Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Интерпретация данных микроимиджей и моделирование трещиноватости

Работа №41962

Тип работы

Магистерская диссертация

Предмет

геология и минералогия

Объем работы59
Год сдачи2019
Стоимость5700 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
280
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Список условных обозначение и сокращений 4
Список иллюстраций 5
Список таблиц 7
Введение 8
1 Описание объекта исследования 10
1.1 Физико-географический очерк 10
1.2 Литолого-стратиграфическая характеристика разреза 12
1.3 Основные черты тектонического строения 15
1.4 Нефтегазоносность 18
2 Анализ трещиноватости на исследуемом объекте 19
2.1 Общие сведения об электрическом микросканере КарСар МС-130 19
2.2 Обработка данных электрического микросканирования 22
2.3 Интерпретации данных электрического микросканирования 24
2.3.1 Структурный анализ 28
2.3.2 Анализ трещиноватости 34
3 Моделирование трещиноватости 40
3.1 Построение геолого-геофизической модели в программе Petrel 41
3.2 Моделирование трещиноватости в программе Fraca Flow 47
Заключение 55
Список использованных источников 57

Настоящая работа написана по геолого-геофизическим материалам, собранным автором в период прохождения производственной практики в Научно - техническом Управлении ООО «ТНГ-Групп».
Актуальность темы исследования обусловлена истощением месторождений легкоизвлекаемых углеводородов. Уменьшение разведанных запасов легкоизвлекаемых углеводородов приводит к необходимости разработки новых методик исследования скважин, интерпретации полученных данных для получения более подробной картины месторождений. Для более полного изучения маломощных пластов-коллекторов применяются данные скважинных микросканеров: акустических и электрических.
Более высокая точность, детальность изображения стенок скважин электрических микроимиджей делают электрическую модификацию сканирования стенок скважин популярнее акустической [6].
Интерпретация данных электрического микросканирования скважин позволяет:
• определить параметры залегания пластов;
• выделить важные структурные элементы, такие как разломы, угловые несогласия и т.д.;
• определить направления максимального и минимального горизонтальных напряжений;
• оценить параметры трещиноватости [18, 25].
Разрешающая способность подобных видов анализа существенно превышает сейсмические методы и может служить их дополнением, особенно в областях, характеризующихся низким качеством сейсмических данных.
При уменьшении доли месторождений легко-извлекаемых углеводородов имеется необходимость в вовлечении в разработку пластов с низкими значениями фильтрационно-емкостных свойств, где на продуктивность скважин существенное влияние оказывают не столько фильтрационные свойства пластов-коллекторов, сколько наличие системы трещин, обеспечивающей гидродинамическую связь скважины с максимальным объемом пласта-коллектора. В этой связи выделение трещин и оценка их параметров являются одними из наиболее важных задач электромагнитного
сканирования. Моделирование трещиноватости на основе данных электрических микроимиджей является необходимым шагом для дальнейшей оценки влияния трещиноватости геологической среды на направление движения флюида в толще пород, понимания процессов, происходящих в недрах.
Целью данной работы является построение модели трещиноватости геологической среды на основе данных электрических микроимиджей.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


На долю карбонатных коллекторов приходится около 60 % запасов и 40 % добычи нефти в мире. В нашей стране из коллекторов такого типа добывается всего лишь около 12 % нефти. Доля извлекаемых запасов составляет 10 - 15%. Низкий коэффициент извлечения нефти (КИН) связан со сложным строением карбонатных толщ. В сложных коллекторах значительное влияние на добычу оказывают трещины, которые являются основными путями течения флюида и формируют пустотное пространство коллектора. Возникает необходимость выделения в скважинах коллекторов с низкими показателями пористости, где именно трещины являются основой гидродинамической связи всего объема пласта коллектора, а также пластов малой мощности для вовлечения их в разработку. Для эффективной разработки таких залежей необходима высокая вертикальная разрешающая способность комплекса ГИС. Применение скважинные имиджеров с разрешающей способностью до 5 мм является необходимым шагом для выделения и изучения тонкослоистых коллекторов.
Электрическое микросканирование скважин решает ряд важнейших задач:
1. выделение границ пластов и определение их элементов залегания;
2. оценка условий осадконакоплений;
3. выделение трещин и оценка их параметров;
4. определение направления горизонтального стресса и т.д.
Данные, полученные в результате микросканирования скважин, сопоставимы с данными, полученными при изучении керна. Но при использовании метода электрического сканирования скважин существенно сокращается время бурения.
Интерпретация данных микроимиджей дает подробную информацию о трещинах и их параметрах (раскрытость, размер, плотность распределения, ориентация). Без оценки параметров трещиноватости коллекторов невозможно построить точную геолого-геофизическую и гидродинамическую модели залежей, что приводит к недостаточно эффективной разработке запасов углеводородов.
Дальнейшее построение геолого-геофизической модели, моделирование трещиноватости должно учитывать всю полученную геолого-геофизическую информацию.
Построение модели трещиноватости служит для визуализации данных, полученных в ходе электрического микросканирования скважин. В программе Fraca Flow возможно выделить преимущественное направление трещин во всем интервале исследования и разделить все трещины на группы с учетом их направления. Модуль FDLC позволяет произвести расчет плотности трещин для каждой фации и разделить фации на несколько групп: сильнотрещиноватые, слаботрещиноватые, без развитой сети трещин. Данные плотности трещин используются для построения дискретной сети трещин DFN, которая является моделью сети трещин и разломов в изучаемом пласте.
Построение модели трещиноватости является необходимостью для учета влияния трещин на движение флюидов при дальнейшем гидродинамическом моделирования процессов, происходящих в геологической среде.


1. Абдуллин Р. Н., Рахматуллина А. Р. Пример практического применения информации о трещиноватости по данным комплекса ГИС и высокотехнологических методов. Научно-технический журнал «Георесурсы», 2018. Том 20, № 3. С. 261 - 266.
2. Бурцев Г. Е. Сравнительный анализ методик выделения и оценки
параметров зон трещиноватости карбонатных коллекторов по данным
микросканирования скважин (на примере месторождений Западной и Восточной Сибири). Магистерская диссертация. Национальный исследовательский Томский политехнический университет, 2017.
3. Вотяков Р. В. Выявление нефтегазоперспективных зон в северовосточной части Предпатомского прогиба с использованием технологии комплексного спектрально-скоростного прогнозирования (КССП): диссертация на соискание ученой степени кандидата геолого-минералогических наук. Москва, 2015.
4. Губина А. И., Гуляев П. Н., Соснина Е. В. Решение задач определения структурного наклона и азимута падения пластов, оценки трещиноватости коллекторов с помощью электрического микросканирования скважин. Сфера. Нефть и газ, 2013. № 3 (36). С. 56 - 59.
5. Дубиня Н. В., Ежов К. А. Уточнение профилей горизонтальных напряжений в окрестности скважин по геометрическим характеристикам трещин в породах околоскважинного пространства. Геофизические исследования, 2017. Том 18, № 2. С. 5 - 26.
6. Ежов К. А., Дубиня Н. В. Применение специальных скважинных геофизических методов для повышения достоверности геомеханической модели. Современная тектонофизика. Методы и результаты: материалы пятой молодежной тектонофизической школы-семинара. Москва, 2017. С. 227 - 232.
7. Зрячих Е. С. Новые возможности и результаты электрического микросканирования на месторождениях Пермского Прикамья. Теория и практика разведочной и промысловой геофизики: материалы Междунар. науч.-практ. конф., посвящ. 85-летию Первой Всесоюзной геофизической конференции. Пермь, 2017. С. 101 - 105.
8. Зрячих Е. С., Гуляев П. Н., Бабуров В. Н. Сравнение результатов отечественного электрического микросканера с зарубежными аналогами на примере месторождений Пермского Прикамья. Каротажник, 2015. № 10(256). С. 131 - 139.
9. Зрячих Е. С., Сергеев М. С., Чугаева А. А., Лапоногов А. М. Использование метода электрического микросканирования для привязки
полноразмерного керна. Вестник Пермского Университета, 2018. Том 17, № 1. С. 33 - 40.
10. Конторович А. Э., Беляев С. Ю., Конторович А. А. Тектоническая карта венд-нижнепалеозойского структурного яруса Лено-Тунгусской провинции Сибирской платформы. Геология и геофизика, 2009. Том 50, № 8. С. 851 - 862.
11. Косачук Г. П., Буракова С. В., Буточкина С. И., Мельникова Е. В., Будревич Н. В. К вопросу о формировании нефтяных залежей (оторочек) месторождений Непско-Ботуобинской антеклизы. Научно-технический сборник «Вести газовой науки», 2013. № 5(16). С. 114 - 123.
12. Маглеванная П. С. Использование скважинных микроимиджеров для решения геологических задач. Научный журнал Российского газового общества, 2017. № 3. С. 57-60.
13. Маргарян Л. Р. Моделирование трещиноватых коллекторов. Конференция Нефть и газ 2016: сборник трудов. М.: Издательский центр РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина, 2016. С. 120 - 129.
14. Пак Д. П., Кочнева О. Е. Горизонтальный стресс и его влияние на морфологию газовой залежи на примере месторождения Адамташ (Республика Узбекистан). Вестник Пермского Университета, 2015. № 3(28). С. 84 - 88.
15. Папоротная А. А. Геолого-геофизическое моделирование разрабатываемых залежей: лабораторный практикум. Ставрополь: Изд-во СКФУ, 2016.147 с.
16. Платов Б. В., Огнев И. Н. Геологическое моделирование. Казанский Федеральный Университет, 2018.
17. Полушина Д. А., Абдуллин Р. Н., Рахматуллина А. Р. Исследование трещиноватости горных пород методом электрического микросканирования. Каротажник, 2013. № 10(232). С. 43 - 57.
18. Рахматуллина А. Р., Дубровский В. С., Абдуллин Р.Н. Некоторые результаты использования электического имиджера в ООО «ТНГ-Групп». Научнотехнический журнал «Георесурсы», 2012. № 3(45). С. 61 - 63.
19. Сингатуллина Р. Р. Определение параметров трещиноватости карбонатных коллекторов по ориентированному керну. Институт «ТатНИПИнефть».
20. Сингатуллина Р. Р. Опыт и перспективы изучения трещиноватости карбонатных коллекторов на примере скважины №315 Яуркинского месторождения. Институт «ТатНИПИнефть».
21. Сотников О. С., Имаева Г. А. Получение параметров для модели двойной пористости//проницаемости в программном пакете Fraca Flow на примете Чегодайского месторождения. Институт «ТатНИПИнефть».
22. Хакимова А. С. Основные этапы геологического моделирования месторождений нефти и газа. Символ науки, 2016. № 8. С. 35 - 36.
23. Чухлов А. С. Современный отечественный комплекс геофизических методов при решении геолого-технологических задач. Проблемы разработки месторождений углеводородных и рудных полезных ископаемых, 2017. № 1. С. 75 - 79.
24. Шамсиев Т. Р., Огнев И. Н. Оценка состояния ствола скважины по данным электромагнитного сканирования на примере Верхневилючанского месторождения. Научно-практический электронный журнал «Аллея Науки», 2019. № 5(32).
25. Шерстобитов В. В., Щербак А. С., Попов А. А. Применение сканирующих методов каротажа для уточнения геологического строения ловушек и залежей нефти. Геология, полезные ископаемые и проблемы геоэкологии Башкортостана, Урала и сопредельных территорий: Материалы и доклады / 11-я Межрегиональная научно-практическая конференция, посвященная 65-летию Института геологии УНЦ РАН. Уфа: Дизайн Пресс, 2016. С. 274 - 276.

Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ