна перво-
начальным капиталовложениям &(?i) в разработку объекта,
который введен в эксплуатацию в момент tt. Иными словами,
цена производства на замыкающих объектах обеспечивает лишь
нормативную рентабельность вложений.
1 Если не принимать во внимание ренту истощения.
61
кмцих методик) и оценкой их влияния на величину (и распре-
деление) запасов. Достоверность подсчета запасов, как извест-
но, зависит от степени изученности геологического строения,
внутренней структуры' залежи. В свою очередь, степень изучен-
ности определяется возможностью построения моделей промыс-
лово-геологической системы, адекватных реальному объекту
(гл. 6). Возникает резонный вопрос: как оценить адекватность
модели реальному объекту? Что такое степень и качество изу-
ченности геологического строения?
С одной стороны, понятно, что модель должна соответство-
вать количеству и качеству информации, необходимой для ее
обеспечения. С другой стороны, с позиций принципа системно-
сти (общей теории систем Ю. А. Урманцева) можно построить
систему моделей объекта. На основе различных конкурирующих
гипотез (методик определения параметров) создается система
разных моделей объекта при одинаковом количестве и качестве
информации. Тогда сходимость моделей по величине запасов,
их распределению по качеству коллектора и показателям точ-
ности и надежности при заданной (требуемой) точности под-
счета позволит исключить часто непринципиальные разногласия
по поводу применения той или иной методики оценки парамет-
ров, а отсюда и некоторые модели строения объекта. Следова-
тельно, критерий качества изученности геологического строения
может быть определен как достижение определенной достовер-
ности оценки величины и распределения запасов, а критерий
степени изученности — как заданная (требуемая) точность и
надежность подсчета.
Для подсчета запасов газа сеноманской залежи создано во-
семь файлов — информационных моделей геологического строе-
ния. Файлы с первого по четвертый (первая система моделей)
имеет один метод определения рп [2] при постоянстве числа,
расположения и идентичности скважин (320), числа пропласт-
ков (интервалов) в разрезах скважин (12110), идентичности
эффективных газонасыщенных толщин и т. д. Они созданы на
основе базы промыслово-геологической информации 1981 г.
Файлы с пятого по восьмой (вторая система моделей) также
имеют один метод определения рп (см. табл. 4.2, уравнения (1),
(2), (3), (4), при постоянстве числа (5271) и идентичности про-
пластков и скважин (173), вскрывших ГВК и т. д. Они созданы
на основе базы 1987 г., подготовленной для подсчета запасов.
Прочие параметры (площадь, средневзвешенная эффективная
газонасыщенная толщина и т. д.) соответствуют принятым в
подсчете запасов ТюменНИИГипрогаза.
В первых файлах используются два различных уравнения по
пористости (4.6), (4.10) и четыре уравнения по оценке газона-
сыщенности (4.12), (4.15), (4.17) (12) из табл. 4.1. Вопросы
выбора методов (уравнений) оценки параметров изложены в
189
Комплекс уравнений для оценки J3n
Рис. 5.1. Общая схема алгоритма расчета параметров ФЕС информационных
моделей сеноманской залежи Медвежьего месторождения ’ (файл 1).
Рис. 5.2. Общая схема алгоритма расчета параметров ФЕС информационных
моделей сеноманской залежи Медвежьего месторождения (файлы 2—7).
Рис. 5.3. Общая схема алгоритма расчета параметров ФЕС информационных
моделей сеноманской залежи Медвежьего месторождения (файл 8).
разд. 4. Общие схемы алгоритмов приведены на рис. 5.1—5.3.
Во всех алгоритмах используется уравнение (4.18) для оценок
проницаемости.
Проведем анализ сходства и различия в величинах запасов,
их распределенных по классам качества коллектора, показате-
лям точности и надежности подсчета между моделями (файла-
ми) двух систем и внутри каждой системы.
1. Оценим влияние методов определения рп, выделения эф-
фективных газонасыщенных толщин по разрезам скважин раз-
ными интерпретаторами и в разное время (1981 и 1987 гг.) чис-
ла и расположения скважин по площади, вскрытия или невскры-
тая скважинами ГВК на распределение запасов по классам
качества коллектора и величину разности между запасами
(файлов 2 и 5, 3 и 6, 4 и 7). Сравнение проводится по парам
файлов с одинаковыми петрофизическими уравнениями. Други-
ми словами, приведем анализ моделей двух систем (базы дан-
ных) при прочих равных условиях.
На рис. 5.4 приведены распределений запасов по классам
проницаемости по файлам баз 1981 и 1987 гг. Как видно из
рисунка, распределения в указанных файлах совпадают со сред-
ней разницей около 2%. Из табл. 5.2 видно, что разности между
запасами по этим файлам, подсчитанные традиционным и ин-
i
191
Рис. 5.4. Дифференциальные функции распределения запасов по классам
проницаемости сеноманской залежи Медвежьего месторождения.
а — информационная база — модель залежи 1981 г. (файлы 1—4); б — информацион-
ная база — модель залежи 1987 г. (файлы 5—8)
тегральным методами, колеблются соответственно от 86 до
95 млрд, м3 и от 41 до 47 млрд. м3. Отсюда можно сделать вы-
вод, что на распределение запасов не оказывают' заметного
Таблица 5.2. Параметры подсчета запасов моделей двух систем
База	Файл	кп, %	Кг, %	Qi, млрд,м3	Qa, млрд, м3
1981—1987 г.	1	32,76	67,25	2150,27	2218,27
	2	30,82	70,56	2122,49	2210,75
	3	30,82	67,48	2029,85	2130,40
	4	30,82	66,12	1988,94	2090,85
1987 г.	5	30,20	69,08	2036,18	2169,70
	8	30,20	67,72	1991,22	2134,60
	6	30,20	65,82	1934,19	2083,00
	7	30,20	64,43	1899,11	2048,80
				Продолжение табл. 5.2	
База	5<3уд	V	mQ ЧУД	ЧУД	mQ2
1981—1987 г.	0,041	2,65	0,081	5,19	6,10
	•0,042	2,71	0,082	5,31	6,20
	0,041	2,76	0,080	5,41	6,29
	0,040	2,78	0,079	5,46	6,33
1987 г.	0,065	3,76	0,128	7,36	8,90
	0,065	3,78	0,127	7,41	8,94
	0,064	3,85	0,126	7,54	. 9,05
	0,064	3,88	0,125	7,60	9,10
Примечание. F-2001,39 км1, Иэф-38,56 м, 0-125,47.
192
влияния методы оценки рп число и толщины пропластков по
скважинам, число скважин И их расположение по площади. На
разницу в запасах, по-видимому, наибольшее влияние оказы-
вает метод определения рп и расположение скважин на площа-
ди. В первой системе моделей наибольшее число скважин раз-
мещено вдоль длинной оси структуры, в зоне повышенных эф-
фективных газонасыщенных толщин.
2. Оценка влияния петрофизических уравнений на распре-
деление запасов и их величину внутри каждой системы при
прочих равных условиях. Для этого сравним файлы 2 и 3 с 5 и 6.
Сравнение показывает сходство в распределении запасов с раз-
ницей около 2%, что объясняется одинаковым видом уравнений
и близостью их коэффициентов а и b (см. табл. 4.1, уравнения
(12) и (15), по которым определялась газонаеыщенность при
постоянном уравнении пористости (4.10). Отсюда важно, какой
вид уравнения должен быть принят при подсчете запасов исхо-
дя из профессионально-теоретических и статистических предпо-
сылок. Специалистами Главтюменгеологии и ТюменНИИГипро-
газа в настоящее время используются степенные уравнения вида
lg<oB = f(Igpn). Сравнение величины запасов показывает разни-
цу между запасами файлов 2 и 3 в 92 млрд, м3 при подсчете
традиционным методом и в 80 млрд, м3 при подсчете интеграль-
ным методом. В файлах 5 и 6 она составляет соответственно
102 и 86 млрд. м3. Таким образом, 10 и 6 млрд, м3 при разных
методах подсчета приходятся на случайные колебания средних
по выборкам при определении газонасыщенности.
Для окончательного решения задачи оценим сходимость по
распределениям запасов, разности между их величинами и ве-
личинами показателей точности и надежности запасов между
файлами второй системы (базы 1987 г.). Анализ табл. 5.2 и
рис. 5.4 показывает, что по всем данным сходимость наблюда-
ется между файлами 5 и 8, 6 и 7. В разд. 4.3 приведено обос-
нование выбора уравнения по оценке газонасыщенности. Как
видим, уравнение (4.17), кроме соображений профессионально-
теоретического характера, имеет убедительное статистическое
объяснение. Таким образом, построение систем информационных
моделей сеноманской залежи Медвежьего месторождения позво-
ляет количественно оценивать качество и степень изученности
геологического строения изучаемого объекта.
5.4. АЛГОРИТМ ОПЕРАТИВНОЙ ОЦЕНКИ ЗАПАСОВ
В практике проектирования анализа разработки сеноманских
залежей часто возникает задача (например, при обосновании
выбора интервалов вскрытия пласта) оперативной оценки за-
пасов в интервалах (сечениях) залежи, параллельных кровле
13—1286	193
сеномана или поверхности ГВК. В этой связи был создан алго-
ритм (и программа), в основе которого лежит идея построения
ГСР.
Сущность алгоритма заключается в следующем.
1. Общий объем пород для каждого i-ro сечения (интерва-
ла) определяется при использовании формулы трапеции:
Vi = (FH) 0,001	(5.53)
где F — площадь сечения, км2; Vi — общий объем пород в i-м
сечении; Н — шаг сечения или общая толщина интервала, м;
Г = (Г; + /?м)/2,	(5.54)
Общий объем сводовой части залежи определяется по фор-
муле пирамиды:
2. Эффективный газонасыщенный объем пород в i-м интер-
вале определяется по формуле
^фг = К/КпегЛЛ.	(5.56)
где Кпесч — коэффициент песчанистости,, который в i-м интер-
вале разреза каждой скважины определяется по формуле
Кпесч=2/гэф///.	(5.57)
Средние значения пористости Кп и газонасыщенности /<г
определяются тремя способами:
1)	как средние квадратические;
2)	как средние из средневзвешенных (по эффективной газо-
насыщенной толщине по скважинам) по формулам (6.20) и
(6.21);
3)	как средневзвешенные по суммарной эффективной газо-
насыщенной толщине по формуле (6.23).
3.	Запасы вычисляются по формуле
<2 = У9фД	(5.58)
.4. На печать выводятся расчетные значения коэффициента
песчанистости, общего объема и газонасыщенного объема пород,
пористости, газонасыщенности, запасов газа в интервалах, на-
копленных запасов, а также график изменения запасов по высо-
те залежи.
Предлагаемый метод имеет преимущества перед другими
методами, основанными на объемной формуле подсчета запасов.
Он не требует сложных геологических построений — комплекса
структурных карт, карт эффективных газонасыщенных толщин
194
или карт «7<пэф//Эф» по кровлям подсчетных объектов (пачек
коллекторов и пластов-разделителей). Позволяет выделить под-
счетные объекты (интервалы), параллельные поверхности ГВК,
что необходимо для решения задачи оперативной оценки обвод-
нения залежи. С его помощью определяются запасы газа по
любому участку или площади залежи в целом. Для применения
данного метода необходима только структурная карта и инфор-
мационное обеспечение в рамках АСМ.
Сопоставление запасов Медвежьего месторождения, подсчи-
танных данным методом обычным способом по формуле (4.48)
и интегральным методом, показывает завышение запасов на
6—7%, по сравнению с обычным способом и на 4% при срав-
нении с интегральным методом. Это объясняется, на наш взгляд,
только систематическими погрешностями при вычислении объ-
емов пород. Добавим, что подсчеты запасов при помощи пост-
роения ГСР ручным способом (3. Д. Ханнанов, А. Е. Нелепчен-
ко) дают отношение величин запасов 1. Другими словами, они
имеют ту же самую систематическую погрешность.
5.5.	ДИФФЕРЕНЦИАЦИЯ ЗАПАСОВ ГАЗА
Постановка задачи
Достоверность подсчета запасов, как известно, зависит от
степени изученности геологического строения, внутренней струк-
туры залежи. В свою очередь, степень изученности определяет-
ся возможностью построения моделей (ГС, ПГС, ФС), адекват-
ных реальному объекту и позволяющих решать прямые и об-
ратные задачи фильтрации газа и воды и т. д. Постановка этих
задач на современном уровне приводит к необходимости поста-
новки и решения задач по дифференциации запасов газа. Таким
образом, как и в нефтепромысловой геологии, подсчет запасов —•
не только совокупность известных операций в соответствии с
формулой объемного метода, но и система действий, направлен-
ных на изучение структуры залежи, на выявление отношений и
связей между геологическими телами, состоящими из пород с
определенными свойствами, а также на выяснение условий,
ограничивающих эти связи. Принятие данного положения при-
водит к необходимости постановки и решения задачи дифферен-
цирования запасов. По нашему мнению, имеет смысл выделить
в рамках ПГС (залежь) систему запасов. В этом случае струк-
тура запасов будет определяться отношениями и связями меж-
ду геологическими телами, обладающими разным качеством и
количеством запасов’плюс условия, (законы композиции), огра-
ничивающие эти связи. Тогда дифференциация запасов — не что
иное как выявление структуры системы запасов на разных
иерархических уровнях геологического строения.
13*
195
необходимого'и достаточного объема информации (промыслово-
геологической и технологической) и если запасы категории А
и В можно определить на основе требований соответствующей
Инструкции, то границы категории С( остаются практически по-
стоянными до настоящего времени.
С формальных позиций запасы категории С, могут иметь по-
грешности их оценки, значительно превышающие погрешности
оценок категорий А и В. Так, например, по данным Е. Ф. Фро-
лова (1965—1975 гг.), погрешности подсчета извлекаемых запа-
сов нефти могут составлять для категорий: А—±9%, В—±23%
и С1—±47%; по данным А. А. Трофимука (1970—1980 гг.):
А—10%, В — от 25 до 30% и С, — около 50%. С этих позиций
оценки погрешностей для сеноманских залежей (см. табл. 6.10,
6.11) — В — от 9 до 12% и С, — от 22 до 32% — вполне удовлет-
ворительны. Однако с позиций согласования количественных
требований к изученности залежей с категориями запасов необ-
ходимо иметь в виду следующие обстоятельства.
Анализ динамики изменения Запасов с увеличением числа
скважин, участвующих в расчетах (в порядке выхода их из бу-
рения), показывает, что о запасах судить крайне затруднитель-
но, если число обрабатываемых скважин не более 40 (см.
разд. 7.2).
При числе скважин от 40 до 80 наблюдается стабилизация
точечной оценки запасов. Далее с увеличением числа скважин
запасы газа полностью стабилизируются, так же как и пре-
дельная погрешность оценивания. Отсюда площади (части зале-
жи) с запасами категории С| до настоящего времени не имеют
удовлетворительной оценки степени изученности, что не позво-
ляет переводить запасы в более высокие категории. Решение
вопроса о переводе запасов в более высокие категории имеет
принципиальное значение, учитывая запасы категории С, и низ-
кую степень изученности геологического строения «периферий-
ных» частей залежей, площади которых соразмерны или превос-
ходят площади с запасами категории В.
На основании изложенного можно сделать следующие вы-
воды:
1)	в практической работе следует оценивать степень изучен-
ности площадей (частей залежи) по категориям запасов, как
того требует Инструкция [24];
2)	в этой связи логично и необходимо определять парамет-
ры подсчета по каждой категории раздельно с оценкой точно-
сти и надежности как параметров, так и запасов;
3)	следует определять необходимое и достаточное количест-
во скважин для подсчета запасов с заранее заданной точно-
стью, ориентируясь на оптимальные оценки и экспертные заклю-
чения;
4)	объективным и оптимальным количественным критерием
280
Сформулируем требования, которым должна отвечать уни-
версальная классификация:
1)	классы пород должны иметб качественные различия, про-
являющиеся в особенностях литолого-петрографического соста-
ва, физических свойств, водо- и газонасыщенности и поведения
пород при разработке;
2)	границы классов должны устанавливаться по величинам
единичных или комплексных показателей качества, при которых
каждый класс должен обладать своим (новым) качеством
породы;
3)	выделение различных классов в принципе должно обеспе-
чиваться всеми существующими методами их изучения;
4)	показатели качества коллекторов каждого класса долж-
ны иметь репрезентативные выборки для корректного статисти-
ческого анализа;
5)	для оперативного решения задач газопромысловой геоло-
гии классификации пород — коллекторов по их качеству долж-
на лежать в основе банка промыслово-геологической информа-
ции по каждому месторождению.
Исходя из ойределения понятий качества породы — коллек-
тора и классификации пород — коллекторов для разработки
универсальной классификации следует использовать идеи, зало-
женные в работах П. П. Авдусина и М. А. Цветковой, А. Г. Алие-
ва и Г. А. Ахмедова, И. А. Конюхова, Ф. А. Требина, А. А. Ха-
нина и др.
Классификация коллекторов
Первая классификация пород — коллекторов была разрабо-
тана П. П. Авдусиным и М. А. Цветковой в 1943 г. В ее основу
положены структурные параметры пород — форма и величина
их поровых пространств. Коллекторы разбивались на пять клас-
сов, которые характеризовались определенными значениями
Кпэф- Каждый из них разбивался, в свою очередь, на три группы
по сложности строения поровых каналов (Ф):
1)	коллекторы с изометричным сечением каналов, допус-
кающие значительные скорости фильтрации (Ф>0,025);
2)	коллекторы с посредственными фильтрационными свой}
ствами (Ф = 0,010—0,025);
3)	коллекторы со сложной структурой поровых пространств
и низкой проницаемостью (Ф<0,010).
В данной классификации классы коллекторов и соответст-
вующие им значения КПЭф приводятся без указания на литоло-
гические типы пород, тогда крк известно, что разные типы тер-
ригенных пород могут иметь одинаковую эффективную порис-
тость при разных значениях проницаемости. Связь между ем-
костной и фильтрационной характеристикой в классификации
197
обеспечивается значениями гидравлического коэффициента Ф.
Таким образом, недостаток классификации — отсутствие цифро-
вого' выражения проницаемости и определение эффективной по-
ристости без учета в породе остаточной воды.
Ф. А. Требину (1945 г.), как пишет А. А. Ханин (1964 г.),
«впервые удалось установить функциональную связь между
фильтрационными свойствами песчаных пород, с одной стороны,
и емкостными, — с другой, на основании чего им приводится
классификация коллекторов».
Разделение пород на классы производится на основе анализа
конфигурации кривой фильтрации knp песчаников, построенной
по значениям АПЭф и knp. По мнению А. А. Ханина (1964 г.),
одна из причин некоторого разброса точек на графике связана
с тем, что породы имеют различную гранулометрическую круп-
ность составляющих их зерен, в силу чего размеры пор у них
различные, различны также и значения проницаемости. Другая
причина, по нашему мнению, заключается в том, что данная
зависимость является не функциональной, а статистической,
когда одному значению аргумента соответствует условное сред-
нее значение функции.	'
Ф. А. Требин (1945 г.) также впервые устанавливает зави-
симость (статистическую) между проницаемостью пород и ко-
личественным содержанием цементирующего материала. В раз-
витие положений Ф. А. Требина А. А. Ханиным в 1956 г. уста-
новлена «зависимость между величинами полезной емкости
(эффективной пористости) и проницаемости для каждой группы
коллекторов, выделяемых по гранулометрическому составу
(среднезернистые песчаники, мелкозернистые песчаники, алев-
ролиты с преобладанием крупноалевритовой фракции и алевро-
литы с преобладанием мелкоалевритовой фракции)». Границы
классов были проведены по изломам соответствующих кривых
(в обычной системе координат) в точках с проницаемостью
около 0,010; 0,100 и 0,500 мкм2, причем значения КПЭф составили
соответственно для среднезернистых песчаников — 11%, мелко-
зернистых песчаников— 14%, алевролитов— 16—20%.
Отметим, что Ф. А. Требиным и А. А. Ханиным, по-видимому,
впервые был установлен важный универсальный вид связи меж-
ду эффективной пористостью и логарифмом проницаемости для
терригенных пород, который имеет общее значение в геологии.
На этот вид связи указывают также Хедли, Джозеф (1945 г.),
Гриффитс (1958, 1967, 1971 гг.) и Крамбейн (1960 г.). Авторы
данной работы предлагают именовать ее закономерностью
Требина — Ханина.
В 1958 г. была предложена классификация А. Г. Алиева и
Г. А. Ахмедова, также основанная на связи Кпэ$ и knp, но без
выделения группы по гранулометрическому составу. Недостат-
ком ее являются широкие интервалы значений 7<Пэф для двух
198
основных групп коллекторов А и В. Схема классификации
И. А. Конюхова (1958 г.) имеет тот же недостаток и занимает
среднее положение между классификациями П. П. Авдусина и
М. А. Цветковой и Ф. А. Требина.
В Западной Сибири для сеноманских продуктивных отложе-
ний классификация А. А. Ханина была впервые применена
А. Ё. Ежовой (1968, 1971, 1972 гг.); использовалось более
3000 образцов по разрезам скважин месторождений Надым-
Пурского междуречья. Основная зависимость классификации:
lg^nP = — 0,24+ 0,12Кпэф.	(5.59)
Было доказано, что коллекторские свойства пород опреде-
ляются строением порового пространства, гранулометрическим
составом, отсортированностью обломочного материала, а так-
же количеством, типом и минералогическим составом цемента.
3. Д. Ханнановым (1971, 1972, 1976 гг.) в классификацию
А. А. Ханина начали вводиться геофизические параметры, обос-
нованные для Западной Сибири Е. И. Леонтьевым и А. Я- Ма-
лыхиным. Было показано, что определяющее влияние на ухуд-
шение коллекторских свойств пород оказывает карбонатный,
пелитовый и мелкоалевритовый материал. Впервые установлена
важная зависимость Ков от литологических свойств, которая
использовалась при оценке запасов газа по типам пород. Реша-
лись вопросы оценки нижних пределов коллекторов для сено-
манских отложений.
В связи с тем, что определяющим источником информации
служат данные ГИС, заслуживает серьезного внимания рас-
смотрение классификаций, имеющих ярко выраженную промыс-
лово-геофизическую направленность:
Л. И. Берман, С. П. Омесь, Н. С. Романовская (1975 г.)
предложили классификацию коллекторов для Медвежьего ме-
сторождения с разделением их на литолого-петрографические
группы. В последние годы в ВПО Союзгазгеофизика (Ш. К-Гер-
гедава, Н. С. Романовская, Г. Ф. Пантелеев, Ю. Г. Тер-Саакян)
границы классов получили достаточное обоснование по данным
ГДИ, т. е. с точки зрения продуктивности пород, их способно-
сти отдавать газ в скважину. Анализ классификации показыва-
ет, что в ее основе также лежит закономерность Требина — Ха-
нина, выраженная уравнениями (по керну)
lg*DP1 = -0,66+0,35Апэф,	(5.60)
^^Р2 = 0,06 + 0;12АпэФ,	(5.61)
^пРз = 0,32+0,10Апэф	(5.62)
для I, II и III групп коллекторов.
Отсюда для определения свойств пород для каждой группы
коллекторов устанавливались статистические зависимости меж-
199
ду параметрами по керну и показаниями некоторых видов зон-
дов по данным БКЗ. Выводы использовались при пересчете за-
пасов Медвежьего месторождения и анализа разработки.
В. В. Масленниковым (1976, 1978, 1980 гг.) предложена
классификация, основанная на связи геофизических параметров
(рп, Рк, Ро) с параметрами по керну (К„, Кг, knp). На основе
комплексной обработки этих параметров и результатов ГДК и
ГДИС были выделены типы пород сеноманской продуктивной
толщи по продуктивности и приведены их литологические типы.
Для характеристики каждого типа коллектора используются
порядка 20 параметров, причем интервалы их изменения обычно
задаются независимыми друг от друга. Несмотря на свою об-
ширность данная классификация не получила общего признания
на практике, хотя информационная ценность ее не вызывает
сомнений.
Анализ рассмотренных классификаций и фактического ма-
териала, положенного в их основу, показал, что они обладают
рядом отмеченных достоинств. Попытаемся теперь сформулиро-
вать их недостатки.
Классификация коллектива авторов ВГО Союзгаягеофизика
малоинформативна;
1)	отсутствуют развернутые литологические характеристики
типов пород — коллекторов;
2)	наличие небольшого числа параметров, которые опреде-
ляют каждую группу коллекторов;
3)	графо-аналитическая или линейно-кусочная аппроксима-
ция петрофизических зависимостей не позволяет однозначно
(с одинаковой точностью) устанавливать границы групп кол-
лекторов.
Классификация В. В. Масленникова имеет большую ин-
формативность, но, являясь по существу статистической, в этом
плане мало обоснована:
1)	материал во многих случаях не позволяет провести кор-
ректный статистический анализ;
2)	статистический анализ нередко выполнен интуитивно,
только на уровне графиков;
3)	приводимые корреляции и регрессии не имеют надлежа-
щего статистического анализа.
В основе предлагаемой авторами данной работы универсаль-
ной классификации лежит закономерность Требина— Ханина,
т. е. зависимость между величинами полезной емкости (эффек-
тивной пористости) и проницаемости для каждой группы кол-
лекторов, выделяемых по гранулометрическому составу (сред-
незернистые песчаники, алевролиты с преобладанием крупно-
алевритовой фракции, мелкозернистые алевролиты). Отсюда
качество коллектора определяется, в первую очередь, основными
параметрами подсчета запасов и разработки — Кпэф, knp и про-
200
изведениями этих величин на Яэф. В разд. 4 приведены основ-
ные уравнения (по керну), а также уравнения связи парамет-
ров Кпэф, Кп и Кг с удельным электрическим сопротивлением
(рп) через параметр относительного сопротивления (Ро), пара-
метр насыщения (Рн) и <ов. Уравнения использовались для соз-
дания банков данных по всем месторождениям.
При разработке классификации были использованы мате-
риалы анализа керна ЦЛ Главтюменгеологии (А. В. Ежова,
Б. В. Топычканов, Т. А. Ястребова) и ТюменНИИГипрогаза
(Ю. Я- Калабин, А. Н. Кирсанов, 3. Д. Ханнанов), результаты
ГДК из работ Ш. К. Гергедавы с соавторами (1978 г.), В. В. Мас-
ленникова (1980 г.), Л. Ф. Дементьева с соавторами (1984 г.),
Ю. Г. Тер-Саакяна (1985—1988 гг.), а также фактический ма-
териал Треста Севергазгеофизика по результатам ГДК и ГДИС
указанных месторождений. Исходя из принятого определения
понятия качества коллектора, показателя качества и определе-
ния понятий пределов коллектора М. М. Элланского (1985 г.)
опишем три вида установленных авторами данной работы гра-
ниц типа коллекторов с учетом условий или методов исследо-
вания и эксплуатации.
Первая граница — абсолютный предел коллектора. Выше
этой границы породы содержат физически подвижный газ или
нефть, а фазовые проницаемости должны быть отличны от нуля.
Ниже этой границы флюид остается неподвижным при наличии
любого перепада давления. Абсолютный предел определяется,
прежде всего, на моделях и керне в лабораторных условиях.
Вторая граница — нижний относительный или технологиче-
ский предел. Он характеризует минимальные величины коллек-
торских свойств с учетом условий освоения и вскрытия пластов
и определяется по данным керна, ГИС и связи последних с
удельной продуктивностью или дебитом газа.
Третья граница — кондиционный или «экономический» пре-
дел, который определяется исходя из минимального рентабель-
ного дебита при рациональной системе разработки по данным
ГИС, ГДК и ГДИС. До настоящего времени нет единого мне-
ния о методике определения граничных значений свойств по-
род— коллекторов, а предлагаемые пределы изменяются в ши-
роком диапазоне. Наиболее обоснованно определять нижние
пределы проницаемости и пористости, используя данные отно-
сительных проницаемостей (А. А. Ханин, 1956, 1964 гг.),
В. И. Азаматов и Н. М. Свихнушин, 1976 г., М. М. Элланский,
1985 г.). Исследования коллекторов (на кернах) месторождения
Газли (С. П. Корсаков, В. И. Крюченко, 1971 г.), по литолого-
физическим характеристикам подобным породам исследуемых
сеноманских отложений, а также прямые анализы керна на
Медвежьем и Юбилейном месторождениях показали, что при
водонасыщенности 83—93% (в среднем 88%) газ неподвижен.
201
Таблица 5.3. Нижние пределы коллекторских свойств
Параметр	Уравнение	Вид связи	Коэффициент корреляции	Объем выборки	Предел, %		
					83	88	93
^пр	1. lg^np=7,45—3,45 1g Ков	Степенная	—0,87	323	6,7	5,5	4,5
	2. 1g Апр=7,75—3,69 1g Ков		—0,92	155	4,6	3,7	3,0
	3. 1g й„р=7,79—3,90 1g Ко.		—0,95	 326	2,04	1,62	1,29
Кп, %	1. lgK„=l,33+ 0,061gfe„₽		0,78	443	23,9	23,4	23,4
	2. lgK„= 1,30+0,07 lg£„p	»	0,88	250	22,4	21,8	21,4
	3. 1g Kn= 1,28+0,07 1g &np		0,90	386	19,95	19,5	19,5
	1.	74,42+ 4,37 Kn	Линейная	0,91	421	30,02	27,84	27,84
	2. Kr=—47,99 + 3,67 Kn		0,82	251	34,22	32,02	32,02
	3. Kr=—42,52 + 3,61 Kn		0,99	400	29,50	27,88	27,88
Хпэф	1. Клэф=0,003 + 0,08 1g &np	Логарифмическая	0,94	378	7,0	6,0	6,0
	2. Лпэф=0,005 + 0,08 1g &np	»	0,94	J02	6,0	5,0	4,0
	3. КПЗф=0,02 + 0,08 1g &np		0,96	326	4,0	4,0	3,0
Otcn	1. acn=0,17 + 0,12 1g Anp	»	0,70	38	0,27	0,26	0,25
	2. acn=0,10 + 0,21 1g fenp		*0,81	30	0,24	0,22	0,20
Примечание. 1 — Медвежье, 2 — Уренгойское, 3 — Ямбургское месторождения.
По данным Викофа, Ботсета проницаемость для газа становит-
ся равной нулю при водонасыщенности 90%. Приняв водонасы-
щенность от 83 до 93% за предельную, по уравнениям регрес-
сии ТИПа knp = f(KoB), Лп1=/(£пр), ЯпэфЧ^пр), рп = /(£пР) и т. д.
можно оценить нижние пределы £пр, Кп, Кг и Кпэф (табл. 5.3).
Следует иметь в виду, что для сеноманских отложений оп-
ределяющим параметром, который контролирует коллекторские
свойства пород и их геофизические характеристики, служит гли-
нистость (рассеянная, слоистая и смешанная). По данным гра-
нулометрии (ЦЛ Главтюменьгеология) была рассчитана объ-
емная (7<гл), весовая (Сгл) и относительная (t]) глинистость.
КГЛ = СГЛ(1-КП),	(5.63)
СГЛ = СГЛ(1-С),	(5.64)
где Сгл — содержание в породе пелитовой фракции; С — содер-
жание пелитовой компоненты.
Относительная глинистость характеризует степень заполне-
ния пор неактивного скелета породы глинистым материалом и
определяется по формуле
П = «/<гл + ^п)-	(5.65)
Оценим влияние количества глинистого материала на кол-
лекторские свойства пород. Для этого по данным керна сква-
жин, пробуренных на глинистом растворе, получены уравнения
регрессии, связывающие Кп, Ков, knp с Кгл (1 —Медвежье, 2 —
Уренгой).
1.	Кп = 36,13—0,32КГЛ,	(5.66)
2.	Кп = 34,66—0,ЗИгл,	(5.67)
1.	А; = 92,68— 1,84 Ктл,	(5.68)
2.	Кг = 96,76 — 1,86/(гл,	(5.69)
1.	lg£np = 3,44- 0,07Лгл,	(5.70)
2.	lgZ!np = 3,19-0,07Кгл.	(5.71)
Количество данных в каждой выборке (га) порядка 130. Од-
нако основные статистики уравнений — сумма квадратов откло-
нений фактических и расчетных значений (Sz2), стандартные
ошибки оценок регрессий (Syx), коэффициенты корреляции (г)
и т. д. — не являются «наилучшими» и поэтому не проводятся.
Уравнения служат лишь иллюстрацией зависимостей.
В табл. 5.4 приведены значения Кп, Ков, knp при различных
значениях Кгл- Видно, что с увеличением содержания в породе
глинистого материала происходит уменьшение проницаемости,
пористости: увеличение содержания остаточной воды (умень-
шение газонасыщенности).
203
Таблица 5.4. Зависимости коллекторских свойств
от количества глинистого материала
Параметры	кгя. %						
	5	10	15	20	25	30	50
Кп, %	34,51	3,83	31,28	29,67	28,05	26,44	19,98
	33,13	3,66	30,01	28,46	26,91	25,36	19,16
Ков, %	16,52	25,72	34,92	44,12	53,32	62,52	99,32
	12,54	21,84	31,14	40,44	49,74	59,04	96,24
Йпр, мкм2	1,23	0,55	0,24	0,11	0,048	0,021	0
	0,87	0,39	0,17	0,077	0,035	0,015	0
Примечание. В числителе — Медвежье, в знаменателе — Уренгойское место-
рождение.
Проницаемость также, связана с относительной глинисто-
стью (г]).
lg£np = 4,03—5,99г)	(5.72)
при и = 130, г = — 0,82.
Ранее А. К. Бачуриным (1977 г.) была получена зависимость
остаточной водонасыщенности от минерального состава глинис-
того цемента пород — коллекторов. Известно, что содержание
разбухающих разностей глинистых минералов (монтмориллонит,
смешаннослойные образования ряда гидрослюда — монтморил-
лонит) достигает 40% от объема глинистого цемента газосодер-
жащих пород — коллекторов Тюменского Севера. В силу спе-
цифических свойств разбухающих глинистых минералов с ними
связано большое количество остаточной воды. Этим и объясни-
ется повышенная остаточная водонасыщенность пород при их
относительно низкой эффективной пористости.
Перейдем к оценкам параметров нижнего предела коллекто-
ров. Обычно при подсчете запасов (Главтюменьгеология) ниж-
ний предел коллектора устанавливается наличием связи (гра-
фик или уравнение регрессии) между K^ = f(k„v}, Кпэф = ^(Кп),
Knn = f(knp), Knn = f(.Kn), acn=f(&np) или не устанавливается
совсем, а принимается по аналогии. Анализ отчетов по подсчету
запасов (1979—1987 гг.) позволяет сделать пять существенных
замечаний.
1.	Графики и уравнения регрессии оцениваются некорректно.
Нельзя оценивать параметры — аргументы регрессий через их
функции, это противоречит правилам математической статис-
тики. Кроме того, всегда отсутствует статистический анализ
регрессии.
2.	Использование КПэф = 0 в качестве граничного значения
коллектора не совсем обосновано. В работе [4], в частности,
204
рекомендуется проводить расчет эффективной пористости по
формуле
*пэф = М1-Ков).	(5.73)
для Ков, равного критическому значению 0,8, при котором в по-
ристой среде коллектора остается неподвижный газ.
3.	Использование динамической пористости Дпд=0 в качест-
ве граничного значения вообще необосновано, так как при под-
счете запасов объемным методом принимается, что в залежи
не содержится подвижной воды, и оперировать надо с Кпэф.
4.	Во всех случаях граничное значение проницаемости не
превышает 0,001 мкм2, а находится в пределах от 0,0002 до
0,0007 мкм2. Следует заметить, что с такой точностью получить
значения проницаемости по данным ГИС просто невозможно.
5.	Абсолютная проницаемость, фигурирующая как граничное
значение коллектора, не имеет прямого отношения к фильтра-
ции газа в естественных условиях, когда в породе есть еще и
остаточная вода. По мнению М. М. Элланского [61], при выде-
лении коллекторов правильнее было бы рассматривать пронй-
цаемость по газу при остаточной водонасыщенности.
В связи с данными замечаниями рассмотрим три варианта
оценки границы коллектор — неколлектор для Медвежьего ме-
сторождения.
1.	Связь между knp и АПэф для Медвежьего месторождения
выражается показательными уравнениями регрессии (4.18):
=	10.38/Сцэф.
При допущении в качестве граничного значения коллектора
КПЭф = 0 получаем £Пр = 0,0015 мкм2. Это, в принципе, нижний
теоретический предел работы уравнения, который показывает,
что линейная экстраполяция по Хпэф = 0 не имеет смысла; в дан-
ном случае проявляется некоторая линейная связь, которую
можно объяснить техническими трудностями при определении
Апр на керне при ее низких значениях. Следует учесть, что про-
ницаемость в лабораторных условиях обычно определяется со
средней относительной погрешностью (Мьпр) от 3 до 11%.
Оценка проницаемости по приведенному уравнению составляет:
ЛДпр=8,41%. Отсюда общая относительная погрешность оцен-
ки проницаемости составит как минимум:
-'Ч, - V «ЧР+ "Ч, = v'w = ±8.93%.
Далее, подставив в уравнение связи acn = f(lg &пр) в табл. 5.3
&пр при трех значениях Ков, получим асп, соответственно равную
0,27; 0,26; 0,25. Учтем относительную ошибку прогноза асп по
уравнению и найдем общую максимальную погрешность оцен-
ки асп.’
205
м«сп= |/ Л4ЧРОбщ + ^Чп = У 8,922 ±21,432 = ±23,22%.
Таким образом, граничное значение коллекторов по асп ле-
жит в пределах от 0,25 до 0,27 с минимальной указанной
ошибкой.
2.	Исследования коллекторов на кернах месторождения
Газли (С. П. Корсаков, В. И. Крюченко, ±71), Шатлык
(О. Г. Баркалая и др., 1984 г.), Медвежье и Юбилейное
(Ю. Я. Калабин, 1971 г.) показывают, что при АОВ = 83, 88, 93%,
газ остается неподвижным. В табл. 5.3 приведены результаты
расчетов граничных значений йпР, Кп, К,, Лпэф (на основе трех
значений предельной водонасыщенности) по уравнениям регрес-
сий для керна из скважин, пробуренных на глинистом растворе.
Из таблицы видно, что нижний предел knp по уравнениям из-
меняется от 0,0043 до 0,0067 мкм2, Кп— от 23,4 до 23,9%, Аг —
от 27,84 до 30,02%, АПЭф —’ от 6 до 7%. Общие минимальные
относительные ошибки оценки граничных значений каждого
параметра слагаются из М*пр и М параметра. Отсюда можно
сделать общий вывод, что границы коллектора имеюд вероят-
ностный характер и находятся в пределах доверительных ин-
тервалов, установленных с определенной степенью надежности,
обычно, при вероятности Р=0,95. Следует также учесть, что
границы, найденные по керну, имеют скорее теоретическое зна-
чение, так как относятся к уровню породы, а оценка границ
коллектора при подсчете запасов осуществляется обычно по
материалам ГИС на уровне пласта, геологического тела (над-
породный уровень).
3.	В коллекторах всегда содержится некоторое количество
связанной воды. Отсюда, если в породе установлено наличие
двух фаз, одна из которых — Ков, то проницаемость по газу
следует называть эффективной проницаемостью по газу при
остаточной водонасыщенности (&Прэф)- Именно она, а не абсо-
лютная проницаемость (вправе или йПр), должна иметь основное
значение при оценке граничных значений коллектора.
Зависимость £ПрэФ при Ков от /гпРабс рассматривалась
А. А. Ханиным (1958, 1969, 1976 гг.). Были предложены урав-
нения регрессии, на основе которых установлено, что при
^прабс=1 МКМ2, Апр эф = 0,63Апр абс, а При Ацр абс ±.0,042 МКМ2
£прэф = 0,178йПрабс- Зависимость между вправе и ^прэф сущест-
венно изменяется при изменении Ков, что А. А. Ханиным учтено
не было. М. М. Элланский (1978, 1980, 1985 гг.) со ссылкой на
С, Жакена предложил уравнение, учитывающее изменение Ков'-
^пр зф/^пр абс О ^ов) •
Подставив в это уравнение предельные значения АОВ = 83,
88, 93 и ^пр абс, равную 0,0067; 0,0055; 0,045 мкм2, из табл. 5.3
206
получим значения от 0,00002 до 0,00019 мкм2, т. е. менее
0,001 мкм2.
Рассмотрение трех вариантов оценки нижнего предела кол-
лектора по проницаемости позволяет сделать вывод о том, что
граница коллектора по керну лежит в пределах от 0,004 до
0,007 мкм2 (без учета погрешности измерений). Граница кол-
лектора по пористости лежит в пределах от 23 до 24%, эффек-
тивной пористости — от 6 до 7%; асп — от 0,20 до 0,27 и газо-
насыщенности — от 29 до 32%.
Найденные нижние пределы имеют статистический (вероят-
ностный) характер, т. е. их установленные значения, по сущест-
ву, являются центрами распределения значений границ каждо-
го параметра. Во-первых, параметры Ков, knp, Кп и Кпзф в лабо-
раторных условиях (на керне) имеют средние относительные
погрешности их определения соответственно 22, 3—11, 1—5 и
6—10. Во-вторых, расчет границ по уравнениям регрессии также
вносит некоторые погрешности. В этой связи значения парамет-
ров и их пределов должны иметь доверительные интервалы с
определенной степенью надежности (вероятности).-В практиче-
ской работе при классификации пород — коллекторов на уровне
банка данных (по материалам ГИС) границы классов устанав-
ливаются нами на ЭВМ.
Анализ материалов, положенных в основу классификации
коллекторов сеномана Медвежьего, Уренгойского и Ямбургско-
го месторождений, показывает, что кондиционный предел кол-
лектора должен быть установлен по нижней границе IV класса.
Это совпадает, в основном, с утверждениями всех указанных
исследователей.
Приведем принципиальные статистические соображения в
пользу такого проведения границы. В результате обработки ма-
териалов ГИС на ЭВМ по Медвежьему, Уренгойскому, а также
Ямбургскому месторождениям интерпретировано соответствен-
но: 355 разрезов скважин— 12 111 пропластков; 448 скважин —
17 534 пропластков; 49 скважин — 986 пропластков. При этом
к пропласткам V класса ЭВМ отнесла соответственно 125, 176
и 4 пропластка. Таким образом, V класс коллекторов, имея нич-
тожный объем, может быть отнесен к непромышленным кате-
гориям. Проведем специальный эксперимент и подсчитаем за-
пасы газа, содержащиеся в этом классе коллекторов. Комплекс
программ позволяет рассчитывать запасы объемным методом
для каждого класса коллекторов с учетом количества скважин,
их положения на структуре, оценкой точности каждого парамет-
ра и величины запасов. В результате расчета запасы газа в
V классе, например по Ямбургскому и Ен-Яхинскому месторож-
дениям были оценены как десятые и сотые доли процента от
утвержденных в ГКЗ при удвоенной оценке точности подсчета
7—10%.
207
в «рабочем» диапазоне кпуст„ (2—40%), включающем основную массу
пород, слагающих разрезы нефтяных и газовых скважин, связь
и Спустя приближенно можно описать эмпирически уравнением
4„ = ^-BlgfcnycT„,	(51)
под линейной шкалой 1„„ на диаграмме ННМ-т помещают обратную
логарифмическую шкалу А:пустл, выбирая ее модуль и положение в
соответствии с приведенным уравнением. Пользуясь этой шкалой,
приближенное значение /спустл можно получить в любом пласте разреза.
В практике радиометрии (особенно в прежние годы) нередко
значительную часть материалов НГМ и несколько меньшую ННМ-т
получают с неэталонированными радиометрами, что не позволяет
нанести на диаграмму НМ линейную шкалу 1яу или в условных
единицах. Чтобы использовать такие материалы для приближенного
определения /спустл, прибегают к следующему приему: 1) в исследуемом
интервале разреза находят опорные пласты в виде плотной неглинис-
той породы с %,tI„=l-2% и размытых глин (Д. значительно больше
dH), которым присваивают значение %усг„ = 40%; 2) под шкалой 1яу
или помещают логарифмическую шкалу £пустл, модуль которой
определяется расстоянием между уровнями значений < или в
опорных пластах 3) строят ступенчатый график показаний 1яу или
исправленных за влияние скважины в исследуемом интервале
разреза и для каждого пласта по шкале £пустл определяют значение
%уст„- При отсутствии одного из опорных пластов в разрезе таким
способом пользоваться нельзя. Аналитически этот графический способ
приближенного	определения	£пустл	выражается связью
= —Blg/Спустл или Д/„„ =	1g £пусти, где А, В, Аг, Ву—
эмпирические константы, a &Jny, AJn„— соответственно" значения
относительных разностных параметров, вычисляемые по формулам:
. , ^nyx Aiymin . , Л|лх Ainmin
АЛ7=.-----——; АЛЯ=-----------—-----
'путах 'nymin	'пптах 'nnmin
где 1яух,	/n7min — исправленные за влияние гамма-фона показания
НГМ в изучаемом и опорных пластах; 1ЯЯХ, /ллтах. 1яят1П— показания
ННМ-т в изучаемом и опорных пластах.
Нейтронные методы широко используют для определения /гпуст
в карбонатном разрезе и в несколько меньшем объеме — в тер-
ригенном. Наибольшие трудности при этом встречаются в разрезе,
представленном эффузивными породами, из-за значительного со-
держания в них элементов с аномальными нейтронными свойствами,
в первую очередь железа. Для определения /спусг в карбонатном
и терригенном разрезах со сложным минеральным составом скелета
или в газоносных коллекторах необходимо комплексирование НМ
с ГГМ.
(52)
1 На диаграмме НГМ уровни 1„у в опорных пластах соответствуют
значениям kly, где I, определяют в опорных пластах по диаграмме ГМ.
94
Таблица 5.5. Классификация коллекторов Медвежьего месторождения
Параметры и характери- стики	Класс, качество коллекторов					
	I, очень высокое	П, высокое	III, среднее	IV, пониженное	V, низкое	VI, весьма низкое
14—1286	209 '
		Данные	анализа керна			
Гранулометрический со-						
став, %:						
0,1 — песчаная	33—38	28-30	14—18	9—12	3—6	0—5
	35,5	29,8	16,5	11,9	5	3,6
0,1—0,5 — крупно-	20—25	28—31	28—32	28—28	13—18	12—16
алевритовая	21	29,6	30,9	25	15,4	10,3
0,05—0,001 —мелко-	20—16	19—25	22—26	27—31	40—45	38—45
алевритовая						
0,001 — глинистая	15—20	15—20	22—25	27—31	31—37	37—42
	17	17,1	21,4	29,9	30	39
Средняя	карбонат-	4,1	3,4	6,1	7,5	5,8	6,7
КОСТЬ, % Медианный диаметр, мм	0,015—0,125	0,032—0,085	0,013—0,07	0,001—0,06	—	—
	0,09	0,07	0,044	0,03	0,018	0,012
Коэффициент отсортиро-	2,12—4,12	1,92—5,25	2,24—7,39	2,58—5,10	—	—
ванности	2,85	2,90	3,90	3,50	2,70	2,70
Литологический тип по-	Песчаник мел-	Алевролит пес-	Алевролит	Алевролит мел-	Алевролит гли-	Глинистый
роды; состав, содержа-	козернистый,	чанистый, пес-	крупнозерни-	козернистый,	нистый светло-	алевролит, гли-
ние цемента (%), тип	реже алевролит	чаник мелкозер-	стый, светло-се-	светло-серый,	серый до тем-	на алеврити-
	песчанистый,	нистый, серый;	рый, песчани-	серый глини-	но-серого сиде-	стая; сидерито-
	серый; кварце-	кварцевополе-	стый и алевро-	стый; КЛ—МТ,	ритизиро-ван-	вый, кальците-
	вополевошпато-	вошпатовый,	лит серый, раз-	ГС—МТ, поро-	ный; ГС—МТ,	вый, базальный
	вый слабосце-	ХЛ—КЛ, ГС—	нозернистый,	во-базальный,	сидеритовый,	
	ментированный,	КЛ, пленочно-	глинистый; ГС,	базальный	кальНитовый	
	КЛ, ХЛ—КЛ,	поровый	ГС—КЛ, пле-			
	Поровый		ночно-поровый			
Продолжение табл. 5.5
кэ
о
Параметры и характери- стики	Класс, качество коллекторов					
	I, очень высокое	II, высокое	III, среднее	IV, пониженное	V, низкое	VI,весьма низкое
Данные интерпретации материалов ГИС
Класс коллектора Проницаемость, мкм2	1 1	2 0,5—1	3,1 0,3—0,5	3,2 0,1—0,3	4 0,01—0,1	5,6 0,601—0,01
Число пропластков в классе: 1	1433	2127	2122	3896	2357	176
2	689	598	653	1667	1637	98
3	1728	1393	1359	3444	3516	186
Эффективная пористость Ком., %; 1	27,20—30	24—20	22,10—26	17,50—22	7,90—20	6—10
2	27,18—38,09	24,27—27,12	22,13—24,26	17,54—22,13	0,14—17,55	4,44—7,31
3	27,17—33,20	24,27—27,17	22,13—24,27	0,25—22,13	7,91 — 17,53	6,46—7,90
Клэф. % 1	29,40	25,70	23,20	20	14,60	6,30
2	31,05	25,60	23,01	19,81	14,34	6,72
3	30,01	25,70	23,20	19,80	14,20	6,73
Открытая	пористость Кп, %: 1	35,19—42,40	38,21—35,20	32,05—33,20	30,19—32,10	27,80—30,20	27,47—27,80
2	33,40—42,32	31,70—33,36	30,54—31,70	28,25—30,54	24,33—28,24	25,02—24,02
3	33,39—40	31,70—33,39	30,54—31,70	0,25—30,54	24,24—28,24	23,72—24,24
X Кп, % * 1	37,14	34,12	32,62	31,12	29,39	27,53
2	34,01	32,51	31,01	29,35	26,83	23,01
3	36,21	32,52	31,12	29,29	26,77	23,82
Проницаемость fenp, мкм2:						
1	1-5,7	0,5—0,9	0,3—0,5	0,1—0,3	0,01—0,09	0,006—0,009
2	1-3	0,5—0,8	0,3—0,5	0,1—0,3	0,01—0,1	0,004—0,009
3	1—4	0,5—0,1	0,3—0,5	0,1—0,3	0,01—0,1	0,007—0,01
Елр, мкм2						
1	1,8	0,7	0,39	0,18	0,055	0,006
2	2,2	0,7	0,37	0,18	0,053	0,005
3	2,1	0,7	0,39	0,18	0,052	0,008
Газонасыщенность, Кг, %:						
1	77,20—81,30	73,06—77,20	69,03—73,10	58,08—69	28,49—58,10	21,90—28,30
2	71,37—90	76,55—81,30	72,47—76,54	62,09—72,46	33,46—62,08	19,30—30,45
3	81,37—83	. 76,55—81,36	72,47—76,55	0,25—72,46	32,62—62,08	27,23—32,58
fr, %:						
1	79,09	75,29	71,13	65,15	49,46	23,03
2	86,-06	78,96	74,18	67,42	53,17	28,21
3	82,89	78,98	74,55	'	67,33	' 52,76	28,25
Удельное электрическое сопротивление рг, Ом-м:						
1	41,10—359,9	22,62—41,10	15,95—22,60	9,09—15,90	4,43—9,10	4,00—4,40
ю	3	35,07—359,94	24,01—35,05	18,48—24	0,25—18,47	4,50—11,04	4,00—4,49
3	2	35,09—259,85	24—34,04	18,48-25,-99	11,05—18,47	4,59—11,04	3,42—4,28
Продолжение табл. 5.5
Параметры и характери- стики	Класс, качество коллекторов					
	I, очень высокое	II, высокое	III, среднее	IV, пониженное	V, низкое	VI, весьма низкое
рп, Ом-м: 1	82,31	30,30	19,04	- 12,20	7,13	4,07
2	71,50	28,97	20,60	14,30	8,24	4,09
3	75,69	29,02	21,10	14,38	8,13	4,09
Эффективная газонасы-						
щенная толщина про- пластка	(интервала), Яэф, м:						
1	0,4—30,4	0,4-13	0,4—16	0,4—14,42	0,4—22,5	0,4—4,8
2	0,4—26,8	0,4—26	0,4—12,6	0,4—15,40	0,2—13,6	0,4—5
3	0,2—30,4	0,2—12,6	0,2—11,2	0—16	0,1—22,5	0,2—4,8
Яэф, м:						
1	2,94	1,73	1,44	1,27	1,38	1,26
2	3,60	2,20	1,50	1,70	1,80	1,30
3	2,80	1,70	1,50 ‘	1,30	1,30	1,30
Примечание. 1— интерпретация 1981 г., число скважин mi=355, число пропластков
претация 1987 г., т2=173, л2-5272; 3 — интерпретация 1989 г., та=345, л3-П 626.
(объем выборки)
Л1—1211; 2-ивтер-
Таблица 5.6. Классификация коллекторов сеномана Уренгойского месторождения
			Класс, качество коллектора			
Параметры и характери- стики	I, очень высокое	II, высокое	III, среднее	IV» пониженное	V, низкое	VI, весьма низкое
1	2	1	3	4	5	6	7
Г ранулометрический со- став, %: 0,1 — песчаная 0,1—0,5 —крупно- алевритовая 0,05—0,001 — мелко- алевритовая 0,001 — глинистая Средняя карбонатность, % Медианный диаметр, мм Коэффициент отсортиро- ванное™ Литологический тип по- роды; состав, тип и со- держание цемента, 7о ЬЭ W	51—75 53,9 10—35 17 13,7 6—20 12,7 2,7 0,08—0,12 2,35 Песчаник мел- козернистый ре- же алевролит песчанистый, серый; кварце- вополевошпато- вый, слабосне- ментированный, кл,	хл—кл, поровый	Данные 25—55 43,1 20—40 22,1 15—25 16,5 13—18 14,3 4 0,6—0,08 2,7 Алевролит пес- чанистый, песча- ник • мелкозер- нистый, серый кварцевополе- вошпатовый, ХЛ—КЛ, ГС— КЛ, пленочно- поровый	анализа керна 12—17 12,7 25—32 26,4 24—34 31,7 22—25 22,9 6,3 0,013—0,07 2,4—4 2,4 Алевролит крупнозерни- стый, светло- серый, песчани- стый и алевро- лит серый; раз- нозернистый, глинистый, ГС, ГС—КЛ, пле- ночНо-поровый	2—25 10,9 25—28 27,1 27—30 28,4 20—40 27,6 6,9 0,03—0,35 1,6—3,6 3 Алевролит мел- козернистый, светло-серый, серый, глини- стый, КЛ—МТ, ГС—МТ, поро- во-базальный, базальный	4,5—13 12,8 14—18 17,7 25—45 28,9 30—45 26,7 14 3 Алевролит гли- нистый светло- серый до тем- но-серого; си- деритизирован- ный,	ГС—МТ, сидеритовый, кальцитовый	3—5 4,4 8—15 8,2 25—40 38,8 30—50 53,5 16 3,7 Глинистый алевролит, гли- на алеврити- стая; сидерито- вый, кальцито- вый, базальный
Продолжение табл. 5.6
to
Параметры и характери- стики	Класс, качество коллектора					
	I, очень высокое	II, высокое	III, среднее	IV, пониженное	V, низкое	VI, весьма низкое
1	2	3	4	5	6	7
Данные интерпретации материалов ГИС на ЭВМ
Класс коллектора	1	2	3,1	3,2	4	5,6
Проницаемость, мкм2 Число пропластков:	1	0,5—1	- 0,3—0,5	0,3—0,3	0,01—0,1	0,001—0,01
1	1095	1809	2086 '	6058	6361	125
2	3019	1230	1143	2911	4357	156
Эффективная пористость Кпэф, % •						
1	28,80—34,40	25,79—28,80	23,57—25,80	18,80—23,69	8,83—18,8	7,62—7,80
2	27,10—41,70	24,36—27,09	22,34—24,35	18—22,33	8,94—18	3,95—8,91
Кпзф, %:						
1	30,87	27,31	24,66	21,86	16	7,91
2 Открытая	пористость	31,44	25,65	23,37	20,22	14,69	7,38
Кп, %:						
1	36—42	33,07—35,90	31,25—33,10	28,07—31,30	23,79—28,10	23,41—23,80
2 Кп, %:	32,31—42,99	30,75—32,30	29,68—30,74	27,62—29,68	24,13-27,62	22,57—24,12
1	38,11	34,48	32,12	29,63	26,68	23,50
2 Проницаемость £ПР, мкм2:	35,15	31,47	30,22	28,64	26,25	23,62
1	1—3,6	0,5—0,99	0,3—0,49*	0,1—0,29	0,01—0,09	0,007—0,009
2	1-3	0,5—0,9	0,3—0,49	0,1—0,3	0,01—0,1	0,003—0,01
Кпр, мкм2:						
1	1,7	0,7	0,3	0,18	0,05	0,008
2	2,3	0,7	0,3	0,18	0,05	0,007
Газонасыщенность, Кг, %: 1 2	80,20—81,90 83,87—97	77,96—80,20 79,21—83,86	75,42—78 75,25—79,20	’ 66,96—75,40 65,18—75,24	37,13—67 37,04—65,16	32,56—37 17,48—36,93
Кг, %: 1 2	80,99 89,29	79,20 81,47	76,74 77,30	71,69 70,51	59,78 55,59	33,65 31,18
Удельное электрическое сопротивление рп, Ом-м: 1 2	92,00—552,1 47,94—997,41	45,90—94 30,75—47,85	28,94—45,90 22,73—30,71	12,97—28,90 12,65—22,71	4,40—13 4,68—12,64	4,00—4,4 3,01—4,67
рп, Ом-м: 1 2	80,99 30,69	79,20 38,13	76,74 26,58	71 ,69 17,18	59,78 8,85	33,65 4,08
Эффективная газонрсы- щенная толщина про- пластка	(интервала), //эф, м: 1 2	0,12—12,38 0,2—1	0,10—9,91 0,1—8,0	0,09—4,64 0,10—7,20	0,04—4,95 0,2—8,6	0,03—1,76 0,1—11,2	0,03—0,32 0,30—6,90
Кзф, м: 1 2	1,86 1,60	1,12 1,20	0,62 1,10	0,43 1,10	0,20 1,10	0,08 1,20
иретац^я 19894 г "zn-^ss* 7-1Н2Т816₽еТаЦНЯ 1986 Г” ЧИСЛ° скважи“ т“448’ число пропластков (объем выборки) л-17 534; 2-интер-
to
о
Таблица 5.7. Классификация коллекторов сеномана Уренгойского месторождения
(данные интерпретации материалов ГИС) для Ен-Яхинской площади
	Класс коллектора					
Параметры и характери-						
	1	2	3,1	3,2	4	Б
1	2	3	4	5	6	7
Проницаемость, мкм2 Число пропластков:	1	0,500—1	0,3—0,5	0,1—0,3	0,01—0,1	0,001—0,0+
1	125	140	134	570	687	7
2	197	194	199	674	1154	15
Эффективная пористость •ЛГпэф, % i						
1	27,24—34,82	24,37—26,98	22,59—24,35	18,02—22,13	9,21—17,87	6,44—8,64
2	27,12—35,32	24,41—27,09	22,34—24,35	18,01—22,33	8,98—17,97	4,50—8,90
КпзФ» %:						
1	29,63	25,55	23,27	19,98	15,35	8,01
2	29,78	25,65	23,37	20,10	14,71	8,15
Открытая	пористость Кп, %:						
1	32,59—38,68	30,87—32,43	29,68—30,86	27,54—29,63	23,81—27,47	22,80—23,59
2	32,54—37,84	30,78—32,30	29,69—30,74	27,62—29,68	24,14—27,61	22,73—24,12
К„, %:						
1	34,22	31,57	30,26	28,52	26,33	23,36
2	34	31,47	30,22	28,60	26,26	23,87
Проницаемость £Пр, мкм2:			—			
1	1—3,5	0,5—0,97	0,32—0,49	0,10—0,28	0,011—0,09	0,005—0,009
2	1—3	0,5—0,99	0,30—0,50	0,10—0,29	0,010—0,09	0,003—0,01
Кпр, мкм2:						
1	1,9	0,69	0,38	0,17	0,056	0,008
2	1,9	0,70	0,39	0,18	0,049	0,009
Газонасыщенность «г, %: 1	83,58—90	78,92—83,19	75,60—78,89	65,44—74,69	38,70—65,05	28,24—36,63
2	83,90—93,32	79,31—83,86	75,26—79,20	85,19—75,24	32,21—65,09	19,80—36,92
Кг, %:
1
2
Удельное электрическое
сопротивление рп, Ом-м:
1
2
86,50
87,50
40,95—186,15
48,08—231,25
80,91
81,49
26,75—39,34
31—47,88
76,90
77,31
20,90—26,69
22,74—30,73
рп, Ом-м: 1	66,82	32,05	23,03
2	82,64	38,10	26,61
69,99
70,24
11,70—19,65
12,65—22,70
58,13
95,85
4,62—11,48
4,70—12,59
34,28
34,08
3,60—4,38
3,15—4,67
15,10	8,82	4,14
16,94	8,81	4,38
Эффективная газонасы- щенная толщина ’ про- пластков (интервала) ЛГэф, м: 1 2	0,4—12 0,1—4,7	0,4—12,2 0,1—6,2
Я9ф, м: - 1	2,7	2,2
2	1,5	1,3
Э 0,4—10 0,3—4,7	0,4—11,4 0,1—9,6	10,4—16 0,1—10,2	0,4—2,4 0,3—2,2
1,9	1,6	1,3	1,3
1,1	1,1	1,1	1
►э Примечание. 1 — интерпретация 1986 г. количество скважин т=22, число пропластков (объем выборки) л=671; 2 —интер-
претация 1989 г. т=53, П“2433.
Таблица 5.8. Классификация коллекторов сеномана месторождения Уренгой
(данные интерпретации материалов ГИС) для Песцовой площади
Параметры	Класс коллектора					
	I	2	3,1	~ 3,2	4	5
Проницаемость, мкм2	1	0,500—1	0,3—0,5	0,1—0,3	0,01—0,1	0,001—0,01
Число пропластков в классе	71	55	50	181	302	12
Эффективная пористость ^Спэф, %	27,09—36,04	24,46—26,95	22,40—24,29	18,01—22,29	8,92—17,95	6,83—8,84
%	29,82	25,85	23,29	Ю,99	14,04	8,32
Открытая	пористость Ко, %	32,31—38,39	30,80—32,22	29,71—30,71	27,62—29,66	24,12—27,60	23,44—24,09
^п, °/о	34,04	31,59	30,18	28,54	26	23,93
Проницаемость knp, мкм2	1—3	0,5—0,96	0,30—0,49	0,1—0,29	0,101—0,099	0,005—0,01
Лпр, мкм2	1,97	0,74	0,38	0,17	0,043	0,009
Г азонасыщенность, Кг, %	83,86—93,87	79,40-83,64	75,38—79,09	65,19—75,15	36,99—65,05	29,15—36,68
Кг, %	87,52	81,82	77,17	X 70	53,73	34,77
Удельное электрическое сопротивление рп, Ом-м	47,90—270	31,25—46,77	22,92—30,42	12,68—22,56	4,68—12,57	3,68—4,64
рП| Ом-м	84,97	39,33	26,28	16,64	8,24	4,43
Эффективная газонасы- щенная толщина про- пластков	(интервала) Нзф, м	0,3—5,8	0,3—7,4	0,3—13,8	0,2—4,6	0,3—5,4	0,6-2
и	1,6	1,6	1,5	1,2	1,2	1.1
Примечание. Интерпретация 1989 г., число скважин — 22; число
пропластков — 671.
Таблица 5.9. Классификация коллекторов сеномана Ямбургского месторождения
Параметры и характери- стика	Класс, качество коллектора					
	I, очень высокое	II, высокое	III, среднее	IV, пониженное	V, низкое	VI, весьма низкое
Эффективная пористость (по А. А. Ханину) Ап,ф, % Проницаемость 6ПР, мкм2	16,5—29 и выше	15—29	11—26,5	5,8—20,5	0,5—12	0,5—3,6
	1	0,500—1	0,1-0,5	0,01—0,1	0,001—0,01	0,001
Данные анализа керна (Б. В. Топычканов и др., 1971, 1972 гг.)
Эффективная пористость Кпэф, %  Проницаемость £Пр, мкм2 Открытая пористость Кп, 0/	25,5—30,6	18,3—26,2	18,0—26,1	4,8—17,7	2,05—13,7	1,7—5,7
	1,2—1,9 32,1—35,4	0,5—0,98 22,7—32,4	0,1—0,44 26,2—32,4	0,01—0,09 19,3—30,3	0,001—0,009 17,5—19,7	0,0003—0,00098 14,9—22
/0 Остаточная водонасы- щенность Ков, % Плотность, г/ом3 Глинистость, % Карбонатность Литологический тип -	10,8—19,5 8—16 1,05—5,9 Песчаник свет- ло-серый, мел- козернистый, слабосцементи- рованный, поч- ти рыхлый	13,2—27,5 1,75—1,98 15—18 0,3—2,47 Алевролит свет- ло-серый, круп- нозернистый, песчанистый; песчаник свет- ло-серый, мел- козернистый, алевритовый	20,2—34,7 1,77—1,96 14—25 0,40—6,45 Алевролит се- рый, крупнозер- нистый, песча- нистый; алев- ролит серый разнозернистый, глинистый	36— 75,4 1,72-2,12 22—23 0,40—6,45 Алевролит се- рый, мелкозер- нистый, глини- стый	45,1—89,1 1,98—2,13 22—30 0,25—17 Алевролит се- рый, разнозер- нистый, глини- стый, сидерити- зйрованный	72,6—96,1 1,98—2,19 34—39 0,30—2,72 Алевролит се- рый и разнозер- нистый, глинис- тый
к> о						
КО 8			Продолжение табл. 5.9					
Параметры и характери- стика	Класс, качество коллектора					
	I, очень высокое	II высокое	II, среднее	IV, пониженное	V, низкое	Vi, весьма низкое
Среднее	содержание фракций, %:	Данные	анализа керна (	3. Д. Ханнанов	и др., 1976 г.)		
0,1	62,1	35,2	23,7	16,5	4,5	4,1
0,1—0,05	15,2	21,3	21,3	18,5	15,5	8,4
0,05-0,01	9,1	26,2	30,6	37,5	42,1	40,6
0,01	11,1	15,8	21,2	24,5	35,2	38,4
Средняя карбонатность, %	2,5	1,5	1,9	3	4,7	8,5
Средний коэффициент отсортировалиости	1,6	2,2	3	2,9	2,9	2,8
Медианный диаметр	0,12	0,08	0,042	0,03	0,014	0,012
Средняя открытая пори- стость Кп, %	33,7	32,20	29,90	24,90	20,10	18,50
Средняя проницаемость fenp, мкм2	2,1	0,69	0,3 -	0,34	0,035	0,0007
Средняя остаточная во- донасыщенность, %	15,5	20,6	26,5	46,2	73,3	86,2
ных вод нет и упругие силы газосодержащей среды ничтожно малы).
В таких условиях при постоянном составе газа и постоянной пластовой
температуре залежь работает лишь за счет упругой деформации самого
газа.
В случае вторжения в залежь законтурных вод (упруговодонапорный
режим) условия добычи газа характеризуются проявлением двух сил:
упругости газа и напора воды.
Упругие силы пластовой системы (пласта-коллектора и связанной во-
ды) при подсчете запасов газа чаще всего не учитываются. Однако, как
показывает отечественный и зарубежный опыт, такой учет во многих
случаях необходим.
§ 2. МАТЕРИАЛЬНЫЙ БАЛАНС ПРИ ПОДСЧЕТЕ
ЗАПАСОВ НЕФТИ
Большое разнообразие условий работы нефтяных залежей предопреде-
лило наличие многих вариантов метода материального баланса, характе-
ризующихся непосредственной принадлежностью тому или иному режиму
работы залежи с точки зрения как вывода самих формул, так и их исполь-
зования в практике подсчета запасов. Поэтому при выборе варианта мето-
да важно знать его принципиальные исходные позиции.
При упругом режиме работы нефтяной залежи по мере снижения
среднего пластового давления от начального pQ до среднего р на величину
Д р, равную р0 — р, общий объем пор залежи за счет расширения зерен
породы уменьшится от начального значения V до текущего V =
= Vn (1-0п Др).	"°
За это время связанная вода расширится от начального объема VB ,
равного произведению среднего коэффициента водонасыщенности кд
на значение начального объема пор V , до величины V . При этом V =
= V -к (1 + 0 Др).	П°	В	В
по в в
Поскольку разность между общим текущим объемом пор залежи и
объемом связанной воды (V — V } равна объему пор, занимаемому
неизвлеченной нефтью, и поскольку эта нефть находится в пласте при
среднем текущем пластовом давлении р > рнас и характеризуется объем-
ным коэффициентом Ь, можно считать, что
<Qo -^н>6 = \ <1	\ 'кв <1 - 0ВДР) 	(IX. 5)
Начальные балансовые запасы нефти с начальным объемом пор, коэф-
фициентом водонасыщенности и объемным коэффициентом пластовой
нефти при давлении р0 связываются следующим соотношением:
°оЬо = \ <1(IX. 6)
Разделив выражение (IX. 5) на (IX. 6) и сократив на V , получим:
(°о-°н)й _ <1 -^ПДР) ~^в(1	°	(|Х 7)
136
Продолжение табл. 5.10
	Класс коллектора					
Параметры и характери- стики	1	2	3.1	3,2	4	5
1	2	3	4	5	6	7
кг, %:						
1	82,96	81,70	77,20	74,20	55,30	39,04
2	88,91	82,37	78,10	72,03	59,72	33,96
3	87,40	82,55	78,12	71,73	59,86	27,31
Удельное электрическое						
сопротивление рп, Ом-м:						
1	До 160	52—105	32,00—30,Ь0	14—32	5—13,50	4,40—5
2	65,82—2365,8	39,50—62,54	28,57—39,43	15,20—28,44	5,12—15,50	3,10—5,07
3	50,79—579,04	32,47—50,50	23,99—32,33	13,38—23,87	5,12—13,32	3,10—4,74
рп, Ом-м:						
1	150	82	40,50	26,5	8,6	4,85
2	417,95	50,52 .	33,05	21,10	10,83	4,29
3	106,21	41,12	27,78	.18,36	10,37	3,87
Эффективная газонасы-						
щенная толщина про-						
пластка	(интервала)						
//эф, м: 1	1—15,5	0,4—15,4	0,6—6,8	0,4—11,8	0,4—15,5	1—4,4
2	1—15,5	0,6—15,4	0,8—8,2	0,2—11,8	0,4—15,5	0,4—4,4
3	0,4—16,4	0,2—15,4	0,2—12	0,2—15,5	0,4—9,4	0,4—1
ЯэФ, м;						
1	6	3,7	3,2	2,8	2,2	2,3
2	4,9	4,1	 2,9	2,6	2,2	1,2
3	3,2	2,1	1,9	1,7	1,7	0,9
Примечание. 1 — интерпретация 1985 г., число скважин Ш1=55,
тация 1988 г. т2=53, л2—936, 3 — интерпретация 1989 г. m3s82, л3=ЗО26.
число пропластков (объем выборки) ni=986; 2 — интерпре-
1)	геофизические—удельное электрическое сопротивление;
относительный параметр и параметр насыщения;
2)	емкостные — коэффициенты открытой и эффективной по-
ристости, коэффициент удельной эффективной газонасыщенной
емкости;
3)	фильтрационные — коэффициенты абсолютной и относи-
тельной (эффективной) проницаемости;
4)	флюидонасыщения — коэффициенты начальной или оста-
точной газонасыщенности;
5)	литолого-петрографические — минералогию и грануломет-
рический состав пластического материала, количество, тип и
состав цемента;
6)	геологические — толщины пропластков, различные коэф-
фициенты геологической неоднородности;
7)	промысловые — коэффициенты удельной продуктивности.
Подсчет и дифференциация запасов газа
по классам качества коллектора
В соответствии с изложенной методикой на ЭВМ были под-
считаны запасы газа по 173 скважинам Медвежьего месторож-
дения, вскрывшим ГВК. Их величина составляет 2134,6 млрд. м3.
Предельная ошибка определения запасов (при вероятности 0,95)
составляет ±13,11%. Отсюда запасы газа в абсолютном выра-
жении можно записать следующим образом: Q = 2134,6 млрд. м3±
±251,64 млрд. м3. Истинные запасы газа, подсчитанные интег-
ральным способом с точностью 13,11% и надежностью 95%,
находятся, следовательно, в пределах от 1882,96 до
2385,24 млрд. м3.
Запасы газа в соответствии с качеством коллектора , Мед-
вежьего месторождения распределяются по классам проницае-
мости (мкм2) следующим образом:
I класс (&Пр^>1)—697,14 млрд, м3;
II класс (1>&пр^>0,5)—301,60 млрд, м3;
III класс (0,5>fenp^0,3)—246,57 млрд, м3; .
Шб класс (0,3>АПр>0,1)—508,73 млрд, м3;
IV класс (0,1 >£пр^>0,01)—378,31 млрд, м3;
V, VI класс (0,01 >£пр^.0,001)—2,29 млрд. м3.
На рис. 5.4 приведено восемь вариантов распределения за-
пасов по качеству коллектора в соответствии с моделями систем
(вариантами расчета подсчетных параметров). Общий вывод
(по всем вариантам) свидетельствует о приуроченности пример-
но половины запасов газа сеноманской залежи Медвежьего ме-
сторождения к коллекторам I и II класса с очень высоким ка-
чеством коллектора. В этой связи для решения задачи геологи-
ческого контроля за падением пластового давления по площади
залежи построены карты удельных запасов по классам коллек-
223
торов и сравнены с картами изобар. Анализ построений пока-
зывает, что депрессия контролируется изолиниями удельных за-
пасов с проницаемостью коллектора более 0,5 мкм2.
6.	МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ «ПРОДУКТИВНАЯ
ТОЛЩА — ГАЗОВАЯ ЗАЛЕЖЬ».
ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМНОГО
ПОДХОДА В ЗАДАЧАХ ПРОМЫСЛОВОЙ ГЕОЛОГИИ
6.1.	АНАЛИЗ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ О МОДЕЛИ ГЕОЛОГИЧЕСКОГО
СТРОЕНИЯ СЕНОМАНСКИХ ЗАЛЕЖЕЙ И ПУТИ УСКОРЕНИЯ
ПРОГРЕССА В ОБЛАСТИ ИХ ИЗУЧЕНИЯ
В настоящее время отчетливо наметился разрыв между тре-
бованиями к степени изученности геологического строения за-
лежей в период разведки — первого подсчета запасов и в пери-
од их разработки — пересчета запасов. Фактически отсутствуют
требования к количеству (объему) и качеству дополнительной
информации, получаемой в процессе эксплуатационного бурения.
До сих пор еще считается, что степень изученности залежи «ав-
томатически» возрастает с увеличением количества добывающих
скважин, что в свою очередь дает возможность формального
повышения категорийности запасов. Такой подход иногда при-
водит к ошибочным выводам, которые исправляются в ГКЗ
СССР при утверждении пересчетов запасов нефти и газа. В этой
связи А. Я. Фурсовым была доказана необходимость и возмож-
ность формулировки понятия оптимизации изученности место-
рождения как системы нормативных требований к достоверно-
сти запасов и способов ее обеспечения на разных этапах поис-
ково-разведочного процесса и на стадии разработки залежей
нефти и газа [57].
Отсюда можно сделать вывод, что оптимизация про-
мыслово-геологических исследований в период разработки есть
составная часть или подсистема системы изученности газового
месторождения. А. Я. Фурсовым сформулированы общие задачи
системы оптимизации изученности нефтяных месторождений.
Принимая их за основу, сформулируем задачи применительно
к изученности сеноманских залежей.
1.	Совершенствование методов количественной оценки сте-
пени изученности параметров, величины и распределения запа-
сов по качеству коллектора. В качестве универсальных показа-
телей изученности следует принять параметры и характеристи-
ки оценки точности информации, которые должны соединить в
224
себе оценку технологических погрешностей, зависящих от спо-
соба получения информации, с оценками погрешностей, связан-
ных с геологической неоднородностью залежи (см. разд. 4).
2.	Дальнейшее продолжение работ по обоснованию количе-
ственных требований — нормативных уровней изученности и
параметров, величины и распределения запасов по качеству
коллектора к наиболее важным этапам разведки — подсчета за-
пасов и разработки — пересчета запасов.
3.	Создание методологии, совершенствование методов и тех-
нологии моделирования геологического строения залежей на
разных этапах их изученности и на основе количественных
требований. Так, например, если на этапе разведки — подсчета
запасов принимается утверждение, что залежь едина, т. е.
пласты и пачки пород газодинамически представляют одно це-
лое, то, естественно, не следует выделять их в самостоятельные
объекты подсчета запасов. Тогда с позиций разработки место-
рождения залежь относится к массивному типу строения,
а фильтрационная модель процесса — к модели (I) общего ви-
да. Далее, если на этапах разработки — пересчета запасов до-
казано, что залежь представляет систему продуктивных пачек,
разделенных прерывистыми перемычками из малопроницаемых
пород, то имеет смысл выделение их в качестве самостоятель-
ных объектов подсчета запасов. Тогда с позиций разработки
залежь следует относить к пластово-массивному типу строения
' и строить блочные фильтрационные модели (III).
4.	Согласование количественных требований к изученности
залежей с категориями запасов газа на разных этапах освоения
месторождений. В соответствии с изложенным проведем., сопо-
ставление дайных о геологическом строении залежей за период
их изученности с 1967 г. (первый подсчет запасов Уренгойского
месторождения) до настоящего времени. Другими словами, тре-
буется проследить эволюцию взглядов на геологическую (про-
мыслово-геологическую) модель залежи исследователей в об-
ласти подсчета запасов, геологии (литологии, стратиграфии,
палеографии), промысловой геологии, геофизики и разработки.
Анализ работ показывает, что в эволюции взглядов обнаружи-
вается завидное постоянство двух тенденций.
1.	В первом Подсчете запасов Медвежьего месторождения
(1969 г.) отмечается, что «продуктивная часть разреза сенома-
на слагается песчаниками и алевролитами, образующими кол-
лектора газа, с подчиненными линзовидными прослоями аргил-
литов». Фиксируется «литологическая изменчивость, выражаю-
щаяся в чередовании пород — коллекторов различной глинисто-
сти с непроницаемыми глинистыми породами». Толщины
отдельных прослоев коллекторов составляют 0,4—28 м, а про-
слои уплотненных пород (неколлекторы) имеют толщины 0,4—
19,2 м. В толще отсутствуют достаточно плотные и выдержан-
15—1286
225
ные пласты, которые могли бы изолировать одну часть разреза
от другой. Залежь по своему строению является пластово-мас-
сивной, водоплавающей.
В Проекте разработки и научно-технических решениях по
реконструкции Медвежьего промысла также отмечается, что
продуктивная часть разреза характеризуется значительной не-
однородностью литологического состава пород. На пониженных
участках и в прогибах фиксируется увеличение глинистости и
четкое разделение пластов по литологии. Для южной части за-
лежи отмечено ритмичное изменение песчанистости разреза
преимущественно субмеридиональной ориентации. Другая важ-
ная особенность строения разреза—уменьшение расчлененно-
сти продуктивной толщи с глубиной с одновременным возрас-
танием песчанистости пород.
В Коррективах к проекту разработки (1981 г.) и Подсчета
запасов (1982 г.) ТюменНИИГипрогаза указывается, что про-
дуктивная толща имеет сложное строение; значительную из-
менчивость литологического состава, сильную расчлененность,
слоистую неоднородность, повышенную неравномерную глинис-
тость. Разрезы, как правило, не коррелируются, либо коррели-
руются с трудом, так как продуктивная толща сеномана не со-
держит четких и выдержанных реперов. Даже в скважинах,
расположенных в пределах одного куста, где расстояние между
ними составляет всего 50—70 м во многих случаях корреляция
отсутствует. Толщина проницаемых прослоев колеблется от 0,4
до 28 м, а прослоев, исключенных из эффективных толщин —
от 0,4 до 19,2 м.
В 1984 г. в Подсчете запасов ВГО «Союзгазгеофизика» от-
мечается, что продуктивные отложения представлены сложным
чередованием песчаников, алевролитов и глин. Для разреза в
целом характерна большая фациальная изменчивость, которая
практически исключает его корреляцию и деление на пачки,
группы пластов и т. д. Даже в пределах одного куста трудно
проследить.пласты по всем скважинам.
В 1986 г. в работе по анализу эксплуатации и составлению
корректив разработки сеноманских залежей промыслово-геоло-
гическая модель Медвежьего месторождения характеризовалась
таким образом. Отложения представлены сложным переслаива-
нием песчано-алеврито-глинистых пород, различных по толщи-
не, замещающихся или выклинивающихся как по разрезу, так
и по площади, фациальное замещение происходит на различных
расстояниях — от десятков метров до нескольких километров.
Такое замещение часто наблюдается даже в разрезах кустов
скважин. Анализ распределения коллекторов по разрезу свиде-
тельствует о том, что слой наиболее выдержанных слабопрони-
цаемых пород залегает в 8—12 м и в 50—64 м от кровли про-
дуктивной толщи. Глинистые породы, в основном, носят преры-
226
вистый характер распространения. Распределение проницаемос-
ти по разрезу носит дифференцированный характер. Повышен-
ные значения характерны для глубин 0—8 м, 18—34 м, 80—
87 м, 92—86 м, 110—120 м от кровли.
В 1986 г. в работе В. В. Масленникова по анализу и обоб-
щению материалов промысловой герфизики с‘ целью контроля
за обводнением и отработкой залежи содержится критический
разбор нежелательных последствий при разработке, к которым
привел, по мнению автора, упрощенный подход к модели се-
номанских залежей: «последние изображаются в виде изотроп-
ных сред, лишь с учетом площадной неоднородности залежей».
При проектировании разработки Медвежьего, Уренгойского и
Вынгапуровского месторождений геологическая модель прини-
малась, в основном, больше на качественном уровне — как мас-
сивная (субмассивная) залежь, состоящая из пород,—г коллек-
торов и неколлекторов. Неоднородность признавалась только с
точки зрения переслаивания и замещения проницаемых и не-
проницаемых пород. Автор таким образом представляет себе
следующую модель залежи: «реальная геолого-промысловая
модель сеноманской газовой залежи достаточно сложная по
составу и пространственному распределению в ней пород раз-
личных литологических разностей и фильтрационно-емкостных
свойств. Группируя породы по совокупности геолого-физических
признаков, можно создать модель залежи более или менее от-
вечающую условиям ее отработки и позволяющую прогнозиро-
вать наиболее опасные направления продвижения пластовых
вод «в залежь».
2.	В отчетах по Подсчету запасов Уренгойского месторож-
дения (1967, 1970, 1979 гг.) отмечается, что залежь характери-
зуется значительной неоднородностью, представляя собой пе-
реслаивание песчано-алевролитовых пластов с пачками алеври-
то-глинистых пород. С большей долей условности можно
проследить несколько преимущественно песчаных или алеври-
то-глинистых пачек. Неоднородный, преимущественно песчаный,
характер продуктивной толщи с подчиненными, невыдержанны-
ми и опесчаненными прослоями глин, определяет гидродинами-
ческую.взаимосвязь коллекторов продуктивной толщи.
В Проектах разработки (1972, 1975 гг.) в разрезе залежи
условно выделяются четыре продуктивные лачки, которые отли-
чаются средними значениями фильтрационных и емкостных па-
раметров. Показано, что разрез Уренгоя по сравнению с раз-
резом Медвежьего, имеет большую выдержанность пластов и
пачек коллекторов и разобщающих их глинистых разделов. От-
мечается увеличение проницаемости с глубиной, как и на Мед-
вежьем месторождении.
В Проекте разработки (1981 г.) отмечается, что внутри про-
дуктивной толщи прослеживаются две глинистые пачки и три
15*	227
зональных интервала коллекторов. Делается вывод, что непро-
ницаемых глинистых отложений, представляющих экраны для
распространения давления в процессе разработки, не имеется.
Однако существенная выдержанность глинистых прослоев по-
зволяет отнести залежь к переходному от массивного к пласто-
во-массивному типу. На Ен-Яхинской и Песцовой площадях
тип залежей рассматривается как пластово-массивный.
3.	В Подсчетах запасов (1973, 1976, 1983 гг.) Ямбургского
месторождения утверждается положение об отсутствии в раз-
резе продуктивной толщи сеномана выдержанных глинистых
пластов и прослоев. Кроме того, по мнению авторов, близкие
значения средних коэффициентов песчанистости залежей Ям-
бургского (0,78) и Уренгойского (0,79) месторождений свиде-
тельствуют об однотипности разреза и идентичности коллектор-
ских свойств.
В Проекте разработки (1984 г.) строение залежи описыва-
ется таким образом. Литологически резервуар представлен не-
равномерным переслаиванием песков, песчаников, алевролитов
и глин со значительным преобладанием коллекторов. Содержа-
ние проницаемых пород в газонасыщенной части разреза колеб-
лется от 42 до 85%.
4.	В Подсчетах Главтюменьгеологии (1987 г.) по Подсчету
запасов Медвежьего, Комсомольского, Заполярного и Вынгапу-
ровского месторождений строение продуктивной толщи сенома-
на представлено как сложное чередование преимущественно
песчаных и алеврито-глинистых пачек и пластов различной
толщины, часто линзовидной формы, не коррелируемых даже
в пределах одной площади.
Итак, сделаем пока четыре основных, по нашему мнению,
вывода:
1)	геологическое строение сеномана сложное, разрезы не
коррелируются, либо коррелируются с трудом;
2)	прибрежно-морская по генезису часть сеномана в значи-
тельной степени отличается от нижележащих пород континен-
тального генезиса;
3)	на основе дифференцированного распределения литоти-
пов пород — коллекторов выделены три группы месторождений
(арктическая, южная и северная), каждая из которых имеет
свою единую петрофизическую основу;
4)	во всех документах при оценке залежи по сложности гео-
логического строения, условиям залегания и выдержанности
продуктивных пластов залежи сеномана отнесены к залежам
простого строения.
Все приведенные положения (взгляды), изложенные в офи-
циальных документах, в принципе обладают стабильным свой-
ством — постоянством во времени. Вопреки логике научного
познания от простого к сложному они остаются на уровне на-
228
чала 70-х годов, несмотря на увеличение качества и количества
информации (от 30—40 до 400—500 и более скважин), разви-
тию современных методологических правил, методик, алгорит-
мов и расчетов на ЭВМ. На этом фоне исключением являются
Проекты разработки Уренгойского месторождения.
Рассмотрим совокупность прямо противоположных взглядов.
Вопросами 'стратиграфии, литологии, палеогеографии, лито-
логического расчленения и корреляции сеноманских продуктив-
ных отложений занимались А. В. Ежова, Г. Н. Комардинкина,
Н. X. Кулахметов, С. Г. Саркисан, Б. В. Топычканов, Г. С. Ясо-
вич, Т. А. Ястребова и др. Промыслово-геологическую направ-
ленность имеют работы Л. Б. Бермана, В. Б. Вельдера, С.В.Дю-
калова, В. И. Ермакова, И. П. Жабрева, С. В. Мироновой,
В. С. Неймана, Ю. Н. Селиванова, Л. С. Темина, Н. А. Турен-
кова, 3. Д. Ханнанова, А. А. Шаля и др. Анализ работ приве-
ден в разд. 2 и 3.
Сделаем предварительные выводы по работам этого направ-
ления:
1)	геологическое строение сеномана сложное, разрезы обла-
дают циклическим строением;
2)	можно построить литолого-стратиграфическую схему про-
дуктивной толщи и, на ее основе, промыслово-геологическую
модель залежи;
3)	изучение геологической неоднородности в строении за-
лежей заставляет отказаться от использования средних харак-
теристик, которые приводят к идеализации модели залежи,
т. е. к упрощенному представлению о ее внутренней структуре
или к ее полному отрицанию;
4)	анализ традиционных фильтрационных моделей залежей,
опыт разработки месторождений и ряд негативных явлений при
эксплуатации приводят к модели блочного строения залежи,
которая адекватно отражает черты пластово-массивного (суб-
массивного по Л. С. Темину) типа строения сеноманских за-
лежей;
5)	возникла необходимость разработки методологических
принципов, практических методик, алгоритмов и информацион-
но-математического обеспечения для построения геологических
моделей базовых месторождений на различных этапах их
освоения.
Подведем итоги. Доказано, что главная цель в системном
изучении продуктивных отложений — построение местных (для
одной залежи) дробных литолого-стратиграфических схем (мо-
делей), которые, в свою очередь, служат инструментом для
создания промыслово-геологических моделей геологического
строения залежи. В этом направлении решены или продолжают
решаться следующие задачи:
1)	решены основные теоретические и практические вопросы
229
анализа цикличности осадконакопления сложнопостроенных за-
лежей;
2)	проведены расчленение и корреляция разрезов скважин
(в том,,числе по Медвежьему месторождению--более 300, по
Уренгойскому — более 600 и по Ямбургскому — более 100 сква-
жин), в результате чего созданы- местные дробные литолого-
стратиграфические и промыслово-геологические схемы с индек-
сацией и номенклатурой выделенных подразделений;
3)	составлены каталоги глубин залегания в разрезах сква-
жин ЭЛЦ и МЦ, продуктивных пачек и пластов-разделителей
как структурная основа для построения трехмерных геологич.е-
ских и геолого-газодинамических моделей;
4)	проведен расчет значений специальных параметров в пре-
делах ЭЛЦ и МЦ, продуктивных пачек и пластов для решения
задач промысловой геологии и разработки в рамках АСУ ТП
РМ Медвежье, Уренгой;
5)	осуществляется моделирование локальных зон литологи-
ческого выклинивания и фациального замещения пластов на
разных стратиграфических уровнях строения сеноманской про-
дуктивной толщи (ВНИИГаз, ТюменНИИГипрогаз);'
6)	построены серии промыслово-геологических моделей внут-
ренней структуры залежей Медвежьего и Уренгойского место-
рождений;
7)	’ изучается структура запасов газа на разных уровнях
строения залежи Медвежьего, Уренгойского и Ямбургского ме-
сторождений;
8)	осуществлен выбор концептуальных моделей как основы
совершенствования подсчета запасов и построения геолого-га-
зодинамических моделей разработки.
Таким образом, промыслово-геологическая схема (модель)
•представляет собой газодинамически единую систему двух
(Вынгапур, Ен-Яха), трех (Медвежье), четырех. (Уренгой, Ям-
бург) сложнопостроенных продуктивных пачек и пластов-раз-
делителей (экранов и мембран), прерывистость которых обус-
ловила формирование в целом пластово-массивного (субмассив-
ного) резервуара.
Изложенная совокупность взглядов на строение сеноманской
толщи обладает тем же стабильным свойством — постоянством
во времени. Однако если в первом случае непрерывное попол-
нение количества информации о строении залежи не привело
к изменению качества модели, т. е. процесс эволюции отсутст-
вует, то во втором случае налицо постоянные количественные
и качественные изменения в представлении о модели залежи,
которые необходимо развивать.
Рассмотрим положение с других позиций. Единство противо-
положных взглядов на геологическое строение сеноманских за-
лежей обнаруживается в том, что это строение оценивается как
230
сложное и не противоречит определению Инструкции [24].
Только одни видят в такой сложности «хаос», а другие — «сис-
тему». С точки зрения диалектики «хаос» — непознанные зако-
номерности, т. е. он имеет относительный характер. Все в при-
роде взаимосвязано, если существует взаимосвязь, значит есть
и порядок — определенные закономерности, раскрываемые в
процессе познания. Далее, противоположности не только исклю-
чают, но и обязательно предполагают одна другую. Поэтому
понятие «хаос» страждет непознанные закономерности движе-
ния материи, а материи вне системы не существует. Систем-
ность— атрибутивное свойство материи. Отсюда ясно, что
«хаос» надо изучать. Этого требует диалектика познания. Этим
мы все занимаемся. На самом же деле в официальных докумен-
тах (в отчетах по подсчету запасов и проектах разработки)
прослеживаются другие «линейные» связи: очень сложное строе-
ние — хаос; большая фациальная изменчивость и некоррелируе-
мость разрезов — квазиоднородность залежи; идеализация
строения залежи (однородность)—величина запасов (без оцен-
ки ее точности, надежности и качества запасов)—проект раз-
работки залежи (в рамках фильтрационной модели I).
Конечно, это несколько грубоватая для восприятия схема.
Однако положение таково, что в духе времени его можно опре-
делить как расхождение между словом и делом. С одной сторо-
ны, привычные, но уже отжившие представления, когда при ин-
формации по 30 и 350 скважин (пример Медвежьего) взгляды
не меняются. Застойные явления — примитивизм, консерватизм
мышления. Как видим, экстенсивный путь познания почти за
20 лет вообще ни к чему не привел. С другой стороны, робкие
попытки науки, которые постоянно не находили отражения в
официальных документах. Конечно, существует множество объ-
ективных причин — они в принципе известны, однако, есть и
субъективные причины, которые заключаются в отсутствии
целеустремленности и решительности в действии.
Пути и меры по ускорению научно-технического прогресса,
на наш взгляд, заключаются в реализации следующих проблем:
1)	применение системного подхода при решении задач про-
мысловой геологии, в частности, при моделировании геологиче-
ского строения залежей;
2)	совершенствование теории и практики подсчета запасов,
в частности, решение задачи о дифференциации запасов в объ-
еме залежи;
3)	применение передовых технологий при обработке инфор-
мации (исследование керна, полученного на РНО и растворах
? переменной минерализацией, комплексное исследование кер-
на, в том числе и новыми методами ЯМР и гамма-просвечива-
ния, проведение расширенного комплекса ГИС, включающего
новые методы ВДК, ГДК, ЯМК, ГГК и МНК);
231
4)	совершенствование банков данных на основе геологиче-
ских информационных моделей залежей;
5)	решение задач, в частности подсчета запасов, в рамках
АСМ;
6)	решение задач построения горно-геометрических моделей
на уровне машинной графики.
6.2. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ИЗУЧЕННОСТИ ГЕОЛОГИЧЕСКОГО
СТРОЕНИЯ И КРИТЕРИИ ВЫБОРА МЕСТОРОЖДЕНИЯ-АНАЛОГА
Достоверность и точность подсчета запасов зависят от сте-
пени и качества изученности геологического строения, внутрен-
ней структуры залежи. Таким образом, нужна информация о
структуре залежи и связанной с ней структуре запасов. Только
на этой основе могут быть корректно поставлены и решены
задачи построения геолого-газодинамических моделей процесса
разработки.
Изучение залежи промысловыми геологами начинается по
данным первого подсчета запасов и продолжается в течение
всего периода ее разработки. Естественно, что изученность па-
раметров и характеристик залежи, их надежность и достовер-
ность должны удовлетворять все более жестким требованиям.
Перечень целевых заданий по оценке изученности определяется
Инструкцией [24].
Авторы данной работы предлагают конкретный перечень це-
левых заданий (критериев) по оценке изученности геологиче-
ского строения сеноманских залежей при подсчете запасов газа:
1)	размеры и форма залежи;
2)	литолого-фациальные особенности, вещественный состав;
3)	структура геологических тел (циклитов, мезоциклитов),
генезис, палеогеографические особенности;
4)	литолого-страгиграфическая схема — модель продуктив-
ной толщи;
5)	изменчивость общих и эффективных газонасыщенных
толщин, средневзвешенная по площади эффективная газонасы-
щенная толщина;
6)	интегральные и дифференциальные функции распределе-
ния параметров;
7)	параметры геологической неоднородности (различного
рода коэффициенты);
8)	промыслово-геологическая схема — модель строения зале-
жи, тип залежи;
9)	классификация пород — коллекторов по их качеству;
10)	запасы и их распределение по классам качества кол-
лектора;
11)	точность и надежность оценки запасов.
232
Рис. 58. Блок-схема модели ГРР
В итоге геологоразведочное предприятие может выбрать
различные перспективные районы для ведения работ, начиная с
освоенных зон, характеризующихся низкими затратами и
малым риском, и кончая новыми районами с высокими
значениями риска и уровня затрат освоения ресурсов. Ценность^
стратегии ГРР обусловлена, кроме того, рядом внешних по'
отношению к стратегии параметров, таких как потенциальные
ресурсы района, бюджет капиталовложений, затраты на прове-
дение отдельных видов работ, обеспеченность техникой и;
материальными ресурсами, развитие производственной инфра-
структуры, природно-климатические условия и т. д. При оценке;
проектов ГРР рассматривается набор стратегий, включающий
лимит капиталовложений и критерии их предпочтительности.
На выходе системы производится расчет показателей эффек-.
тивности, например, интегральных затрат, дисконтированного
чистого дохода для соответствующего прироста запасов ц
объемов ожидаемой добычи. Кроме того, на выходе приводится?
перечень изучаемых показателей и степень их вариации, что
позволяет дать полную оценку исходов для выбранной стра-
тегии.
На практике процедура оценки искомых параметров должна;
многократно повторяться для различных стратегий, что дает
возможность предварительно оценить эффективность для раз-?
личных альтернатив до принятия решений о проведении ГРР.
Модель позволяет производить выбор в районах с достаточ-
ной статистикой.
Поскольку геологоразведочный процесс — капиталоемкая от-
расль, причем капиталовложения в ней связаны с риском, при
их проектировании необходимо предусматривать достижение
требуемого уровня эффективности при заданном уровне риска.
При планировании и проектировании в первую очередь необхо-
димо решить задачу наилучшего распределения ограниченных
капиталовложений и производственных ресурсов между различ-
ными нефтегазоносными комплексами, чтобы обеспечить наи-
большую вероятность выполнения плановых заданий. Выбор
НГК представляет собой гораздо более ответственную задачу,
чем, например, выбор отдельных площадей, поскольку речь
идет о выборе направления работ-В этом случае цена ошибки
176
2.	Коэффициент расчлененности Кр определяется делением
суммы числа песчаных прослоев по всем скважинам на общее
число скважин. Коэффициент расчлененности для первой про-
дуктивной пачки равен 10,83, для второй — 6,74 и для третьей —
7,85. Таким образом, пачка I более расчленена по сравнению
с второй и третьей.
3.	Коэффициент литологической связанности (слияния) Кс
есть отношение площадей слияния пропластков к общей площа-
ди залежи в пределах контура газоносности.
^сг
(ятах 1)
(6-1)
где Sd — площадь, в пределах которой песчаные пропластки не
разобщены глинистыми прослоями; 30 — общая площадь зале-
жи; Птах — среднее максимальное число песчаных пропластков,
наблюдаемых в разрезе.
Коэффициент Кс показывает связанность отдельных пачек
друг с другом и общую связанность пачек по разрезу. Резерву-
ар сеноманской залежи Медвежьего месторождения представ-
ляет собой единую газогидродинамически связанну'ю систему,
о чем свидетельствуют литологические окна или небольшая тол-
щина глинистых пропластков между выделенными пачками.
В подтверждение этому могут служить значения Кс, приведен-
ные ниже.
Значения Кс для пачки .	.	.	.	.	. I -f- II II + III
Толщина глинистого пропластка, м:
3 ......................................... 0,25	0,37
1,5.	............................... 0,46	0,65
Вычисления проведены с учетом того, что глинистые про-
пластки толщиной h<71,5 и во втором случае практически
не могут служить экранами для перемещения газа.
Напрашивается вывод, что пачки II и III более связаны,
нежели пачки I и II.
4.	Коэффициент распространения продуктивной части экс-
плуатационного объекта по объему в пределах условно выбран-
ной постоянной толщины с учетом стратиграфической толщины
пласта К(К) вычисляется по формуле
[ 2 h^Si
К (17)= V=1_	(6.2)
hS
где hi — средняя толщина прослоя; S, — площадь распростра-
нения i-ro прослоя; h — средняя общая толщина эксплуатаци-
онного объекта в интервале от кровли самого верхнего до по-
дошвы нижнего проницаемых пропластков; S — условно вы-
бранная площадь; tn — число прослоев.
234
Кв определяет присутствие коллекторов. По своему значению
приближается к коэффициенту песчанистости, но учитывает
факторы площади распространения пласта. Для пачки I К(У) =
= 42%, для пачки II — 20% и для пачки III — 13%. Таким об-
разом, продуктивная часть пачки I занимает большой объем по
сравнению с объемом пачек II и III. В условиях месторождений
типа Медвежьего и Уренгойского в случае неоднозначной кор-
реляции пластов K(V) использовать не рекомендуется.
5.	Коэффициент выклинивания К показывает долю толщины
выклинивающихся прослоев — коллекторов от эффективной тол-
щины рассматриваемого пласта (пачки). При отсутствии вы-
клинивающихся прослоев этот коэффициент равен нулю( а при
выклинивании всех прослоев равен единице.
6.	Для практических целей чаще всего применяют коэффи-
циент выдержанности Кв, связанной с К формулой
Кв=1-К,	•	(6.3)
где К — Лвыкл/^эф"
Коэффициент выдержанности представляет долю непрерыв-
ной толщины пласта по площади. Применение коэффициентов
К и Кв вполне обосновано. Так, формирование выклинивающих-
ся прослоев коллекторов может рассматриваться как случайное
событие, как бы многократное наблюдение (в течение геологи-
ческого времени) при воздействии комплекса одних -и тех же
природных факторов. При этом К определяется от скважины к
скважине по профилям вдоль и вкрест простирания, затем вы-
числяется Кв и по его значениям строятся гистограммы или
кривые распределения плотности вероятностей. При небольшом
объеме выборки на основе построенных гистограм|М можно сде-
лать лишь чисто качественный вывод: пачка I более, выдержан-
на, так как значения частостей смещены в сторону 100%-ной
выдержанности по сравнению с пачкой II (обратная картина).
7.	Коэффициент относительной емкости Кем показывает, во
сколько раз уменьшается объем пустот реального пласта по от-
ношению к такому же объему породы идеально однородного
пласта с пористостью Кп = 40% и вычисляется по формуле
KeM = Soi/So,	(6.4)
где SOi — площадь, заключенная между осью ординат и пре-
дельной интегральной кривой удельной емкости коллекторов;
So — эталонная площадь прямоугольника, заключенная между
осью ординат и интегральной прямой идеально однородного
пласта с пористостью 40%.
Для Медвежьего месторождения количественные значения
коэффициента относительной емкости коллекторов следующие:
для первой пачки — 0,74; для второй пачки — 0,71; для третьей
235
Алевритовая (d = 0,1 — 0,01 мм) и пелитовая (<У<0,01 мм) фракции
выделяются методом отмучивания.
Разделение соответствующих фракций по диаметру зерен позволяет
определить степень отсортированное™ породы, ее средний гранулометри-
ческий состав, а также (при изучении зерен различных фракций под
микроскопом) минералогический состав и характер окатанности зерен
породы.
Исследование гранулометрического состава в известной степени позво-
ляет судить о пористости и проницаемости породы и даеу некоторые
косвенные показатели, помогающие произвести общую оценку коллекто-
ра с точки зрения возможных условий работы залежи.
§ 2. НЕФТЕ ГАЗОНАСЫЩЕННОСТЬ ГОРНЫХ ПОРОД
Наличие физически связанной воды, приводящее к уменьшению обще-
го содержания нефти или газа в пустотах горных пород, предопределяет
необходимость введения в технические исследования и расчеты понятия
о коэффициентах нефте- или газонасыщенности залежей, количественное
определение которых основано на соотношениях: к = V /V ; к =
= у/у	н п.н п.э г
п.г п.э"
Принимая во внимание, что непосредственное определение нефте-
или газонасыщенности по керну, отобранному с сохранением пластовых
условий, при современном состоянии техники трудно осуществимо, эти
коэффициенты определяются через водонасыщенность по формулам к =
= 1 — к; к ~ 1 -к .
в г	в
Как показывают современные исследования, нефть и газ находятся
в объеме только сравнительно крупных пор пород (диаметром более
1 мкм), а более мелкие поры целиком заполнены связанной водой. В бо-
лее крупных порах также имеется некоторое количество связанной воды,
которая прочно облекает зерна самой породы. По данным З.И. Козлов-
цевой и А.А. Ханина, связанная вода водонефтяных и газовых залежей
подразделяется на прочно связанную (мономолекулярный слой), слабо
связанную (конденсированный мономолекулярный слой) и рыхло связан-
ную (в основном — капиллярную). Количество прочно связанной воды
составляет 1 — 2 % от величины остаточной водонасыщенности. Количест-
во слабо связанной воды почти в 6 раз превышает количество прочно
связанной воды.
Наилучшим способом определения остаточной водонасыщенности
является лабораторный анализ кернов, отобранных при бурении скважин
с раствором, приготовленным на нефтяной основе (прямой метод).
Однако поскольку такое бурение осуществляется редко, определение
водо- и нефтенасыщенности обычно проводится косвенным путем: либо
по данным лабораторных исследований керна (методами центрифугирова-
ния, капиллярной вытяжки и капиллярных давлений), либо на основании
промыслово-геофизических исследований, в основном по методам удель-
ного электрического сопротивления и нейтронного гамма-каротажа.
79
Л’в определяет ее как более выдержанную, Ка — как более од-
нородную, емкостные свойства пачки I высокие, но несколько
ниже пачки III, она также более однородна по пористости (по
коэффициенту Лоренца). Однако по комплексному параметру
имеет лучшую характеристику пачка III.
Таким же образом можно сделать соответствующие выводы
и по сеноманской залежи Уренгойского месторождения
(табл. 6.2).
Неоднозначность характеристик неоднородности продуктив-
ных пачек при помощи перечисленных показателей можно по-
пытаться объяснить. Во-первых, как указывалось, ряд коэффи-
циентов неоднородности обладает определенными недостатками,
во-вторых, причина такого положения кроется в том, что коли-
чество информации (объем выборок) по пачкам неодинаково,
ввиду особенностей вскрытия разреза и условий получения ин-
формации на изучаемых месторождениях.
11.	Для оценки качества коллекторов залежей и сравнения
их между собой используются такие известные показатели, как
средние значения параметров (х), их стандарты (S), коэффи-
циенты вариации (U7) и т. д. Из анализа статистических харак-
теристик (табл. 6.3) следует вывод, что сравнительная оценка
неоднородности продуктивных пачек (пластов) зависит от того,
какая мера оценки неоднородности используется.
12.	Значения статистических показателей часто интерпрети-
руются неоднозначно. Показатели W и S являются лишь кос-
венными мерами неоднородности. Прямой же мерой неоднород-
ности геологических тел служит энтропия [15]. Использование
энтропии в качестве меры неоднородности освобождает от не-
обходимости выявления законов распределения параметров.
Энтропия зависит от меры погрешности измерения значений
параметра (Ах). Последнее имеет большое значение по той
причине, что с повышением точности измерения параметра мы
можем узнавать новые, ранее неизвестные свойства геологиче-
Таблица 6.2. Показатели макронеоднородности
для Уренгойского месторождения
Продуктив- ная пачка	Коэффици- епт песча- нистости	Коэффициенты Лоренца		Коэффи- циент ем- кости	Коэффици- ент неодно- родности	Комплекс- ный пара- метр
			*пр			
I	0,64	0,09	0,68	0,71	0,20	0,75
II	0,61	0,07	0,56	0,75	0,14	0,80
III	0,68	0,02	0,24	0,85	0,05	0,89
Весь разрез	0,64	' 0,06	0,49	0,77	0,13	0,81
237
'! :i б лица 6.3. Статистические характеристики параметров
для Медвежьего и Уренгойского месторождений
Продуй-	Открытая пористость					Проницаемость					Расчлененность			
пачка	и	X		W	НИП1	п	V	S	U7	н	X	S	117	Н[Хр1
1	401	28,2	4,20	14,8	2,90	Медее 117	жье мес7 361,05	врожден. 776,46	не 215,05	2,50	8,03	4,49	55,98	2,02
11	208	28,3	4,01	14,2	2,65	.66	515,40	848,43	164,61	2,75	6,73	3,12	46,40	1 ,77
III	137	30,3	4,53	14,9	2,02	52	738,35	744,77	100,86	3,40	7,85	4^29	54,60	1,84
Весь раз- рез I	4S1	28,93 26,93	4,24 5,93	14,64 22,05	2,52 3,59	Уренгой 150	538,26 ское мес 398,90	789,88 торожден 862,55	160,17 ие 216,23	2,88 2,22	7,53 17,28	3,96 8,98	52,32 51,55	1,87 2,52
11	167	28,13	5,02	17,84	3,34	68	385,20	577,86	150,01	2,52	13,93	8,07	57,98	2,35
III	713	27,80	6,04	21,72	3,12	—	—	—	— 	—	—	—	—	—
Весь раз- рез		27,62	5,66	20,53	3,35		3,92	720,00-	183,12	2,37	15,6	8,52	54,76	2,43
скоро тела. В свою очередь, зависимость энтропии от Ах созда-
ет некоторые неудобства. Так, при использовании энтропии для
разного рода сравнений следует убедиться, что она оценивается
при одной и той же величине Дх. Кроме того, следует учиты-
вать, что величина энтропии изменяется при изменении точности
измерения значений параметра, а также единицу измерения при
определении энтропии (бит, нит, Хартли).
Рассмотрим пример оценки неоднородности продуктивных
пачек (см. табл. 6.3) по проницаемости. По значениям энтропии
неоднородность увеличивается вниз по разрезу, коэффициенты
вариации показывают обратную картину. В этом примере про-
является один из недостатков статистических мер, который за-
ключается, в частности, для стандарта, в том, что при неодно-
вершинных распределенйях по мере удаления вершин к проти-
воположным краям распределения значение стандарта растет.
Таким образом, все статистики можно использовать в качестве
мер неоднородности, но, как было показано, W и S являются
лишь косвенными мерами, прямой же мерой неоднородности
служит энтропия. Ее можно определить не только в случае ис-
пользования простейшей статистической модели тела как сис-
темы элементов, обладающих одним свойством, но и в случае
многомерных моделей, т. е. когда геологическое тело рассмат-
ривается как .система элементов, каждый из которых обладает
несколькими свойствами [15]. При этом возможны два случая:
в первом, если параметры независимы между собой, то полная
энтропия сложной системы будет вычисляться через энтропию
простых систем, во втором, если значения параметров зависи-
мы, то энтропия должна вычисляться с учетом наличия связи
между параметрами (в противном случае она будет существен-
но. завышена). С одной стороны, очень удобно степень неодно-
родности пласта по любому набору параметров задавать одним
числом, а не целой матрицей коэффициентов, как в случае при-
менения статистических мер. С другой стороны, для определения
полной энтропии необходимо изучать связи между параметрами
или вычислять обобщенные показатели энтропии [15].
Таким образом, модель реального неоднородного пласта,
пачки, залежи можно задать пришомощи большого числа коэф-
фициентов, которые в совокупности мало что значат, так как
каждый из них характеризует продуктивный пласт со своей
стороны. По большому набору показателей нельзя будет даже
сопоставить два пласта и сказать достоверно, какой из них бо-
лее неоднороден.
Вполне понятно, что для каждой конкретной залежи необ-
ходим какой-то комплекс показателей и параметров, который бы
наиболее полно и однозначно характеризовал неоднородность
изучаемого объекта. Такой комплекс подбирается с учетом сте-
пени геологической неоднородности залежи.
239
На основании генетической классификации геологической не-
однородности (В. В. Стасенков и др., 1972 г.) продуктивные
пачки сеноманских залежей Медвежьего и Уренгойского место-
рождений были отнесены ко второму типу неоднородности. Он
характеризуется неповсеместным распространением продуктив-
ных пачек по площади и частым расчленением их на ряд про-
пластков, причем большая часть объема продуктивной толщи
газогидродинамически представляет единое целое. В этом слу-
чае при оценке геологической неоднородности представляется
целесообразным изучение и количественная оценка следующего
комплекса показателей и параметров: песчанистости, расчленен-
ности и связанности; определения комплексного параметра,
учитывающего коллекторские свойства и степень неоднородно-
сти пласта; прерывистости; степени изменчивости проницаемо-
сти, пористости и эффективной толщины. Таким образом, ре-
шался вопрос о сходстве геологического строения двух залежей
и о выборе сеноманской залежи Медвежьего месторождения в
качестве аналога для Уренгоя.
Правомерно ли было в то время на таких основаниях и ог-
раниченном материале делать вывод о сходстве залежей и да-
вать обоснование возможности переноса данных на Уренгойское
месторождение? В то время, по-видимому, вывод был правомер-
ным. Действительно, кроме Медвежьего и Уренгойского место-
рождений сравнивать было не с чем. Сейчас вопрос поставлен
нами таким образом: в связи с отсутствием на Медвежьем ме-
сторождении базовой скважины, пробуренной на РНО, право-
мерно ли для переноса данных (скважины Уренгой-110 и Ям-
бург-41) по петрофизике на оцениваемое месторождение,
считать его аналогом Уренгой и Ямбург? Для увеличения воз-
можности выбора рассмотрим также сеноманскую залежь
Ен-Яхинской площади. Количество скважин и пропластков с
полным набором значений параметров распределяются следую-
щим образом: Уренгой — 500 скважин, около 20 000 пропласт-
ков; Медвежье — 350 и 173 скважины, 12 100 и 5200 пропласт-
ков; Ямбург — 90 скважин и более 1000 пропластков; Ен-Яхин-
ская площадь — 66 скважин, около 1000 пропластков.
Задачи, по существу, остаются прежними: оценить сходство
залежей друг с другом и выбрать аналог для залежи Медвежь-
его месторождения.
В связи с поставленными ранее целями по оценке степени и
характера изученности геологического строения сеноманской
залежи Медвежьего месторождения, подсчету запасов газа с
заданной (максимальной) точностью и достоверностью и их
дифференциации по качеству коллектора в объеме залежи, за-
дачи следует решать на третьем структурном уровне иерархи-
ческого строения залежи: уровень пропластка (однородного
интервала)—мезоструктура по Л. Ф. Дементьеву (см. разд. 1).
240
Кроме того, для оценки сходства залежей необходимо иметь
четкие и сопоставимые критерии, определяющие характер и сте-
пень геологической неоднородности.
1.	Дифференциальные функции распределения удельного
электрического сопротивления рп — исходного параметра, на
который не влияют те или иные петрофизические данные.
2.	Дифференциальные функции распределения числа про-
пластков и суммарных эффективных толщин по классам каче-
ства коллектора.
3.	Коэффициенты емкости (Кем) и неоднородности коллек-
тора (Кн); комплексный параметр емкости и степени неодно-
родности (77ком).
4.	Интегральные и дифференциальные кривые распределе-
ния удельных запасов по классам качества коллектора.
5.	Коэффициенты качества коллектора (Кк) и его неодно-
родности (Кнк), комплексный параметр качества коллектора и
степени неоднородности (Пкк).
Прежде всего отметим, что к моменту решения задачи Ткн
менНИИГипрогазом уже были проведены обширные работы
(совместно с ВНИИГазом и ВГО Союзгазгеофизика) по оценке
степени изученности сеноманских залежей на основе перечня
целевых заданий (см. разд. 2—4). По качественным и количе-
ственным показателям установлено, что геологические разрезы
Медвежьего и Уренгойского месторождений имеют большее
сходство, чем разрезы Ямбурга и Ен-Яхинской площади. Сте-
пень изученности позволяет определить точность, надежность
и достоверность оценки запасов и дифференцировать их по
классам качества коллектора.
На рис. 6.1 приведены дифференциальные функции распре-
деления рп для четырех залежей. Кривые имеют парное сходст-
Рис. 6.1. Дифференциальные функции распределения удельного электрическо-
го сопротивления в сеноманской продуктивной толще месторождений.
/ — Уренгойская; 2 — Медвежье; 3— Вынгапурское; 4 — Ямбургское; 5 — Ен-Яхннская
площадь
16-1286
241
Рис. 6.2. Дифференциальные функции распределения числа пропластков и
суммарных эффективных газонасыщенных толщин коллекторов месторожде-
ний Уренгой-Медвежье (а) и Ямбург — Ен-Яхинская площадь (б) по клас-
сам проницаемости.
а — 1 и 3 — функции распределения суммарных толщин Уренгоя и Медвежьего ме-
сторождений; 2 и 4 — функции распределения числа пропластков Медвежьего и Урен-
гойского месторождений; 6 — 1 и 4 — функции распределения числа пропластков Ям-
бурга и Ен-Яхинской площади; 2 и 3 — функции распределения суммарных толщин
Ен-Яхинской площади и Ямбурга
во: Медвежье — Уренгой, Ямбург — Ен-Яха. На рис. 6.2 приве-
дены дифференциальные функции распределения . числа про-
пластков коллекторов и суммарных эффективных газонасыщен-
ных толщин по классам качества коллектора. Кривые имеют то
же парное сходство.
В табл. 6.4 приведены показатели степени неоднородности
коллекторов. Кем, Ки, Кком рассчитываются по классам порис-
тости и имеют смысл, изложенный в настоящем разделе и в
монографии Н. Р. Ковальчука [34]. Анализ их значений пока-
зывает, что залежь Медвежьего имеет больше сходство с за-
Таблица 6.4. Показатели степени неоднородности коллектора
Месторождение	Коэффи- циент ем- кости	Коэффи- циент неодно- родности	Комплекс- ный па- раметр	Коэффи- циент качества	Коэффи- циент неодно- родности по каче- ству	Комплекс- ный пара- метр по качеству
Медвежье	0,66	0,09	0,60	0,56	0,20	0,45
Уренгойское	0.59	0,15	0,49	0,52	0,21	0,41
Ямбургское	0,51	0,13	0,44	0,44	0,26	0,33
Ен-Яхская пло-	0,37	0,12	0,33	0,42	0,25	0,31
щадь						
242
Рис. 6.3. Интегральные функции распределения запасов (доли единицы) по
классам проницаемости.
Месторождения: / — Ямбургское; 2 — Ен-Яхинская площадь; 3 — Уренгойское; 4 — Мед-
вежье
Рис. 6.4. Дифференциальные функции распределения запасов по классам
проницаемости.
Месторождение: / — Медвежье; 2 — Уренгойское; 3 — Ямбургское; 4— Ен-Яхинская пло-
щадь
лежью Уренгоя. На рис. 6.3 и 6.4 проведены интегральные и
дифференциальные кривые распределения удельных запасов по
классам качества коллектора по четырем залежам. Как и преж-
де, наблюдается парное сходство кривых: Медвежье — Уренгой
и Ямбург — Ен-Яха.
В развитие положений методики выбора залежи — аналога
Н. Р. Ковальчука [34] нами предлагаются три усовершенство-
ванных показателя: коэффициент качества коллектора (запа-
сов) Кк, коэффициент неоднородности пласта по качеству кол-
лектора Кнк и комплексный параметр качества и степени неод-
нородности коллектора (запасов) /7Кк- Под коэффициентом Кк
понимается отношение удельных запасов изученного коллекто-
ра к удельным запасам идеально однородного пласта с прони-
цаемостью более 1 мкм2 и пористостью 40%. Под коэффициен-
том Кнк понимается степень рассеивания частот распределения
удельных запасов по классам качества коллектора реального
пласта от аналогичного распределения в идеально неоднород-
ном пласте. Предлагаемый комплексный параметр качества
коллекторов и запасов учитывает емкостные и фильтрационные
свойства коллекторов, а также степень их геологической неод-
нородности. Чем больше Лкк, тем выше емкостные и фильтра-
ционные свойства и больше однородность пласта — коллектора.
Следовательно, при прочих равных условиях коэффициент вы-
теснения и коэффициент газоотдачи будут выше для залежи с
более высоким значением Пкк. Анализ значений всех трех по-
16*	243
казателей для залежей показывает бесспорное парное сходство
залежей; Медвежье — Уренгойское, Ямбургское — Ен-Яхинская
площадь.
Таким образом, приходим к окончательному выводу о том,
что аналогом для Медвежьего месторождения может служить
только залежь Уренгойского месторождения и имеется количе-
ственное «обоснование возможности переноса данных на оце-
ниваемое месторождение» [24].
6.3.	МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ПОДСЧЕТА ЗАПАСОВ
Постановка проблемы
Как уже было доказано (см. разд. 5), подсчет запасов уже
не может ограничиваться совокупностью известных операций в
соответствии с формулой объемного метода. Он должен пред-
ставлять систему действий, направленных на изучение структу-
ры залежи и структуры запасов, на выявление отношений и
связей между геологическими телами, обладающими разным
качеством и количеством запасов плюс условия (законы ком-
позиции), которыми ограничиваются эти связи.
Поставив цель, попытаемся на основе системного подхода
и сущности понятия «научный метод» наметить пути, методы и
средства ее достижения.
1.	Первой задачей, которую приходится решать при подсче-
те запасов, следует считать разработку методики получения
информации о ФЕС залежи и, как следствие, связанные с ней
вопросы обоснования подсчетных параметров. Перечень заданий
достаточно полно отражен в действующих Инструкциях [24].
Однако, как показывает практика, при решении данной задачи
обычно упускается из виду, что предлагая методику, следует
рассмотреть и соответствующие ей альтернативы, т. е. конкури-
рующие гипотезы. Таким образом, возникает задача о сравне-
нии методик, а следовательно, и о выборе критериев для срав-
нения.
2.	Следующая важная задача — анализ и выбор математиче-
ской модели — варианта формулы объемного метода подсчета
запасов. Такая работа, по крайней мере по нефтяным и газовым
залежам Западной Сибири, вообще не проводится. Практика
показывает, что разница в оценке запасов за счет вариантов
формулы достигает значительной величины.
3.	Решение двух предыдущих задач естественным образом
приводит к задаче об установлении и оценке критериев опти-
мальной изученности залежи, что в свою очередь служит осно-
ванием для постановки и решения задачи согласования уровней
изученности залежи с категориями запасов.
244
4.	Практическая реализация задач на современном уровне
невозможна без применения имитационных моделей подсчета
запасов на основе автоматизированной системы моделирования
(см. разд. 5 и 6).
Выбор методики получения информации
и обоснования подсчетных параметров
Установлено, что сеноманские продуктивные отложения
Тюменского Севера представлены частым чередованием пластов
(пропластков) малой и средней эффективной газонасыщенной
толщины, что подтверждается описанием керна и данными ГИС
на Ямбургском, Медвежьем, Уренгойском и других месторож-
дениях. Большинство методик по оценке начальных фильтраци-
онно-емкостных параметров основано на использовании в каче-
стве исходного геофизического параметра удельного электриче-
ского сопротивления пород, которое определяется по данным
бокового каротажного зондирования (БКЗ), бокового (БК) и
индукционного (ИК) каротажа. Наиболее разработан метод
БКЗ, который служит «эталонным» при комплексной интерпре-
тации данных. Специфика контроля за разработкой месторож-
дений методами ГИС требует обязательного знания начальных
параметров каждого пропластка, т. е. во всех скважинах необ-
ходимо проводить поинтервальную интерпретацию разреза.
Такая детальная интерпретация определяет надежность коли-
чественной оценки классов (типов) пород — коллекторов и ко-
эффициента извлечения газа по всему диапазону изменения
ФЕС.
Практически существует три методики оценки параметров —
Главтюменгеологии, ТюменНИИГипрогаза и треста «Севергаз-
геофизика». Первая из них применяется только при подсчете и
пересчете запасов газа с утверждением их в ГКЗ СССР, вто-
рая — при подсчете запасов с утверждением их в ГКЗ СССР и
создании информационных баз в рамках АСУ ТП РМ, третья
методика используется, в основном, при контроле за разработ-
кой месторождений в производственных объединениях по добы-
че газа. Каждая из методик имеет положительные и, естествен-
но, отрицательные стороны. Для их анализа и сравнения необ-
ходим единый подход, который позволил бы на количественной
основе выявить критерии сравнения методик, оценить положи-
тельные стороны каждой из них и наметить пути и способы
устранения недостатков. По нашему мнению, такой основой
является системный подход (СП), в рамках общей теории сис-
тем Ю. А. Урманцева — ОТС (У). Фундаментальное значение
в ней, как известно, придается закону системности [47]. По-
скольку с точки зрения ОТС (У) объектом может быть любой
предмет мысли — в данном случае методики определения пара-
245
метров, то в каждой из них можно выделить с точностью до
изоморфизма одно и то же: строящие их первичные элементы;
отношения единства, связи между элементами; условия, ограни-
чивающие эти отношения; неизбежную принадлежность каждой
методики как объекта-системы хотя бы одной системе объектов
(методик) одного и того же рода (см. разд. 1).
С точки зрения элементов, строящих каждую из методик,
можно, как минимум, выделить следующее:
1)	метод выделения эффективных газонасыщенных толщин;
2)	методы оценки границ классов коллекторов, в том числе
методы определения границы коллектор — неколлектор;
3)	методы определения геофизических и промыслово-геоло-
гических параметров;
4)	методы оценки точности и надежности получаемой ин-
формации, включая оценку случайных и систематических по-
грешностей;
5)	пределы применения методик;
6)	технологичность и, в этом смысле, эффективность исполь-
зования методик в рамках АСУ ТП РМ производственного объ-
единения по добыче газа.	'
Отношения единства, связи между элементами оцениваются
нами как причинно-следственные при взаимодействии элементов
между собой. Условия, ограничивающие отношения единства,
определяются закономерностями в рамках геофизики, петрофи-
зики, промысловой геологии, различными уравнениями связи
и т. д. Каждая из методик принадлежит системе методик оценки
параметров по материалам ГИС.
Для удобства изложения проведем анализ и сравнение ме-
тодик по «элементам» в приведенном порядке на примере сено-
манской залежи Ямбургского месторождения.
Выделение коллекторов в разрезе и определение их эффек-
тивной газонасыщенной толщины в методиках Главтюменьгео-
логии (1986 г.) и ТюменНИИГипрогаза (1987 г.) проводится
по совокупности общепринятых качественных геофизических
признаков, которые указывают на фильтрационную способность
пород: приращение на диаграммах МКЗ, наличие глинистой
корки, а также критическое значение асп = 0,23. При подсчете
и пересчете запасов нижний предел коллектора устанавливается
наличием корреляционно-регрессионной зависимости между
проницаемостью и эффективной пористостью, относительной
амплитудой СП и проницаемостью. Однако практически кол-
лекторы выделяют по диаграммам СП и микрозондов. Осталь-
ные методы используются как дополнительные.
В методике треста «Севергазгеофизика» (1987 г.) в разрезе
скважины по диаграммам МКЗ из эффективных толщин исклю-
чаются заведомые неколлекторы — плотные, глинистые породы.
Как признают авторы, четких критериев для разделения пород
246
продуктивной толщи на коллектор — неколлектор для Ямбург-
ского месторождения не установлено, поэтому для определения
нижних пределов ФЕС коллекторов использовалась методика,
изложенная в работе Ю. Г. Тер-Саакяна (1987). При сопо-
ставлении ФЕС, определенных по значениям зонда с АО = 0,45 м,
и результатов МКЗ было отмечено, что однозначности в пока-
заниях МКЗ при Аг^61% не наблюдается, т. е. пропластки с
одними и теми же ФЕС могут иметь либо приращения ПМЗ
над ГМЗ, либо нет. Для определения граничного значения Кг
коллектора анализировались статистические распределения
двух выборок пропластков. В первой выборке пропластки ха-
рактеризуются отсутствием приращений на МКЗ (МКЗ = 0), во
второй имеют приращение ПМЗ над ГМЗ (ДМКЗ = 0). Диапа-
зон изменения газонасыщенности от 0 до 60% был разбит на
12 интервалов с шагом по Кг, равным 5%. Интервал оценивался
процентным содержанием пропластков, имеющих приращение
по МКЗ. Анализ распределений показывает, что граничное зна-
чение Кг = 37% находится в пределах от 20 до 56%. Гранично-
му значению Кг соответствует значение Ап = 22,2% (по зависи-
мости Kn = f(Kr) по керну). Отмечается, что граничному значе-
нию Кг соответствует значение проницаемости та 0,01 мкм2,
а гарантированному нижнему пределу коллектора (Кг = 32%)
соответственно проницаемость 0,002 мкм2.
Нижняя граница ФЕС коллектора находится в пределах
второй литолого-петрофизической группы. Эта граница в прин-
ципе совпадает с нашими данными. Контроль за разработкой
позволит уточнить значения границы коллектор—неколлектор
по другим параметрам ФЕС.
Таким образом, в качестве критерия для сравнения методов
выделения эффективных газонасыщенных толщин следует при-
знать критерий экспертных оценок, который обычно применя-
ется экспертами — геофизиками ГКЗ СССР.
Сравнительный анализ разрезов шести скважин показывает,
что суммарные эффективные газонасыщенные толщины (табл.
6.5), оцененные по методике Главтюменьгеологии — ТюменНИИ-
Гипрогаза, систематически занижены относительно таковых по
методике треста «Севергазгеофизика». По мнению Ю. Г. Тер-
Саакяна (1987 г.), использование общепринятых методик заве-
домо уменьшает суммарную интерпретируемую толщину, при-
чем это уменьшение тем существеннее, чем больше в разрезе
пластов ограниченной толщины.
Перейдем к оценкам параметров нижнего предела коллек-
торов. Обычно при подсчете в пересчете запасов газа (Главтю-
меньгеология) нижний предел 'коллектора устанавливается на-
личием связи (график или уравнение регрессии) между КПэф =
= f(^npj, Апэф = Жп), /Сп = /(^пр), Апд = /(Ап), асп = /(Йпр) или
не устанавливается совсем, а принимается по аналогии. Анализ
247
Таблица 6.5. Значения параметров по скважинам
Номер скважины	Методика оценки ФЕС*	наф’ м	Кп, %	Kv. %	Ь'	0/ кпэф’ /0	Лпр, мкм*
274	1	108,6	29,4	64,7	19,8	0,65
	2	95	32	78,8	25,4	0,82
Г 2101	1	121,2	31,3	68,2	22,5	1 ,36
	2	110,6	31,5	76,5	24,4	0,85
2112	1	126,4	28,9	63,1	19,1	0,69
	2	108	31,1	75,3	23,7	0,67
2115	1	116,8	30,9	69,2	22,4	1 ,18
	2	103,6	32,6	26,3	26,3	1 ,21
2118	1	78,6	30,6	69,5	21 ,9	0,56
	2	79,2	32,4	78,9	25,8	1,03
2132	1	71	31,4	69,2	22,8	1,26
	2	55	31,8	76	25	0,56
— Севергазгеофизика;
2 — ТюменьНИИГипрогаз.
отчетов по подсчету запасов сеноманских залежей (1979—
1987 гг.) позволил сделать ряд существенных замечаний и рас-
смотреть несколько вариантов оценки нижнего предела для
Ямбургского месторождения (см. разд. 5). В результате
установлено, что граница коллектора по керну без учета по-
грешностей измерений лежит по проницаемости в пределах от
0,0012 до 0,002 мкм2, по пористости — в пределах от 19,5 до
22,4%, по газонасыщенности — от 87 до 30%, по эффективной
пористости — от 3 до 4% и по аСп — от 0,20 до 0,25.
Найденные нижние пределы имеют статистический (вероят-
ностный) характер, т. е. их установленные значения по сущест-
ву являются центрами распределения значений границ каждого
параметра. Во-первых, параметры Ков, knp, Кв, Кпэф в лабора-
торных условиях (на керне) имеют средние относительные по-
грешности их определения соответственно 22, 3—И, 1—5 и 6—
10%. Во-вторых, расчет границ на уровне пропластков (надпо-
родный уровень) по уравнениям, регрессии также вносит неко-
торые погрешности. В этой связи значения параметров и их
пределов должны иметь доверительные интервалы с определен-
ной степенью надежности (вероятности). В практической работе
при классификации пород — коллекторов на основе банка дан-
ных (по материалам ГИС) границы классов устанавливаются
на ЭВМ. Дополним, что экспертами ГКЗ СССР было предло-
жено устанавливать нижний предел коллектора по зависимости
Рп = f(Kn) и pn = f(Kr)- В связи с этим, для Ямбургского место-
рождения нами установлены нижние пределы для рп от 4 до
248
4,5 Ом-м, пористости — от 23 до 24,5%, газонасыщенности —
32—35,8%, эффективной пористости — от 6 до 8,2% и прони-
цаемости — от 0,005 до 0,007 мкм2.
В основе методов определения промыслово-геологических
параметров всех трех методик лежит метод удельного электри-
ческого сопротивления. Анализ материалов ГИС треста «Север-
газгеофизика» показал, что из методов электрического карота-
жа наиболее близкую вертикальную разрешающую способность
к методам нейтронного каротажа, применяемого при контроле
за разработкой, имеют БК, зонд с АО = 0,45 (0,55) м и, в мень-
шей степени, зонд с АО = 1,05 м. Эти же методы относительно
свободны от влияния экранных эффектов, рп оценивается по
палеткам на основе палеток БКЗ. Отметим также, что при пе-
ресчете запасов газа сеноманских отложений Ямбургского ме-
сторождения определение рп в пластах малой и средней толщи-
ны проводилось по одному зонду БКЗ с АО = 1,05 м с привле-
чением данных БК и ИК, что дало возможность повысить
информативность материалов ГИС. Для оценки рп ТюменНИИ-
Гипрогазом используются уравнения регрессии, которые уста-
навливают зависимость между рп, определенному по палеткам
и показаниям зондов с АО = б,45 м, АО=1,05 м и АО = 2,25 м.
Предпочтение отдается зонду с АО=1,05 м. Выборки для рас-
чета уравнений формируются по данным Главтюменьгеологии
(1983 г.).
В связи с изложенным в качестве критериев для сравнения
методов определения рп нами предлагается корреляционно-ре-
грессионный анализ, однофакторный дисперсионный анализ и
использование связи между точностью определения параметров
(по каждой из конкурирующих методик) и оценкой их влияния
на запасы. Всё критерии апробированы при пересчете запасов
по Ен-Яхинской площади Уренгойского месторождения, Вынга-
пуровскому, Медвежьему месторождениям, которые прошли
защиту в ГКЗ СССР.
Перейдем к обоснованию и сравнению методов определения
параметров Кп, Кг, knp. Общие вопросы методик Главтюмень-
геологии и ТюменНИИГипрогаза изложены в разд. 4.2. Следует
детально рассмотреть обоснование выбора методов определения
параметров по предлагаемой нами методике ТюменНИИГипро-
газа и треста «Севергазгеофизика».
В связи с тем, что методика определения коллекторских
свойств пород сеноманских продуктивных отложений Ямбург-
ского месторождения по данным ГИС детально изложена в ме-
тодическом руководстве работы Ю. Г. Тер-Саакяна (1987 г.),
приведем основные особенности алгоритма оценки параметров.
1.	Снять значения рк по градиент-зонду АО, 4МО, 1N или
А1МО, 1N или по кривым БК.
2.	Уточнить значение удельного сопротивления раствора
249
Таблица 6.6. Зависимости «керн — геофизика»
№ п/п	Метод или комплекс	Уравнение связи	Предел работы уравне- ния	Коэффици- ент парной (г) или мно- жественной (/?) корре- ляции	Стандарт Ч	О' *Ух> '°	Объем выбор- ки
1	AO,4MO,1N	По данным А. Н. Кирсанова, Ю. Г. Тер-Саак Рп0-45 К^-16,68+ 17,37 1g РФ	чна /1^1 м	0,91	2,49	212
2	A1M0.1N	Рп1'05 Кпот—18,21 + 16,04 1g РФ	h> 1 м	0,88	2,76	111
3	БК	Рпбк К„°т= 17,2+ 15,28 1g —	 РФ		0,94	1,82	118
4	AO,4MO,1N+A1MO,1N	Рпо,«	рп1.06 Кпот= 17,09+12,8 1g 		+4,41 1g-	 Рф	РФ	h> 1 м	0,90	2,49	102
' 5	AO,4MO,1N + A1MO,1N + BK	Рп"’45	Рп1'05 К„от= 17,64 + 6,69 1g —	5,72 lg  	_l РФ	- РФ , РпбК		0,95	1,58	51
		+ 14,44 РФ				
По данным Ю. Г. Тер-Саакяна и др.
6	A0.4M0.1N	Рпи-46 К„от= 15,76+2,80 —	 (I + 11 + IIIa)* РФ	Л=Сб	0,81	2,6	—
7	»	Рп0’46 К„ОТ=29,19+0,49 		 (Шб)* РФ	Р.>6	0,88	1,1	—
8	A1M0.1N	Рп1’05 Кл°т=16,17 + 3,1 —	 (I + II + IIIa)* РФ	Р2с5	0,8	2,9	—
9	»	Рп1'05 Кпот=29,93+ 0,38 ±2	 (Шб)* РФ	Р2>5	0,9	1	—
	БК	0 бк		0,89	1,87	80
10		Лп = 10,89 + 2,2/ '	(l+11 + lllaj Рф				
11	»	Рпбк Кпот=26,51+0,59 —— (Шб)* РФ	—	0,92	1,62	35
* Классы пород треста «Севергазгеофиэнка».
(рс) и вычислить значение удельного сопротивления фильтрата
(рф) по приближенному соотношению рф = 0,8рс.
3.	Определить значение относительных удельных сопротив-
лений Р1 = рпо,44/рф или Р2 = рп1,05/рф, используя палетку для
градиент-зонда с АО = 0,45 или АО =1,05 м по известным зна-
чениям рк и отношению длины зонда к диаметру скважины
H/d. Для метода БК ввести поправку за скважину и вычислить
^з = рпбк/рф.
4.	По зависимостям ТюменНИИГипрогаза (табл. 6.6). урав-
нения 1, 2, 4 вычислить значения пористости.
5.	По зависимостям, Кг = /(Кп) ТюменНИИГипрогаза вычис-
лить значения газонасыщенности—уравнение (6.8).
6.	Рассчитать значения эффективной пористости как произ-
ведения Кп на Кг-
7.	По зависимости ТюменНИИГипрогаза — треста «Север-
газгеофизика» lgknp = f (Кпэф) оценить проницаемость — уравне-
ние (6.16).
8.	По зависимости ТюменНИИГипрогаза ц = |(&пр) оценить
глинистость:
4 = 0,62-0,11 lg fenp	*	(6.7)
при г = 0,87, «=184 (керн на РВО).
Уравнения 1, 2 (см. табл. 6.6) при оценке пористости явля-
ются основными и имеют следующие статистики (см. табл. 6.6):
1) уравнение 1: г = 0,91; « = 212 (керн на РВО); SJ/X = 2,49%;
«гхп = 4,88% при а = 0,05 и t= 1,96; Кп\ = 25,03%; Мкп = 19,50%;
2) уравнение 2: г = 0,88; «=111 (керн на РВО); Syx = 2,77%;
тхп=5,43% при а = 0,05 и /=1,96; Кп 2 = 25,77%; МКп = 10,75%.
С вычислительной точки зрения оба уравнения имеют «хоро-
шие» статистические оценки, поэтому приведем соображения
профессионально-теоретического характера. Обратим внимание,
что средние значения Кп в выборках (Kni = 25,03% и КП2 =
= 25,7%) характеризуют весь диапазон изменения Кп в залежи,
т. е. совокупность коллекторов и неколлекторов. Гистограммы
(рис. 6.5) имеют два максимума (/(„ = 21 % и Кп = 33%, мини-
мумы между ними приходятся на классы 28—30%). Таким об-
разом, статистические совокупности являются неоднородными,
что, по-видимому, объясняется наличием в разрезе двух лито-
логических групп. С учетом нижнего предела коллектора
(рис. 6.6) вид гистограмм не меняется, а средние значения Кп
становятся равными соответственно 29,4 и 29,1%. На рис. 6.7
приведены гистограммы распределения пористости по скв. Ям-
бург-41. Гистограммы также имеют два максимума (/<„1 = 25%
и /<„2 = 35%), минимум между ними приходится на классы с
пористостью 28—32%. С учетом нижнего предела коллектора
вид гистограмм не меняется. Можно предположить, что выбор-
252
a
n
16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38kn,%
Рис. 6.5. Гистограммы распределения пористости неколлекторов и коллекто-
ров (вместе) по керну Ямбургского месторождения (скважина пробурена
на РВО).
а —объем выборки л=212 для зонда р^45 ; б — объем выборки л-111 для зонда р£>05
ки характеризуют генеральную совокупность, т. е. разрез зале-
жи. Проведем сравнительный анализ средневзвешенных значе-
ний Кп, определенных по методике ТюменНИИГипрогаза и
треста (см. табл. 6.5). Во всех шести скважинах наблюдается
незначительное систематическое завышение средних (порядка
1,5%), определенных по методике ТюменНИИГипрогаза.
Коэффициент газонасыщенности определяется по зависимо-
сти Кг=/:(Кп), полученной по керну скважины Ямбург-41. Для
подбора уравнения использовано 400 точек (интервалов). Ав-
торами данной работы было выбрано уравнение гиперболы
Кг= 164,28 —	(6.8)
Кп
с г = — 0,95; п=400; 5^ = 7%; Аг=69,90%; тКг = 13,72% при
а = 0,05 и /=1,96; МКг = 19,63%.
С вычислительной точки зрения оно имеет «хорошие» ста-
тистические оценки, а Кг выборки в принципе характеризует
генеральную совокупность. Однако простая подстановка в урав-
нение (6.8) средней по выборке пористости Кп = 29,4% дает
Дг = 67,48%, т. е. явно заниженные значения по сравнению со
Рис. 6.6. Гистограммы распределения
пористости коллекторов по керну Ям-
бургского месторождения (скважина
пробурена на РВО).
а — объем выборки л=134 для зонда р®’4® ;
б — объем выборки л=67 для зонда р^'®'’
а
п
22 24 26 28 30 32 34 36 38 Агп,%
253
Рис. 6.7. Гистограммы распределения пористости и газонасыщенности по
керну скв. Ямбург-41, пробуренной на РНО.
а, в — соответственно пористость и их газонасыщенность с объемом выборки л=400
без учета нижнего предела коллектора; б, г — соответственно то же, с учетом ниж-
него предела коллектора
средней выборкой газонасыщенности. Анализ гистограммы, по-
строенной авторами данной работы (см. рис. 6.7) для контроля,
показывает резко асимметричные распределения газонасыщен-
ности с максимумом в интервале 80—90%, который составляет
от 31 до 40% выборки при содержании коллекторов в интерва-
лах 60—70 и 70—80% соответственно 10 и 15%. С учетом ниж-
него предела коллектора вид распределения не меняется. Труд-
но объяснить, каким образом такая выборка может характери-
зовать весь разрез залежи. Сравнительный анализ (см. табл. 6.6)
средневзвешенных значений К? показывает значительное (по-
рядка 10%) занижение коэффициентов газонасыщенности, оп-
ределенных по методике треста «Севергазгеофизика». Поэтому,
если в случае с пористостью систематическое занижение сред-
них, определенных по методике треста «Севергазгеофизика»,
может считаться незначительным, то в случае газонасыщенно-
254
сти оно существенно и, по всей вероятности, обусловлено дей-
ствием выборки. Наличие большого числа интервалов с низки-
ми значениями Кг явно занижает газонасыщенность в разрезах
скважин.
Рассмотрим обоснование выбора методов определения пара-
метров ТюменНИИГипрогаза. Подсчетные параметры обычно
определяются по данным интерпретации материалов ГИС.
В этом случае выбор метода определения Кп, Кг и йпр заклю-
чается в следующем. Допустим, исходя из теоретических пред-
ставлений и гарантии надежности, для определения Кп пред-
лагается, как минимум, два метода. Каждый из них должен
иметь профессионально-теоретическое обоснование наличия
связи между геофизическими параметрами и Кп'- уравнение ре-
грессии Kn = f(x), точное в смысле минимизации стандартной
(случайной) ошибки, и оценку систематической ошибки, ответ-
ственной за «правильность» метода. Последнее наиболее важно,
так как при обнаружении систематической ошибки одного ме-
тода по отношению к другому все же неясно, какой из методов
правильный. Этот вопрос решается на уровне профессионально-
теоретического анализа или требует привлечения еще третьего
метода. По нашему мнению, наиболее логично решать вопрос,
в конечном итоге, при помощи Оценки сравнительного влияния
каждого метода определения параметра на величину запасов
при прочих равных условиях. В этом случае происходит пова-
риантная проработка пригодности (правильности) каждого ме-
тода (уравнения) в процессе последовательного подсчета запа-
сов на основе постоянного контроля за количеством, качеством
и достоверностью информации в процессе работы и прогнозом
количества скважин для подсчета запасов с необходимой точ-
ностью.
Теперь рассмотрим вопросы выбора наилучшего вида урав-
нения в пределах каждого из методов, решаемые в данной ра-
боте. Прежде всего, из 11-ти элементарных функций, заданных
в программе, ЭВМ выбирает одну, имеющую наибольший ко-
эффициент корреляции (г) и минимальную сумму квадратов
отклонений эмпирических точек от линии регрессии (Sz2). Да-
лее проводится оценка на значимость по гт1п критерия Романов-
ского, построение доверительных границ для коэффициентов а
и b линеаризованной регрессии, вычисление оценок дисперсий
Syx2 (уравнений), Sx2 (аргумента), Sy2 (функций), построение
допустимых или толерантных границ для прогноза индивиду-
альных значений параметра по данному уравнению, построение
графика функций [15]. Получив уравнение по каждому методу,
переходим к оценке метода, под которым в данном случае под-
разумевается способ получения информации о Кп и Ро (образ-
цы керна или интервалы разрезов, керн по скважине на РНО
или РВО и т. д.).
255
Открытая пористость коллекторов сеноманской залежи Ям-
бургского месторождения определялась как по материалам ГИС,
так и по керну. По лабораторным данным (по керну скважин,
пробуренных на РВО) Кп составляет 30,6% (п = 259, Главтю-
меньгеология). Для сравнения, пористость по скв. Ямбург-41,
пробуренной на РНО, составляет 31,1% (л=965).
По материалам ГИС пористость определяли по уравнениям
регрессий вида 7<n=f(1gРо):
1) использовались данные керна, усредненные в интервалах
разреза скважин, пробуренных на РВО, причем рп определялось
по данным БКЗ;
2) использовались данные керна, усредненные в интервалах
разреза скв. Ямбург-48 и Ямбург-41, пробуренных на РНО;
рп определялось по данным индукционного каротажа.
Для определения коэффициента открытой пористости рп по-
роды — коллектора определялось по комплексу из четырех
уравнений (см. табл. 4.2) по рк, снятому с зондов с 0,45; 1,05
и 2,25 м (в зависимости от эффективной толщины пропластка).
Выбор уравнения регрессии для оценки пористости прово-
дится следующим образом.	,
1. Уравнение регрессии
Ка =15,29 +7,881g Ро	(6.9)
с г=0,76; гг = 69; Хп = 29,33%; тКп=5,19%; МКп = 17,76%; сред-
няя величина из средневзвешенных по скважинам (п = 53) со-
ставляет 29,44%.
2. Уравнение регрессии
Кп = 8,55 + 12,201g Ро	(6.10)
и уравнение регрессии
Кп = 7,40+ 12,581g Ро.	(6.11)
Уравнение (6.10) получено специалистами Главтюменьгеоло-
гии по интервалам разреза скв. Ямбург-41 (пробурена на РНО)
и скв. Ямбург-48 (пробурена со сменой растворов). Уравнение
имеет статистики: г=0,94; п = 25; средняя величина К„ из сред-
невзвешенных составляет 30,46%. Уравнение (6.11) имеет ста-
тистики: Zn=30,29%; г=0,92; л = 20; Syx=l,89; Шкп = 3,7%;
МКц = 12,22%. Оно получено нами по интервалам разреза скв.
Ямбург-41. Средняя величина Кп из средневзвешенных состав-
ляет 30,10%. Для создания базы данных предлагается уравне-
ние (6.9) с объемом выборки в 3 раза больше по сравнению с
другими уравнениями.
Газонасыщенность коллекторов определялась по материалам
ГИС и по керну. По лабораторным данным ЦЛ Главтюменьгео-
256
логии газонасыщенность оценивалась по остаточной водонасы-
щенности по керну скважин, пробуренных на РВО, которая
составила соответственно 45% (п = 465) и 42,88% (п = 369). Та-
ким образом, газонасыщенность по керну равна 55% (Главтю-
меньгеология) и 57,12% (ТюменНИИГипрогаз).
По материалам ГИС газонасыщенность в ТюменНИИГипро-
газе определяли тремя методами (четыре модели-варианта):
1)	по зависимости Kr=f(Po), построенной по тем же дан-
ным;
2)	по зависимости lgcoB = f(1gРп), построенной по данным
образцов керна на РНО и Рпик, усредненным в интервале раз-
резов скв. Уренгой-110 и Ямбург-41;
3)	по зависимостям Kr=f(Kn), построенным по керну и ин-
тервалам с усредненным керном скважин, пробуренных на РВО
и РНО; зависимость подобного вида обычно рекомендуется экс-
пертами ГКЗ СССР в качестве контрольного метода при нали-
чии представительной выборки керна.
Выбор основного уравнения регрессии проводится следую-
щим образом.
1.	Уравнение регрессии:
Кг = 84,29—^	(6.12)
Ро
имеет статистики: г — —0,86; n = 61; Si/x = 9,06%; Л7=67%;
ткг = 17,93%; Мкг =26,76%; среднее из средневзвешенных по
53 скважинам равно 68,23.
2.	В последние годы газонасыщенность принято определять
по зависимости pn = f(coB), построенной по данным скважин,
пробуренных йа РНО.
Рассмотрим два уравнения подобного рода.
Уравнение регрессии
lg®B= 1,48-0,45 lg рп .	(6.13)
имеет статистики: п = 32; г = —0,96; Syx= 1,10; (оа = 5,9; тШв =
= 2,15%; М„в = 36,44%.
Оно определено по данным керна Рпик, усредненным в ин-
тервалах скв. Уренгой-110 (п=16) и Ямбург-41 (х=16). Это
уравнение принято ТюменНИИГипрогазом для Ен-Яхинской
площади. Среднее из средневзвешенных по этим же скважинам
составляет 69,93%.
Уравнение регрессии
lg®B= 1,52—0,481g рп	(6.14)
имеет статистики: г=—0,97; п=16; 5^= 1,10; шв = 7,40%;
т„а =2,15%; АКв =39,22%.
17—1286
257
Построено по данным скв. Ямбург-41. Среднее из средне-
взвешенных по тем же скважинам составляет 67,48%.
3.	Типичное для других месторождений уравнение линейной
зависимости Kr = f(Kn), построенное на образцах керна скважи-
ны, пробуренной на РНО (скв. Ямбург-41), имеет вид:
Кг = —42,52+ 3,6ИП.	(6.15)
_ Уравнение имеет статистики: г = 0,93; л = 400; 5{/х = 6,49;
А'г = 69,90%; тк‘ =12,72%; МКг =18,20%; построено по данным
керна скв. Ямбург-41.
Простая подстановка в (6.15) Ап = 29,44%, полученной в ре-
зультате расчета Кп по (6.9) или расчет Кп по (6.9), расчет Кт
по (6.15) и расчет средней из_средневзвешенных по (53 скважи-
нам) дают одно значение: АТвзв = 63,76%. Оно отвергается в
связи с явным занижением значений газонасыщенности.
Для создания информационной базы по Ямбургскому место-
рождению предлагается уравнение (6.14), которое построено по
данным керна скв. Ямбург-41, пробуренной на РНО.
Проницаемость определялась по установленной нами уни-
версальной зависимости Требина — Ханина. Использовались
данные керна, усредненные в однородных интервалах разрезов
скважин, пробуренных на РВО. Для Ямбургского месторожде-
ния получено совместно с трестом «Севергазгеофизика» урав-
нение регрессии
W = - 0,12 + 0,1 Ипэф,	(6.16)
которое имеет статистики: л = 326; г = 0,96; 5!/х = 2,14; тьп^ —
= 0,004 мкм2; ЛПр = 0,038 мкм2; Л4*пр =10,77%.
Продолжим сравнение методов для принятия решения о вы-
боре методики оценки параметров сеноманской залежи Ямбург-
ского месторождения.
Принципиальная особенность предлагаемого решения заклю-
чается в установлении связи между точностью определения па-
раметров (по каждой из конкурирующих методик) и оценкой их
влияния на величину и распределение запасов по классам ка-
чества коллектора. Для этой цели с позиций принципа систем-
ности ОТС (У) строится система информационных моделей, со-
стоящая из моделей объекта (залежи) обычно при одинаковом
количестве и качестве информации. Каждая модель в сочетании
с пакетом программ подсчета запасов представляет собой ими-
тационную модель последовательного подсчета запасов с ис-
пользованием массива разрезов скважин, обработанных по од-
ной из методик (или одному из методов) определения парамет-
ров по материалам ГИС, при постоянном контроле количества
и достоверности информации, с прогнозом числа скважин для
подсчета запасов с необходимой точностью (см. разд. 5).
258
Имитация последовательного подсчета запасов осуществля-
лась на основе 14-ти информационных моделей геологического
строения залежи. Все модели — файлы имеют одну основу:
число скважин — 5 3 разведочные скважины; общее число про-
пластков коллекторов в разрезах — 936; эффективные газона-
сыщенные толщины пропластков идентичны во всех разрезах.
Основные различия заключаются в следующем. Для решения
данной задачи в файлах с первого по десятый используются
значения рп, определенные по палеткам БКЗ и ПК- В файле 12
для оценки рп используются уравнения регрессии 1—4 из табл.
4.2. ТюменНИИГипрогаза. В файлах 11, 13, 14 для определения
ФЕС используются уравнения регрессии зависимости Кп —
= f(Pi, Р2, Рз) из табл. 6.7. Таким образом, в файлах 1 —10 реа-
лизована методика Главтюменьгеологии — ТюменНИИГипро-
газа, в файле 12 — методика ТюменНИИГипрогаза и в файлах
11, 13, 14 — методика треста «Севергазгеофизика». Прочие па-
раметры подсчета запасов для всех файлов соответствуют при-
нятым в ТюменНИИГипрогазе для оперативной оценки запасов
(табл. 6.7).
Детали алгоритмов оценки ФЕС по всем файлам для Ям-
бургского месторождения приведены в прил. 1 —14. Во всех
алгоритмах для оценки проницаемости используется уравнение
(6.16).
Проведем анализ сходства и различия в величинах запасов,
их распределениях по классам качества коллектора, показате-
лям точности и надежности, между моделями (файлами).
1.	Оценим влияние метода определения рп, для чего сравним
все показатели по файлам 3 и 12. Все показатели примерно
одинаковы, однако, запасы, оцененные по уравнениям регрессии
(файл 12) отличаются на 160 млрд, м3 от запасов файла 3.
Таким образом, эта величина может интерпретироваться как
систематическая погрешность по отношению к методу оценки рп
по палеткам БКЗ и ПК в сторону завышения.
Оценим влияние метода определения рп по палеткам БКЗ
и палеткам ПК- В Подсчете запасов (1983 г.) указывается, что
сопоставление рп, определенных по БКЗ и И К, показывает хо-
рошую сходимость во всем диалазоне разрешающей способности
ПК- По этим данным было получено уравнение регрессии для
зависимости
1g рнкп = 0,050,951g рпбкз	(6.17)
при г = 0,98; и = 71.
Следует также учесть, что в разрезах скважин, пробуренных
на РНО, для построения зависимостей типа Kn = f(lgPo) и
1gЮв = /:(1§рп) используются данные ПК, которые потом отож-
дествляются с данными БКЗ.
17
259
Таблица 6.7. Параметры подсчета запасов системы информационных моделей
для сеноманской залежи Ямбургского месторождения
Файл		Кг, %	Qi, млрд, м’	Q3, млрд, м*	5<2уд’ млрд, м9	W, %	тп С?УД’ млрд, м*	Л1- Суд’ %	MQ, %
1	29,44	68,23	3706,7	4054,8	0,147	9,79	0,296	19,69	20,31
2	29,44	69,51	3708,7	4144,3	0,161	10,58	0,324	21,27	21,85
3	29,44	68,13	3706,7	4054,2	0,157	10,56	0,316	21,23	21,81
4	29,44	69,92	3815,7	4155	0,160	10,52	0,332	21,14	21,72
5	29,44	67,48	3652,2	3964,7	0,151	10,34	0,303	20,79	21,39
6	30,46	69,82	3947,3	4397,5	0,178	11,02	0,358	22,16	22,71
7	29,75	68,01	3834,5	4146,9	0,166	10,87	0,333	21,85	22,41
8	30,46	70,28	3947,3	4409,1	0,177	10,96	0,356	22,03	22,59
9	30,46	69,81	2947,3	4381,5	0,178	11,09	0,359	22,30	22,86
10	28,92	66,30	3597,7	4039,1	0,150	10,53	0,317	21,60	23,25
11	29,12	64,43	3526,68	4124,44	0,176	13,57	0,354	27,28	28,37
12	29,73	69,20	3867,92	4231,78	0,162.	10,54	0,325	21,18	23,24
13	27,20	55,40	2832,44	3498,14	0,174	12,99	0,351	26,11	28,15
14	28,10	56,90	3005,39	3676,18 ш.	0,772	13,10	0,346	26,34	28,51
Примечание. f=3202,7 км’, Я,ф—44,54 м, 6—131,77.
Сравнение показателей файлов 2 и 3 показывает, что при
сходстве показателей запасы их различаются на 56 млрд. м3.
В файлах 6 и 7 эта разница увеличивается до 113 млрд. м3. На-
лицо увеличение запасов в файлах 2 и 6 за счет систематиче-
ской погрешности в оценке по БКЗ без учета поправки в виде
уравнения (6.17). Таким образом, если использование Тюмен-
НИИГипрогазом уравнений регрессии для определения р„
ведет к систематической погрешности в оценке запасов в сто-
рону завышения, то применение уравнения (6.17) как по-
правки для пересчета рггик на рпбкз сводит эту погрешность
до минимума.
2.	Оценим влияние методов определения Кп на величину
запасов, для чего определим разницу в запасах файлов 2 и 6,
3 и 7, 4 и 8, 5 и 9, 10 и 3. В одном файле каждой из сравнивае-
мых пар пористость оценивается по уравнению регрессии, по-
строенному на основе керна на РВО, в другом файле основой
служит керн на РНО. Добавим, что в каждой паре файлов га-
зонасыщенность оценивается по одному и тому же уравнению.
Разница в величинах запасов от 127 до 295 млрд, м3 показывает
систематическое завышение запасов при использовании урав-
нения (6.10) по оценке пористости, предлагаемого Главтюмень-
геологией.
3.	Оценим влияние методов определения Кг на величину за-
пасов, для чего сравним пары файлов с одинаковыми уравне-
ниями по оценке пористости и разными уравнениями по оценке
газонасыщенности: 1 и 2; 1 и 3; 1 и 4; 1 и 5; 2 и 4; 6 и 8; 6 и 9;
2 и 5; 4 и 5. Разница в величинах запасов при подсчете в тра-
диционном варианте составляет от 0 до 100 млрд. м3. Сходи-
мость в запасах наблюдается в файлах 1 и 3, 6 и 8, 6 и 9. Это
означает, что уравнения регрессии файлов 3, 8, 9, полученные
на РНО, близки между собой. Уравнение файла 1 по керну на
РНО и уравнение файла 3 по керну на РНО приводят к одина-
ковым запасам при введении в алгоритм файла 3 поправки.
Таким образом, использование различных уравнений Главтю-
меньгеологии и ТюменНИИГипрогаза по оценке газонасыщен-
ности не приводит к существенной разнице в запасах.
4.	Сравним величины запасов, распределения запасов по
классам качества коллектора, показатели точности и надежно-
сти файла 12 (методика ТюменНИИГипрогаза) и файла 11
(методика треста «Севергазгеофизика») (рис. 6.8).
Для сравнения методик на равных основаниях во всех фай-
лах примем одинаковые количества тех же самых скважин, про-
пластков и т. д. Результаты показывают, что в файлах 11, 13,
14 значения Кп и Кг явно занижены (см. табл. 6.8). Было про-
ведено исключение из эффективных газонасыщенных толщин
пропластков с учетом нижнего предела по эффективной порис-
тости (7<пэф = 8%), после чего значения Кп и Кг повысились
261
0,001-0,01 0,01-0,1 0,1 -0,3 0,3-0,5 0,5-1 >1 к„р,мкмг
Рис. 6.8. Дифференциальные функции распределения запасов по классам
проницаемости сеноманской залежи Ямбургского месторождения.
Шифр кривых — нумерация информационных моделей залежи (файлов)
соответственно до 29,2 и 64,5%, что и показано на примере
файла И (см. табл. 6.8).
Таким образом, файл 11 по сравнению с файлом 12 и всеми
остальными (1 —10) имеет явно заниженную величину запасов
при повышенных значениях остальных показателей. Причины
этого, на наш взгляд, следующие:
1) достичь равных условий (оснований) при исключении
пропластков с учетом нижнего предела по эффективной порис-
тости, по-видимому, не удалось;
2) уравнение (6.8) по оценке газонасыщенности в паре с лю-
бым'из уравнений по оценке пористости файлов 11, 13, 14 дает
явно заниженные значения Кг-
Таким образом, построение системы информационных моде-
лей как системы из объектов-систем одного и того же рода
позволяет выбрать правильный метод определения параметров
по материалам ГИС.
Основные предложения по методике определения парамет-
ров заключаются в следующем: для оценки пористости может
применяться уравнение (6.9) или уравнение (6.11) с поправкой
на рпик. Газонасыщенность должна оцениваться по уравнению
(6.14) для скв. Ямбург-41. Проницаемость оценивается по урав-
нению (6.16).
Общая отрицательная черта методик Главтюменьгеологии —
ТюменНИИГипрогаза, по мнению авторов данной работы,—
метод выделения эффективных газонасыщенных толщин только
по качественным признакам.
Методика треста «Севергазгеофизика» по Ямбургу должна
быть доработана в отношении метода определения газонасы-
щенности. В самом деле, если зависимости типа Кг = !(Кп) по
керну могут применяться при контрольной оценке средних зна-
чений Кг, то следует помнить, что эти зависимости нелинейны,
262
а если линейны, то неустойчивы в отношении свободного члена
и углового коэффициента и выводятся для точек (интервалов)
разреза. В данном случае использование уравнения гипербо-
лы (6.8) в паре с любым из уравнений для оценки пористости
(см. табл. 6.7, уравнения 1, 2, 4, 6—9 дает явно заниженные
значения Кг (53,64%) для залежи. Положительной стороной
методики остается принцип (метод) выделения эффективных
газонасыщенных толщин с учетом нижнего предела коллектора.
К аналогичным выводам можно прийти при сравнении этих
методик и по другим месторождениям.
Подведем общие итоги о пределах применения каждой из
методик для оценки ФЕС сеноманских залежей.
Методика Главтюменьгеологии может применяться только
при подсчете и пересчете запасов газа с утверждением их
в ГКЗ СССР. Методика мало учитывает тонкослоистость разре-
за и если суммарные эффективные гаГзонасыщенные толщины,
оцениваемые Главтюменьгеологией и ТюменНИИГипрогазом,
в принципе совпадают, то количество пропластков, т. е. расчле-
ненность разреза, в первом варианте значительно меньше. Кро-
ме того, в методике Главтюменьгеологии не оценивается про-
ницаемость и другие фильтрационные параметры.
Методика треста «Севергазгеофизика» используется, в основ-
ном, при контроле за разработкой месторождения на уровне
геологического отдела объединения.
Методика ТюменНИИГипрогаза применяется при пересчете
запасов газа с утверждением их в ГКЗ СССР и создании ин-
формационных баз и моделей в рамках АСУ ТП РМ.
Неравномерность количества, качества и распределения ин-
формации по площади и разрезу сеноманских залежей Ямбург-
ского, Уренгойского и других месторождений региона, связан-
ная с плотностью и формой сети наблюдений, несистемность
сбора и обработки этой информации, отсутствие автоматизиро-
ванных оценок ее точности и надежности создают серьезные
проблемы для разработчиков. Вместе с тем, например, ПО На-
дымгазпром имеет в своем распоряжении двойное информаци-
онное обеспечение (базы данных) для. решения задач контроля
за разработкой. Одно из них создано в ТюменНИИГипрогазе.
Построены информационные геологические модели по разрезам
всего фонда скважин месторождения, по материалам ГИС опре-
делены параметры, позволяющие решать фильтрационные зада-
чи различной сложности. Второе обеспечение создано в тресте
«Севергазгеофизика». Оно предназначено, главным образом, для
оценки продуктивности скважин и решения задач по переме-
щению ГВК. Обе базы имеют известные различия, обусловлен-
ные подходами к оценке параметров по материалам ГИС. В ус-
ловиях АСУ ТП РМ такое двойное обеспечение служит гаран-
тией надежности решения поставленных задач. Совершенство-
263
вание и развитие информационного обеспечения, по мнению ав-
торов данной работы, должно идти по следующим направле-
ниям.
1.	Автоматизированный сбор информации необходимого и
достаточного количества и качества с установленной периодич-
ностью во времени. Вся промыслово-геофизическая информация
должна обрабатываться в г. Надыме и г. Новый Уренгой.
2.	Построение имитационных геолого-статистических моде-
лей (основанных на многомерных регрессиях) и промыслово-
геологический прогноз обводнения залежи.
3.	Построение трехмерных фильтрационных моделей процес-
са обводнения залежи.
4.	Развитие и использование методов построения горно-гео-
метрических моделей на современном уровне. Организация ра-
бот по созданию машинной геологической графики.
Анализ и выбор математической модели — варианта
формулы подсчета запасов
Как известно, в самом общем виде формула подсчета запа-
сов газа записывается следующим образом:
Q=0$$Kn(x, у)Кт(х, у)НЭф(х, y)dxdy, (6.18)
F
где 0 — пересчетный коэффициент (см. разд. 5.3); х, у — коор-
динаты любой из тс/чек проекции подсчетного объекта на гори-
зонтальную плоскость: Кп(х, у), Кг(х, у), НЭф(х, у) —функции
пористости, газонасыщенности и эффективной газонасыщенной
толщины соответственно.
Для подсчета запасов с целью представления их в ГКЗ
СССР ТюменНИИГипрогаз обычно использует формулу
Q = КпКг0 j*J* Нэф (X, у) dxdy,	(6.19)
F
где Кп и Кг — средние из средневзвешенных значений парамет-
ров (по эффективной газонасыщенной толщине) по скважинам;
НЭф — эффективная газонасыщенная толщина, средневзвешенная
по площади объекта.
Параметры Кп и Кг рассчитываются по обычным формулам
Xi=2,Xi/n,	(6.20)
=	(6.21)
2Mj
где х — среднее значение параметра; х,— средневзвешенное
значение параметра в скважине; Xi — значения параметров по
264
пропласткам в скважинах; hi— значения эффективных газона-
сыщенных толщин пропластков в разрезах скважин.
Специалистами Главтюменьгеологии с той же целью исполь-
зуется формула:
<2 = ^ПСАГС0^Нзф(х, y)dxdy,	(6.22)
F
где Кпс и Кгс — средневзвешенные по суммарной эффективной
газонасыщенной толщине значения параметров, рассчитываемые
по формуле
хс = -^-,	(6.23)
где хс — средневзвешенное значение параметра.
'Формула (6.22) при прочих равных условиях дает завыше-
ние запасов на 4% по сравнению с расчетами по форму-
ле (6.19).
Следует подчеркнуть, что в приведенных случаях в методи-
ках определения пористости и газонасыщенности используются
однотипные уравнения регрессии, которые приводят к возникно-
вению линейной положительной связи между значениями рп, Кп,
Кг в каждом отдельном пропластке. Таким образом, использо-
вание в этом случае формул (6.19) и (6.22) ведет к системати-
ческому занижению запасов.
Исследуем влияние положительной связи между Кп и Кг на
величину запасов при прочих равных условиях на* примере Мед-
вежьего месторождения. Для этого оценим величину запасов
по формулам
Q = ^пэф® П#эф(*< y)dxdy,	(6.24)
Г
Q = К пэфс е£[нвф(х, y)dxdy,	(6.25)
-F
где /Спэф и Кпэфс рассчитываются соответственно по формулам
(6.20) и (6.23).
Сравним значения величин запасов, полученных соответст-
венно по формулам (6.19) и (6.24), (6.22) и (6.25). Из табл. 6.8
видно, что в первом случае разница между ними составляет
46,16 млрд, м3, во втором случае — 44,03 млрд. м3. Отсюда си-
стематическое занижение запасов за счет связи между парамет-
рами Кп и Кг составляет 2%.
(Исследования А. Н. Сидорова (1976 г.), Н. Н. Маркова
и Ю. В. Шурубора (1981 г.) показывают, что если функции
двух параметров, например Нзф и КПЭф, имеют прямую корре-
ляционную связь, то запасы будут систематически занижаться
265
Таблица 6.8. Варианты подсчета запасов объемным методом
Вариант подсчета запасов и способа получения средних значений параметров	Общая формула подсчета	Запасы месторождения, млрд, м3			
		Медвежьего		Уренгойского	
		п = 173	п — 34 5	п = 249	п = 4 4 6
Собственно объемный:					
	(6,19)	2005,30	2052,86	4645,43	4737,72
•Кпэф	(6,24)	2051,46	2113,81	4738.07	4827,56
Кгс	(6,23)	2097,40	2101,26	4765,50	4809,30
/Спэфс	(6,25)	2141,43	2153,31	4851,55	4895,12
Площадное интегрирование линейных					
запасов (удельных эффективных га					
зонасыщенных объемов):					
По карте Кп.зфНзф	(6,32)	2014,81		4453,17	
	(6,32)	1966,49		4331,81	
Взвешивание по объему:					
по карте	(6,30)	1981,32		4447,70	
по сеточной модели	(6,30)	1991,08		4385,57	
При помощи классификации:					
КпКг через частоту	(6,35)	1970,79	1962,03		4164,06
Кп/Сг через суммарную толщину	(6,36)	2095,57	2002,82		4768,38
Кпзф через частоту	(6,37)	2007,89			4255,35
Кчзф через суммарную толщину	(6,38)	2139,98	2101,03		4855,38
По классам пород:					
	(6,39)	2135,80	2142,37		4852,18
/Спэф	(6,40)	2139,98 "	2140,32		4855,18
Интегральный	(6,25)	2141,50	2153,20	4851,00	
Интегральный-88*	(6,24)	2051,50	2113,80	4738,10	
* Модификация интегрального метода Н. Р.
Ковальчука, разработанная в ТюменНИИГипрогазе в 1988 г.
при использовании средних арифметических значений, а при на-
личии обратной связи — завышаться. Вследствие этого средние
значения параметров должны определяться взвешиванием по
объему. Специальными исследованиями по Медвежьему и Урен-
гойскому месторождениям было установлено, что связь между
Кпэф (средней по скважине) и Яэф (по скважине) может выра-
жаться уравнениями
1g Апэф = 0,95+ 0,211§Яэф,	(6.26)
1ёЯэф=-0,91+ 2,011g Апэф	(6.27)
при г=0,65 и и=180 (Медвежье) и
1еКПЭф = -0,97+0,161ёЯэф,	(6.28)
1ёЯэф = 3,63 + 2,731еКпэф	(6.30)
при г = 0,67 и /г = 249 (Уренгой).
На использовании зависимости между НЭф и КПЭф базируют-
ся варианты объемного метода, которые Ф. А. Гришин (1975 г.)
называет «методами изолиний», а Л. Ф. Дементьев и др. [40] —
— «методом полей нефтегазонасыщенных объемов пор», посколь-
ку для оценки значения интеграла необходимо построение карт
изолиний или числовых (сеточных) моделей. Мы исследовали
два варианта. Первый — построение карт изолиний АпэфДэф
и Нзф, второй — построение сеточной модели [40] по этим же
данным. Получение АПЭф сводилось к расчетам по формуле
V	^ПЭФ^ЭФ	/С О1\
(6.31)
Отношение величин запасов, полученных по этим вариантам,
составляет 1, т. е. запасы одинаковы. При сравнении величины
запасов, рассчитанных по формулам (6.19) и (6.30), видно, что
формула (6.30) приводит к занижению запасов на 1%.
Существует вариант объемного метода или способ площад-
ного интегрирования линейных запасов [25, 32]. При его при-
менении используется карта изолиний /СпэфЯэф или сеточная мо-
дель. Формула подсчета запасов имеет вид
Q = 0 ff АпэфЯэф(х, у) dxdy.	(6.32)
' F
Суммирование эффективных газонасыщенных объемов по
карте и сеточной модели приводит к отношению величин запа-
сов 0,98. т.е. карта завышает запасы на 2%. При сравнении
с запасами по формуле (6.19) расхождений их с запасами по
карте нет (отношение 1), величина запасов по сеточной модели
на 2% ниже величины запасов по формуле (6.19).
267
В связи с постановкой и решением задачи дифференциации
запасов по качеству коллектора представляет интерес исследо-
вание вариантов объемного метода с использованием классифи-
кации сеноманских пород — коллекторов как инструмента для
подсчета запасов. ,
В предлагаемой нами классификации (см. разд. 5) коллек-
торы распределяются на шесть классов по проницаемости, в
каждом из которых имеется набор средних значений парамет-
ров. Задача заключается в расчете общих средних Кп, Кт, Кпзф,
которые равны средней арифметической из групповых средних,
взвешенных по объемам групп. В качестве объемов групп при-
нимается количество пропластков (п) коллекторов (более
5000) или их суммарная эффективная газонасыщенная толщи-
на (2/гп) в выборке, на основе которой построена классифика-
ция. Расчеты проводятся по формулам
х01 = хущ + х2т2 + ... + xnmn,	(6.33)
—	+ x2Sft2 + ... + хп2Яп	/а “злх
х02 =------------.	(6.34)
_	_ I
где xoi и хо2 — общие средние параметров Кп, Кг, Кпзф; т =
= п*/п — относительная частота; хь Х2, хп—групповые сред-
ние (средние значения параметров по каждому классу).
'Формулы для подсчета запасов имеют вид
Q — ХпоЛго10 f I* наф(х, y)dxdy,	(6.35)
F
Q = Ka02Kr02Q П Яэф(х, y)dxdy,	(6.36)
F
Q = Кпэф 01е У j" Нэф (х> у) dx dy,	(6.37)
F
Q = Япэфот0 П Нзф(х, у} dxdy.	(6.38)
F
Рассмотрим варианты подсчета по формулам (6.35), (6.36).
В первом случае для оценки общих средних Лпо1 и Aroi в каче-
стве весов для средних по классам применим относительную
частоту (6.33), во втором случае используем суммарную эффек-
тивную газонасыщенную толщину (6.34). Сравнение , величин
запасов показывает их завышение на 6% по формуле (6.36).
Аналогичные варианты подсчета по формулам (6.37) и (6.38)
показывают завышение запасов по формуле (6.38) также
на 6%.
Оценим влияние прямой корреляционной связи между Кп
и Кг на величину запасов, для чего сравним запасы по форму-
лам (6.35), (6.37) и (6.36), (6.38). В обоих случаях наблюда-
268
ется занижение запасов на 2% по отношению к запасам по
формулам (6.37) и (6.38).
Представляет интерес анализ еще двух вариантов подсчета
запасов с использованием классификации коллекторов. Они ос-
нованы на подсчете запасов по каждому классу коллектора
и суммировании величин запасов. Расчеты проводятся по фор-
мулам средневзвешенных значений параметров по суммарной
эффективной газонасыщенной толщине пропластков.
Qi = (К°^эфП9Фг ) 9 Н	(Х’ у} dX dy’	(6'39)
F
q,=(-£ХЭФ<)е й	(х> у} dxdy'	(б-40)
Эф	р
где Kai, Кг,, Кпэф1 — средние i-ro класса; 2/7эф< — сумма эффек-
тивных газонасыщенных толщин в i-м классе; 2ЯЭфП — суммар-
ная эффективная газонасыщенная толщина по всем скважинам.
Отношение общих запасов, полученных по этим формулам,
равно единице. Влияние положительной связи между парамет-
рами отсутствует.
Анализ полученных результатов позволяет установить сле-
дующие факты.
1.	Сравнение запасов в зависимости от варианта усреднения
при раздельном определении средних Кп и Кг показывает завы-
шение запасов на 4% по формуле (6.22) Главтюменьгеологии
по отношению к формуле (6.19) ТюменНИИГипрогаза. Завы-
шение запасов на 6% происходит по формуле (6.32) по отно-
шению к запасам по формуле (6.31) классификации коллекто-
ров. Таким образом, применение формул средневзвешенных по
суммарной эффективной газонасыщенной толщине приводит
к завышению запасов по отношению к запасам по формулам
средних из средневзвешенных по скважинам.
2.	Сравнение запасов зависимости от варианта усреднения
при использовании в формулах КПэф показывает сходимость
запасов по формулам (6.25), (6.38), (6.39), (6.40). Завышение
запасов на 4% (формулы (6.24) и (6.25), и на 6% (формулы
(6.33) и (6.38)) также обусловлено применением формул взве-
шивания по суммарной эффективной газонасыщенной толщине.
3.	Влияние положительной корреляционной связи между
Кп, Кг и Кпэф на величину запасов оценивается в 2% в сторону
завышения по всем формулам подсчета запасов с применением
Кпэф при прочих равных условиях.
4.	Варианты подсчета при взвешивании АПэф по объему от-
личаются на 3% от запасов по формуле средних КПэф из сред-
невзвешенных по скважинам (6.24) вв сторону занижения. Ва-
рианты интегрирования линейных запасов по формуле (6.28)
269
приводят к занижению запасов (по карте на 2%, по сетке на
4%) по сравнению с запасами по формуле (6.24).
На основании полученных результатов можно сделать сле-
дующие выводы.
1.	В математической модели подсчета запасов необходимо
применение Кпэф для учета положительной связи между Кп, Кг
И Кпэф>
2.	Запасы, полученные суммированием объемов (6.32)
и взвешиванием Кпэф по объему (6.30) занижаются за счет ма-
лого количества скважин в крыльевых частях залежи и боль-
ших площадей—(6.25), (6.38), (6.39), (6.40).
3.	Запасы, полученные с применением формул, основанных
на взвешивании ЛПЭф по суммарной толщине во всех скважинах
(6.23), завышаются за счет большого количества скважин, раз-
мещаемых обычно в сводовой и присводовой частях залежи, ко-
торые попадают в зоны с высокими коллекторскими свойствами
(см. разд. 2). Следует согласиться с мнением Ф. А. Гришина
(1975 г), что способ взвешивания параметров по суммарной
эффективной газонасыщенной толщине (часто используемый
в США) может применяться лишь в тех случаях, ^огда сква-
жины на площади залежи расположены по равномерной сетке.
4.	Подсчет запасов следует проводить по классам качества
коллектора с тем, чтобы учесть влияние геологической неодно-
родности на распределение, структуру, достоверность оценки
и полноты извлечения запасов.
Таким образом, модель-формула подсчета запасов, должна
отображать степень изученности залежи и учитывать плотность
и форму сети скважин, степень полноты информации по разрезу
каждой скважины, наличие положительной корреляционной
связи между параметрами и дифференциацию запасов по клас-
сам качества коллектора (по проницаемости).
Всем перечисленным требованиям в большей степени отве-
чает интегральный вариант объемного метода, реализуемый
в рамках АСМ. Приведем сопоставление запасов газа, подсчи-
танных ТюменНИИГипрогазом традиционным и интегральным
методами, которые были рассмотрены в ГКЗ СССР в декабре
1987 г. Запасы газа, подсчитанные традиционным методом по
формуле (6.19) по 173 скважинам, вскрывшим ГВК, составля-
ют 1991,22 млрд. м3±212,06 млрд, м3, т. е. истинная величина
запасов с точностью 10,65% и надежностью 95% находится
в пределах от 1779,16 до 2203,28 млрд. м3. Запасы газа, подсчи-
танные интегральным методом, составляют 2134,6 млрд. м3±
±190,85 млрд, м3 с точностью 8,94% и надежностью 95%.
Отсюда если традиционный метод подсчета запасов принять
за эталон для сравнения, то разница в 143,38 млрд, м3 между
традиционным подсчетом (1991,22 млрд, м3) и интегральным
(2134,60 млрд, м3) интерпретировалась в тот момент как систе-
270
магическая погрешность интегрального метода в сторону завы-
шения. ТюменНИИГипрогазом предлагалось принять запасы
газа сеноманской залежи Медвежьего месторождения равными
1991,22 млрд. м3, а 2134,60 млрд. м3 считать максимально воз-
можной оценкой (сверху) традиционного метода. Решением
ГКЗ СССР были утверждены запасы 2200 млрд, м3, причем
в части экспертных заключений предпочтение отдавалось инте-
гральному варианту. Для сравнения: специалистами Главтю-
меньгеологии предлагалась для утверждения величина
2730 млрд, м3, подсчитанная по формуле (6.23).
Таким образом, интегральный вариант объемного метода
подсчета запасов имеет неоспоримое преимущество. Однако сле-
дует обратить особое внимание на то обстоятельство (см. п. 3),
что подсчет запасов интегральным методом, по существу, также
имеет в своей основе взвешивание Кпэф по формуле (6.23).
В этой связи представляется необходимым доказать или опро-
вернуть на количественной основе правомерность применения
формулы (6.23) для подсчета запасов сеноманских залежей.
В случде принятия решения о неприменимости этой формулы
для конкретной залежи запасы следует считать по форму-
ле (6.24), которая учитывает положительную корреляцию
между Кп и Кг- Для подсчета запасов по классам качества кол-
лектора авторы данной работы предлагают интегральный ва-
риант-88, который отличается от применяющегося в настоящее
время (см. разд. 5.2) введением коэффициента А, аналогич-
ного по смыслу коэффициенту Ап в варианте Н. Р. Ковальчука
и Н. С. Предтеченской [35], но только для одной скважины.
Идея измененной части алгоритма заключается в следую-
щем.
1.	Допустим, что среднее значение Кпэф по разрезу с учетом
изложенного должно оцениваться по формуле средневзвешен-
ного (6.21). Отсюда если в разрезе выделены классы пород —
коллекторов, то КПЭф в этом случае выступает как общая сред-
няя, которую можно рассчитать по формулам суммирования
групповых средних (6.33) и (6.34). Для этого в каждом классе
(группе) также следует определить свои средние (Кпэф) по фор-
муле (6.21) и взвесить их по объемам групп. Если подставить
в формулу (6.34) Кпэф, то получим сумму средних удельных
газонасыщенных объемов, приведенную к суммарной эффек-
тивной газонасыщенной толщине по скважине.
КпэФ12й1 + ^ПЭф2^2 4“ • • • "Ь ^ПЭФ	/с лT\
Кпэф/ =--------------Z7---------------(6-41)
При соблюдении требования обязательного соответствия
числа значений любого параметра по разрезу каждой скважи-
271
ны, находящейся в информационной базе, числу пропластков
пород — коллекторов, числитель формулы (6.37) приобретает
вид
(6.42)
где Уудь — удельный эффективный газонасыщенный объем кол-
лекторов к-го класса (линейные запасы).
Отсюда, перейдя к интегральному варианту подсчета запа-
сов, вычислим удельные эффективные газонасыщенные объемы
пропластков (Vyai) в одной скважине в расчете на единицу
площади и класс коллектора, умножив Ууд,- на Л.
Ууд)1 = Л2УудЬ	(6.43)
где А — коэффициент удельной эффективной газонасыщенной
толщины, аналогичный коэффициенту Ап для одной скважины,
А=Нзф/Я11.	(6.44)
Он характеризует долю средней по площади эффективной
газонасыщенной толщины, приходящуюся на каждый класс
коллектора (интервал проницаемости).
2.	По каждой скважине, начиная со второй, подсчитываются
средние удельные объемы и запасы по каждой /-й выборке
скважин.
Ууд, = -*-2 Ууд;,	(6.45)
Л 2
<2уду=^уд>е.	(6.46)
3.	Умножением на площадь F и коэффициент газоотдачи
(т]= 1) осуществляется переход к извлекаемым запасам.
<2 = СУД7Ч	(6-47)
4.	Для наглядности запасы газа по классам коллектора
в одной скважине можно представить в виде
С/ = [2КпвфЛ + 2Кпэф2Л2+ ...+^KMtS)khk]AFe (6.48)
или
Qi = Qi + Q2 + • • • + Qk-	(6.49)
Другие изменений в общий алгоритм (включая алгоритм
оценок точности параметров и запасов) и программы не вносят-
ся. Таким образом, интегральный вариант-88 имеет достоинство
описанного ранее интегрального варианта и должен применять-
ся в случае доказательства использования для подсчета запасов
формулы (6.24) наравне с нею.
272
Оценка оптимального уровня изученности
После решения задач выбора методики определения пара-
метров ФЕС залежи и модели — варианта формулы объемного
метода проводится подсчет запасов, включая дифференциацию
их по классам качества коллектора. Подсчет сопровождается
оценкой точности параметров на основе АСМ, имитирующей
процесс последовательного подсчета с определенным шагом,
т. е. с прибавлением информации по одной скважине к числу
скважин, участвующих в расчетах (п+1). Моделирование по-
зволяет: оценивать точность каждого из параметров формулы
объемного метода; определять доли их технологических ошибок
(случайных и систематических) и ошибок, связанных с геологи-
ческой неоднородностью залежи в оценке общей погрешности
подсчета; осуществлять постоянный контроль за количеством,
качеством и надежностью информации в процессе работы;
прогнозировать количество скважин для подсчета запасов
с заранее заданной точностью.
В результате проведенных работ появляется возможность
перехода к оптимизации уровней изученности , геологического
строения залежи. В последние годы были получены интересные
обобщения, позволяющие обоснованно подходить к формулиро-
ванию критерия оптимальной изученности или нормативных
уровней изученности на различных стадиях освоения нефтяных
(А. Я. Фурсов, Р. А. Егоров и др.) и газовых (Н. Р. Коваль-
чук, А. Н. Лапердин) месторождений.
Основной смысл этих обобщений, по мнению авторов данной
работы, заключается в Следующем.
1.	С применением одного из принципов газопромысловой
геологии — принципа последовательных приближений — геоло-
гическое строение месторождения рассматривается на несколь-
ких этапах процесса его изучения: подсчет запасов — проект
ОПЭ —проект разработки — пересчет запасов — коррективы
проекта [32, 48]. На каждом этапе создаются свои модели гео-
логического строения месторождения по принципу от общего
к частному, т. е. от грубых схем строения до более детальных.
По мере детализации моделей снижается уровень погрешностей
в оценке их параметров, а следовательно и риск экономических
потерь при разработке из-за неопределенности и малой досто-
верности исходных данных. В то же время процесс детального
изучения месторождения приводит к непрерывному росту затрат
на получение необходимой и достаточной информации. Таким
образом, требуется оценить возможные убытки при разработке
в зависимости от степени изученности месторождения (зале-
жи) на этапах подсчета запасов — ОПЭ и проекта разработки.
Задача относится к числу очень сложных, так как структура
18—1286
273
убытков имеет множество компонент, учет которых практически
невозможен.
2.	Доказано, что ошибки в оценке запасов на этапе проек-
тирования разработки как в сторону их увеличения, так и в
сторону уменьшения ведут к экономическим убыткам, с точки
зрения народнохозяйственного эффекта, причем убытки от за-
вышения запасов несколько больше, чем от ее занижения [38,
49, 57].
3.	А. Н. Лапердиным [32, 38] предложена следующая мо-
дель оптимальной экономической оценки уровня изученности
сеноманских залежей (рис 6.9). По оси абсцисс откладывается
относительная погрешность определения какого-либо парамет-
ра, например, величины запасов <р(т), а по оси ординат —
затраты на разведку k(m) и ущерб, риск экономических потерь
при разработке за счет ошибок в определении параметра.
Задача оптимизации заключается в оценке такого уровня изу-
ченности залежи до начала проектирования разработки, при
котором обеспечивается минимум совместных затрат на раз-
ведку и разработку залежи.
С (m) =k (m) + ср (m) = min.	'	(6.50)
Функция совместных затрат с (т) имеет два экстремума —
в области отрицательных и положительных значений погреш-
ностей, не совпадающих между собой (см. рис. 6.9), что явля-
ется подтверждением обобщения 2. На основе методики сделана
оценка оптимальной погрешности подсчета запасов газа для не-
скольких сеноманских залежей, при которой достигается мини-
мум совместных затрат на разведочное и эксплуатационное бу-
рение. Результаты некоторых расчетов приведены в табл. 4.11
и табл. 6.9, там же приведены оценки оптимального уровня
погрешностей подсчета запасов нефти на разных этапах изуче-
ния месторождения (по А. Я- Фурсову).
min, 0	п11п2
Относительная погрешность
Рис. 6.9. Диаграмма для определения
оптимального уровня разведанности
месторождения по А. Н. Лапердину
[38].
274
S	Таблица 6.9. Погрешности определения промыслово-геологических параметров газовых
*	месторождений на стадии пересчета запасов — анализа разработки
Параметры	Погрешность (±) определения параметров							Оптимальный уровень по- грешности (по А. Я. Фур- сову при Р=0,68), %
	Медвежье		Уренгойское		Ен-Яхская площадь	Вынгапур- ское	Ямбургское	
	1984 г.	1987 г.	1987 г.	1988 г.	1986 г.	1987 г.	1988 г.	
Площадь газоносности	. 5	3,21	3,22	3,22	2,88	4,23	—	—
Эффективная газонасыщенная толщина, %	—	4,74	4,10	4,10	4	2,48	—	2—4
Отметка кровли сеноманской толщи, м	8	8	8	8	8	8	8	—
Отбивка ГВК, м	1,6	1,6			1,35	1,35		—
Открытая пористость, %	3,76	3,23	3,50	3,49	7,23	9,57	6,43	1-2
Газонасыщенность, %	6,78	2,50	2,22	2,22	4,69	4,42	4,01	1,0—1,5
Начальное пластовое давление, %	0,14	0,14	0,14	0,14	0,14	0,14	0,14	2
Пересчетный коэффициент, %	0,35	0,35	0,35	0,35	0,35	0,35	0,35	—
Проницаемость, %	32	32	.36	36	—	28	31	5—10
Число скважин	350	113	446	249	66	39	50	
Запасы газа при Р=0,95, %	10,65	13,11	8,59	9,72	9,79	11,63	23,24	5—10
Оптимальная погрешность подсчета за- пасов (по А. Н. Лапердину при Р= =0,68), %	16	16	9	9		31	8	
извлечения нефти и газа из недр (ось ОС). Эти два вида
деятельности не являются абсолютно независимыми. Так, с
увеличением объемов и интенсивности ГРР снижается их эффек-
тивность, и на определенном этапе более выгодным оказывает-
ся перераспределение капиталовложений в направлении ОС с
целью повышения КНИ на эксплуатируемых месторождениях.
В то же время использование новой прогрессивной технологии
МУН экономически оправдано лишь до определенных преде-
лов; после их достижения целесообразно интенсифицировать
ГРР с целью открытия более мелких месторождений.
На каждый момент времени на оси ресурсов ОА выделяется
достоверная часть запасов промышленных категорий (или
доказанных запасов) Оа'. Это результат прошлых капиталовло-
жений в освоение ресурсов нефти и газа. В любой момент он
представляет собой сумму величин прироста запасов за счет
новых открытий Ob’ и повышения нефтеотдачи Ос’.
Две другие оси — О В и ОС—представляют собой альтерна-
тивные направления будущих капиталовложений в прирост
запасов. Количественное соотношение значений (в миллиардах
тонн), откладываемых на разных осях «куба ресурсов», для
нефтяной промышленности мира в 80-е гг. выглядело следую-
щим образом:
Доказанные запасы....	95	(факт)
Будущие открытия.....	75	(прогноз)
Прирост запасов за счет
повышения КНИ ............. 130	(прогноз)
300
Следует сделать несколько замечаний в отношении концеп-
ции «куба ресурсов». Во-первых, величина НСР не имеет четкой
верхней границы. При оценке НСР рассматриваются лишь
промышленные скопления УВ и не учитываются остальные,
более мелкие концентрации органического вещества. На каждом
этапе освоения ресурсов УВ при соответствующих уровне цен
на нефть и газ и достижениях НТП граничные значения
размеров скоплений, представляющих промышленный интерес,
меняются. Следовательно, оценка возможного прироста запасов
за счет новых открытий и за счет МУН проводится для неко-
торого фиксированного значения НСР. Линия открытий 0В так-
же не имеет верхней границы, поскольку теоретически можно вы-
являть все более и более мелкие скопления нефти и газа. Естес-
твенным ограничением для линии ОС является 100%-ное извле-
чение нефти и газа, что недостижимо даже теоретически, поэто-
му пределы определяются существенно более низким уровнем
извлечения по сравнению с экономически целесообразным.
Во-вторых, при современном состоянии геологической науки
и уровне НТП точное определение каждого из рассматриваемых
18
лово-геологическая информация, обеспечивающая составление
оптимально надежного проекта разработки.
Рассмотрим теперь вопрос о согласовании количественных
требований к изученности залежей с категориями запасов на
разных этапах освоения (изучения) месторождения.
Применяемая в Западной Сибири ускоренная разведка зале-
жей редкой сеткой скважин, в том числе сеноманских, позво-
ляет оценить запасы с точностью, достаточной для первого под-
счета и утверждения их в ГКЗ СССР. Вместе с тем, она имеет
определенные недостатки, заключающиеся, как показано, в со-
здании дефицита промыслово-геологической информации, необ-
ходимой для выбора рациональной системы разработки.
О. Ф. Андреевым, В. И. Ермаковым, М. Я. Зыкиным, А. Н. Кир-
сановым, Л. Д. Косухиным, А. А. Плотниковым, Л. С. Теминым
и другими была предложена система размещения опережаю-
щих добывающих и наблюдательных скважин, бурение которых
в период ОПЭ позволило бы снизить или ликвидировать этот
дефицит. Через 16 лет после начала разработки Медвежьего
месторождения на площади, относящейся к категории Clt про-
бурено 50% таких скважин от общего числа скважин (и = 35),
приходящихся на эту площадь. На Уренгойском месторождении
таких скважин пробурено порядка 10% (и = 43), через 10 лет
после начала разработки. Таким образом, период ОПЭ, кстати
четко не определенный во времени, не принес никакой новой
информации о геологическом строении залежей на площадях,
относящихся к категориям запасов Сь Другими словами, пред-
ложенная система размещения опережающих добывающих и
наблюдательных скважин не реализуется именно как система,
обеспечивающая изучение периферийных частей залежей. При
пересчетах запасов экспертами ГКЗ СССР постоянно отмечает-
ся факт недостаточной степени изученности геологического
строения залежей, что приводит к значительным трудностям
при утверждении запасов.
Так, например, при пересчете запасов сеноманской залежи
Медвежьего месторождения в 1987 г. установлено, что площадь
залежи с запасами категории Ci всего на 280 км2 меньше основ-
ной площади залежи с запасами категории В и имеет запасы
порядка 300 млрд, м3 (табл. 6.10). Следует учесть, что на
Уренгойском месторождении (по состоянию на 1/XII 1988 г.)
площадь категории запасов С| превышала на 270 км2 площадь
категории запасов В. Запасы по категориии С, оцениваются
нами в 1000 млрд, м3 (табл. 6.11). По Ямбургскому месторож-
дению площадь с запасами категории С, в 5 раз превышает
размеры площади с запасами категории В. Запасы по катего-
рии С) оцениваются в 2600 млрд. м3.
В этой связи уместно поставить такой вопрос: почему на
уникальных газовых месторождениях не существует практики
277
Таблица 6.10. Параметры подсчета запасов газа Медвежьего
и Ямбургского месторождений
Параметры подсче- та запасов	Категория запасов Медвежье- го месторождения			Категория запасов Ямбургско- го месторождения		
	в	С1	ВфС!	В	с.	в+с.
Число скважин	138	35	173	82	29	111
Площадь F, км2	1140,09	861,30	2001,39	871	2329	3110
Эффективная газо- насыщенная тол- щина Н3ф, м Пористость Кп, °/о Г азонасыщенность,	56,92	14,25	38,56	88,43	29,63	44,39
	30,70	28,53	30,26	31,47	28,88	30,79
	69,85	59,82	67,82	78,03	67,39	75,25
Аг, % Запасы Qb млрд.	1159,93	264,94	2005,30	2492,56	1769,75	4215,64
м3 Запасы Q?, млрд.	—	—	2097,40	2522,75	1827,47	4408 ,49
м3 Запасы <Эз, млрд. м3	1822,90	303	2051,46	2515,74	1790,88	4267,07
Стандарт 5^уд,	,	0,061	0,117	0,065	0,120	0,095	0,130
млрд, м3 Коэффициент ва-	3,14	14,70	3,78	3,62	9,47	4,77
риации	% Абсолютная ошиб- ка mQ , млрд, м3	0,120	0,238	0,127	0,238	0,211	0,258
Относительная	6,16	29,84	7,41	7,21	19,42	9,49
ошибка Л1^уд, % Относительная	7,95	30,05	8,90	10,91	22,14	13,75
ошибка. Mqv % Абсолютная ошиб-	0,204	0,251	0,169	0,281	0,232	0,292
ка т«уд’ млрд' м3* Относительная	10,48	31,49	9,83	8,52	21,39	10,72
ошибка А1^уд, %* Относительная ошибка Mq3, %*	11,94	32,01	13,11	10,27	22,14	12,15
* В условиях случайно-зонального распределения параметров (соответствует до-
стигнутой степени изученности).
перевода запасов в повышенные категории? Напомним, что по
действующей инструкции [24] запасы по категории А подсчи-
тываются по залежи (ее части) в соответствии с утвержденным
проектом разработки, запасы категории- В — в соответствии
с проектом ОПЭ и запасы категории Ci—для получения инфор-
мации, обеспечивающей составление проекта ОПЭ. Ответ на
поставленный вопрос вполне очевиден. Период ОПЭ не дает
278
§ 3.	ВОДЫ НЕФТЯНЫХ И ГАЗОВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ
При оценке нефтяных и газовых залежей изучаются пластовая и свя-
занная вода.
Роль пластовой воды определяется динамическим воздействием на
залежь и ее свойствами (соленостью, упругостью, плотностью и т.д.).
Изучение связанной воды обусловлено необходимостью учета ее объема
в залежи, а также упругих характеристик и некоторых других свойств.
Поскольку связанная вода практически неизвлекаема, о ее общих
свойствах обычно судят по свойствам пластовой воды данной залежи,
условно принимая, что они имеют близкие характеристики. По данным
исследований Ф.И. Котяхова, З.М. Козловцевой и других, связанная во-
да, как правило, отличается от пластовой, однако в связи с близостью
температурных и других условий, оказывающих наибольшее влияние,
например, на сжимаемость воды, на растворимость в ней газов и т.д.,
такое предположение при практических расчетах не приводит к сущест-
венным погрешностям.
Наиболее важными промысловыми характеристиками пластовых
вод являются минерализация, способность растворять газ, плотность,
сжимаемость, объемный коэффициент и вязкость.
Под общей минерализацией воды понимается суммарное содержание
растворенных в ней ионов, солей и коллоидов, выражаемое обычно в
граммах или миллиграммах на литр или (приближенно) — через соле-
ность — в градусах Бомэ1. Минерализация вод нефтяных и газовых мес-
торождений колеблется в весьма широких пределах: от 0,2 до 300 г/л.
Она обусловлена наличием в водах нефтяных и газовых месторождений
хлоридов натрия, а иногда и хлоридов кальция, магния и калия и некото-
рых других солей. С увеличением минерализации воды увеличиваются
ее плотность и вязкость, уменьшаются объемный коэффициент, сжимае-
мость и способность растворять газ.
Способность пластовой воды растворять газ определяется раствори-
мостью газа, которая зависит от давления, температуры, минерализации
воды и состава газа.
Объем воды при растворении в ней газа увеличивается незначительно.
По данным А.Ю. Намиота и М.М. Бондаревой, при растворении в 1 г воды
1 мл метана ее объем увеличивается всего лишь на 0,15%. Поскольку
количество растворенного в воде газа редко превосходит значения 3 -•
4м3/м3, общее отклонение объема воды от первоначального обычно
не превышает 0,6 %.
Плотность пластовой воды рд , выражаемая как отношение массы
к занимаемому ею объему, практически не зависит от количества раство-
ренного газа, а определяется в основном ее минерализацией, температу-
рой и давлением. Непосредственные замеры плотности пластовой воды
как в поверхностных, так и в пластовых условиях не составляют ника-
Соленость в градусах Бомэ, соответствующих процентному содержанию в
растворе соли NaCI, позволяет судить о минерализации этой воды лишь в случае
преобладания в ее солевом составе NaCI.
116
необходимого'и достаточного объема информации (промыслово-
геологической и технологической) и если запасы категории А
и В можно определить на основе требований соответствующей
Инструкции, то границы категории С( остаются практически по-
стоянными до настоящего времени.
С формальных позиций запасы категории С, могут иметь по-
грешности их оценки, значительно превышающие погрешности
оценок категорий А и В. Так, например, по данным Е. Ф. Фро-
лова (1965—1975 гг.), погрешности подсчета извлекаемых запа-
сов нефти могут составлять для категорий: А—±9%, В—±23%
и С1—±47%; по данным А. А. Трофимука (1970—1980 гг.):
А—10%, В — от 25 до 30% и С, — около 50%. С этих позиций
оценки погрешностей для сеноманских залежей (см. табл. 6.10,
6.11) — В — от 9 до 12% и С, — от 22 до 32% — вполне удовлет-
ворительны. Однако с позиций согласования количественных
требований к изученности залежей с категориями запасов необ-
ходимо иметь в виду следующие обстоятельства.
Анализ динамики изменения Запасов с увеличением числа
скважин, участвующих в расчетах (в порядке выхода их из бу-
рения), показывает, что о запасах судить крайне затруднитель-
но, если число обрабатываемых скважин не более 40 (см.
разд. 7.2).
При числе скважин от 40 до 80 наблюдается стабилизация
точечной оценки запасов. Далее с увеличением числа скважин
запасы газа полностью стабилизируются, так же как и пре-
дельная погрешность оценивания. Отсюда площади (части зале-
жи) с запасами категории С| до настоящего времени не имеют
удовлетворительной оценки степени изученности, что не позво-
ляет переводить запасы в более высокие категории. Решение
вопроса о переводе запасов в более высокие категории имеет
принципиальное значение, учитывая запасы категории С, и низ-
кую степень изученности геологического строения «периферий-
ных» частей залежей, площади которых соразмерны или превос-
ходят площади с запасами категории В.
На основании изложенного можно сделать следующие вы-
воды:
1)	в практической работе следует оценивать степень изучен-
ности площадей (частей залежи) по категориям запасов, как
того требует Инструкция [24];
2)	в этой связи логично и необходимо определять парамет-
ры подсчета по каждой категории раздельно с оценкой точно-
сти и надежности как параметров, так и запасов;
3)	следует определять необходимое и достаточное количест-
во скважин для подсчета запасов с заранее заданной точно-
стью, ориентируясь на оптимальные оценки и экспертные заклю-
чения;
4)	объективным и оптимальным количественным критерием
280
необходимой и достаточной степени изученности залежи следует
считать стандартную ошибку оценки запасов, совпадающую
с характером стабилйзации интегральных функций распределе-
ния запасов по классам качества коллектора;
5)	для оценки степени надежности (гарантии) определения
параметров и запасов рекомендуется использовать предельную
ошибку в размере удвоенного стандарта (при Р = 0,95) в усло-
виях модели случайно-зонального размещения параметров;
6)	производственным организациям следует на деле реали-
зовать систему размещения опережающих добывающих и на-
блюдательных скважин.
6.4. МОДЕЛИ ДИФФЕРЕНЦИРОВАННОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
ЗАПАСОВ И ОБЪЕМОВ ВОДЫ, ВНЕДРЯЮЩЕЙСЯ В ЗАЛЕЖЬ
Построение ГМ, ПГМ и моделей системы запасов (МСЗ)
в рамках систем «продуктивная толща — газовая залежь» — за-
пасы позволяет успешно решать следующие практические зада-
чи промысловой геологии при разработке месторождения: диф-
ференциация запасов на разных уровнях геологического строе-
ния объекта; геологическое обоснование переноса проектных
скважин и кустов в случае необходимости; совершенствование
системы дифференцированного вскрытия разреза; оценка и
прогноз количества внедрившейся в залежь воды с дифферен-
циацией ее объемов по классам пород; геологический контроль
за падением давления в процессе разработки и внедрения воды
в залежь; построение информационных геологических моделей
для создания расчетных схем и математических моделей про-
цесса разработки.
Использование при подсчете и пересчете запасов статистики
прямых аналогий средних значений Кп и Кг (сходное геологи-
ческое строение залежи или ее части — сходные свойства —
одинаковые запасы) неправомерно в силу особого своеобразия
(уникальности) каждого из рассматриваемых месторождений.
Основной упор сейчас должен делаться на адекватность моде-
ли количеству и качеству информации, необходимой для ее
обеспечения. Каждому этапу (стадии) разработки и изучения
месторождения должен соответствовать этап изучения структу-
ры ГС, ПГС и СЗ, который характеризуется повышением каче-
ства и детальности исследований на каждом иерархическом
уровне. В этой связи исходя из принципа последовательных при-
ближений создаются модели дифференцированного распределе-
ния запасов по качеству коллектора, отражающие этапность
изучения геологического строения залежи от общего к частно-
му, отвечающие целям и задачам каждого этапа и определяю-
щиеся детальностью проводимых работ.
281
На первом этапе обычно строится нульмерная модель в це-
лом для залежи. Она характеризуется распределением запасов
по классам коллектора и общей величиной запасов, лежащей
в пределах доверительного интервала с надежностью 95%.
Авторами данной работы установлены следующие закономерно-
сти (см. рис. 6.4):
1)	в залежи Ен-Яхинской площади 60% запасов приурочено
к коллекторам с проницаемостью до 0,3 мкм2;
2)	на Ямбургском месторождении к таким коллекторам при-
урочено 53% запасов;
3)	на Медвежьем и Уренгойском месторождениях к этим
коллекторам приурочено соответственно 32 и 42% запасов.
(Следует подчеркнуть, что 0,3 мкм2 — предел, нижняя грани-
ца, установленного нами подкласса Ша (3.2), ниже которого,
по данным ГДК, газ в скважину не поступает или поступает
в незначительном количестве. Построение нульмерных моделей
в целом для залежи способствует ответу на вопрос: какая часть
запасов может остаться в недрах при существующих методах
и технологии разработки?
Далее можно построить одномерные модели расп'ределения
количества и качества запасов в сечениях, параллельных кров-
ле сеномана или поверхности ГВК. Первые из них применяют-
ся в задаче оперативной оценки запасов по блокам, зонам рас-
положения УКПГ, вторые — в задаче оценки обводнения залежи.
И, наконец, следует построить двумерные модели — карты плот-
ностей удельных запасов исходя из классов проницаемости
коллектора. Из практических соображений обычно строятся три
карты с проницаемостью: 0,01 до 0,100 мкм2; 0,100 до
0,500 мкм2 и от 0,500 мкм2 и выше. Задачи геологического
контроля за падением пластового давления в принципе сводят-
ся к построению таких карт и сравнению их с картами изобар.
Анализ построений показал, что изобары контролируются изо-
линиями удельных запасов с проницаемостью более 0,5 мкм2.
Кроме того, такие карты дают ориентировочное представление
о зонах размещения возможно неизвлекаемых запасов.
На последующих этапах изучения залежи перечисленные
модели дифференцированного распределения запасов, в зависи-
мости от поставленных целей и задач, могут быть построены
для каждого подразделения (пачка, объект вскрытия и т.д.)
поомыслово-геологической системы. Возможность их реализации
обеспечена трехмерными информационными геологическими мо-
делями, внедренными в АСУ ТП РМ.
Так, напоимер, в связи с небольшой высотой сеноманской
залежи Ен-Яхинской площади дифференциация запасов по ка-
честву коллектора была проведена на уровне циклитов (четыре
циклита соответствуют двум продуктивным пачкам). Общие
запасы распределяются следующим образом (табл. 6.12):
282
ЭЛЦ1(1)— 37%; ЭЛЦ2(1) —27%; ЭЛЦЗ(1)—27% и
ЭЛЦ1 (2)—9%. Если принять верхнюю границу четвертого
класса (АПр<0,1 мкм2) за предел возможно неизвлекаемых за-
пасов, то на Ен-Яхинской площади они составляют 30% от всех
запасов. Возможно неизвлекаемые запасы распределяются по
циклитам соответственно: 37; 8,62; 19; 24%. На уровне каждого
циклита установлена своя структура запасов.
Анализ этих структур приводит к выводу об улучшении ка-
чества запасов сверху вниз по разрезу залежи. Количество
запасов 1-го и 2-го класса (йпР>0,5 мкм2) распределено соот-
ветственно: 8,5; 32; 31; 34%.
На Медвежьем месторождении дифференциация запасов бы-
ла проведена на уровне продуктивных пачек. В состав каждой
пачки входят два или три элементарных циклита. С учетом
границы четвертого класса возможно неизвлекаемые запасы со-
ставляют 16—18%. Они распределяются по продуктивным пач-
кам соответственно: 4,4; 3,7; 2,5%. На уровне каждой пачки
также установлена своя структура запасов. Сверху вниз по раз-
резу залежи количество запасов 1-го и 2-го класса распределе-
но соответственно: 42,4; 51,69; 52,5%.
Общий вывод по двум залежам свидетельствует об улучше-
нии качества запасов с глубиной. Выбор данных залежей для
примера обусловлен тем, что залежь Ен-Яхинской площади
является доказанным авторами данной работы аналогом зале-
жей Северо-Уренгойского и Ямбургского месторождения, а за-
Таблица 6.12. Дифференциация запасов
Ен-Яхинской площади и Медвежьего месторождения
Объект	Класс проницаемости, мкм2						Суммар- ные запа- сы, %
	0,001—0,01	0,01—0,1	0.1-0,3	0,3-0,5	0.5-1	>1	
Ен-Яхинская площадь
ЭЛЦЦ1)	0,91	36,51	47,57	6,60	6,55	2,15	37
ЭЛЦ2(1)	6,19	11,43	10,96	39,78	31,49	0,16	27
ЭЛЦЗ(1)	3,71	15,25	11,10	39,45	30,05	0,44	27
ЭЛЦ1 (2)	0	23,90	15,09	26,62	34,27	0,15	9
Медвежье месторождение
Продуктивная пачка I	0,18	4,20	31,26	21,46	13,53	20,94	57,3
Продуктивная пачка II	0,14	3,53	26	21,66	15,82	.30,03	28,4
Продуктивная пачка III	0,08	2,50	23,06	21,98	14,60	36,5	14,3
283
лежь Медвежьего месторождения служит аналогом залежи
собственно Уренгойского месторождения.
Таким образом становится совершенно ясным, что структура
запасов определяется особенностями структуры геологической
и промыслово-геологической систем. Соответствующие построе-
ния, анализ и выводы сделаны и для других сеноманских за-
лежей.
Особенности структуры указанных систем приводят к мысли
о необходимости дифференциации объемов внедрившейся в за-
лежь воды при разработке месторождения. Известно несколько
методов определения количества воды, внедряющейся в залежь.
Их можно объединить в следующие группы.
1.	Промыслово-геологические методы, основанные на ис-
пользовании комплекса геологических построений ‘(карты
подъема ГВК, схемы прогноза продвижения воды, карты сре-
зов на различных уровнях по отношению к начальному ГВК
и т. д.) и формул объемного метода.
2.	Методы, основанные на формулах метода материального
баланса.
3.	Численные газогидродинамические методы решения урав-
нений фильтрации жидкостей и газа в пористой среде.
Все они имеют один общий, существенный недостаток: оце-
нивается объем вошедшей в залежь воды, но неизвестны ни сте-
пень, ни характер обводнения. Другими словами, требуется
дифференциация объемов воды по классам качества коллекто-
ров в зависимости от их проницаемости. Методами второй и
третьей группы этот вопрос не решается, поэтому проектиров-
щики оперировали общим количеством воды — понятием доволь-
но абстрактным. Рассмотрим возможности его решения промыс-
лово-геологическими методами.
Наиболее прост по смыслу метод М. А. Жданова (1952,
1970 гг.), основанный на объемной формуле подсчета запасов.
Согласно ему для сеноманских залежей обычно применяется
формула
/	кв = Кп (Kv-Ког) FHKWC4,	(6.51)
где Ког — коэффициент остаточной газонасыщенности по дан-
ным промысловой геофизики; F— обводненная площадь; Н —
средняя высота подъема ГВК.
Значения параметров Кп, Кг, Кпесч рассчитываются в целом
по залежи. Положительная корреляционная связь между Кп
и Кг игнорируется.
Таким образом, при очевидных недостатках метод вообще
не решает основного вопроса. Опыт работ показал, что для ре-
шения поставленной задачи может быть применен интеграль-
ный вариант объемного метода. Сущность подхода заключает-
ся в следующем.
284
1.	По карте подъема ГВК находится средневзвешенная по
обводненной площади высота подъема ГВК (общая толщина
водонасыщенных пород).
2.	По разрезу каждой скважины, участвующей в построении
карты, отмечается положение текущего ГВК и записывается
соответствующий ему номер пропластка. Таким образом, под-
готавливается информационная база для расчета объемов воды.
3.	Вычисляется Кпесч для обводненного объема залежи и ум-
ножается на высоту подъема ГВК.
4.	Формула подсчета объемов воды по классам водонасы-
щенного коллектора в одной скважине записывается следующим
образом:	
= [2КПВ1ЛВ1 ±SKnB2/iB2± ... -J-2KnB khBh] AF,	(6.52)
где Кпв — значение водонасыщенной пористости в z-м пропласт-
ке: hB — значение водонасыщенной толщины i-ro пропластка.
KaBi = Kai(Kri-K0Ii).	(6.53)
Других изменений в алгоритме подсчета запасов интеграль-
ным методом не требуется.	I
5.	На печать выводятся: объемы внедрившейся воды по
классам коллекторов; удельные объемы водонасыщенных пород
(по каждой скважине) по классам коллекторов; график измене-
ния объемов воды с ростом числа скважин, участвующих
в подсчете; комплекс разнообразных оценок точности парамет-
ров.
6.	'Строятся карты удельных объемов водонасыщенных по-
род по классам коллектора, что позволяет учесть характер
и степень обводнения залежи по площади.
В соответствии с излагаемой методикой были подсчитаны
объемы воды по 84 скважинам Уренгойского месторождения.
Их величина составляет 819,55 млн. м3. Предельная ошибка
определения (при Р = 0,95) равна ±21,39%. Объемы воды в со-
ответствии с качеством коллектора распределяются по классам
проницаемости следующим образом:
1 класс (fenp>l мкм2)—23,65 млн. м3;
П класс (1 >fenp^0,5) — 189,07 млн. м3;
Ша класс (0,5>/гпр^0,3) — 169,04 млн. м3;
Шб класс (0,3>йпр^0,1)—321,01 млн. м3;
IV класс (0,1 >й„р^:0,01) — 116,78 млн. м3;	:
V, VI классы (0,01 >йПр^:0,001)—0.
.Отсюда следует вывод, что в обводненном объеме пород
с проницаемостью от 0,10 до 0,30 мкм2 значительно больше, чем
других.
Контроль за внедрением воды в залежь осуществляется на
основе построения предлагаемых карт удельных водонасыщен-
285
ных объемов с дифференциацией последних по проницаемости
коллектора и карт среза продуктивной толщи на уровне началь-
ного положения ГВК (и выше через каждые 10 м), построенных
с учетом границ контуров выхода на срез циклитов, мезоцикли-
тов, продуктивных пачек и распределения пород по литологиче-
ским типам и классам коллекторов. Анализ карт текущего по-
ложения ГВК и данных построений показывает, что движение
воды происходит, в первую очередь, по зонам размещения кол-
лекторов с проницаемостью более 0,5 мкм2, затем — с прони-
цаемостью от 0,3 до 0,5 мкм2.
6.5. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА РАЗРАБОТКИ
В УСЛОВИЯХ УПРУГОВОДОНАПОРНОГО РЕЖИМА1
Моделирование и прогноз обводнения залежей рассмотрим
на примере детальной двумерной фильтрационной модели сено-
манской залежи Уренгойского месторождения.
Модель, включающая в себя помимо газовой залежи под-
стилающую и законтурную области водоносного пласта, была
адаптирована по изменению пластовых давлений и Имеющимся
фактическим данным по продвижению ГВК по всей истории
разработки. Результаты моделирования — карты изобар и кар-
ты подъемов ГВК по всей площади залежи. Сравнение расчет-
ных подъемов ГВК с имеющимися фактическими в скважинах
показывает, что в целом по площадям (зонам) разработки на-
блюдается удовлетворительное совпадение результатов, которое
согласуется с теорией и практикой разработки. Однако посколь-
ку в модели отсутствует*детальное строение разреза по верти-
кали, то прогнозные значения подъема ГВК не имеют серьезно-
го промыслово-геологического обоснования.
В то время как точность расчетов по распределению пла-
стовых давлений газа по скважинам вполне удовлетворительна
(сеноманскую залежь можно рассматривать как массивную по
отношению к газу), для прогнозирования подъема воды залежь
следует рассматривать как пластово-массивную со сложной
структурой геологического разреза в вертикальном сечении. Это
требует дальнейшей детализации геологической основы не толь-
ко по площади (что уже в модели реализовано), но и по раз-
резу, т. е. необходимо расчленить геологический разрез на эле-
ментарные тела, совокупность которых с учетом связей и отно-
шений составляет целостную систему, т. е. построить инфор-
мационную геологическую модель разреза одиночной скважины.
Выделение элементарных геологических тел связано с проведе-
1 Раздел подготовлен совместно с А. С. Гацолаевым, Л. И. Семеновой,
канд. геол.-минер, наук Г. П. Ставкиным [25].
286
нием границ, переход через которые ведет к изменению значе-
ний свойств тел, главным из которых, по нашему мнению, сле-
дует считать количество и качество запасов газа.
В настоящее время наблюдается отчетливая диспропорция
между развитием методов расчета обводнения газовых залежей
и моделированием их геологического строения, хотя опыт раз-
работки свидетельствует, что недоучет особенностей структуры
и коллекторских свойств пласта ведет к трудностям при сопо-
ставлении расчетных и фактических показателей разработки.
Особенно актуальна эта проблема для сеноманских залежей
месторождений Уренгойско-Ямбургского региона, отличающих-
ся большими запасами и размерами, существенной дифферен-
циацией коллекторских свойств по разрезу и площади, неравно-
мерностью дренирования различных частей залежи, поэтапно-
стью ввода месторождения в разработку, активностью водона-
порного бассейна и некоторыми другими особенностями. Поэто-
му в общем комплексе мероприятий, направленных на усовер-
шенствование процесса разработки месторождения, особое ме-
сто принадлежит моделированию геологического строения объ-
екта добычи газа на разных иерархических уровнях [19, 48].
Для контроля за изменением пластового давления и положе-
ния ГВК на Уренгойском месторождении используется 135 на-
блюдательных и нагнетательных скважин. Однако отставание
бурения периферийных наблюдательных скважин отрицательно
сказывается на полноте информации о разработке крыльевых
зон залежи и снижает достоверность выводов при решении за-
дач по оценке объемов внедрившейся воды и прогнозированию
поведения ГВК по площади и разрезу. Таким образом, прин-
ципиально важно представить геологический разрез каждой
отдельной скважины как физическую систему с учетом около-
скважинного пространства (призабойной зоны) и построить на
этой основе математические модели, имитирующие процесс про-
движения ГВК-
Существует несколько подходов к моделированию и про-
гнозированию поведения ГВК в залежах с вертикальной неод-
нородностью по разрезу.
В АСУ ТП РМ сотрудниками МИНГа была внедрена зада-
ча «Подъем ГВК с учетом конусообразования». Алгоритм реше-
ния данной задачи учитывает только средний коэффициент ани-
зотропии, общий по всей площади месторождения и не ориенти-
рован на конкретное строение залежи по вертикальному разре-
зу. К недостаткам относится то, что подъем конуса полностью
определяется краевыми условиями, задание которых недоста-
точно ясно, в результате чего задача не нашла практического
применения.
Одна из моделей, предложенных сотрудниками ВНИИГа-
за,— вероятностная модель, описывающая строение пласта
287
в виде случайных полей фильтрационно-емкостных характери-
стик, аккумулирующих ансамбль возможных вариантов — реа-
лизаций взаиморасположения различных типов пород. При этом
все варианты подчиняются единым статистическим закономер-
ностям, проявляющимся в фактических данных о расположении
пород. Используя такую модель для прогнозирования поведения
залежи, можно получить различные варианты протекания филь-
трационных процессов, а не некоторый единственный вариант,
который возможно будет весьма далек от реальности. Однако
при этом нельзя сказать заранее, какой именно вариант будет
наблюдаться в реальном разрезе залежи, что значительно сни-
жает практическую ценность модели.
В работе треста «Севергазгеофизика» предлагается свой под-
ход к определению и прогнозированию обводнения скважин.
Геофизические исследования методом НГК, проводимые в сква-
жинах, обсаженных колонной (контроль за разработкой место-
рождения), дают представления о динамике изменения положе-
ния ГВК- За критическое значение коэффициента газонасыщен-
ности принималось 0,40. По результатам снижения коэффи-
циента текущей газонасыщенности делался вывод о положении
ГВК. В настоящее время разработка Уренгойского месторожде-
ния происходит в условиях проявления упруговодонапорного ре-
жима, т. е. определяющим фактором, влияющим на подъем
ГВК, является перепад давлений между газовой и водоносной
частями залежи. Поэтому было предположено наличие связи
между пластовым давлением в газоносной части пласта (рпл/г)
и высотой подъема ГВК (йгвк). С этой целью были выбраны
наблюдательные кустовые скважины, в которых выполнено
наиболв-шее число исследований. Высота подъема ГВК опреде-
лялась по данным количественной обработки НГК за период
1985—1988 гг. Для этих скважин были построены графики за-
висимости Лгвк от pnnlz. На основании анализа графиков сдела-
ны следующие выводы.
1.	В однородных песчаниках наблюдается четкая линейная
зависимость между подъемом ГВК и рПл/г.
2.	При чередовании песчаников и глинистых прослоев зави-
симость /гГвк от Рпл/z имеет ступенчатый характер, причем через
начало всех ступеней можно провести прямую. Иными слова-
ми, подъем контакта после прохождения каждого глинистого
прослоя пропорционален ДрПл/г. Длина каждой ступени по ве-
личине Арпл/г определяется толщиной глинистого пропластка
и протяженностью его по площади.
3.	Отмечающиеся по некоторым скважинам перегибы на
графике зависимости hгвк ОТ Рпл[г связаны с изменением темпов
падения пластового давления по соответствующему кусту добы-
вающих скважин.
Вывод о зависимости общего подъема ГВК толькд от дина-
288
мики изменения пластового давления представляется сомнитель-
ным, поскольку не учитывается изменение скорости фильтрации
в различных по коллекторским свойствам пропластках, в том
числе и в глинах.
Разработанная геологическая модель разреза сеноманской
залежи Уренгойского месторождения — система четырех высо- ,
копроницаемых пачек (блоков), перекрываемых слабопроницае-
мыми прерывистыми перемычками с начальным градиентом
давления.
Для разрабатываемых участков залежи на ЭВМ построен
комплекс ГСР по типам пород и параметрам (см. разд. 3.3).
ГСР позволяет оценить распределение фильтрационно-емкост-
ных свойств разреза по каждому участку УКПГ и установить^
положение" в разрезе наиболее проницаемых интервалов, кото-
рые могут служить путями избирательного внедрения пласто-
вых вод. В районе УКПГ-1 они расположены на глубине 80—
95 м, в районах УКПГ-2 и -3 — 75—100-м от кровли сеноман-
ской продуктивной толщи, что подтверждено результатами рас-
членения и корреляции разрезов скважин южной части место-
рождения и материалами промыслово-геофизического контроля
за разработкой залежи. Обводнение залежи в настоящее время
представляет собой сочетание различных по динамике процес-
сов: вертикального подъема ГВК в присводовой зоне на участ-
ках литологических «окон» и латерального продвижения воды
по высокопронидаемым пропласткам в случае экранирования
фильтрационных потоков глинисто-алевритовыми разделами.
Эти процессы осложнены региональным подъемом ГВК в юж-
ной части месторождения. Детальный промыслово-геологиче-
ский анализ позволяет выявить положение в разрезе обводнив-
шихся пластов и прогнозировать возможную динамику внедре-
ния воды на отдельных участках в зависимости от характера
неоднородности продуктивной толщи, следовательно, своевре-
менно регулировать ее продвижение по разрезу залежи при
помощи полученных линейных корреляционно-регрессионных
зависимостей между этими параметрами типа:
Ti — f (^пр Аф i) ’
где Ti — время обводнения i-ro пропластка; knp — проницае-
мость i-ro пропластка; Нэф, — толщина i-ro пропластка.
Уравнения регрессии различны для каждой залежи
(Е. М. Нанивский, А. Е. Нелепченко, А. Н. Кирсанов). Так как
связь параметров — чисто статистическая и не учитывает влия-
ния градиента давления на скорость фильтрации воды в коллек-
торах, то ее нельзя применить для долгосрочного прогнозирова-
ния обводнения.
На основе информационных моделей геологических разрезов
по многим скважинам были сопоставлены скорости подъема
19—1286
289
воды с проницаемостями пропластков по вертикальному раз-
резу.
В Уренгойском филиале ТюменНИИГипрогаза (А. С. Гацо-
лаев, Л. Н. Семенова, при участии А. Н. Кирсанова) была про-
ведена статистическая обработка всей информации. За рабочую
гипотезу принято, что скорость фильтрации воды пропорцио-
нальна проницаемости и градиенту давления. Были получены
уравнения регрессии, связывающие время прохождения водой
пропластка с его толщиной, проницаемостью и градиентом дав-
ления. Установлено три варианта возможного пути продвиже-
ния воды: обводнение коллекторов, обход глинистых пропласт-
ков и обводнение коллекторов, в которых х = /гпрА/г/ДрПл0,001.
Поскольку уравнения основаны на физических закономерно-
стях подземной газогидродинамики, а их коэффициенты полу-
чены на основании большого количества статистического мате-
риала по подъему ГВК, то применение этих уравнений для
прогнозирования продвижения ГВК более обосновано, чем ис-
пользование всех моделей, приведенных ранее.
Поэтапность ввода в разработку Уренгойского (и других)
месторождений, неравномерная сетка скважин в центральной
и периферийной частях залежи, особенности геологического
строения и другие факторы приводят к тому, что в отдельных
зонах по площади залежи образуются депрессионные воронки
и возникают перетоки газа между зонами дренирования.
П. А. Герешем (1974, 1979, 1985 гг.) была разработана методи-
ка определения начальных запасов отдельных зон и коэффи-
циента фильтрационного сопротивления путей перетоков между
ними. Математические основы создания зонных моделей на при-
мере сеномана Уренгоя детально описаны в работе [43].
С современных позиций системного подхода постановка за-
дачи построения зонной модели имеет следующее содержание.
В рамках геологической системы (продуктивная толща) зона —
это геологически обособленный участок (поднятие, купол, впа-
дина), литолого-фациальная зона, элемент погребенной речной
системы (ПРС)—форма палеорельефа (водораздел, палеодо-
*лина), имеющий определенные размеры на плане и литологи-
ческую характеристику. В рамках промыслово-геологической
системы (залежь) зона — это часть площади с относительно
однородными фильтрационно-емкостными свойствами пород, ко-
торые выражаются, в первую очередь, через плотность и качест-
во запасов коллектора. Другими словами, на площади имеются
участки, которые обладают различной плотностью запасов
с пониженным, повышенным и высоким качеством коллектора
по проницаемости. С позиций фильтрационной системы эти уча-
стки характеризуются развитием депрессионных воронок раз-
личной глубины. Как уже отмечалось, линии изобар контроли-
руются изолиниями плотностей запасов повышенного и высоко-
290
го качества. Отсюда следует два важных вывода. Первый из
них: положение зон и конфигурацию на площади можно прогно-
зировать даже на стадии разведки и подсчета запасов. Для
этой цели служат методы реконструкции палеорельефа ПРС
при помощи математических моделей (И. Г. Черванев, А. Л. Пет-
ренко, А. Н. Кирсанов и др., 1975, 1980 гг.), которые входят
в методику картирования зон фациального контроля геологиче-
ской неоднородности и трассирования элементов ПРС (см.
разд. 2.6). Второй вывод: полученные результаты можно успеш-
но использовать в постановке и решении практических задач
трассирования наиболее вероятных путей фильтрационных пото-
ков газа и воды в рамках моделей промыслово-геологической
системы. Зти задачи включают: наложение карт параметров;
дешифровку тренда по коллекторским свойствам; определение
вертикальных и горизонтальных масштабов потоков; определе-
ние вероятного размера линз коллекторов и экранов; построение
карт удельных запасов по классам качества коллектора и др.
(см. разд. 3.3).
Таким образом, создается геологическая основа математиче-
ской зонной модели фильтрационной системы для анализа и
прогнозирования разработки месторождения. В процессе зонно-
го моделирования ставится задача получения основных парамет-
ров газовой залежи и водоносного бассейна: порового объема
газовой залежи (начальных запасов); распределения пластового
давления в газовой и водоносной части залежи; объемов внед-
рившейся в залежь пластовой воды; проводимости коллекторов
и др. Решение задачи дает возможность рассчитывать парамет-
ры водоносного бассейна, такие как коэффициент упругоемко-
сти рласта, коэффициент пьезопроводности, скорость продвиже-
ния и объемы воды, вторгшейся в залежь, которые невозможно
получить другими методами. Определив перечисленные пара-
метры водоносного бассейна, можно предсказать поведение ГВК
при разработке залежи и регулировать темп вторжения воды
в разных зонах. Зонная модель сеноманской залежи Уренгой-
ского месторождения используется для оперативных расчетов.
В настоящее время зоны моделирования совмещены с зонами
расположения УКПГ (рис. 6.10), показатели разработки и их
изменение во времени выдаются на печать в виде таблиц и гра-
фиков (рис. 6.11).
С учетом особенности геологического строения по иному
разбивается на зоны Харвутинская площадь Ямбургского место-
рождения. На начальном этапе разведки площадь являлась са-
мостоятельным месторождением. В настоящее время в связи
с уточнением геологического строения площадь вошла в общий
контур сеноманской залежи Ямбургского месторождения
(рис. 6.12).
На рассматриваемой площади выделяются два крупных и
19*	291
Рис. 6.10. Схема разбиения площади сеноман-
ской залежи Уренгойского месторождения на
зоны УКПГ (с расположением наблюдательных
скважин).
/ — скважины; 2— УКПГ
два незначительных по высоте куполовидных поднятия. Запасы
газа оцениваются примерно в одну четвертую часть от общих
запасов залежи Ямбургского месторождения. Они распределе-
ны на значительной площади в зонах низких эффективных газо-
насыщенных толщин. Имеется предположение, что зоны подня-
тий будут разрабатываться с минимальными перетоками в со-
седние области.
Для выполнения плановых заданий по добыче газа постав-
лен вопрос о разработке Харвутинской площади. Следователь-
но, необходимо оценить потенциальные возможности данной
площади при различных темпах добычи газа.
С учетом особенностей геологического строения, на основе
интерпретации материалов ГИС и информационных моделей
геологического разреза единичных скважин была разработана
зонная модель Харвутинской площади и Ямбургского месторож-
292
Рис. 6.11. Зависимость подъема ГВК от падения пластового давления по
зонам УКПГ Уренгойского месторождения.
/ — конец 1988 г.; 2 — 1990 г.; 3— 1995 г.; 4 — 2000 г. УКПГ-1АС — УКПГ-10 относят-
ся к Уренгойской площади; УКПГ-11—УКПГ-13 — к Ен-Яхинской площади; Т-Я —
к Табьяхинской площади
дения в целом (сеноманская залежь). Площадь разбита на че-
тыре зоны (по числу поднятий.), в каждой зоне выделяются
области расположения скважин (интенсивного дренирования)
и периферия, т.е. области подтока газа (слабого дренирования).
На модели проведен расчет вариантов разработки с различным
годовым отбором газа и расположением скважин на площади.
Зонное моделирование позволяет разбивать объекты по лю-
бым признакам, которые интересуют разработчиков (в частно-
сти, по количеству и качеству запасов по зонам), и при мини-
мальной начальной информации получать более обоснованные
результаты по сравнению с моделью укрупненной скважины,
применяемой ранее. Результаты расчетов представляются в ви-
де таблиц основных показателей разработки по зонам, куда
входят: начальные и текущие запасы газа; годовые, суммарные
и процентные отборы газа; высота подъема ГВК и объем вторг-
шейся в залежь воды; процент обводнения; давления (рпл,
Рзаб, Руст); дебит газа; оценка перетоков газа; число скважин.
Модели реализованы на персональных компьютерах УВМ
293
Рис. 6.12. Разбиение площади сеноманской
залежи Ямбургского месторождения на
зоны УКПГ (с расположением кустов до:
бывающих скважин).
1 — ГВК; 2— кусты; 3 — номера УКПГ
Рис. 6.13. Структурная карта кровли се-
номанской залежи Ямбургского место-
рождения.
— изолинии от внешнего контура залежи; 2 —
номера УКПГ
PC XT и «Искра-226». Время расчета одной интерации 10,3 мин,
подготовка информации для занесения в память машины тре-
бует 3—5 ч («Искра-226»),
В соответствии с принципом последовательных приближений
[32, 48] на стадии анализа разработки целесообразно построе-
ние площадных или плоских геолого-газодинамических моделей,
которые представляют собой совокупность полей промыслово-
геологических и физических (технологических) параметров,
выраженных в виде равномерных прямоугольных сеточных об-
ластей. Обычно достаточно построения следующего комплекса
полей-сеток: структурной поверхности кровли залежи; поверх-
ности ГВК; полей газонасыщенности, пористости, газопроводи-
мости, газонасыщенной емкости, отборов газа, давлений и
фильтрационных коэффициентов. В случае необходимости сле-
294
дует рассматривать залежь как систему, обладающую иерар-
хией строения, т. е. как систему, состоящую из трех-четырех
продуктивных пачек (объектов). В этом случае указанный ком-
плекс сеточных областей (полей) строится для каждого объек-
та в отдельности. В результате учета взаимодействия между
сеточными областями разных объектов при решении задач до-
стигается возможность перехода от плоской (двумерной) к объ-
емной (трехмерной) модели.
Обычно при построении площадных моделей исходная ин-
формация представляется в виде карт промыслово-геологиче-
ских и технологических параметров (рис. 6.13). При реализации
задач в АСУ ТП РМ все данны^ заносятся и хранятся в памя-
ти ЭВМ в специализированной базе данных. Основные положе-
ния сеточного моделирования описаны в работах [48].
Сеточная двумерная модель сеноманской залежи принята
в промышленную эксплуатацию в 1985 г. и функционирует
в АСУ ТП РМ ПО Уренгойгаздобыча на ЭВМ ЕС-1045. За вре
мя эксплуатации модели уточнялись фильтрационно-емкостные
параметры залежи (в результате решения задачи идентифика-
ции) и просчитывались варианты для составления обоснован-
ных корректив к проекту разработки. Программное обеспечение
модели.позволяет определять изменение газонасыщенного объе-
ма залежи за счет общего притока воды и дает детальную
картину продвижения воды в сеноманскую залежь Уренгойско-
го месторождения.
Прогнозирование процесса падения давления и продвиже-
ния воды позволяет решать основную задачу функционирова-
ния АСУ ТПРМ — планирование эффективных управляющих
воздействий исходя из условий выполнения плановых заданий.
По итогам каждого прошедшего года на модели залежи с уче-
том реальных отборов газа проводятся работы и выдаются ос-
новные показатели разработки (табл. 6.13).
Интересны просчеты на модели вариантов разработки. Так,
например, в 1985 г. из-за уменьшения дебитов скважин встал
вопрос о дополнительном бурении некоторого числа скважин.
Рассмотрены следующие варианты.
Вариант I — разработка по проекту с запланированной до-
бычей газа по годам и с расположением скважин на площади
в соответствии с проектом.
Вариант II — добыча газа и расположение скважйн на пло-
щади, как в варианте I плюс дополнительное бурение кустов
скважин, расположение которых предложено УФ ТюменНИИГи-
прогаза (130 скважин). Порядок ввода скважин в эксплуата-
цию: 71 скважина на УКПГ-1—УКПГ-7 в 1987 г. и 59 скважин
на УКПГ-8 — УКПГ-10 в 1988 г. (всего 46 кустов по две-четы-
ре скважины в кусте).
Вариант III — несколько измененный вариант II с перено-
295
Таблица 6.13. Показатели разработки
Показатели разработки	Большой Уренгой	Малый Уренгой	Зона					
			1АС	1	2	3	4	
Начальные запасы*	100	67,7	5,3	5,6	6,2	5,8	5,4	
Среднее пластовое давление, МПа	10,1	9,3	9,6	8,4	8,7	8,6	8,6	
Процент отбора газа, %	20,9	29,3	15	55,8	39	36	36,9	
Объем вторгшейся во- ды, млн. м3	1762	1550	90,8	260	182	136	127	
Средняя высота подъ- ема ГВК, м	1,9	6,2	2,6	12,9	7,9	7,4	6,7	
Процент обводнения, % * В условных единиц	3,4 ах.	4,9	2,9	12,9	6,7	5,6	5	
сом некоторого числа кустов скважин из периферийной части
залежи в ее центральную часть.
Цель данных расчетов — нахождение наиболее оптимально-
го варианта разработки. Расчеты проводились до определенно-
го года. Варианты анализировались на заданный год по мини-
мальному и максимальному значению пластового давления
в указанной зоне залежи и по перетокам газа, так как по сред-
ним показателям варианты почти не различались.
Были получены следующие выводы:
1)	результаты расчетов показывают, что из предложенных
вариантов наилучшим является вариант II;
2)	на участках расположения УКПГ-1 и УКПГ-1 AG к задан-
ному году происходит истощение залежи, что указывает на не-
обходимость перенесения части добычи газа на периферийные
области этих участков разработки;
3)	депрессионные воронки во всех зонах залежи Уренгой-
ской площади довольно глубокие, что свидетельствует о плохой
их отработке и необходимости переноса части добычи газа из
центральных областей залежи в периферийные;
4)	дополнительное бурение скважин в районе УКПГ-9
и УКПГ-10 не дает ожидаемого эффекта, показатели разработ-
ки по вариантам практически не различаются;
5)	вариант 'II приводит к улучшению показателей варианта
разработки по проекту, но и он недостаточно эффективен.
Таким образом, необходим оптимальный вариант с равномер-
ной отработкой участков по площади. В этой связи был подго-
товлен и просчитан вариант IV — суммарная добыча газа не
меняется, но происходит ее перераспределение по участкам
296
Уренгойского месторождения (на 1/1 1988 г.)
УКПГ
	5	6	7	8	9	10	11	12	13
	4	6,4	8,2	5,2	7,4	4,7	8	4,8	9,9
	8,6	8,8	9	9,1	9,4	10	11,7	П ,7	12,1
	. 38,7	36,1	27,6	31,8	23,8	16,1	6,6	4,3	1,3
	132	70	137	127	166	117	24,1	5,5	4,2
	8,3	6,2	6,8	7,3	7,6	3,1	0,2	0,2	0,1
	. 5,8	3,6	3,6	4,5	4,9	3,5	0,6	0,6	0,1
, УКПГ с уменьшением добычи в районе УКПГ-1АС, УКПГ-1
и УКПГ-2 за счет районов УКПГ-9 и УКПГ-10. Дополнитель-
ное бурение проводится по варианту П с исключением скважин
в районе УКПГ-9 и УКПГ-10, так как они мало изменяют об-
щую картину падения давления. После расчетов выяснилась
картина падения давления и недостатки в задании начальных
условий данного варианта разработки.
Вариант V был определен с учетом недостатков всех пре-
дыдущих вариантов. Он предусматривает увеличение годовой
добычи газа в районе УКПГ-2 и УКПГ-3, перенос бурения до-
полнительных скважин в районе УКПГ-5, -6 и -7 с востока на
запад, исключение двух дополнительных скважин в западной
части района УКПГ-8, где депрессионная воронка достаточно
глубока. По поведению пластового давления, использованию
пластовой энергии и отработки залежи по площади вариант V
является оптимальным.
Сравнение прогнозных показателей разработки вариантов I
(проект разработки) и V на заданный год приведено в табл. 6.14.
^Проведенные расчеты показали эффективность применения
математического моделирования на базе ЭВМ. Расчеты на мо-
делях позволяют без дополнительных финансовых затрат про-
вести альтернативный перебор вариантов и найти оптимальный
вариант разработки. Вероятность ошибки при нахождении опти-
мального варианта таким образом уменьшается. В рука<х иссле-
дователей и разработчиков месторождения имеется надежный
математический аппарат, обеспечивающий достижение постав-
ленных целей. Современный уровень вычислительной техники
позволяет легко просматривать любую информацию при помощи
297
Таблица 6.14. Прогнозные показатели разработки Уренгойского
месторождения по вариантам I и V (на 2000 г.)
Участок разработки (район УКПГ)	Суммарный отбор газа*		Годовой от- бор газа по участку*		Минимальное давление на участке разработки, МПа	
	I	V	I	V	I	V
1АС	60	43,7	4	2,79	Истощение	1,3
1	100	95,7	4,20	4	»	1,1
2	82	87,2	3,25	4	1.3	2
3	86,5	90,2	3,97	4,23	1,1	1,9
4	84,9	84,9	4,20	4,2	1,3	2
5	92,7	88,4	4,56	4,26	1,1	2,1
6	88,2	83,9	4,64	4,33	6	2,1
7	81,7	81,7	4,38	4,38	2	2,3
8	95,2	92,1	5,56	5,3	1,5	1 ,9
9	77,5	82,4	4,54	4,95	2,8	2
10	51,2	69	3	4,25	' 4	1,9
Уренгойская площадь	77,5	77,5	4,08	4,08	Неэффективный вариант разработ- ки	Оптимальный ва- риант ^разработки
• В % от начальных запасов.
дисплеев, дополнять, исправлять и выдавать потребителям. Кро-
ме того, информацию можно отрабатывать и выдавать при по-
мощи графопостроителя в виде таблиц, графиков, профилей,
карт и объемных изображений.
При выборке оптимальной геолого-газодинамической модели
процесса разработки, по мнению авторов данной работы, необ-
ходимо оценивать следующие факторы.
1. Цели и задачи моделирования (определяются потребно-
стями науки и производства).
2. Вид или тип концептуальной геолого-газодинамической
модели (ГДМ), связанный с типом строения залежи (А. Н. Кир-
санов, 1986 г.). Известно три типа моделей, хотя на практике
обычно используется только два. В модели I предполагается,
что весь объем залежи газодинамически представляет одно це-
лое, т. е. залежь массивного типа. Модель II обычно состоит из
набора пластов или пачек, газодинамически разобщенных меж-
ду собой, причем для каждого из этих элементов справедлива
модель I. Таким образом, в модели II реализуется тип залежи
пластового характера. В модели III (А. Б. Берман, И. П. Жаб-
рев, В. М. Рыжик и др., 1983 г.) проницаемые блоки (эксплуа-
тационные горизонты) разделены перемычками из слабопрони-
цаемых пород с начальным градиентом давления. Эта модель
отражает черты пластово-массивного типа строения сеноманских
залежей Тюменского Севера [19, 32].
298
.3. Режим разработки залежи (газовый йли упруговодонапор-
ный).
4.	Стадия изученности залежи (подсчет запасов, проект
опытно-промышленной эксплуатации, коррективы и проект раз-
работки).
5.	Промыслово-геологическая модель залежи — ее форма
(внешняя геометрия), структура и свойства элементов (внут-
ренняя геометрия).
6.	Определение иерархического уровня ГДМ (уровень моде-
ли должен соответствовать уровню строения залежи).
7.	Определение размерности модели. Существует только че-
тыре вида моделей — нульмерные, одномерные, двумерные и
трехмерные. К первому виду относятся наборы средних значе-
ний основных параметров — модель средней скважины, ко вто-
рому— слоистые и профильные модели. Последние имеют рас-
пределенные значения параметров по ординате (толщине разре-
за). К третьему виду относятся регулярные сетки физических
полей параметров, характеризующие их пространственное раз-
мещение на плоскости. Трехмерные модели — это системы плос-
ких, двумерных моделей с сопряжением сеточных областей по
ординате, именно они отражают блочную модель-схему строе-
ния сеноманских залежей.
8.	Количество и качество промыслово-геологической и тех-
нологической информации (стандартизация, класс точности,
характер распределения во времени и пространстве и т.д.).
. 9. Стоимость получения информации, материальные и энер-
гетические затраты на создание модели.
10. Наличие современной вычислительной техники, на базе
которой функционируют банки данных, автоматизированные
системы моделирования, АСУ ТП РМ.
11. Затраты на расчеты, их стоимость и экономическая эф-
фективность моделирования процесса разработки.
Таким образом, авторы данной работы по существу предла-
гают перечень конкретных целевых заданий (критериев выбо-
ра), выполнение которых должно обеспечить эффективность
работ по созданию ГДМ.
7. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ
ГЕОЛОГИЧЕСКОЙ НЕОДНОРОДНОСТИ
ПРОДУКТИВНЫХ ПЛАСТОВ
В предыдущих разделах было показано, что пласт — коллек-
тор залежей газа севера Тюменской области представляет со-
бой в значительной степени набор проницаемых и непроницае-
мых про'слоев, линз, хаотично распределенных в объеме. Для
расчета обводнения таких месторождений необходимо создать
299
геолого-математические модели, которые позволят отразить ука-
занные особенности их строения, т.е. следует найти характери-
стики неоднородности, позволяющие систематизировать хаотич-
ный характер распределения в объеме зон различной прони-
цаемости.
Анализ геологического строения месторождения мы должны
провести по данным купольной части (там, где есть скважины)
и каким-то образом распространить эту информацию на перифе-
рийные участки. Данные анализа не позволяют продлевать на
крыльевые зоны пласта глин и проницаемых пород, отмечаемые
в скважинах.
Для оценки геологической неоднородности периферийных
зон в этом случае необходимо пользоваться некоторыми устой-
чивыми параметрами, которые можно распространить на участ-
ки, где отсутствует прямая информация. К такого рода пара-
метрам можно отнести статистические характеристики, напри-
мер, средние значения коэффициентов песчанистости, проницае-
мости, пористости и т. п. При отсутствии информации об их
величинах на периферийных участках правомерно предполо-
жить, что средние значения указанных параметров d этих зо-
нах будут теми же, что и в зоне расположения скважины.
Геолого-математическая модель месторождения только в том
случае будет соответствовать реальной неоднородной залежи,
когда она сможет отразить в себе характерные особенности
геологической неоднородности моделируемого объекта. Харак-
терная особенность геологической неоднородности сеноманских
продуктивных отложений севера Тюменской области — в боль-
шей степени хаотичное замещение в разрезе проницаемых и не-
проницаемых прослоев, практически бессистемное распределе-
ние линз и пластов глин по объему залежи.
С учетом изложенного представляется целесообразным про-
водить изучение геологической неоднородности указанных объ-
ектов методами теории вероятностей и математической стати-
стики. Предлагается рассматривать значение проницаемости
в любой точке залежи (независимо от того, по каким данным
она получена — керн, геофизические исследования, средняя про-
ницаемость в скважинах) как случайную величину, вероятност-
но распределенную в объеме залежи. При этом геолого-матема-
тические модели следует строить таким образом, чтобы вероят-
ностный характер неоднородности отразился в характере рас-
пределения пластовой воды по объему.
В исследовании неоднородности пластов существуют два
направления. Одно из них ставит своей целью изучение неод-
нородности в общем плане для проведения геологических сопо-
ставлений, определения характера распространения параметров,
средних значений коэффициентов песчанистости, пористости, га-
зонасыщенности и т.п. [14, 15, 18, 48]. Другое направление
300
более узкое и ограничивается кругом вопросов, рассматриваю-
щих влияние неоднородности на разработку нефтяных и газо-
вых месторождений и, в частности, на оценки обводнения [15,
21, 22]. Остановимся на неоднородности пласта-коллектора при-
менительна к расчетам систем разработки.
Для гидродинамических расчетов наиболее важно установить
закон изменения проницаемости по объему. При этом возмож-
ны два подхода в оценке неоднородности пластов. Первый со-
стоит в том, что по имеющейся информации о распределении
параметра с учетом критериев подбирается аналитическая функ-
ция. В дальнейшем предполагается, что проницаемость рас-
пределена в объеме залежи согласно этой функции. Второй под-
ход заключается в построении эмпирического распределения
параметра, последующего применения этого фактического рас-
цределения в гидродинамических расчетах без выражения его
в аналитической форме. Для дальнейшего изложения введем
термин эквивалентная геолого-статистическая модель (ЭГСМ),
под которой будем понимать модель пласта с таким законом
(плотностью) распределения проницаемости, при котором рас-
четные характеристики обводнения максимально соответствуют
фактическим.
Нефтяные и газовые пласты имеют настолько сложное геоло-
гическое строение, что любая модель, в том числе и геолого-
статистическая, является лишь одной из приближенных схем
реального распределения параметра в объеме залежи. Следо-
вательно, и оценки обводнения, полученные на основе этих мо-
делей, будут в той или иной мере отличны от фактических.
В этой связи представляется целесообразным подобрать такие
геолого-статистические модели, чтобы они по степени неоднород-
ности (плотности распределения параметра) перекрывали ин-
тервал, в котором может «находиться» эквивалентная геолого-
статистическая модель. Расчетные показатели, полученные с
учетом таких моделей, будут перекрывать («брать в вилку»)
характеристики обводнения для ЭГСМ (количество внедренной,
пластовой воды, распределение водонасыщенности в объеме за-
лежи, периоды безводной эксплуатации скважин и т.п.).	4
Рассмотрим подробно методику построения трех геолого-ста-
тистических моделей сеноманских продуктивных отлйжений се-
вера Тюменской области (на примере месторождения' Мед-
вежье).
1.	Геолого-статистическая модель по данным исследования
кернов (I тип ГСМ).
2.	Геолого-статистическая модель, построенная на основе
коэффициентов проницаемости, которые оценивались из гео-
физических характеристик разрезов скважин (II тип ГСМ).
3.	Геолого-статистическая модель с учетом средних в Скважи-
нах коэффициентов проницаемости (III тип ГСМ).
301
7.1. ПОСТРОЕНИЕ ГЕОЛОГО-СТАТИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
ПО ДАННЫМ ИССЛЕДОВАНИЯ КЕРНОВ
Геолого-статистическая модель по данным исследования кер-
нов заведомо менее однородна, чем ЭГСМ. Она получена в
предположении о предельной анизотропии пласта. Принимается
допущение о том, что интервалы, из которых отбирался керн,
разделены между собой непроницаемыми пропластками нулевой
толщины, простирающимися по всему месторождению. Нетруд-
но видеть, что при этом спектр распределения проницаемости
будет более широким, чем в ЭГСМ, так как в моделируемом
объекте отсутствуют непроницаемые прослои вдоль всего место-
рождения. Это приводит к капиллярному обмену между прони-
цаемыми интервалами в случае избирательного продвижения по
ним пластовой воды.
Для количественных оценок неоднородности данные по заме-
рам проницаемости подвергаются статистической обработке.
В работе [3] показано, что распределение проницаемости по
кернам для песчаников в большинстве случаев хорошо согласу-
ется с теоретическим законом, предложенным М. М.< Саттаро-
вым. С учетом изложенного была проведена статистическая об-
работка значений коэффициентов проницаемости 205 кернов,
отобранных из 19 разведочных скважин Медвежьего месторож-
дения. Скважины расположены сравнительно равномерно по
площади. В табЛ. 7.1 приведена проверка согласованности эм-
пирического распределения проницаемости по данным кернов
с распределением М. М. Саттарова.
. В математической статистике рассматриваются несколько
критериев согласия эмпирического распределения с теоретиче-
ским. Остановимся на одном — критерии согласия Колмогорова.
Аналитически критерий согласия Колмогорова выражается
условием
1 — А(%0) = Р {! = £)]/« >Х0},	(7.1)
где й(Х0) = 2 (—1)техр ((—2т2Хо2) —функция Колмогорова,
т=—со
значения которой табулированы; п — количество наблюдений
случайной величины (количество определений проницаемости);
D=\Fn(k)—F(k)\—максимальное абсолютное значение разно-
сти между эмпирическим и теоретическим распределениями;
Р — вероятность; %0 — заданное число.
Условие (7.1) означает, что вероятность того, что число
Х = ДУп будет не меньше заданного числа Хо, при п—>оо равна
разности 1—fe(Xo) и не зависит от вида функций Fn(k), F(k).
Если разность 1—й(Хо) мала (не больше 0,05), то осуществи-
302
Таблица 7.1. Проверка согласованности эмпирического распределения
проницаемости по кернам с теоретическим распределением
М. М. Саттарова для месторождения Медвежье
Группа	Класс про* ницаемости, 10-12 м-	Число опре- делений про- ницаемости	Эмпирическое распределение проницаемости	Теоретическое распределение проницаемости	Разность
1	0,1	77	0,3756	0,338	0,038
2	0,2	,7	0,4820	0,396	0,087
3	0,3	9	0,5268	6,491	0,036
4	0,4	14	0,5951	0,574	0,021
5	0,5	И	0,6487	0,644	0,005
6	0 6	10	0,6975	0,765	—0,007
7	0,7	6	0,7268	0,755	—0,028 
8	0,8	и	0,7805	0,799	—0,018
9	0,9	9	0,8243	0,835	—0,011
10	1	6	0,8537	0,864	—0,010
11	1,1	6	0,8829	0,888	—0,005
12	1,2	9	0,9268	0,910	0,017
13	1,3	4	0,9468	0,927	0,019
14	1,4	3	0,9609	0,941	0,020
15	1,5	—	0,9609	0,951	0,010
16	1,6	—	0,9609	0,960	0,001
17	1,7	1	0,9658	0,968	—0,002
18	1,8	2	0,9757	0,974	0,002
19	1,9	3	0,9902	0,979	0,011
20	2	2	1	0,982	0,018
Примечание. Число определений проницаемости 205.
лось маловероятное событие и расхождение между Fn(k) и F(k)
нужно считать существенным.
В нашем случае Хо = 0,087^205 = 1,246. По таблице в спра-
вочной литературе находим й(Хо) =0,0919. Тогда разница 1 —
/г(А,о) =0,9181, т. е. расхождение между эмпирическим и теоре-
тическим распределениями несущественно. Таким образом, мож-
но считать, что распределение проницаемости по кернам для
сеноманских продуктивных, отложений севера Тюменской об-
ласти допускает аппроксимацию его теоретическим законом
М. М. Саттарова.
На рис. 7.1 приведена диаграмма квантилей для полученного
распределения проницаемости согласно функции М. М. Сатта-
рова.
Интегральная функция распределения проницаемости по за-
кону М. М. Саттароза имеет вид [5]
k	______
р	/ _ / k 4- а \	2	/ ь _l д \ Г k -4- а
F(^)= \ f(k)dk = eri ( у ——	^ехр(-------±-_) у ,
—а
(7.2)
303
Рис. 7.1. Диаграмма квантилей для распределения проницаемости по урав-
нению М. М. Саттарова
Рис. 7.2. Схема расположения скважин УКПГ-1 — УКПГ-4 месторождения
Медвежье.
/—4 —зоны расположения добывающих скважин; В — ширина условной зоны дрени-
рования УКПГ; I —I — сечение, по которому проводилось построение эпюр равных зна-
чений водонасыщенности для УКПГ-2
где f(k)—плотность распределения проницаемости; k — прони-
2
цаемость; a, k0 — параметры распределения; erf г=—-X
~[/л
X	,
X S е_М/ — интеграл вероятности,
о
Отсутствие литологических экранов вдоль всей залежи, рас-
члененность на пачки и т.п. позволяют допустить однотипность
закона распределения проницаемости в каждом произвольно
выбранном интервале. Под интервалом понимается объем зале-
жи, ограниченный поверхностями, проведенными согласно (па-
раллельно) пласту известняка в туронских отложениях — «ту-
ронскому реперу». Предлагаемая нами геологическая модель
месторождения учитывает двойную неоднородность по прони-
цаемости, а именно:
1) учет изменения средних значений проницаемости интерва-
лов при помощи геолого-статистического разреза (ГСР);
2) учет статистического характера неоднородности в преде-
лах каждого интервала на основе функции распределения про-
ницаемости в нем.
Для условной зоны дренирования УКПГ (рис. 7.2) построе-
ние ГСМ проводилось следующим образом.
1.	Залежь разбивалась поверхностями параллельно напла-
стованию на двухметровые интервалы (слои) до кровли ГВК.
2.	Определялся коэффициент проницаемости по каждой
скважине в пределах каждого слоя по геофизическим характе-
ристикам.
304
3.	Определялось среднее по скважинам значение проницае-
мости в каждом двухметровом слое fecP. Изменение kcp по вер-
тикали (ГСР) для УКПГ-2 Медвежьего месторождения приве-
дено на рис. 7.3.
;4. С учетом изменения kcp по разрезу (ГСР) зона каждой
УКПГ разбивалась согласно напластованию на 10—15 интерва-
лов от кровли до ГВК. Среднее значение проницаемости для
- 1 п
каждого из них £ср определялось по уравнению kcp =—Sfecp.
n 1
5. Находились at, kOt. При этом использовалась связь пара-
метров распределения а/, kOt с математическим ожиданием kcp
для функции М. М. Саттарова [21].
k — — k 
кс\> — 2 °г
2 Ui .
(7.3)
где £(я,/£о>)—некоторая функция, значения которой табули-
рованы.
При определении щ, kQi предполагалось, что отношение
a/k0 для всего разреза соответствует отношению ai/koi для каж-
дого интервала. Это допущение несущественно, так как даже
при ошибке в определении ai/kot на 100% значение функции
а следовательно и й0, (см. формулу (7.3)) изменится
Рис. 7.3. Распределение параметров
по разрезу скважин УКПГ-2 месторож-
дения Медвежье.
а~*ср=*ср<Л):	б-Кпес-КпесСМ; пунк-
тир — выделенные интервалы
20—1286
305
меньше, чем на 6%. Коэффициент а играет второстепенную роль
в оценке неоднородности и для расчетов внедрения воды не
очень существенен. На стадии проектирования даже предлага-
ется а приравнивать к нулю. Оценка параметров распределения
для каждого интервала УКПГ-2 приведена в табл. 7.2.
6. Каждый интервал моделируется набором 10—12 вероят-
ностных слоев (трубок тока) различной проницаемости, толщи-
на каждого из которых определяется по следующей формуле:
= S Яг[Г(У-Г(У,	(7.4)
>=1
где И, — толщина i-ro вероятностного слоя, проницаемость в ко-
п
тором изменяется от k\ до й2;	— толщина коллектора рас-
;=1 -
сматриваемого интервала, равная произведению толщины ин-
тервала на среднюю величину его коэффициента песчанистости
(см. рис. 7.3); F(&2), F (k\)—значения функции (7.2) соответ-
ственно для k2 и k\-, п — количество вероятностных слоев в ин-
тервале.
В табл. 7.3 приведена геолого-статистическая модель для
второго интервала по данным кернов (УКПГ-2).
Таблица 7.2. Определение параметров распределения интервалов УКПГ-2
согласно функции М. М. Саттарова (геолого-статистическая модель
по данным исследования кернов)
Номер интер- вала	Расстояние от кровли» м	^общ, м	^песч	"пФ- м	Средняя про- ницаемость,- 1Q-12 м2	Параметры распреде- ления*	
						kQ, 10-12 м2	а,, 10-12 м2
1	0-2	2	0,68	1,36	400	0,305	0,141
2	2—5	3	0,62	1,87	540	0,412	0,191
3	5—7,5	2,5	0,65	1 ,63	520	0,397	0,184
4	7,5—10,5	3	0,50	1,50	590	0,451	0,209
5	10,5—16	5,5	0,58	3,19	490	0,374	0,173
6	16—19	3	0,47	1,41	550	0,420	0,194
7	19—22	3	0,52	1,56	500	0,382	0,177
8	22—30	8	0,57	4,56	550	0,420	0,194
9	30—36	6	0,50	3	490	0,374	0,173
10	36—41,5	5,5	0,55	3,03	460	0,351	0,163
11	41,5—47	5,5	0,65	3,58	410	0,313	0,145
12	47—52	5	0,60	3	400	0,305	0,141
13	52—55,5	3,5	0,65	2,28	450	0,343	0,159
14	55,5—58,5	3	0,71	2,13	620	0,473	0,219
15	58,5—61	2,5	0,87	2,18	500	0,382	0,177
• Здесь а/*о=О,463; £(а/А0) =0,874.
306
Таблица 7.3. Схематизация второго интервала УКПГ-2 Медвежьего
месторождения геолого-статистической моделью по данным кернов
Проницаемость вероятностного слоя, 10-12 м2	Среднее значение проницаемости, 10-12 м2	я, 1=1	Н-, м
. 0	0	0,22	0,411
0—0,2	0,1	0 20	0,374
0,2—0,4	0,3	0,18	0,337
0,4—0,6	0,5	0,12	0,224
0,6—0,8	0,7	0,09	0,168
0,8—1	0,9	0,07	0,131
1—1.2	1,1	0,05	0,094
1,2—1,4	1,3	0,03	0,056
1,4—1,6	1,5	0,017	0,032
1,6—1,8	1,7	0,013	0,024
1,8—2	1,9	0,010	0,019
Примечание. Толщина интервала — 3 м, .Кпесч=0,62, эффективная толщина
п
интервала J ^=0,187 м.
1
Таким образом, на основе анализа геологической неоднород-
ности сеноманских продуктивных отложений севера Тюменской
области по данным кернов, проведенного нами методами мате-
матической статистики и теории вероятностей, построена сле-
дующая геолого-статистическая модель.
Залежь (зона УКПГ) моделируется 10-ю—15-ю интервала-
ми от кровли до ГВК, проведенными параллельно напластова-
нию и простирающимися от центра структуры к периферии.
Каждый из них характеризуется средней проницаемостью (ма-
тематическим ожиданием) по данным ГСР.
В пределах интервалов выделяются однородные слои различ-
ной проницаемости (согласно спектру по данным кернов), тол-
щина каждого из которых оценивается из функции М. М. Сат-
тарова с параметрами распределения данного интервала.
7.2.	ПОСТРОЕНИЕ ГЕОЛОГО-СТАТИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК
РАЗРЕЗОВ СКВАЖИН
В предыдущем разделе рассмотрена методика построения
ГСМ по данным кернов и показано, что она менее однородна,
чем ЭГСМ. Здесь остановимся на втором типе геолого-статибти-
ческих схем, который получим с использованием данных гео-
20*
307
Пополнение запасов категорий А + В в основном осущест-
вляется за счет запасов категории С15 а последние воспроиз-
водятся за счет запасов и ресурсов категорий С2 и С3.
И, наконец, подготовка ресурсов категории С3 базируется на
прогнозных ресурсах. Необходимо обеспечивать движение за-
пасов и ресурсов из одной категории в другую и планировать
соответствующие объемы работ, создающие наиболее благо-
приятные условия развития нефтегазодобывающей отрасли.
Один из подходов к решению этой задачи состоит в учете
плотности сетки скважин, требуемой для разведки запасов
различных категорий.
Очевидно, что планирование лишь результирующего пока-
зателя— прироста запасов в валовом выражении — недостаточ-
но для обеспечения сбалансированного соотношения между
запасами и ресурсами всех категорий. При этом может не
обеспечиваться необходимый задел для прироста запасов
промышленных категорий на начало следующего планового
периода, когда успешное выполнение плана прироста запасов
категории С3 достигается за счет форсированного перевода
запасов и ресурсов из категорий С2 и С3 без надлежащего
пополнения фонда структур и открытых месторождений.
Имеющиеся методики планирования и прогнозирования ГРР
могут быть эффективно использованы лишь для получения
данных о некотором усредненном значении эффективности за
достаточно продолжительный период (10—15 лет). Они описы-
вают общую тенденцию (тренд) изменения показателя эффек-
тивности, которая определяется множеством факторов, в
частности, обеспеченностью запасами более низких категорий, в
первую очередь запасами категории С2, и имеющимся фондом
структур. Важна при этом также степень динамичности запасов
категории С2, под которой в работе [35] понимается возмож-
ный темп их перевода в запасы категории С2. В этой работе
предложена зависимость эффективности глубокого бурения от
удельной обеспеченности I м проходки динамичными запасами
категории С2 вскрытых залежей: а; = Лн;[1—ехр( —д0/Лм;)], где
а,—эффективность глубокого бурения в z-м году; щ—запасы
категории С2, приходящиеся на 1 м глубокого бурения, w,=
— Qcilht (Qc i—динамичные запасы категории С2 на начало
z-го года, /г/—планируемый объем глубокого бурения); А,
а0— параметры, определяемые по ретроспективным данным.
Эта модель описывает достаточно регулярный процесс
перевода запасов категории С2 в запасы категории С2 на
уже открытых месторождениях. Что касается прироста за-
пасов категории С2 на вновь открываемых месторождениях,
то он трудно предсказуем и к тому же по объему в среднем
за год не превышает 5—7% общего прироста запасов катего-
рии Сг
81
6-639
разрезов скважин УКПГ-2, может быть описано функцией Мак-
свелла. Аналогичные построения сделаны для УКПГ-3, -1.
Интегральная функция Максвелла имеет вид [3, 21]
k
F1(k)= ( fi(£)dfc = erf(-^±-^-------e-[(k+a)/k^ k±a (7 5)
J	\ J ул	kr
—a
где fi (k)—плотность распределения проницаемости; k — про-
ницаемость; й|, а — параметры распределения.
Геолого-статистическая модель по данным геофизики строи-
лась аналогично первой. Весь разрез от кровли до ГВК разби-
вался (с учетом ГСР) на 10—15 интервалов, каждый из кото-
рых характеризовалоя некоторой средней проницаемостью kcp
(математическим ожиданием). Далее предполагалось, что в пре-
делах интервалов распределение параметра подчиняется закону
Максвелла с коэффициентами щ, ku. Величины последних опре-
делялись из уравнения, связывающего параметры распределе-
ния at, ki с математическим ожиданием kcp для функции Макс-
велла [3, 21].
2	(76)
1/я V «if )
где Ф (aifkii) — некоторая функция, величина которой табулиро-
вана в специальной справочной литературе.
При определении a,, kn предполагалось, что отношение
aifkii постоянно и равно ajk\ для всего разреза (рис. 7.4). Это
допущение несущественно, так как значение функции Fi(a/ki)
показывает долю (объем) пласта, не участвующего в фильтра- .
ции. Например, для распределения
Fi (a/ki) =0,03 (3%). Коэффициент
Рис. 7.4. Диаграмма квантилей для рас-
пределения по уравнению Максвелла
309
роль в оценке неоднородности и для расчетов внедрения воды
не очень существен. На стадии проектирования предлагается
даже а приравнивать к нулю [3]. В табл. 7.5 приведены оценки
параметров распределения каждого интервала УКПГ-2 соглас-
но функции Максвелла.
Затем каждый интервал моделировался набором пяти-шести
вероятностных слоев различной проницаемости (согласно спект-
ру распределения по данным геофизики). Толщину слоев полу-
чали по формуле
2 HAFM-F^k^	(7.7)
i=\
где Fi(k2), Fi(ki) —значения функции (7.5) при k2 и kf, осталь-
ные обозначения аналогичны формуле (7.4).
В табл., 7.6 приведена схематизация второго интервала
УКПГ-2 геолого-статистической моделью по данным геофизики.
Таким образом, на основе статистической обработки коэффи-
циентов проницаемости, полученных из геофизических характе-
ристик разрезов скважин, построена следующая гедлого-стати-
стическая модель.
Участок залежи (зона УКПГ) моделируется набором 10—15
интервалов от кровли до ГВК, проведенных параллельно на-
Таблица 7.5. Оценка параметров распределения интервалов УКПГ-2
согласно функции Максвелла (геолого-статистичеекая модель
по данным геофизики)
Номер интер- вала	Расстояние от кровли, м	^общ’ м	^пеСч	"эф' м	Средняя проницае- мость, 10~12, м2	Параметры распреде- ления*	
						10~12, м2	Др 10-12, м2
1	0—2	2	0,68	1,35	400	0,477	0,147
2	2—5	3	0,62	1,87	540	0,645	0,199
3	5—7,5	2,5	0,65	1,63	520	0,621	0,191
4	7,5—10,5	3	0,50	1,50	590	0,704	0,217
5	10,5—16	5,5	0,58	3,19	490	0.585	0,180
6	16—19	3	0,47	1,41	550	0,657	0,242
7	19—22	3	0,52	1,56	500	0,597	0,184
8	22—30	8	0,57	4,56	550	0,657	0,202
9	30—36	6	0,50	3	490	0,585	0,180
10	36—41,5	5,5	0,55	3,03	460	0,549	0,169
11	41,5—47	5,5	0,65	3,58	410	0,489	0,151
12	47—52	5	0,60	3	400	0,477	0,147
13	52—55,5	3,5	0,65	2,28	450	0,537	0,165
14	55,5—58,5	3	0,71	2,13	620	0,740	0,228
15	58,5—61	2,5	0,87	2,18	500	0,597	0,181
* Здесь a/*i=0,308;	=0,743.
310
Таблица 7.6. Схематизация второго интервала УКПГ-2
геолого-статистической моделью по данным геофизических характеристик
разрезов скважин
Проницаемость вероятностного слоя, 10-’2, м2	Среднее значение, 10-12, м2	п S t = l	//р м
0	0	0,08	0,056
0—0,2	0,1	0,13	0,243
0,2—0,4	0,3	0,22	0,411
0,4—0,6	0,5	0,24	0,449
0,6—0,8	0,7	0,18	0.337
0,8—1	0,9	0,12	0,224
1 — 1,2	1,1	0,058	0,109
1,2—1,4	1,3	0,022	0,041
Примечание. Толщина интервала — 3 м; Кпесч=0,62; эффективная толщина
интервала — 1,87 м.
пластованию и простирающихся от центра структуры к перифе-
рии. Каждый из них характеризуется средним значением прони-
цаемости (математическим ожиданием) по данным ГСР.
В пределах интервалов выделяются однородные слои различ-
ной проницаемости (согласно спектру по геофизике), толщина
которых (слоев) оценивается по функции Максвелла с парамет-
рами распределения интервала.
7.3.	ПОСТРОЕНИЕ ГЕОЛОГО-СТАТИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
С УЧЕТОМ СРЕДНИХ ПО СКВАЖИНАМ КОЭФФИЦИЕНТОВ
ПРОНИЦАЕМОСТИ
Первые две модели получены в предположении о наличии
непроницаемых прослоев нулевой толщины вдоль всего место-
рождения. В ГСМ по данным кернов они разделяют зоны, из
которых отбирается керн, во второй — двухметровые слои, в
пределах которых оценивается среднее значение параметра. По-
видимому, избирательный характер продвижения пластовой во-
ды в залежь должен определяться более узким спектром рас-
пределения проницаемости, который можно получить на основе
исследования значений параметра, усредненных по объемам, со-
измеримым с размерами фильтрационных потоков.
В предыдущих разделах показано, что толщины непроницае-
мых прослоев колеблются от нескольких сантиметров до не-
скольких метров. При этом протяженность их изменяется от де-
сятков метров до 1000—1500 м. В такой ситуации указать кон-
кретно размеры зон, в пределах которых следует усреднять про-
ницаемость (чтобы полученный спектр соответствовал спектру
311
Рис. 29. Зависимость псевдо критического давления (а) и псевдокритической темпе-
ратуры (б) от плотности углеводородных газов по воздуху.
* — углеводородный газ; 2 — газоконденсат
На основании этих выражений и приведенного выше определения
объемного коэффициента пластового газа следует: v = Vr п/Уг ст =
= Zp Т /р Т .
'ст п п ст
Отношение Рст/7" для стандартных условий (ГОСТ 2939 — 63)
равно 0,1033/293 = 0?000352.
Конечное выражение для определения объемного коэффициента
имеет вид: v = 0,000352 ZTJp^.
Как видно из этого уравнения, объемный коэффициент пластового
газа рассчитывается по существу на основании тех же исходных данных,
которые необходимы и для определения коэффициента сжимаемости.
Конденсаты по физико-химическому составу занимают некоторое
промежуточное положение между нефтью и газом и в большинстве слу-
чаев состоят из бензино-керосиновых фракций с примесью некоторого
количества масел и более ТУ. Они содержат значительно большее коли-
чество УВ от этана до октана, чем нефти или сухие газы, и почти не со-
держат метана и ТУ, весьма характерных соответственно для сухих газов
и нефтей. Кроме того, если в нефтях содержание растворенного газа
обычно колеблется от нуля до 500 м3/м3 и они характеризуются плот-
ностью в дегазированном состоянии в основном не менее 800 кг/м , то
конденсатные жидкости обычно характеризуются газовыми факторами
порядка 1000—18000м3/м3 и плотностью в дегазированном состоянии
примерно от 600 до 800 кг/м3. Однако четких границ в этом отношении
нет, поскольку свойства многокомпонентных систем весьма разнообраз-
ны и зависят от соотношений, входящих в эту систему компонентов,
давлений и температур.
Температуры выкипания основных компонентов конденсатной
системы изменяются от 30 — 40 до 150 — 200 °C.
Конденсатные жидкости в пластовых условиях при давлениях более
25 — 30 МПа и температурах более 90 °C, как правило, находятся в одно-
фазном (газовом) состоянии. При меньших значениях этих параметров
в пластовых условиях могут быть две фазы. В последнем случае газовая
фаза, состоящая из легких компонентов системы, образует газовую
шапку, а жидкая фаза, содержащая наиболее тяжелые УВ, представляет
собой нефтяную конденсатную оторочку.
114
Таблица 7.7. Эмпирическое распределение средних в скважинах
коэффициентов проницаемости для УКПГ-2, -3, -1
Группа	Класс проницае- мости, 10-12	Среднее значе- ние, 10“’2 м2	Число опреде- лений. прони- цаемостей	Эмпирическое распределение проницаемости
1	0,2—0,32	0,26	3	0,047
2	0,32—0,44	0,38	22	0,397
3	0,44—0,56	0,50	21	0,730
4	0,56—0,68	0,62	13	0,978
5	0,68—0,80	0,74	4	1
Таблица 7.8. Схематизация второго интервала УКПГ-2 ГСМ
с учетом средних проницаемостей в скважинах
Проницаемость вероятностного слоя, 1О~12 м2	Среднее значение, 10-12 м2	п S Hi j=i	Нг> и
0,2—0,3	0,25	0,04	0,075
0,3—0,4	0,35	0,22	0,411
0,4—0,5	0,45	0,34	0,636
0,5—0,6	0,55	0,23	0,430
0,6—0,7	0,65	0,14	0,262
0,7—0,8	0,75	0,03	0,003
Примечание. Толщина интервала—3 м; ^гьесч=0»62; эффективная толщина
интервала — 1,87 м.
коэффициентов проницаемости построена следующая геолого-
статистическая модель:
участок залежи (зона УКПГ) моделируется набором 10—15
интервалов, проведенных параллельно напластованию и прости-
рающихся от центра залежи к периферии;
каждый интервал моделируется штабелем вероятностных
слоев различной проницаемости, толщины которых оцениваются
исходя из эмпирической плотности распределения параметра.
Рис. 7.5. Кривые пдотности распреде-
ления проницаемости для второго ин-
тервала УКПГ-2 месторождения Мед-
вежье.
Тип ГСМ: 1 — первый; 2 — второй; 3 — тре-
тий
f(.k)
313
Необходимо отметить, что разбиение залежи на 10—15 ин-
тервалов обусловлено здесь не ее геологической неоднородно-
стью (ГСР), а методической постановкой задачи. Это сделано
для облегчения расчетов и сопоставимости результатов, получен-
ных для разных моделей.
7.4.	ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЕРТИКАЛЬНОЙ ЭФФЕКТИВНОЙ
ПРОНИЦАЕМОСТИ ПЛАСТА — КОЛЛЕКТОРА
Для водоплавающих залежей, к каким относятся Медвежье,
Уренгойское, Вынгапурское, Ямбургское месторождения, харак-
тер обводнения зависит от продвижения пластовой воды как по
напластованию, так и в направлении перпендикулярном напла-
стованию. Основной характеристикой коллектора, определяю-
щей интенсивность продвижения пластовой воды в том или
пром из указанных направлений служит проницаемость вдоль
линии тока флюида. При этом, если в направлении, параллель-
ном напластованию, оценить среднее значение проницаемости
не представляет сложности по данным исследования скважин,
то определение проницаемости в направлении перпендикуляр-
ном напластованию — задача достаточно трудная.
Вместе с тем, согласно экспертным оценкам, доля пласто-
вой воды, попадающей в залежь перпендикулярно напластова-
нию, для данных залежей составляет существенную величину
относительно общего ее объема, поскольку площадь фильтрации
здесь в 150—250 раз выше, чем площадь фильтрации для крае-
вой воды.
Рассмотрим аналитический метод оценки вертикальной эф-
фективной проницаемости коллектора для месторождений пла-
стово-массивного типа и определение среднего значения ее для
сеномане,ких продуктивных отложений севера Тюменской обла-
сти. Расчеты выполнены на примере Медвежьего месторожде-
ния. Указанные продуктивные отложения, как отмечалось,
в первом приближении можно представить набором пропласт-
ков, прослоев, линз, глин различной формы, размеров и протя-
женности, хаотично распределенных в монолите пористого пес-
чаника.
Под вертикальной эффективной проницаемостью реального
коллектора в данном случае будем принимать проницаемость
такого однородного коллектора (модели), значение параметра
которого в направлении перпендикулярном напластованию рав-
но проницаемости объекта в том же направлении. Следует
заметить, что под однородностью модели здесь понимается ра-
венство проницаемости в одном и том же направлении (напри-
мер, параллельно напластованию или перпендикулярно наплаг
стованию) в любом ее участке, а не изотропность среды.
314
Рис. 7.6. Схема к определению эффективной вертикальной проницаемости
месторождения Медвежье.
а — замена объекта моделью; б —фильтрация пластовой воды в модели; 1 —глина;
2 — песчаник
На рис. 7.6 показана последовательность замены объекта мо-
делью. В объекте линзы глин различной протяженности, толщи-
ны и формы расположены произвольно в объеме. В модели лин-
зы правильной формы одного и того же размера расположены
упорядоченно. Необходимо отметить, что с точки зрейия реше-
ния задач геологического характера предлагаемая модель не-
адекватна объекту. Однако для определения вертикальной эф-
фективной проницаемости коллектора и последующей оценки
общего объема пластовой воды, внедрившейся в залежь в на-
правлении перпендикулярном напластованию, такой переход от
модели к объекту, по нашему мнению, допустим.
На рис. 7.6 пунктиром показан путь продвижения элемен-
тарного объема подошвенной воды: в объекте для конкретного
участка пласта; в модели для некоторого фиктивного варианта.
Последний найден как средний по вертикали и горизонтали
в пределах всей водоносной области, охваченной дренирова-
нием. При этом толщина и протяженность глинистых линз,
а также толщина проницаемых прослоев в модели равны сред-
ним значениям соответствующих величин по данным анализа
их в объекте.
ЛЗопоставление разрезов скважин на Медвежьем месторожде-
нии свидетельствует о том, что глинистые линзы значительно
лучше коррелируются по простиранию месторождения — с севе-
ра на юг. По-видимому, это связано с условиями формирования
залежи (палеорека). Отдельные глинистые прослои по прости-
ранию структуры прослеживаются иногда на 200—300 м и бо-
лее. Вместе с тем, вкрест простирания разрезы плохо коррели-
315
руются даже в кустовых скважинах, расположенных на расстоя-
нии 50—70 м. Скорее всего линзы имеют в основном форму,
близкую к эллипсу, а не окружности, большая ось которого
ориентирована вдоль структуры. При продвижении подошвен-
ной воды, она будет огибать линзы глин вдоль максимального
градиента давления — минимального расстояния, т. е. вокруг
малой оси эллипса.
С учетом изложенного, задача определения вертикальной эф-
фективной проницаемости коллектора для продуктивных отло-
жений севера Тюменской области из объемной может быть све-
дена к плоской. Запишем уравнение фильтрации при движении
пластовой воды из точки А в точку В (см. рис. 7.6).
Q^HnB^-^^-.	(7.9)
Ив ъ
С другой стороны, Qi можно определить из следующего со-
отношения:
Qi = (₽г + Яп)В.	(7ДО)
р.в Н	»
[Здесь Нп — средняя толщина песчаных пропластков; В —
ширина площади фильтрации; L, kcp— соответственно длина
пути и проницаемость вдоль линии тока; 7?г— малая полуось
эллипса (протяженность) глинистой линзы; Н — расстояние
между точками А и В по вертикали; у,в — вязкость воды; йэкв—
вертикальная эффективная проницаемость коллектора;
I n , .
Р = — 2 Ьн_.
N 1 Rri
Loi — длина пути элементарного объема пластовой воды при
огибании i-й линзы; N — число сочетаний по анализу фактиче-
ских разрезов скважин.
Допустим, пластовая вода на своем пути обогнута п линз
глин. Тогда L и Н можно определить по формулам
£ = п(р/?г + Яг + Я),	(7.11)
Я = П(ЯР+ЯП),	(7.12)
где Нг — средняя толщина глинистых линз.
Решая совместно уравнения (7.9) — (7.12), после несложных
преобразований получим:
ЯЛр(»г+Яп)	'
(₽Rr + //r + f/n)(₽Rr + Hn) •	(	'
Значение kcp оценивалось как среднее для блочно-однород-
ного пласта, из подсчета запасов по данным определения про-
316
ницаемости в керне по напластованию и перпендикулярно на-
пластованию. Согласно расчетам, средняя величина отношения
горизонтальной проницаемости и вертикальной для кернов со-
ставляет 5,95.
Определение На, Нт, Rr, р проводилось следующим образом.
Из всех скважин, пробуренных кустами, выбрано 12 профилей
из скважин, ориентированных примерно по линии перпендику-
лярной простиранию структуры (скв. 609, 620, 608; скв. 626, 627;
скв. 623, 619; скв. 717, 718, 719; скв. 724, 722, 700; скв. 513, 512;
скв. 515, 514; скв. 117, 125, 60; скв. 127, 126, 116; скв. 720, 707,
714; скв. 726, 711,-723; скв. 423, 413). Расчленение разреза
в каждой скважине проводилось авторами совместно с Н. А. Ту-
ренковым (ТюменНИИГипрогаз). Корреляция глинистых линз,
отмечаемых в скважинах, проводилась по принципу равноуда-
ленности от кровли сеноманских продуктивных отложений.
Проведенный анализ позволил выявить в исследуемом фонде
скважин 464 линзы глин, толщина которых изменялась от 0,4
до 26 м, а протяженность — от 35 до 1600 м. Средняя толщина
глинистых линз и песчаных пропластков согласно расчетам со-
ставила соответственно 1,32 и 1,70 м. При этом 123 линзы глин
(27%) прослеживаются в двух-трех скважинах профиля — назо-
вем их условно двойными. Протяженность двойных линз оцени-
валась на основе линейной интерполяции с учетом толщины
глин в обеих скважинах и расстояния между ними (их забоя-
ми). 341 линза гл^н отмечается только в одной скважине про-
филя — назовем их условно одинарными, протяженность их
принималась равной половине расстояния между забоями сква-
жин.
•Необходимо отметить, что протяженность двойных линз по-
лучена с относительно достаточной точностью, а протяженность
одинарных — с известной долей субъективизма. Поэтому сред-
няя протяженность глинистых линз определялась для трех ва-
риантов:
1)	с учетом всех линз вместе;
2)	с учетом всех линз, но одинарным присваивался весовой
коэффициент, уравнивающий долю двойных и одинарных линз
в каждом рассматриваемом профиле;
3)	с учетом только двойных линз.
На рис. 7.7, 7.8 приведены соответственно плотности распре-
деления толщины и протяженности глин для трех вариантов.
Согласно расчетам средняя протяженность глинистых линз для
первого, второго и третьего вариантов соответственно составила
104, 143 и 238 м; величина £ — соответственно 0,18; 0,31; 0,59;
средняя толщина песчаных пластов На—1,7 м; средняя толщи-
на глинистых линз Нг—1,32 м; средняя протяженность глини-
стых линз (коэффициент р) для первого, второго, третьего ва-
риантов соответственно—104 м (0,18), 143 м (0,31), 238 м
317
Рис. 7.7. Гистограммы распределения глинистых линз по толщине для ме-
сторождения Медвежье.
Вариант: а — первый; б — второй; в — третий
а
Рис. 7.8. Гистограммы распределения глинистых линз по протяженности для
месторождения Медвежье.
Вариант: а — первый; б — второй; в — третий
(0,59); отношение вертикальной эффективной проницаемости
коллектора к горизонтальной (вертикальная эффективная про-
ницаемость) * для первого, второго, третьего вариантов соответ-
ственно — 0,0068 (0,0034 мкм2), 0,0018 (0,0009 мкм2), 0,00023
(0,0001 мкм2).
Указанные характеристики были использованы авторами для
определения вертикальной эффективной проницаемости пла-
ста— коллектора.
Следует отметить, что результаты подобных оценок в извест-
ной степени зависят от способа выделения и корреляции глини-
стых линз, субъективных особенностей интерпретации. Поэтому
на основании анализа неоднородности пласта — коллектора
Медвежьего месторождения можно говорить скорее об области
изменения значения вертикальной эквивалентной проницаемо-
сти, а не ее фиксированной величине. Кроме того, главная цель
настоящего раздела — разработка подхода, метода, способа,
позволяющего оценить искомую величину на основании анализа
геолого-промыслового материала.
Как известно, среднее значение параметра для залежи в це-
лом можно оценить достаточно точно решением обратных задач.
Однако здесь достоверные данные получают при анализе значи-
тельного периода разработки. Предлагаемый же способ позво-
ляет сделать оценки вертикальной эффективной проницаемо-
сти сразу же после выхода из бурения кустовых скважин и, что
особенно важно, в дальнейшем оценить площадный характер
изменения значения параметра по участкам УКПГ. Последнее
необходимо при корректировке проектных решений на период
стабильной и падающей добычи по отборам, добуриванию, до-
стрелу, срокам ввода ДКС отдельно для участков месторожде-
ния (зон УКПГ) крупных газовых месторождений.
Таким образом, проведенные расчеты, экспериментальные
оценки, а также анализ полученных данных (учитывая, что га-
зовые залежи севера Тюменской области приурочены к одним
и тем же сеноманским отложениям) позволяют в первом при-
ближении сделать следующие выводы:
отношение вертикальной эффективной проницаемости (опре-
деляющей характер обводнения месторождения подошвенной
воды) к горизонтальной для сеноманских продуктивных отложе-
ний севера Тюменской области составляет порядка 0,0002—
0,007;
при средней проницаемости коллектора по напластованию
0,5-10-12 м2 вертикальная эквивалентная проницаемость для
данных залежей количественно оценивается в (0,1—3) 10-15 м2.
* В скобках даны значения вертикальной эффективной проницаемости
коллектора для проницаемости по напластованию, равной 0,5 мкм2.
319
7.5.	ИЗУЧЕНИЕ ПРОДУКТИВНОСТИ ПЛАСТОВ
В ЗАВИСИМОСТИ
ОТ ПАЛЕОРЕЛЬЕФА СТРУКТУРЫ
Практика разработки газовых месторождений севера Тюмен-
ской области показывает, что вклад добывающих скважин в об-
щую добычу далеко не равнозначен, даже при одинаковых
субъективных факторах (конструкция скважин, забоя, фонтан-
ной арматуры, система вскрытия продуктивного разреза, газо-
динамические условия эксплуатации). Последнее вызвано,
в частности, высокой степенью неоднородности коллектора и
глинизации разреза сеноманских отложений.
При составлении проектов разработки крупных газовых ме-
сторождений обычно решается оптимизационная задача по оп-
ределению изопахиты, в пределах которой экономически целе-
сообразно расположить добывающие скважины. В последующем
местоположение каждой из них выбирается, как правило, исхо-
дя из чисто технических приемов — равномерность отбора,
уменьшение опасности гидратообразования и т.п. Очевидно, что
задача поиска методов, позволяющих даже незначительно повы-
сить вероятность получения высокодебитных скважин, актуаль-
на уже в своей постановке, не говоря о практической стороне
вопроса.
Рассмотрим методические приемы, позволяющие сделать шаг
к частичному решению указанной проблемы. По существу, на-
стоящий раздел посвящен проверке гипотезы И. Г. Черванева
о зависимости продуктивных характеристик сеноманских отло-
жений севера Тюменской области от палеорельефа структу-
ры [58].
Для этого авторами сделан подробный анализ продуктивно-
сти добывающих скважин Медвежьего месторождения по про-
мысловым исследованиям в зависимости от палеорельефа
кровли сеномана. На основе обобщения материала предложен
метод выбора зон преимущественно большой продуктивности.
Для решения поставленной задачи была использована карта
палеорельефа кровли продуктивной толщи Медвежьего место-
рождения, полученная И. Г. Черваневым по методике, изложен-
ной в работе [58]. Остановимся более подробно на принципе
ее построения.
Предпосылкой указанных исследований служит следующая
теория. Всякая поверхность геологического тела содержит в се-
бе элементы рельефа. В любом случае формы рельефа (назем-
ного, подводного, субаквального) принимают участие в ее об-
разовании. Наряду с такими формами имеют место особенности
поверхности, которые являются деформациями исходной за счет
тектонических и нетектонических процессов, т. е. всякая ископае-
мая поверхность содержит неровности как тектонического, так
320
и палеогеоморфологического происхождения. Пользуясь мето-
дом тренд-анализа, можно расчленить ископаемую поверхность
на составляющие, оценив тем самым палеорельеф структуры.
Анализируя палеорельеф кровли сеномана, выделили области
положительных и отрицательных отклонений от тренда. При
этом отрицательные отклонения не беспорядочны, а образуют
сеть, т. е. из любой области отрицательных отклонений можно
попасть в любую другую точку той же области, что интерпрети-
ровалось следующим образом. Отрицательные отклонения от
тренда — это в большей степени (по времени) русла палеорек
или палеодолин, а положительные — острова или палеоводораз-
делы (рис. 7.9).
Правомерность распространения палеорельефа кровли сено-
мана на всю его продуктивную толщу подтверждена аналогич-
ными построениями по кровле более древних среднеюрских от-
ложений, которые расположены значительно ниже. Согласно
оценкам, оба рельефа в значительной степени согласуются.
Правомерно предположить, что вследствие условий форми-
рования продуктивной толщи (условия аллювиально-морской
равнины — авандельты) залежей севера Тюменской области
Рис. 7.9. Карта палеорельефа продуктив-
ных отложений месторождения Медвежье.
1 — ГВК: 2 — палеодолины; 3 — палеоводораз-
делы; 4 —зоны	расположения добывающих
скважин
21—1286
321
в зонах отрицательных отклонений осаждались преимуществен-
но низкодисперсные фракции, а в зонах положительных — пре-
имущественно высокодисперсные, т. е. можно ожидать, что сква-
жины, вскрывшие бурением отрицательные области палеорелье-
фа, будут иметь в целом несколько большую продуктивность,
чем скважины, попавшие в область положительных отклонений
от палеорельефа.
Если эта гипотеза верна, то указанное открывает широкую
перспективу использования метода при выборе местоположения
добывающих скважин в зонах ожидаемо большей продуктив-
ности (палеодолинах) на других газовых месторождениях севе-
ра Тюменской области, также приуроченных к сеноманским от-
ложениям. По мнению авторов данной работы, единственным
критерием, позволяющим с достаточной уверенностью принять
или отбросить указанную гипотезу, является тщательный прак-
тический анализ удельной продуктивности скважин Медвежье-
го месторождения (как наиболее разбуренного) по результатам
их промысловых исследований.
Анализ продуктивности скважин на Медвежьем месторожде-
нии осложнен рядом конструктивных особенностей У боль-
шинства скважин затрубное пространство запакеровано, т. е.
определить непосредственно фильтрационные коэффициенты для
пласта невозможно. Оценить последние исходя из коэффициен-
тов гидравлического сопротивления НКТ, по-видимому, не имеет
смысла, так как возможные погрешности могут «находиться»
в пределах изменения дебита в зависимости от приобщения
скважины к палеодолинам или палеоводоразделам. Кроме то-
го, на месторождении использованы НКТ различного диаметра
(0,168 и 0,127 м) и смешанного типа (0,168 м с хвостовиком
0,127 м).
С учетом изложенного, для получения содержательных ре-
зультатов использованы следующие методические приемы.
Все добывающие скважины условно разбивались на две
группы:
1) скважины, попавшие в палеодолины;
2) скважины, расположенные в палеоводоразделах.
Не принимались во внимание скважины, находящиеся непо-
средственно на границе зон для увеличения надежности исход-
ной информации (15% исследуемого фонда)'.
В каждой группе дополнительно скважины были разделены
на три подгруппы:
а)	с диаметром НКТ-0,168 м;
б)	с диаметром НКТ 0,127 м;
в)	со смешанной колонной (НКТ диаметром 0,168 м, хво-
стовик 0,127 м).
В расчетах использовались фильтрационные коэффициенты
А, В, С, характеризующие пласт и скважину в целом, величины
322
которых определялись непосредственно по данным промысловых
исследований.
Для каждой анализируемой скважины по уравнению прито-
ка оценивался удельный дебит Qya при фиксированном значе-
нии Др2 = р2пл—р2у. Затем определялось среднее значение удель-
ного дебита в пределах каждой подгруппы. Аналогичные расче-
ты выполнены для величины Qyn/Hnep, где Нпер — интервал пер-
форации скважины.
Результаты анализа приведены в табл. 7.9. Как видно из
таблицы, в первой и второй подгруппах удельный дебит в сква-
!жинах, приуроченных к палеодолинам, выше, чем в скважи-
нах, вскрывших бурением палеострова. В скважинах с диамет-
ром НКТ 0,127 м удельный дебит для обеих подгрупп примерно
одинаков.
Для получения общей картины удельной продуктивности
скважин двух групп и соотношения их значений был введен ин-
тегральный параметр относительной продуктивности Кщ,
чину которого оценим по формуле
вели-
(7-14)
групп
сква-
вели-
оцен-
где гаа, «б, Пв —число анализируемых скважин для обеих
вместе; Qt, Q2 — соответственно средний удельный дебит
жин для каждой группы.
Аналогично определялся интегральный параметр для
чины (2уд/Дпер и коэффициента песчанистости. Согласно
кам, значения их равны: KzC=l,ll; К1(<2уд/япер > = 1,07; Кхкпесч =
= 1,12. Как видно из табл. 7.10, изменение Qya по первой и вто-
рой группам не согласуется с изменением Qya/Hnep.
Для оценки взаимосвязи удельного дебита и интервала пер-
форации был определен коэффициент корреляции. Согласно
расчетам, величина его для скважин с НК.Т диаметром 0,168;
0,127; 0,168/0,127 соответственно составила 0,3; 0,01; 0,2, что
говорит об отсутствии какой-либо связи между удельным де-
битом скважины и ее интервалом перфорации. Данное обстоя-
тельство обусловлено, по-видимому, резкой неоднородностью
разреза, высокой продуктивностью пластов и неравномерной
глинизацией продуктивной толщи в процессе бурения. Глубин-
ные замеры показывают, что даже в скважине, где перфориро-
вано 30—40 м и более, работает, как правило, незначительный
по величине интервал (20—50%).
Анализ расположения скважин Медвежьего месторождения
на структуре показывает, что фактически около 40% скважин
находится в пределах палеодолин, а 60% — палеоберегов. В этой
связи представляет интерес следующая задача. На сколько воз-
21*
323
Таблица 7.9. Оценки продуктивности добывающих скважин
Диаметр НКТ, м	Группа 1 (палеореки)				
	п	®уд	^УД "пер	^пеСч	
0,168 (подгруппа а)	59	886	31,2	0,609	
0,127 (подгруппа б)	19	584	12,5	0,632	
0,168 (подгруппа в)	7	842	18,6	0,586	
Примечание, п — число скважин; <?уд — удельный дебит средний в пределах
стости.
росла бы средняя удельная продуктивность скважин, по отно-
шению к существующей схеме, если при выборе их расположе-
ния учитывался бы палеорельеф структуры? На рис. 7.10 при-
ведены значения интегрального параметра относительной про-
дуктивности скважин для вариантов, когда в палеодолинах рас-
положено от 0 до 100% добывающих скважин. Результаты при-
ведены в сравнении с существующим вариантом. <
Как видно из рис. 7.10, при выборе местоположения добы-
вающих скважин преимущественно в зонах палеодолин удель-
ная продуктивность их возрастает. Например, при 60, 80 и 100%
скважин, попавших в палеодолины, удельная продуктивность
средней скважины возросла бы на 3, 5 и 8% соответственно от-
носительно существующей схемы. Иными словами, для получе-
ния того же отбора на месторождении, при прочих равных усло-
виях, потребовалось бы на 3, 5, 8% добывающих скважин мень-
ше, чем фактически имеется. Или при том же числе добываю-
щих скважин и параметрах их работы суточный отбор из место-
рождения мог быть на 3, 5, 8% более существующего.
Отмеченное свидетельствует о целесообразности построения
палеорельефа по данным сейсмических исследований при рас-
четах систем разработки газовых месторождений севера Тюмен-
ской области, в частности, вариантов расположения добываю-
Рис. 7.10. Зависимость K?Q скважин от чис-
ла скважин, попавших в палеодолины (по
сравнению с существующим вариантом) для
месторождения Медвежье
Рис. 98. График зависи-
мости eH=/[lg(p/A6)].
Области проявления режимов: / —
упругого; II—упруговодонапор-
ного
Начальный участок I характеризует проявление замкнуто-упругого
режима, отличаясь резким уменьшением величины lg(p/AZ>) и пря-
молинейной зависимостью ее от Q„. Это свидетельствует о главен-
ствующей роли в процессе вытеснения упругого расширения пластовой
нефти и упругого сжатия пор, трещин и каверн. Вторжения краевых
(подошвенных) вод в пределы залежи не происходит и законтурная
зона в разработке не участвует.
В дальнейшем, если вода начинает вторгаться в пределы залежи
и зона влияния эксплуатационных скважин распространяется на
водоносную часть пласта, на графике появляется участок II, опи-
сывающий фазу упрутоводонапорного режима.
Длина участка I зависит от запаса упругой энергии, а угол
наклона — от величины извлекаемых запасов нефти. Однако линейный
характер зависимости Qn =/[lg (р/АЛ>)] устанавливается, как правило, не в
первые годы разработки, а после отбора из залежи от 1 до 10% начальных
извлекаемых запасов нефти (точка А на рис. 98). Это объясняется в
первую очередь неточностями определения среднего пластового давления
для залежи в целом, так как в начальный период эксплуатации воронка
депрессии от первых скважин еще не распространилась на всю залежь.
Экстраполяция прямолинейного участка АВ зависимости
2H=/[lg(p/AZ>) до пересечения с осью абсцисс (точка С) позволяет
определить конечную накопленную добычу нефти, т. е. начальные
извлекаемые запасы 2н.вач нзвл. Аналитически эта величина может
быть найдена по уравнению прямой
ен.нач.нзвл = а + с^(р/А^	(30°)
параметры которого а и с рассчитываются способом наименьших
квадратов. При lg(p/A6)=0 Qa.aa4K№a=a.
При определении значений АЛ начальный объемный коэффициент
пластовой нефти bQ может быть принят по результатам анализов
глубинных проб нефти, отобранных в первых скважинах, вскрывших
залежь, либо рассчитан по данным о молекулярной массе нефти,
фракционном составе газа, растворенного в нефти, плотности газа
по воздуху.
Значения объемных коэффициентов на различные даты разработки
при отсутствии лабораторных определений могут быть рассчитаны
по формуле (187).
16 Заказ 2107	241
геолого-геофизические исследования, объемы и виды которых регламен-
тируются специальными инструкциями.
На поисковом этапе скважины целесообразно располагать на взаим-
но пересекающихся опорных профилях для определения приближенных
размеров и форм структур и положения в разрезе нефтегазоносных
пластов. Глубина поисковых скважин должна обеспечить наиболее
полное вскрытие разреза продуктивных отложений; часть скважин при
технической возможности должна быть пробурена -до кристаллического
фундамента.
- Основной целью разведочного этапа является подготовка месторожде-
ния к разработке с подсчетом запасов нефти и газа по категориям В и С.
Важнейшие задачи разведочного этапа: изучение структурно-тектониче-
ских особенностей месторождения; изучение литологического состава
продуктивных пластов, определение их общей и эффективной толщины,
коллекторских свойств, нефтегазонасыщенности и характера изменения
этих параметров по площади и разрезу; определение положения контак-
тов газ — нефть — вода и промышленного значения газовой шапки или
нефтяной оторочки; определение дебитов нефти, газа, конденсата, воды,
а также пластового давления, давления насыщения и других параметров
по результатам опробования и исследования продуктивных скважин;
исследование физико-химических свойств нефти, газа, конденсата и плас-
товой воды, воды, наличия попутных компонентов.
Задачи разведочного этапа решаются в основном бурением глубоких
разведочных скважин, сопровождаемым в некоторых случаях дополни-
тельными детальными геофизическими (в основном сейсмическими)
исследованиями.
В соответствии с инструкцией ГКЗ СССР в первой стадии разведочно-
го этапа должны быть определены общие перспективы месторождения,
возможные масштабы его, установлена степень сложности геологического
строения, выявлены основные природные факторы, влияющие на методи-
ку дальнейших разведочных работ в части выбора первоочередных объек-
тов разработки и наиболее рационального расположения и глубин разве-
дочных скважин, объемов и направлений дальнейших исследований.
В результате разведочных работ должно быть обеспечено получение
необходимых исходных данных для количественной и качественной оцен-
ки запасов, обоснования проектирования разработки месторождения
и выделения капиталовложений на строительство промысловых объектов
и промышленных сооружений.
Количество разведочных скважин, их расположение и расстояния
между ними должны обеспечивать получение надежных данных для выяв-
ления закономерностей изменения морфологии продуктивных пластов,
их толщин, коллекторских свойств и особенностей тектоники месторож-
дения. Сеть разведочных скважин на относительно изометричных структу-
рах применяется обычно равномерная, а на вытянутых структурах рас-
стояния между разведочными профилями допускаются большими, чем
расстояния между скважинами на поперечных профилях. Расстояния
между скважинами, необходимые для детального изучения геологичес-
43
<
коэффициента извлечения нефти в виде формулы, отражающей
влияние геолого-физических и технологических факторов на его
величину. У нас в стране для различных нефтедобывающих
районов созданы многомерные модели, основанные на разной
по объему и полноте учета факторов информации. Применение
модели эффективно для данной залежи лишь в том случае,
если установленные на залежи параметры находятся в диапазоне
их значений, использованных для получения модели.
Модели для определения коэффициента извлечения нефти
на вновь открытой залежи и на стадии ее оценки должны
основываться на наборе показателей, значения которых получены
на дату подсчета.
По залежи, открытой первой поисковой скважиной,
прогнозная величина коэффициента извлечения нефти основывается
только на геолого-физических показателях — относительной вязкости
нефти |iH 0 эффективной нефтенасыщенной толщине пласта ЛН Эф,
коэффициенте песчанистости fcnec„ средних значениях открытой по-
ристости ки0 и проницаемости &пр, объемном коэффициенте пластовой
нефти Ь„, установленных в этой скважине.
Примером расчета для такого набора параметров. может служить
модель, предложенная В. К. Гомзиковым по данным 35 залежей
Азербайджана:
^извл н= — 0,674 — 0,01 цн 0+0,306Лпес, + 0,019/гн эф +1,998/сп о+0,1441g fcnp +
+ 0,716„.	(201)
Эта модель эффективна при диапазоне значений параметров:
ц„ о = 0,6 25,8; /спе„ = 0,12 — 0,83; /гн эф = 3 = 39м; к„ о = 0,18 = 0,22;
А:Г1р= 1,4 — 780 мкм2; />„=1,02= 1,22. Коэффициент множественной кор-
реляции этой модели 0,907.
Несколько ранее, в 1975 г., М. Т. Аббасовым и др. по 70 залежам
Азербайджана выявлена зависимость ктвп „ от коэффициента пес-
чанистости к11еет, доли цементирующего вещества ка, вязкости пла-
стовой нефти ц„ и коэффициента расчлененности кр, которые могут
быть установлены в первой скважине:
А:Извл н = 0,49 + 0,0051 к^ - 0,0063£ц - 0,00017(и«—10,6)2 +
+ 0,00059 (ц„-10,6) (ка-37,9) + 0,00044 (кр- 5,8) (к„^~ 37,7). (202)
Формула применима при значениях параметров: А:пес„ = 0,08 = 0,77;
£„ = 0,2 =0,55; ц„= 1,4 = 30 мПа-с; fcp = 2 = 14. Коэффициент множест-
венной корреляции 0,82.
На стадии оценки разведываемых месторождений (залежей),
когда число разведочных скважин позволяет наметить ориенти-
ровочные контуры залежи и размеры чисто нефтяной и водонефтяной
зон, набор геологических параметров возрастает. Кроме того,
по аналогии с разрабатываемыми залежами для оцениваемой
залежи можно принять ориентировочно размеры будущей сетки
188
коллектора не позволяет получить распределение в объеме за-
лежи внедренной воды.
Для нефтяных месторождений решение задачи об оценке
технологических показателей разработки неоднородных пластов
впервые было получено А. П. Крыловым, впоследствии работы
продолжались рядом исследователей. Наибольшее распростране-
ние в отечественной практике получили аналитические методы:
метод ВНИИнефти (Ю. П. Борисов, 1976 г.), ТатНИПИнефти
(В. Д. Лысенко, Э. Д. Мухарский, 1975 г.), БашНИПИнефти
(М. М. Саттаров, 1962 г.), Гипровостокнефти (В. С. Ковалев,
М. Л. Сургучев, Б. Ф. Сазонов, 1970 г.), СибЦИИнп (Ю. Е. Ба-
турин, 1977 г.). В США для нефтяных залежей предложено бо-
лее 20 методик. Из них наиболее широко применяются метод
Стайлса (1949г.), усовершенствованный метод Стайлса (1956г.),
Дикстра и Парсона (1950 г.), Пратса и др. (1958 г.).
В основу отмеченных решений, как отечественных, так и за-
рубежных, положена статистическая обработка геолого-промыс-
ловой информации о пласте. Например, коэффициент проницае-
мости, полученный различными методами (по кернам, геофизи-
ке, гидродинамическими исследованиями) рассматривается как
случайная величина. С учетом плотности распределения полу-
ченных таким образом значений проницаемости реальный неод-
нородный пласт моделируется набором (штабелем) трубок тока
или зон различной проницаемости, вероятностно распределен-
ных в объеме залежи.
Рассмотрим методику расчета внедрения пластовой воды
в газовые залежи пластово-массивного типа севера Тюменской
области с учетом неоднородности коллектора по проницаемо-
сти и геометрии фильтрационного потока, а также с учетом по-
ложений, изложенных в пп. I—4 данного раздела. Реализация
методики показана на примере месторождения Медвежье.
8.1.	МЕТОД РАСЧЕТА ОБВОДНЕНИЯ И РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
ВОДОНАСЫЩЕННОСТИ В ОБВОДНЕННОМ ОБЪЕМЕ ЗАЛЕЖИ
Показатели разработки газовых месторождений, эксплуати-
руемых при упруговодонапорном режиме, получают в результа-
те совместного решения уравнений истощения газовой залежи
и притока пластовой воды в укрупненную скважину. Последо-
вательность расчетов показана на примере УКПГ-2, -3, -1 Мед-
вежьего месторождения. Оценки обводнения по предлагаемому
методу проводятся в два этапа. Расчеты, выполняемые на пер-
вом этапе, сводятся к определению во времени среднего пласто-
вого давления в зонах отбора каждой УКПГ с учетом проявле-
ния упруговодонапорного режима. На втором этапе находятся
количество пластовой воды, внедренной в зону каждой УКПГ,
328
и распределение ее в объеме залежи. Необходимо отметить, что
эти два этапа могут выполняться одновременно с использова-
нием метода последовательных приближений.
Авторами рассматривается вторая часть задачи. Как отмеча-
лось, продуктивная часть разреза Медвежьего месторождения
представлена набором пластов песчаников, переслаивающихся
пропластками и линзами глин ограниченной протяженности.
Такое геологическое строение приводит к выравниванию пла-
стового давления по разрезу, но в то же время затрудняет вер-
тикальное продвижение пластовой воды.
Большие геометрические размеры месторождения, поэтапный
ввод его в разработку привели к разнице текущих пластовых
давлений в условных зонах дренирования УКПГ. С учетом от-
меченного, оценки перемещения УКПГ проводились только по
напластованию и для каждой УКПГ отдельно. Для УКПГ-2
(осевая симметрия потока) суммарное количество внедренной
пластовой воды определялось по формуле
п nkh.	bpt	,а п
а для УКПГ-3, -1 (плоская симметрия потока) —по формуле
q = BH~ — 4=->	(8.2)
4 [1
где Q — суммарное количество внедренной пластовой воды;
Ар = РпЛ—Pi, рпл — начальное пластовое давление; pi — среднее
по площади пластовое давление в пределах зоны выхода интер-
вала на первоначальную поверхность ГВК; / — время, прошед-
шее с начала снижения пластового давления; г — радиус, опре-
деляемый следом середины интервала на поверхности первона-
чального положения ГВК; В — ширина площади фильтрации,
см. рис. 7.2.
Формулы (8.1) и (8.2) получены на основе решения уравне-
ния притока жидкости к скважине и к галерее в бес-
конечном пласте в случае линейного изменения во времени сред-
него пластового давления по зоне отбора ps. Анализ снижения
ps подтверждает это предположение. Величина pi определялась
из эмпирического соотношения
P2i-P\ = AQ,	(8.3)
где проектный отбор газа Q и среднее пластовое давление по
зоне отбора УКПГ ps принимались согласно основным проект-
ным решениям; А—коэффициент, определенный на основе ана-
лиза карт изобар за период с начала разработки.
329
Схематизацию вытеснения флюида водой рассмотрим на
примере расчетов обводнения второго интервала УКПГ-2.
Радиус следа /-го интервала оценивался по формуле
г, = V 2 Г/л,
(8-4)
где г/ — радиус следа середины интервала на первоначальную
поверхность ГВК; F— площадь, ограниченная г, и линией, раз-
деляющей зоны дренирования УКПГ-2 и УКПГ-3 (см. рис.7.2).
Условная зона дренирования УКПГ-2 в расчетах схематизиро-
валась полуокружностью.
С учетом одной из геолого-статистических моделей объем
залежи в пределах интервала представлялся набором вероят-
ностных слоев (штабелем трубок тока) различной проницаемо-
сти. Процесс вытеснения флюида по интервалу рассматривался
как процесс вытеснения его по каждому вероятностному слою
(штабелю трубок тока). При этом принималась поршневая схе-
ма вытеснения в каждом слое.
При оценке линейного перемещения ГВК в вероятностных
слоях заданной проницаемости (в дальнейшем будете называть
их просто слоями) эффективное сечение определялось с учетом
множителя 1—а\—а2, где а>, а2— коэффициенты связанной во-
ды и остаточного газонасыщения соответственно. Коэффициент
Я1 был получен по корреляционным зависимостям от проницае-
мости для сеноманских отложений севера Тюменской области
(табл. 8.1). Коэффициент а2 определялся с учетом соотношения,
полученного А. И. Ширковским (1979 г.):
Ро = 1,415 /(1-а1)щ0,	(8.5)
где т0 — коэффициент открытой пористости.
Линейное перемещение ГВК в вероятностных слоях получим
по следующим формулам:
для УКПГ-2
Li;.= 2r;— 1/ 4r2>--------—--------- ;	(8.6)
для УКПГ-3, -1
Lii =	‘ <8'7)
где Ьц — линейное перемещение ГВК в i-м слое /-го интервала;
Qi, — количество воды, полученное из уравнений (8.1) для осе-
вой симметрии и (8.2)—для плоской; ащ, а2ц — соответственно
коэффициенты связанной воды и остаточного газонасыщения
i-ro слоя /-го интервала.
330
Таблица 8.1. Оценка линейного перемещения ГВК в вероятностных слоях
второго интервала УКПГ-2 Медвежьего месторождения на 18-й год
разработки (ГСМ по данным кернов)
Средняя проницае- мость веро- ятностного слоя £ср, 10-12 м2	Толщина ве- роятностно- го слоя //, м	Пьезопровод- ность вероят- ностного слоя х, м2/с	1—Ц|—^2	10* м3	Линейное пе- ремещение ГВК LiJt 103 м
0	0,411								
0,1	0,374	0,44	0,39	51,89	0,26
0,3	0,337	1,33	0,51	98,77	0,43
0,5	0,224	2,22	0,56	94,55	0,56
0,7	0,168	3,11	0,59	90,71	0,68
0,9	0,131	4	0,61	85,13	0,79
1,1	0,094	4,89	0,62	70,68	0,91
1,3	0,056	5,78	0,64	48,05	1,02
1,5	0,032	6,67	0,64	30,32	1,13
1,7	0,028	. 7,55	0,65	29,51	1,26
1,9	0,022	8,44	0,66	25,67	1,37
2,25	0,032	10	0,67	40,92	1,57
2,75	0,009	12,22	0,67	14,26	1 ,84
3,25	0,003	14,44	0,68	5,46	2,07
Примечание. Радиус
следа интервала на ГВК — 8030 м.
Общее количество пластовой воды, внедренной в i-й слой
/'-го интервала, определяем по следующим формулам:
QiM = Qij/2;	(8-8)
для УКПГ-3, -1
Qxij = 2Qii,	(8-9)
где Qxij — количество пластовой воды, внедренной в i-й слой /-го
интервала; Qu— значения, полученные из формул (8.1) и (8.2).
Множители 1/2 и 2 в формулах (8.8) и (8.9) означают соот-
ветственно учет схематизации зоны УКПГ-2 полукругом и учет
притока пластовой воды с двух сторон в зоны УКПГ-3, -1.
В табл. 8.1—8.3 приведены оценки обводнения второго ин-
тервала УКПГ-2 для трех геолого-статистических моделей.
Для количественных оценок вторжения пластовой воды вве-
дем коэффициент обводненности сечения Кв, равный отношению
толщин слоев, по которым подошла вода, к толщине коллек-
тора интервала. Например, к 18-му году разработки для L =
= 560 м (см. табл. 8.1) обводнятся слои, начиная с четвертого,
т. е. Кв в данном сечении составит:
Кв= 1,16/1,87 = 0,62	(8.10)
331
Таблица 8.2. Оценка перемещения ГВК в вероятностных слоях
второго интервала УКПГ-2 Медвежьего месторождения на 18-й год
разработки (ГСМ по данным геофизики)
Средняя проницае- мость веро? ятностного слоя Jfecp, 10-12 м2	Толщина ве- роятностного слоя Н, м	Пьезопровод- ность вероят- ностного слоя X, м2/с	1—а,— аг	<2,у, 10* м3	Линейное пе- ремещение ГВК Lj/, 103 м
0	0,056		.			
0,1	0,243	0,44	0,39	33,48	0,26
0,3	0,411	1,33	0,51	120,71	0,42
0,5	0,449	2,22	0,56	189,72	0,56
0,7	0,337	3,11	0,59	181,04	0,68
0,9	0,224	4	0,61	145,08	0,75
1,1	0,109	4,89	0,62	83,27	0,91
1,3	0,041	5,78	0,64	37,01	1,020
Примечание. Радиус следа интервала на ГВК — 8030 м.
ИЛИ
. /V \ —1 /V
2Яо«0,62.
u=i ) i=i
Нетрудно видеть, что коэффициент водонасыщенности кол-
лектора сечения Зв выразится через коэффициент обводненно-
сти для II и III геолого-статистических моделей следующим
образом:
5в/ = Кв/(1 —asJ)-b<l —(8.П)
где SB/ — водонасыщенность коллектора /-го интервала в рас-
сматриваемом сечении; ац — среднее значение , коэффициента
связанной воды по слоям, не обводненным в данном сечении;
а2/ — среднее значение коэффициента остаточного газонасыще-
ния по слоям, обводненным в данном сечении.
Для первого типа ГСМ (по кернам) коэффициент водонасы-
щенности коллектора сечения S'Bj получаем после дополнитель-
ного усреднения 5В/ с учетом усечения функции распределения
проницаемости:
SBij = SBj (1  Г|(А|=О)) 4-<«!>; Fj(k=O),	(8.12)
где Рци=о) — значение функции (3.45) для /-го интервала;
<ai>/ — средний коэффициент связанной воды /-го интервала.
Для II ГСМ с точностью до 1,5% водонасыщенность коллек-
332
Таблица 8.3. Оценка перемещения ГВК в вероятностных слоях
второго интервала .УКПГ-2 Медвежьего месторождения на 18-й год
разработки (ГСМ с учетом средних проницаемостей скважин)
Средняя проницае- мость веро- ятностного слоя йср, 10-12 м2	f Толщина ве- роятностного слоя Н, м	Пьезопровод- ность вероят- ностного слоя х, м2/с	1—а,—а2	Q(/, 10< м3	Линейное пе- ремещение ГВК 103 м
0,25	0,075	1,11	0,49	19,37		0,39
0,35	0,411	1,56	0,52	134,40	0,46
0,45	0,636	2	0,55	248,49	0,53
0,55	0,430	2,44	0,57	194,57	0,59
0,65	0,262	2,89	0,59	133,78	0,65
0,75	0,056	3,33	0,60	31,89	0,71
Примечание., Радиус
следа интервала на ГВК — 8030 м.
тора сечений определяется по формуле (8.12), так как F1(k=0) =
= 0,03. Для III ГСМ F(S=O) = 0.
Количество воды, внедренной в условные зоны дренирования
УКПГ-2, УКПГ-3, УКПГ-1, получим из соотношения
м N
Qz = 2 2 Q2;j>	(8.13)
i=l »=1
где N, М — соответственно количество слоев в интервале и ко-
личество интервалов в зоне УКПГ.
8.2.	ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОЭФФИЦИЕНТОВ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИХ
ЭФФЕКТИВНОСТЬ ВЫТЕСНЕНИЯ ГАЗА ВОДОЙ
По изложенной в предыдущем разделе методике были прове-
дены оценки обводнения УКПГ-2, УКПГ-3, УКПГ-1 для трех
геолого-статистических моделей (табл. 8.4).
На рис. 8.1 приведены эпюры изоповерхностей водонасыщен-
ности Зв = 0,3; 0,5; 0,7 для второй ГСМ по УКПГ-2 на 18-й год
разработки (сечение I—I, см. рис. 7.2).
Для УКПГ-3 и УКПГ-1 линейное перемещение ГВК на
крыльях и в центре различается незначительно (на 1—2 м), так
как в этом случае имеет место плоская симметрия фильтраци-
онного потока. Поверхность водонасыщенности 5в = 0,3 переме-
стится по вертикали согласно расчетам: для УКПГ-3 — на 9 м,
для УКПГ-1—на 8 м (на 18-й год разработки).
Из табл. 8.4 видно, что суммарное количество пластовой во-
ды, внедрившейся в зоны УКПГ-2, УКПГ-3, УКПГ-1 для I, II,
III ГСМ, различно. Расхождение достигает 22%.
При использовании в расчетах обводнения моделей по дан-
ным кернов эффективное сечение пласта — коллектора наимень-
333
Таблица 8.4. Оценки количества внедрившейся пластовой воды
по УКПГ-2, -3, -1 месторождения Медвежье (107 м3)
на 7-й, 12-й и 18-й годы разработки
УКПГ	7-й год			12-й год			18-й год		
	I тип ГСМ	II тип ГСМ	III тип ГСМ	I тип ГСМ	II тип ГСМ	III тип ГСМ	I тип ГСМ	11 тип ГСМ	III тип ГСМ
2	0,86	1 ,сз	1,06	2,69	3,23	3,34	6,42	7,79	7,97
3	0,42	0,50	0,52	1,19	1,39	1 ,56	2,60	3,17	3,39
1	0,49	0,57	0,63	1 ,59	1,85	2,12	3,55	4,11	4,72
Сумма	1,77	2,10	2,21	5,47	6,47	7,02	12,57	15,07	16,08
Примечание. I тип ГСМ — по данным кернов, II тип ГСМ — по данным
геофизических характеристик разрезов, скважин, III тип ГСМ —с учетом средних
коэффициентов проницаемости в скважинах.
шее. Распределение проницаемости согласно функции М. М. Сат-
тарова «допускает» наличие некоторого объема пласта, непро-
ницаемого для воды (усечение функции распределения прони-
цаемости).
Для Медвежьего месторождения получен вид кривой распре-
деления проницаемости по кернам, при котором объем непрони-
цаемых для воды пород составил по различным интервалам
16—22% общего объема коллектора. Это отразилось на резуль-
татах расчетов.
Необходимо отметить, что усечение функции распределения
проницаемости и коэффициент песчанистости разреза — не од-
но и то же. Коэффициент песчанистости разреза есть величина,
равная среднему отношению эффективной толщины разрезов
Рис. 8.1. Эпюры равных значений водонасыщенности SB для УКПГ-2 Мед-
вежьего месторождения на 18-й год разработки.
1— SB=0,7; 2 —Sa=0,5; 3 — SB=0,3
334
скважин к вскрытой, в то время, как по усечению функции
распределения проницаемости оценивается объем пласта, не
проницаемого для воды в пределах выделенного коллектора.
Наличие последнего, очевидно, вызвано большей дифференциа-
цией параметра при определении проницаемости по данным
кернов, чем по данным геофизики (для расчленения разреза).
Для модели второго типа (по данным геофизики) усечение
функции распределения проницаемости меньше, чем для пер-
вой. Анализ фактических данных показал, что объем пласта —
коллектора, не проницаемого для воды, составил здесь около
3% общего объема коллектора. Количество пластовой воды,
внедрившейся в залежь, для второй ГСМ больше, чем для пер-
вой (см. табл. 8.4).
При схематизации месторождения геолого-статистической
моделью третьего типа расчетный штабель трубок тока получа-
ли эмпирически по средним коэффициентам проницаемости в
скважинах. Эта модель не предполагает наличия в пласте —
коллекторе непроницаемых для воды объемов. Площадь филь-
трации интервалов здесь максимальна. Общее количество
внедрившейся в залежь воды больше, чем для двух предыдущих
.схем.
Как было показано, I и III ГСМ являются предельными слу-
чаями реальной залежи по степени ее неоднородности. По-види-
мому, и оценки общего объема внедренной воды, полученные
с использованием I и III ГСМ, будут определять интервал,
в пределах которого находятся показатели моделируемого объ-
екта. При этом с учетом I ГСМ получаем нижнюю оценку обще-
го количества воды (с занижением), а с учетом III ГСМ — верх-
нюю (с завышением).
Распределения водонасыщенности по зонам УКПГ для I, II,
III ГСМ также различаются.
На рис. 8.2 приведена зависимость SB = Sa(L) по второму
интервалу УКПГ-2 для трех геолого-статистических моделей.
Первая модель (по данным кернов) менее однородна, залежь
схематизируется штабелем трубок тока проницаемостью до
2-1O12 м2. Зона переменной водонасыщенности (переходная зо-
на) в такой модели будет более растянутой вдоль напластова-
ния, чем во второй и третьей геолого-статистической моделях.
Рис. 8.2. Зависимость Sa = SB(Z.) по
второму интервалу УКПГ-2 Мед-
вежьего месторождения на 18-й год
разработки.
Тип ГСМ: / — первый; 2 — второй; <?—’
третий
335
Периоды безводной эксплуатации скважин, полученные при
этом, будут минимальными (с занижением).
В третьей модели спектр плотности распределения проницае-
мости наиболее сжатый. Процесс вытеснения флюида водой
ближе к поршневому. Расчетные периоды безводной эксплуата-
ции скважин являются оценками сверху (с завышением) факти-
ческих значений.
Таким образом, распределение водонасыщенности для I
и III ГСМ также определяет границы реального изменения па-
раметра (SB) в залежи.
Распределение водонасыщенности позволяет оценить про-
гнозные значения коэффициентов, определяющих газоотдачу
при упруговодонапорном режиме.
Рассмотрим методы определения следующих коэффициентов,
характеризующих эффективность вытеснения газа водой:
коэффициента защемления газа водой аг, характеризующего
среднюю газонасыщенность обводненного порового простран-
ства;
коэффициента газоотдачи обводненного объема [}в;
коэффициента общей газоотдачи залежи (зоны УКПГ)
Покажем также возможность оценки их прогнозных значе-
ний на основе полученного распределения водонасыщенности.
Коэффициент защемления газа водой аг определяется инте-
грированием (1—SB) по объему между первоначальным и те-
кущим положениями ГВК-
При этом сначала оцениваются значения коэффициента за-
щемления газа водой для каждого варианта отдельно аг/. Вели-
чину аг получают как среднюю по интервалам УКПГ.
Для осевой симметрии (УКПГ-2) значения аг/ оцениваются
по формуле
Li
ав}= ----------------------->	(а. 14)
AL
о
где аг/ — коэффициент защемления газа водой i-ro интервала;
Ri — радиус следа /-го интервала на первоначальную поверх-
ность ГВК; Li — текущее значение линейного перемещения ГВК
вдоль напластования /-го интервала; (SB = 0,3); SB(Li)—водо-
насыщенность при Li.
Значение аг получают по формуле	..о.
м_
S arjH} [R*j - (Rj - Lj)2]
^ = -4,------------------>	(8-15)
S Hj [R2j - (flj - L; «]
336
где аг — коэффициент защемления газа водой зоны УКПГ; Н,—
толщина коллектора /-го интервала, /=1, 2, М — количест-
во интервалов.
Для плоской симметрии (УКПГ-3, 1) коэффициенты защем-
ления газа водой /-го интервала аг/ и зоны УКПГ оцениваются
по формулам	_-;Йи
^ = V-^(1-5b(/.>))AL,	(8.16)
Lj о
Л1
,	_ S arjH jLj
«Г = -Цй----	(8-17)
^>4

.Обозначения те же, что и в формулах (8.14), (8.15).
В табл. 8.5 приведены результаты расчетов коэффициента
защемления газа водой для интервалов УКПГ-2 на 18-й год
разработки Медвежьего месторождения (III ГСМ).
Коэффициент газоотдачи обводненного объема для зоны
УКПГ-2 определяется по формуле [21, 60]
рв=1_агДЛ,	(8.18)
гвРо
где ро, рв — среднее по объему начальное и текущее пластовое
давление в обводненном объеме порового пространства соответ-
Таблица 8.5. Оценки коэффициента защемления газа водой по интервалам
УКПГ-2 на 18-й год разработки (для III ГСМ)
Номер ин- тервала	Радиус ин- тервала, м	£у, (м) при Зв		аг/ при SB	
		0,3	0,5	0,3	0,5
1	8390	616	571	0,29	0,23
2	8030	626	578	0,29	0,23
3	7680	657	602	0,29	0,23
4	7150	7Q6	642	0,29	0,23
5	6620	744	677	0,29	0,23
6	6270	783	716	0,29	0,23
7	6000	822	750	0,29	0,23
8	5500	890	811	0,29	0,23
9	4970	973	882	0,29	0,23
10	4420	1099	961	0,29	0,23
И	3830	1286	1109	0,29	0,23
12	3530	1380	1220	0,29	0,23
13	3170	1598	1385	0,29	0,23
14	2920	1888	1550	0,29	0,23
15	2670	2278	1886	0,29	0,23
22—1286
337
Рис. 64. Зависимость удельных затрат-
к' на добычу от накопленных запасов
R, введенных в разработку
роста цен равны 3% в год, то ежегодные темпы роста прибыли;
составят 6%. Ясно, что как только затраты станут равными,
цене, темпы роста прибыли за счет отсрочки освоения ресурсов
могут оказаться весьма значительными. Но со временем в связи;
с ростом валовых доходов величина отношения затраты/доход"
будет уменьшаться и, возможно, наступит момент, когда темпы:
роста народнохозяйственной прибыли будут равны норме
дисконта. Этот момент будет соответствовать оптимальному
сроку ввода месторождения в разработку.	'
Выбор функции затрат. В прогнозах на длительную:
перспективу для крупных регионов естественно пользоваться
агрегированными производственными функциями простой
формы. Известно, что затраты на разработку месторождений
возрастают по мере ввода в эксплуатацию все большей части
запасов нефтегазодобывающего района, поэтому функцию
капитальных затрат можно представить в виде зависимости
капиталовложений от степени использования начальных по-
тенциальных ресурсов района. В равной мере можно исполь-
зовать зависимость затрат от накопленной величины запасов,
вовлекаемых в разработку (рис. 64). В таком случае можно
определить стоимость освоения очередной порции запасов или
очередного месторождения.
Как видно на рис. 64, при освоении очередной порции
запасов Rl + j — Rt капитальные затраты на прирост 1 т добычи
возрастают от kt до ki+l. Приростные (предельные) капиталь-
ные затраты в таком случае можно представить степенной
функцией вида
TlK3(R) = a + R/b + (R/b)2.	(81)
Интегрирование этой функции в области от Rt до Ri+l даст
дифференциальную оценку затрат освоения ресурсов, а интеграл
по всей области прироста запасов R, вводимых в разработку,
определит интегральные затраты на вовлечение ресурсов в
промышленное использование. Коэффициенты а и b в выра-
188
Таблица 8.6. Оценка количества попутно добываемой пластовой воды
в скв. 213 на 18-й год разработки Медвежьего месторождения (III ГСМ)
Зв	Я, м	Фазовая проницае* мость, 10~12 м2	<2В, м’/сут
0,3—0,5	5	0,007	11,2
0,5—0,7	2,5	0,063	4,8
0,7—0,8	7,5	0,085	19,5
Примечания. 1. Следует отметить методический характер расчета, так как
фактически изоляционные работы будут проведены значительно раньше, чем обвод-
нится 15 м интервала перфорации. 2 Qa=35,5 т/сут, Qr=2,6 млн. -м3/сут, QB/Qr=
-0,0137 кг/м3.
изоляционных работ, замены НКТ на трубы меньшего диамет-
ра, планировать резерв скважин, мощности УКПГ. Следует, по-
видимому, еще раз отметить ориентировочный характер количе-
ственных характеристик обводнения скважин, так как фактиче-
ски «подход» ГВК (SB = 0,3) на 2—4 м к интервалу перфорации
скважин может привести к образованию конуса обводнения. Все
будет зависеть от вертикальной эффективной проницаемости
рассматриваемого объема.
Таким образом, предложенный нами метод оценки распреде-
ления водонасыщенности позволяет получить следующие важ-
ные показатели обводнения газовых месторождений севера Тю-
менской области:
коэффициенты, определяющие эффективность вытеснения га-
за водой (газоотдачу) для зон УКПГ;
количественные характеристики обводнения скважин (перио-
ды их безводной эксплуатации, количество попутно добывае-
мой пластовой воды).
8.3.	ОЦЕНКА ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТИ
БЕЗВОДНОЙ ЭКСПЛУАТАЦИИ СКВАЖИН
При проектировании систем разработки нефтяных и газовых
месторождений одним из критериев при выборе оптимальных
решений служит средний период безводной эксплуатации сква-
жин. Для газовых месторождений севера Тюменской области
это было учтено при выборе интервалов перфорации скважин.
Например, на Медвежьем месторождении рекомендовано интер-
валы перфорации скважин удалять от ГВК (по вертикали) на
15—30 м, что было принято условно исходя из опыта эксплуа-
тации других газовых месторождений с подошвенной водой.
При этом количественных оценок надежности безводной экс-
плуатации скважин для различных вариантов вскрытия не про-
водилось.
22*
339
Рассмотрим:
1) способ оценки прогнозных значений коэффициента на-
дежности безводной эксплуатации скважин для различных ва-
риантов вскрытия разреза;
2) варианты повышения коэффициента надежности безвод-
ной эксплуатации скважин по Медвежьему месторождению на
основе расчетного распределения водонасыщенности.
Под коэффициентом надежности безводной эксплуатации
скважин будем понимать величину, равную отношению сква-
жин, в продукции которых не имеется пластовой воды, к обще-
му числу скважин.
В табл. 8.7 приведена для примера оценка коэффициента
надежности безводной эксплуатации скважин (К„б) УКПГ-2
Медвежьего месторождения на 18-й год разработки (II тип
ГСМ) для следующих трех схем вскрытия (расположение сква-
жин фактическое).
1.	Все скважины вскрывают одну и ту же часть разреза от
кровли до глубины выше первоначального положения ГВК на
5—40 м.
2.	Дифференцированное вскрытие — весь разрез за исключе-
нием 5—30 м вверх от ГВК разбивается на три одинаковые
части согласно напластованию. Верхний интервал вскрывается
в 50% скважин (12 скважин), средний — в 30% (семь сква-
жин), нижний — в 20% (пять скважин). Скважины, вскрываю-
щие различные интервалы, расположены равномерно по пло-
щади.
3.	Дифференцированное вскрытие производится аналогично
второй схеме, но скважины,' в которых перфорированы нижние
интервалы, находятся на периферии, а скважины, вскрывающие
верхние интервалы, — в центре зоны расположения скважин.
Как видно из таблицы, коэффициент надежности безводной
Таблица 8.7. Оценка коэффициента надежности безводной эксплуатации
скважин УКПГ-2 на 18-й год разработки Медвежьего месторождения
(II тип ГСМ)
Расстояние от	S„-0,3			За=0,5			$„-0.7		
ГВК до интер- вала перфора-	1	2	3	1	2	3	1	2	3
ции, м									
5	0	0,79	0,79	0	0,79	0,79	0	0,79	0,79
10	0	0,79	0,79	0	0,79	0,79	0,17	0,83	0,88
15	0	0,79	0,79	0,08	0,79	0,88	0,42	0,92	0,96
20	0,13	0,83	0,92	0,42	0,92	1	0,79	0,96	1
25	0,42	0,92	1	0,75	0,96	1	1	1	1
30	0,96	0,96	1	1	1	1	1	1	1
40	1	1	1	1	1	1	1	1	1
Примечание. Здесь 1—3 — схемы вскрытия.
340
эксплуатации скважин повышается при выборе интервалов пер-
форации с учетом полученного распределения водонасыщенно-
сти. Например, при удалении во всех скважинах нижних отвер-
стий интервала перфорации от ГВК на 20 м доля скважин,
работающих без пластовой воды, составит, согласно оценкам,
к 18-му году разработки для первой, второй, третьей схем
вскрытия соответственно 0,13; 0,83; 0,92. При этом критерием,
при помощи которого скважина относилась к группе работаю-
щих с водой, служило перекрытие нижних отверстий ее интер-
вала перфорации поверхностью SB = 0,3.
Предлагаемую методику можно использовать для обоснова-
ния на этапе проектирования наиболее продолжительного пе-
риода безводной эксплуатации скважин, не изменяя общих
принципов вскрытия водоплавающих залежей (т. е. сохранения
среднего удаления интервала перфорации от ГВК).
Процедуру выбора такой системы индивидуального выбора
интервалов покажем на примере УКПГ-9 Медвежьего месторож-
дения.
На основе исходных данных 12-го года разработки Мед-
вежьего месторождения были сделаны оценки обводнения и рас-
считан Кнб для УКПГ-9 на 18-й год разработки с использова-
нием двух типов моделей: по данным керна (I тип ГСМ); с уче-
том средних коэффициентов проницаемости в скважинах
(III тип ГСМ). Для первой модели спектр распределения пара-
метра был взят в соответствии с данными исследования кернов
разведочных скважин, для третьей — по аналогии с УКПГ-2, -3,
-1. Эпюры изоповерхностей SB = 0,3; 0,5; 0,7 приведены на
рис. 8.3, а результаты расчетов — в табл. 8.8, 8.9.
Как отмечалось, при использовании в расчетах обводнения
I и III ГСМ получают соответственно оценки снизу (заведомо
худший вариант) и сверху (заведомо лучший вариант) периодов
безводной эксплуатации скважин, т. е. ожидаемое количество
скважин УКПГ-9, обводнившихся к 18-му году разработки, бу-
дет, по-видимому, в интервале между результатами расчетов
с использованием I и III ГСМ. Для дальнейших рассуждений
принимается, что искомая величина будет равна среднему зна-
чению указанных оценок (см. табл. 8.8).
С целью повышений Кнв было рекомендовано выбирать ин-
тервал перфорации каждой скважины УКПГ-9 Медвежьего ме-
сторождения (в период бурения) следующим образом:
в зоне (или немного выше) расчетного подъема ГВК (SB =
= 0,3) (см. табл. 8.8, графа 4) по геофизическим материалам
«выбирается» пласт (пропласток) глин или пачка заглинизиро-
ванных пород толщиной не менее 1 м;
интервал перфорации в скважине куста, вскрывающего ниж-
нюю часть разреза, необходимо начинать выше указанного пла-
ста ( пропластка) глин или пачки заглинизированных пород.
34!
Рис. 8.3. Эпюры равных значений водонасыщенности SB для УКПГ-9 на
18-й год разработки месторождения Медвежье.
а — ГСМ по данным кернов; б — с учетом средних в скважинах коэффициентов про-
ннцаемости:
/ — За = 0,7; 2 —Sa=0.5; ^-SB=0,3
Таблица 8.8. Оценка высоты подъема ГВК (Sa=0,3) в скважинах УКПГ-9
на 18-й год разработки Медвежьего месторождения (I и III ГСМ)
Скважина (куст)	Высота подъема ГВК (SB=0,3), м		
	III ГСМ	I ГСМ	Среднее значение
902, 913, 918	12	15	13,5
923, 924, 926	12	15	13,5
903, 904, 920	14	20	17
928, 922, 1028	14	20	17
914, 915, 917	16	21	18,5
906, 90S, 916	22	28	26
1015, 1017, 1016	24	30	27
1002, 1003, 1021	29	33	31
1008, 1009, 1018	29	34	31,5
900, 901, 912	28	34	31
1001, 1006, 1007	24	31	28
925, 1024, 1025	20	28	23,5
1012, 1027, 1029	20	28	23,5
919, 922, 927	19	27	23
1010, 1013, 1020	18	25	21,5
907, 1004	18	25	21,5
1011, 1014 1019, 1023, 1026	16	23	19,5
	25	21	18
	Яср=19,6	ЯСР=25,7	Яср=22,7
Таблица 8.9. Оценки обводнения скважин УКПГ-9 на 18-й год разработки
Медвежьего месторождения при проектном варианте вскрытия разреза
(для I и III ГСМ)
Показатели	Оценка обводнения		
	I ГСМ	III ГСМ	Среднее значение
Расстояние от ГВК до интервала перфорации скважин, м Число скважин, в которых SB=0,3 поднялось на указанную высоту Число скважин, обводнившихся к 18-му году разработки Коэффициент надежности безводной эксплуатации скважин	43 9 0,26	22,5 18 4 0,93	31 7 0,47
Задача повышения рассматривалась в данных приме-
рах, исходя из расчетов обводнения на 18-й год разработки.
Привязка данных рекомендаций к указанной дате обусловлена
двумя факторами.
Во-первых, Уточненный проект разработки месторождения
(а следовательно и все необходимые для расчетов проектные
параметры) соответственно был определен до 18-го года
343
эксплуатации — конца периода постоянной добычи к рассматри-
ваемому очередному этапу корректировки показателей, выпол-
няемых авторами в 12-м году разработки залежи.
Во-вторых, в Проекте рекомендовано оптимальное удаление
интервалов перфорации "скважин от ГВК на 15—30 м (в сред-
нем 22,5 м).	
В предлагаемом нами варианте вскрытия разреза УКПГ-9
интервал перфорации скважин удален от ГВК на 14—32 м
(в среднем 22,7 м).
Это полностью соответствует проектным решениям, но в то
же время является дальнейшим развитием вопроса на основе
детального изучения геологической неоднородности залежи и
внедрения новых научно-технических решений и методов управ-
ления разработкой. Эффект повышения КНб (относительно его
значения при проектном варианте вскрытия) достигается за
счет перераспределения по зоне отбора скважин, вскрываю-
щих различные интервалы. При этом поверхность, образованная
нижними отверстиями интервалов перфорации скважин, напоми-
нает поверхность ГВК (5В = 0,3) на поздних стадиях разработки
месторождения.
8.4.	ОЦЕНКА ОПТИМАЛЬНОГО РЕЗЕРВА СКВАЖИН
Вопросами надежности работы газодобывающих систем за-
нимались многие исследователи.
В настоящем разделе излагаются соображения авторов по
использованию методов расчета надежности в практических
задачах с учетом особенностей строения, условий освоения rt си-
стем разработки крупных газовых месторождений севера Тю-
менской области (на примере Медвежьего месторождения).
Для изложения материала введем понятие технической и тех-
нологической надежности. Под технической надежностью будем
понимать свойство элемента (системы) сохранять свою работо-
способность при проектных режимах эксплуатации, под техно-
логической— характеристику функционирования системы, при
которой нарушение технологии производства рассматривается
как отказ.
Рассмотрим оценку оптимального резерва скважин газодобы-
вающей системы Медвежьего месторождения (ГДС Медвежье)
на основе анализа за начальный период разработки и прогноз-
ных расчетов обводнения скважин, как в период нарастания
производительности, так и в период постоянной добычи.
Опыт эксплуатации Медвежьего месторождения, особенно
в первые годы эксплуатации, свидетельствует, что часть экс-
плуатационного фонда не работает по причине отказа одного из
элементов подсистемы призабойная зона — скважина — шлейф —
344
технологическая нитка. Например, на первый год периода по-
стоянной добычи (6-й год разработки) 36% эксплуатационного
фонда простаивало. Из них:
в капитальном ремонте или в его ожидании находилось
4,6% скважин (отказ элемента скважина — межколонные газо-
проявления);
в ожидании освоения находилось 2,2% скважин (отказ эле-
мента—приздбойная зона);
в ожидании подключения находилось 22,2% скважин (отказ
элемента — шлейф).
Отказ элемента — шлейф следует рассматривать условно,
так как скважина уже введена, а шлейф пока не построен.
Согласно принятой схеме, в 4,6% отказы обусловлены тех-
нической ненадежностью оборудования, назовем их фактически-
ми; в 24,4% отказы обусловлены технологической ненадежно-
стью оборудования, назовем их условными.
Условные отказы возникли в результате многих факторов
случайного характера, которые сложно предугадать на стадии
проектирования. Например, недопоставка труб заводом, мень-
ший срок навигации, позже открылся «зимник», несбалансиро-
ванность работ строительных и буровых организаций и др.
В основном, все они — следствие значительной удаленности по-
ставщиков оборудования от потребителей, очень сложной транс-
портной схемы (железнодорожный, морской, речной, автомо-
бильный, авиационный транспорт), сезонности работ.
В качестве основного показателя, характеризующего эффек-
тивность работы системы, рассматриваются так называемые не-
допоставки газа потребителю AQ, возникшие из-за отказов обо-
рудования.
Текущее значение AQ получим по формуле
&Q=W1-W2 = Wl-(n-K)q0Ka,	(8.20)
где 1Г1 — потребное количество газа, т.е. среднесуточная произ-
водительность месторождения Медвежье; W2—эксплуатацион-
ный фонд скважин; К — число простаивающих скважин; qo—
средний проектный дебит одной скважины; Кэ — коэффициент
эксплуатации.
Оценка AQ проводилась для каждого года индивидуально
по двум вариантам:
1)	с учетом фактических и условных отказов;
2)	с учетом только фактических отказов.
Для расчета показателей надежности системы необходимо
получить плотность распределения текущих значений AQ. Для
этого на каждом годовом интервале исследовалась выборка
(72 значения AQ) из генеральной совокупности — 365 значе-
ний AQ. При этом использовались фактические значения коэф-
фициента эксплуатации скважин Кэ, так как остановки сква-
345
жин для замеров давлений, проведения геофизических и газо-
гидродинамических исследований рассматривались как плано-
вые отказы.
Результаты статистической обработки «недопоставок газа»
AQ на месторождении Медвежье за 3-й — 5-й годы разработки
приведены в табл. 8.10.
Одна из основных характеристик надежности системы — ее
коэффициент готовности Кг. Как известно, под коэффициентом
готовности понимается вероятность того, что в произвольный
момент времени расход газа ГДС будет не ниже минимально
допустимого значения. Если F (Q)—интегральная функция рас-
пределения расхода, a Qo— минимально допустимый уровень
добычи, то коэффициент готовности определится следующим
соотношением:
Kr=l-E(Q0),	(8.21)
где F (Qo)—доля (часть) времени, при которой фактическая
производительность ниже требуемой.
С учетом изложенного, в Лй год разработки определится
по формуле	1
Таблица 8.10. Результаты статистической обработки AQ
на Медвежьем месторождении за 3-й—5-й годы разработки
Год раз- работки	С учетом фактических и услов- ных отказов				С учетом фактических отказов			
	ДО, млн. ма	дл СР’Я млн. ма	п. 1	ni *ni	AQ. млн. ма сут	млн, м* сут	п. 1	ni
	сут	сут						
	15—18	16,5	14	0,194	0—2,5	1,25	15	0,208
	18—21	19,5	23	0,319	2,5—5	3,75	16	0,222
Третий	21—24	22,5	И	0,153	5—7,5	6,25	9	0,125
	24—27	25,5	14	0,194	7,5—10	8,75	5	0,070
	27—31	29,0	9	0,125	10—12,5	11,25	5	0,070
Четвер-	10—15	12,5	2	0,028	0—1	0,5	3	0,042
тый	15—20	17,5	4	0,056	1—2	1,5	3	0,042
-	20—25	22,5	15	0,208	2-3	2,5	3 	0,042
	25—30	27,5	30	0,417	3—4	3,5	5	0,069
	30—35	32,5	9	0,125	4—6	5	3	0,042
	35—40	37,5	9	0,125				
	10—17,5	13.75	3	0,042	0—2,5	1,25	6	0,083
Пятый	17,5—25	21,25	17	0,236	2,5—5	3,75	14	0 ,194
	25—32,5	28,75	10	0,139	5—7,5	6,25	5	0,069
	32,5—40	36,25	23	0,319	7,5-10	8,75	4	0,056
	40—47,5	43,75	19	0,125	10—12,5	11,25	5	0,069
	47,5—55	51,25	7	0,097				
346
Ранжирование проектов по основным критериям эффектив-
ности ДЧД, Та, Т показывает трудности выбора проекта
капиталовложений. За исключением проекта Г—наилучшего
почти по всем критериям вследствие быстрого срока возврата
вложений, за которым следует 6-летний период получения
доходов, выбор должен быть сделан между проектами Б, А, В,
Д. По критериям Ер и Тл будут выбраны проекты Б и А. Этот
вывод подтверждает известное мнение о том, что данные
критерии отдают преимущество краткосрочным проектам.
Проекты В и Д, безусловно, обеспечивают больший прирост
денежных поступлений СЭДП, чем проекты А и Б, и в условиях
самофинансирования предпочтение следует отдать им.
Если необходимо выбрать лишь один проект, то в соот-
ветствии с критериями ДЧД и УЭДП, следует выбрать проект
В, тогда как проекту Г отдается предпочтение по большинству
других критериев. Если речь идет о выборе небольшого числа
проектов вследствие ограниченного объема капиталовложений,
то проблема выбора оказывается еще более сложной.
Таким образом, использование одного критерия выбора
капиталовложений даже в детерминированной ситуации оказы-
вается неоправданным. Необходимо рассматривать некоторую
совокупность критериев, отражающих различные аспекты ожи-
даемых результатов в сравнении с производственными затрата-
ми. Но самое главное заключается в том, что все проекты
капиталовложений в нефтегазодобывающей отрасли независимо
от стадии их реализации (поиски, разведка, традиционные
методы разработки, МУН и т. д.) должны оцениваться в
рамках единой программы и на единой методологической
основе.
§ 4.	ВЫБОР ПРОЕКТОВ ГРР В УСЛОВИЯХ РИСКА
И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
Большинство решений в нефтяной и газовой промышлен-
ности связано с риском и неопределенностью. Бурение поиско-
во-разведочных скважин представляет собой лишь один из
примеров неопределенности как затрат, так и в еще большей
мере результатов работ. Чтобы дать количественную оценку
риска, необходимо выделить основные его виды.
1.	Риск, связанный с бурением сухой поисковой или разве-
дочной скважины. Решение о постановке бурения на объекте
является классическим примером рискованного проекта.
2.	Риск открытия нерентабельного месторождения, связан-
ный с тем, что запасы выявленного объекта окажутся недоста-
точными (или с низкими качественными характеристиками).
3.	Риск существенного невыполнения плана по приросту
запасов при осуществлении крупной поисково-разведочной
151
Таблица 8.11. Оценки недопоставок газа из Медвежьего месторождения • потребителю
при различном уровне резервирования (с учетом фактических н условных отказов)
Уровень ре- зервирова- ния т — %	А		Б		в		Т Gm. S 	— , > = 1(1+Е)' млн. м9	Т Gm, Y £ 	f— , Г=1 (1 + е/ млн. руб.
	Ч’ МЛН. м8	Q- 1 + Е	Qmt' МЛН. м9	Qmt 1 + Е	ч млн. м9	^mt 1+Е		
5	6099	5647	6015	5157	8614	•	6838	17 642	111,5
10	5449	5045	4964	4256	6716	5331	14 632	92,5
15	4475	4144	3679	3154	4557	3617	10 915	69
20	3555	3292	2657	2278	2936	2331	7901	49,9
25	2867	2655	1692	1451	1659	1317	5423	34,3
30	1942	1798	907	778	752	597	3173	20,1
40	529	490	111	95	44	35	620	3,9
50	186	72	11	9	—	—	181	1,1
60	22	20	—	—	—	—	20	0,1
Примечание. Год разработки: А —третий; Б —четвертый; В — пятый.
Таблица 8.12. Оценки недопоставок газа из Медвежьего месторождения потребителю
при различном уровне резервирования (с учетом фактических отказов)
Уровень ре- зервирова- ния, %	А		Б		в		Т Qmt S 	— < 1=1 (1 + Е/ МЛН. м9	т Qtn. Y £ 		— » млн. руб.
	млн. м*	(lf£)	Qmf. МЛН. мэ	(1 + Е)	Qmf МЛН. м3	Qmt (1+Е)		
0	1323	1225	179	153	814	- 646	2024	12,8
2,5	933	864	48	41	676	537	1442	9,1
5	604	559	13	11	199	158	728	4,6
10	301	279			—	7	6	285	1,8
15	69	64	—	—	—	—	64	0,4
Примечание. Год разработки: А — третий; Б — четвертый; В — пятый.
Таблица 8.13. Оценка резерва скважин Медвежьего месторождения
для различного уровня резервирования
Уровень резервиро- вания	Т С 2 	* ‘-1 (l+E)' млн. руб.	С учетом фактического и условного отказа		С учетом фактического отказа	
		т ®т. У X 	1— 1=1 (!+£)'	Зт, млн. руб.	Т Чпг. У 2 	— *'=1 (Ц-£)'	Зт, млИ. руб.
0 2,5 5 10 15 20 25 30 40 50 60 70	1,39 2,85 5,64 8,92 11,74 14,56 17,38 23,48 29,16 34,79 40,89	111,5 92,5 69 49,9 34,4 20,1 3,9 1,1 0,1	114,35 98,14 77,92 61,64 48,86 37,48 27,38 30,26 34,89 40,89	12,8 9,1 4,6 1,8 0,4	12,8 10,49 7,45 7,44 9,32 11,74 14,56 17,38 23,48 29,16 34,79 40,89
В настоящих расчетах удельный ущерб потребителей от не-
допоставок газа принимался равным народнохозяйственному
эффекту от использования газа Медвежьего месторождения в
соответствующих районах потребления.
С учетом изложенного были проведены оценки оптимального
резерва скважин Медвежьего месторождения как в начальный
период разработки (выход месторождения на проектную мощ-
ность), так и в период постоянной добычи. Промежуточные
расчеты приведены в табл. 8.11—8.13.
Целевые функции затрат приведены на рис. 8.4, а оценки
оптимального резерва скважин ГДС — Медвежье — ниже.
Вид резерва .... Временный (с учетом Постоянный (с учетом
фактических и условных фактических отказов))
^опт, % от эксплуатаци-
онного фонда ....	36	7
Кт ...... .	0,984	0,995
Следует отметить, что была оценена величина оптимального
резервирования скважин Медвежьего месторождения на основе
анализа функционирования системы в начальный период раз-
работки. При этом принималось априори, что причины, харак-
тер и интенсивность отказов элементов и подсистем в проек-
тируемый период соответствуют причинам, характеру и интен-
сивности отказов в анализируемый интервал времени, т. е. вы-
двигалась гипотеза о представительности получения надежно-
стных характеристик в начальный период разработки. Фактиче-
349
Рис. 8.4?Целевые функции затрат 3(т).
а — с учетом фактических и условных отказов (временный резерв), тОПт«#36%; б —-
с учетом фактических отказов (постоянный резерв), /иоптв7'%
ски существенное значение в решении данных вопросов играет
обводнение скважин.
Оценим влияние обводнения скважин на показатели надеж-
ности газодобывающей системы Медвежье и оптимальный ре-
зерв скважин.
На основе полученной в предыдущих разделах , динамики
продвижения ГВК (изменения водонасыщенности) и фактиче-
ского распределения интервалов перфорации скважин была оце-
нена интенсивность начала обводнения (а следовательно, и про-
ведения капитальных ремонтов) скважин в процессе эксплуата-
ции месторождения.
Согласно экспертным расчетам потребность в капитальных
ремонтах по изоляции обводнившихся скважин оценивается
следующим образом:
в 7-й—12-й годы разработки — одна-две скважины в год:
в 13-й— 18-й годы разработки — две-три скважины в год.
Необходимо особо отметить, что здесь рассматривается об-
воднение скважин вследствие внедрения пластовой воды в за-
лежь, а не по причине плохого цементирования скважин, про-
буренных со вскрытием ГВК.
Для дальнейших расчетов с учетом фактической ситуации
в ЦКПРС ПО Надымгазпром на дату проведения расчетов
принимали:	.
время на проведение ремонта в скважине по изоляции и пе-
реходу на вышележащие горизонты равным 1 мес;
период времени между появлением в скважине признаков
пластовой воды (по гидрохимическому анализу) и необходи-
мостью проведения в ней ремонта равным 15 мес.
В табл. 8.14 приведены исходные данные и результаты рас-
четов оптимального резерва скважин Медвежьего месторожде-
ния (УКПГ-2, -3, -1) с учетом прогнозных оценок обводнения
скважин. При этом предполагалось, что простой скважины свя-
зан с проведением в ней ремонта, а не с ожиданием ремонта
350
Таблица 8.14. Оценки оптимального резерва скважин Медвежьего
месторождения (УКПГ-2, -3, -1) с учетом расчетных данных
по обводнению скважин
Показатели	Год разработки	
	7-й — 12-Й	13-й — 18-й
С учетом анализа работы ГДС за начальный период эксплуатации: коэффициент готовности резерв, % (скважин) Коэффициент готовности с учетом прогноза об- воднения С учетом анализа работы ГДС за начальный период эксплуатации и прогноза обводнения: коэффициент готовности резерв, % (скважин)	од 7( 0,9986 0,9756 ' 7,13(5)	770 5) 0,9979 0,9749 7,30(5)
Примечание. Эксплуатационный фонд УКПГ-2, -3, -1 — 72 скважины.
и т. д., что вполне приемлемо, если учесть, что необходимость
проведения последнего будет известна за 12—15 мес.
Значения коэффициента готовности системы с учетом отка-
зов скважин только по причине их обводнения (Кгв) рассчиты-
вались по формуле (8.26). Суммарный коэффициент готовности
(с учетом анализа надежностных характеристик за начальный
период эксплуатации и расчетных оценок обводнения К'т опре-
делили по формуле
/<'*г = ЛГВХГ.	(8.26)
Как видно из табл. 8.14, значение суммарного коэффициен-
та готовности системы К/ незначительно отличается от значе-
ния его без учета обводнения скважин, а оптимальный резерв
скважин практически один и тот же.
Указанная методика неоднократно использовалась авторами
данной работы при подготовке оперативных и перспективных
расчетов и обоснований планов по добыче газа, вводу скважин,
шлейфов, мероприятий по ремонту, исследованию скважинного
оборудования и т. п., реализованных в процессе разработки
Медвежьего месторождения на всех этапах его эксплуатации.
8.5.	РАСЧЕТ ХАРАКТЕРИСТИК ОБВОДНЕНИЯ
ПРИ НАЛИЧИИ ПРЕДЕЛЬНОГО ГРАДИЕНТА ДАВЛЕНИЯ
Факт наличия предельного градиента давления G [53] при
прогнозных расчетах обводнения газовой залежи может быть
учтен на двух уровнях.
351
1.	Учет G при оценке во времени ббщего количества внед-
ренной в газовую залежь пластовой воды.
2.	Учет G при оценке распределения фронта вытеснения га-
за пластовой водой в модели слоистого пласта.
В первом случае расчет выполняется для среднего значения
проницаемости. При этом величина G имеет некоторое фиксиро-
ванное значение, среднее для всей водоносной залежи.
Во втором расчет продвижения пластовой воды проводится
отдельно по каждому вероятностному слою, имеющему свое зна-
чение G.
Аналитически и контрольным просчетом нетрудно убедиться,
что количество пластовой воды, внедрившейся в залежь по обе-
им схемам, одно и то же.
Вместе с тем, во втором подходе помимо общего объема по-
лучаем также линейное продвижение ГВК по каждому вероят-
ностному слою. В итоге можно оценить распределение водона-
сыщенности вдоль линии тока флюида.
Количество пластовой воды, внедрившейся в залежь в пре-
делах каждого вероятностного слоя, для осевой симметрии по-
тока и плоской симметрии потока рассчитывается соответствен-
но по формулам (8.1) и (8.2). Но при наличии предельного
градиента давления в указанных формулах действующий пере-
пад давления (Ар7), обусловливающий характер фильтрации,
будет меньше фактического и может быть получен из соотно-
шения
Ар' = Ар—G	(8.27)
где G — предельный градиент давления; х — коэффициент
пьезопроводности; t — время эксплуатации участка УКПГ.
Согласно исследованиям Уфимского нефтяного института
(В. В. Девликамов и др.) предельный градиент давления мож-
но оценить из соображений анализа размерностей или рассмат-
ривая пористую среду как набор капилляров по следующей
формуле:
<8-28’
где т — предельное напряжение Сдвига; а —коэффициент, рав-
ный 0,017; k — проницаемость.
На основании этого естественно предположить, что для неод-
нородных пластов выражение (8.28) можно переписать в виде
G^wG^kiki,	(8.29)
где би — предельный градиент для i-ro пропластка; ki — прони-
цаемость i-ro пропластка; Gi и k — соответственно среднее зна-
чение предельного градиента давления и проницаемости неодно-
352
родного пласта, определенные в ходе промысловых исследова-
ний (например, по результатам промысловых испытаний пьезо-
метрической скважины).
С учетом одной из геолого-статистических моделей объем за-
лежи Медвежьего месторождения может быть представлен на-
бором вероятностных слоев (штабелем трубок тока) различной
проницаемости. Процессе вытеснения флюида по интервалу рас-
сматривается как процесс поршневого вытеснения его по каждо-
му вероятностному слою, для которого G определяется по урав-
нению (8.29).
Нетрудно видеть, что для каждого вероятностного слоя неза-
висимо от его проницаемости Др' с учетом процедуры определе-
ния G на любой заданный момент времени будет одно и то же,
т. е. общее количество внедрившейся Пластовой воды и линей-
ное перемещение ГВК по всем вероятностным слоям (с учетом
наличия в пласте предельного градиента давления) будет в одно
и то же количество раз меньше, чем по тем же слоям в случае
неучета предельного градиента давления. Поэтому влияние G
на характеристики обводнения по сравнению с вариантом от-
сутствия G будем искать в относительных величинах через соот-
ношение
Ka = QM,	(8.30)
где Qbg — объем внедрившейся в залежь, участок залежи или
вероятностный слой пластовой воды, рассчитанный с учетом на-
личия G; QB — объем внедрившейся в залежь, участок залежи
или вероятностный слой пластовой воды, рассчитанный без уче-
та наличия G по формулам (8.1), (8.2).
Результаты оценок коэффициента Kg во времени для второ-
го интервала УКПГ-2 с использованием трех геолого-статисти-
ческих моделей (см. табл. 8.4) приведены в табл. 8.15 и на
рис. 8.5.
Как видно из рис. 8.6 при учете наличия G, даже столь не-
значительного (4,5-10-5 МПа/м), пластовая вода согласно рас-
четам практически не внедряется в залежь первые 4—5 лет.
Таблица 8.15. Динамика Ко для второго интервала УКПГ-2
Медвежьего месторождения
Год разработки участка (начало)	Геолого-статистическая модель			Среднее значение
	I	II	III	
4-й	0,024	0,036	0,0013	0,02
7-й	0,31	0,32	0,30	0,31
12-й	0,53	0,53	0,51	0,52
18-й	0,68	0,68	0,67	Ь,68
23—1283
353
Рис. 8.5. Динамика Kg для второго интервала УКПГ-2 месторождения Мед-
вежье
Рис. 8.6. Динамика (прогноз) количества внедрившейся пластовой воды в
участок УКПГ-2 месторождения Медвежье без учета (1) и с учетом
(2) предельного градиента давления
К началу 7-го, 11-го и 18-го года разработки участка коли-
чество внедренной пластовой воды в зону УКПГ-2 меньше, чем
при расчетах без учета G соответственно в 3,2; 1,9; 1,5 раза.
Таким образом, согласно изложенному, в первые 4—>5 лет
эксплуатации участка залежи несмотря на снижение в нем пла-
стового давления и снижения уровней в прилегающие пьезомет-
рических скважинах ГВК должен быть практически неподви-
жен.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Основные результаты выполненных исследований сводятся
к следующему.
1.	Создана принципиальная методологическая система иссле-
дований типового (базового) газового, газоконденсатного место-
рождения (залежи), в которой выделены четыре основные си-
стемы низшего порядка: собственно геологическая (комплекс
продуктивных отложений); промыслово-геологическая (залежь);
геолого-газогидродинамическая (залежь) и техническая систе-
мы. Осуществлено функциональное, морфологическое и инфор-
мационное описание трех первых систем. Определены их цели
и задачи, поступающие на «вход» технической системы разра-
ботки в виде единого алгоритма.	'
2.	Решены теоретические и практические вопросы анализа
цикличности осадконакопления сложнопостроенных продуктив-
ных толщ на примере Медвежьего, Уренгойского и Ямбургско-
го месторождений; проведено расчленение и корреляция разре-
зов скважин, в результате чего созданы местные дробные ли-
толого-стратиграфические и промыслово-геологические модели-
354
схемы строения систем «продуктивная толща — газовая за-
лежь». Установлена номенклатура и индексация литолого-стра-
тиграфических и промыслово-геологических подразделений —
мезоциклитов (МЦ), элементарных циклитов (ЭЛЦ), продук-
\ тивных пачек и пластов. Предложен комплекс необходимых ли-
тологических, палеогеографических, палеоморфологических и
промыслово-геологических построений и осуществлено модели-
рование локальных зон литологического выклинивания и фаци-
ального замещения геологических тел, а Также трассирование
наиболее вероятных путей фильтрационных потоков газа и во-
ды. На этой основе построены серии геологических и геолого-
газогидродинамических моделей (в одно- и двумерном измере-
нии).
3.	Предложены и апробированы машинные варианты подсче-
та запасов газа объемным методом с оценкой точности подсчет-
ных параметров и величины запасов в процессе последователь-
ного подсчета с дифференцированным распределением запасов
в соответствии с качеством коллектора (по продуктивности).
4.	В промысловую геологию вводятся понятия о системе и
структуре запасов. На этой основе построены модели дифферен-
циации запасов по качеству коллектора на различных уровнях
структурной организации залежи как" объекта-системы (на
примере -Медвежьего, Уренгойского и Ямбургского месторожде-
ний). Предложена универсальная система-классификация по-
род—коллекторов по их качеству, которая является развитием
положений Ф. А. Требина и А. А. Ханина на современном эта-
пе. Разработан и реализован машинный алгоритм построения
классификации для каждой залежи как инструмента для реше-
ния практических задач.
5.	Решены методические вопросы и разработано информа-
ционное обеспечение для решений задач промысловой геологии
и разработки. В результате этого созданы базы данных геофи-
зической и промыслово-геологической информации, включаю-
щие характеристики важнейших параметров на каждом уровне
структурной организации объекта — залежи (пропласток, одно-
родный интервал — пласт — пачка пластов, ЭЛЦ, МЦ — интер-
вал перфорации — разрез скважины) в системе геологических
разрезов скважин, скоррелированных между собой по площади
месторождения. Базы данных включают информацию по Мед-
вежьему, Уренгойскому, Вынгапуровскому, Ямбургскому и За-
полярному месторождениям. Разработана структура, алгорит-
мы, предложена АСМ по решению основных задач промысло-
вой геологии в режиме диалога на ЭВМ серии ЕС и ПЭВМ,
типа PC АТ/ХТ.
6.	Предложен метод построения геолого-статистических мо-
делей продуктивных пластов с учетом вероятностно-статисти-
ческого подхода к оценке неоднородности коллектора по про-
23*
355
ницаемости. Осуществлено построение геолого-статистических
моделей по данным исследования кернов, геофизических харак-
теристик разрезов скважин, средних коэффициентов проницае-
мости в скважинах. Предложен метод и проведена оценка вер-
тикальной эффективной проницаемости пласта — коллектора.
Проведено исследование продуктивности пластов в зависимости
от палеорельефа структуры.
7.	Предложена методика расчета внедрения пластовой воды
в залежь на основании вероятностно-статистического подхода
к оценке неоднородности коллектора по проницаемости, позво-
ляющая оценить: распределение водонасыщенности в обводнен-
ном объеме; коэффициенты, характеризующие эффективность
вытеснения газа водой; продолжительность безводной эксплуа-
тации скважин; характеристики обводнения при наличии пре-
дельного градиента давления.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
I
1.	Алтунин А. Е., Семухин М. В., Адлер В. В. Оценка коэффициента га-
зоотдачи с использованием теории нечетких множеств. Тезисы доклада Все-
союзной научно-технической конференции «Нефть и газ Западной Сибири,
проблемы добычи и транспортировки», Тюмень, изд. Тюменского индустри-
ального института, 1985.
2.	Автоматизированный комплекс информационно-математического обес-
печения для решения задач промысловой геологии и разработки газовых ме-
сторождений Западной Сибири/А. Н. Кирсанов, Е. М. Наницский, Н. А. '1у-
ренков и др. — ОИ, сер.: Геология и разведка газовых и газоконденсатных
месторождений. Вып. 3. М., изд. ВНИИЭГАЗПРОМа, 1982.
3.	Борисов Ю. П., Воинов В. В., Рябинина 3. К- Влияние неоднородно-
сти пластов на разработку нефтяных месторождений. М., Недра, 1970.
4.	Баркалая О. Г., Гусев В. К., Иванова Л. М. Опыт применения глубин-
ного газодинамического каротажа для уточнения параметров подсчета запа-
сов и контроля за разработкой газовых и газоконденсатных месторождений.
Обзорная информация. Вып. 5. М., изд. ВНИИЭГАЗПРОМа, 1984.
5.	Ван-дер-Варден Б. Л. Математическая статистика. М., Иностранная
литература, 1949.
6.	Васильев Ю. Н. Автоматизированная система управления разработкой
газовых месторождений, М., Недра, 1987.
7.	Вистелиус А. Б. Материалы к литостратиграфии продуктивной толщи
Азербайджана. М. — Л., Изд. АН СССР, 1961.
8.	Вистелиус А. Б. Фазовая дифференциация палеозойских отложений
Среднего Поволжья и Заволжья. М. — Л., Изд-во АН СССР, 1963.
9.	Вистелиус А. Б., Романова М. А. Красноцветные отложения полуост-
рова Челекен. М. — Л., Изд. АН СССР, 1962.
10.	Выделение эксплуатационных горизонтов в пределах сеноманской
залежи месторождения Уренгой/Л. Б. Берман, Г. В. Давыдова, И. П. Жаб-
рев и др. — Газовая промышленность, 1979, № 1, с. 27—32.
1	Г. Государственная система стандартизации. М., Госстандарт, 1986.
12.	Дементьев Л. Ф. Математические методы и ЭВМ в нефтегазовой
геологии. М., Недра, 1983.
256
13.	Дементьев Л. Ф. Системные исследования в нефтегазовой геологии.
М„ Недра, 1988.
14.	Дементьев Л. Ф., Акбашев Ф. С., Файнштейн В. М. Изучение свойств
неоднородных терригенных нефтеносных пластов. М., Недра. 1980.
15.	Дементьев Л. Ф., Жданов М. А., Кирсанов А. И. Применение ма-
тематической статистики в нефтегазопромыслбвой геологии. М., Недра,
1977.
16.	Дементьев Л. Ф„ Кирсанов А. И., Лапердин А. И. Оценка точности
определения основных геолого-промысловых и технологических параметров
Медвежьего и Уренгойского газовых месторождений/Тр. ВНИИЭГАЗПРО-
Ма, 1978, вып. 1/10, с. 16-23.
17.	Деч В. Н„ Кнорине Л. Д. Методы изучения периодических явлений
в геологии. Л., Недра, 1985.
18.	Дмитриевский А. И. Системный литологогенетический анализ нефте-
газоносных осадочных бассейнов. М., Недра, 1982.
19.	Дюкалов С. В., Кирсанов А. И., Маслов В. Н. Геолого-промысловые
аспекты разработки сеноманских газовых залежей Западной Сибири.—ОН,
сер.: Разработка и эксплуатация газовых и газоконденсатных месторожде-
ний. Вып. 11. М., изд. ВНИИЭГАЗПРОМа, 1986.
20.	Ермаков В. И., Кирсанов А. Н., Шаля А. А. Методы изучения гео-
логической неоднородности сеноманских продуктивных отложений месторож-
дений севера Западной Сибири. — ОН, сер.: Геология и оазведка газовых
и газоконденсатных месторождений. Вып. 7. М., изд. ВНИИЭГАЗПРОМа,
1980.
21.	Ермилов О. М., Маслов В. И., Нанивский Е. М. Разработка крупных
газовых месторождений в неоднородных коллекторах. М., Недра, 1977.
22.	Закиров С. М. Теория и проектирование разработки газовых и газо-
конденсатных месторождений. М., Недра, 1989.
23.	Иванова М. М., Дементьев Л. Ф., Чоловский И. П. Нефтегазопро-
мысловая геология и геологические основы разработки месторождений неф-
ти и газа. М., Недра, 1985.
24.	Инструкции ГКЗ СССР по применению классификации запасов ме-
сторождений, перспективных и прогнозных ресурсов нефти и горючих газов;
о содержании, оформлении и порядке представления в ГКЗ СССР. М., изд.
ГКЗ СССР, 1984.
25.	Информационные модели — основа баз данных АСУ ТП разработки
сеноманских залежей. Уренгойско-Ямбургского газопромыслового регио-
на.— ОН, серч: Автоматизация, телемеханизация и связь в газовой промыш-
ленности. Вып. 8. М., изд. ВНИИЭГАЗПРОМа, 1989.
26.	Изучение коллектопов неЛти и газа месторождений Западной Сибири
геофизическими методами/Е. И. Леонтьев, Л. М. Дорогиницкая, Г. С. Кузне-
цов и др. — М., Недра, 1974.
27.	Каналин В. Г., Дементьев Л. Ф. Методика и практика выделения
эксплуатационных объектов на многопластовых месторождениях. М., Недра,
1982.
28.	Каналин В. Г., Кислов С. А., Ханнанов 3. Д. Геологопромысловая
характеристика продуктивных пластов сеноманской залежи Уренгойского
месторождения газа/Тр. ТИИ, Тюмень, 1970, вып. 11, с. 18—25.
29.	Карагодин Ю. И. Седиментационная цикличность. М., Недра, 1980.
30.	Карагодин Ю. Н. Региональная стратиграфия. М., Недра, 1985.
31.	Кирсанов А. И. Проблемы и задачи газопромысловой геологии сено-
манских залежей. Проблемы освоения газовых и газоконденсатных место-
рождений севера Тюменской области/Тр. ВНИИГАЗПРОМа, М., 1981,
с. 7—18.
32.	Кирсанов А. И., Лапердин А. И., Нелепченко А. Е. Методология
оперативной обработки геолого-геофизической информации при проектиро-
вании и разработке газовых месторождений. — ОН, сер.: Разработка и эк-
сплуатация газовых и газоконденсатных месторождений. Вып. 4. М., изд.
ВНИИЭГАЗПРОМа, 1989.
357
33.	Кирсанов А. Н., Семухин М. В., Адлер В. В. Подсчет запасов газа
с использованием теории нечетких множеств. Петрофизическое обеспечение
подсчета запасов нефти и газа/Тр. ЗапсибНИГНИ, Тюмень, 1989, с. 86—
107.
34.	Ковальчук Н. Р. Методы разведки и оценки запасов месторождений
нефти и газа. Киев, Наукова думка, 1986.
35.	Ковальчук Н. Р„ Предтеченская Н. С. Подготовка нефтяных и газо-
вых месторождений к подсчету запасов и разработке М., Недра, 1977.
36.	Коротаев Ю. П., Закиров С. Н. Теория и проектирование разработки
газовых и газоконденсатных месторождений. М., Недра, 1981.
37.	Кучин Б. Л:, Алтунин А. Е. Управление системой газоснабжения в
осложненных условиях эксплуатации. М., Недра, 1984.
38.	Лапердин А. Н. Геолого-экономические критерии оптимизации раз-
ведки нефтяных и газовых месторождений. — В кн.: Геологическое модели-
рование газовых месторождений. М., изд. ВНИИГаза, 1986, с. 54—64.
39.	Малыхин А. Я., Ефимов В. П., Леонтьев Е. И. Способы определения
нефте- и газонасыщения терригенных коллекторов по данным электрометрии
скважин. — НТО, сер.: Геология и разведка газовых и газоконденсатных
месторождений. Вып. 5. М., изд. ВНИИЭГАПРОМа, 1977.
40.	Оценка промышленных запасов нефти, газа и газоконденсата./
Л. Ф. Дементьев, Ю. В. Шурубор, В. И. Азаматов и др. — М., Недра, 1980.
41.	Опыт пространственного геологического моделирования центральной
части Оренбургского газоконденсатного месторождения/П. П. Иванчук,
М. П. Овчинников, В. Л. Виноградов и др,—ОИ, сер.: Геология и разведка
газовых и газоконденсатных месторождений. Вып. 1. М., изд. ВНИИЭГАЗ-
ПРОМа, 1980.
42.	Особенности разведки и разработки газовых месторождений Запад-
ной Сибири/О. Ф. Андреев, К. С. Басниев, Л. Б. Берман и др. — М., Недра,
1984.
43.	Применение зонного моделирования для анализа и прогнозирования
разработки газовых залежей Западной Сибири на примере сеноманской за-
лежи Уренгойского месторождения. П. А. Гереш, А. С. Гацолаев, Г. М. Куз-
нецова, Л. Н. Семенова — ОИ, сер.: Разработка и эксплуатации газовых и
газоконденсатных месторождений. Вып. 13. М., изд. ВНИИЭГАЗПРОМа,
1988.
44.	Проблемы повышения надежности промыслового оборудования в ус-
ловиях слабосцементированных коллекторов/О. М. Ермилов, К. Л. Каприе-
лов, Р. С. Сулейманов. — ОИ «Разработка и эксплуатация газовых и газо-
конденсатных месторождений. М., изд. ВНИИЭГАЗПРОМ, 1990.
45.	Принципы выявления зон фациального контроля нефтегазонакопле-
ния/Э. Б. Мовшович, М. Н. Кнепель, Л. И. Несмеянова и др. — М., Недра,
1981.
46.	Салин Ю. С. Стратиграфическая корреляция. М., Недра, 1983.
47.	Система. Симметрия. Гармония/Под ред. В. С. Тюхтина, Ю. А. Ур-
манцева. М., Мысль, 1988.
48.	Системный подход к созданию геолого-газодинамических моделей/
/Л. Ф. Дементьев, Н. А. Туренков, А. Н. Кирсанов и др.— ОИ, сер.: Гео-
логия и разведка газовых и газоконденсатных месторождений. Вып. 5. М..
изд. ВНИИЭГАЗПРОМа, 1984.
49.	Справочник по нефтепромысловой геологии/Под ред. Н. Е. Быкова,
М. И. Максимова, А. Я. Фурсова. — М., Недра, 1981.
50.	Статистическое исследование геологической неоднородности сеноман-
ской залежи Уренгойского месторождения/А. Н. Кирсанов, Н. А. Туренков,
3. К- Ольхова и др. Вопросы освоения газовых и газоконденсатных место-
рождений Западной Сибири. М., изд. ВНИИЭГАЗПРОМа, 1980.
51.	Стратиграфия и математика/Под ред. Ю. А. Косыгина, Ю. С. Салина,
В. А. Соловьева. Хабаровск, Хабаровское книжное издательство, 1964.
52.	Теория водонапорного режима газовых месторождений/С. Н. Заки-
ров, Ю. П. Коротаев, Р. М. Кондрат и др. — М., Недра, 1976.
358
элементных затрат z(q;, f)j), представляющих собой затраты на
освоение ресурсов г-го класса разведанности при j-й степени
извлечения (i и j задаются в виде интервальных значений), то
экономическая оценка ресурсов определится как математическое
ожидание затрат с:
С = Pij zij,
Ч
где pij—вероятность того, что природа находится в состоянии i,
j, т. е. имеются ресурсы ьго класса, для которых в среднем
может быть достигнут коэффициент нефтеотдачи, равный 0,.
Переход от этой матрицы ресурсов к таблице-матрице
Маккелви (см. рис. 4) можно произвести, исходя из следующих
соображений. В приведенной формуле степень потенциальной
разведанности ресурсов т| является косвенным измерителем
риска их освоения — ресурсы меньшей степени изученности
более рискованные, поэтому предполагается, что функция z (л,)
отражает рост затрат в связи с повышением степени неопреде-
ленности при переходе к менее разведанным ресурсам. Соответ-
ственно вместо функции z(07), отражающей рост затрат на
повышение КНИ, можно рассматривать функцию затрат от
набора параметров, выражаемых многомерным вектором X
(включающим такие параметры, как глубина залегания, удален-
ность, степень развития производственной и социальной инфра-
структуры и т. д.) для некоторого среднего значения КНИ:
Расчет величины с — один из вариантов предварительной
экономической оценки ресурсов. Однако она является необходи-
мой, но недостаточной для характеристики экономической
ценности ресурсов, которая зависит также от ряда дополнитель-
ных характеристик: цен на продукцию, нормы дисконта, степени
взаимозаменяемости, технологии производства нефти и газа
и др.
§ 8. ВОСПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ПОТЕНЦИАЛ
ОТДЕЛЬНЫХ РЕГИОНОВ
Важно знать не только общую величину ресурсной базы, но
и ее распределение по отдельным регионам. Для характеристи-
ки ресурсных возможностей отдельных нефтедобывающих ре-
гионов можно рассчитать два показателя:
1) долю открытых запасов в общей величине ресурсов
каждого региона: гг =(НД + ДЗ)р/НСРр;
2) долю неоткрытых запасов каждого региона в общей
величине неоткрытых ресурсов страны (мира): г2 = (НСР — НД —
— Д3)р/(НСР —НД —Д3)м.
30
Приложение 2
Файл 2
Приложение 3
Файл 3
360
Приложение 4
Файл 4
Приложение 5
Файл 5
361
Приложение 6
Файл 6
Приложение 7
Файл 7
362
Приложение 8
Файл 8
Приложение 9
Файл 9
363
Приложение 10
Файл 10
Приложение 11
Файл 11
364
Приложение 12
Файл 12
Приложение 13
Файл 13
Приложение 14
Файл 14
РАЗДЕЛ ПЕРВЫЙ
ЗАПАСЫ И РЕСУРСЫ НЕФТИ, ГАЗА И КОНДЕНСАТА
ГЛАВА I
ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ КЛАССИФИКАЦИИ ЗАПАСОВ
МЕСТОРОЖДЕНИЙ, ПЕРСПЕКТИВНЫХ И ПРОГНОЗНЫХ
РЕСУРСОВ НЕФТИ И ГОРЮЧИХ ГАЗОВ
§ 1. СУЩНОСТЬ КЛАССИФИКАЦИЙ ЗАПАСОВ И РЕСУРСОВ
НЕФТИ И ГАЗА
Классификации запасов — это единые для СССР норматив-
ные научно-методические документы, обусловливающие принципы
подсчета и государственного учета запасов и ресурсов и син-
тезирующие опыт, накопленный в процессе поисков, разведки и
разработки нефтяных и газовых месторождений. Соблюдение требова-
ний классификации при подсчете запасов и перспективных ресурсов
и оценке прогнозных ресурсов в значительной мере определяет
правильность выбора тактики и стратегии поисков, разведки, геолого-
экономической оценки и разработки месторождений, планирования
прироста запасов и масштабов добычи нефти и газа. Данные о
запасах и перспективных ресурсах нефти и газа являются основой
для составления схем развития и размещения топливно-энергетических
отраслей.
В настоящее время действует Классификация запасов месторож-
дений, перспективных и прогнозных ресурсов нефти и горючих газов
[23], утвержденная в 1983 г., которая устанавливает:
единые для СССР принципы подсчета и государственного учета
запасов месторождений и перспективных ресурсов нефти и горючих
газов 1 в недрах по степени их изученности и народнохозяйственному
значению;
условия, определяющие подготовленность разведанных месторож-
дений для промышленного освоения;
основные принципы количественной оценки прогнозных ресурсов
нефти и газа.
Порядок применения Классификации к запасам месторождений
и перспективным ресурсам нефти и газа определяется Инструкцией
по применению Классификации запасов месторождений, перспективных
и прогнозных ресурсов нефти и горючих газов (1984 г.) [21],
1 Под горючими газами подразумеваются природные углеводородные
газы — свободный газ, газ газовых шапок и газ, растворенный в нефти. В
дальнейшем именуются «газ».
4
используя значение Хоэфтах, найденное по данным ГИС.
Расчет максимальных значений кв, кт, квг по формуле
^н(г)тах=1 кв о	(59)
и сравнение их с кв, кт, квг в каждом пластовом пересечении
позволяет избежать существенного завышения этих показателей.
Определение коэффициентов нефте- и газонасыщенности
по методу сопротивлений
Физической предпосылкой для определения значений кв, кг, квг
по данным метода сопротивлений является наличие достаточно тесной
связи параметра насыщения породы-коллектора Рн = рп/рвп с коэф-
фициентом водонасыщенности кв (см. рис. 12). Эта связь выражается
эмпирическим уравнением
Рв=акв-	(60)
или
Рв = квп,	(61)
где а и п—константы, характерные для изучаемого геологического
объекта. Связь PB=f(kB) получают на представительной коллекции
образцов породы-коллектора изучаемых продуктивных отложений.
Коллекция формируется таким образом, чтобы распределения коэф-
фициентов пористости, глинистости, проницаемости для образцов
коллекции были близки к распределениям этих параметров в кол-
лекторах изучаемого разреза.
Возможны следующие варианты получения связи P„=f(kt).
Образцы извлечены из разреза скважины, пробурен-
ной на РВО. Образцы, из которых экстрагированы остаточная
нефть и соли пластовой воды, насыщаются моделью пластовой
воды. На каждом образце величина кв изменяется в пределах от 1
до кв при этом для каждого фиксированного значения кв определя-
ется соответствующее ему значение рп, которое колеблется от рп = рвп
при fcB=l до рп = рпта1 при кв = ква. Далее рассчитываются значения
Рв, соответствующие Хгв = 1 и А:В = А:В.О и промежуточным значениям;
по точкам с координатами Рв, кв для каждого образца строится
график PB=f(kB). Затем графики группируются по выделенным
классам коллекторов и составляются 2—4 обобщенных зависимости
P*=f(kB], представленные в виде номограммы или семейства кривых
(рис. 39, 40).
Шифром графиков семейства кривых является характерное для
каждого класса значение геофизического (асп, или физического
(£п.о, &пр) параметра. Если коллекторы изучаемого объекта достаточно
однородны, ограничиваются одной обобщенной зависимостью
Рв~/\ка) Для всех коллекторов изучаемых отложений. Зависимости
Pn=f(ka) такого типа целесообразно использовать для определения
101
8.5. Расчет характеристик обводнения при наличии предельного гра-
диента давления.............................................. 351
Заключение....................................................354
Список литературы ............................................356
Приложения. Алгоритмы расчета параметров для Ямбургского место-
рождения ...................................................
Приложение 1.	Файл	1......................................... 359
Приложение 2.	Файл	2..........................................360
Приложение 3.	Файл	3..........................................360
Приложение 4.	Файл	4..........................................361
Приложение 5.	Файл	5.........................................361
Приложение 6.	Файл	6..........................................362
Приложение 7.	Файл	7..........................................362
Приложение 8.	Файл	8..........................................363
Приложение	9. Файл	9......................................  363
Приложение	10.	Файл	10......................................364
Приложение	И.	Файл	11......................................364
Приложение	12.	Файл	12......................................365
Приложение 13. Файл 13.................................. ....	365
Приложение 14. Файл 14........................................365
1
ПРОИЗВОДСТВЕННО-ПРАКТИЧЕСКОЕ ИЗДАНИЕ
Гриценко Александр Иванович
Дмитриевский Анатолий Николаевич
Ермилов Олег Михайлович и др.
ПРОМЫСЛОВО-ГЕОЛОГИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
СИСТЕМ ДОБЫЧИ ГАЗА
Заведующий редакцией Н. Е. Игнатьева, редактор издательства Т. К. Лаза-
рева, художественный редактор В. В. Шутько, технические редакторы
Ю. В. Втехина, М. Л. Новикова, корректор В. И. Сафелкин
ИБ 9475
Сдано в набор 04.11.91. Подписано, в печать 17.02.92. Формат 60X90'/н. Бумага книж-
но-журнальная. Гарнитура Литературная. Печать высокая. Усл. печ. л. 23,0. Усл.
кр.-отт. 23.0. Уч.-изд. л. 24,30. Тираж 1000 экз. Заказ 1286/4010—3.
Издательство «Недра». 125047 Москва, Тверская застава, 3.
Московская типография № 11 Министерства печати и информации Российской Фе-
дерации. 113105 Москва, Нагатинская, 1.