Применение акустической инверсии на терригенных отложениях формации Мирадор на месторождении Альтуритас, Венесуэла

Основная задача данной статьи — выделение коллекторов на месторождении Альтуритас в интервале формации Мирадор на основе куба акустического импеданса, полученного с использованием алгоритмов акустической детерминистической инверсии.

Месторождение Альтуритас представляет собой большую замкнутую структуру, изменяющуюся в направлении юг – север. Скважины бурились в 1948–2009 гг. Основные нефтяные залежи месторождения находятся в формации Марселина под формацией Мирадор. Формация Марселина сложена преимущественно глинами и песчаниками с очень редкими включениями карбонатизи-рованных песчаников и углей. Формация Мирадор палеогенового возраста имеет трехчленное строение и представлена песчаниками светлыми крупнозернистыми в основании цикла и мелко-среднезернистыми в средней и верхней частях разреза, повсеместно встречаются угли. Отложения формации Мирадор накапливались в континентальной флювиальной обстановке с западным источником сноса. Тектоническая активность отражается в резких изменениях мощностей толщин формации Ми-радор. Обстановки осадконакопления определены как речные и дельтовые. Территория исследования изучена глубоким бурением, пробурено 76 скважин, проведены сейсморазведочные работы МОГТ-2D и МОГТ-3D. Акустическая детерминистическая инверсия выполнена впервые для отложений формации Мирадор месторождения Альтуритас.

По качеству материалов ГИС фонд скважин можно разделить на две группы. Первая — относительно новые скважины, состояние ствола и качество записи ГИС в них оценены как хорошие, каверны в таких скважинах наблюдаются только в углистых разностях. В дальнейшем такие скважины использовались как эталонные.

Вторая группа — это старый фонд скважин, с которыми возникала проблема при подготовке исходных данных для сейсмической инверсии. Во время бурения скважин образовывались большие каверны, местами превышающие номинальный диаметр скважины более чем в два раза. Кавернозность ствола скважины приводит к искажению акустического и плотностного каротажа, что является входной информацией для инверсии. Существующие данные невозможно напрямую использовать, поэтому было принято решение рассчитать синтетические кривые в местах с некондиционной записью.

Стоит отметить, что наличие только суммарного куба ограничивает выбор в типах инверсии и исключает возможность AVO- и синхронную инверсию до суммирования [1, 2].

Подготовка кривых ГИС

В рамках подготовки кривых ГИС из фонда отобраны скважины с минимальным стволом, про- веден контроль качества данных ГИС. Кривые ГИС были увязаны и нормированы на эталонные данные керна и выдержанные в разрезе пласты-реперы.

Было выявлено серьезное влияние каверн на методы ГИС в интервалах глин, где увеличение диаметра составляло более чем в два раза. Наличие таких каверн сильно искажает показания методов ГИС, делая их абсолютно неинформативными. Наибольшему искажению был подвержен метод ГГКп, обладающий малым радиальным разрешением. Для корректности расчетов акустической инверсии произведены расчеты синтетических кривых АК и ГГКп в интервалах каверн и брака записи с использованием комплекса ГК. На рис. 1 А, B продемонстрированы кросс-плоты для расчета синтетических кривых с использованием метода ГК.

На рис. 2 представлен планшет, демонстрирующий влияние каверн, а также сравнение синтетической кривой ГГКп с записанной в открытом стволе методом ГГКп. Серым цветом показаны интервалы некондиционной записи ГИС, нуждающиеся в корректировке.

Обоснование расчета акустической инверсии

Для предварительной оценки возможности выделения коллекторов по материалам сейсмической инверсии необходимо определить их установление в поле упругих параметров в масштабе скважинных данных. В зависимости от итогов проведенного анализа можно сделать вывод — следует ли выполнять сейсмическую инверсию и что мы можем ожидать от нее.

По скорректированным данным плотностного и акустического каротажа в скважинах были рассчитаны кривые акустического импеданса (AI). На рис. 3 показан анализ деления литотипов коллектор – неколлектор для целевого пласта. Как видно из гистограммы, присутствует хорошая дифференциация по упругим свойствам. Значение AI, равное 32 257 фут/с на г/см3, позволит разделить коллектор и неколлектор.

Расчет акустической инверсии

Сейсмостратиграфическая привязка выполнялась путем сопоставления отражающего горизонта (ОГ) с геологическими реперами, сейсмическое волновое поле соотносилось с синтетической трассой, рассчитанной по скважинным данным. В качестве входных данных использовались кривые сейсмокаротажа, акустики и плотности. Для предварительной привязки применялся модельный нуль – фазовый импульс Риккера с частотой 24 Гц, которая подбиралась по данным анализа спектра сейсмических данных в зоне интереса.

При сопоставлении синтетической трассы и реального разреза априорный скоростной закон оптимизировался для достижения наилучшего соответствия скважинных данных и сейсмического разреза (рис. 4). Редакция скоростного закона проводилась с использованием инструментов временных сдви-

ГЕОФИЗИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Рис. 1.

Fig. 1.

Зависимости для формации Мирадор Crossplots for the Mirador formation

A — ГГКп = f (ГК), B — ДT = f (ГК)

A — Density Log = f (GR), B — DT = f (GR)

Рис. 2. Планшет скв. ALT-39

Fig. 2. Composite log, ALT-39 well

1 — песчаник; 2 — глина; 3 — уголь

1 — sandstone; 2 — clay; 3 — coal

гов и растяжения/сжатия по времени, оценка — с использованием функции взаимной корреляции между синтетической трассой и реальной трас- сой в целевом интервале. После предварительной привязки оценивался импульс для скважины с надежными коэффициентами корреляции (рис. 5 A),

Рис. 3. Гистограмма распределения значений AI

Fig. 3. Histogram of AI values

Акустический импеданс, (фт/с) · (гр/см³)

Акустический импеданс, (фт/с) · (гр/см³)

А — блоковая гистограмма значений AI, В — функция распределения импеданса AI. Интервалы ( 1 , 2 ): 1 — коллектора, 2 — неколлектора

А — block histogram of AI values, В — accumulated distribution of AI impedance. Intervals (1, 2): 1 — reservoir, 2 — non-reservoir согласно которой было принято решение провести фазовый поворот сейсмики. Для последующей работы отбирались скважины с наивысшим коэффициентом корреляции между синтетической трассой и реальной, всего было выбрано 8 скважин.

После получения окончательных скоростных законов и ввода фазовой поправки в целевом интервале производился анализ импульсов, на основе которого был получен осредненный импульс для расчета инверсии (см. рис. 5 B).

Процедура динамической инверсии волнового поля представляет собой обратную задачу определения величин импеданса (произведение скорости на плотность) пород, слагающих разрез по амплитудам отраженных продольных волн. В связи с тем, что в наблюденном волновом поле отсутствуют низкие частоты, необходимо получить их с использованием скважинных данных (рис. 6). Для решения этой задачи была построена низкочастотная фоновая модель, в рамках которой получено распределение импеданса и плотности по площади. В качестве входных данных для построения использованы ОГ как от кровли формации Мирадор, так и отражения от выше- и нижележащих кровель формаций Ла Сьерра и Марселина, Гуасара. Скважинная информация использовалась по данным 8 скважин, в которых были получены высокие коэффициенты корреляции. Скважинные данные (скорость продольной волны, плотность и акустический импеданс) интерполировались с применением метода обратновзвешенных расстояний (IDP) в соответствии с полученным каркасом. Такая фоновая модель фильтровалась по высокой полосе частот (10/15 Гц) (рис. 7).

В качестве алгоритма инверсии использовался алгоритм, в основе которого лежит подбор в каждой точке ОГ Т такой кривой акустической жесткости, чтобы рассчитанная сейсмотрасса имела минимальное отклонение от наблюденной [3]. Расчет оптимальной кривой акустической жесткости производится методом наименьших квадратов.

ГЕОФИЗИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Рис. 4. Сопоставление между синтетической и реальной трассами на примере скв. ALT-32

Fig. 4. Comparison of synthetic and real traces by the example of ALT-32 well

Кавернометр, дюймы	ГГКп, г/см³	ПС, мВ	Литология	АК, м/с	Расчетная отражательная способность	Расчетное сопротивление, фут/с на г/см³
		30      –30 ГК, gAPI
11        15	1,5    3	0        150	–1  2	1000  6000	–0,3      0,3	19 685  39 370,1

t , мс

Рис. 5. Анализ импульсов

Fig. 5. Wavelet analysis

A

A — после предварительной привязки, B — после ввода фазовой поправки в исходную сейсмику

A — before pre-tie, B — after phase correction of initial seismic data

Рис. 6.

Амплитудно-частотная характеристика целевого интервала

Amplitude-frequency curve for the target interval

Fig. 6.

Рис. 7.

Fig. 7.

Распределение свойств низкочастотной модели на примере AI

Property distribution in low-frequency model by the example of AI

Подбор параметров инверсии осуществлялся с использованием модуля Inversion analysis. Анализировалось схождение исходной кривой импеданса с восстановленной кривой из сейсмических данных. Сравнивались такие параметры, как корреляция между синтетическими и наблюденными сейсмотрассами в точках скважин, а также отклонение рассчитанной кривой импеданса от зарегистрированной в скважине. Оптимальному решению отвечает минимум обоих параметров. В процессе анализа был выбран алгоритм инверсии с жесткими ограничениями, подбор кривой акустической жесткости осуществляется путем итеративного определения оптимальных отклонений от начальной низкочастотной модели. С каждой итерацией различие между синтетической и исходной сейсмотрассами уменьшается. При этом отклонение оптимальной кривой акустической жесткости от начальной модели не должно превышать заданного порогового значения ( жесткой границы ). Для решения задачи был выбран алгоритм модельной

A — карта распределения AI вдоль горизонта формации Мирадор, B — разрез AI A — AI map for Mirador Horizon, B — AI cross-section инверсии с жесткими границами, обеспечивающий максимальное разрешение по вертикали и наиболее точное соответствие синтетической и наблюденной сейсмотрасс (средняя невязка 0,16). Анализ показал, что оптимальными параметрами алгоритма являются: число итераций — 3, максимальное допустимое отклонение от модели — ± 25 %.

На рис. 8 представлен пример анализа значений ошибок синтетических и реальных трасс, а также показана разница замеренных и восстановленных кривых импедансов. Интервал, содержавший отложения с включением пропластков углей, восстанавливается менее точно (интервал под формацией Марселина). В целевом интервале ошибки небольшие, что позволяет сделать вывод о том, что параметры инверсии подобраны оптимально и до- статочно точно обеспечивают восстановление сейсмического поля и кривых акустического импеданса для последующего использования.

На рис. 9 представлен график зависимости значений исходного и расчетного акустических импе-дансов в целевом интервале по 8 скважинам.

На рис. 10 результат расчета значений куба импеданса сравнивается с данными, полученными по скважине, предварительно отфильтрованными в сейсмическую полосу частот.

Основной целью получения инверсии являлось получение куба литологии формации Мирадор на основе анализа гистограммы распределения значений AI для интервалов коллектора и неколлектора (рис. 11).

ГЕОФИЗИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Рис. 8. Анализ ошибки восстановления AI на примере скв. ALT-06

Fig. 8. Analysis of AI error by the example of ALT-06 well

Кривые импеданса ( 1 – 3 ): 1 — исходная, 2 — фоновой модели, 3 — инверсионная

Impedance curves ( 1 – 3 ): 1 — original, 2 — background model, 3 — inversion

Рис. 9. График зависимости значений замеренного и расчетного импедансов в целевом интервале

Fig. 9. Diagram of P-impedance (inverted log) vs P-impedance (original log) in the target interval

GEOPHYSICAL SURVEYS

Рис. 10. Сравнение значений куба импеданса с отфильтрованными данными в сейсмической полосе частот на примере скв. ALT-44

Fig. 10. Comparison of the Impedance cube values with filtered data in seismic frequency bandwidth by the example of ALT-44 well

2150 t , мс

35 000

34 479

33 958

33 438

32 917

32 396

31 875

31 354

30 833

30 313

29 792

29 271

28 750

28 229

27 708

27 188

26 667

26 146

25 625

25 104

24 583

24 063

23 542

23 021

22 500

21 979

21 458

20 938

20 417

19 896

19 375

18 854

18 33

17 813

17 292

16 771

16 250

15 729

15 208

14 688

14 167

13 646

13 125

12 604

12 083

11 563

11 042

10 521

10 000

Разрез через скважины на рис. 12 показывает хорошую сходимость между скважинными данными и кубом литологии, цель инверсии достигнута. На основе использования архивного сейсмического материала получена дополнительная геологическая информация, которая позволит оценить эффективные толщины в межскважинном пространстве и подтвердить концептуальную модель отложений формации Мирадор.

Отложения формации Мирадор относятся к континентальным русловым. По данным ГИС формация продуктивна на месторождении Альтуритас. Испытания по формации отсутствуют1.

Общая толщина по скважинам варьирует от 101 до 1081 фут. Вскрытая скважинами эффективная

ГЕОФИЗИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Рис. 11. Сравнение полученного куба литологии (A) c кубом AI (B) на примере скв. ALT-44

Fig^. 11^. Comparison of the obtained lithology cube (A) and AI cube (B) by the example of ALT-44 well

33 000

t , мс

32 917

31 875

30 833

29 792

28 750

27 708

26 667

25 625

24 583

23 542

22 500

21 458

20 417

19 375

18 333

17 292

16 250

15 208

14 167

13 125

12 083

11 042

33 958

10 000

1 — коллектор; 2 — неколлектор

1 — reservoir; 2 — non-reservoir

Рис. 12. Разрез куба литологии через скважины

Fig^. 12^. Section across the lithology cube along the wells

ALT-44

t , мс

Усл. обозначения см. на рис. 11

For Legend see Fig. 11

Рис. 13. Сравнение распределения эффективных нефтенасыщенных толщин на основе скважинных данных и с прогнозным кубом литологии

Fig^. 13^. Comparison of net oil thickness distribution based on well data and the predicted lithology cube

A

Пойма

Отложения меандрирующей косы

Пойменные отложения

Русловый песок

Осадок внутрирусловой отмели

Границы осадка внутрирусловой отмели

^{1      2} Q ³  Е 200 Е ⁴

A — концептуальное представление осадконакопления формации Мирадор (по [4]), B — карта нефтенасыщенных толщин, построенная на основе скважинных данных, C — карта нефтенасыщенных толщин, построенная на основе прогнозного куба литологии.

• 1    — скважина; 2 — разлом; 3 — линия замещения; 4 — изопахиты нефтенасыщенных толщин, м

A — conceptual view of the Mirador formation deposition (according to [4]), B — oil saturated thickness map created using well data, C — oil saturated thickness map based on the predicted lithology cube.

• 1    — well; 2 — fault; 3 — reservoir limit; 4 — contour lines of oil saturated thickness, m

  ГЕОФИЗИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

  
  
  

  толщина пласта и нефтенасыщенная толщина изменяется от 117,9 до 486,3 фут.

  Залежь пластовая, сводовая, тектонически и литологически экранированная.

  Концептуальная модель осадконакопления формации Мирадор описывается системой разветвленных рек, представляющих собой сеть ветвящихся рукавов с низкой извилистостью русла (рис. 13 A) [4]. Прогнозирование коллекторов формации — задача трудоемкая, особенно на удаленном расстоянии от скважин. В связи с этим куб литологии позволил более точно описать распреде-

  
  

  ленные эффективные нефтенасыщенные толщины вне залежи (рис. 13 B, C).

  
  

  Выводы

  В статье продемонстрирована возможность использования акустической детерминистической инверсии и прогнозирования куба литологии на основе архивного сейсмического материала и скважинных данных. Полученные результаты могут быть использованы для построения геологической модели формации Мирадор и доразведки полученного объекта в качестве увеличения ресурсной базы.