Слайд 1Тема лекции: ПРИНЦИПЫ ГЕОЛОГО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
(Оценка запасов углеводородов, многовариантное моделирование, оценка
неопределенностей и рисков)
Учебные вопросы лекции №5 (2.4):
Оценка запасов углеводородов
Многовариантное моделирование,
оценка неопределенностей и рисков
Слайд 2 Оценка запасов углеводородов
Слайд 3 Оценка запасов углеводородов
Рис.9.1. Кубы параметров, участвующих в расчете количества
углеводородов
Слайд 4 Оценка запасов углеводородов
Рис.9.2. Сопоставление карт нефте и газонасыщенных толщин,
построенных разными способами
Слайд 5 Оценка запасов углеводородов
Слайд 6 Оценка запасов углеводородов
Рис.9.3. Зависимость относительной величины расхождения запасов по
модели
Слайд 72. Многовариантное моделирование, оценка неопределенностей и рисков
При оценке степени достоверности построенной
модели и рисков бурения новых скважин на основе 3D геологического
моделирования наиболее распространены две технологии:
Технология перекрестной оценки («выколотой скважины») заключается в последовательном исключении скважин из набора, использовавшегося при построении модели, и оценке погрешности построения модели в точках скважин.
Технология стохастического моделирования позволяет получить представительный ансамбль реализаций, который может учитывать неопределенность в структурных, литологических и петрофизических построениях. На основании этих данных определяются достоверность построения геологической модели, возможные диапазоны разброса параметров модели, гистограммы распределения запасов, зоны повышенного риска бурения и др.
Слайд 82. Многовариантное моделирование, оценка неопределенностей и рисков
Основные источники неопределенности геологических моделей,
которые оцениваются с помощью технологий стохастического моделирования с оценкой неопределенности
(uncertainty assessment) и перекрестной оценки (cross-validation):
• неопределенность, связанная с различиями геологических концепций строения месторождения и корреляционных построений (рис.10.1). В значительной степени она связана с неизбежным субъективизмом геолога, выполняющего построение модели, и сложностью геологического строения месторождения;
• неопределенность, связанная с качеством (погрешностями) исходных данных и их интерпретации. В первую очередь это относится к сейсмическим данным, но также и к методам определения проницаемости по данным ГИС, положения флюидных контактов (рис.10.2). Дополнительным источником неопределенности служит неравномерная плотность сейсмических наблюдений и расположения скважин;
• неопределенность, связанная с различиями алгоритмов построения модели и их установками (рис.10.3). Выбор алгоритма построения модели и установок (тренды, range и вид вариограммы и др.) определяется геологом, выполняющим построение модели, на основании опыта моделирования отложений данного типа в изучаемом регионе;
• неопределенность, связанная с эквивалентностью геологических моделей. Известно, что можно, даже используя одинаковый алгоритм и установки расчета, создать несколько равновероятных геологических моделей, согласующихся с фактическими данными, в тех точках, где эти данные имеются (скважины) и, тем не менее, существенно различающихся в точках, где фактических данных не существует (межскважинное пространство).
Слайд 92. Многовариантное моделирование, оценка неопределенностей и рисков
Рис.10.1. Неопределенности геологического сценария –
концептуальных моделей осадконакопления, основанных на одних и тех же данных
бурения и сейсморазведки (по G.J.Massonnat, 2000)
Слайд 102. Многовариантное моделирование, оценка неопределенностей и рисков
Рис.10.2. Неопределенности геометрических размеров резервуара
– структурных поверхностей и поверхностей флюидных контактов
Слайд 112. Многовариантное моделирование, оценка неопределенностей и рисков
Рис.10.3. Неопределенности реализаций кубов фаций
и петрофизических свойств
Слайд 122. Многовариантное моделирование, оценка неопределенностей и рисков
По результатам расчетов могут быть
построены, например, карты ошибок структурного каркаса и величин ошибок нефтенасыщенных
толщин в скважинах, характеризующие достоверность построения модели. Величина ошибки нефтенасыщенной толщины является интегральным показателем, так как на нее одновременно влияют ошибки построения структурного каркаса и распределения ФЕС в межскважинном пространстве.
Средняя величина относительной ошибки прогноза нефтенасыщенных толщин Δhoil и рисков увеличивается в краевых частях залежи и уменьшается в зоне более плотного разбуривания скважинами.
В основном, на величину Δhoil оказывают влияние следующие факторы:
• изменчивость структурного плана,
• достоверность построения структурного каркаса,
• вариации поверхности ВНК по площади,
• изменчивость литологии по латерали и вертикали,
• плотность разбуривания месторождения скважинами.
Слайд 132. Многовариантное моделирование, оценка неопределенностей и рисков
Основные результаты оценки неопределенностей представляются
обычно в следующем виде (рис.10.4, рис.10.5, рис.10.6):
• карты неопределенности и
рисков,
• карты вероятности наличия нефтенасыщенной толщины выше порогового значения,
• гистограммы распределения запасов углеводородов,
• графиков «торнадо» и круговых диаграмм, показывающих степень чувствительности модели к вариациям исходных данных.
Рис.10.4. Примеры представления результатов оценки неопределенностей
Слайд 142. Многовариантное моделирование, оценка неопределенностей и рисков
Рис.10.5. Примеры представления результатов анализа
неопределенностей величин запасов углеводородов
Слайд 152. Многовариантное моделирование, оценка неопределенностей и рисков
Рис.10.6. Нормированная карта надежности (рисков)
построения модели
Слайд 16Основная литература
Регламент по созданию постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и
газонефтяных месторождений. РД 153-39.0-047-00. Утвержден и введен в действие Приказом
Минтопэнерго России N 67 от 10.03.2000.
Тынчеров К.Т., Горюнова М.В. Практический курс геологического и гидродинамического моделирования процесса добычи углеводородов: учебное пособие / К.Т.Тынчеров, М.В.Горюнова – Октябрьский: издательство Уфимского государственного нефтяного технического университета, 2012, 150 с.
Закревский К.Е. Геологическое 3D моделирование. Изд.: ООО ИПЦ "Маска" Год: 2009, 376 с.