К оглавлению

УДК 553.98:553.048

Локально-статистический метод оценки начальных геологических и прогнозных ресурсов нефти и газа

А.Э. КОНТОРОВИЧ, Г.И. КИРИЕНКО (СНИИГГиМС)

Долгосрочное прогнозирование развития нефтегазового комплекса в отдельных регионах и в стране в целом требует повышения уровня научного обоснования количественной оценки перспектив нефтегазоносности, совершенствования методов анализа структуры начальных и прогнозных ресурсов нефти и газа. На решение этой проблемы нацелен ряд выполненных в последние годы крупных исследований [6, 8, 10]. Вполне понятно, что возможности повышения достоверности и детальности прогноза нефтегазоносности еще не исчерпаны.

Исторически одним из первых методов количественной оценки перспектив нефтегазоносности стал метод прогнозной оценки на усредненную структуру [5, 7]. Однако в настоящее время он используется реже, так как в первой его модификации фактически не принимается во внимание действие геологоразведочного фильтра, приводящего к открытию наибольших по площади структур и наиболее крупных месторождений на начальных этапах геолого-геофизического изучения, отсутствуют процедуры прогноза величин подсчетных параметров на эталонах при исчерпывающей их разведке, не учитывается реальная концентрация значительной части ресурсов УВ в неантиклинальных залежах [6]. Поправки за счет этих теоретически очевидных недочетов метода в выполняемые оценки вводятся лишь экспертно.

Представляется, однако, что при современном уровне развития теории прогноза нефтегазоносности недостатки метода могут быть устранены, что даст ему определенные преимущества перед другими методами, например методом удельных плотностей ресурсов в различных его модификациях (ЭКСГА, КОЛГА) [6, 8,10]. По сути дела, с сегодняшних позиций метод оценки на усредненную структуру можно рассматривать как прообраз метода, в основе которого лежит оценка всего множества ловушек УВ и возможных ловушек с учетом вероятной продуктивности и степени заполнения их УВ. Изложению такого метода количественной оценки начальных и прогнозных геологических и извлекаемых ресурсов УВ (соответственно НГР, ПГР, НИР, ПИР) и посвящена настоящая работа.

Построим алгоритм, позволяющий определять НГР и НИР УВ, дифференцировать их по фазовому состоянию, резервуарам, залежам различного типа и размеров, литологии коллектора и т. п., т. е. воспользуемся методом, который позволяет получать количественную оценку перспектив нефтегазоносности и в соответствии с потребностями долгосрочного прогнозирования структуру НГР, ПГР, НИР и ПИР.

Разделим упрощенно все множество залежей УВ в литосфере на два типа - залежи, проекция которых на поверхность Земли находится в пределах проекции контура замкнутых локальных поднятий или группы локальных поднятий, объединенных единой замыкающей изогипсой, и залежи, проекции которых находятся вне проекций контуров локальных структур. Назовем первый тип залежей антиклинальными (A3), а второй - неантиклинальными (НАЗ). A3 разделим, в свою очередь, на два подтипа - просто построенных (ПАЗ), которые приурочены к ловушкам, где коллектор в продуктивном пласте распространен в пределах всей структуры, и сложно построенные (САЗ), в пределах которых имеются различной природы (фациальные, стратиграфические, эпигенетические и др.) литологические барьеры, экранирующие залежи. Ранее такая классификация была предложена в работе [9].

Определим вначале принцип оценки НГР и НИР с АЗ. Будем при этом пользоваться терминологией, введенной [4] и распространенной в соответствии с задачей настоящего исследования на структурные ловушки УВ [3].

В работе [3] была предложена процедура оценки количества и распределения по площади и амплитуде структур в гипотетической генеральной и гипотетической остаточной совокупностях (ГГС и ГОС) в некотором достаточно крупном районе В. При такой оценке все множество структур в ГГС и, как следствие, в ГОС удается разбить на k1 классов по площади и k2 классов по амплитуде. Структуры, которые по площади относятся к классу , а по амплитуде к классу, назовем структурами  -класса. Обозначим:  - число структур в ГГС;- число структур в выборочной совокупности (ВС), под которой будем понимать сумму количества объектов во множестве оцененных глубоким бурением структур и количества структур в фонде: - число структур в ГОС;  - количество структур -класса в ГГС;- количество структур -класса в ВС;- количество структур -класса в ГОС;  - кумулятивные площади каждой из этих совокупностей структур.

Для множества рассматриваемых объектов справедливы следующие соотношения:

К множеству структурных объектов в ГГС или ГОС можно применить метод геологической аналогии и оценить с его помощью НГР, НИР или ПГР, ПИР в АЗ. Особенность предлагаемого подхода состоит прежде всего в том, что аналогия проводится не между множествами структур в ВС и ГОС на эталоне и оцениваемом участке, а только между структурами -класса в этих множествах. Имеется специфика и в самой процедуре аналогии. При достаточно высокой разведанности геологического района В выборка для оценки параметров структур -класса может быть сформирована на примере структур и месторождений, к ним приуроченных, изученных непосредственно в районе В. Назовем такую аналогию истинно внутренней. Естественно, что аналогия возможна и с другими участками в данном нефтегазоносном бассейне. Такую аналогию, обычно называемую внутренней, назовем условно внутренней.

Введем подсчетные параметры, необходимые для оценки НГР и НИР. При этом сразу будем учитывать возможность их использования и при оценке ресурсов в НАЗ, а в AЗ - их дифференциацию на ресурсы, локализованные в ПАЗ и САЗ. Обозначим любой подсчетный параметр, используемый в предлагаемом методе, , где индексы  и  определяют класс структуры при оценке A3, при оценке НАЗ индекс  сохраняет свое значение и позволяет отнести НАЗ к определенному классу по площади, ею занимаемой, а индекс  опускается, поскольку ему всегда для простоты приписывается нулевое значение, индекс k указывает на принадлежность к определенному резервуару, а  и - типы залежей по фазовому состоянию УВ и генезису и морфологии ловушек соответственно. Примем следующую кодировку: - нефтяная залежь;- газовая или газоконденсатная залежь;- газонефтяная залежь, нефть;- газонефтяная залежь, газ; m=1 - ПАЗ; m = 2 - САЗ; m = 3 - НАЗ.

С учетом введенных запишем обозначения подсчетных параметров, определенных путем статистической обработки информации, полученной для ВС истинно внутреннего или условно внутреннего эталона для AЗ -класса и НАЗ -класса:- вероятность нефтегазоносности структурных ловушек;  - вероятность обнаружения среди множества AЗ в резервуаре k ПАЗ;  - вероятность открыть залежь фазового состава  по отношению к общему числу залежей, открываемых в k, в ловушках типа m(- запасы УВ в залежах типа ;- содержание стабильного конденсата в свободном газе (=0 при ); - содержание растворенного газа в нефти (=0 при ); -коэффициент извлечения нефти, газа;  - коэффициент извлечения газа, растворенного в нефти, конденсата;  - часть площади структуры, занятая САЗ.

Запишем выражения для НГР АЗ нефти

растворенного в нефти газа

свободного газа

конденсата

суммы УВ - условных УВ (УУВ)

В случае недостатка информации или отсутствия значимых различий подсчетные параметры можно оценить, не дифференцируя АЗ на подтипы, по амплитуде локальных поднятий и т. п. Это относится и к дифференциации залежей по типам и структурам разной площади и амплитуды и таких показателей, как . Введя в качестве сомножителей в соответствующие слагаемые в скобках коэффициенты извлечения, можно по аналогии оценить НИР, а, заменив в выражениях (1) - (4)  на ', получить оценки ПГР и ПИР.

Когда структуры в различных резервуарах осадочного чехла, как, например, в мезозойском комплексе Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции, унаследованные, то  и  не будут зависеть от k. Однако и в этом случае, если учитывать не структуры, а ловушки, т. е. ловушкообразующие геометрические формы коллектора и флюидоупора, не исключено, что оценку количества оцениваемых объектов в каждом резервуаре необходимо будет проводить независимо, варьируя с S и  [10].

Метод, описанный в работе [3] и положенный в основу оценки НГР AЗ, в ГГС позволяет учитывать количество структур сколь угодно малой наперед заданной площади. Настоящий же способ количественной оценки перспектив нефтегазоносности дает возможность оценить ресурсы мелких и мельчайших АЗ, поиски, разведка и разработка которых экономически целесообразны в настоящее время или в перспективе. Ранее В. И. Демин [2] разработал подобную процедуру применительно к методу удельных плотностей. Если в выборке нет структур и месторождений столь мелких классов, то можно, найдя регрессионную зависимость , экстраполировать ее до значений s=s0, отвечающих минимальным площадям структур, подлежащих подготовке и оценке, и получить необходимые подсчетные параметры. Такие ресурсы, видимо, целесообразно относить к категории D2.

Обратимся теперь к процедуре оценки НГР и НИР, локализованных в НАЗ. Вновь будем опираться на метод геологической аналогии. Воспользуемся при этом с некоторыми уточнениями и изменениями подходом, идея которого предложена в работе [9], авторы которой рассматривают САЗ как частный случай НАЗ, расположенных в контуре антиклинальных структур, и на этом основании предлагают оценивать плотность НАЗ в «межструктурном пространстве» по аналогии с плотностью САЗ в пределах кумулятивной площади структур с поправками на особенности геологического строения этого пространства. Аналогично средние запасы УВ в САЗ определенного класса по площади также могут быть перенесены на НАЗ с поправками на эффективную толщину продуктивных пластов и пористость. Обозначим эти поправки  и .

В соответствии с введенными выше обозначениями количество САЗ в ВС в резервуаре k и их кумулятивная площадь

Тогда плотности по площади САЗ в пределах кумулятивной площади структур и НАЗ в межструктурном пространстве в резервуаре k

Перенося плотность  на все межструктурное пространство резервуара k в районе В, определим число неантиклинальных залежей в ГГС

Для дальнейшего необходимо разбить все множество НАЗ на классы по площади, ими занимаемой, и приписать каждому такому классу средние запасы УВ. Обратимся вновь к ВС, но теперь уже не структур, а залежей в пределах этих структур. Сохраним прежнее разделение объектов на классы по их площади. Пусть в резервуаре k в-классе в ВС имеется  и  . Средние запасы этих залежей равны  и  соответственно. Обозначим

Запишем k1 - 1 независимое соотношение

и примем по аналогии, что

Тогда можно построить систему из k1 уравнений с таким же количеством неизвестных

Решая ее, найдем набор значений

Используя уравнение (12) с учетом введенной выше поправки , получим оценки средних размеров НАЗ различных типов

На основании выражений (13) и (14) запишем уравнения для НГР в НАЗ нефти

растворенного в нефти газа

свободного газа

конденсата

суммы УВ

Суммируя (1) и (15), (2) и (16), (3) и (17), (4) и (18), (5) и (19), получим оценки НГР нефти, растворенного в ней газа, свободного газа, конденсата и суммы УУВ. Понятно, что, меняя процедуры суммирования с учетом структуры отдельных слагаемых в (1) - (4), (15) - (18), можно получить оценки НГР, а с учетом коэффициентов извлечения и НИР в A3 и отдельно в ПАЗ и САЗ, а также в НАЗ, дифференцируя ресурсы по резервуарам, залежам, различным по фазовому состоянию УВ, морфологии ловушек, типам коллектора, стратиграфическим комплексам и (при некоторых усложнениях методики) вероятному количеству залежей в одном месторождении и т. п. В рамках метода можно также дифференцировать ресурсы и запасы по категориям в соответствии с работой [1].

Предлагаемый метод количественной оценки перспектив нефтегазоносности, наследуя в принципе идею метода на усредненную структуру, по сути и аппарату принципиально отличен. Учитывая, что он опирается на оценку числа локальных объектов - возможных ловушек нефти и газа, - которая осуществляется с использованием аппарата математической статистики, а также на оценку простейших статистик (среднее) для объектов выделенных классов, его можно назвать локально-статистическим.

Естественно возникает вопрос об условиях применения локально-статистического метода. Самое главное, что необходимо, - это жестко зафиксировать, какие объекты можно взять в виде эталонных либо оцениваемых участков.

Представляется, что в качестве таковых можно выбирать территории достаточно большие, чтобы применение Методов математической статистики было оправдано. При этом в качестве объекта оценки должны выступать своды, мегавалы, мегавпадины, мегапрогибы или их совокупность, в которой те и другие сопоставимы по площади.

Второе чрезвычайно важное требование к оцениваемым объектам - их геологическая однородность, которая предполагает, что различные части оцениваемой территории должно объединять единство резервуаров нефти и газа, геохимических предпосылок нефтегазоносности (реализованный нефтегазогенерационный потенциал, катагенез ОВ), гидрогеологические, геотермические условия, история тектонического развития и т. п. Известно, что плотность структур контролируется тектонической позицией участка и историей его геологического развития [10]. Если в этом плане объект неоднороден, то разные типы тектонических позиций на оцениваемом объекте должны быть представлены в соответствии с их соотношением на эталоне (в случае условно внутренней аналогии). С учетом требования однородности нельзя переносить статистические данные, установленные, например, для неокомского комплекса Среднего Приобья, на юго-восток, на юрские отложения западных районов Томской и северных районов Новосибирской областей, на юг и восток провинции (меняется генерационный потенциал, строение резервуаров, гидрогеологические условия). В этой же провинции статистические данные, установленные в Среднеобской нефтегазоносной области, нельзя переносить на северные и арктические районы (меняются история геологического развития, строение резервуаров, термический и палеогеотермический режим недр, фациальный облик нефтегазопроизводящих пород, их нефтегазогенерационный потенциал, толщина осадочного чехла и отдельных комплексов и т. п.). Таким образом, локально-статистический метод не упрощает, не снижает требований к региональной, зональной и локальной геологической информации. Наоборот, он требует несравненно более тщательной и глубокой проработки всей совокупности данных геологии, литологии, геохимии, гидрогеологии.

Третье требование к оцениваемым объектам или как минимум к условно внешним эталонам - их относительно высокая изученность, достаточная для достоверной оценки всей необходимой исходной информации. Видимо, правильнее применять локально-статистический метод на «зрелой» стадии освоения нефтегазоносных провинций или отдельных нефтегазоносных областей.

Несмотря на внешнюю громоздкость выписанных формул для оценки НГР и НИР, предлагаемый метод весьма прост, он легко может быть реализован в виде банка исходной информации и пакета программ на ЭВМ. Чрезвычайно важное его достоинство - это внутренне присущая методу возможность весьма детального прогноза структуры НГР и НИР УВ.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1.      Быбочкин А.М. Классификация запасов месторождений, перспективных и прогнозных ресурсов нефти и горючих газов.- Геология нефти и газа, 1983, № 5, с. 10-15.

2.      Демин В.И. Прогноз ресурсов нефти и газа в мелких и мельчайших месторождениях.- В кн.: Критерии прогноза нефтегазоносности провинции Сибири. Новосибирск, 1980, с. 37-42.

3.      Конторович А.Э., Демин В.И., Кириенко Г.И. Методика долгосрочного прогнозирования и перспективного планирования геофизических работ по подготовке объектов к глубокому бурению.- Геология нефти и газа, 1986, № 1, с 1-5.

4.      Конторович А.Э., Демин В.И., Страхов И.А. Закономерности выявления различных по запасам месторождений нефти и газа в нефтегазоносных бассейнах.- Геология и геофизика, 1985, № 11, с. 3-6.

5.      Методика оценки прогнозных запасов нефти и газа / Н.И. Буялов, В.Г. Васильев, Н.С. Ерофеев и др. М., Гостоптехиздат, 1962.

6.      Методы оценки перспектив нефтегазоносности / М.Д. Белонин, Н.М. Буялов, Е.В. Захаров и др. М., Недра, 1979.

7.      Поисковые критерии прогноза нефтегазоносности / С.Г. Неручев, М.Ф. Двали, В.А. Кротова и др. Л., Недра, 1969.

8.      Прогноз месторождений нефти и газа / А.Э. Конторович, Э.Э. Фотиади, В.И. Демин и др. М., Недра, 1981.

9.      Сверчков Г.П., Иванова К.П. Прогнозирование неантиклинальных залежей нефти и газа.- Геология нефти и газа, 1985, № 3, с. 12-16.

10.  Шпильман В.И. Количественный прогноз нефтегазоносности. М., Недра, 1982.