ОЦЕНКА НАСЫЩЕННОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ mCSEM ДАННЫХ И СТОХАСТИЧЕСКОГО ПЕТРОФИЗИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Область техники

Настоящее изобретение в целом относится к области разведочной геофизики и характеризации потенциальных коллекторов углеводородов. Более конкретно, настоящее изобретение относится к способам обработки для оценки насыщенности водой и углеводородами в подводных геологических формациях с использованием электромагнитных данных морских управляемых источников (mCSEM) и стохастического петрофизического моделирования.

Уровень техники

Получение и инверсия электромагнитных данных в последние годы становятся ценным инструментом в оценке потенциальных специфических геофизических формаций. Электромагнитные данные управляемых источников (CSEM) часто комбинируются с другими данными измерений, такими как сейсмические данные, данные гравитационной градиентометрии, магнитотеллурические (связанные с магнитным полем земли) (МТ) данные или, возможно, каротажные данные близлежащих скважин, упомянутыми лишь в качестве некоторых из них. В большинстве mCSEM геодезических приложений, mCSEM система содержит электромагнитный передатчик или антенну, которая является либо буксируемой за судном, либо стационарной в водоеме или на морском дне, а также множество электромагнитных приемников, которые либо размещены в известных местоположениях на морском дне, либо буксируются за судном, либо являются стационарными в водоеме. Приемники могут обнаруживать изменения в электрическом сопротивлении как функцию изменений в сигнале источника, смещения между источником и приемником и свойств геологических пластов, в том числе присущих им свойств электропроводности. Например, углеводородный пласт будет демонстрировать более высокое электрическое сопротивление, примерно 20-300 Ом·м, чем морская вода, примерно 0,3 Ом·м, или покрывающий слой осадка или породы, примерно 0,3-4 Ом·м. Сокращения CSEM или mCSEM, как правило, используются взаимозаменяемым образом специалистами в данной области техники и не предназначены, чтобы быть разграничительными в каком-либо техническом смысле, если явно не указано. Термины «удельное сопротивление» или «сопротивление» также используются взаимозаменяемым образом специалистами в данной области техники и не предназначены, чтобы быть разграничительными в каком-либо техническом смысле, если явно не указано. Различные типы методов измерения, в силу присущих им схем, часто получают данные в различных временных и пространственных шкалах. По мере того как эти наборы данных увеличивались в размерах и сложности, проблемы в обработке таких больших наборов данных также увеличивались. Методы обработки инверсии были разработаны согласованно с инструментальными средствами, при этом цель инверсии заключается в оптимизации параметров модели, чтобы найти наиболее точное соответствие между вычисленным значением и измеренными данными, причем измеренные данные могут быть использованы для ограничения моделей.

Известные способы моделирования основаны на применении сопротивления непосредственно из mCSEM результатов инверсии и вставки их в соответствующее отношение насыщение-удельного сопротивления, такое как уравнение Арчи (Archie) или аналогичное ему. Инверсию данных можно описать как обеспечение оценки геофизических свойств путем обновления начальной модели на основе наличия измеренных данных и других априорных знаний из данной области. Вкратце, уравнение Арчи является эмпирическим количественным отношением между пористостью, электропроводностью и насыщением солями скальных пород. Это уравнение является основой для современной интерпретации каротажа скважины, так как оно связывает измерения электропроводности скважины с насыщенностью углеводородами. Есть различные формы уравнения Арчи, такие как следующая обобщенная форма:

S_w=[(а/Ф^m)*(R_w/R_t)]^(1/n)

где S_W : насыщенность водой

Φ: пористость

R_W : удельное сопротивление пластовой воды

R_t : наблюдаемое объемное удельное сопротивление

а: константа (обычно около 1)

m: коэффициент цементации (обычно около 2)

n: показатель насыщенности (обычно около 2)

Предполагая, что пористость и удельное сопротивление воды и объемное удельное сопротивление (и экспоненты в уравнении Арчи) известны, оценка насыщенности углеводородами (S_HС) может быть получена из простого алгебраического выражения: S_HС=1-S_W. Этот рабочий процесс предполагает в принципе, что удельное сопротивление, пористость и насыщенность постоянны в пределах CSEM дискретизации.

Опубликованные документы, описывающие существующую технологию, приведены в конце настоящего раздела.

В настоящее время существует несколько проблем, связанных с текущим состоянием методов оценки mCSEM данных:

1) Сопротивления из mCSEM инверсий могут быть неточными из-за таких причин, как слабость алгоритмов оптимизации из-за вычислительных ограничений, использование более низко-размерных (не надлежащих 3D) инверсий, и низкая частота mCSEM сигнала может привести к наблюдениям, которые включают в себя свертку сигнала выше и ниже углеводородного коллектора.

2) Кроме того, все параметры в формуле насыщенности водой (например, уравнении Арчи) и mCSEM удельные сопротивления связаны с неопределенностями. Истинное удельное сопротивление очень трудно определить. Это указывает на то, что процедура должна быть стохастической для включения в окончательную оценку.

3) Кроме того, mCSEM сопротивления являются измерениями грубой шкалы. Вариации внутри колонны коллектора будут влиять на измерение, и предположение о постоянной пористости и насыщенности в коллекторе очень часто является не действительным.

Сущность изобретения

Поэтому основной задачей настоящего изобретения является создание усовершенствованного и нового способа оценки насыщенности в подводных геологических формациях с использованием электромагнитных данных морских управляемых источников (mCSEM) и стохастического петрофизического моделирования.

Указанные выше недостатки и неопределенности, связанные с известным уровнем техники, преодолеваются посредством следующих новых усовершенствований.

1) Определение поперечного сопротивления (TR), связанного с аномалией, а не сопротивлениями, на основании mCSEM данных, полученных на большой площади боковой поверхности, потенциально охватывающей несколько возможных перспектив. Поскольку данные, полученные посредством mCSEM, более чувствительны к TR, чем точная глубина и значение сопротивления, оценка насыщенности, таким образом, более надежна, чем в известных способах.

2) Стохастическое петрофизическое моделирование в сочетании с mCSEM приводит к количественным предскважинным оценкам, что также включает в себя вариабельность пористости и насыщенности в коллекторе. Неопределенности, связанные с параметрами, включены в анализ. Неопределенности, включенные во вход модели, распространяются естественным путем через стохастическую петрофизическую модель для учета факторов неопределенности в окончательной оценке насыщенности. Некоторые входные параметры аналогичны тем, которые используются в оценке поисковых рисков. Это также принимает во внимание предполагаемую пространственную изменчивость пористости и насыщенности внутри коллектора в оценке насыщенности.

3) Существенная часть этого метода такова, что не требуются скважины. Данный способ дает возможность получения предскважинных оценок насыщенности, когда доступны mCSEM данные, таким образом предскважинная оценка может быть получена с использованием только результатов mCSEM инверсии.

Эти установленные преимущества нацелены на решение недостатков в известном уровне техники. Усовершенствованный способ раскрыт в соответствии с приложенным независимым пунктом формулы изобретения. Предпочтительные варианты осуществления являются предметом зависимых пунктов формулы изобретения.

Первый аспект настоящего изобретения относится к способу для оценки насыщенности флюидом в коллекторе, содержащему следующие этапы:

а) получение mCSEM данных разведки из подповерхностной области, представляющей интерес,

b) выполнение инверсии упомянутых полученных mCSEM данных,

c) вычитание тренда фонового удельного сопротивления из упомянутых mCSEM данных инверсии из тренда удельного сопротивления упомянутых mCSEM данных инверсии внутри коллектора углеводородов,

d) оценку местоположения аномалии в mCSEM данных инверсии,

е) оценку величины поперечного сопротивления, связанного с аномалией, из mCSEM данных инверсии,

f) оценку начальной средней насыщенности коллектора, соответствующей поперечному сопротивлению, с использованием стохастической петрофизической модели и моделирования методом Монте-Карло, связывающего параметры коллектора с поперечным сопротивлением, и

g) интегрирование полученного распределения насыщенности как функции поперечных сопротивлений по предполагаемому распределению поперечных сопротивлений, чтобы получить окончательную оценку вероятности насыщенности флюидом.

Второй аспект настоящего изобретения относится к способу по первому аспекту, в котором параметры коллектора модели для оценки отношения средней насыщенности коллектора к поперечному сопротивлению, как наблюдалось посредством mCSEM инверсии, содержат следующее:

- толщина коллектора,

- средняя пористость и изменение в коллекторе,

- средняя насыщенность и изменение в коллекторе,

- ковариация между пористостью и насыщенностью,

- удельное сопротивление в воде пласта, т.е. соленость, и

- показатели степени в уравнении Арчи, относящиеся к удельному сопротивлению и насыщенности.

Третий аспект настоящего изобретения относится к способу согласно второму аспекту, причем отношение удельное сопротивление - насыщенность первоначально оценивается из Indonesia-уравнения или Simandoux-уравнения или Waxman-Smit-уравнения или двойного водного уравнения.

Четвертый аспект настоящего изобретения относится к способу по второму или третьему аспекту, дополнительно содержащему:

а) назначение среднего значения и диапазона изменения или распределения всем из упомянутых параметров, в зависимости от доступной информации,

b) выполнение моделирования методом Монте-Карло для дискретизации полного пространства, определенного неопределенностями параметров,

c) построение графика средней водонасыщенности S_w в зависимости от поперечного сопротивления из упомянутой дискретизации и уравнения водонасыщенности,

d) объединение упомянутого графика с поперечным сопротивлением из упомянутых mCSEM инверсий и

е) оценивание насыщенности углеводородами, S_HС, причем S_HС=1-S_W.

Пятый аспект настоящего изобретения относится к способу четвертого аспекта, в котором оценка конечного распределения вероятностей насыщенности содержит следующие этапы:

а) интегрирование в диапазоне оцененных поперечных сопротивлений, включая неопределенности, из mCSEM результатов и

b) взвешивание в 2D подынтегральной функции в соответствии с предполагаемой вероятностью для оцененных поперечных сопротивлений.

Краткое описание чертежей

Далее изобретение будет описано более подробно со ссылкой на прилагаемые чертежи. Следует понимать, что чертежи предназначены исключительно для целей иллюстрации и не предназначены для определения пределов изобретения, для которых следует ссылаться на прилагаемую формулу изобретения. Кроме того, следует понимать, что эти чертежи не обязательно выполнены в масштабе и что, если не указано иное, они предназначены только для схематичного представления процедур, описанных здесь.

Фиг. 1 показывает пример 2.5D mCSEM результата инверсии.

Фиг. 2 показывает пример каротажных диаграмм из mCSEM инверсий, воспроизведенных совместно с реальными каротажными диаграммами.

Фиг. 3 показывает типовой выход стохастической петрофизической модели.

Фиг. 4 показывает распределение вероятностей после интегрирования распределения согласно фиг. 3.

Детальное описание изобретения

Настоящее изобретение направлено на количественное определение средней водонасыщенности в коллекторе при данном поперечном сопротивлении, полученном из mCSEM данных. В общем, изобретение может быть описано следующим процессом, включающим в себя три основных этапа:

Этап 1

Этап 1 определяется подэтапами: инверсия измеренных mCSEM данных и определение TR-аномалии.

Измеренные mCSEM данные разведки получаются для подповерхностной области, представляющей интерес. Затем выполняются инверсии на измеренных mCSEM данных разведки для подповерхностной области. Определяется местоположение аномалии, предположительно связанной с коллектором, и отделяется от тренда сопротивления фона. Под местоположением подразумевается географическое местоположение на морском дне и вертикальная глубина под морским дном. Отличие от инверсии фона образует аномальное TR, связанное с коллектором, для использования в сочетании с петрофизической моделью (этап 2). Фиг. 1 показывает пример низко-размерного 2.5D mCSEM результата инверсии. Средний прямоугольник показывает аномалию, связанную с коллектором, черная линия показывает «скважину» через аномалию, и серая линия показывает «скважину» за пределами аномалии. Разница между «каротажем» для серой и черной линий в области вокруг глубины коллектора формирует TR, связанное с коллектором. Приблизительная протяженность графика 15000 м по горизонтали (ось х) и 3500 м по вертикали (ось y), в то время как меньший прямоугольник, маркирующий аномалию, имеет протяженность примерно 4500 м по горизонтали (ось х) и 875 м по вертикали (ось y). Фиг. 2 показывает пример каротажных диаграмм из mCSEM инверсий с горизонтальным удельным сопротивлением (слева) и вертикальным удельным сопротивлением (справа). Разница между двумя каротажными диаграммами по всему региону коллектора формирует основу для обнаружения и определения величины аномального поперечного сопротивления (TR) (произведение удельного сопротивления и толщины), связанного с коллектором, из mCSEM результатов инверсии. Ссылаясь на вертикальное удельное сопротивление, как показано на диаграмме справа, серая линия (G) находится в значительной степени вне коллектора от 2.5D неограниченной инверсии, черная пунктирная линия (1) с затенением является не ограниченной 2.5D инверсией через коллектор. Предполагается, что TR обусловлено литологическим/флюидным содержанием коллектора. Наконец, сплошная черная линия (2) с затенением является ограниченной 2.5D инверсией через коллектор с поправкой из-за включенного низко-размерного 2.5D допущения. Разность между серой линией (G) и одной из двух других (1 или 2) определяет поперечное сопротивление (TR) при интегрировании по соответствующим глубинам, здесь примерно 500 м. При использовании ограниченного 2.5D результата с 3D поправочным коэффициентом получается TR примерно равное 24000 Ом-м².

Этап 2

Этап 2 определяется подэтапами: оценка средней насыщенности, стохастическое петрофизическое моделирование и включение неопределенностей параметров.

Оценка соответствующей средней насыщенности коллектора, соответствующей полученному TR, требует использования стохастический петрофизической модели, связывающей параметры коллектора с TR. TR, в частности, зависит главным образом от следующих параметров коллектора:

- толщина коллектора,

- средняя пористость и изменение в коллекторе,

- средняя насыщенность и изменение в коллекторе,

- ковариация между пористостью и насыщенностью,

- удельное сопротивление в пластовой воде, т.е. соленость, и

- показатели степени в уравнении Арчи, относящиеся к удельному сопротивлению и насыщенности.

Ни один из этих параметров не известен точно в обстановке разведки, но такие параметры, как толщина пласта и пористость оцениваются в процессе поисковых рисков. Всем параметрам в основной структуре, как представлено выше, присваивается среднее значение и диапазон изменения или распределение, в зависимости от имеющейся информации.

Фиг. 3 показывает типичный выход стохастической петрофизической модели. Он показывает средневзвешенную водонасыщенность (<ϕ Sw>/<ϕ>[v/v]) по оси х в зависимости от логарифма TR (log₁₀(Σ Δz R_V [Ом-м²])) по оси y, где отдельные пиксели показывают, как много выборок из дискретизации методом Монте-Карло завершились в заданных положениях. Моделирование методом Монте-Карло выполняется, чтобы дискретизировать все пространство, определенное неопределенностями параметров. Фиг. 3 основана на дискретизации методом Монте-Карло и уравнении Арчи, хотя опционально другие уравнения, помимо уравнения Арчи, могут быть использованы вместо этого для отношения удельное сопротивление - насыщенность. Комбинируя результаты из фиг. 3 с TR из mCSEM инверсий, можно получить оценку насыщенности углеводородом как S_HС=1-S_W. Темный левый нижний угол показывает, что низкая водонасыщенность (высокая насыщенность углеводородом) и низкое TR несовместимы, и наоборот, для верхнего правого угла. Более яркий тренд в середине показывает ковариацию насыщенности и TR. Граф соответствует пересечению через диаграмму при TR=10000 Ом-м² и показывает неопределенность в насыщенности при этом TR. TR, показанное на фиг. 2, дало бы log₁₀(TR)=4,38. Включение неопределенностей в результат инверсии и 3D поправочного коэффициента из-за более низко-размерной 2.5D инверсии дает диапазон неопределенности TR. Это дает прямоугольник, а не линию при данном TR, который представляет наиболее вероятные насыщенности при данном аномальном TR.

В обстановке разведки параметры в петрофизическом отношении удельное сопротивление - насыщенность (например, уравнении Арчи) точно не известны, но распределение вероятностей может быть соотнесено с ними. Коэффициент цементации «m» может, например, быть нормально распределенным с ожиданием «2» и стандартным отклонением. Точно так же показатель степени «n» насыщенности также может быть нормально распределенным с ожиданием «2» и стандартным отклонением. Удельному сопротивлению воды может, например, быть назначено плоское распределение вероятностей от минимальной ожидаемой солености до максимальной ожидаемой солености и в сочетании с предполагаемым температурным профилем. Другие альтернативы уравнению Арчи также могут быть применены. Любое петрофизическое отношение, связывающее подходящий набор петрофизических параметров, подмножество из которых перечислено выше, с удельным сопротивлением, может быть использовано. Примерами являются Indonesia-уравнение, Simandoux-уравнение, Waxman-Smit и двойное водное уравнение. Например, упомянутые выше модели учитывают дополнительную проводимость вдоль глинистых поверхностей различными способами. Средняя пористость в коллекторе может быть назначена из поискового риска. Однако в пределах каждого коллектора имеется изменение пористости, которое должно быть включено. Предполагаемое изменение пористости внутри коллектора может быть оценено с помощью усеченного распределения вероятностей, где пределами усечения являются минимальная пористость коллектора (пористость отсечки) и максимальная пористость коллектора (оцененная из глубины погружения и опыта), но ожидание должно соответствовать поисковому риску. Из опыта, пористость и насыщенность часто коррелированны. Низкая пористость часто соответствует более высокой водонасыщенности за счет большей капиллярно связанной воды. Эта корреляция может быть введена путем включения ковариации между пористостью и насыщенностью. Стохастическое петрофизическое моделирование берет выборки значений параметров из соответствующих функций плотности вероятности на основе моделирования методом Монте-Карло и строит отношение удельное сопротивление - насыщенность для каждого возможного набора параметров коллектора. После соединения возможных значений удельного сопротивления коллектора в последовательное соединение и вычисления поперечного сопротивления находится распределение возможных отношений насыщенность - поперечное сопротивление.

Этап 3

Этап 3 определяется подэтапами: интегрирование TR распределения и окончательная оценка распределения вероятностей насыщенности.

Для того чтобы получить распределение апостериорной вероятности относительно средней водонасыщенности в коллекторе при заданном предполагаемом релевантном TR диапазоне из mCSEM результатов выполняется интегрирование в диапазоне оцененных поперечных сопротивлений. Неопределенности из результатов инверсии mCSEM данных включены в интегрирование. Это соответствует интегрированию по диапазону оси y на фиг. 3. Подынтегральная функция (2D функция, описанная посредством фиг. 3) взвешена в соответствии с предполагаемой вероятностью для оцененных поперечных сопротивлений. Наконец, интеграция распределения, представленного графиком на фиг. 3, в интервале неопределенности TR из mCSEM инверсий дает ожидаемое окончательное распределение средней насыщенности. Фиг. 4 показывает такое распределение вероятностей (до постоянной) после интегрирования распределения на фиг. 3 в диапазоне TR, заданном результатами mCSEM инверсии, с весами, отражающими вероятности для каждого TR. Горизонтальная ось х представляет собой средневзвешенную водонасыщенность (<ϕ Sw>/<ϕ>[v/v]).

Данный способ является подходом для оценки насыщенности с использованием mCSEM данных и стохастических петрофизических моделей путем количественного определения средней водонасыщенности в коллекторе при наличии поперечного сопротивления (TR), полученного из mCSEM данных. TR, представляющее интерес, связано с вертикальным удельным сопротивлением, так как mCSEM не чувствительны к горизонтальному удельному сопротивлению внутри коллектора. Поскольку mCSEM данные, как известно, более чувствительны к TR, чем точной глубине и значению удельного сопротивления, это является более надежным, чем существующий рабочий процесс. Кроме того, способ реализован как стохастический способ, что, естественно, включает в себя связанные с ним неопределенности как входа, так и выхода. Может быть необходимым учитывать диапазон глубин больший, чем сейсмической контур разведки при расчете TR, из-за низкого разрешения mCSEM и неопределенности положения по глубине для удельного сопротивления.

Хотя предшествующее изобретение было описано в некоторых деталях для иллюстрации и примера в целях ясности понимания, специалистам в данной области техники в свете идей настоящего изобретения должно быть понятно, что определенные изменения и модификации могут быть внесены в него без отклонения от сущности и объема прилагаемой формулы изобретения.

В то время как изобретение было проиллюстрировано и подробно описано на чертежах и в вышеприведенном описании, такая иллюстрация и описание должны рассматриваться как иллюстративные или примерные, но не ограничительные, и не предназначаются для ограничения изобретения раскрытыми вариантами осуществления. Простой факт, что определенные меры перечислены во взаимно различных зависимых пунктах формулы изобретения, не указывает, что комбинация этих мер не может быть с выгодой использована. Любые ссылочные обозначения в формуле изобретения не должны рассматриваться как ограничивающие объем изобретения.

Список литературы

1. Poupon, A. and Leveaux, J., «Evaluation of water saturation in Shaly Formations», Trans. SPWLA 12th Annual logging Symposium, 1971, pp. 1-2.

2. Simandoux, P., «Dielectric measurements in Porous Media and application to Shaly Formation», Revue del'lnstitut Fancais du Petrole, Supplementaray Issue, 1963, pp. 193-215.

3.Archie, G.E., 1942, The electrical resistivity log as an aid in determining some reservoir characteristics, AIME trans. 146, p. 54-62.

4.Clavier, C, Coates, C, and Dumanoir, C, 1984, The theoretical and experimental bases for the «dual water» model for the interpretation of shaly-sands: SPE Journal, vol. 24, no. 2, p. 153-168.

5.Waxman, M.H. and Smits, L.J.M., 1968, Electrical conductivities in oil-bearing shaly-sands: SPEJournal, vol. 8, no. 2, p. 107-122.

6. Chen et al., A Bayesian model for gas saturation estimation using marine seismic AVA and CSEM data, Geophysics 72, 2007.

7. Morten et al., 3D reservoir characterization of a North Sea oil field using quantitative seismic & CSEM interpretation, SEG Extended Abstracts, 2011.