RU2201606C1 - Способ типизации и корреляции нефтегазопродуктивных горных пород по скважинным спектрально-временным параметрам - Google Patents
Способ типизации и корреляции нефтегазопродуктивных горных пород по скважинным спектрально-временным параметрам Download PDFInfo
- Publication number
- RU2201606C1 RU2201606C1 RU2002104505A RU2002104505A RU2201606C1 RU 2201606 C1 RU2201606 C1 RU 2201606C1 RU 2002104505 A RU2002104505 A RU 2002104505A RU 2002104505 A RU2002104505 A RU 2002104505A RU 2201606 C1 RU2201606 C1 RU 2201606C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- frequency
- spectral
- time
- oil
- correlation
- Prior art date
Links
Abstract
Использование: в нефтяной геологии для повышения эффективности геологоразведочных работ на нефть и газ. Данные геофизических исследований скважин количественно параметризуют на основе спектрально-временного анализа и количественной оценки его результатов с помощью определения произведения удельных по частоте и времени спектральных плотностей энергетических спектров на частоту и время максимумов, либо средневзвешенные значения частоты и времени, а также отношения энергии спектров высоких частот и больших времен к энергии спектров низких частот и меньших времен. Проводят типизацию нефтегазопродуктивных горных пород и их корреляцию между скважинами по совокупности количественных спектрально-временных параметров в частотно-временной развертке. Технический результат: повышение достоверности способа.
Description
Изобретение относится к нефтяной геологии и может быть использовано для повышения эффективности геолого-разведочных работ на нефть и газ, включая проведение наземных геофизических исследований и последующее разведочное и эксплуатационное бурение.
На основе спектрально-временного анализа (СВАН) данных электрического, радиоактивного, акустического и сейсмического каротажа определяют спектрально-временные образы (СВО) целевых интервалов нефтегазопродуктивных горных пород в виде СВАН-колонок и их количественных спектрально-временных параметров (СВП) ("Структурно-формационная интерпретация сейсмических данных" И. А.Мушин, Л.Ю.Бродов, Е.А.Козлов, Ф.И.Хатьянов. - М.: Недра, 1990, 299 с).
Под типом разреза понимается специфическая совокупность литолого-фациальных разностей горных пород в определенном стратиграфическом диапазоне, характеризующаяся эксклюзивной историей и условиями формирования. Нефтегазопродуктивные и другие типы геологического разреза определяются интегрально, по совокупности данных бурения: спектрально-временным параметром, литолого-фациальной и гранулометрической характеристикам, особенностям развития литогенеза, толщине целевого интервала, эффективной толщине коллекторов, их пористости, трещиноватости, кавернозности, емкости, проницаемости, а также продуктивности скважин. Корреляция нефтегазопродуктивных и других горных пород производится как по классическим известным схемам, так и по СВП.
Известны способы определения различных типов геологического разреза и стратиграфической корреляции горных пород между скважинами по данным бурения и геофизических исследований в скважинах (ГИС) (см. Дахнов В.Н. "Интерпретация результатов геофизических исследований скважин. Гостоптехиздат, 1962, 377 с. Долицкий В.А. "Геологическая интерпретация материалов геофизических исследований скважин." Недра, М., 1966, с. 386. "Методы изучения осадочных пород". Под ред. акад. Н.М.Страхова. Гос.научн.-техн. изд-во литературы по геологии и охране недр. М. - 1957, 563с. "Практическая стратиграфия. " Под ред. И.Н.Никитина, А.И.Жамойды. Ленинград, Недра, Ленинградское отделение, 1984, 320 с.)
Недостатком этих способов является качественное использование совокупности скважинной информации (результатов исследований керна, интерпретации кривых ГИС и неоднозначная визуальная амплитудно-фазовая корреляция кривых ГИС между скважинами, которая часто трактуется по разному, особенно в пределах непосредственно нефтегазопродуктивных интервалов, вне расположения резких реперных границ.
Недостатком этих способов является качественное использование совокупности скважинной информации (результатов исследований керна, интерпретации кривых ГИС и неоднозначная визуальная амплитудно-фазовая корреляция кривых ГИС между скважинами, которая часто трактуется по разному, особенно в пределах непосредственно нефтегазопродуктивных интервалов, вне расположения резких реперных границ.
Вертикальная и горизонтальная (латеральная) изменчивость физических свойств горных пород приводит к изменению электрических, радиоактивных и акустических параметров кривых ГИС, т. е. к изменению их формы, что, как известно, надежно и точно оценивается спектральными преобразованиями (см. Харкевич А. А. "Спектры и анализ" - М.: Гос.издательство физ.-мат.литературы, 1962, с.235).
Известен способ спектрально-временного анализа данных ГИС для их комплексирования с сейсморазведкой (см. "Спектрально-временной анализ данных ГИС для их комплексирования с сейсморазведкой" Э.А.Таратын, И.А.Мушин, В.Я.Птохов, О.Г.Беляева. - Прикладная геофизика, вып. 128, М., Недра, 1993, с.137-150).
Способ заключается в расчете коэффициентов контрастности и представлений кривых ГИС в виде диаграмм контрастности. Диаграммы контрастности кривых ГИС подвергаются СВАН и взаимно увязываются со СВАН сейсморазведки на основе идентификации границ и геологических тел.
Недостатком способа для типизации и корреляции горных пород являются:
- пересчет кривых ГИС в диаграммы контрастности, что неизбежно приводит к погрешностям результатов СВАН;
- качественные оценки результатов СВАН-диаграмм контрастности, без спектрально-временной параметризации СВАН-колонок.
- пересчет кривых ГИС в диаграммы контрастности, что неизбежно приводит к погрешностям результатов СВАН;
- качественные оценки результатов СВАН-диаграмм контрастности, без спектрально-временной параметризации СВАН-колонок.
Во всех известных способах в силу указанных недостатков могут быть допущены ошибки как в определении типов геологического разреза, так и стратиграфической корреляции горных пород, и, как следствие, использование неточной или неправильной информационной основы для разработки геологических моделей исследуемых объектов, с последующим неоптимальным размещением наземных геофизических работ и скважин, увеличением затрат на освоение объектов.
Задача, на решение которой направлено данное предложение, выражается в определении типов нефтегазопродуктивных и других горных пород, их спектрально-временной количественной параметризации и корреляции между скважинами как по известным критериям, так и количественным спектрально-временным параметрам, что повышает надежность и точность типизации целевого интервала геологического разреза и корреляции нефтегазопродуктивных и вмещающих их горных пород между скважинами, за счет количественной спектрально-временной оценки изменения амплитудно-фазовой характеристики кривых ГИС, т.е. формы кривых ГИС, соответствующих разным типам разреза.
Таким образом, повышается обоснованность информационной основы для последующей разработки адекватной геологической модели и, следовательно, обоснования заложения новых разведочных и эксплуатационных скважин.
Способ типизации и корреляции нефтегазопродуктивных горных пород по скважинным спектрально-временным параметрам включает в себя бурение скважин, электрический, радиоактивный, акустический, сейсмический каротаж, испытание скважин и исследование керна. Кроме этого проводят типизацию и корреляцию нефтегазопродуктивных и вмещающих их горных пород с использованием спектрально-временных параметров кривых ГИС на основе их спектрально-временного анализа.
СВП определяются по спектральным плотностям энергетических частотного (по оси частот) и временного (по оси времен) спектров СВАН-колонок кривых ГИС, предварительно пересчитанных из глубинного масштаба во временной с использованием данных сейсмического каротажа.
СВП представляют собой шесть параметров, полностью характеризующих форму записи кривых ГИС, в том числе три параметра по оси частот и три - по оси времен.
K1(f) - произведение удельной спектральной плотности энергетического частотного спектра на максимальную частоту спектра на уровне 0.7 его максимума.
где Аi - амплитуда спектра на частоте fi; Δf = f2-f1 (f1 - начальная, f2 - конечная частоты спектра на уровне 0.1 его максимума).
К2(f) - то же, умноженное на средневзвешенную частоту
где fi - частота для Аi.
где fi - частота для Аi.
К3(f) - отношение энергии высоких частот к энергии низких частот
где fср - средняя частота спектра
K4(t), K5(t), K6(t) - то же, что K1(f), K2(f), К3(f), только по оси времен.
где fср - средняя частота спектра
K4(t), K5(t), K6(t) - то же, что K1(f), K2(f), К3(f), только по оси времен.
Здесь t1 и t2, Δt = t2-t1, tmax, ti - время для Аi, 
имеют тот же смысл, что f1 и f2, Δf = f2-f1, fmax, fi, 
только по оси времен.
Совокупность шести СВП количественно определяют типы геологического разреза целевых скважинных интервалов и их корреляцию между скважинами.
Техническим результатом, достигнутым при использовании данного изобретения является то, что впервые в практике разведочных работ в нефтяной геологии типизация и корреляция нефтегазопродуктивных и вмещающих их горных пород проведена с использованием количественных спектрально-временных параметров кривых ГИС, что обеспечило повышение надежности и объективности информационной основы для разработки геологических моделей исследуемых объектов и, как следствие, оптимизацию размещения наземных геофизических работ и скважин, повысив тем самым эффективность геолого-разведочных работ и уменьшив затраты на изучение и освоение нефтегазовых объектов.
Claims (1)
- Способ типизации и корреляции нефтегазопродуктивных горных пород по скважинным спектрально-временным параметрам, включающий бурение скважин, электрический, радиоактивный, акустический и сейсмический каротаж, испытание скважин, исследование керна и суждение по полученным данным о нефтегазопродуктивных типах геологического разреза, а также корреляции горных пород между скважинами, отличающийся тем, что данные геофизических исследований скважин количественно параметризуют на основе спектрально-временного анализа и количественной оценки его результатов с помощью определения произведения удельных по частоте и времени спектральных плотностей энергетических спектров на частоту и время максимумов, либо средневзвешенные значения частоты и времени, а также отношения энергии спектров высоких частот и больших времен к энергии спектров низких частот и меньших времен, и проводят типизацию нефтегазопродуктивных горных пород и их корреляцию между скважинами по совокупности количественных спектрально-временных параметров в частотно-временной развертке.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2002104505A RU2201606C1 (ru) | 2002-02-21 | 2002-02-21 | Способ типизации и корреляции нефтегазопродуктивных горных пород по скважинным спектрально-временным параметрам |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2002104505A RU2201606C1 (ru) | 2002-02-21 | 2002-02-21 | Способ типизации и корреляции нефтегазопродуктивных горных пород по скважинным спектрально-временным параметрам |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2201606C1 true RU2201606C1 (ru) | 2003-03-27 |
Family
ID=20255315
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2002104505A RU2201606C1 (ru) | 2002-02-21 | 2002-02-21 | Способ типизации и корреляции нефтегазопродуктивных горных пород по скважинным спектрально-временным параметрам |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2201606C1 (ru) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2602339C2 (ru) * | 2012-08-01 | 2016-11-20 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Арктический и Антарктический научно-исследовательский институт" (ФГБУ "ААНИИ") | Способ типизации задач обработки данных дистанционного зондирования |
| RU2677981C1 (ru) * | 2017-10-26 | 2019-01-22 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Всероссийский научно-исследовательский геологический нефтяной институт" (ФГБУ "ВНИГНИ") | Способ выявления нефтегазопродуктивных типов геологического разреза в межскважинном пространстве в высокоуглеродистых отложениях битуминозного типа |
-
2002
- 2002-02-21 RU RU2002104505A patent/RU2201606C1/ru not_active IP Right Cessation
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2602339C2 (ru) * | 2012-08-01 | 2016-11-20 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Арктический и Антарктический научно-исследовательский институт" (ФГБУ "ААНИИ") | Способ типизации задач обработки данных дистанционного зондирования |
| RU2677981C1 (ru) * | 2017-10-26 | 2019-01-22 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Всероссийский научно-исследовательский геологический нефтяной институт" (ФГБУ "ВНИГНИ") | Способ выявления нефтегазопродуктивных типов геологического разреза в межскважинном пространстве в высокоуглеродистых отложениях битуминозного типа |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6374185B1 (en) | Method for generating an estimate of lithological characteristics of a region of the earth's subsurface | |
| US20170145793A1 (en) | Method For Modeling Stimulated Reservoir Properties Resulting From Hydraulic Fracturing In Naturally Fractured Reservoirs | |
| CN1040364C (zh) | 采用统计校准技术导出地质特性的地震记录曲线分析方法 | |
| CN104502997B (zh) | 一种利用裂缝密度曲线预测裂缝密度体的方法 | |
| US9217802B2 (en) | Seismic image enhancement | |
| NO20180189A1 (en) | Seismic constrained discrete fracture network | |
| EP3488267B1 (en) | Seismic spectral balancing | |
| CN104453873A (zh) | 页岩油气经济有效层段的评价方法 | |
| CN105277982B (zh) | 一种泥页岩总有机碳含量地震预测方法 | |
| CN106842301B (zh) | 一种凝灰质砂岩有利储层的定量识别与预测方法 | |
| CN108333624A (zh) | 一种基于地球物理信息的虚拟井构建方法 | |
| CN101315428B (zh) | 基于横波速度的高孔隙碎屑岩的高分辨率勘探方法 | |
| CN112114380A (zh) | 一种用于砂砾岩油藏储层的预测方法 | |
| CN107831540A (zh) | 储层物性参数直接提取新方法 | |
| US20220120933A1 (en) | Method of detection of hydrocarbon horizontal slippage passages | |
| CN102253414A (zh) | 基于地震纹分析的储层检测方法 | |
| CN112505754B (zh) | 基于高精度层序格架模型的井震协同划分沉积微相的方法 | |
| Changzi et al. | Seismic prediction of sweet spots in the Da'anzhai shale play, Yuanba area, the Sichuan Basin | |
| RU2201606C1 (ru) | Способ типизации и корреляции нефтегазопродуктивных горных пород по скважинным спектрально-временным параметрам | |
| Ekine et al. | Delineation of hydrocarbon bearing reservoirs from surface seismic and well log data (Nembe Creek) in Niger Delta oil field | |
| Al-Khazraji | Depth prediction by using various velocity models of Khasib Reservoir in East Baghdad field, Iraq | |
| Wawrzyniak-Guz | Acoustic full waveforms as a bridge between seismic data and laboratory results in petrophysical interpretation | |
| Olea et al. | An artificial intelligence approach to lithostratigraphic correlation using geophysical well logs | |
| RU2205434C1 (ru) | Способ геофизической разведки для определения нефтегазопродуктивных типов геологического разреза переменной толщины | |
| Li et al. | Three-dimensional reservoir architecture modeling by geostatistical techniques in BD block, Jinhu depression, northern Jiangsu Basin, China |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20190222 |