Цель исследования: развитие методики совместной многопластовой инверсии данных электрокаротажа на базе конечно-элементных алгоритмов решения прямых задач и их экспресс-аналогов. Задачи исследования: оценка возможностей совместной многопластовой инверсии данных российского электрокаротажа в классе двумерных осесимметричных геоэлектрических моделей на примере нижнемеловых разрезов Западной Сибири и расширение практики применения такой инверсии при изучении сложнопостроенных разрезов.

Большая часть крупных месторождений Западной Сибири была открыта более чем полвека назад. В 2006 году О.Б. Брагинским (Брагинский, 2006) отмечалось, что мощные залежи нефти уже существенно выработаны и обводнены, основные нефтегазовые месторождения вышли на поздние стадии разработки, а открываемые месторождения содержат меньше запасов или находятся в труднодоступных районах. Для пролонгации работы эксплуатационных скважин в условиях истощения мощных коллекторов все актуальнее становится уточнение свойств коллекторов небольшой толщины или слоистого строения, которые ранее детально не исследовались вследствие сложности оценки их продуктивности по данным геофизических исследований скважин (ГИС). К таким отложениям относится, например, ачимовская толща.

При том, что за несколько десятков лет разработки месторождений накоплен значительный массив материалов ГИС и данных о продуктивности коллекторов, нижнемеловые отложения остаются сложно прогнозируемыми (Дручин, 2019). Например, на Кочевском месторождении запасы ачимовских пластов оцениваются как более 63% от начальных извлекаемых запасов, но притоки из них обводнены, дебиты нефти низкие (менее 7 т/сут). На Имилорском месторождении на эти коллекторы приходится более 50% запасов, но первые попытки их эксплуатации не оправдали ожиданий. На Тевлинско-Русскинском месторождении из нижнемеловых отложений отобрано всего 8% извлекаемых запасов. Интерес к ачимовской толще повышается с 2011 г. после уточнения ее геологической модели и вскрытия целевых интервалов горизонтальными скважинами, в результате чего удается повышать средние дебиты нефти (Терехин, Нанишвили, 2023).

Отложения ачимовской толщи сложены переслаивающимися песчано-алеврито-глинистыми породами, достаточно контрастными по физическим свойствам. Толща не выдержана по площади и разрезу, ее нижняя граница прослеживается почти четко, а верхняя определяется степенью развития песчаной фации. Общая толщина ачимовской толщи может составлять от десятков до более сотни метров, в нее входят продуктивные пласты группы БС16–22 (Карогодин и др., 1996). Породы-коллекторы по структуре и составу обломочного материала мало отличаются друг от друга, что свидетельствует об их близком седиментогенезе (Сметанин и др., 2006). Считается, что формирование толщи происходило в периферийных частях морского палеошельфа, в зоне его перехода к более погруженным частям моря. Породы-коллекторы представлены в основном мелкозернистыми песчаниками, алевритистыми, с алевропсаммитовой и псаммоалевритовой структурой. Слоистость пород прерывистая и пологоволнистая. Реже встречаются песчаники с массивным строением в виде прослоев прерывисто-линзовидной формы в глинистых разностях.

Залежи в пластах ачимовского комплекса являются пластовыми сводовыми с литологическими ограничениями и характеризуются невысокой продуктивностью. Для песчаников и алевролитов в нижней части разреза ачимовской толщи (пласты БС22–БС18–19) характерно развитие структур внедрения и соприкосновения, снижающих фильтрационные свойства коллекторов (Сметанин и др., 2006). Пласты толщи неоднородные по разрезу и невыдержанные по простиранию, с низкими в среднем фильтрационно-емкостными характеристиками: открытая пористость составляет 16–17%, проницаемость не превышает 0.01 мкм2. Глинистые отложения покрышек, перекрывающих коллекторы, – сходного вещественного состава, представлены глинами тонко отмученными с прослоями алевролита мелкозернистого. Текстура пород слоистая. Основная глинистая масса сложена хлоритом и гидрослюдой с примесью каолинита.

Сложное строение ачимовских отложений определяет сильный контраст электрофизических свойств, что при небольшой толщине коллектора может значительно искажать пластовое значение кажущегося сопротивления по данным электрокаротажа и тем самым снижать надежность оценки нефтенасыщения. Поэтому, для получения более реалистичного значения удельного электрического сопротивления (УЭС) неизмененной части проницаемых интервалов, данные электрокаротажа необходимо подвергать численной инверсии на базе адекватных по строению геоэлектрических моделей. В Институте нефтегазовой геологии и геофизики СО РАН (ИНГГ СО РАН) развивается подход, основанный на численной совместной многопластовой инверсии сигналов комплекса гальванических и индукционных зондов в классе двумерных геоэлектрических моделей. Подход апробирован на архивных и современных материалах из десятков скважин в рамках соглашения с АО «СНИИГГиМС». В процессе работы с практическими данными совершенствуются методика и программное обеспечение инверсии и расширяется набор модификаций электрокаротажной аппаратуры, для которых известны параметры приборов и зондов, необходимые для расчета сигналов.

Стандартный метод оценки насыщения пласта-коллектора состоит в пересчете УЭС коллектора в соотношение нефти и воды по зависимостям, установленным для пород-коллекторов по результатам лабораторного исследования кернового материала (Дахнов, 1982; Ellis, Singer, 2007). При этом в геофизической практике в качестве оценки УЭС коллектора берутся значения кажущегося сопротивления по данным низкочастотного зонда индукционного каротажа (или одного из зондов высокочастотного каротажа), а в результатах интерпретации архивных материалов – по данным стандартного градиент-зонда (A2.0M0.5N). Но на эти значения сильно влияют свойства зоны проникновения – прискважинной зоны, промытой фильтратом бурового раствора и вследствие этого довольно высокоомной, а главное – влияют свойства вмещающих пород и прослоев внутри коллектора, контрастных с ним по значению УЭС (Epov et al., 2020; Сухорукова и др., 2020).

По указанным выше причинам для оценки нефтесодержания коллекторов небольшой толщины в таких тонкослоистых отложениях применяется следующий подход. Расчеты фильтрационно-емкостных свойств проводятся по традиционной методике, на основе анализа данных плотностного и интегрального гамма-каротажа, потенциала самополяризации, нейтронного и акустического каротажа. Для оценки насыщения берется значение УЭС коллектора, определенное в результате численной совместной инверсии данных комплекса методов электрокаротажа: бокового каротажного зондирования (БКЗ), фокусированного бокового каротажа (БК), низкочастотного индукционного каротажа (ИК) и электромагнитного каротажа (ВЭМКЗ, ВИКИЗ). Численная инверсия проводится в классе двумерных осесимметричных геоэлектрических моделей (Epov et al., 2020). Модели состоят из 1) однородных анизотропных блоков породы, разделенных горизонтальными границами пластов и коаксиальными цилиндрическими границами измененных бурением зон в проницаемых пластах, 2) скважины с изменяющимся диаметром и УЭС бурового раствора и 3) соосного скважине прибора с конкретным диаметром корпуса и конструктивными элементами электрокаротажных зондов.

При отсутствии данных ВИКИЗ для инверсии выбирается комплекс методов БКЗ, БК и ИК. Метод БКЗ обеспечивает зондирование вглубь пласта и является основным методом для определения УЭС неизмененной части коллектора и характеристик зоны проникновения (ЗП) фильтрата бурового раствора. Данными единичных зондов БК и ИК в рамках изорезистивной методики дополняют данные БКЗ в случае влияния вмещающих пород на сигналы длинных градиент-зондов. Эти три метода реализованы, например, в широко применяемом в России каротажном приборе К1А-723М производства компании НПФ «Геофизика» (с 2016 г. НПО «Геопром»).

При численной инверсии сигналов в классе двумерной (многопластовой) модели подбирается их изменение вдоль скважины в каждой точке измерения. При таком подходе автоматически обеспечивается учет контраста УЭС пород, небольших толщин пластов и радиального изменения в прискважинной зоне, обусловленного фильтрацией бурового раствора. Кроме того, расширяется набор электрофизических параметров из-за влияния электрической анизотропии на сигналы градиент-зондов и диэлектрической поляризации на сигналы электромагнитного каротажа. И анизотропия, и поляризация определяются особенностями микроструктуры и минерального состава скелета и порового пространства пород. Для точного подбора сигналов электрокаротажа также требуется задание конструктивных особенностей каротажных зондов, диаметра скважины и УЭС бурового раствора.

Многопластовый подход к интерпретации данных электрокаротажа в сложнопостроенных разрезах разрабатывается и применяется и для индукционных, и для гальванических методов всеми ведущими геофизическими компаниями и отдельными исследователями. Программы и программные комплексы для двумерного численного моделирования и инверсии описаны в статьях (например, Tabarovsky, Rabinovich, 1996; Кнеллер, Потапов, 2010; Alpak et al., 2008; Ulugergerli, 2011; Jarzyna et al., 2016; Книжнерман и др., 2017; Нечаев, Глинских, 2017; Domnikov et al., 2019). Примеры применения подхода на основе точного или приближенного численного решения прямых задач к совместной интерпретации практических данных разных российских методов электрокаротажа описано в небольшом ряде исследовательских статей (Frenkel et al., 1997; Кнеллер и др., 2004; Кнеллер, Потапов, 2010; Глинских, 2015; Mikhaylov et al., 2017). Однако в силу разных причин практическое применение оказалось ограниченным единичными примерами.

В отличие от изорезистивной методики, при двумерной инверсии нет необходимости “дополнять” кривую зондирования БКЗ отсчетами сигналов других единичных зондов (например, БК и ИК), потому что влияние вмещающих пород учитывается в самой базовой модели. Однако опыт инверсии практических данных приводит к выводу о достаточно большом разнообразии удовлетворяющих сигналам БКЗ сочетаниях параметров пластов (УЭС пласта, толщины и УЭС зоны проникновения) в тех случаях, когда нет априорных данных о возможном радиальном распределении УЭС в проницаемых пластах. И в этом случае, как оказалось, добавление данных БК и ИК существенно снижает эквивалентность параметров геоэлектрической модели, при условии их кондиционности и одновременности измерения с данными БКЗ, то есть при условии одного и того же состояния окружающей прибор среды.

Добавление сигнала БК повышает чувствительность к УЭС прискважинной зоны и параметрам тонких пластов, в отношении которых сигналы БКЗ характеризует большая область эквивалентности. Сигнал низкочастотного зонда ИК чувствителен к неизмененной части пласта с более низким, чем в зоне проникновения, значением УЭС, в результате при совместной инверсии сигналов ИК с данными БКЗ более точно подбирается УЭС самого коллектора, которое необходимо для оценки нефтесодержания. Кроме того, комплексирование данных постоянного тока с данными ИК исключает артефакты в виде низкоомных прослоев под высокоомными пластами, возникающие при искажениях сигналов БКЗ в зонах экранирования. В результате при совместной инверсии данных этих методов определяется геоэлектрическая модель, в которой учитывается влияние тонких пластов и более точно подбирается УЭС неизмененной части коллекторов.

В данной статье для численной инверсии сигналов электрокаротажа в классе двумерных геоэлектрических моделей (2D модели) применялся программный комплекс моделирования и инверсии AlondraWL, разработанный к.ф.-м.н. Нечаевым О.В. (ИНГГ СО РАН). Принцип работы алгоритмов моделирования методом конечных элементов и инверсии описан в статьях (Нечаев, Глинских, 2017, 2018), методика инверсии практических данных электрокаротажа приведена в статье (Петров и др., 2019). Ускорение расчетов достигается применением нейросетевых экспресс-аналогов программ моделирования сигналов (Петров и др., 2021), разработанных для конкретных приборов, конструктивные параметры которых доступны.

Оценка фильтрационно-емкостных свойств и коэффициента насыщения проводилась в программном комплексе «Геопоиск» по зависимостям, основанным на результатах петрофизического анализа керна (Сметанин и др., 2006) и корреляции параметров, измеренных на керне и оцененных по данным ГИС. Коэффициент пористости Кп линейно зависит от нормированного потенциала самополяризации, коэффициент нефтегазонасыщенности Кн рассчитывается по стандартной методике с использованием зависимостей параметра насыщения Рн от содержания пластовой воды Кв и от УЭС пласта rп. Коэффициенты, определяющие петрофизические зависимости, получены при лабораторном исследовании керна, их публикация не предполагалась по условиям предоставления практических данных каротажа.

В представленных ниже примерах кроме результатов двумерной инверсии приведены значения коэффициента насыщения, рассчитанного по значениям определенных УЭС пластов-коллекторов, а также, для сравнения, – по пластовым отсчетам кажущегося сопротивления по данным однозондового индукционного каротажа и стандартного градиент-зонда A2.0M0.5N.

Как отмечалось ранее, в условиях разреза с электрически контрастными пластами небольшой толщины по диаграммам кажущегося сопротивления БКЗ и однозондового ИК трудно снять пластовые отсчеты для инверсии кривых зондирования. В этом случае необходим подбор не пластовых отсчетов, а значений сигналов, изменяющихся вдоль скважины. Пространственное распределение УЭС пластов разреза считается подобранным при условии, что все участвующие в совместной инверсии измеренные сигналы зондов электрокаротажа отличаются от рассчитанных в подобранной модели в среднем не более, чем на погрешность измерения. При этом превышение погрешности может наблюдаться для сигналов отдельных зондов в участках их неувязки по глубине с остальными сигналами или при излишней сглаженности, которая могла возникнуть при не указанной в исходных материалах предобработке.

Пример на рис. 1 иллюстрирует результат применения двумерной инверсии к практическим данным на интервале пласта БС16 в вертикальной скважине одного из месторождений Широтного Приобья. Горизонтальные линии отмечают границы пластов с разным УЭС, подбираемые сигналы электрокаротажа показаны на треках 3–5 пунктирными линиями, рассчитанные в определенной геоэлектрической модели сигналы – сплошными линиями. Толщины отдельных пластов составляют несколько десятков сантиметров, коллекторы выделены по данным микрозондов и бокового каротажа. Сигналы, как можно увидеть на рисунке, подобраны с погрешностью не более 10%. Среднее в интервале подбора значение модуля разности рассчитанных и измеренных значений составляет 0.5–1.0 Ом·м для сигналов зондов A0.4M0.1N, A2.0M0.5N, A4.0M0.5N, N0.5M2.0A и БК, 1.3 Ом·м для A1.0M0.1N и 3.5 мСм/м для сигнала ИК, а относительно измеренных сигналов – от 3.4 до 8.4% (табл. 1).

Сравнение значений УЭС проницаемых пластов со значениями кажущегося сопротивления по данным «стандартного» зонда A2.0M0.5N (rк КС) и зонда ИК (rк ИК) показывает возможные следствия расчета коэффициента насыщения по оценке УЭС по данным единичных зондов, что является основным подходом во многих компаниях. Значения УЭС пластов небольшой толщины, определенные в результате двумерной инверсии, местами совпадают с кажущимся УЭС по какому-то зонду, но предположить, в которых именно пластах это совпадение случится, оказывается трудно. Например, в интервале ××88–××91 м УЭС в геоэлектрической модели rк ИК и rк КС, превышает на треть отсчеты по данным ИК при том же изменении с глубиной, но не достигает отсчетов по данным градиент-зонда.

Причиной искажения оценки УЭС пласта небольшой толщины по данным ИК является осреднение отклика довольно большой области среды, определяемой низкой частотой генерируемого зондом электромагнитного поля, и невысокая чувствительность к высокоомным элементам разреза, вследствие чего сигнал сильно зависит от низкоомных вмещающих глинистых пород. На сигнал градиент-зонда влияют высокоомный пласт даже очень небольшой толщины (менее шага представления данных по глубине), вертикальное УЭС слоистых отложений и параметры скважины.

Пример измеренных на интервале пласта БС17 и подобранных сигналов, а также полученной в результате инверсии модели приведен на рис. 2. Толщина отдельных проницаемых пластов в верхней части представленного интервала составляет около 0.6–0.7 м, они разделяются и перекрываются более электропроводящими глинистыми отложениями. Небольшая толщина глинистых и песчанистых пластов приводит к сглаженности сигналов ПС, ИК и БКЗ, а определить положение их границ довольно сложно даже по данным электрического микрокаротажа.

При численной инверсии сигналов БКЗ, БК и ИК в рассматриваемом интервале определяется модель с зонами проникновения толщиной от 0.4 до 0.6 м с УЭС 14–20 Ом·м, УЭС неизмененных частей пластов определяются около 10 Ом·м. Примерно такая же глубина проникновения определяется в двух пластах песчаника большей толщины (××37.3– ××39.6 и ××41.8–××43.2 м), а значения УЭС ЗП составляют 12–15 Ом·м в первом из них и от 10 до 16 Ом·м – во втором. УЭС ЗП в среднем тем меньше, чем выше гамма-активность, т.е. чем больше глинистость частей пластов. С увеличением глинистости также уменьшается и УЭС неизмененных частей пластов: от 7 до 9 Ом·м сверху вниз в первом пласте и от 8 до 7 Ом·м в том же направлении во втором.

В представленном на рис. 2 примере значения коэффициента насыщения, рассчитанного по значениям УЭС пластов-коллекторов в определенной геоэлектрической модели (Кнг2D) и по пластовым отсчетам кажущегося сопротивления по данным однозондового индукционного каротажа (КнгИК) и стандартного градиент-зонда A2.0M0.5N (КнгГЗ), достаточно близки в мощном пласте (××37.3–××39.6 м). Причем по двум последним характеристикам нефтенасыщенность снижается к кровле этого пласта до 20 и 40% по сравнению с 52 и 58% в его середине, что противоречит гравитационному распределению нефти в коллекторах, а значения Кнг2D немногим меньше в кровле, чем в середине этого пласта (около 46% по сравнению с 53% в середине). Отметим, что причиной подобного снижения оценки нефтенасыщения в кровельной части пласта может быть неучет электропроводности глинистого компонента: глинистость снижает УЭС как неизмененной части, так и зоны проникновения. И это снижение в полученной геоэлектрической модели соответствует увеличению глинистости по данным ГК.

Важность выбора геоэлектрической модели, адекватной сложному строению отложений, особенно видна в трех верхних пластах толщиной от 0.3 до 1.0 м (рис. 2, глубина ××33.3–××36.2 м). Значения КнгИК и КнгГЗ возрастают от верхнего пласта к нижнему, в то время как Кнг2D по модели, наоборот, возрастает от нижнего к верхнему, а его значение в самом верхнем пласте выше на 20–25%, чем рассчитанное по данным ИК. То есть оценка насыщения по значениям УЭС пластов, определенным при двумерной инверсии, в большей степени соответствует гравитационному распределению, чем оценки по кажущимся характеристикам сигналов единичных градиент-зонда или зонда ИК. В нижнем пласте (××41.8–××43.1 м) значения Кнг2D много ниже, чем КнгГЗ, что объясняется сильным влиянием на сигнал зонда A2.0M0.5N перекрывающего высокоомного пласта.

В примере на рис. 3 толщины коллекторов достаточно большие – 4 и 8 м, и влияние вмещающих отложений не является настолько сильным, как в предыдущих случаях. Сигналы БКЗ и БК хорошо соответствуют рассчитанным в подобранной при инверсии модели, за исключением зонда A4.0M0.5N, записанного в этой скважине с низким качеством. Практические сигналы 4ИК хорошо подобраны в интервалах коллекторов, но плохо – в высокоомных пластах, что может быть связано с особенностями калибровки зондов.

Значение Кнг2D в мощных коллекторах с плавным изменением УЭС с глубиной с практической точностью совпадает с КнгИК, но ниже чем КнгГЗ. Значение КнгИК рассчитано по данным длинного зонда прибора 4ИК. Этот пример также иллюстрирует, насколько сильно даже в мощном коллекторе может быть искажена оценка нефтенасыщения по сигналу единичного градиент-зонда, на который влияет находящийся выше (××61.5–××64 м) высокоомный пласт: оценка КнгГЗ более чем в 1.5 раза завышена по сравнению с Кнг2D и КнгИК. В верхнем коллекторе оценка КнгГЗ также оказывается выше, чем КнгИК и Кнг2D из-за влияния на сигнал градиент-зонда контрастной по УЭС зоны проникновения.

Таким образом, в мощных пластах УЭС коллекторов, небольшое по сравнению с УЭС ЗП, соответствует данным ИК. Построение 2D геоэлектрической модели в этом случае может быть полезно для выявления небольших локальных изменений в строении коллектора: глубина проникновения и сопротивление в измененной зоне отражают фильтрационно-емкостные свойства прослоев коллектора.

Представленный на рис. 4 интервал характеризуется сложным строением: частое переслаивание песчано-глинистых пород хорошо видно на диаграммах электрического микрокаротажа. Значения сигналов БКЗ и БК, рассчитанных в подобранной модели, с хорошей точностью совпадают со значениями измеренных сигналов. Сигнал ИК подбирается не полностью, с ошибкой 4–14 мС/м, что в пересчете в кажущееся УЭС соответствует 0.4–0.9 Ом·м. По результатам совместной инверсии незначительно уточнены значения сопротивления проницаемых прослоев слоистых песчано-глинистых отложений и коэффициент их нефтенасыщения. Следует отметить, что ограничение набора данных БКЗ четырьмя градиент-зондами уменьшает надежность определяемых параметров модели по сравнению с предыдущими примерами. В результате инверсии оценка нефтенасыщения в тонких коллекторах в нижней половине представленного интервала оказывается ниже, чем по данным зондов ИК и A2.0M0.5N, однако уточнение содержания полезного флюида даже в меньшую сторону может быть полезным для планирования дальнейших работ на скважине.

В результате исследования по данным комплекса методов скважинной электрометрии в нескольких скважинах определены электрофизические характеристики ачимовских пластов-коллекторов. Значения УЭС коллекторов подобраны в классе многопластовых двумерных геоэлектрических моделей с применением численной инверсии практических данных комплекса электрокаротажных методов (БКЗ, БК, ИК).

Определяемые в многопластовой геоэлектрической модели значения УЭС коллекторов и их коэффициента нефтенасыщения близки со значениями кажущегося УЭС и Кн по данным ИК в мощных однородных пластах без электрически контрастных прослоев и вмещающих отложений, но в тонких пластах слоистых коллекторов приводят к значениям Кн, в большей степени соответствующим гравитационному распределению нефти и пластовой воды.

Следует отметить, что на значение рассчитанного коэффициента нефтенасыщения влияет традиционный способ поточечного расчета пористости. Скорее всего, при аналогичном описанному многопластовом подходе к интерпретации данных ПС и радиоактивного каротажа оценки Кн были бы более обоснованными.

Таким образом, совместная многопластовая инверсия данных электрокаротажа на базе конечно-элементных алгоритмов решения прямых задач и их экспресс-аналогов позволяет уточнять электрофизические параметры отложений и повышает надежность оценки насыщения коллекторов небольшой толщины в сложнопостроенных нижнемеловых разрезах Западной Сибири.

Исследование выполнено при финансовой поддержке проекта ПФНИ FWZZ-2022-0026 «Инновационные аспекты электродинамики в задачах разведочной и промысловой геофизики». Архивные материалы ГИС предоставлены в рамках соглашения с ОАО «СНИИГГиМС».

Авторы выражают благодарность рецензентам за ценные замечания и предложения, которые способствовали улучшению работы.