Система и способ выделения потенциально продуктивных интервалов в нефтематеринских отложениях Российский патент 2024 года по МПК G01V11/00 G01V20/00 G06F30/20 

Область техники

[0001] Настоящее изобретение относится к нефтяной промышленности и применяется для выявления потенциально продуктивных интервалов нефтематеринских отложений для последующей их разработки.

Уровень техники

[0002] Для того, чтобы определить, целесообразна ли разработка того или иного отложения с целью добычи нефти зачастую предварительно проводят оценку запасов нефти на месторождениях. Существует несколько способов такой оценки. Каждый из них имеет свои преимущества и ограничения: метод объемов, метод расчета площади, метод гравитационных и магнитных измерений, метод математического моделирования, метод исторических данных, приборные методы и иные. По отдельности известные методы являются недостаточно точными или слишком трудоемкими, в связи с чем зачастую комбинируются для увеличения достоверности оценки.

[0003] Однако, известные на данный момент комбинации не позволяют находить индивидуальный подход к каждому отдельному месторождению и не определяют критерии выделения потенциально продуктивных интервалов. В свою очередь, выделение именно потенциально продуктивных интервалов нефтематеринских отложений является необходимым предварительным этапом в добыче нефти, который обеспечивает оптимальную и устойчивую эксплуатацию месторождения. Это позволяет максимизировать выход продукции, снизить риски и обеспечить более устойчивое и успешное функционирование нефтедобывающего предприятия.

[0004] Известен способ подсчета запасов углеводородов в коллекторах доманиковых отложений, охраняемый патентом на изобретение № RU 2602424 С1 (опубл. 20.11.2016 г.; МПК: G01V 5/10; E21B 47/00). Изобретение относится к нефтяной промышленности и может найти применение при подсчете запасов углеводородов в коллекторах доманиковых отложений. Технический результат - подсчет запасов углеводородов в коллекторах доманиковых отложений на основании проведения геофизических исследований существующих скважин. В способе подсчета запасов углеводородов в коллекторах доманиковых отложений проводят геофизические исследования в существующих скважинах, проходящих через интервалы доманиковых отложений. В качестве метода геофизических исследований используют метод импульсного спектрометрического нейтронного гамма-каротажа. Для базы сравнения при определении продуктивных интервалов используют данные метода импульсного спектрометрического нейтронного гамма-каротажа скважины, перфорированной в интервале доманиковых отложений, в которой проведен гидроразрыв пласта и получен промышленный дебит нефти. Помимо метода импульсного спектрометрического нейтронного гамма-каротажа при обсчете полученных данных дополнительно используют данные прочих методов геофизических исследований.

[0005] Недостатком данного технического решения является то, что для определения продуктивных интервалов сравнивают данные метода импульсного спектрометрического нейтронного гамма-каротажа скважины, перфорированной в интервале доманиковых отложений, в которой проведен гидроразрыв пласта и получен промышленный дебит нефти, с данными того же метода в исследуемом участке. Следовательно, в рамках данного изобретения не определены конкретные критерии выделения нефтематеринских пород доманикового типа. Ввиду этого определение продуктивных интервалов с использованием данного способа является менее точным, т.к. определение исключительно на основании сравнения, а не по четким критериям может приводить к упущению таких интервалов, т.е. ложным выводам относительно их продуктивности или непродуктивности.

[0006] Также известен способ определения зон генерации углеводородов доманикоидных и сланценосных отложений в разрезах глубоких скважин по патенту № RU 2541721 С1 (опубл. 20.02.2015 г.; МПК: G01V 5/14). Данный способ применяется для оценки перспективности территорий распространения нефтематеринских пород на нефть и газ. Сущность изобретения заключается в том, что выполняют отбор образцов керна из скважин, выделение из образцов проб нерастворимого органического вещества HOB, исследование образцов методом гамма-каротажа и оптической микроскопии, при этом в отобранных образцах керна определяют гамма-активность урана по керну, затем определяют значения показателя r по соотношению значений гамма-активности по каротажу к гамма-активности урана по керну, по этим значениям устанавливают тип отложений, различающихся по содержанию органического углерода Copr для доманикоидов, доманикитов и сланцев, отбирают для дальнейших исследований пробы керна из интервалов с наибольшими значениями гамма-активности по каротажу, из отобранных проб выделяют нерастворимое органическое вещество (HOB), определяют в нем содержание урана, рассчитывают коэффициент корреляции ki между радиоактивностью HOB и значением гамма-активности каротажа, сравнивают его со значениями k соответствующего типа отложений и определяют перспективную зону генерации углеводородов, затем в отобранных пробах HOB проводят оценку зрелости органического вещества на уровне градаций катагенеза методом микроскопии и ИК-спектроскопии и по данным зрелости органического вещества выявляют перспективные зоны генерации углеводородов. Технический результат: повышение достоверности и экспрессности определения зон генерации углеводородов в доманикоидных и сланценосных отложениях.

[0007] Первым недостатком вышеупомянутого технического решения является отсутствие этапа моделирования для восстановления необходимых параметров. Ввиду этого в рамках настоящего способа необходимо постоянно отбирать и исследовать керн для набора необходимого количества данных. Это является крайне сложным и трудоемким, а также отнимает большое количество времени на исследование. Помимо этого, согласно описанному способу продуктивные интервалы не определяют посредством граничного значения пористости породы, что может приводить к снижению достоверности получаемых результатов.

[0008] Еще одним известным способом является техническое решение по патенту № RU 2684670 С1 (опубл. 11.04.2019 г.; МПК: E21B 49/00; G01V 8/00; G01N 21/3563). Изобретение относится к области геологии и касается способа выявления улучшенных коллекторских свойств высокоуглеродистых пород. Способ включает в себя отбор образцов керна из высокоуглеродистых пород, исследование образцов проб методом ИК-спектроскопии, получение ИК-спектров минеральной матрицы породы и сопоставление их с эталонными спектрами. Полученные спектры по соотношению волновых чисел и величин их интенсивностей сравнивают с ИК-спектрами эталонной коллекции, содержащими характеристику породной матрицы и характеристику градаций катагенеза органического вещества. По результатам сравнения выбирают образцы с наименьшей степенью преобразованности (МК2-МК3) и в пределах этих градаций выделяют породы с улучшенными коллекторскими свойствами.

[0009] Первый недостаток описанного способа заключается в том, что по нему определяют породы с улучшенными коллекторскими свойствами, однако не выявляют потенциально продуктивные интервалы в породах. Это снижает эффективность отработки отложений, т.к. потенциально продуктивные интервалы могут упускаться. Второй же недостаток заключается в том, что для определения пород с улучшенными коллекторскими свойствами сравнивают спектры, полученные методом ИК-спектроскопии образцов керна, с эталонными спектрами. Следовательно, в рамках данного изобретения не определены конкретные критерии выделения нефтематеринских пород доманикового типа. Ввиду этого определение продуктивных интервалов с использованием данного способа является менее точным, т.к. определение исключительно на основании сравнения, а не по четким критериям может приводить к упущению таких интервалов, т.е. ложным выводам относительно их продуктивности или непродуктивности.

[0010] Кроме того известен способ, охраняемый патентом № RU 2330311 С1 (опубл. 27.07.2008 г.; МПК: G01V 5/14). Указанный способ используется для выделения продуктивных коллекторов и определения их пористости в отложениях баженовской свиты. Сущность изобретения заключается в том, что осуществляют отбор образцов керна из опорных скважин, исследуют образцы на содержание глинистой фракции и твердого органического вещества, проводят в каждой исследуемой скважине нейтронный и боковой методы каротажа, при этом на образцах керна из опорных скважин дополнительно измеряют содержание всех породообразующих минералов, элементный состав, состав органического вещества, распределение атомов урана по шлифам, отобранным по всему стволу каждой опорной скважины, и формируют объемную минерально-компонентную модель отложений баженовской свиты с определением петрофизических характеристик всех составляющих этой модели, кроме того, в каждой исследуемой скважине проводят дополнительно спектрометрический гамма-каротаж для определения концентраций калия, урана, тория, после чего строится зависимость водородосодержания, определенного по нейтронному каротажу, от содержания урана по спектрометрическому гамма-каротажу, выявляется зависимость между содержанием урана и водородосодержанием в твердом органическом веществе, а также зависимость между суммарным излучением калия и тория и водородосодержанием по нейтронному каротажу за вычетом водородосодержания в твердом органическом веществе, затем на основании полученных зависимостей определяют пористость для отложений баженовской свиты, а также оценивают продуктивность коллекторов в отложениях баженовской свиты.

[0011] Во-первых, данный способ предназначен исключительно для оценки параметров баженовской свиты и является неприменимым для иных типов нефтематеринских отложений. Во-вторых, оценка содержания органического вещества не дает ответа на вопрос, какие именно соединения углерода присутствуют в отложениях, что не позволяет однозначно соотнести породы с зоной генерации нефти или с зоной генерации газа. Помимо этого, ввиду того, что определение объемного содержания органического вещества осуществляется по СГК, существует необходимость в большом количестве измерений для формирования объемной минерально-компонентной модели изучаемых отложений с определением петрофизических характеристик всех составляющих этой модели. Более того, получаемые результаты зависят от точности проводимой калибровки аппаратуры при проведении СГК. Следовательно, данный способ является крайне сложным и трудоемким, но не гарантирует при этом большой степени достоверности, а, следовательно, является неэффективным. Еще одним недостатком является то, что за продуктивные коллекторы принимаются отложения баженовской свиты, обладающие пористостью, отличной от нуля. Принятие такого параметра пористости в качестве критерия определения продуктивного коллектора является некорректным и может приводить к ложным выводам относительно продуктивности коллектора. Более того, в аналоге определяют продуктивные коллекторы, однако не выделяют продуктивные интервалы в этих коллекторах.

[0012] Также известно техническое решение, охраняемое патентом № US 10083258 В2 (опубл. 25.09.2018 г.; МПК: G06F 17/50; G01V 1/40; G01V 99/00). Изобретение раскрывает способ проведения полевых работ в геологическом бассейне, имеющем горные породы и резервуар, который включает флюиды. Способ включает в себя генерирование посредством прямого моделирования с использованием модели нефтегазовой системы (petroleum system model, PSM) оценки распределения свойств флюида в пласте геологического бассейна. Способ дополнительно включает обнаружение из проб флюида градиента свойств флюида в пределах геологического бассейна. Образцы флюида извлекаются из по меньшей мере одной скважины, пробуренной через горные породы. Способ дополнительно включает в себя сравнение оценки распределения свойств флюида с обнаруженным градиентом свойств флюида для получения результата сравнения, итеративную настройку PSM на основе результата сравнения для создания скорректированного PSM и выполнения на основе скорректированного PSM полевых работ в геологическом бассейне.

[0013] В рамках вышеописанного способа для уточнения модели ее параметры сравнивают с данными измерений, полученными при анализе скважинных флюидов. Однако это не всегда представляется возможным или является крайне затратным, т.к. необходимо проводить все измерения перед моделированием. Также в аналоге не уточняются критерии выделения нефтематеринских пород, а также потенциально продуктивных интервалов.

[0014] Помимо этого, известно техническое решение по патенту № US 10386529 В2 (опубл. 20.08.2019 г.; МПК: G01V 3/38; G01V 11/00). Способ определения уровня органической зрелости формации сланцевого газа включает инвертирование данных многочастотной комплексной электропроводности для оценки объемной доли графита, турбостатических углеродных наноструктур и пирита. Оценивают инверсию объемной доли графита, турбостатических углеродных наноструктур и пирита. Проводят корреляцию объемной доли графита и турбостатических углеродных наноструктур с зарегистрированным уровнем органической зрелости сланцевого газа. Уровень органической зрелости подтверждается с использованием содержания серы, полученного в результате пиролиза, или коэффициента отражения витринита. Количественно определяется изменение электромагнитного отклика из-за объемной доли графита, турбостатических углеродных наноструктур и пирита. Электромагнитный отклик модифицируется путем удаления количественной вариации для получения значений удельного сопротивления и диэлектрической проницаемости.

[0015] Недостатком вышеописанного способа является то, что потенциально продуктивные интервалы выделяют не на основании пористости, а с использованием содержания серы, полученного в результате пиролиза, или коэффициента отражения витринита в образце керна, полученном из пласта. В дальнейшем бурение продолжают в направлении, в котором отложение имеет улучшенные электропроводные свойства, а также улучшенные значения диэлектрической проницаемости, считая, что в том направлении более высокий уровень органического созревания. Более того, в аналоге продуктивность отложения определяют уже после бурения скважины, из-за чего могут периодически бурить скважины вне продуктивных нефтематеринских отложений. В связи с этим эффективность буровых работ будет значительно снижаться.

[0016] Еще одним известным способом оценки пласта органосланцевых коллекторов по данным геофизических исследований в скважинах (далее - ГИС) является изобретение по патенту № US 11187825 В2 (опубл. 30.11.2021 г.; МПК: G01V 3/38; G01V 3/32; G01R 33/44). Способ включает оценку общей пористости земной формации в зависимости от объемной плотности и общей пористости земной формации с помощью ядерного магнитного резонанса (ЯМР). Общая пористость земной формации по оценкам занижает содержание битума. Газонаполненная пористость земной формации оценивается как функция объемной плотности и общей пористости ЯМР. Объем керогена земной формации оценивается как функция газонаполненной пористости и общего содержания органического углерода в земной формации. Полная пористость, заполненная битумом, определяется как функция расчетного объема керогена и расчетной общей пористости земной формации. Скорректированный объем керогена земной формации определяется как функция расчетного объема керогена и расчетной общей пористости земной формации.

[0017] Недостатком данного технического решения является то, что потенциально продуктивные интервалы выделяют не на основании пористости, а с использованием коэффициента отражения витринита в образце керна, полученном из пласта. При этом нефтепродуцирующими считаются интервалы с коэффициентом отражения винирита от 0,5 до 1,1 %. Это снижает достоверность получаемых результатов.

[0018] Также известно техническое решение по патенту № US 8165817 В2 (опубл. 24.04.2012 г.; МПК: G01V 1/40; G06G 7/50; Е21В 49/02). Решение раскрывает способ оценки свойств флюидов в горных породах в выбранных местах в пределах геологического бассейна и включает создание исходной модели бассейна. Модель включает в качестве выходных данных пространственное распределение минерального состава пород, пористости пород и состава флюидов в пористости пород. Первоначальная оценка состава флюида генерируется для горной породы, и образец флюида извлекается из поровых пространств горной формации. Состав пробы флюида анализируется изнутри, а исходная модель бассейна корректируется таким образом, чтобы она в значительной степени соответствовала анализируемому составу флюида. Скорректированная модель используется для получения начальной оценки состава флюида.

[0019] Первым недостатком данного решения является то, что для уточнения модели ее параметры сравнивают с данными измерений, полученными при анализе скважинных флюидов. Однако, это не всегда представляется возможным или является крайне затратным. Помимо этого, в данном способе не уточняются критерии выделения нефтематеринских пород, а также потенциально продуктивных интервалов.

Сущность изобретения

[0020] Задачей настоящего изобретения является создание и разработка системы и способа выделения потенциально продуктивных интервалов в нефтематеринских отложениях, обеспечивающих повышение точности выделения потенциально продуктивных интервалов, в том числе в доманиковых отложениях.

[0021] Данная задача решается заявленным изобретением за счет достижения такого технического результата, как повышение точности и достоверности выделения потенциально продуктивных интервалов с целью увеличить объемы добываемой нефти из месторождения, в том числе в доманиковых отложениях. Заявленный технический результат достигается в том числе, но не ограничиваясь, благодаря:

• возможности выделения потенциально продуктивных интервалов;

• выявлению потенциально продуктивных интервалов на основании граничных значений;

• определению граничного значения содержания органического углерода по данным пиролиза;

• выявлению нефтематеринских пород на основании граничного значения содержания органического углерода.

[0022] Более полно, технический результат достигается способом выделения потенциально продуктивных интервалов в нефтематеринских отложениях. Согласно способу, сначала собирают данные исследования керна и данные геофизических исследований в скважинах. Затем на основе полученных данных строят комплекс петрофизических зависимостей для расчета пиролитических параметров после экстракции. После этого строят минерально-компонентную модель пород. Далее на основании указанной модели определяют критерии выделения нефтематеринских отложений и потенциально продуктивных интервалов нефтематеринских отложений в виде граничных значений. После чего определяют систему петрофизических уравнений и коэффициенты для петрофизических уравнений. После этого, восстанавливают минерально-компонентную модель в скважине, определяют содержание органического углерода и общую пористость. В результате по граничному значению содержания органического углерода выделяют нефтематеринские интервалы отложений, а по граничному значению общей пористости выделяют потенциально продуктивные интервалы в нефтематеринских отложениях.

[0023] Этап сбора данных исследования керна и данных геофизических исследований в скважинах необходим для формирования базы лабораторных исследований керна и скважины для последующей их обработки, вычисления необходимых параметров на их основе, а также дальнейшего выявления нефтематеринских пород и их потенциально продуктивных интервалов. Построение комплекса петрофизических зависимостей для расчета пиролитических параметров после экстракции необходимо для определения параметров после экстракции для тех образцов, на которых исследования еще не проводились. Таким образом, становится возможным упростить процесс сбора данных и исследований, т.к. нет необходимости проводить исследования для определения одних и тех же параметров дважды. Построение минерально-компонентной модели пород необходимо для дальнейшего корректного определения граничных значений, на основании которых будут выделяться нефтематеринские породы и их потенциально продуктивные интервалы. Определение системы петрофизических уравнений и ее коэффициентов необходимо для расчета содержания органического углерода в породе, пористости породы, а также для последующего восстановления минерально-компонентной модели. Для наиболее корректного и точного восстановления минерально-компонентной модели недостающие методы ГИС необходимо восстанавливать, например, путем синтезирования. Это позволяет не проводить исследования, результатов которых не хватает для точного определения содержания органического углерода и общей пористости. По граничному значению содержания органического углерода выделяют в отложении интервалы, являющиеся нефтематеринскими, а среди них, в свою очередь, выделяют потенциально продуктивные интервалы по ранее рассчитанному граничному значению общей пористости. Таким образом, становится возможным с наибольшей точностью и достоверностью выделять в отложениях ППИ, не затрачивая при этом большое количество времени и ресурсов на проведение исследований.

[0024] Могут выбирать систему петрофизических уравнений, основываясь на наличии методов в комплексе геофизических исследований в скважинах. Это позволит не проводить дополнительных исследований породы.

[0025] В качестве граничного значения содержания органического углерода могут принимать значение более 0,8%, а в качестве граничного значения общей пористости - значение 2,3%. Данные граничные значения были определены для доманиковых отложений на территории Муханово-Ероховского прогиба Волго-Уральской нефтегазоносной провинции.

[0026] С помощью системы петрофизических уравнений могут дополнительно рассчитывать объемное содержание кварца и объемное содержание карбонатов. При этом по рассчитанным значениям объемного содержания кварца и объемного содержания карбонатов могут выделять литотипы в разрезе скважины. Причем нефтематеринские интервалы и потенциально продуктивные интервалы могут выделять отдельно для каждого литотипа. Также литотипы могут выделять следующим образом. Сначала могут выделять пропластки из разреза скважины по дифференциации кривых геофизических исследований. Затем могут получать параметры с кривых геофизических исследований в выделенных пропластках. После чего могут рассчитывать средние значения всех полученных параметров. Далее могут присваивать пропластку тот литотип, среднее значение критериев которого ближе всего к рассчитанным средним значениям в опорных скважинах с данными керна. Литотипы необходимо выделять для планирования (определения разнообразия пород, их механических свойств, проницаемости и пористости и т.д.) дальнейших работ по гидроразрыву пласта, который применяется для разработки новых нефтяных пластов, извлечение нефти из которых традиционными способами нерентабельно ввиду низкого дебита.

[0027] На этапе определения содержания органического углерода и общей пористости могут определять литологию пород. Это может быть необходимо для некоторых используемых методов восстановления кривых ГИС, а также для еще большего увеличения точности определения потенциально продуктивных интервалов.

[0028] Перед определением коэффициентов петрофизических уравнений могут определять объемное содержание компонент породы. Это позволит увеличить точность последующего определения коэффициентов петрофизических уравнений. При этом объемное содержание компонент породы могут вычислять с использованием системы уравнений, состоящей из уравнения материального баланса породы, а также уравнений с использованием по крайней мере трех из следующих предварительно измеренных параметров: данные плотностного гамма-гамма-каротажа; скорость продольных волн в породе; скорость поперечных волн в породе; данные бокового каротажа; данные гамма-каротажа; данные о нейтронной пористости. Важно отметить, что конкретная система уравнений должна выбираться с учетом наличия методов в комплексе ГИС, а также на возможности синтезирования недостающих методов.

[0029] Дополнительно могут восстанавливать данные о скорости продольных волн в породе с использованием зависимости скорости продольных волн от нейтронной пористости. Данные плотностного гамма-гамма-каротажа могут восстанавливать с использованием данных акустического каротажа. Это позволяет не проводить дополнительных измерений, сохраняя необходимую высокую точность определения потенциально продуктивных интервалов.

[0030] Также заявленный технический результат достигается системой выделения потенциально продуктивных интервалов в нефтематеринских отложениях. Система включает по крайней мере одно устройство для отбора керна, по крайней мере одно измерительное устройство для исследования керна, по крайней мере одно измерительное устройство для проведения геофизических исследований в скважинах и по крайней мере один процессор. При этом процессор выполнен с возможностью: (1) получения данных исследования керна и данных геофизических исследований в скважинах; (2) построения комплекса петрофизических зависимостей для расчета пиролитических параметров после экстракции; (3) построения минерально-компонентной модели пород; (4) определения критериев выделения нефтематеринских отложений и потенциально продуктивных интервалов нефтематеринских отложений в виде граничных значений; (5) определения системы петрофизических уравнений и подбора коэффициентов для петрофизических уравнений; (6) восстановления минерально-компонентной модели в скважине; (7) определения содержания органического углерода и общей пористости; (8) выделения по граничному значению содержания органического углерода нефтематеринских интервалов отложений; и (9) выделения по граничному значению общей пористости потенциально продуктивных интервалов в нефтематеринских отложениях.

[0031] Процессор может быть выполнен с возможностью выбора системы петрофизических уравнений на основании наличия методов в комплексе геофизических исследований в скважинах.

[0032] Также процессор дополнительно может быть выполнен с возможностью определения литологии пород.

[0033] Также процессор дополнительно может быть выполнен с возможностью расчета объемного содержания кварца и объемного содержания карбонатов с помощью системы петрофизических уравнений. При этом процессор может также быть выполнен с возможностью выделения литотипов в разрезе скважины по рассчитанным значениям объемного содержания кварца и объемного содержания карбона. Причем процессор может также быть выполнен с возможностью выделения нефтематеринских интервалов и потенциально продуктивных интервалов отдельно для каждого литотипа.

[0034] Процессор может быть выполнен с возможностью определения объемного содержания компонент породы перед определением коэффициентов петрофизических уравнений. Причем процессор может быть выполнен с возможностью вычисления объемного содержания компонент породы с использованием системы уравнений, состоящей из уравнения материального баланса породы, а также с использованием по крайней мере трех из следующих предварительно измеренных параметров: данные плотностного гамма-гамма-каротажа; скорость продольных волн в породе; скорость поперечных волн в породе; данные бокового каротажа; данные гамма-каротажа; данные о нейтронной пористости.

[0035] Помимо этого, процессор может быть выполнен с возможностью восстановления данных о скорости продольных волн в породе с использованием зависимости скорости продольных волн от нейтронной пористости.

[0036] Также процессор может быть выполнен с возможностью восстановления данных плотностного гамма-гамма-каротажа с использованием данных акустического каротажа.

[0037] Процессор может быть выполнен с возможностью выделения литотипов по следующему алгоритму. Сначала могут выделять пропластки из разреза скважины по дифференциации кривых геофизических исследований. Затем могут получать параметры с кривых геофизических исследований в выделенных пропластках. После чего могут рассчитывать средние значения всех полученных параметров. Далее могут присваивать пропластку тот литотип, среднее значение критериев которого ближе всего к рассчитанным средним значениям.

Описание чертежей

[0038] Объект притязаний по настоящей заявке описан по пунктам и четко заявлен в формуле изобретения. Упомянутые выше задачи, признаки и преимущества изобретения очевидны из нижеследующего подробного описания, в сочетании с прилагаемыми чертежами, на которых показано:

[0039] На Фиг. 1 представлена таблица выделения литотипов пород по содержанию породообразующих минералов в доманиковых отложениях.

[0040] На Фиг. 2 представлен пример графика зависимости генерационного потенциала от содержания в породе органического углерода с выделенными литотипами.

[0041] На Фиг. 3 представлен пример графика зависимости общей пористости по ядерно-магнитному резонансу (далее - ЯМР) от пористости по насыщению гелием с выделенными литотипами.

Подробное описание изобретения

[0042] В приведенном ниже подробном описании реализации изобретения приведены многочисленные детали реализации, призванные обеспечить отчетливое понимание настоящего изобретения. Однако, квалифицированному в предметной области специалисту, очевидно, каким образом можно использовать настоящее изобретение, как с данными деталями реализации, так и без них. В других случаях хорошо известные методы, процедуры и компоненты не описаны подробно, чтобы не затруднять излишне понимание особенностей настоящего изобретения.

[0043] Кроме того, из приведенного изложения ясно, что изобретение не ограничивается приведенной реализацией. Многочисленные возможные модификации, изменения, вариации и замены несущественных признаков изобретения, сохраняющие суть и форму настоящего изобретения, очевидны для квалифицированных в предметной области специалистов.

[0044] Согласно способу выделения потенциально продуктивных интервалов в нефтематеринских отложениях, сначала собирают данные исследования керна и данные геофизических исследований в скважинах. Затем на основе полученных данных строят комплекс петрофизических зависимостей (например, вида КЕРН-КЕРН), т.е. зависимости, в которых данные керна сопоставляются также с данными по керну) для расчета пиролитических параметров после экстракции. После этого строят минерально-компонентную модель пород. Далее на основании зависимостей (например, указанных зависимостей вида КЕРН-КЕРН) определяют критерии выделения нефтематеринских отложений и потенциально продуктивных интервалов нефтематеринских отложений в виде граничных значений. После чего определяют систему петрофизических уравнений и коэффициенты для петрофизических уравнений. Затем восстанавливают минерально-компонентную модель в скважине. После этого на основании восстановленной в скважине минерально-компонентой модели определяют содержание органического углерода и общую пористость (рассчитывают при решении системы уравнений). В результате по граничному значению содержания органического углерода выделяют нефтематеринские интервалы отложений, а по граничному значению общей пористости выделяют потенциально продуктивные интервалы в нефтематеринских отложениях.

[0045] Этап сбора данных исследования керна и данных геофизических исследований в скважинах (далее - ГИС) необходим для формирования базы лабораторных исследований керна и скважины для последующей их обработки, вычисления необходимых параметров на их основе, а также дальнейшего выявления нефтематеринских пород (далее - НМП) и потенциально продуктивных интервалов (далее - ППИ) НМП. Такие данные могут включать фильтрационно-емкостные свойства, минералогический состав пород, результаты геохимических исследований, информацию о глубинах до и после увязки керна по глубинам таким образом, чтобы каждая точка отбора керна рассматриваемых скважин была представлена полным набором необходимых данных. Из фильтрационно-емкостных свойств могут, в частности, собирать данные о пористости по жидкости (пористость пород, определенная методом жидкостенасыщения), открытой пористости, проницаемости, а также иных параметров. Среди минерального состава породы могут, в частности, собирать данные о процентном содержании кварца, полевых шпатов (плагиоклаза, калиевого полевого шпата), карбонатной группы минералов (кальцита, доломита, сидерита), фосфатной группы минералов (апатита), сульфидных минералов (пирита), глинистой группы минералов (мусковита/иллита, смектит, хлорита, каолинита и др.), а также о процентном массовом содержании радиоактивных веществ. Результаты геохимических исследований могут, в частности, включать в себя данные пиролиза, например, остаточный генерационный потенциал до и после экстракции, температура максимального выхода углеводородов, содержание органического углерода и другие.

[0046] Также важно отметить, что сбор данных может предполагать как измерение данных исследования керна и данных ГИС посредством специально предназначенных для этого измерительных устройств, так и извлечение необходимых данных из предварительно подготовленной базы данных. Помимо этого, имеющиеся данные, извлеченные из базы данных, могут объединяться с данными специально проведенных исследований.

[0047] Далее на основе собранных данных строят комплекс петрофизических зависимостей для расчета пиролитических параметров после экстракции. Комплекс петрофизических зависимостей (или петрофизический комплекс) - это набор связанных между собой графиков, кривых или уравнений, которые описывают взаимосвязь между различными петрофизическими параметрами в геологических образцах или породах. Комплекс может включать в себя следующие параметры и их взаимосвязи: проницаемость и пористость, относительную проницаемость, плотность, сопротивление породы электрическому току, ультразвуковые скорости, капиллярные свойства и иные параметры. Этот этап необходим для определения параметров после экстракции для тех образцов, на которых исследования еще не проводились. Таким образом, становится возможным упростить процесс сбора данных и исследований, т.к. нет необходимости проводить исследования для определения одних и тех же параметров дважды. В частности, на данном этапе могут определять зависимость содержания органического углерода после экстракции (С_орг.пэ) от его содержания до экстракции (С_орг.дэ) в виде функции С_орг.пэ=f(С_орг.дэ). Также могут определять зависимость температуры максимального выхода углеводородов после экстракции (T_max.пэ) от ее значения до экстракции (T_max.дэ) в виде функции T_max.пэ=f(T_max.дэ) и зависимость остаточного генерационного потенциала породы после экстракции (S_2.пэ) от его значения до экстракции (S_2.дэ) в виде функции S_2.пэ=f(S_2.дэ). Аналогично могут определять зависимости для расчета пористости породы и плотности породы до экстракции от их значений после экстракции.

[0048] Используя собранные данные и построенные зависимости, строят минерально-компонентную модель (далее - МКМ) породы. Данный этап необходим для дальнейшего корректного определения граничных значений, на основании которых будут выделяться НМП и ППИ. Это связано с тем, что граничные значения будут разниться в зависимости от типа отложений, на которых проводятся исследования, а также в зависимости от конкретного состава. Так, например, доманиковые отложения состоят, в основном, из кальцита, кварца и доломита, а доля глин в составе пород незначительная. С глубиной, при этом, возрастает доломитизация пород и сокращается доля кварца в их составе. Минералогический состав баженовских отложений, в свою очередь, в основном кварцевый, а роль карбонатных и глинистых минералов примерно одинакова. Для месторождений США (в частности, Bakken, Eagle Ford) характерен больший вклад глинистой составляющей. Таким образом, для определения типа отложения, а также для последующего расчета граничных значений на основе МКМ, предпочтительно, чтобы МКМ включала по крайней мере данные о массовом содержании в породе кварца, карбонатных пород (в частности, кальцита и доломита) и глинистых минералов.

[0049] Далее на основании данных пиролиза строят зависимость генерационного потенциала породы от содержания в породе органического углерода, по этой зависимости определяют граничное значение органического углерода, при котором отложение может считаться нефтематеринским. Данное граничное значение необходимо определить для выявления по нему интервалов НМП. Расчет данного граничного значения может осуществляться посредством определения того, какому содержанию органического углерода в породе соотвествует значение генерационного потенциала для нефтематеринских пород, равное 2 мгУВ/г породы и являющееся общепринятым в отрасли на данный момент значением, по которому могут проводить деление пород на нефтематеринские и не нефтематеринские. Так, начиная с данного значения содержания органического углерода в породе и больше, интервал считается нефтематеринским. Показатели генерационного потенциала меньше значения 2 мгУВ/г характеризуют породы, органика которых если и может реализоваться в генерации углеводородов, то в количествах, не представляющих практический интерес с точки зрения добычи углеводородов.

[0050] Зависимость генерационного потенциала породы от содержания в породе органического углерода на основании данных пиролиза могут строить корреляционным методом путем статистической обработки и построения линии тренда.

[0051] Вычисление граничного значения общей пористости породы необходимо для выявления среди НМП потенциально продуктивных интервалов. Исследования по определению пористости пород могут производиться методом ядерно-магнитного резонанса (далее - ЯМР). По данным ЯМР для интервалов НМП могут быть рассчитаны средние значения пористости до и после экстракции. Далее возможно построить зависимость общей пористости (Кп_{ЯМР.общ}), определенной по ЯМР, от открытой пористости (Кп_откр) вида Кп_{ЯМР.общ} = aКп_откр + b. Принимая при этом, что ППИ имеют открытую пористость > 0, при открытой пористости равной 0 рассчитывается граничное значение для общей пористости Кп_{ЯМР.общ.гран} = b.

[0052] Далее необходимо определить общую пористость исследуемой породы, а также содержание в ней органического углерода. Для этого сначала необходимо определить систему петрофизических уравнений и их коэффициенты. Решение системы петрофизических уравнений позволит восстановить МКМ по данным ГИС, сравнивая ее с МКМ, которая была получена по исследованию керна. При этом подходящую систему петрофизических уравнений могут выбирать на основании наличия методов в комплексе ГИС. В частности, при наличии в комплексе ГИС кривых скорости продольных волн (DTp), плотностного гамма-гамма-каротажа (ГГКп), бокового каротажа (ВК), двойного разностного параметра по гамма-каротажу (aGK), а также водородосодержания по нейтронному каротажу (Wnk), (исходных или восстановленных) оптимальной будет являться система уравнений:

где V_i - искомые процентные содержания различных компонентов (сокращения: кв - кварц; карб - карбонатная группа минералов; гл - глинистая группа минералов; пир - пирит; кер - кероген); С_орг - содержание органического углерода, С_кв - содержание кварца; Кп_общ - общая пористость; ГГКп, aGK, Wnk, BK - значения измеренных параметров ГИС; δ_i - коэффициенты, определяемые плотностью скелета компонентов; aGK_i - коэффициенты, определяемые относительной величиной естественной радиоактивности элементов матрицы; Wnk_i - коэффициенты, определяемые эквивалентным водородосодержанием.

[0053] Однако, важно отметить, что могут использоваться и другие системы петрофизических уравнений для определения содержания органического углерода и общей пористости породы, а предпочтительная система уравнений определяется на основании наличия методов в комплексе ГИС. Так, может использоваться иная система уравнений, состоящая из уравнения материального баланса породы, а также уравнений с использованием по крайней мере трех из следующих предварительно измеренных параметров: данные плотностного гамма-гамма-каротажа; скорость продольных волн в породе; скорость поперечных волн в породе; данные бокового каротажа; данные гамма-каротажа; данные о нейтронной пористости.

[0054] Итогом расчета системы уравнений может являться объемное содержание минеральных компонент породы, а также следующих неминеральных компонент: подвижных углеводородов, керогена, битума.

[0055] Дополнительно перед решением системы петрофизических уравнений ее коэффициенты могут определяться с использованием МКМ. В этом случае, используя МКМ, где V_кв, V_карб, V_гл, V_пир, V_кер - известные процентные содержания различных компонентов в образцах, и (ГГКп, ДТр, aGK, Wnk) измеренные значения параметров в соответствующих интервалах, а также учитывая априорные интервалы изменения искомых коэффициентов, методом подбора находят такие значения коэффициентов для каждого уравнения, при которых отклонения в рассчитанных параметрах являются минимальными в сравнении с измеренными величинами этих параметров.

[0056] При этом также важно отметить, что решение системы уравнений необходимо для последующего восстановления МКМ по данным ГИС. Для наиболее корректного и точного восстановления МКМ недостающие методы ГИС восстанавливают, например, путем синтезирования. Это позволяет не проводить исследования, результатов которых не хватает для точного определения содержания органического углерода и общей пористости, сохраняя высокую точность их определения и не затрачивая ресурсы и время на исследования.

[0057] В частности, для восстановления кривой скорости продольных волн (DTp) в породе могут использоваться следующие методики. Во-первых, одной из широко распространенных методик по восстановлению кривой акустического каротажа является уравнение Фауста, описывающее связь между скоростью продольной волны и сопротивление: V = а(D * RT)^b, где V- скорость продольной волны; RT - сопротивление по методу ГИС; D - глубина; a, b - коэффициенты, зависящие от литологии породы. Во-вторых, возможно также применение метода, заключающегося в построение связей между скоростью продольных волн и двойным разностным параметров по гамма-каротажу для групп горизонтов, объединенных стратиграфическими и литологическими комплексами.

[0058] Однако наиболее предпочтительным методом восстановления кривой DTp является реализация зависимости DTp(Wnk) (т.е. зависимость скорости продольных волн от нейтронной пористости), построенная на данных опорных скважин. При расчете нейтронной пористости вводят ряд поправок (за гамма-фон, диаметр скважины, минерализацию). Расчет при этом осуществляют по палетке, соответствующей аппаратуре записи радиоактивного каротажа (далее - РК). При восстановлении кривой DTp через данную зависимость коэффициент связи (корреляции) получается выше.

[0059] Восстановление кривой плотностного гамма-гамма-каротажа (ГГКп) может осуществляться с использованием уравнения Гарднера:, где V_p - скорость продольной волны; R_hob - плотность в г/см³; a, b - коэффициенты, зависящие от литологии. Данное уравнение применяется для восстановления интервалов каверн и в некоторых ситуациях для восстановления кривой DTp, разделенной на плотность, в карбонатных породах по всему обрабатываемому интервалу, кроме газонасыщенных коллекторов.

[0060] Однако, возможно также использовать усовершенствованную версию данной методики с использованием построения зависимостей типа Rhob=ƒ(V) с учетом литологии и глубины. В данном случае коэффициент a заменен на переменную, зависящую от литологии и глубины. Коэффициент а выражается по данным методов ГГКп и акустического каротажа (далее - АК) в эталонной скважине для каждой литологической разности с учетом глубины:где К - индекс литологической разности; Н - глубина (м). Результатом является кривая - А, а для каждой литологии используется свое уравнение. Экспериментальным путем строится зависимость между кривой нейтронного каротажа (НКТ) и расчетной кривой А с учетом глубины: А_расч=ƒ(НКТ, Н). Тем самым из уравнения Гарднера получается уравнение, адаптированное к конкретному геологическому разрезу. Однако для расчета по усовершенствованному уравнению Гарднера необходимо знать литологию породы.

[0061] Также для восстановления кривой ГГКп может использоваться соотношение Линдцефа для осадочных пород:где V_p - скорость продольной волны в фут/с; а R_hob - плотность в г/см³. Его предпочтительно применять для расчета синтетических кривых при отсутствии на месторождении замеров плотности вне зависимости от типа разреза, кроме газонасыщенных коллекторов.

[0062] Также ГГКп может восстанавливаться на основании кривой нейтронной пористости. В этом случае, на данных лабораторных исследований керна строится петрофизическая зависимость между плотностью и пористостью горных пород. В необходимых интервалах изучаемых скважинах по данным ГИС рассчитывается кривая пористости. Используя зависимость, полученную на керне, и расчетную кривую пористости, рассчитывается кривая плотности.

[0063] Однако наиболее предпочтительным методом для восстановления кривой ГГКп является ее восстановление с применением данных акустического каротажа (АК). Для этого строится уравнение связи между показаниями методов ГГКп и АК в эталонной скважине. После этого полученная зависимость распространяется на соседние скважины для восстановления ГГКп.

[0064] Наряду с вышеперечисленными подходами к восстановлению кривых ГИС могут также применяться методики, подразумевающие использование нейронных сетей. Однако важно при этом отметить, что при таком способе синтезирования кривой бокового каротажа (BK) предпочтительно воссоздавать не ее напрямую, а IgBK, т.к. при прямом синтезировании кривой ВК с использованием нейронных сетей возникают отрицательные значения, которые невозможно использовать для дальнейшей работы.

[0065] Восстановление методов необходимо в случае, когда количество неизвестных в системе уравнений меньше количества входных данных, т.е. когда система становится нерешаемой. Восстановленные методы ГИС - это воссозданные (синтезированные или рассчитанные, а не измеренные напрямую) методы ГИС.

[0066] После расчета МКМ на основании восстановленных методов ГИС определяют точные значения содержания органического углерода и общей пористости породы. По ранее определенному граничному значению содержания органического углерода выделяют в отложениях интервалы, являющиеся нефтематеринскими, а среди них, в свою очередь, выделяют потенциально продуктивные интервалы по ранее рассчитанному граничному значению общей пористости. Таким образом, становится возможным с наибольшей точностью и достоверностью выделять в отложениях ППИ, не затрачивая при этом большое количество времени и ресурсов на проведение исследований.

[0067] При этом на этапе определения содержания органического углерода и общей пористости могут определять литологию пород. Это может быть необходимо для некоторых используемых методов восстановления кривых ГИС, а также для еще большего увеличения точности определения ППИ. Также с помощью системы петрофизических уравнений могут рассчитывать объемное содержание кварца и объемное содержание карбонатов в породе. Это может быть необходимо для выделения конкретных литотипов в породе. Определение литотипов перед проведением гидроразрыва пласта (гидроразрывом горных пород) является важным этапом в подготовке и планировании процесса гидроразрыва скважин. Литотипы представляют собой различные типы горных пород и их свойства, которые могут значительно влиять на успешность и эффективность гидроразрыва.

[0068] Литотипы, в свою очередь, могут выделять, используя полученную в скважине после решения системы петрофизических уравнений минерально-компонентную модель. Применяя традиционный подход определения литотипов по содержанию основных породообразующих минералов, а также суммарного содержания глинистых минералов. Так, на Фиг. 1 представлена таблица выделения литотипов пород по содержанию породообразующих минералов в доманиковых отложениях.

[0069] Также могут применять и иной способ выделения литотипов. Второй способ применяется в скважинах, где расчет минерально-компонентной модели не возможен. Сначала могут выделять пропластки из разреза скважины по дифференциации кривых геофизических исследований. Затем могут получать параметры с кривых геофизических исследований в выделенных пропластках. После чего могут рассчитывать средние значения всех полученных параметров. Далее могут присваивать пропластку тот литотип, среднее значение критериев которого ближе всего к рассчитанным средним значениям в опорных скважинах с данными керна.

[0070] На Фиг. 2 представлен пример графика зависимости генерационного потенциала от содержания в породе органического углерода с выделенными литотипами для нескольких горизонтов отложений, где S₁ - количество свободных углеводородов в поровом пространстве породы, а S₂ - остаточный генерационный потенциал осадочной породы, то есть та ее часть, которая еще не успела превратиться в нефть и газ в ходе ее естественной эволюции. Как видно на графике, в точке с генерационным потенциалом равным 2 мгУВ/г породы содержание органического вещества (С_орг) равно 0,8%. В связи с этим для данных отложений нефтематеринскими будут приниматься интервалы, в которых С_орг ≥ 0,8%. Важно отметить, что данный пример приведен для доманиковых отложений Волго-Уральской нефтегазоносной провинции на территории Муханово-Ероховского прогиба, однако по ранее описанному способу аналогичные зависимости можно построить и для отложений данного типа других регионов, а также для иных типов отложений. Аналогичным образом можно определить данное значение и для иных типов отложений и пород.

[0071] Среди выделенных литотипов также строится зависимость общей пористости по ЯМР от пористости по насыщению гелием, показанная на Фиг. 3. Она также в данном случае построена для отложений Волго-Уральской нефтегазоносной провинции на территории Муханово-Ероховского прогиба. Как видно, при принятии равной 0 пористости по гелию (Кп_откр), Кп_ЯМР будет равняться 2,3%. Таким образом, для определения потенциально продуктивных интервалов в данном случае будет приниматься граничное значение Кп_{общ.гран} = 2,3%. Открытая пористость равная нулю означает, что в породе отсутствуют углеводороды в открытых порах, т.е. доступные для извлечения при разработке залежи, поэтому именно через это значение могут находить граничное значение общей пористостью.

[0072] Использование настоящего способа позволяет значительно увеличить точность и достоверность выделения потенциально продуктивных интервалов, в том числе в доманиковых отложениях, не затрачивая при этом дополнительное время и ресурсы на проведение недостающих исследований. Выделенные потенциально продуктивные интервалы подлежат последующей разработке с использованием нефтедобывающего оборудования. При этом применение данного способа перед процессом нефтедобычи позволяет значительно увеличить объемы добываемой нефти из месторождения, т.к. исключает возможность упущения потенциально продуктивных интервалов.

[0073] Вышеописанный способ выделения потенциально продуктивных интервалов в нефтематеринских отложениях может осуществляться с использованием системы выделения потенциально продуктивных интервалов в нефтематеринских отложениях, согласно настоящему изобретению. Система включает по крайней мере одно устройство для отбора керна, по крайней мере одно измерительное устройство для исследования керна, по крайней мере одно измерительное устройство для проведения геофизических исследований в скважинах и по крайней мере один процессор. При этом процессор выполнен с возможностью: (1) получения данных исследования керна и данных геофизических исследований в скважинах; (2) построения комплекса петрофизических зависимостей для расчета пиролитических параметров после экстракции; (3) построения минерально-компонентной модели пород; (4) определения критериев выделения нефтематеринских отложений и потенциально продуктивных интервалов нефтематеринских отложений в виде граничных значений; (5) определения системы петрофизических уравнений и подбора коэффициентов для петрофизических уравнений; (6) восстановления минерально-компонентной модели в скважине; (7) определения содержания органического углерода и общей пористости; (8) выделения по граничному значению содержания органического углерода нефтематеринских интервалов отложений; и (9) выделения по граничному значению общей пористости потенциально продуктивных интервалов в нефтематеринских отложениях.

[0074] Процессор может быть выполнен с возможностью выбора системы петрофизических уравнений на основании наличия методов в комплексе геофизических исследований в скважинах.

[0075] Также процессор дополнительно может быть выполнен с возможностью определения литологии пород.

[0076] Также процессор дополнительно может быть выполнен с возможностью расчета объемного содержания кварца и объемного содержание карбонатов с помощью системы петрофизических уравнений. При этом процессор может также быть выполнен с возможностью выделения литотипов в разрезе скважины по рассчитанным значениям объемного содержания кварца и объемного содержания карбона. Причем процессор может также быть выполнен с возможностью выделения нефтематеринских интервалов и потенциально продуктивных интервалов отдельно для каждого литотипа.

[0077] Процессор может быть выполнен с возможностью определения объемного содержания компонент породы перед определением коэффициентов петрофизических уравнений. Причем процессор может быть выполнен с возможностью вычисления объемного содержания компонент породы с использованием системы уравнений, состоящей из уравнения материального баланса породы, а также с использованием по крайней мере трех из следующих предварительно измеренных параметров: данные плотностного гамма-гамма-каротажа; скорость продольных волн в породе; скорость поперечных волн в породе; данные бокового каротажа; данные гамма-каротажа; данные о нейтронной пористости.

[0078] Помимо этого, процессор может быть выполнен с возможностью восстановления данных о скорости продольных волн в породе с использованием зависимости скорости продольных волн от нейтронной пористости.

[0079] Также процессор может быть выполнен с возможностью восстановления данных плотностного гамма-гамма-каротажа с использованием данных акустического каротажа.

[0080] Процессор может быть выполнен с возможностью выделения литотипов по следующему алгоритму. Сначала могут выделять пропластки из разреза скважины по дифференциации кривых геофизических исследований. Затем могут получать параметры с кривых геофизических исследований в выделенных пропластках. После чего могут рассчитывать средние значения всех полученных параметров. Далее могут присваивать пропластку тот литотип, среднее значение критериев которого ближе всего к рассчитанным средним значениям.

[0081] В частном варианте реализации настоящего изобретения выделение ППИ в НМП может осуществляться следующим образом. Сначала осуществляют сбор имеющейся керновой информации и информации ГИС. Затем формируют базу данных лабораторных исследований керна, включающей ФЕС, минералогический состав пород, результаты геохимических исследований, информацию о глубинах до и после увязки керна по глубинам таким образом, чтобы каждая точка отбора керна рассматриваемых скважин была представлена полным набором необходимых данных, указанных в абзаце [0045] Описания. Далее на основании сформированной базы данных строят комплекс петрофизических зависимостей для расчета пиролитических параметров после экстракции для образцов, на которых данные исследования не выполнялись: (а) зависимость содержания органического углерода после экстрации от его содержания до экстракции; (б) зависимость температуры максимального выхода углеводородов после экстрации от ее значения до экстракции; (в) зависимость остаточного генерационного потенциала породы (S₂) после экстракции от его значения до экстракции. Из построенных зависимостей устанавливают зависимости для расчета пористости и плотности породы до экстракции от их значений после экстракции. После этого выполняют расчет массового содержания в породе керогена следующим образом: (1) определяют отражательную способность витринита (Ro) определяется по зависимости от температуры; (2) рассчитывают долю углерода в керогене (а) по зависимости от отражательной способности витринита (а=11,037Ln(Ro) + 82,013); (3) выполняют расчет содержания керогена (С_кер) от содержания органического углерода (С_орг.пэ) после экстракции по формуле100%. Далее содержание легких углеводородов рассчитывается по содержанию легких битумоидов в породе, выраженному в мгУВ/г породы. Содержание легких УВ в массовых процентах определяется по формуле: С_ув=С_{бит_л}×0,1, где С_ув - массовое содержание легких углеводородов %; С_{бит_л} - значение пиролитического параметра в мгУВ/г породы; 0,1 - коэффициент для перевода из весовых промилле в весовые проценты. После этого утраченные при отборе керна легкие углеводороды рассчитываются по формуле С_уву=(Кп_дэ×ρ_н)/ρоб, где С_уву - массовое содержание утраченных углеводородов, %; Кп._дэ - пористость до экстракции, %; ρ_н - плотность нефти, г/см³; ρ_об - объемная плотность образца, г/см³. В качестве плотности образца ρ_об принимается кажущаяся плотность скелета породы, которая вычисляется при определениях пористости газоволюметрическим методом на неэкстрагированных образцах. Затем содержащиеся в породе тяжелые углеводороды определяются как разность между значениями пиролитического параметра S₂, определенного до и после экстракции. Содержание тяжелых углеводородов в массовых процентах определяется по формуле С_увт=ΔS₂×0,1, где С_увт - массовое содержание тяжелых углеводородов; ΔS₂=S_2дэ-S_2пэ, мгУВ/г породы; 0,1 - коэффициент для перевода из массовых промилле в массовые проценты. После этого минеральные компоненты породы, определенные по данным рентгено-фазового анализа (РФА), исходя из общности физических свойств и состава, объединяются в единые компоненты МКМ, их объемные содержания суммируются: (а) кварц и полевые шпаты; (б) карбонатные минералы; (в) фосфатные и сульфатные минералы; и (г) глинистые минералы. Массовое содержание в породе минералов, определенное по данным РФА, корректируется на наличие в породе керогена и его производных, а также на содержание воды. Поскольку содержание всех компонентов в выборке выражено в массовых процентах, корректировка содержания минеральных компонент по РФА выполнялась по следующей формуле:

где - соответственно исходное и скорректированное содержание минерала по данным РФА, % масс;- суммарное содержание всех остальных компонентов породы (включая сохраненные нефть и воду), содержание которых определялось иными методами, % масс; и i - индекс минерала из перечня определенных по данным РФА.

После корректировки проводится проверка условия согласованности модели в массовых процентах, так чтобы сумма компонент была равна для каждого образца 100%. 13. Затем выполняется переход от массового содержания всех компонент к их объемному содержанию. Корректировка полученного результата, т.е. приведение суммы минеральных и неминеральных компонентов каждого образца породы к 100%, выполняется с использованием мультипликативных коэффициентов. Итогом расчета минерально-компонентной модели является объемное содержание минеральных компонент породы, определенных в лаборатории, а также следующих неминеральных компонент: (а) объемное содержание утерянных углеводородов (Кп_дэ); (б) объемное содержание легких УВ в породе (S₁); (в) объемное содержание тяжелых углеводородов в породе (S_2дэ-S_2пэ); (г) объемное содержание связанной воды в породе; и (д) объемное содержание керогена в породе. После этого на основании МКМ и петрофизических зависимостей определяют критерии выделения нефтематеринских отложений и потенциально продуктивных интервалов нефтематеринских отложений в виде граничных значений. Граничное значение содержание органических углеродов определяется путем построения зависимости генерационного потенциала от содержания органического углерода и выбора граничного значения содержания органического углерода, при котором значение генерационного потенциала равно 2 мгУВ/г, как это показано на Фиг. 2. При этом значении порода может считаться нефтематеринской. Граничное значение общей пористости определяют путем построения зависимости общей пористости породы, определенной методом ядерно-магнитного резонанса (ЯМР), от открытой пористости, определенной по гелию на породе после экстракции. При этом в качестве граничного значения общей пористости выбирается ее значение, соответствующее. открытой пористости равной 0. Открытая пористость, равная нулю означает, что в породе отсутствуют углеводороды в открытых порах, т.е. доступные для извлечения при разработке залежи, поэтому именно через это значение могут находить граничное значение общей пористости. Затем необходимо определить зависимости этих значений в породе для выделения НМП и ППИ в конкретной толще отложений в конкретном месте разработки. Для этого необходимо подобрать систему петрофизических уравнений для наилучшего восстановления МКМ, полученной по керну. Выбираются системы уравнений по наличию методов в комплексе ГИС. После этого с использованием МКМ подбирают коэффициенты для расчета системы уравнений (методом подбора определяют такие значения коэффициентов, при которых отклонения в рассчитанных параметрах были минимальны в сравнении с измеренными величинами этих параметров). Затем определяют литологию и пористость породы. Итогом расчета системы является объемное содержание минеральных компонент породы, а также следующих неминеральных компонент: (а) объемное содержание подвижных углеводородов (Кп); (б) объемное содержание керогена в породе; (в) объемное содержание карбоната в породе; (г) объемное содержание силицита в породе; (д) объемное содержание пирита в породе; (е) объемное содержание битума в породе; и (ж) объемное содержание глины в породе. Далее выполняется переход от объемного содержания всех компонент к их массовому содержанию. После этого по объемному содержанию компонент выделяются литотипы и литология (см. Фиг. 1). Затем рассчитывается концентрация органического вещества (С_орг). Для этого объемное содержание керогена в породе V_кер пересчитывается в массовое содержание С_кер. Далее рассчитывается доля органического углерода С_орг по формуле: С_орг=0,85* С_кер, где 0,85 - доля углерода в керогене. Затем общую пористость определяют, суммируя объемное содержание неминеральных компонент породы. По ранее установленным критериям (граничным значениям содержания органического углерода и общей пористости) выделяют в разрезе конкретных отложений в конкретном исследуемом месте интервалы нефтематеринских пород (НМП) по граничному значению содержания органического углерода, а в них по граничному значению пористости выделяют потенциально продуктивные интервалы (ППИ).

[0082] В настоящих материалах заявки представлено предпочтительное раскрытие осуществления заявленного технического решения, которое не должно использоваться как ограничивающее иные, частные воплощения его реализации, которые не выходят за рамки испрашиваемого объема правовой охраны и являются очевидными для специалистов в соответствующей области техники.

Изобретение относится к нефтяной промышленности и применяется для выявления потенциально продуктивных интервалов нефтематеринских отложений для последующей их разработки. Согласно способу выделения потенциально продуктивных интервалов в нефтематеринских отложениях сначала собирают данные исследования керна и данные геофизических исследований в скважинах. Затем на основе полученных данных строят комплекс петрофизических зависимостей для расчета пиролитических параметров после экстракции. После этого строят минерально-компонентную модель пород. Далее на основании указанной модели определяют критерии выделения нефтематеринских отложений и потенциально продуктивных интервалов нефтематеринских отложений в виде граничных значений. После чего определяют систему петрофизических уравнений и коэффициенты для петрофизических уравнений. После этого восстанавливают минерально-компонентную модель в скважине, определяют содержание органического углерода и общую пористость. В результате по граничному значению содержания органического углерода выделяют нефтематеринские интервалы отложений, а по граничному значению общей пористости выделяют потенциально продуктивные интервалы в нефтематеринских отложениях. Технический результат - повышение точности и достоверности выделения потенциально продуктивных интервалов, в том числе в доманиковых отложениях. 2 н. и 22 з.п. ф-лы, 3 ил.

1. Способ выделения потенциально продуктивных интервалов в нефтематеринских отложениях, по которому:

• собирают данные исследования керна и данные геофизических исследований в скважинах;

• на основе полученных данных строят комплекс петрофизических зависимостей для расчета пиролитических параметров после экстракции;

• строят минерально-компонентную модель пород;

• на основании данных пиролиза строят зависимость генерационного потенциала породы от содержания в породе органического углерода;

• на основании указанной модели определяют критерии выделения нефтематеринских отложений и потенциально продуктивных интервалов нефтематеринских отложений в виде граничных значений;

• определяют систему петрофизических уравнений и коэффициенты для петрофизических уравнений;

• восстанавливают минерально-компонентную модель в скважине;

• определяют содержание органического углерода и общую пористость;

• по граничному значению содержания органического углерода выделяют нефтематеринские интервалы отложений;

• по граничному значению общей пористости выделяют потенциально продуктивные интервалы в нефтематеринских отложениях;

• разрабатывают выделенные потенциально продуктивные интервалы с помощью нефтедобывающего оборудования.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что выбирают систему петрофизических уравнений, основываясь на наличии методов в комплексе геофизических исследований в скважинах.

3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что в качестве граничного значения содержания органического углерода принимают значение более 0,8%.

4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что в качестве граничного значения общей пористости принимают значение 2,3%.

5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что на этапе определения содержания органического углерода и общей пористости определяют литологию пород.

6. Способ по п. 1, отличающийся тем, что рассчитывают объемное содержание кварца и объемное содержание карбонатов с помощью системы петрофизических уравнений.

7. Способ по п. 6, отличающийся тем, что выделяют литотипы в разрезе скважины по рассчитанным значениям объемного содержания кварца и объемного содержания карбонатов.

8. Способ по п. 7, отличающийся тем, что выделяют нефтематеринские интервалы и потенциально продуктивные интервалы отдельно для каждого литотипа.

9. Способ по п. 1, отличающийся тем, что перед определением коэффициентов петрофизических уравнений определяют объемное содержание компонент породы.

10. Способ по п. 1, отличающийся тем, что объемное содержание компонент породы вычисляют с использованием системы уравнений, состоящей из уравнения материального баланса породы, а также уравнений с использованием по крайней мере трех из следующих предварительно измеренных параметров:

• данные плотностного гамма-гамма-каротажа;

• скорость продольных волн в породе;

• скорость поперечных волн в породе;

• данные бокового каротажа;

• данные гамма-каротажа;

• данные о нейтронной пористости.

11. Способ по п. 10, отличающийся тем, что данные о скорости продольных волн в породе восстанавливают с использованием зависимости скорости продольных волн от нейтронной пористости.

12. Способ по п. 10, отличающийся тем, что данные плотностного гамма-гамма-каротажа восстанавливают с использованием данных акустического каротажа.

13. Способ по п. 7, отличающийся тем, что выделяют литотипы следующим образом:

• выделяют пропластки из разреза скважины по дифференциации кривых геофизических исследований;

• получают параметры с кривых геофизических исследований в выделенных пропластках;

• рассчитывают средние значения всех полученных параметров;

• присваивают пропластку тот литотип, среднее значение критериев которого ближе всего к рассчитанным средним значениям в опорных скважинах с данными керна.

14. Система выделения потенциально продуктивных интервалов в нефтематеринских отложениях, включающая:

• по крайней мере одно устройство для отбора керна;

• по крайней мере одно измерительное устройство для исследования керна;

• по крайней мере одно измерительное устройство для проведения геофизических исследований в скважинах;

• и по крайней мере один процессор, выполненный с возможностью:

- получения данных исследования керна и данных геофизических исследований в скважинах;

- построения комплекса петрофизических зависимостей для расчета пиролитических параметров после экстракции;

- построения минерально-компонентной модели пород;

- построения на основании данных пиролиза зависимости генерационного потенциала породы от содержания в породе органического углерода;

- определения критериев выделения нефтематеринских отложений и потенциально продуктивных интервалов нефтематеринских отложений в виде граничных значений;

- определения системы петрофизических уравнений и подбора коэффициентов для петрофизических уравнений;

- восстановления минерально-компонентной модели в скважине;

- определения содержания органического углерода и общей пористости;

- выделения по граничному значению содержания органического углерода нефтематеринских интервалов отложений;

- выделения по граничному значению общей пористости потенциально продуктивных интервалов в нефтематеринских отложениях;

• нефтедобывающее оборудование для разработки выделенных потенциально продуктивных интервалов.

15. Система по п. 14, отличающаяся тем, что процессор выполнен с возможностью выбора системы петрофизических уравнений на основании наличия методов в комплексе геофизических исследований в скважинах.

16. Система по п. 14, отличающаяся тем, что процессор дополнительно выполнен с возможностью определения литологии пород.

17. Система по п. 14, отличающаяся тем, что процессор дополнительно выполнен с возможностью расчета объемного содержания кварца и объемного содержание карбонатов с помощью системы петрофизических уравнений.

18. Система по п. 17, отличающаяся тем, что процессор выполнен с возможностью выделения литотипов в разрезе скважины по рассчитанным значениям объемного содержания кварца и объемного содержания карбонатов.

19. Система по п. 18, отличающаяся тем, что процессор выполнен с возможностью выделения нефтематеринских интервалов и потенциально продуктивных интервалов отдельно для каждого литотипа.

20. Система по п. 14, отличающаяся тем, что процессор выполнен с возможностью определения объемного содержания компонент породы перед определением коэффициентов петрофизических уравнений.

21. Система по п. 14, отличающаяся тем, что процессор выполнен с возможностью вычисления объемного содержания компонент породы с использованием системы уравнений, состоящей из уравнения материального баланса породы, а также с использованием по крайней мере трех из следующих предварительно измеренных параметров:

• данные плотностного гамма-гамма-каротажа;

• скорость продольных волн в породе;

• скорость поперечных волн в породе;

• данные бокового каротажа;

• данные гамма-каротажа;

• данные о нейтронной пористости.

22. Система по п. 21, отличающаяся тем, что процессор выполнен с возможностью восстановления данных о скорости продольных волн в породе с использованием зависимости скорости продольных волн от нейтронной пористости.

23. Система по п. 21, отличающаяся тем, что процессор выполнен с возможностью восстановления данных плотностного гамма-гамма-каротажа с использованием данных акустического каротажа.

24. Система по п. 18, отличающаяся тем, что процессор выполнен с возможностью выделения литотипов по следующему алгоритму:

• выделение пропластков из разреза скважины по дифференциации кривых геофизических исследований;

• получение параметров с кривых геофизических исследований в выделенных пропластках;

• расчет средних значений всех полученных параметров;

• присвоение пропластку того литотипа, среднее значение критериев которого ближе всего к рассчитанным средним значениям в опорных скважинах с данными керна.