СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КОЛЛЕКТОРСКИХ СВОЙСТВ ТОНКОСЛОИСТЫХ ПЛАСТОВ Российский патент 2019 года по МПК G01V1/28 G01V1/00 G01V1/30 

Описание патента на изобретение RU2692100C1

Область техники, к которой относится изобретение

Изобретение относится к области сейсмического атрибутного анализа и может быть использовано для определения коллекторских свойств в удалении от скважин для тонкослоистых коллекторов в присутствии сейсмических аномалий в верхней части разреза.

Уровень техники

Регрессионный атрибутный анализ является эффективным методом определения свойств коллектора в удалении от скважин. Метод основан на отыскании линейных корреляционных связей между атрибутами отраженных волн и коллекторскими свойствами соответствующих осадочных отложений. Однако данный метод в основном применим к мощным однородным горизонтам. Причем наиболее надежные результаты могут ожидаться в случае, если выше кровли коллектора расположена выдержанная глинистая перемычка, а верхняя часть разреза не осложнена латеральными аномалиями, формирующими яркие сейсмические отражения (например, газовое облако, литологическое выклинивание). Иными словами, успешность стандартного регрессионного метода зависит от наличия яркого независимого сейсмического отражения, уверенно трассируемого по площади. В случае, если объект изучения представлен переслаиванием маломощных пропластков, а также присутствуют яркие сейсмические отражения выше по разрезу, как правило, не удается получить количественную оценку свойств пласта по сейсмической записи. Задача поиска корреляционной зависимости осложняется следующими факторами:

- отсутствие однозначной корреляции и структурной интерпретации неоднородной среды: ошибочное включение части ниже- или вышележащего горизонта при расчете атрибута и/или оценке петрофизических свойств может исказить существующий тренд;

- интерпретация ГИС существенно затруднена для тонких пропластков, если мощность их немногим больше разрешающей способности метода. При этом зачастую происходит недооценка коллекторских свойств, что в свою очередь вводит дополнительную ошибку при отыскании регрессионной зависимости

- наличие ярких сейсмических аномалий непосредственно над объектом изучения способно искажать сейсмические атрибуты, подавлять собственные вариации амплитуд, характеризующие изменчивость изучаемой среды.

Следует отметить, что метод сейсмической инверсии при совокупности описываемых факторов также является неэффективным. В основном это связано с необходимостью построения высокоточной исходной модели, способной отразить особенности неоднородной среды. А также с необходимостью использования более одной петроупругой модели среды (rock model), чтобы нивелировать наличие вышележащей аномалии. Все это означает необходимость всесторонней аналитической работы при подготовке к инверсии и в конечном счете исключает автоматизацию процесса инверсии.

С учетом вышесказанного требуется повысить точность регрессионного анализа при определении коллекторских свойств тонкослоистых пластов в присутствии сейсмических аномалий в верхней части разреза.

Раскрытие сущности изобретения

На начальном этапе производится оценка коллекторских свойств с учетом тонкослоистой природы среды, пересматривается и уточняется корреляция изучаемых пластов, выполняется анализ верхней части разреза с построением площадных фильтров, характеризующих все значимые аномалии верхней части разреза. Затем на основе уточненной корреляции выполняются структурные построения, которые затем используются для извлечения сейсмических атрибутов. Производится совместный анализ петрофизических свойств и сейсмических атрибутов с использованием трехмерных корреляций, а также площадных фильтров для выявления кластеров (зон) в облаке исходных данных. На основании анализа выбирается единый расчетный параметр – коллекторское свойство. Затем внутри каждого кластера определяются регрессионные зависимости, которые используются для пересчета сейсмических атрибутов в свойства пласта.

Краткое описание чертежей

Фиг. 1 – общая характеристика заявленного способа определения коллекторских свойств;

Фиг. 2 – разрез через трехмерный сейсмический куб вдоль линии запад – восток для Пильтун-Астохского месторождения;

Фиг. 3 – разрез через трехмерный сейсмический куб спрямленный на кровлю пласта М вдоль линии запад – восток;

Фиг. 4 – наличие канальных отложений на керновом материале;

Фиг. 5 – результаты регрессионного атрибутного анализа для пласта XXI-1';

Фиг. 6 – построение карты эффективных толщин для пласта XXI-1';

Фиг. 7 – карты эффективных толщин и сейсмического атрибута для пласта XXI-1';

Фиг. 8 – карты эффективных толщин и сейсмического атрибута для пласта XXI-2;

Осуществление изобретения

Нижеприведенное описание содержит следующие разделы:

1. Сбор и подготовка исходных данных.

2. Расширенный атрибутный анализ.

3. Выводы.

Общая характеристика способа представлена на фиг. 1.

1. Способ и подготовка входных данных

1.1 Оценка свойств тонкослоистой среды

В первую очередь для повышения точности атрибутного анализа следует пересмотреть интерпретацию каротажных данных.

Как показало сравнение результатов лабораторных исследований керна с данными полученными по ГИС, в тонкослоистой среде петрофизическая интерпретация систематически занижает коллекторские свойства. Кроме того, анализ имеющегося керна показал, что тонкие пропластки чистого песка либо вовсе не читаются на каротажной кривой, либо их мощность существенно занижена. Эти ограничения связаны с разрешающей способностью геофизических методов. В то же самое время сейсмическая запись является чувствительной к интегральным изменениям свойств коллектора и систематическое занижение петрофизических параметров влияет на результаты атрибутного анализа.

Для более точной оценки свойств тонкослоистых интервалов, можно использовать метод деконволюции, позволяющий повысить детальность каротажного материала. В частности, при интерпретации ГГП (гамма-гамма плотностного) каротажа можно использовать показания короткого зонда, обладающего более высокой разрешающей способностью. Кроме того, применение математического фильтра позволяет увеличить мощность индивидуальных тонкослоистых пропластков за счет устранения «плечевого» эффекта на границе поропластов. Поскольку данная методика существенно увеличивает зашумленность каротажных данных, окончательные оценки следует калибровать на результаты лабораторных исследований керна. Пористость при этом можно оценивать как с помощью метода жидконасыщения, так и газоволюметрическим методом; а оценку насыщенности можно производить путем отбора образцов с сохранением нефтенасыщенности.

Вышеприведенная методика позволяет получить значения коллекторских свойств, более реалистично отражающие параметры тонких пропластков.

1.2 Пересмотр корреляции сейсмических данных

Корреляция и структурная интерпретация тонкослоистой толщи в значительной степени затруднена в силу отсутствия яркого сейсмического маркера и высокой степени неоднородности разреза, исключающего однозначную корреляцию скважинных данных.

В настоящем изобретении предложена альтернативная сейсмическая интерпретация, основанная на структурной реконструкции, при которой 3D сейсмический куб выравнивается на одну из вышележащих поверхностей, что позволяет определить рельеф морского дна на момент осадконакопления. Горизонту, на который спрямляют сейсмические данные, должно соответствовать яркое региональное отражение, а возраст осадконакопления должен предшествовать основному этапу складкообразования.

При этом пересмотр корреляции осуществляется совместно с изменениями в структурной интерпретации. Поскольку геологический разрез, представленный тонкослоистым переслаиванием, не позволяет коррелировать отдельные песчаные пропластки между соседними скважинами, сейсмическая интерпретация становится определяющей в построении каркаса для схемы-корреляции. При этом успешность подхода зависит от степени согласованности геологической и геофизической интерпретации горизонтов. Так, скважинные данные должны подтверждать либо не противоречить результатам структурных построений. Например, при выделении углового несогласия на сейсмических данных, керновый материал и каротажные кривые должны демонстрировать признаки эрозионных процессов. Учитывая высокую степень неоднородности рассматриваемого разреза, корреляция и структурная интерпретация взаимосвязаны и носят итерационный характер.

Например, в случае Пильтун-Астохского месторождения существующая официальная корреляция оставляет ряд вопросов. Наиболее острым из них является отсутствие единого режима давления на уровне пласта XXI-1'. Скважины, пробуренные в западной части месторождения (PA-104-ST1, PA-105-ST1, PA-107-ST5), указывают на то, что снижение пластового давления в XXI-1' составляет 5-10 атм, тогда как в центральной зоне и на востоке давление ниже начального на 30-60 атм. Для того, чтобы объяснить разобщенность коллектора, в динамической модели юго-западная зона была выделена как изолированный участок, называемый XXI-1'L, хотя в геологической модели данное тело отсутствует. Таким образом, противоречия существующей модели и данных по бурению указывают на несовершенство существующей корреляции.

Предложенная альтернативная структурная интерпретация, основанная на анализе 3D сейсмических данных, позволила соотнести участок XXI-1'L с верхней частью XXI-2 (фиг. 2).

Горизонту, на который следует спрямлять сейсмические данные, в данном случае соответствует кровля пласта М, поскольку данному горизонту соответствует уверенное сейсмическое отражение, охватывающее всю площадь Пильтун-Астохского месторождения. Разрез, построенный с запада на восток через спрямленный 3D куб (фиг. 3), демонстрирует наличие склона в западной части Астохского участка. Причем эта особенность наследуется и ниже пласта XXI. Выделяется, в частности, пласт XXIII, где также хорошо просматривается склоновая часть. Следует отметить, что зона, соответствующая подножию склона, характеризуется более ярким амплитудами, а также увеличением мощности сейсмического сигнала. Можно предположить, что здесь происходило переотложение осадочного материала. Склон же характеризуется эрозионными процессами, также возможно формирование подводящих каналов. Такие каналы были выделены при анализе куба когерентности. Горизонтальный срез, проведенный на уровне пластов XXI-1' и XXI-2, указывает на наличие серии линеаментов ориентированных с запада на восток и соответствующих склоновой части палеорельефа (фиг. 3). Кроме того, канальные фации были выделены в ходе седиментологического описания керна скважины PA-128. Они характеризуются эрозионной поверхностью, а также наличием галечного материала в подошвенной части интервала. (фиг. 4).

Отложения, заполняющие данные каналы, относятся к стратиграфическому интервалу XXI-1'L. Согласно предложенной альтернативной корреляции и структурной интерпретации данный пласт находится в гидродинамической связи и формирует единый юнит с отложениями пласта XXI-2 в центральной части месторождения (фиг. 3), что подтверждается данными по давлению.

Выделение новых границ пластов позволяет существенно улучшить качество атрибутного анализа.

2. Расширенный атрибутный анализ. Построения новых карт коллекторских свойств

Сейсмические атрибуты, рассчитанные на основе новых структурных карт, позволяют выполнить полноценный атрибутный регрессионный анализ.

Из имеющихся данных можно выделить кластеры, внутри которых устанавливаются индивидуальные зависимости между коллекторскими свойствами в скважинах и значениями сейсмического атрибута. Зависимости являются линейными:

Y = K1 * X + K2,

где K1, K2 – коэффициенты наилучшим образом, описывающие линейную зависимость разброса точек на графике (фиг. 5). Коэффициенты описывают изменения сейсмического сигнала с изменением свойств пласта.

X - нормированные значения сейсмического атрибута,

Y – значения коллекторских свойств, посчитанные по данным каротажа.

Для получения регрессионных зависимостей осуществляется группирование значений на основании площадных фильтров. Площадные фильтры определены полигонами, локализующими все значимые сейсмические аномалии верхней части разреза. На данном этапе уточняются сейсмические атрибуты, которые демонстрируют наилучшую корреляцию, внутри описываемой зоны. Таким образом, в случае, когда атрибут демонстрируют зональность, регрессионные зависимости определяется отдельно для каждой зоны.

На основе полученных зависимостей сейсмический атрибут пересчитывается в карты коллекторских свойств отдельно для каждой зоны. На финальном этапе карты привязываются к значениям коллекторских свойств в существующих скважинах.

Указанная методика построения карт коллекторских свойств может быть продемонстрирована на примере пласта XXI-1'.

Сначала были рассчитаны значения ряда петрофизических свойств, а также их комбинации, которые физически способны влиять на сейсмический отклик (в том числе, пористость, песчанистость, общая мощность, эффективная мощность, эффективная нефтенасыщенная мощность). Наряду с компиляцией петрофизических данных, была произведена оценка ряда сейсмических атрибутов (в том числе, средние интервальные значения, среднеквадратичные значения, сумма негативных амплитуд). Кроме этого, были построены полигоны, оконтурившие все значимые сейсмические аномалии верхней части разреза. Затем на основании данных полигонов были определены фильтры по скважинам. Таким образом, была подготовлена база данных, позволяющая эффективно анализировать большой объем скважинных и сейсмических параметров. Посредством комбинирования различных свойств и атрибутов с применением площадных фильтров были установлены пары, демонстрирующие наилучшую корреляцию, а также определены особенности верхней части разреза, в большей степени влияющие на изучаемый сейсмический отклик.

В результате для пласта XXI-1' в качестве оптимального сейсмического атрибута были взяты средние интервальные значения сейсмических амплитуд. В атрибутном анализе участвовали все скважины, вскрывающие данный пласт, за исключением разведочной скважины PA-001, качество каротажа в которой является низким. Еще 4 скважины (PA-103, PA-117, PA-105ST1,PA-128-ST1) были изъяты на начальном этапе регрессионного анализа, чтобы в дальнейшем оценить точность прогноза с помощью метода валидации или «выколов». Каждой скважине соответствует два значения: эффективная мощность пласта и среднее значение амплитуд в точке пластопересечения. Все эти точки, отображенные на одном графике, формируют облако данных, которое невозможно описать единой линейной зависимостью (фиг. 5). Однако можно выделить две области, на которые «распадается» массив данных, причем каждой области соответствует определенная группа скважин. При детальном рассмотрении было установлено, что область с низкими значениями сейсмических амплитуд соответствует скважинам расположенным западнее линии выклинивания пласта XXI-S, а второй участок описывает поведение скважин, находящихся восточнее этой границы. Это можно объяснить отсутствием мощной глинистой перемычки между XXI-1' и XXI-S, что приводит к уменьшению контрастности кровли XXI-1' в присутствии более песчанистого вышележащего пласта (XXI-S). На востоке же, напротив, сейсмический сигнал формируется на границе с мощной глиной, что приводит к формированию относительно яркого отражения. Для того, чтобы нивелировать этот эффект необходимо нормировать амплитуды по площади.

Таким образом корреляционная зависимость для пласта XXI-1' описывается двумя линейными функциями:

Y= -1,51*X + 13,16 – для западной области;

Y= 0,62*X – 0,55 – для восточной области,

где X – средние интервальные значения сейсмических амплитуд, а Y – значения эффективных мощностей пласта.

На фиг. 6 схематично показано, каким образом была сформирована единая карта эффективных мощностей для пласта XXI-1'. Сейсмический атрибут был пересчитан в карты эффективных толщин с помощью линейных зависимостей установленных для западной и восточной зоны отдельно. Причем полигоны, оконтуривающие эти зоны, не совпадают с положением линии выклинивания. При комбинировании двух участков формируется зазор в центральной зоне. В дальнейшем была произведена интерполяция значений, позволяющая выполнить плавный переход от одной зоны к другой при сращивании двух карт. На финальном этапе построения данный атрибут был привязан к значениям эффективных мощностей в существующих скважинах. Значения невязок варьируются от -3м до 6м, причем в рассмотрение включены скважины, выбранные для проведения «слепого теста» (метод валидации). Таким образом, полученная карта позволяет не только определить коллекторские свойства пласта в удалении от существующих скважин, но и оценить неопределенность этого параметра. Как правило, для этого используется значение стандартного отклонения, определенного при анализе невязок в скважинах. Процедура построения карты эффективных мощностей для пласта XXI-2 является аналогичной, с той лишь разницей, что связь скважинных данных с сейсмическими амплитудами удается выразить единой линейной зависимостью.

Переход от прежних карт сейсмических атрибутов к картам эффективных мощностей на основе корреляционных зависимостей является качественным шагом в понимании данной части разреза. Сравнение карт (фиг. 7 и 8) указывает на то, что альтернативная интерпретация позволяет выделить ряд целей для уплотняющего бурения, которые отсутствовали раньше. При этом распределение свойств для пласта XXI-1' (фиг. 7) меняется значительно: на новых картах более высокие значения коллекторских свойств соответствуют центральной части Астохского участка, в то время как прежние карты атрибутов указывали на ухудшение свойств, а порой и отсутствие коллектора в этой области. В случае же с пластом XXI-2 (фиг. 8) новый подход в атрибутном анализе позволяет уточнить конфигурацию коллектора. На карте эффективной мощности в западной части выделяется серия каналов, которая уже была отмечена на кубе когерентности. Это позволяет сделать вывод об увеличении эффективных мощностей в районе формирования каналов.

3. Выводы

Пересмотр и анализ исходных данных для тонкослоистых пластов позволяет пересмотреть корреляцию и построить новые структурные карты. Уточненная структура может использоваться для извлечения сейсмических атрибутов, которые в свою очередь являются объектом регрессионного анализа. Такой подход вкупе с учетом особенностей разреза позволяет установить корреляционные зависимости между коллекторскими свойствами и сейсмическими амплитудами.

В частности, указанные подход позволил построить карты эффективных мощностей для пластов XXI-1’ и XXI-2 Пильтун-Астохского месторождения, позволяющие в значительной степени сократить неопределенности в оценке свойств по площади месторождения.

Получены первые результаты бурения, выполненного на основе новых карт эффективных мощностей: скважина PA-117, прогноз для которой был сделан на основе обновленной карты, была пробурена во втором квартале 2017 года и подтвердила прогноз с высокой точностью. В целом изменение представления о распределении свойств на уровне пластов XXI-1’ и XXI-2 позволяет определить дополнительные цели для уплотняющего бурения и оптимизировать уже существующие.

Оценки показывают, что даже незначительное изменение местоположения лишь одной добывающей скважины (в радиусе 100м) способно привести к увеличению параметра kh (произведение эффективной мощности и проницаемости) в 3 раза. Это в свою очередь приводит к увеличению извлекаемых запасов нефти на 160 тыс м3.

Похожие патенты RU2692100C1

название год авторы номер документа
Способ комплексирования исходных данных для уточнения фильтрационного строения неоднородных карбонатных коллекторов 2017
  • Чертенков Михаил Васильевич
  • Метт Дмитрий Александрович
  • Суходанова Светлана Сергеевна
RU2661489C1
СПОСОБ РЕКОНСТРУКЦИИ ТОНКОЙ СТРУКТУРЫ ГЕОЛОГИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА И ПРОГНОЗА ЕГО ФЛЮИДОНАСЫЩЕНИЯ 2014
  • Чеверда Владимир Альбертович
  • Решетова Галина Витальевна
  • Поздняков Владимир Александрович
  • Шиликов Валерий Владимирович
  • Мерзликина Анастасия Сергеевна
  • Ледяев Андрей Иванович
RU2563323C1
Способ 3D прогнозирования свойств и строения геологических объектов на основе компьютерного анализа марковских свойств поверхностных геолого-геофизических полей 2018
  • Исаев Юрий Сергеевич
  • Черников Александр Георгиевич
RU2711178C1
Способ реконструкции тонкой структуры геологических объектов и их дифференциации на трещиноватые и кавернозные 2020
  • Ледяев Андрей Иванович
  • Мельник Артём Александрович
  • Петров Денис Александрович
  • Протасов Максим Игоревич
  • Тузовский Александр Алексеевич
  • Чеверда Владимир Альбертович
  • Шиликов Валерий Владимирович
RU2758416C1
СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ МЕСТ ЗАЛОЖЕНИЯ ЭКСПЛУАТАЦИОННЫХ СКВАЖИН ПРИ РАЗРАБОТКЕ МЕСТОРОЖДЕНИЙ УГЛЕВОДОРОДОВ 2011
  • Гафуров Олег Михайлович
  • Гафуров Денис Олегович
  • Панков Михаил Викторович
  • Красильникова Наталья Борисовна
  • Гафуров Антон Олегович
  • Битнер Александр Карлович
RU2477499C2
СПОСОБ ПРОГНОЗА ЕМКОСТНЫХ ПАРАМЕТРОВ И ТИПА ФЛЮИДОНАСЫЩЕНИЯ КОЛЛЕКТОРОВ 2013
  • Тригубович Георгий Михайлович
  • Филатов Владимир Викторович
  • Багаева Татьяна Николаевна
  • Яковлев Андрей Георгиевич
  • Яковлев Денис Васильевич
  • Агафонов Юрий Александрович
  • Шарлов Максим Валерьевич
RU2540216C1
Способ прогноза насыщения коллекторов на основе комплексного анализа данных СРР, 3СБ, ГИС 2019
  • Мостовой Павел Ярославович
  • Останков Андрей Викторович
  • Ошмарин Роман Андреевич
  • Токарева Ольга Владимировна
  • Гомульский Виктор Викторович
  • Компаниец Софья Викторовна
  • Орлова Дарья Александровна
  • Кердан Александр Николаевич
RU2700836C1
СПОСОБ ЛОКАЛИЗАЦИИ ЗАПАСОВ УГЛЕВОДОРОДОВ В КРЕМНИСТЫХ ОТЛОЖЕНИЯХ ВЕРХНЕГО МЕЛА 2020
  • Агалаков Сергей Евгеньевич
  • Новоселова Майя Юрьевна
  • Кудаманов Александр Иванович
  • Маринов Владимир Аркадьевич
RU2742077C1
СПОСОБ РЕГИОНАЛЬНОЙ СЕЙСМОРАЗВЕДКИ СЛАБО ИЗУЧЕННЫХ ОСАДОЧНЫХ БАССЕЙНОВ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ И ЛОКАЛИЗАЦИИ НЕФТЕГАЗОВЫХ ЗОН И ОБЪЕКТОВ 2015
  • Белоусов Григорий Александрович
  • Городков Алексей Борисович
  • Мушин Иосиф Аронович
  • Фролов Борис Константинович
RU2603828C1
СПОСОБ ГЕОФИЗИЧЕСКОЙ РАЗВЕДКИ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ГИДРОПРОВОДНОСТИ И ЕМКОСТИ НЕФТЕГАЗОПРОДУКТИВНЫХ ПОРИСТЫХ КОЛЛЕКТОРОВ В ТРЕХМЕРНОМ МЕЖСКВАЖИННОМ ПРОСТРАНСТВЕ 2004
  • Нестеров В.Н.
  • Копилевич Е.А.
  • Мушин И.А.
  • Соколов Е.П.
  • Давыдова Е.А.
RU2253884C1

Иллюстрации к изобретению RU 2 692 100 C1

Реферат патента 2019 года СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КОЛЛЕКТОРСКИХ СВОЙСТВ ТОНКОСЛОИСТЫХ ПЛАСТОВ

Изобретение относится к области сейсмического атрибутного анализа. Заявлен способ определения коллекторских свойств тонкослоистых пластов, согласно которому на начальном этапе производится оценка коллекторских свойств с учетом тонкослоистой природы среды, пересматривается и уточняется корреляция изучаемых пластов, выполняется анализ верхней части разреза с построением площадных фильтров, характеризующих все значимые аномалии верхней части разреза. Затем на основе уточненной корреляции выполняются структурные построения, которые затем используются для извлечения сейсмических атрибутов. Производится совместный анализ петрофизических свойств и сейсмических атрибутов с использованием трехмерных корреляций, а также площадных фильтров для выявления кластеров (зон) в облаке исходных данных. На основании анализа выбирается единый расчетный параметр – коллекторское свойство. Затем внутри каждого кластера определяются регрессионные зависимости, которые используются для пересчета сейсмических атрибутов в свойства пласта. Технический результат - обеспечение возможности определения коллекторских свойств пласта в удалении от скважин для тонкослоистых коллекторов в присутствии сейсмических аномалий в верхней части разреза. 5 з.п. ф-лы. 8 ил.

Формула изобретения RU 2 692 100 C1

1. Способ определения коллекторских свойств тонкослоистых пластов, содержащий этапы, на которых:

выполняют оценку коллекторских свойств пластов с учетом тонкослоистой природы среды;

определяют корреляцию пластов на основе анализа трехмерных сейсмических данных с использованием структурной реконструкции;

выполняют построение структурных карт пластов на основе определенной корреляции;

извлекают сейсмические атрибуты на основе построенных структурных карт;

строят площадные фильтры на основе анализа верхней части разреза;

выполняют фильтрацию сейсмических атрибутов с использованием площадных фильтров;

разделяют пласты на зоны на основе значений сейсмических атрибутов;

определяют регрессионные зависимости между сейсмическими атрибутами и коллекторскими свойствами пластов отдельно для каждой зоны;

пересчитывают сейсмические атрибуты в коллекторские свойства пластов на основе выявленных регрессионных зависимостей.

2. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором выполняют подготовку исходных данных, включающую в себя пересмотр корреляции и петрофизической интерпретации пластов с учетом тонкослоистой природы пластов.

3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что на этапе выполнения оценки коллекторских свойств пластов выполняют калибровку коллекторских свойств пластов на результаты лабораторных исследований керна.

4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что регрессионные зависимости определяют с использованием площадных фильтров индивидуально для различных групп скважин.

5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что после этапа определения регрессионных зависимостей выполняют интерполяцию значений коллекторских свойств для обеспечения плавного перехода между зонами.

6. Способ по п. 1, отличающийся тем, что в качестве сейсмических атрибутов используют средние интервальные значения сейсмических амплитуд, а в качестве коллекторских свойств используют значения эффективных мощностей пласта.

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 2019 года RU2692100C1

СПОСОБ ГЕОФИЗИЧЕСКОЙ РАЗВЕДКИ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НЕФТЕПРОДУКТИВНОСТИ ТРЕЩИННЫХ КАРБОНАТНЫХ КОЛЛЕКТОРОВ В ТРЕХМЕРНОМ МЕЖСКВАЖИННОМ ПРОСТРАНСТВЕ 2004
  • Нестеров В.Н.
  • Копилевич Е.А.
  • Соколов Е.П.
  • Давыдова Е.А.
RU2253886C1
СПОСОБ ПРОГНОЗА ПАРАМЕТРОВ ГАЗОВЫХ ЗАЛЕЖЕЙ 2015
  • Горбунов Сергей Александрович
  • Огибенин Валерий Владимирович
  • Нежданов Алексей Алексеевич
RU2598979C1
СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НЕФТЕГАЗОПРОДУКТИВНОСТИ ТРЕЩИННЫХ ГЛИНИСТЫХ КОЛЛЕКТОРОВ В ТРЕХМЕРНОМ МЕЖСКВАЖИННОМ ПРОСТРАНСТВЕ 2004
  • Нестеров В.Н.
  • Копилевич Е.А.
  • Соколов Е.П.
  • Давыдова Е.А.
  • Афанасьев М.Л.
RU2255359C1
СПОСОБ ГЕОФИЗИЧЕСКОЙ РАЗВЕДКИ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НЕФТЕПРОДУКТИВНОСТИ ТРЕЩИННЫХ ГЛИНИСТЫХ КОЛЛЕКТОРОВ В МЕЖСКВАЖИННОМ ПРОСТРАНСТВЕ 2003
  • Копилевич Е.А.
  • Давыдова Е.А.
  • Славкин В.С.
  • Мусихин В.А.
RU2225020C1
US 9128203 B2, 08.09.2015
US 7113869 B2, 26.09.2006.

RU 2 692 100 C1

Авторы

Тимофеева Ольга Васильевна

Даты

2019-06-21Публикация

2018-12-03Подача