УДК 550.834.048.05

https://doi.org/10.21440/2307-2091-2019-2-63-71

Актуальность работы. Статья посвящена актуальным вопросам выделения перспективных интервалов, благоприятных по петрофизическим свойствам для скоплений углеводородов, с использованием данных сейсморазведки 3D.
Целью настоящих исследований является установление эффективных атрибутов сейсмического волнового поля для определения петрофизических свойств майкопских отложений, имеющих целью восстановление добычи нефти и газа на площади Газанбулак. Предметами исследования являются керновые материалы, данные геофизических исследований скважин и сейсмические атрибуты, а также зависимости, построенные между керновыми данными и математическими преобразованиями данных ПС. Кривые ПС трансформированы в значения пористости отложений целевого интервала и для площади исследований получено регрессионное уравнение, устанавливающее связь между коэффициентом пористости и αПС.
Объектом исследования является месторождение Газанбулак. В статье приведена краткая геолого-геофизическая характеристика, стратиграфическое и литологическое описание пород, слагающих разрез данного месторождения. Несмотря на то, что данное месторождение неоднократно изучалось различными геолого-геофизическими методами, многие особенности его строения остаются не до конца выясненными, и 2014 г. здесь была проведена сейсморазведка 3D.
Результаты исследования. Приведены основные результаты исследований по изучению петрофизических свойств газанбулакского горизонта II майкопской свиты с использованием данных сейсморазведки 3D и ГИС. Составлены кубы и карты коллекторов и пористости, по которым выяснено, что в целевом интервале процентное содержание песков высоко и достигает 62 %, средние значения кажущегося удельного сопротивления изменяются в пределах 3,0–8,4 Ом ⋅ м. Показано, что рассчитанные значения αПС по площади увеличиваются в южной и восточной частях площади Зиядхан, а прогнозные данные пористости наблюдаются в центральной части площади Зиядхан, в северной и центральной частях площади Газанбулак. Рассчитанные для интервала исследований значения коэффициента пористости составляют примерно 10–22 %. Приведены результаты прогноза пористости по сейсмическому амплитудному атрибуту RMS Amplitude. Сравнение построенных разными способами карт (ГИС и анализ амплитуд RMS) показывает, что данные, полученные разными способами вычислений, сходны и достаточно хорошо совпадают и могут быть применены при определении места заложения очередной эксплуатационной скважины.
Вывод. Сейсмический амплитудный атрибут RMS Amplitude может с успехом применяться для определения петрофизических свойств отдельных комплексов отложений месторождений, имеющих подобные сейсмогеологические условия.

Ключевые слова: верхний мел, палеоцен, эоцен, майкопская свита, петрофизические исследования, кажущееся сопротивление (КС), потенциал скважины (ПС), кубы и карты пористости отложений, сейсмические атрибуты.

Данная работа выполнена при финансовой поддержке Фонда развития науки при Президенте Азербайджанской Республики – Qrant № EİF-KETL-2-2015-1(25)-56/33/2.

ЛИТЕРАТУРА

1. Ализаде А. А., Ахмедов Г. А., Ахмедов А. М. и др. Геология нефтяных и газовых месторождений Азербайджана. М.: Недра, 1966. 384 с.
2. Ахмедов Т. Р. О геологической эффективности сейсморазведки при изучении неантиклинальных ловушек Азербайджана разного типа // Изв. УГГУ. 2016. Вып. 3 (43). С. 41–45.
3. Урупов А. К. Основы трехмерной сейсморазведки. М.: Нефть и газ РГУНГ, 2004. 584 с.
4. Balz O., Pivot F., Veeken P. Reservoir characterisation using neural networks controlled by petrophysical and seismic modelling //Extended Abstracts: 61th EAGE annual meeting. 1999. S015. Р. 1–4. https://doi.org/10.3997/2214-4609.201407673
5. Логинов Д. В., Лаврик С. А. Некоторые методы определения информативного набора сейсмических атрибутов для прогнозирования свойств коллекторов // Нефтегазовая геология. Теория и практика. 2010. Т. 5, № 1. URL: http://www.ngtp.ru/rub/3/3_2010.pdf
6. Рахманов Р.Р. Закономерности формирования и размещения залежей нефти и газа в мезокайнозойских отложениях Евлах-Агджабединского прогиба. Баку: Текнур, 2007. 191 с.
7. Ампилов Ю. П. От сейсмической интерпретации к моделированию и оценке месторождений нефти и газа. М.: Геоинформмарк, 2008. 429 с.
8. Кирилов А. С., Закревский К. Е. Практикум по сейсмической интерпретации в PETREL. М.: Изд-во МАИ-ПРИНТ, 2014. 288 с.
9. Ахмедов Т. Р., Ахундлу А. А., Гиясов Н. Ш. Некоторые результаты наземной и скважинной сейсморазведки Говсанинского месторождения углеводородов // Каротажник. 2012. № 6 (216). С. 3–16.
10. Методические указания по комплексированию и этапности выполнения геофизических, гидродинамических и геохимических исследований нефтяных и нефтегазовых месторождений: РД 153-39.0-109-01: утв. Приказом Минэнерго России от 05.02.2002 г. Введ. 2002- 03-01. № 30. М., 2002. 73 c.
11. Marroquin I. D., Brault J., Hart B. S. A visual data-mining methodology for seismic facies analysis: Part 1. Testing and comparison with other unsupervised clustering methods // Geophysics. 2009. Vol. 74, № 1. Р. 1–11. http://dx.doi.org/10.1190/1.3046455
12. Ахмедов Т. Р. Динамический анализ данных сейсморазведки 3D площади Говсан с целью выделения перспективных участков на нефть и газ // Геоинформатика. 2017. № 4. C. 13–19.
13. Yusof M. A., Gbadamosi A., Junin R., Abbas A. Uncertainly analysis of hydrocarbon in place calculation using 3D seismic and well data during appraisal stage – Case study of Goldie Fild, offshore Sarawak // Journal of natural gas science and engineering. 2018. Vol. 57. P. 238–265. https://doi.org/10.1016/j.jngse.2018.06.038
14. Fozao K. F., Fotso L., Djieto-Lordon A., Mbeleg M. Hydrocarbon inventory of the eastern part of the Rio Del Rey Basin using seismic attributes // Journal of petroleum exploration and production technology. 2018. Vol. 8, issue 3. P. 655–665.
15. Ампилов Ю. П. Сейсмическая интерпретация: опыт и проблемы. М.: Геоинформмарк, 2005. 286 с.
16. Латышова М. Г., Вендельштейн Б. Ю., Тузов В. П. Обработка и интерпретация материалов геофизических исследований скважин. М.: Недра, 1990. 305 c.
17. Tyler M. N. Applications of 3D seismic attribute analysis workflows: a case study from NESS country KANSAS, USA, B.S APPL 3D SEISMIC ATTR. Manhattan: Kansas State University, 2013. P. 1–30.
18. Chopra S., Marfut K. J. Seismic attributes – a historical perspective // Geophysics. 2005 vol. 70, issue 5, pp. 3–28. http://dx.doi.org/10.1190/1.2098670
19. Hart B. S. Definition of subsurface stratigraphy, structure and rock properties from 3-D seismic data // Earth-science reviews. 1999. Vol. 47, issue 3-4. P. 189–218. https://doi.org/10.1016/S0012-8252(99)00029-X
20. Neff D. B., Runnestrand S. A., Butler E. L. Multi-attribute seismic waveform classification. USA, Phillips Petroleum Company, USA Patent 6223126, 2001.