Алексей Чистяков – доцент, Центр науки и технологий добычи углеводородов.
121205, Москва, Большой бульвар, д. 30, стр.1
Alexei Tchistiakov – Associate Professor, Center for Petroleum Science and Engineering.
Buil. 1, 30, Bolshoy Boulevard, Moscow, 121205
Елизавета Швалюк – аспирант, Центр науки и технологий добычи углеводородов.
121205, Москва, Большой бульвар, д. 30, стр.1
Elizaveta Shvalyuk – PhD student, Center for Petroleum Science and Engineering.
Buil. 1, 30, Bolshoy Boulevard, Moscow, 121205
Кеннет Окосун – студент магистратуры, Центр науки и технологий добычи углеводородов.
121205, Москва, Большой бульвар, д. 30, стр.1
Kenneth Okosun – MSc student, Center for Petroleum Science and Engineering.
Buil. 1, 30, Bolshoy Boulevard, Moscow, 121205
Михаил Спасенных – кандидат хим. наук, профессор, директор Центра науки и технологий добычи углеводородов.
121205, Москва, Большой бульвар, д. 30, стр.1
Mikhail Spasennykh – Professor, Director of the Center for Petroleum Science and Engineering.
Buil. 1, 30, Bolshoy Boulevard, Moscow, 121205
Алексей Стенин – руководитель отдела.
109028, Москва, Покровский бульвар, д. 3, стр. 1
Alexei Stenin – Head of the Department.
Build. 1, 3, Pokrovsky Boulevard, Moscow, 109028
Целевой пласт месторождения нефти, расположенного в Западной Сибири, слагается терригенными породами, представленными в основании алевролитами, плавно переходящими в песчаники вверх по разрезу. Из-за отсутствия детальной петротипизации алевролиты, имеющие более низкие значения электрического сопротивления и проницаемости, были первоначально отнесены к водоносной части разреза. Однако последующие испытания скважин выявили в них значительный приток нефти.
Для проведения корректного расчета насыщенности и выделения нефтеносных интервалов в низкоомных терригенных коллекторах в рамках данного исследования была разработана новая методика их типизации. Методика включает в себя детальное описание программы лабораторных исследований, процедуру типизации пород с применением альтернативного индикатора зоны потока (FZI), а также алгоритм выделения в разрезах скважин по данным ГИС петрофизических типов, соответствующих выделенным по керну типов пород (роктипов).
Применение предложенного безразмерного параметра FZI, включающего пористость и остаточную водонасыщенность, оказалось весьма эффективным для петротипизации пласта, включая низкоомные и низкопроницаемые интервалы. При этом следует особо подчеркнуть, что разработанный алгоритм интерпретации данных каротажа позволяет транслировать выделяемые по керну типы пород в выделяемые по данным ГИС петрофизические типы, сохраняя одинаковые критерии классификации.
Так как низкопроницаемые интервалы характеризуются низкой корреляцией между проницаемостью и пористостью, использование параметра пористости, определённого методами ГИС для расчета профиля проницаемости, приводит к ненадежному результату. Для решения этой проблемы в работе реализуется альтернативная методика расчета проницаемости на основании множественной корреляции с данными нескольких методов ГИС.
Для оптимизации практической реализации новых методик предлагается несколько алгоритмов машинного обучения, позволяющих реконструировать отсутствующие каротажные кривые, а также распространять выделенные петротипы на разрезы скважин, в которых детальная петрофизическая интерпретация еще не проводилась.
Разработанные подходы к петротипизации низкоомных и низкопроницаемых пород позволяют обнаруживать ранее пропущенные продуктивные интервалы, что продлит срок экономической рентабельности изученных месторождений.
The target formation of a brown oilfield in Western Siberia is composed of a shallowing-up succession represented by siltstones in its base gradually replaced by sandstones toward its top. Due to the absence of detailed rockand electrotyping, the siltstones, having much lower resistivity and permeability, were assigned to a water-bearing section. However, the following up well tests detected considerable oil inflow from them as well. This motivated current research aimed at developing a new methodology of rockand electrotyping of low-resistive, low-permeable clastic reservoirs. The methodology comprises detailed workflow for laboratory tests, rock typing by means of the alternative flow zone indicator (FZI), and, finally, transfer of core-derived rock types to well log electrotypes. The proposed application of the dimensionless FZI parameter, incorporating porosity and irreducible water saturation, appeared to be very effective for electrotyping of the formation, including low-resistive and low-permeable intervals.
Since the intervals are characterized by a low correlation between permeability and porosity, applying the latter log for computing permeability results in unreliable calculation of the parameter and further incorrect electrotyping. In order to resolve this issue, the study suggests an effective alternative technique for calculating permeability as a multivariate parameter from other logs.
Further, the research proposes a well log interpretation workflow that enables conversion of the defined rock types to electrotypes, maintaining the same classification principles for both core and well logs data. This ensures compatibility of the core and well log-derived classes.
The petrophysical interpretation workflow is enhanced with machine learning algorithms for reconstructing lacking logs as well as extending the defined electrotypes to uninterpreted wells. The proposed approaches to rockand electrotyping allows detection of previously missed productive intervals and thus enables extend the lifetime of the brownfield.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.