Петроупругое моделирование верейских и башкирских отложений на примере одного из нефтяных месторождений Республики Татарстан

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель данного исследования заключалась в представлении результатов петроупругого моделирования башкирских и верейских отложений нефтяного месторождения Республики Татарстан. Для решения задачи моделирования упругих свойств изучаемого объекта (плотность, скорость продольной волны и скорость поперечной волны) использовалась модель самосогласованной аппроксимации эффективных модулей. На начальном этапе петроупругого моделирования проводится выбор скважин кандидатов и опорной скважины. Для этого проводится оценка каротажного материала на достоверность по всем скважинам. Выбирается скважина с наиболее полной и корректной геолого-геофизической информацией. Затем осуществляется создание петрофизической модели путем расчета фильтрационно-емкостных свойств и определения объемных коэффициентов компонентов породы. Моделирование упругих свойств начинается с создания кривой плотности по геофизическим и петрофизическим данным, на этом этапе производится оценка петрофизической модели. Выбор петроупругой модели основывается на теоретических и экспериментальных методах, эффективность выбранной модели подтверждается сходимостью результатов моделирования с зарегистрированными скважинными данными. В результате моделирования были получены кривые распределения упругих параметров по изучаемому геологическому разрезу. Наблюдается хорошая корреляционная зависимость между исходными данными геофизических исследований скважин и модельными кривыми. Полученные результаты позволили повысить качество имеющегося геофизического материала, а также воссоздать упругие свойства в скважинах без методов их прямой регистрации.

Об авторах

Е. А. Ячменёва

Казанский (Приволжский) федеральный университет

Email: eayachmenjova@int.kpfu.ru
ORCID iD: 0000-0003-1067-2452

Э. М. Батталова

Казанский (Приволжский) федеральный университет

Email: elvira.battalova.2000@mail.ru
ORCID iD: 0009-0009-1252-5844

Список литературы

  1. Kazaryan A.A., Vakhitova G.R. Petrophysical models of achimov deposits taking into account the facial environment // Topical Issues of Rational Use of Natural Resources: XVII International forum-contest of students and young researchers (Saint Petersburg, 31 May – 6 June 2021). Saint Petersburg: Saint Petersburg Mining University, 2021. Vol. 2. P. 17–18. EDN: UEBEVK.
  2. Yachmeneva E.A., Gilmutdinov S.R. The relationship between elastic and reservoir properties on the example of sandy deposit from one of the fields in Western Siberia // Science and Technologies in Geology, Exploration and Mining: 19th International multidisciplinary scientific geoconf. SGEM. Albena: STEF92 Technology Ltd, 2019. Vol. 19. P. 1141–1148. https://doi.org/10.5593/sgem2019/1.2/S06.145. EDN: OHLZQH.
  3. Mur A., Vernik L. Testing popular rock-physics models // The Leading Edge. 2019. Vol. 38. Iss. 5. P. 350–357. https://doi.org/10.1190/tle38050350.1.
  4. Вахитова Г.Р., Кашапова Л.М., Сахаутдинов И.Р. Прогноз пород-коллекторов по результатам петроупругого моделирования терригенных и карбонатных отложений // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2018. № 12. С. 52–58. https://doi.org/10.30713/2413-5011-2018-12-52-58. EDN: VNJMNQ.
  5. Zhang J., Yin Y., Zhang G. Rock physics modelling of porous rocks with multiple pore types: a multiple‐porosity variable critical porosity model // Geophysical Prospecting. 2020. Vol. 68. Iss. 3. P. 955–967. https://doi.org/10.1111/13652478.12898.
  6. Dalvand M., Falahat R. A new rock physics model to estimate shear velocity log // Journal of Petroleum Science and Engineering. 2021. Vol. 196. P. 107697. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2020.107697.
  7. Sharifi J. Multi-pore rock physics model: an intelligent approach for carbonate rocks // Journal of Petroleum Science and Engineering. 2022. Vol. 218. Iss. 1. P. 1–12. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2022.111002.
  8. Баюк И.О. Междисциплинарный подход к определению эффективных физических свойств коллекторов // Технологии сейсморазведки. 2011. № 4. С. 75–82. EDN: OOPKSX.
  9. Das A., Roy B., Folstad P.G., Lyngnes B., Smith B., Grandi A. Modeling dynamic elastic properties of compacting chalk reservoirs using an integrated rock-physics workflow: a case study in the Ekofisk Field, Norway // The Leading Edge. 2016. Vol. 35. Iss. 6. P. 516–522. https://doi.org/10.1190/tle35060516.1.
  10. Dræge A. Constrained rock physics modeling // The Leading Edge. 2009. Vol. 28. Iss. 1. P. 76–80. https://doi.org/10.1190/1.3064149.
  11. Hill R. Elastic properties of reinforced solids: some theoretical principles // Journal of the Mechanics and Physics of Solids. 1963. Vol. 11. Iss. 5. P. 357–372. https://doi.org/10.1016/0022-5096(63)90036-X.
  12. Brie A., Pampuri F., Marsala A.F., Meazza O. Shear sonic interpretation in gas-bearing sands // SPE Annual Technical Conference and Exhibition. Oklahoma: Society of Petroleum Engineers, 1995. https://doi.org/10.2118/30595-ms.
  13. Batzle M., Wang Z. Seismic properties of pore fluids // Geophysics. 1992. Vol. 57. Iss. 11. P. 1396–1408. https://doi.org/10.1190/1.1443207.
  14. Hill R. A self-consistent mechanics of composite materials // Journal of the Mechanics and Physics of Solids. 1965. Vol. 13. Iss. 4. P. 213–222. https://doi.org/10.1016/0022-5096(65)90010-4.
  15. Aliyeva S., Dvorkin J., Zhang W. Oil sands: rock physics analysis from Well Data, Alberta, Canada // SEG Technical Program Expanded Abstracts. 2012. P. 1–5. https://doi.org/10.1190/segam2012-0861.1.
  16. Avseth P., Bjørlykke K. Explorational rock physics: the link between geological processes and geophysical observables // Petroleum Geoscience / ed. K. Bjørlykke. New York: Springer, 2015. P. 403–426. https://doi.org/10.1007/9783-642-02332-3_18.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».