WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


 

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Российский Государственный Университет
нефти и газа имени И. М. ГУБКИНА

На правах рукописи

УДК 550.832

ДЕШЕНЕНКОВ ИВАН СЕРГЕЕВИЧ

МОДЕЛИРОВАНИЕ АКУСТИЧЕСКОЙ ЖЕСТКОСТИ, ДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ГРАНУЛЯРНЫХ КОЛЛЕКТОРОВ И ПЛОТНОСТИ ЗАКОЛОННОЙ СРЕДЫ
ПО ДАННЫМ ГИС

автореферат

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

по специальности № 25.00.10

“Геофизика, геофизические методы поисков полезных ископаемых”

Москва 2012

Работа выполнена в Российском Государственном Университете нефти и газа имени И.М.Губкина на кафедре геофизических информационных систем

Научный руководитель:

доктор физико-математических наук, профессор

Дмитрий Александрович Кожевников

Официальные оппоненты:

доктор технических наук

Эрнест Сумбатович Закиров
(ИПНГ РАН)

кандидат геолого-минералогических наук

Алексей Владимирович Дахнов
(ООО «Газпром ВНИИГАЗ»)

Ведущее предприятие:

ОАО «Центральная Геофизическая Экспедиция»

Защита диссертации состоится «28» февраля 2012 г. в 15.00 на заседании специализированного совета Д 212.200.05 при Российском Государственном университете нефти и газа имени И.М.Губкина по адресу: Москва, В-296, ГСП-1, 119991, Ленинский проспект, дом 65, ауд. 523

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке РГУ нефти и газа имени И.М.Губкина

Автореферат разослан «25» января 2012 г.

Ученый секретарь специализированного совета,

кандидат геолого-минералогических наук, доцент

Л.П.Петров

Общая характеристика работы



Актуальность

Построение геологических и гидродинамических моделей является инструментом разведки, разработки и эксплуатации месторождений нефти и газа. В настоящее время признана проблема несоответствия геологических и гидродинамических моделей месторождений реальным объектам. Основа петрофизического наполнения цифровых моделей залежей (статические и динамические характеристики коллекторов) – результаты интерпретации данных комплекса геофизических исследований скважин (ГИС). Недостатки эмпирических методик интерпретации данных ГИС обуславливают трудности определения фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) сложных полиминеральных коллекторов.

Для построения достоверных и надежных цифровых моделей, контроля технического состояния скважин актуальность и злободневность приобрели задачи моделирования объемной плотности пород в разведочных скважинах и заколонной среды – в эксплуатационных, восстановления акустических характеристик разрезов, а также определения динамических свойств (эффективная пористость, фазовые проницаемости по нефти/газу и воде) гранулярных коллекторов с учетом их неоднородности по структуре, минеральному и флюидному составу. Для этого требуется разработка методик и моделей и реализация алгоритмов расчета эффективной пористости, интервального времени, объемной плотности, относительных фазовых проницаемостей по нефти и воде, капиллярных давлений и пр.

Цель работы

Разработка алгоритмов моделирования объемной плотности горной породы и заколонной среды, петрофизических моделей акустической жесткости, динамических характеристик коллекторов на основе принципов адаптивности и петрофизической инвариантности, оценка достоверности разработанных методик и алгоритмов.

Основные задачи работы

  1. Изучение петрофизических моделей эффективной пористости и нефтегазонасыщенности и их связей с динамическими свойствами коллекторов нефти и газа.
  2. Моделирование диаграмм гамма-гамма плотностного (ГГМ-П) и акустического (АМ) методов в разведочной скважине при их отсутствии в комплексе ГИС на основе принципа петрофизической инвариантности коллекторов.
  3. Решение прямой задачи гамма-гамма-метода (ГГМ) в обсаженной скважине (гамма-гамма-цементометрия) на основе адаптивной интерпретационной модели и оценка метрологических характеристик современной многоканальной аппаратуры гамма-гамма-цементометрии (ГГМ-Ц).
  4. Разработка адаптивной методики интерпретации данных ГГМ-Ц и ее программная реализация.
  5. Изучение и анализ моделей капиллярных давлений и относительных фазовых проницаемостей (ОФП). Разработка алгоритмов расчета нефтегазонасыщения в переходной зоне и определения ОФП по данным ГИС.
  6. Изучение точностных характеристик алгоритмов адаптивной интерпретации данных ГИС и определения динамических свойств коллекторов, моделей акустической жесткости в сравнении с традиционными методиками путем имитационного моделирования методом Монте-Карло.
Изучаемый объект, методы исследований

Объектами исследований являются сложные гранулярные полиминеральные коллекторы нефти и газа Европейского Севера РФ, Каспийского региона, Западной и Восточной Сибири, Ближнего Востока, Северной Америки и качество цементирования скважин.

Методы исследований:

  1. петрофизическое моделирование на представительных коллекциях образцов керна;
  2. обработка и интерпретация данных комплекса ГИС;
  3. имитационное моделирование интерпретирующих алгоритмов с целью изучения их точностных характеристик (метод Монте-Карло).

Для математической обработки данных использованы профессиональные пакеты MatLab, Excel, Statistica; расчет динамических и упругих параметров коллекторов нефти и газа проведен в программных комплексах «PowerLog» (Fugro-Jason), «Камертон» (РГУ нефти и газа им. И.М.Губкина).

Научная новизна
  1. На основе принципа петрофизической инвариантности разработана методика расчета акустической жесткости пород по данным стандартного комплекса ГИС при отсутствии данных АМ и ГГМ-П.
  2. Разработана адаптивная методика интерпретации данных гамма-гамма-цементометрии с учетом метрологических характеристик современных многоканальных приборов ГГМ-Ц.
  3. Изучены модели капиллярных кривых и относительных фазовых проницаемостей, отличающиеся от ранее предложенных интенсивной корреляцией управляющих параметров моделей с фильтрационно-емкостными свойствами.
  4. Впервые при помощи имитационного моделирования методом Монте-Карло проведена оценка достоверности адаптивных и традиционных алгоритмов расчета динамических свойств коллекторов, моделирования диаграмм АМ и ГГМ-П по данным ГИС.
Основные защищаемые научные положения и результаты
  1. Использование петрофизического инварианта как интерпретационного параметра методов ГИС позволяет проводить моделирование акустической жесткости по данным методов стандартного комплекса при отсутствии данных АМ и ГГМ-П.
  2. Разработан алгоритм адаптивной интерпретации данных гамма-гамма-цементометрии и выполнена его программная реализация с учетом метрологических характеристик современной многоканальной аппаратуры ГГМ-Ц.
  3. Определение динамических параметров коллекторов нефти и газа по данным ГИС позволяет моделировать кривые капиллярных давлений, распределение нефти в переходной зоне для целей цифрового геологического моделирования месторождений и определять долю нефти в притоке – для гидродинамического.
  4. Оригинальные алгоритмы прогноза насыщения коллекторов и положения флюидальных контактов по данным ГИС с использованием моделей капиллярных давлений и ОФП опробованы на фактических материалах.
  5. Путем имитационного моделирования методом Монте-Карло проведен расчет общих и парциальных относительных погрешностей определения эффективной пористости и нефтегазонасыщенности коллекторов, а также разработанных алгоритмов оценки акустической жесткости, нефтегазонасыщения по модели капиллярного давления в сравнении с традиционными.

Личный вклад автора

Диссертант выполнил петрофизическое моделирование гранулярных коллекторов с полиминеральным составом скелета и глинистого цемента на представительном фактическом материале. Провел имитационное моделирование интерпретирующих алгоритмов для сравнения достоверности адаптивных и традиционных методик интерпретации данных ГИС.

Предложил методику моделирования диаграмм АМ и ГГМ-П на основе адаптивной интерпретации данных стандартного комплекса ГИС.

Определил метрологические характеристики современной аппаратуры ГГМ-Ц, провел моделирование дефектов цементирования скважин, разработал алгоритм адаптивной интерпретации данных ГГМ-Ц применительно к современной многоканальной аппаратуре.

При непосредственном участии автора разработаны модели капиллярных кривых и относительных фазовых проницаемостей, а также алгоритмы расчета распределения нефти в переходной зоне и ОФП по данным ГИС.

На представительном фактическом материале диссертант реализовал алгоритмы определения эффективной пористости по данным стандартного комплекса ГИС, а также эффективной нефтенасыщенности по адаптивной интерпретации данных метода сопротивлений.

Практическая значимость

Разработанная методика моделирования данных АМ и ГГМ-П позволяет эффективно восстанавливать диаграммы этих методов по данным других методов ГИС и используется при инверсии сейсмических данных и построении геоакустических разрезов (расчета синтетических сейсмотрасс) для создания цифровых геологических моделей месторождений.

Адаптивная методика интерпретации данных ГГМ-Ц позволяет идентифицировать дефекты цементирования для принятия решений о проведении изоляционных работ, что увеличивает срок и эффективность эксплуатации скважин. Разработка методики велась при поддержке гранта Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере. Результаты работ переданы ООО «Интерконтакт Наука», а также в Фонд «Институт Физической Диагностики и Моделирования» для использования в практической деятельности.

Методики моделирования ОФП, определения состава притока, моделирования насыщения в переходной зоне использованы при построении геологической и гидродинамической моделей одного из месторождений Ближнего Востока (компания Тоталь), в отчете о результатах поисковых работ на арктическом шельфе Северной Америки (бассейн Бристол Бей, Аляска), в работах ИПНГ РАН по расчету объемной сжимаемости пород с учетом остаточной водонасыщенности для обоснования различных технологий разработки месторождений. Капиллярометрическая модель использована в работах по расчету нефтенасыщения для компании ТНК-BP.

Апробация результатов

Результаты диссертации используются в учебном процессе кафедры ГИС в курсе «Теория методов ГИС», включены в монографию «Изучение коллекторов нефти и газа по результатам адаптивной интерпретации геофизических исследований скважин» (Д.А.Кожевников, К.В.Коваленко, 2012).

Основные результаты работы доложены автором более чем на сорока международных научных конференциях и освещены в шестидесяти публикациях. Основные конференции: 73rd EAGE Conference & Exhibition incorporating SPE EUROPEC 2011, Вена, Австрия; 2011 SPE Arctic and Extreme Environments Conference, Москва; GEO 2012 10th Middle East Geoscience Conference and Exhibition (AAPG, EAGE and SEG), Бахрейн; AAPG International Conference & Exhibition: Following Da Vinci’s Footsteps to Future Energy Resources – Innovations from Outcrops to Assets, Милан, Италия, 2011; XIX Губкинские чтения «Инновационное развитие нефтяной и газовой промышленности России - наука и образование», Москва, 2011; Юбилейная международная конференция «Промысловая геофизика в 21-м веке. Геоинформационное обеспечение технологий увеличения ресурсной базы углеводородного сырья», Москва, 2011; Юбилейная международная конференция «Петрофизика: современное состояние, проблемы, перспективы», посвященная 100-летию со дня рождения проф. В.Н. Кобрановой, Москва, 2010; Всероссийская научно-практическая конференция «Состояние и перспективы развития ядерно-магнитных методов исследований нефтегазовых и рудных скважин, каменного материала и флюидов» «Ядерная Геофизика - 2011», Тверь, 2011; I Российский Нефтяной Конгресс, Москва, 2011; X Международная конференция «Геоинформатика: теоретические и прикладные аспекты», Киев, 2011; XI и XII международные научно-практические конференции «Геомодель», Геленджик, 2009 и 2010; II и III международные студенческие научно-практические конференции «Нефтегазовые горизонты», Москва, 2010 и 2011 и др.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 19 основных работ, из них 8 статей в журналах списка ВАК, остальные в трудах отечественных и зарубежных изданий и конференций (в том числе 7 англоязычных; 7 с международным индексом цитирования).

Структура и объем диссертации

Работа состоит из введения, пяти глав и заключения; общий объем составляет 126 страниц машинописного текста, 47 рисунков, 10 таблиц, библиографии из 62 наименований.

***

Автор выражает глубокую признательность научному руководителю профессору Дмитрию Александровичу Кожевникову и научному консультанту доценту Казимиру Викторовичу Коваленко.

Значительное влияние на направление исследований оказали совместная работа и творческие контакты с В.М.Добрыниным, В.В.Стрельченко, А.В.Городновым, В.Н.Черноглазовым, Н.Е.Лазуткиной, Л.П.Петровым (кафедра ГИС РГУ нефти и газа им. И.М.Губкина), С.Н.Закировым, И.М.Индрупским (ИПНГ РАН), О.В.Горбатюком (ЕАГО), Д.Чемберленом (Rock Physics Associates), А.Н.Петровым (Fugro-Jason).

Автор приносит глубокую благодарность им и всем, кто содействовал выполнению этой работы.

Содержание работы

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цели и задачи исследований, научная новизна и практическая значимость.

В первой главе приведен сравнительный анализ моделей остаточной водонасыщенности, дано обоснование модели эффективной пористости Д.А.Кожевникова и К.В.Коваленко, приведены примеры петрофизического моделирования коллекторов различных регионов, проанализировано современное состояние исследований гранулярных коллекторов нефти и газа, а также качества цементирования обсадных колонн промысловыми геофизическими методами.





Изучению сложных гранулярных полиминеральных коллекторов по данным геофизических исследований скважин посвящено большое число работ отечественных ученых и специалистов. Методологические принципы петрофизических и скважинных исследований сложных коллекторов, а также методики интерпретации данных ГИС разработаны В.Н.Дахновым, В.Н.Кобрановой, В.М.Добрыниным, Б.Ю.Вендельштейном, А.А.Ханиным, В.Х.Ахияровым, Р.С.Сахибгареевым, В.В.Хабаровым, Е.И.Леонтьевым, Н.И.Нефедовой, Г.С.Кузнецовым, В.И.Петерсилье, М.М.Элланским, Н.А.Ирбе, М.Г.Латышовой и другими исследователями.

Важные результаты получены специалистами по отдельным направлениям промыслово-геофизических исследований:

  • методики петрофизических исследований керна (В.Н.Дахнов, А.В.Дахнов, В.Н.Кобранова, Е.А.Поляков, Е.И.Леонтьев, В.И.Петерсилье, А.А.Матигоров, Л.И.Орлов, Е.А.Романов, Б.И.Тульбович, В.А.Ефимов, В.Г.Виноградов и др.);
  • разработки техники и методики ГИС и комплексной интерпретации данных (В.Н.Дахнов, Ю.А.Гулин, Б.Ю.Вендельштейн, В.М.Добрынин, М.Г.Латышова, Г.М.Золоева, Д.А.Кожевников, О.М.Нелепченко, Ю.С.Шимелевич, Г.Г.Яценко, Н.Е.Лазуткина, М.М.Элланский и др.);
  • петрофизическое районирование (И.Е.Эйдман, В.Л.Комаров, В.В.Хабаров, Г.С.Кузнецов и др.);
  • методики оценки фильтрационно-емкостных свойств коллекторов (Б.Ю.Вендельштейн, П.А.Курочкин, Д.А.Кожевников, В.Г.Фоменко, В.Г.Виноградов, Л.П.Петров, М.М.Элланский, В.П.Сонич, А.А.Ханин и др.);
  • исследования капиллярных давлений и относительных проницаемостей (В.М.Добрынин, В.И.Петерсилье, С.Н.Закиров, Н.С. Гудок, Н.Н.Михайлов, В.П.Черноглазов, В.М.Березин, М.М.Элланский, Л.М.Дорогиницкая, И.М.Индрупский, Р.Х.Брукс, А.Т.Кори, Н.Т.Бурдайн, В.Р.Перселл и др.);
  • разработка концепции эффективного порового пространства (С.Н.Закиров, Д.А.Кожевников, Э.С.Закиров, И.С.Закиров, И.М.Индрупский, Д.П.Аникеев, К.В.Коваленко и др.);
  • моделирование упругих свойств коллекторов нефти и газа (Н.З.Заляев, Р.Шуэ, Р.Е.Вайт, С.Шу, Л.Фауст, Д.Берриман и др.);
  • интерпретация данных скважинной гамма-гамма цементометрии (Ю.А.Гулин, М.Г.Гуфранов, Д.А.Кожевников, П.А.Прямов, Д.А.Бернштейн и др.).
Несмотря на то, что разработано много способов определения динамических характеристик коллекторов по данным ГИС, в условиях сложных полиминеральных коллекторов нередко проявляется несоответствие между цифровыми геологическими, гидродинамическими моделями и реальными объектами.
При интерпретации данных комплекса ГИС возникают трудности надежного выделения и оценки сложных полиминеральных коллекторов, прогноза продуктивности скважин. Причинами являются:
  • недостаточно тщательное соблюдение метрологических требований;
  • недостаточная информативность применения электрических, акустического, плотностного и нейтронного методов для количественной оценки характеристик коллекторов из-за сложностей учета влияния глинистости, твердого органического вещества, углистости, газонасыщенности;
  • необходимость настройки методик интерпретации по результатам сопоставления геофизических параметров с данными кернового анализа.

Для оценки емкостных и фильтрационных свойств коллекторов нефти и газа традиционно оперируют такими параметрами как общая пористость, объемная глинистость и абсолютная проницаемость. Ни одна из названных характеристик не является однозначным атрибутом коллектора. Открытая пористость характеризует лишь емкость коллектора, не отражая его фильтрующие способности. Абсолютная проницаемость отражает фильтрационные свойства коллектора в сухом состоянии для воздуха или инертного газа (последний не взаимодействует с поверхностью коллектора). Эта проницаемость не отражает фильтрационных возможностей коллектора, насыщенного нефтью или газом потому, что проницаемости по нефти, газу и воздуху даже для сухой породы не могут быть одинаковыми.

Поэтому для количественного описания коллекторов следует использовать их динамические характеристики – эффективную пористость и фазовые проницаемости по нефти и воде, которые являются базисными параметрами в концепции эффективного порового пространства. Эта концепция разрабатывается с позиций геологического и гидродинамического моделирования в ИПНГ РАН (С.Н.Закиров и др.), а с позиций промысловых геофизических исследований и петрофизики коллекторов нефти и газа – на кафедре ГИС РГУ нефти и газа им. И.М.Губкина (Д.А.Кожевников и др.).

Основными проблемами оценки плотности породы (в открытом стволе), заколонной среды и распределения цемента (в обсаженной скважине) является сложность стандартизации аппаратуры ГГМ. Отсутствует методика количественной беспалеточной интерпретации данных многоканальных приборов ГГМ-Ц. Для моделирования объемной плотности применяется беспоправочная интерпретационная модель гамма-гамма-метода (Д.А.Кожевников, 1982). Применение этой модели позволяет определять в открытом стволе объемную плотность пород, а в обсаженной скважине – качество цементирования.

Глава 2. ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПОТЕНЦИАЛ И ДОСТОВЕРНОСТЬ РЕЗУЛЬТАТОВ АДАПТИВНОЙ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ДАННЫХ ГИС

Применение стандартных петрофизических моделей геофизических методов для практической интерпретации данных ГИС осложняется тем, что свойства компонент коллектора априори неизвестны и не являются постоянными (константами) на каждом кванте глубины исследования. Например, плотность, водородосодержание и акустические свойства цемента могут существенно меняться от кровли к подошве пласта. Этот фактор затрудняет определение объемных содержаний компонент коллектора, то есть решение обратной задачи как системы алгебраических уравнений.

Альтернативой эмпирической поправочной («палеточной») технологии интерпретации данных ГИС явилась адаптивная технология (Д.А.Кожевников, К.В.Коваленко), в основе которой лежат новые методологические принципы – принцип моделирования коллекторов на основе петрофизической инвариантности и принцип адаптивности, необходимые для перехода от эмпирической интерпретации данных ГИС к строго формализуемым аналитическим алгоритмам.

Выявление аналитических закономерностей проводится с привлечением петрофизической модели эффективной пористости и понятия петрофизической инвариантности. Адаптивная технология дает возможность определения эффективной пористости неоднородных коллекторов с полиминеральным составом скелета и глинистого цемента. Для таких коллекторов значения открытой и общей пористости  и глинистости малоинформативны.

Принципиальные позиции адаптивной технологии представлены на рис. 1.

Петрофизическое моделирование проводится по данным керновых исследований или (при дефиците или отсутствии керновых данных) привлечением априорной региональной петрофизической информации по объекту моделирования. С использованием петрофизической модели остаточной водонасыщенности определяются характеристические параметры коллекторов, по которым происходит настройка теоретически обоснованных алгоритмов интерпретации.

Рис. 1. Структура адаптивной интерпретации данных ГИС.

Вторая ветвь включает процедуры с использованием данных ГИС. На первом этапе осуществляется однометодная интерпретация: переход от показаний прибора к петрофизическим параметрам, например, от скоростей счета зондов ГГМ-П к объемной плотности породы, от показаний ГМ к урановому эквиваленту, и т.д. Затем определяются характеристические показания методов ГИС (петрофизические параметры при пористости скелета М и при пористости, равной полной водоудерживающей способности коллектора ) путем попарных сопоставлений петрофизических параметров каждого метода. На последнем этапе определяются ФЕС неоднородных полиминеральных коллекторов. Алгоритм расчета петрофизического инварианта (эффективной пористости, нормированной на ее максимальное значение для данного коллектора) имеет вид:

,                               (1)

где — петрофизический параметр метода (объемная плотность, интервальное время и т.д.) при текущей пористости Кп; — петрофизический параметр метода при отсутствии эффективной пористости (Кп = , максимальная глинистость); — петрофизический параметр метода при скелетной пористости (максимально возможной пористости,  Кп = М). Перечисленные параметры называются характеристическими параметрами (показаниями) методов ГИС.

Технология адаптивной интерпретации содержит два этапа адаптации:

  1. адаптация к условиям измерений конкретной аппаратурой в данных геотехнологических условиях;
  2. адаптация к свойствам коллектора в условиях естественного залегания.

На первом этапе происходит учет метрологии, влияния скважины и её конструкции, свойств промежуточной зоны, и т.п. Традиционная технология требует стандартизации аппаратуры и приведения к стандартным условиям измерений, в то время как в адаптивной технологии результаты интерпретации учитывают метрологические особенности аппаратуры в фактических условиях измерений.

На втором этапе, при адаптации к свойствам коллектора, нет необходимости априорного задания объемных содержаний минеральных компонент и их петрофизических характеристик. Используются не «опорные» пласты (которых может и не быть в разрезе), а характеристические петрофизические параметры коллектора. По данным комплекса ГИС выявляются интервалы, соответствующие минимальной и максимальной цементации емкостного пространства.

Адаптивная технология интерпретации опирается не на «многомерные» эмпирические петрофизические связи, а на данные петрофизического моделирования, использующего аналитические модели, точностные характеристики которых могут быть изучены.

Достоинством адаптивных моделей методов ГИС является явное выражение решений обратных задач через параметры, характеризующие совокупность петрофизических характеристик изучаемого объекта и технических условий измерений. Это обстоятельство позволяет определять результирующую погрешность искомого петрофизического параметра, исходя из неопределенности задания входных параметров. Для оценки погрешностей алгоритмов интерпретации данных ГИС впервые использовано имитационное моделирование по методу статистических испытаний Монте-Карло, позволяющее вычислять плотности вероятностей для произвольной функции многих переменных (программно-алгоритмическая реализация Д.А.Кожевников, И.И.Сурина, К.В.Коваленко).

Рассчитаны общие относительные погрешности определения эффективной пористости Кп эф и парциальные погрешности, обусловленные отдельными частными источниками погрешностей, традиционной и адаптивной интерпретации данных ГИС. Расчет погрешностей выполнен для шести значений петрофизических параметров породы (определенных по данным ГГМ-П, АМ, ГМ, ННМ-2, метода СП), соответствующих шести различным значениям эффективной пористости: 1%, 3%, 6%, 9%, 16%, 25%. Для реализации алгоритма задавались наиболее вероятные значения параметров, влияющих на расчет Кп эф (характеристические параметры и пр.), а также среднеквадратичные отклонения (СКО) величин этих параметров от наиболее вероятных значений. Принцип задания СКО проиллюстрируем на примере объемной плотности. Минералогическая плотность каолинита равна 2,54 г/см3, а гидрослюды – 2,78 г/см3. Тогда средняя минералогическая плотность пелитовой фракции составляет 2,66 г/см3, а абсолютная погрешность определения минералогической плотности пелитовой фракции (при отсутствии информации о ней) — 0,12 г/см3. Полагая, что эта погрешность подчиняется нормальному распределению и соответствует вероятности определения плотности на уровне 99%, стандартное отклонение составляет одну треть, т.е. принято 0,04 г/см3. СКО остальных петрофизических параметров заданы аналогичным способом.

Результаты моделирования свидетельствуют: общие относительные погрешности определения Кп эф по поправочной и адаптивной методикам обратно пропорциональны величине Кп эф, то есть погрешность определения свойств низкопористых пластов максимальна. Общая относительная погрешность определения эффективной пористости по адаптивной методике в 1.2 – 1.8 раза меньше, чем по традиционной даже при малых эффективных пористостях. В случае высокопористых пластов точность адаптивной технологии увеличивается по сравнению с традиционной приблизительно в 2 раза.

На эмпирическом (поправочном) уровне интерпретации данных ГИС основными источниками погрешностей являются неопределенности задания свойств компонент породы (минералогических плотностей, интервальных времен, водородосодержаний скелета, пелитовой фракции, флюида) и их объемных содержаний. Основной вклад в погрешность расчета эффективной пористости по стандартной методике вносят неопределенности задания остаточной водонасыщенности, а также состава и свойств пелитовой фракции, характеристики минеральных компонент которой могут изменяться в значительном диапазоне.

При адаптивной интерпретации настроечные параметры алгоритмов определяются непосредственно по результатам скважинных измерений, что позволяет избежать неточностей, присущих эмпирическим методикам. В этом случае, основным источником неопределенности расчета эффективной пористости является погрешность задания петрофизического свойства «вырожденного» коллектора при отсутствии эффективной пористости в случае 100% остаточной водонасыщенности.

Таким образом, адаптивная методика наиболее эффективна в пластах с хорошими коллекторскими свойствами, хотя даже в низкопористых пластах применение адаптивной интерпретации существенно эффективнее, нежели традиционной. Адаптивная технология лишена следующих недостатков поправочной методики: нет необходимости задания свойств компонент породы и их объемных содержаний, интерпретационные модели устойчивы относительно влияния неопределенности задания остаточной водонасыщенности.

***

Электрометрия скважин широко применяется для определения коэффициента нефтегазонасыщенности коллекторов. Из-за исключительной сложности природы проводимости до сих пор отсутствует строго обоснованная петрофизическая модель метода. На практике коэффициент нефтегазонасыщенности определяют по эмпирической связи параметра увеличения сопротивления («параметра насыщения») с коэффициентом текущей водонасыщенности.

Расчет нефтегазонасыщенности коллекторов по данным метода сопротивлений ограничивается дефицитом информации о петрофизических характеристиках минеральных компонент коллектора. Вследствие этого при традиционной интерпретации требуется проведение трудоемких лабораторных измерений. Для вычисления сопротивления полностью водонасыщенного коллектора помимо «параметра пористости» необходима также информация о сопротивлении пластовой воды, которое не всегда известно с требуемой точностью.

Для преодоления этих трудностей Д.А.Кожевниковым и К.В.Коваленко разработана адаптивная методика интерпретации метода сопротивлений, нацеленная на расчет эффективной нефтегазонасыщенности Кн эф (доли углеводородов в объеме эффективной пористости). Суть методики заключается в настройке интерпретационного алгоритма на характеристические значения удельного электрического сопротивления (УЭС коллектора при скелетной пористости в случае предельно нефтенасыщенного, полностью водонасыщенного коллектора и 100% остаточной водонасыщенности). Характеристические значения УЭС определяются путем анализа сопоставлений УЭС и эффективной пористости (петрофизического инварианта) или по связи УЭС с изменением водоудерживающей способности коллектора.

Адаптивная интерпретация метода сопротивлений имеет широкую область применения: низкоомные разрезы (включения пирита, глинистых минералов и пр.), анизотропные тонкослоистые разрезы и др.

В работе успешно опробован и реализован адаптивный алгоритм расчета нефтегазонасыщенности для полиминеральных гранулярных коллекторов  средне-, мелкозернистых песчаников Европейского Севера (юра), Западной (пласты БУ, ПК, юра) и Восточной Сибири (нижнехетские и непские отложения), Каспийского региона (юра), Северной Америки (неоген), Ближнего Востока (палеоген).

Впервые с помощью моделирования методом Монте-Карло проведена оценка достоверности алгоритмов расчета нефтегазонасыщенности.

Общие относительные погрешности расчета эффективной нефтегазонасыщенности по адаптивной методике обратно пропорциональны величине Кп эф, то есть погрешность определения эффективной нефтенасыщенности Кн эф низкопористых пластов максимальна. В целом, адаптивная технология позволила получить точный и надежный результат даже для коллекторов с низкими значениями ФЕС. Погрешность адаптивной технологии в большей степени обусловлена неопределенностью задания сопротивлений полностью водонасыщенного и предельно нефтенасыщенного коллектора при скелетной пористости и в меньшей – характеристических параметров коллекторов. Для сопоставления достоверности адаптивного и традиционного расчета нефтенасыщенности по данным электрометрии скважин использованы фактические данные (средне- и мелкозернистые песчаники сложного минерального состава, различные месторождения Западной Сибири, Каспийского региона и Европейского Севера). Как показали результаты моделирования, погрешность адаптивной методики в 1.2 – 1.6 раза меньше, чем традиционной.

***

Для разработки алгоритмов моделирования объемной плотности горной породы и заколонной среды, описанных ниже, использована интерпретационная модель ГГМ, предложенная Д.А.Кожевниковым. На рис. 2 показаны задачи, решаемые при помощи предложенных алгоритмов в открытом стволе и обсаженных скважинах.

Рис. 2. Задачи, решаемые по данным ГГМ в открытом стволе и обсаженной скважине.

Глава 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИАГРАММ АКУСТИЧЕСКОГО И ГАММА-ГАММА ПЛОТНОСТНОГО МЕТОДОВ

3.1. Моделирование диаграмм АМ и ГГМ-П в интервалах коллекторов по результатам адаптивной интерпретации данных ГИС

Плотностной гамма-гамма и акустический методы применяются на разных этапах совместного анализа и интерпретации данных сейсморазведки и ГИС: при калибровке сейсмического импульса, стратиграфической увязке разведочных и промысловых данных, построении низкочастотной сейсмогеологической модели, установлении взаимосвязей между упругими и фильтрационно-емкостными свойствами горных пород.

Данные ГГМ-П и АМ в комплексе ГИС нередко отсутствуют: ГГМ-П до сих пор проводят, в среднем, в одной скважине из десяти, АМ не проводился в старом фонде скважин. Показания обоих методов обычно регистрируют не во всем стволе, а лишь в потенциально продуктивном интервале. В результате возникает необходимость расчета диаграмм ГГМ-П и АМ при их отсутствии путем петрофизического моделирования, алгоритмы и методики которого основаны, в основном, на эмпирических подходах и имеют ограниченную область применимости.

В диссертации разработана и реализована методика моделирования диаграмм АМ и ГГМ-П, основанная на принципе петрофизической инвариантности с привлечением характеристических параметров петрофизической модели коллектора и характеристических показаний методов ГИС. Величина петрофизического инварианта является устойчивой и может быть рассчитана по показаниям любого из методов стандартного комплекса ГИС (АМ, ГГМ-П, НМ, ГМ, метод СП). Значит, диаграмма может быть использована в качестве параметра подобия для расчета показаний одного метода по величине , рассчитанной из другого метода, с соответствующей настройкой на характеристические параметры коллекторов, определяемые по сопоставлениям петрофизических параметров методов ГИС и акустической жесткости (импеданса) с петрофизическим инвариантом.

Для определения характеристических значений акустического импеданса привлекаются данные из соседних скважин, где имеются диаграммы АМ и ГГМ-П, или результаты петрофизического районирования, включая данные лабораторных анализов керна.

Выражение для расчета акустической жесткости имеет вид:

,                (2)

где , – интервальное время и объемная плотность коллектора при нулевой эффективной пористости (Кп = , максимальная глинистость);

, – интервальное время и объемная плотность коллектора при скелетной пористости (Кп = М).

Общие относительные погрешности результирующего акустического импеданса, рассчитанные путем моделирования методом Монте-Карло, обратно пропорциональны величине эффективной пористости, то есть точность расчета тем больше, чем выше ФЕС коллектора (общая относительная погрешность результатов расчета в высокопористых пластах минимальна). Погрешность методики в большей степени обусловлена неопределенностью вычисления петрофизического инварианта, тогда как погрешности характеристических показаний АМ и ГГМ-П влияют существенно меньше.

3.2. Изучение пород-неколлекторов методами ГИС
с целью моделирования диаграмм АМ и ГГМ-П

В диссертации разработан способ моделирования упругих характеристик терригенных пород-неколлекторов с учетом литологического состава отложений.

Автором выполнено петрофизическое моделирование разных литологических типов пород, начиная от наилучшего коллектора, обладающего максимальной общей (скелетной) пористостью и не содержащего цемента, и заканчивая наиболее уплотненными разностями. Получены семейства зависимостей различных петрофизических характеристик породы (интервальное время, объемная плотность, нейтронная пористость и пр.) от общей пористости. Эти зависимости отражают изменения емкостных, литологических и петрофизических характеристик при изменении общей пористости от пористости скелета до критической пористости, равной полной водоудерживающей способности коллектора; от критической пористости до нулевой пористости (в предположении о полном окремнении или глинизации породы). Значения критической пористости различны для разных типов глинистого цемента: минимальны для каолинитового цемента и максимальны для разбухающих цементов (монтмориллонит, хлорит, гидрослюда и пр.).

Аналитическое моделирование диаграмм АМ и ГГМ-П в неколлекторах проведено при помощи объемной модели, основанной на аддитивности физических свойств минеральных компонент, взвешенных по их объемным содержаниям.

Далее выполнен анализ зависимостей показаний методов ГИС от общей пористости в коллекторах и неколлекторах. Рассмотрены два предельных случая коллектора: песчаники с высокой и низкой полной водоудерживающей способностями (min=7% и max=22%), а также сопоставление моделей с фактическими данными (меловые средне-, мелкозернистые песчаники сложного минерального состава с каолинитовым цементом, кварцем и каолинитовыми глинами, Западная Сибирь). Фактические зависимости (рис. 3, А, В) принципиально отражают закономерности изменений показаний методов ГИС в соответствии с моделями (рис. 3, Б, Г). При максимальной пористости (отсутствии глинизации) зависимости сходятся, а для различных значений расходятся, тем заметнее, чем больше неоднородность коллектора.

А.

Б.

В.

Г.

   

Рис. 3. Результаты моделирования зависимости показаний методов ГИС от общей пористости для различного литологического состава отложений и сопоставление моделей с фактическими данными: А, Б – фактические и модельные зависимости интервального времени от общей пористости; В, Г – фактические и модельные зависимости интервального времени от объемной плотности.

На модельных сопоставлениях выделяются области, соответствующие неразбухающим и разбухающим глинам, что используется при литологическом расчленении разреза. Для настройки петрофизической модели на конкретный тип отложений требуется настройка на свойства скелета и цемента породы.

Практической интерес представляет петрофизическое моделирование в опорных скважинах, где комплекс ГИС наиболее полон (имеется запись АМ, ГГМ-П и других методов стандартного комплекса). В таких скважинах проводится литологическое расчленение разреза, определяются показания методов ГИС, соответствующие тому или иному литотипу. Для каждого литотипа определяются связи показаний АМ и ГГМ-П с общей пористостью, а также характеристические интервальные времена и объемные плотности по диаграммам ГИС.

Литологическое расчленение разрезов остальных скважин изучаемого участка проводится по аналогии с опорными скважинами. По результатам моделирования в опорных скважинах задаются соответствующие той или иной литологической разности характеристические показания АМ и ГГМ-П, после чего моделируются диаграммы АМ и ГГМ-П в интервалах коллекторов согласно методике, описанной в главе 3.1, а в интервалах неколлекторов – по связям общей пористости и показаний АМ и ГГМ-П.

Преимуществом такого подхода является настройка на конкретный тип отложений с учетом литологического состава и петрофизических характеристик породы, которые определяются адаптивно. Нет необходимости априорного задания свойств компонент породы и их объемных содержаний.

Разработанная методика моделирования данных АМ и ГГМ-П обеспечивает большую точность и надежность, чем эмпирические подходы, применяемые в настоящий момент, благодаря учету литологического состава отложений и настройкой на свойства разреза в условиях естественного залегания пород.

На рис. 4 представлен пример расчета диаграмм АМ, ГГМ-П и акустического импеданса (АИ) юрских коллекторов (Западная Сибирь), представленных средне-, мелкозернистыми песчаниками сложного минерального состава.

Для проверки точности алгоритмов диаграммы акустической жесткости рассчитывались двумя способами. Первый способ – прямой (контрольный) – по данным ГГМ-П и АМ (объемной плотности и интервальному времени). Второй способ – адаптивный – по данным методов СП, ГМ и ННМ-2. Высокая степень сходимости модельных диаграмм АМ, ГГМ-П и акустической жесткости с фактическими свидетельствует о точности предложенной методики. Результаты моделирования данных АМ и ГГМ-П непосредственно связаны с фильтрационно-емкостными свойствами коллекторов и используются в процессе совместной интерпретации данных сейсморазведки и ГИС.

Рис. 4. Пример практической реализации адаптивной методики расчета акустической жесткости. Сопоставление фактических и модельных диаграмм АМ, ГГМ-П и акустического импеданса; цветовой шифр точек – петрофизический инвариант, д.ед.

Глава 4. АДАПТИВНАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ДАННЫХ СКВАЖИННОЙ
ГАММА-ГАММА ЦЕМЕНТОМЕТРИИ

В случае некачественного цементирования скважин в цементном камне могут возникнуть вертикальные каналы, разрывы сплошности цемента, неоднородная заливка по периметру колонны и другие дефекты, которые приводят к быстрому обводнению скважин, а на подземных хранилищах газа – к утечке газа в вышележащие пласты или на дневную поверхность. В таких случаях скважины ликвидируются или в них проводятся дорогостоящие изоляционные работы.

Для обнаружения дефектов цементирования скважин, оценки распределения цементного раствора, состояния цементного камня и эксцентриситета колонны в скважине, а также для решения ряда специальных диагностических задач при заканчивании и эксплуатации скважин используется метод гамма-гамма-цементометрии.

Основной проблемой традиционной интерпретации данных ГГМ-Ц является необходимость учета разнообразия метрологических характеристик различных приборов, определяющих уникальность (для каждого прибора) эмпирических алгоритмов интерпретации.

Адаптивная интерпретационная модель (Д.А.Кожевников, М.Г.Гуфранов, 1977) строится аналитически на основе закономерностей поля рассеянного гамма-излучения c учетом разнообразия как геотехнических условий измерений, так и метрологических характеристик аппаратуры. Однако она применима лишь для приборов ГГМ-Ц, существовавших на момент ее разработки. В диссертации проведен расчет метрологических характеристик современных многоканальных приборов ГГМ-Ц, разработана адаптивная методика интерпретации, проведена автоматизация интерпретационных алгоритмов.

Рассчитаны метрологические характеристики современной аппаратуры СГДТ на примере СГДТ-НВ, которая представляет собой двухзондовый прибор, содержащий шесть взаимно экранированных детекторов (зонд плотномера) и один детектор с круговой коллимацией (зонд толщиномера), а также детектор канала ГМ. Для расчета метрологических коэффициентов использованы калибровочные данные, полученные на метрологической установке (Центр Метрологии и Сертификации ООО «Газпром геофизика», г. Раменское) путем вращения в ней прибора.

На основе рассчитанных метрологических характеристик современной многоканальной аппаратуры проведено аналитическое моделирование типовых дефектов цементирования скважин (каналы и зазоры на различном удалении от стенки скважины в цементном камне разной плотности). Расчетные цементограммы дефектов цементирования заметно отличаются от синусоиды, что позволяет идентифицировать эти дефекты для принятия решений о проведении изоляционных работ. Анализ интерпретационной модели позволил оценить влияние непостоянства метрологических коэффициентов на показания прибора, а также выявить зависимость показаний прибора от ширины каналов в цементном камне. Пример моделирования влияния ширины канала в цементном камне на форму расчетных цементограмм приведен на рис. 5.

На основе интерпретационной модели метода разработан алгоритм количественной интерпретации данных гамма-цементометрии и создана программа обработки и интерпретации цементограмм на ЭВМ.

Сравнение значений плотности, рассчитанных по адаптивному и эмпирическому алгоритму с фактическим значением плотности среды в заколонном пространстве метрологических моделей, подтверждает надежность адаптивной технологии. Общая относительная погрешность традиционной методики составляет 6.4 %, тогда как адаптивной – 2,3 %

Алгоритм опробован на результатах фактических измерений в скважинах с различными условиями цементирования и используется на практике.

Рис. 5. Влияние канала в цементном камне шириной m (шифр кривых), заполненного промывочной жидкостью, на показания прибора.

Глава 5. МОДЕЛИРОВАНИЕ КАПИЛЛЯРНЫХ ДАВЛЕНИЙ И ФАЗОВЫХ ПРОНИЦАЕМОСТЕЙ КОЛЛЕКТОРОВ ПО ДАННЫМ ГИС

5.1. Изучение капиллярометрической модели переходной зоны

Изучению процессов многофазной фильтрации, осложненных капиллярностью пористых сред, посвящено значительное количество работ отечественных и зарубежных авторов. В настоящее время существует большое количество моделей, аппроксимирующих данные капиллярометрических исследований и превращающих их в распределение водонасыщенности в переходной зоне (зависимость водонасыщенности от высоты над «зеркалом чистой воды» (ЗЧВ) и ФЕС). Наиболее распространенные из них: J-функция, модели Тульбовича, Хасслера-Бруннера, Тиксье и Брукса-Кори. В работе изучена новая модель связи капиллярного давления с текущей водонасыщенностью и ФЕС коллекторов. Проверка модели на представительной коллекции образцов песчаников (более 220) сложного минерального состава из различных месторождений Западной Сибири (юрские коллекторы, группы пластов ПК, БУ, викуловские, яковлевские отложения), Каспийского региона (юра), Ближнего Востока (палеоген) показала, что модель обеспечивает более точное описание данных капиллярометрических исследований керна, чем модели Брукса-Кори, Тиксье и J-функция. Управляющий параметр разработанной модели более тесно коррелирует с ФЕС коллекторов (остаточной водонасыщенностью и эффективной пористостью), чем управляющие параметры остальных рассматриваемых моделей.

По результатам анализа представительного кернового материала получена зависимость высоты зоны предельного насыщения над зеркалом чистой воды от эффективной пористости для викуловских и яковлевских отложений, а также пластов Ю1-Ю3 Западной Сибири.

На основе капиллярометрической модели реализован алгоритм расчета распределения нефтенасыщенности в переходной зоне. Параметр кривизны капиллярной модели, определяемый по связи с эффективной пористостью, является управляющим параметром алгоритма расчета нефтенасыщенности.

Установлена зависимость погрешности определения нефтенасыщенности от неопределенностей задания абсолютных отметок ЗЧВ. Сравнение результатов расчета насыщения по предложенному алгоритму и адаптивной интерпретации данных электрометрии для описанных ранее коллекторов Западной Сибири и Ближнего Востока показало хорошую сходимость результатов, что подтверждает достоверность определения нефтенасыщенности.

5.2. Прогноз фазовых проницаемостей коллекторов по данным ГИС

Путем интегрирования модели капиллярного давления (теория Перселла) при непосредственном участии автора получены модели ОФП по нефти и воде. По этим моделям обработаны результаты измерений ОФП на образцах мелкозернистых песчаников (5 коллекций из разных лабораторий, более 120 образцов: отложения описаны выше). Проведенный анализ показал, что в области низких значений фазовых проницаемостей предложенные модели ОФП позволяют лучше описывать фактические данные, чем широко распространенные модели Бурдайна.

Практический интерес представляют связи управляющих параметров моделей фазовых проницаемостей с ФЕС коллекторов, определяемыми по данным ГИС. Для надежного прогноза фазовых проницаемостей по данным ГИС необходимо знать связи параметров кривизны моделей ОФП для нефти и воды с эффективной и динамической пористостями. Наиболее тесные связи, описываемые многомерными регрессиями, получены при корреляции управляющих параметров моделей с величинами эффективной и динамической пористостей одновременно. Алгоритмы прогноза ОФП по данным ГИС преобразуются в связи управляющих параметров ОФП с эффективной пористостью (петрофизическим инвариантом).

На конкретном фактическом материале в работе показана эффективность методики определения ОФП по данным ГИС. Реализация алгоритма расчета фазовых проницаемостей проведена для описанных ранее коллекторов Западной Сибири, Каспийского региона и Ближнего Востока. На рис. 6 показан пример расчета фазовых проницаемостей и эффективных проницаемостей (фазовых проницаемостей при остаточном флюидонасыщении) для юрских мелкозернистых песчаников.

Знание эффективных проницаемостей необходимо для определения ОФП по воде: эффективные проницаемости по воде и нефти интенсивно коррелируют с эффективной и динамической пористостями. Поэтому возможность определения эффективной и динамической пористостей по данным ГИС позволяет надежно прогнозировать эффективные проницаемости по воде и нефти.

Рис. 6. Результаты расчета эффективных и фазовых проницаемостей по нефти и воде, пласт Ю2, Западная Сибирь.

Фазовые проницаемости, рассчитанные по данным ГИС, используются для прогноза доли воды в притоке по функции Бакли-Леверетта и передаются в гидродинамическую модель.

Надежность определения ОФП конкретного объекта обеспечивается статистически представительными результатами лабораторных определений фазовых проницаемостей. В то же время, перенос лабораторных ОФП на процессы в пласте представляет отдельную и не вполне решенную задачу.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Адаптивная технология интерпретации данных комплекса ГИС позволяет решать широкий круг задач при геологическом и гидродинамическом моделировании коллекторов нефти и газа, а также контроле качества цементирования скважин. В данной работе:

  1. Изучены информационные возможности петрофизических моделей эффективной пористости и нефтегазонасыщенности и их связи с динамическими свойствами коллекторов нефти и газа.
  2. На основе принципа петрофизической инвариантности и интерпретационной модели ГГМ разработан алгоритм моделирования диаграмм АМ и ГГМ-П (акустической жесткости) при отсутствии этих методов в комплексе или некачественной записи.
  3. Разработана адаптивная методика интерпретации данных ГГМ-Ц на основе интерпретационной модели метода. Проведено моделирование дефектов цементирования скважин и установлена возможность их идентификации. Определены метрологические характеристики многоканальной аппаратуры ГГМ-Ц, для которой выполнена программная реализация интерпретационного алгоритма.
  4. Изучены модели капиллярных давлений и ОФП, проведена их проверка на представительном фактическом материале. Предложены методики расчета ОФП и определения доли нефти в притоке по данным ГИС. При участии автора разработан и реализован алгоритм моделирования насыщения в переходной зоне.
  5. Впервые при помощи имитационного моделирования методом Монте-Карло проведено изучение достоверности разработанных методик и алгоритмов в сравнении с традиционными. Показано, что во всех рассмотренных случаях адаптивная технология позволяет получать достоверный и надежный результат.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Статьи в журналах списка ВАК:

  1. Информационный потенциал адаптивной интерпретации данных комплекса ГИС // Нефтяное хозяйство, 2011, № 9, с. 82-86 (совместно с Кожевниковым Д.А., Коваленко К.В.).
  2. Определение нефтенасыщенности по результатам адаптивной интерпретации данных электрометрии скважин // Нефтяное хозяйство, 2012, № 1, с. 28-31 (совместно с Кожевниковым Д.А., Коваленко К.В.).
  3. Точностные характеристики адаптивной технологии интерпретации данных ГИС // Каротажник, 2011, № 200, с. 60-73 (совместно с Кожевниковым Д.А., Коваленко К.В.).
  4. Петрофизическое обеспечение адаптивной интерпретации данных комплекса ГИС // Каротажник, 2011, № 205, с. 146-154 (совместно с Кожевниковым Д.А., Коваленко К.В.).
  5. Расчет акустической жесткости по результатам адаптивной интерпретации данных ГИС // Каротажник, 2011, № 208, с. 34-47 (совместно с Кожевниковым Д.А., Коваленко К.В.).
  6. Прогноз фазовых проницаемостей коллекторов по данным ГИС для построения цифровых моделей залежей – I. Фазовые проницаемости в концепции эффективного порового пространства // Бурение и нефть, 2011,  № 10, с. 12-14 (совместно с Кожевниковым Д.А., Коваленко К.В.).
  7. Прогноз фазовых проницаемостей коллекторов по данным ГИС для построения цифровых моделей залежей – II. Модели относительных фазовых проницаемостей и учет ФЕС коллекторов // Бурение и нефть, 2012, № 1,  с. 24-26 (совместно с Кожевниковым Д.А., Коваленко К.В.).
  8. Адаптивная интерпретация данных скважинной гамма-гамма-цементометрии // Каротажник, 2010, № 196, с. 31-50 (совместно с Кожевниковым Д.А.).

Статьи в зарубежных журналах на английском языке:

  1. Clay Minerals Properties as Downhole Formation Pressure Indicator // Journal of Chemistry and Chemical Engineering, 2011, Vol.5, No. 11, pp. 990-994. Revised by Library of U.S Congress, retrieved by database of Cambridge University (совместно с Кожевниковым Д.А., Коваленко К.В., Городновым А.В.).

Доклады международных конференций:

  1. Информационный потенциал и точностные характеристики адаптивной интерпретации данных комплекса ГИС // SPE Arctic and Extreme Environments Conference, Москва, 2011, SPE-148676 (на русском и английском языках) (совместно с Кожевниковым Д.А., Коваленко К.В.).
  2. Сравнение точностных характеристик поправочной и адаптивной технологий интерпретации данных ГИС // Материалы Двенадцатой международной научно-практической конференции «Геомодель», Геленджик, 2010,  EarthDoc-44331 (совместно с Кожевниковым Д.А., Коваленко К.В.).
  3. Модель капиллярного давления для изучения насыщения коллекторов по данным ГИС // Материалы X Международной конференции «Геоинформатика: теоретические и прикладные аспекты», Киев, 2011, EarthDoc-51706 (на русском, английском и украинском языках) (совместно с Кожевниковым Д.А., Коваленко К.В., Петровым А.Н.).
  4. Автоматизированная методика обработки и интерпретации данных скважинной гамма-цементометрии // Материалы Одиннадцатой международной научно-практической конференции «Геомодель», Геленджик, 2009, EarthDoc-37315 (совместно с Кожевниковым Д.А., Городновым А.В.).

Доклады международных конференций на английском языке:

  1. The Adaptive Technique of Hydrocarbon Saturation Determination // Материалы GEO 2012 10th Middle East Geoscience Conference and Exhibition (AAPG, EAGE and SEG), Бахрейн, 2012 (совместно с Кожевниковым Д.А., Коваленко К.В.).
  2. Well to Seismic Ties Modeling with the Adaptive Log Analysis // Материалы AAPG International Conference & Exhibition: Following Da Vinci’s Footsteps to Future Energy Resources – Innovations from Outcrops to Assets, Милан, Италия, 2011, AAPG Datapages Search and Discovery #40823  (совместно с Кожевниковым Д.А., Коваленко К.В.).
  3. The Estimation of Granular Reservoirs Relative Permeability with Log Data // Материалы конференции «73rd EAGE Conference & Exhibition incorporating SPE EUROPEC», Вена, Австрия, 2011, EarthDoc-50789 (совместно с Кожевниковым Д.А., Коваленко К.В.).
  4. The Validation of the Granular Reservoir Petrophysical Model // Материалы конференции «73rd EAGE Conference & Exhibition incorporating SPE EUROPEC», Вена, Австрия, 2011, EarthDoc-50969 (совместно с Кожевниковым Д.А., Коваленко К.В.).

Тезисы международных конференций:

  1. Изучение распределения углеводородов в переходной зоне при помощи модели капиллярного давления // Материалы I-го Российского Нефтяного Конгресса, Москва, 2011 (совместно с Кожевниковым Д.А., Коваленко К.В., Петровым А.Н.).
  2. Изучение упругих свойств коллекторов нефти и газа при помощи адаптивной интерпретации данных комплекса ГИС // Материалы юбилейной международной конференции «Промысловая геофизика в 21-м веке. Геоинформационное обеспечение технологий увеличения ресурсной базы углеводородного сырья», Москва, 2011 (совместно с Кожевниковым Д.А., Коваленко К.В.).

  Автор

И.С.Дешененков






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.