старший преподаватель кафедры разработки и эксплуатации месторождений трудноизвлекаемых углеводородов Института геологии и нефтегазовых технологий4/5, ул. Кремлевская, г. Казань 420111, Россия
тел.: +7 (904) 662-37-30SPIN-код: 4939-4807
Senior lecturer, Department of Development and Operation of Hard-to-Recover Hydrocarbon Fields
4/5, Kremlevskaya str., Kazan 420111, Russia
tel.: +7 (904) 662-37-30SPIN: 4939-4807
студентка Института геологии и нефтегазовых технологий4/5, ул. Кремлевская, г. Казань 420111, Россия
тел.: +7 (960) 069-99-92
student
4/5, Kremlevskaya str., Kazan 420111, Russia
tel.: +7 (960) 069-99-92
студент Института геологии и нефтегазовых технологий
4/5, ул. Кремлевская, г. Казань 420111, Россия
тел.: +7 (987) 270-90-36
student
4/5, Kremlevskaya str., Kazan 420111, Russia
tel.: +7 (987) 270-90-36
Введение. Определение мощности продуктивных отложений имеет принципиальную важность для оценки запасов нефтяных и газовых месторождений. Для оценки толщины пластов в межскважинном пространстве применяют данные 3D-сейсморазведки. Однако из-за ограниченной вертикальной разрешающей способности сейсморазведочных данных оценка толщин маломощных отложений (менее 20 м) является сложной задачей. Цель — оценить различные подходы к расчету мощности продуктивных отложений по данным сейсморазведки и выбрать наилучший.Материалы и методы. В данной статье авторы сравнивают результаты применения различных подходов для оценки мощности продуктивных отложений тульско-бобриковского возраста в межскважинном пространстве: метод схождения (расчет мощности по скважинам без привлечения сейсморазведочных данных), применение сейсмических атрибутов и расчет зависимости «сейсмический атрибут — мощность пласта» (для атрибутов доминирующая частота и моночастотная компонента на частоте 60 Гц), оценка мощности по форме сейсмического сигнала. Для расчета карт прогнозных мощностей по данным сейсмических атрибутов и классификации по форме сигнала применялся кокригинг. В качестве критерия качества результатов применен метод кросс-валидации и расчет среднеквадратичного отклонения по каждому из методов.Результаты. Среднеквадратичное отклонение при оценке точности построения карты мощности составило по методу схождения 12,3 м, по атрибуту «доминирующая частота» — 10,2 м, по атрибуту «моночастотная компонента на частоте 60 Гц» — 7,2 м и по классификации по форме сигнала — 6,3 м. Последний из указанных методов дал наилучшие результаты, а также по построенной карте мощности возможно прослеживание палеовреза.Заключение. Применение метода оценки мощности по форме сейсмического сигнала позволяет уменьшить значение среднеквадратичного отклонения в 2 раза по сравнению с широко применяемым на практике методом схождения. Данный подход позволяет более точно оценить мощность продуктивных отложений и выполнить подсчет запасов углеводородов.
Background. Determining the productive deposit thickness is of fundamental importance for assessing the reserves of oil and gas fields. 3D seismic data is used to assess the thickness of seams in the interwell space. However, owing to the limited vertical resolution of seismic data, estimating thicknesses of thin deposits (less than 20 m) is challenging.Aim. To evaluate different approaches to calculating the thickness of the productive deposits based on seismic data with the purpose of selecting the most optimal approach.Materials and methods. We compared the results obtained using different approaches to assessing the productive deposit thickness of the Tula-Bobrikovian age in the interwell space, including the convergence method (calculating the thickness for oilwells with no seismic data used), the use of seismic attributes to calculate the “seismic attribute — reservoir thickness” dependency (for attributes, dominant frequency and mono-frequency component at 60 Hz), estimation of the thickness from the seismic signal shape. Cokriging was used to calculate inferred power maps from seismic attribute data and to classify them by waveform. For each of the techniques, the crossvalidation method and calculating the root-mean-square deviation were used as quality criteria.Results. When assessing the accuracy of thickness map development, the root-mean-square deviation was 12.3 m according to convergence method, 10.2 m — to the dominant frequency attribute, 7.2 m — to the attribute of the monofrequency component at 60 Hz and 6.3 m — to the signal shape classification. The latter method yielded the best results, and the developed thickness map allowed paleo-cut to be traced.Conclusions. Applying the thickness estimation method based on the seismic signal shape allows the value of the root-mean-square deviation to be reduced by a factor of 2 compared to that of the widely adopted convergence method. This approach permits productive deposits thickness to be more accurately estimated and hydrocarbon reserves to be determined.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.