RU2402792C1 - Способ прогнозирования газонефтяных залежей - Google Patents

Способ прогнозирования газонефтяных залежей Download PDF

Info

Publication number
RU2402792C1
RU2402792C1 RU2009122842/28A RU2009122842A RU2402792C1 RU 2402792 C1 RU2402792 C1 RU 2402792C1 RU 2009122842/28 A RU2009122842/28 A RU 2009122842/28A RU 2009122842 A RU2009122842 A RU 2009122842A RU 2402792 C1 RU2402792 C1 RU 2402792C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
abnormal
points
gas
alkanes
sampling
Prior art date
Application number
RU2009122842/28A
Other languages
English (en)
Inventor
Георгий Викторович Степанов (RU)
Георгий Викторович Степанов
Original Assignee
Федеральное Государственное Унитарное Предприятие "Сибирский Научно-Исследовательский Институт Геологии, Геофизики И Минерального Сырья"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное Государственное Унитарное Предприятие "Сибирский Научно-Исследовательский Институт Геологии, Геофизики И Минерального Сырья" filed Critical Федеральное Государственное Унитарное Предприятие "Сибирский Научно-Исследовательский Институт Геологии, Геофизики И Минерального Сырья"
Priority to RU2009122842/28A priority Critical patent/RU2402792C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2402792C1 publication Critical patent/RU2402792C1/ru

Links

Images

Landscapes

  • Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области геохимии и может быть использовано при проведении газогеохимической съемки и поиске нефтегазовых месторождений. Сущность: для каждой отобранной по сети наблюдений пробы осуществляют газохроматографический анализ. По полученным хроматограммам определяют соотношения четных и нечетных газообразных и парообразных нормальных алканов ряда С2-С6. Указанные соотношения оценивают с использованием математического аппарата статистики Кендала. Полученные коэффициенты К ранговой корреляции используют в качестве критерия для разделения точек отбора проб на аномальные и фоновые. Точки отбора проб, в которых полученное значение коэффициента К ранговой корреляции меньше выбранного порога аномальных значений, относят к аномальным точкам. После чего по сети наблюдений на исследуемой площади обозначают аномальные и фоновые точки. По зонам с повышенным сгущением указанных аномальных точек отбора проб прогнозируют наличие в нижележащих отложениях газонефтяной залежи. Технический результат: повышение достоверности и снижение трудоемкости прогнозирования. 3 ил.

Description

Изобретение относится к области геохимических поисков нефтегазовых месторождений и может быть использовано при проведении газогеохимической съемки.
Известны геохимические способы прогнозирования нефтяных залежей, основанные на извлечении углеводородных газов из проб подпочвенного грунта путем термодесорбции образцов с последующим выделением на газовом хроматографе нормальных алканов и изопарафинов от C1 до С6 (Старобинец И.С., Ломейко Н.Н. Извлечение и анализ рассеянных газов при геохимических поисках залежей углеводородов. М., "Недра", 1977, стр.15-17). В известном способе получение показателей, контролирующих нефтегазоностность, основывается на использовании, в основном, абсолютных значений концентраций углеводородов или их сумм. При этом к косвенному газогеохимическому критерию, как показателю направления миграции, относят соотношение четных и нечетных нормальных алканов.
Известен способ поиска нефтяных месторождений, при котором предварительно осуществляют специальную подготовку проб подпочвенного грунта и экстрагируют из них органическое вещество (патент РФ №2190098, Е21В 49/00, прототип). Далее исследуют распределение жидких нормальных алканов и изопреноидов органического остатка образцов грунта посредством капиллярной газожидкостной хроматографии. Анализ углеводородов органического вещества осуществляют на молекулярном уровне путем исследования n-алканов и изопреноидов, по характеру распределения которых определяют интенсивное, слабое или отсутствие «дыхания» углеводородов. Наличие на хроматограмме легких n-алканов состава С10 и выше в большем или меньшем количестве свидетельствует об интенсивном или слабом «дыхании» месторождения в данной точке. Наличие на хроматограмме только n-алканов состава С2123 с большим содержанием нечетных n-алканов свидетельствует об отсутствии «дыхания» месторождения в данной точке.
Существенным недостатком известного способа является его большая трудоемкость при проведении площадных работ. Как следует из описания, в одной точке отбора проб нужно взять не менее 50 образцов грунта с глубины 10-14 м и проделать выше изложенные процедуры, что делает такой метод малопригодным при проведении площадной геохимической съемки.
Задачей изобретения является упрощение способа, сокращение трудозатрат и повышение достоверности.
Техническим результатом способа является сокращение числа проб, отбираемых в одной точке на исследуемой площади, а также возможность автоматизации процесса обработки полевых данных при обеспечении высокой достоверности прогноза.
Указанный технический результат достигается за счет того, что в способе прогнозирования газонефтяных залежей, включающем отбор проб грунта, их термовакуумную дегазацию, анализ углеводородов путем исследования в них нормальных алканов, согласно изобретению для каждой отобранной по сети наблюдений пробы осуществляют газохроматогафический анализ, по полученным хроматограммам определяют соотношения четных и нечетных газообразных и парообразных, нормальных алканов ряда С26, указанные соотношения оценивают с использованием математического аппарата статистики Кендала, полученные коэффициенты К ранговой корреляции используют в качестве критерия для разделения точек отбора проб на аномальные и фоновые, при этом к аномальным точкам относят точки отбора проб, в которых полученное значение коэффициента К ранговой корреляции меньше выбранного порога аномальных значений, после чего по сети наблюдений на исследуемой площади обозначают аномальные и фоновые точки, по зонам с повышенным сгущением указанных аномальных точек отбора проб прогнозируют наличие в нижележащих отложениях газонефтяной залежи.
Сущность способа согласно изобретению состоит в использовании в качестве прямого поискового критерия закономерности в распределении нормальных алканов ряда С26. Такой набор углеводородов составляет основную часть гомологов метана газовой фазы нефти в нормальных условиях и обладает большей миграционной способностью, чем более тяжелые жидкие углеводороды. Способ основан на отличии в соотношениях между четными и нечетными нормальными алканами н-CnH2n+2, содержащимися в осадках, не подвергшимся катагенетическим преобразованиям, и в осадках, где шли катагенетические превращения, которые и являются источниками залежей углеводородов ([1], [2]). Характерной особенностью нормальных алканов, находящихся в осадках, где не было процесса катагенеза, является то, что нормальные алканы с нечетным числом атомов углерода преобладают над соседними алканами с четным числом атомов углерода (например, [3]). В скоплениях углеводородов такое соотношение сглаживается и приближается к монотонно убывающему распределению от увеличения числа атомов углерода (например, [4]).
Газообразные и парообразные углеводороды, мигрируя вверх, сорбируются в подпочвенных отложения, сохраняя в основном те же соотношения между собой, в которых они находились изначально. Это следует из эмпирически установленного положения, что процесс миграции углеводородов по системе микротрещин и каналов доминирует над процессами фильтрации и диффузии, при которых компонентный состав может существенно изменяться. Поэтому суммарный вклад в соотношение концентрации отдельных компонент будет определяться главным образом процессами струйной миграции.
Авторами способа, согласно изобретению, установлено, что в качестве достоверного критерия аномальных зон при площадной геохимической съемке для прогноза нефтегазоносности можно использовать статистически обработанные данные газохроматограмм нормальных алканов ряда С26.
На фиг.1-3 в качестве примеров приведены данные, подтверждающие правомерность способа согласно изобретению. На фиг.1 показаны фрагменты полученных зависимостей концентраций нормальных алканов от числа атомов углерода в каждой пробе, из числа отобранных на Желдонской площади, ранжированные по статистике Кендала, а - распределение нормальных алканов в пробах, характеризующихся коэффициентом Кендала от 0 до -0.4, б - распределение нормальных алканов в пробах, характеризующихся коэффициентом Кендела от -0.8 до -1. На фиг.2 показаны средние значения этих величин при шести изученных согласно изобретению площадям (Желдонская, Чайкинская, С - Кочемская, В - Илимпейская, Чернореченская, Н - Имбакская). На фиг.3 приведена схема расположения точек отбора проб, в градусных координатах, на одной из изученных площадей (Чайкинской), с выделенными в соответствии со способом согласно изобретению аномальными точками.
Предложенный способ включает в себя последовательное выполнение следующих действий.
Исследуемую площадь покрывают максимально возможной равномерной сетью пунктов отбора проб из подпочвенных отложений. Пробы отбирают в вакуумную упаковку с глубины, например 0.8-1.5 м. Глубина определяется залеганием горизонта, состоящего из породы, не затронутой почвообразовательными процессами.
В стационарных условиях проводят термовакуумную дегазацию.
Далее методом газовой хроматографии в пробах анализируют содержание углеводородов. Из полученных хроматограмм для каждой пробы определяют содержание газообразных и парообразных нормальных алканов (н-CnH2n+2, n=2, 3, 4, 5, 6) и вычисляют количественные значения соотношений четных и нечетных нормальных алканов. Оценку численных значений указанных соотношений осуществляют с помощью математического аппарата статистик Кендала. Для последовательности из пяти членов математическое выражение расчета коэффициента ранговой корреляции К статистики Кендала имеет вид:
Figure 00000001
где ci - концентрация H-CiH2i+2, i=2, 3, 4, 5, 6 в одной пробе.
Статистика Кендала является коэффициентом ранговой корреляции и, следовательно, нормирована. Значение коэффициента К ранговой корреляции может изменяться от 1 до -1. Если величина членов последовательности строго возрастает, то К=1, если строго убывает, то К=-1. Из приведенной формулы видно, что величина К зависит только от соотношения между отдельными концентрациями отдельных компонентов, а не от их абсолютной величины.
Вычисляя значение коэффициента К ранговой корреляции для каждой пробы и задаваясь порогом, который будет разделять геохимическое поле на аномальное и фоновое, получим характеристику газов, сорбированных в подпочвенных отложениях, соответствующую углеводородам, мигрирующим из залежи. При этом порог определяется методом последовательного подбора, исходя из конфигурации расположения аномальных точек отбора проб, относительно известного или предполагаемого строения нижележащих отложений. Такая процедура легко реализуется на компьютере в интерактивном режиме.
Строя карту аномальных и фоновых значений К по сети наблюдений, получают распределение статистики Кендала на изучаемой площади. Найденное распределение позволяет выделить зоны, где пробы с аномальным соотношением нормальных алканов встречается наиболее часто. Полученная геометрия таких зон позволяет сделать заключение о местоположении прогнозируемой газонефтяной залежи.
Анализ данных полученных газогеохимической съемкой по шести разным площадям достоверно показал, что распределение концентраций нормальных алканов С26, сорбированных в подпочвенных отложениях, в подавляющем числе случаев имеет два вида: с преобладанием нечетных алканов (фиг.1, а) или близкое к убывающему (фиг.1, б), что согласуется с представлением о возможной структуре газогеохимического поля. На фиг.3 показана сеть точек отбора проб по Чайкинской площади, с соответственно выделенными точками: аномальными, с коэффициентами Кендала К от -0.5 до -1, и фоновыми, с коэффициентом Кендала К>-0,5, при выбранном пороге аномальных значений коэффициента Кендала К=-0,5.
Полученное повышенное сгущение аномальных точек отбора проб (фиг.3) согласно изобретению позволяет выявить на исследуемой площади зоны с соотношением нормальных алканов, присущим углеводородной залежи, и может служить достоверным поисковым критерием прогнозирования газонефтяной залежи на данной исследуемой площади.
По сравнению с прототипом способ, согласно изобретению, является менее трудоемким, так как в нем исключены операции по отбору значительного количества проб в одной точке и упрощена технология их подготовки к анализу. Достоверность результатов реализации способа обеспечивается используемым, согласно изобретению, в качестве поискового критерия соотношением между четными и нечетными нормальными алканами ряда С26 за счет однозначного соответствия характера указанного соотношения наличию или отсутствию залежи. При этом количественная оценка указанного соотношения осуществляется на основе статистики Кендала, которая точно отражает степень проявления данного признака. Кроме того, использование статистики Кендала позволяет автоматизировать алгоритм обработки данных газогеохимической съемки и ускорить процесс получения ее конечных результатов.
Источники информации
1. Филиппи Г.Т. О глубине, времени и механизме образования нефти. - В кн.: Органическая геохимия, вып.2. М., "Недра", 1970, с.58-92.
2. Брей Э.Е. Эванс В.Д. Распределение нормальных парафинов, как ключ к распознаванию материнских отложений. - В кн.: Симпозиум по геохимическим подходам к опознаванию материнских пород нефти. Л., Гостоптехиздат, 1962, с.7-25.
3. Вебер В.В. Калинко М.К. Сазонов М.Л. и др. Геохимия органического вещества современных вулканогенно-осадочных образований. - В кн.: Геохимия современных и ископаемых осадков. М., "Наука", 1982, стр.32, табл.1.
4. Справочник геолога по природному газу. т.IV, Л., Гостоптехиздат, 1957, стр.439, табл.122.

Claims (1)

  1. Способ прогнозирования газонефтяных залежей, включающий отбор проб грунта, их термовакуумную дегазацию, анализ углеводородов путем исследования в них нормальных алканов, отличающийся тем, что для каждой отобранной по сети наблюдений пробы осуществляют газохроматографический анализ, по полученным хроматограммам для каждой пробы определяют содержание газообразных и парообразных нормальных алканов ряда С2-С6 и определяют соотношения четных и нечетных газообразных и парообразных нормальных алканов данного ряда, указанные соотношения оценивают с использованием математического аппарата статистики Кендала, полученные коэффициенты К ранговой корреляции используют в качестве критерия для разделения точек отбора проб на аномальные и фоновые, при этом к аномальным точкам относят точки отбора проб, в которых полученное значение коэффициента К ранговой корреляции меньше выбранного порога аномальных значений, после чего по сети наблюдений на исследуемой площади обозначают аномальные и фоновые точки, по зонам с повышенным сгущением указанных аномальных точек отбора проб прогнозируют наличие в нижележащих отложениях газонефтяной залежи.
RU2009122842/28A 2009-06-15 2009-06-15 Способ прогнозирования газонефтяных залежей RU2402792C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2009122842/28A RU2402792C1 (ru) 2009-06-15 2009-06-15 Способ прогнозирования газонефтяных залежей

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2009122842/28A RU2402792C1 (ru) 2009-06-15 2009-06-15 Способ прогнозирования газонефтяных залежей

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2402792C1 true RU2402792C1 (ru) 2010-10-27

Family

ID=44042361

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2009122842/28A RU2402792C1 (ru) 2009-06-15 2009-06-15 Способ прогнозирования газонефтяных залежей

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2402792C1 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110805439A (zh) * 2019-11-12 2020-02-18 中国石油集团渤海钻探工程有限公司 一种利用色谱图版识别高凝油的方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110805439A (zh) * 2019-11-12 2020-02-18 中国石油集团渤海钻探工程有限公司 一种利用色谱图版识别高凝油的方法
CN110805439B (zh) * 2019-11-12 2022-04-08 中国石油集团渤海钻探工程有限公司 一种利用色谱图版识别高凝油的方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Ando et al. New perspective on Aptian carbon isotope stratigraphy: data from δ13C records of terrestrial organic matter
Zhu et al. Alteration and multi-stage accumulation of oil and gas in the Ordovician of the Tabei Uplift, Tarim Basin, NW China: Implications for genetic origin of the diverse hydrocarbons
Bourne et al. Distal tephra record for the last ca 105,000 years from core PRAD 1-2 in the central Adriatic Sea: implications for marine tephrostratigraphy
Moldowan et al. Underutilized advanced geochemical technologies for oil and gas exploration and production-1. The diamondoids
Zumberge et al. Petroleum geochemistry of the Cenomanian–Turonian Eagle Ford oils of south Texas
RU2613219C2 (ru) Способ наблюдения за коллектором с использованием данных о скученных изотопах и/или инертных газах
Xiong et al. Formation and evolution of solid bitumen during oil cracking
Leila et al. Organic geochemistry of oil and natural gas in the West Dikirnis and El‐Tamad fields, onshore Nile Delta, Egypt: Interpretation of potential source rocks
US11237146B2 (en) Field deployable system to measure clumped isotopes
CN104678018A (zh) 一种原油质量馏分成熟度评价方法
Zhu et al. Origin of diamondoid and sulphur compounds in the Tazhong Ordovician condensate, Tarim Basin, China: Implications for hydrocarbon exploration in deep-buried strata
Prinzhofer et al. Gas geochemistry of the Macuspana Basin (Mexico): thermogenic accumulations in sediments impregnated by bacterial gas
Pasadakis et al. Definition and characterization of petroleum compositional families in Williston Basin, North America using principal component analysis
Donohue et al. A review of the Bakken petroleum systems in the United States and Canada: Recognizing the importance of the Middle Member play
RU2402792C1 (ru) Способ прогнозирования газонефтяных залежей
Romero-Sarmiento et al. Polymer quantification using the Rock-Eval® device for identification of plastics in sediments
Akinlua et al. Geochemical evaluation of Niger Delta sedimentary organic rocks: a new insight
Walters et al. Source and thermal history of oils from Lockhart Crossing, Livingston Parish, Louisiana
CN113552161B (zh) 页岩储层含油量确定方法、装置、设备及存储介质
US8838393B2 (en) Systems and methods for topographic analysis
Øygard et al. Oil/oil correlation by aid of chemometrics
WO2023019060A1 (en) Age differentiation of crude oils using chemical fossil assemblage
Chen et al. Correcting T max Suppression: a numerical model for removing adsorbed heavy oil and bitumen from upper Ordovician source rocks, Arctic Canada
Xiangchun et al. C8 light hydrocarbon parameters to indicate source facies and thermal maturity characterized by comprehensive two-dimensional gas chromatography
Whelan et al. Short-time-scale (year) variations of petroleum fluids from the US Gulf Coast

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20110616

NF4A Reinstatement of patent

Effective date: 20121020

PC43 Official registration of the transfer of the exclusive right without contract for inventions

Effective date: 20200514