Методика количественной оценки неоднородности распределения нефтенасыщения в терригенных породах-коллекторах

Введение

Природные резервуары представляют собой совокупность горных пород, объединенных в единую иерархически соподчиненную гидродинамическую систему разномасштабных поровых объемов. Сложные флюидодинамические процессы, возникающие в природных резервуарах между поровыми объемами различного ранга в процессе разработки, в конечном итоге определяют его продуктивность. Иерархическая система разномасштабных пустот в природном резервуаре определяется текстурой пустотного пространства, которая главным образом зависит от условий осадконакопления, а также от направленности и интенсивности вторичных преобразований. Поровые объемы отличаются значениями фильтрационно-емкостных параметров и характером их пространственных изменений.

Одним из главных параметров оценки природного резервуара является его эффективная нефтенасыщенная толщина, определяемая преимущественно по результатам интерпретации геофизических исследований скважин (ГИС). Суммарная толщина нефтенасыщенных пород-коллекторов традиционно рассматривается в качестве контролирующего фактора продуктивности. Характер неоднородности распределения нефтенасыщенных пород-коллекторов практически никогда не учитывается при создании гидродинамической модели природного резервуара.

Необходимо отметить, что при практически сходных значениях пористости и проницаемости пород-коллекторов в разрезе, характер их распределения в пласте может кардинально менять его продуктивность. В связи с этим, количественная оценка неоднородности распределения нефтенасыщения в породах-коллекторах является крайне актуальной. Разработка методики такой оценки проводилась для разнофациальных терригенных отложений, отличающихся структурно-текстурными характеристиками, слагающих их пород.

Материалы и методы

В качестве объекта исследований выбраны терригенные отложения нижнего мела Красноленинского свода Западной Сибири. Изучаемые отложения представлены светло-серыми и бурыми песчаниками мелкозернистыми и алевролитами, а также темно-серыми алевро-аргиллитами. Породы-коллекторы в свою очередь связаны с песчаниками мелкозернистыми и алевролитами. Обломочная часть пород-коллекторов представлена кварцем (55–85%), полевыми шпатами (5–20%), чешуйками слюд (5–15%), обломками кремнистых, метаморфических и изверженных пород (до 10%). Часто встречаются зерна глауконита. Из акцессорных минералов – циркон, турмалин, сфен, ильменит и др. Обломки в основном имеют полуугловатую (рис. 1), полуокатанную форму. В ряде случаев форма обломков изменена вторичными процессами: отмечается регенерация зерен кварца и полевых шпатов, последние также в различной степени серицитизированы и выщелочены.

Цемент в породах-коллекторах чаще всего представлен иллитом, хлоритом, каолинитом. По структуре цемент пленочный, поровый, местами базальный. Реже встречается карбонатный цемент, представленный кальцитом, распределенным равномерно, иногда в отдельных прослоях породы. В породах-коллекторах отмечается как межзерновое, так и внутризерновое пустотное пространство, обусловленное выщелачиванием зерен. По результатам петрофизических исследований средние значения пористости составляют 20–25%, в ряде случаев достигая 30%, абсолютной проницаемости – 20–40 мД, в ряде случаев достигая 210 мД (Постникова и др., 2023), однако эта проницаемость очень часто бывает завышенной, что связано с растрескиванием слоистых пород при исследовании.

Отличительной чертой разреза является высокая вариативность литотипов, что выражается в широком спектре текстурных особенностей отложений, определяющих характер нефтенасыщения. В отложениях отмечаются массивная и горизонтальнослостая текстуры, разнонаправленная косая слоистость, флазерная, волнисто- и линзовиднослоистая, деформационные текстуры смятия и оползания, а также биотурбация и брекчеевидная «пудинговая» текстуры. Необходимо отметить, что высокая текстурная неоднородность определяет наличие большого количества краевых эффектов фильтрации, возникающих на их границах, что может служить существенным фактором, влияющим на продуктивность пласта.

По результатам текстурного анализа выявлено, что изучаемые отложения формировались в различных зонах подводных каналов дельтового комплекса и лагун. В качестве моделей для количественной оценки литологической неоднородности разнофациальных отложений и определения параметров неоднородности нефтенасыщения выбраны наиболее типичные фрагменты разреза с ярко проявленными текстурными характеристиками, отражающими специфику фациального комплекса (табл. 1). Фрагменты керна определены в интервалах 0,5–1,5 метра, что позволяет выйти на масштабный уровень не отдельных микрофаций (масштаб образцов 10–15 см), а фациальных комплексов. Исходя из характера строения продуктивных горизонтов, такие модели позволяют довольно адекватно оценить степень неоднородности продуктивного пласта.

В связи с тем, что нефтенасыщенные прослои обладают свойством люминесценции в ультрафиолетовом (УФ) свете, изучение цифровых изображений распиленного керна в нем позволяет выделить нефтенасыщенные прослои и количественно оценить их морфометрические параметры. Необходимо отметить, что работы по изучению неоднородности нефтенасыщения, включающие анализ цифровых изображений кернового материала и шлифов, исследование отдельных прослоев и оценки их влияния на пустотное пространство пород-коллекторов, проводились различными исследователями и институтами (Акиньшина, 2023; Ракитин, 2016; Родивилов и др., 2018; Ефимов и др., 2005). В этих работах приводятся различные подходы и методики, включая ручное выделение неоднородных интервалов, полуавтоматическое ранжирование, а также обучение нейронных сетей. В Российском государственном университете нефти и газа (национальном исследовательском университете) имени И.М. Губкина на кафедре литологии разработана методика анализа цифровых изображений для определения и количественной оценки цветности изображения (Хасанов, 2014а, б). В рамках этой методики используются две общепринятых цифровых цветовых модели RGB (Red Green Blue – Красный Зелёный Синий) и HSB (Hue Saturation Brightness – Оттенок Насыщенность Яркость). В основе RGB лежит тот факт, что любой цвет можно представить как синтез трёх основных цветов: красного, зелёного и синего, в разных пропорциях. Любой цвет представляется в виде набора трёх параметров, которые характеризуют интенсивность трех основных цветов в общей палитре от 0 до 255. Формат HSB же является синтетическим и получается в результате формульного пересчёта из формата RGB. Формат HSB является более показательным для настоящей методики, так как цвет в данном случае представлен всего одной цифрой (параметр Hue). Остальные два параметра отвечают за насыщенность и яркость этого цвета соответственно (рис. 2). Параметр Hue может принимать значения от 1 до 360, параметры Saturation и Brightness – от 0 до 100.

Согласно представленным форматам анализа цветности изображений, важнейшим фактором выделения нефтенасыщенных прослоев выбранных интервалов керна является его относительное свечение в УФ свете. Нефтенасыщенные породы характеризуются яркими участками цветов от желтого до голубого, тогда как не нефтенасыщенные – цветами от темно-синих до черных. Чтобы исключить субъективность выделения нефтенасыщенных прослоев, эмпирически было установлено, что наиболее надежным параметром для разделения пород в УФ свете по признаку насыщенности жидкими углеводородами является Brightness, граничное значение которого равно четырем. Так, цифровое изображение прослоев с параметром Brightness более 4 отражает нефтенасыщенные породы-коллекторы, в то время как прослои с параметром Brightness менее 4 характеризуют интервалы не нефтенасыщенных пород.

По совокупности параметров предложенной методики выбранные интервалы керна были оцифрованы и представлены изображениями с бинарным кодом. При этом, желтый цвет характеризует нефтенасыщенную часть керна, а серый — не нефтенасыщенную (рис. 3). Полученные бинарные изображения, на которых за «нулевые» значения были взяты не нефтенасыщенные участки, а за «единицу» – нефтенасыщенные породы-коллекторы, обсчитывались с помощью математического аппарата. Благодаря этому стало возможным получить морфометрические параметры каждого выделенного на цифровом изображении объекта. Важнейшими параметрами для математического моделирования явились площадь и периметр каждого элемента бинарных изображений. Пример результата математического обсчета искомых параметров для прослоев интервала керна представлен в табл. 2.

Для каждого из оцифрованных интервалов керна определялись три эмпирически подобранных коэффициента.

1. Коэффициент эффективности (К_эфф), который характеризует суммарную площадь нефтенасыщенных прослоев от общей площади исследуемого интервала керна:

Кэфф = ΣSi/sобщ,

где S_i – площадь отдельных нефтенасыщенных прослоев, s_общ – площадь исследуемого интервала керна.

2. Коэффициент расслоенности (К_рассл), который характеризует отношение периметров выделенных объектов и их площадей, а также показывает характер распределения нефтенасыщенных прослоев в исследуемом интервале керна:

К_рассл=((ΣPi)2/Pобщ2)/(ΣSi/sобщ),

где P_i – периметр отдельных нефтенасыщенных прослоев (сумма длин всех сторон выделенного интервала), P_общ – периметр исследуемого интервала керна, S_i – площадь отдельных нефтенасыщенных прослоев, S_общ – площадь исследуемого интервала керна.

3. Коэффициент неоднородности нефтенасыщения (К_ннн), который характеризует отношение коэффициента эффективности к коэффициенту расслоенности, а также показывает неоднородность распределения нефтенасыщенных прослоев в исследуемом интервале керна:

Кннн = Кэфф/К_рассл,

где К_эфф – коэффициент эффективности, К_рассл – коэффициент расслоенности.

В однородных нефтенасыщенных коллекторах коэффициент неоднородности нефтенасыщенности (К_ннн) равен единице. По мере снижения нефтенасыщенности К_ннн стремится к нулю.

В связи с тем, что подобранные эмпирические коэффициенты являются величинами безразмерными, исследователь не ограничен в выборе и масштабе изучаемого интервала. Поэтому для разных фациальных комплексов представительные интервалы могут варьироваться от 0,5 до 1,5 метра. Это позволяет более адекватно произвести оценку суммарного количества нефтенасыщенных пород-коллекторов и степень их расслоенности в важнейших элементах разреза. Для проведения такой оценки было подобрано 10 моделей, которые позволяют охарактеризовать распределение нефтенасыщенных пород-коллекторов в разных фациальных комплексах: барах, каналах, фронте дельты и продельты и ее склоновых частей, а также лагунах.

Результаты

Отложения осевой части бара характеризуются массивной и наклонно-параллельнослоистой текстурой (модель №1) (рис. 4). Количество нефтенасыщенных прослоев от общей площади исследуемого интервала составляет 0,94. Интервал характеризуется весьма низкой расслоенностью (К_рассл = 3,16). Неоднородность распределения нефтенасыщенных прослоев в исследуемом интервале составляет 0,2971, что отражает однородное распределение и преобладание нефтенасыщенных прослоев в данном фациальном комплексе.

Отложения волнистого мелководья характеризуются мульдообразной, флазерной и волнистой слоистостью (модель №2) (рис. 5). Количество нефтенасыщенных прослоев от общей площади исследуемого интервала составляет 0,42. Интервал характеризуется весьма высокой расслоенностью (К_рассл = 70,28). Неоднородность распределения нефтенасыщенных прослоев в исследуемом интервале составляет 0,0060, что отражает неравномерное и неоднородное распределение нефтенасыщенных прослоев в данном фациальном комплексе.

Отложения фронта дельты характеризуются разнонаправленной косой слоистостью и волнистослоистыми текстурами (модель №3) (рис. 6). Количество нефтенасыщенных прослоев от общей площади исследуемого интервала составляет 0,68. Интервал характеризуется низкой расслоенностью (К_рассл = 9,16). Неоднородность распределения нефтенасыщенных прослоев в исследуемом интервале составляет 0,0412, что отражает преобладание относительно выдержанных нефтенасыщенных прослоев и незначительное появление не нефтенасыщенных слойков.

Отложения промывов барового тела характеризуются наличием экстракластовой текстуры, с обломками разного размера и окатанности (модель №4) (рис. 7). Количество нефтенасыщенных прослоев от общей площади исследуемого интервала составляет 0,76. Интервал характеризуется относительно пониженной расслоенностью (К_рассл = 29,89). Неоднородность распределения нефтенасыщенных прослоев в исследуемом интервале составляет 0,0162, что отражает переслаивание относительно выдержанных нефтенасыщенных и не нефтенасыщенных прослоев. Стоит отметить, что отложения, отражающие фации промывов, являются достаточно локальными на площади в нефтенасыщенном интервале пласта. Однако их типичная текстурная характеристика, связанная с наличием экстракластов, допускает их математическое моделирование как отдельного фациального комплекса.

Отложения распределительных каналов характеризуются косой слоистостью течений, восходящей рябью, флазерной слоистостью (модель №5) (рис. 8). Количество нефтенасыщенных прослоев от общей площади исследуемого интервала составляет 0,94. Интервал характеризуется весьма низкой расслоенностью (К_рассл = 11,44). Неоднородность распределения нефтенасыщенных прослоев в исследуемом интервале составляет 0,0820, что отражает преимущественное преобладание относительно выдержанных нефтенасыщенных прослоев и незначительное количество не нефтенасыщенных прослоев.

Отложения протоков характеризуются косой слоистостью течений, срезанием слоев, тонкой горизонтальной слоистостью (модель №6) (рис. 9). Количество нефтенасыщенных прослоев от общей площади исследуемого интервала составляет 0,23. Интервал характеризуется относительно пониженной расслоенностью (К_рассл = 16,94). Неоднородность распределения нефтенасыщенных прослоев в исследуемом интервале составляет 0,0135, что отражает переслаивание незначительного количества относительно выдержанных нефтенасыщенных и преобладающего количества не нефтенасыщенных прослоев.

Отложения склона «верхней» (проксимальной) части продельты характеризуются градационной слоистостью, текстурами оползания и внедрения (модель №7) (рис. 10). Количество нефтенасыщенных прослоев от общей площади исследуемого интервала составляет 0,48. Интервал характеризуется относительно пониженной расслоенностью (К_рассл = 28,45). Неоднородность распределения нефтенасыщенных прослоев в исследуемом интервале составляет 0,0133, что отражает переслаивание относительно выдержанных нефтенасыщенных и не нефтенасыщенных прослоев.

Отложения «верхней» (проксимальной) части продельты характеризуются мульдообразной, градационной слоистостью, срезанием слоев, слабой биотурбацией в отдельных прослоях (модель №8) (рис. 11). Количество нефтенасыщенных прослоев от общей площади исследуемого интервала составляет 0,38. Интервал характеризуется относительно повышенной расслоенностью (К_рассл = 44,64). Неоднородность распределения нефтенасыщенных прослоев в исследуемом интервале составляет 0,0108, что отражает интенсивное переслаивание нефтенасыщенных и не нефтенасыщенных прослоев.

Отложения «нижней» (дистальной) части продельты характеризуются градационной слоистостью и слабой биотурбацией в отдельных прослоях (модель №9) (рис. 12). Количество нефтенасыщенных прослоев от общей площади исследуемого интервала составляет 0,02. Интервал характеризуется относительно пониженной расслоенностью (К_рассл = 18,18). Неоднородность распределения нефтенасыщенных прослоев в исследуемом интервале составляет 0,0009, что отражает весьма незначительное их проявление.

Отложения морских лагун (модель №10) характеризуются тонкой горизонтальнослоистой текстурой, слабо-волнистослоистой и текстурой биотурбации (рис. 13). Количество нефтенасыщенных прослоев от общей площади исследуемого интервала составляет 0,16. Интервал характеризуется весьма высокой расслоенностью (К_рассл = 137,99). Неоднородность распределения нефтенасыщенных прослоев в этом интервале составляет 0,0011, что отражает крайне неравномерное и интенсивное переслаивание нефтенасыщенных и не нефтенасыщенных прослоев.

Представленные модели не являются универсальными для терригенных отложений разнофациальных комплексов. Чтобы выявить соответствующие параметры неоднородности распределения нефтенасыщения для других геологических объектов, необходимо выполнить пересчеты согласно предложенной методике по каждому из них. Возможно, после набора статистической информации появятся представительные модели для отложений тех или иных фациальных зон.

Обсуждение результатов

По результатам проведения серии расчетов математического моделирования для терригенных отложений нижнего мела Красноленинского свода, вскрытых в различных фациальных комплексах, выявлено, что отложения осевых зон бара включают наибольшее количество выдержанных нефтенасыщенных прослоев, отложения морской лагуны – наименьшее количество выдержанных нефтенасыщенных прослоев, что отражено в табл. 3.

При этом наименьшее количество нефтенасыщенных прослоев в целом отмечается в отложениях «нижней» (дистальной) части продельты, в то время как наиболее расслоенными являются отложения морской лагуны (рис. 14, 15). Наибольшим и наиболее однородным распределением нефтенасыщенных интервалов отличаются отложения осевой зоны бара.

Представленные эмпирические коэффициенты предложенной методики позволяют количественно оценить равномерность появления в разрезе нефтенасыщенных пород-коллекторов как результат седиментационных и вторичных процессов. Так, по результатам анализа литологических исследований выявлено, что более значимое нефтенасыщение приурочено к относительно более грубозернистым прослоям с малым количеством цемента. При этом в нефтеносном интервале пласта отмечается наличие как непроницаемых прослоев темно-серых аргиллитов, так и водонасыщенных прослоев светло-серых алевролитов и тонкозернистых песчаников, толщиной несколько сантиметров. Такие прослои могут представлять собой частое чередование в разрезе и составлять до 50% нефтеносного интервала пласта. Их литологическая интерпретация на данных ГИС может быть затруднена ввиду малых толщин. Вопрос связанности такой воды остается открытым, однако этот факт нельзя игнорировать в случае освоения залежей с применением гидроразрыва пласта и исследованию причин получения обводненной продукции. В связи с этим, авторами планируется продолжение работ по совершенствованию методики с целью разграничения водонасыщенных и непроницаемых прослоев.

Заключение

Разработанная в РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина на кафедре литологии методика позволяет провести количественную оценку неоднородности распределения нефтенасыщения в разнофациальных отложениях, как в пределах микрофаций на уровне первых десятков сантиметров, так и в масштабах сейсмофаций на уровне сотен метров. Данный подход дает возможность не только оценить неоднородность продуктивности резервуара, но и выполнить прогноз продуктивности на основе региональных литофациальных реконструкций. Непосредственное использование коэффициента неоднородности нефтенасыщения в гидродинамическом моделировании позволит дифференцированно подойти к оценке извлекаемых запасов, а также обоснованно применить технологические решения по повышению эффективности разработки нефтяных месторождений.