«Нефтепро-
мысловое дело»

Интегрированный анализ скважинных и сейсмических данных в целях формирования фациальной модели верхнеюрских сульфатно-карбонатных отложений

УДК: 550.832
DOI: 10.33285/0207-2351-2023-4(652)-21-30

Авторы:

¹ ЛУКОЙЛ-Инжиниринг, Москва, Россия
² РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина

Ключевые слова: керн, шлифы, геофизические исследования скважин, сейсмофации, сейсмические атрибуты, нейросеть, машинное обучение

Аннотация:

Создание модели распределения фаций в пределах месторождения является ключевым процессом при построении геологической модели сложно построенного карбонатного коллектора. От полученных результатов зависит обоснование рациональной системы разработки месторождения.

В представленной статье предложена методика интеграции геолого-геофизической информации с использованием технологии машинного обучения, позволяющей оптимизировать прогноз распространения фаций. Анализ скважинных данных показан на примере отложений внутреннего и внешнего рампа. Локализация фаций и процесс машинного обучения с выделением наиболее продуктивных зон представлены для пород внутреннего рампа.

Подготовка информации для машинного обучения проведена с постепенным переходом от прямого изучения пород масштаба керна к уровню скважины и затем к сейсмическим исследованиям. Получаемые в процессе машинного обучения результаты проходят проверку, в основу которой положены результаты сиквенс-стратиграфического анализа.

Отмечается зависимость достоверности прогноза распространения фаций от качества и объемов скважинной и сейсмической информации, а также необходимость привлечения группы профильных специалистов.

Список литературы:

1. Rebelle M., Lalanne B. Rock-typing in Carbonate: A Critical Review Of Clustering Methods // SPE Abu Dhabi International Petroleum Exhibition and Conf., Abu Dhabi, UAE, 10–13 November 2014. – P. 1–15. – DOI: 10.2118/171759-MS

2. Костин Н.Г. Характеризация пород при формировании входных данных для петрофизического моделирования на примере карбонатных пород-коллекторов верхнемелового возраста // Каротажник. – 2021. – № 7(313). – С. 94–105.

3. The Arab Formation in central Abu Dhabi: 3-D reservoir architecture and static and dynamic modeling / J. Grötsch, O. Suwaina, G. Ajlani [et al.] // GeoArabia. – 2003. – Vol. 8. – P. 47–86. – DOI: 10.2113/geoarabia080147

4. Arabian Plate Sequence Stratigraphy / P.R. Sharland, R. Archer, D.M. Casey [et al.]. – GeoArabia Special Publication 2, Gulf PetroLink, Bahrain, 2001. – 371 p.

5. Al-Husseini Moujahed. Jurassic Sequence Stratigraphy of the Western and Southern Arabian Gulf // GeoArabia. – 1997. – Vol. 2. – P. 361–382. – DOI: 10.2113/geoarabia0204361

6. New Insights into Regional Correlation and Sedimentology, Arab Formation (Upper Jurassic), Offshore Abu Dhabi / M.S. Silwadi, A. Kirkham, M. Simmons, B. Twombley // GeoArabia. – 1996. – Vol. 1. – P. 6–27. – DOI: 10.2113/geoarabia010106

7. Wilson A. Chapter 6 Jubaila–Arab–Hith sequences // Geological Society, London, Memoirs. – 2020. – Vol. 53. – P. 159–186. – DOI: 10.1144/M53.6

8. Прибуш А.П. Опыт применения машинного обучения для прогноза литологических характеристик, трещиноватости, пористости и проницаемости // Инженерная практика. – 2022. – № 1. – С. 50–66.

9. Пошибаев В.В., Прибуш А.П., Гатаулина Э.Р. Литолого-фациальные модели меловых карбонатных резервуаров Месопотамского прогиба: особенности строения и закономерности размещения // Актуальные проблемы нефти и газа. – 2022. – Вып. 2(37). – С. 186–201. – URL: https://doi.org/10.29222/ipng.2078-5712.2022-37.art14

10. Diagenetic impacts on hydraulic flow unit properties: insight from the Jurassic carbonate Upper Arab Formation in the Persian Gulf / M. Sharifi-Yazdi, H. Rahimpour-Bonab, M. Nazemi [et al.] // J. of Petroleum Exploration and Production Technology. – 2020. – Vol. 10. – P. 1783–1802. – DOI: 10.1007/s13202-020-00884-7