Тематический рубрикатор статей

Георесурсы T.24.№4.2022
Стр.
Скачать статью

Прогноз распространения зон выщелачивания в карбонатных коллекторах

А.А. Чистяков, К.О. Зудина, А.Р. Давлетшина, Е.В. Швалюк, В.Е. Баранов

Оригинальная статья

DOI https://doi.org/10.18599/grs.2022.4.10

117-125
rus.

open access

Under a Creative Commons license
Предлагаемая методика прогноза пространственного распространения зон выщелачивания в карбонатных коллекторах включает комплексную интерпретацию данных электрических микроимиджеров (Formation MicroImager – FMI), а также других геофизических исследований скважин (ГИС) совместно с анализом литофациальных обстановок и выделяемых циклов осадконакопления.

На основании сопоставления данных FMI с результатами литологических и петрофизических исследований керна разработан атлас имиджей диагенетической пористости карбонатных отложений месторождения Тимано-Печорской нефтегазоносной провинции. При выделении типов пор использовалась международная классификация пористости карбонатных пород P.W. Choquette и L.C. Pray. С использованием разработанного атласа по данным FMI выделены и классифицированы зоны карстификации в опорных скважинах. В скважинах, где проводились только стандартные ГИС, зоны карстификации выделялись методом машинного обучения с использованием дерева решений.

Седиментологический и секвенс-стратиграфический анализы позволили выделить циклы осадконакопления и провести корреляцию основных литофаций в пределах изучаемого объекта. Установлено, что микробиальные и отмельные фации формируют наиболее продуктивную часть резервуара. Эти фации с изначально высокой первичной пористостью были подвержены наиболее интенсивной карстификации вдоль секвенс-стратиграфических границ в результате выхода пород на поверхность.

Установленные взаимосвязи между зонами выщелачивания, литофациями и секвенс-стратиграфическими границами позволили провести межскважинную корреляцию карстифицированных интервалов. Полученная корреляция будет в дальнейшем использована для построения концептуальных карт распространения зон выщелачивания, которые послужат основой для геологического моделирования.
 
карбонатный резервуар, диагенез, вторичная пористость, выщелачивание, карстификация, геофизические исследования скважин, Formation MicroImager, дерево решений
 
  • Жемчугова В.А. (2014). Резервуарная седиментология карбонатных отложений. Москва: ООО «ЕАГЕ Геомодель», 232 с.
  • Кузнецов В.Г. (1992). Природные резервуары нефти и газа карбонатных отложений. Москва: Недра, 240 с.
  • Кузнецов В.Г. (2003) Эволюция карбонатонакопления в истории Земли. Москва: ГЕОС, 262 с.
  • Фролов В.Т. (1992) Литология. Москва: Изд. МГУ, 336 с.
  • Aghli G., Moussavi-Harami R., Mohammadian R. (2020). Reservoir heterogeneity and fracture parameter determination using electrical image logs and petrophysical data (a case study, carbonate Asmari Formation, Zagros Basin, SW Iran). Petroleum Science, 17, pp. 51–69. https://doi.org/10.1007/s12182-019-00413-0
  • Catuneanu O. (2017). Sequence Stratigraphy: Guidelines for a Standard Methodology. Stratigraphy and Timescales, 2, pp. 2–57. https://doi.org/10.1016/bs.sats.2017.07.003
  • Catuneanu O. (2020). Sequence stratigraphy. Regional Geology and Tectonics: Principles of Geologic Analysis, pp. 605–686. https://doi.org/10.1016/B978-0-444-64134-2.00021-3
  • Choquette, P.W., Pray, Ll.C. (1970). Geologic Nomenclature and Classification of Proposity in Sedimentary Carbonates. American Association of Petroleum Geologists Bulletin, 54(2), pp. 207–250. doi: 10.1306/5d25c98b-16c1-11d7-8645000102c1865d
  • Coe A. (2003). The Sedimentary Record of Sea-Level Change. The Open University, 279 p.
  • Kharitontseva P., Gardiner A., Tugarova M., Chernov D., Maksimova E., Churochkin I., Rukavishnikov V. (2021). An integrated approach for formation micro-image rock typing based on petrography data: A case study in shallow marine carbonate. Geosciences (Switzerland), 11, 235 p. https://doi.org/10.3390/geosciences11060235
  • Mazzullo S.J. (2004). Overview of Porosity Evolution in Carbonate Reservoirs. Search and Discovery Article. http://www.kgslibrary.com/bulletins/bulletins.htm
  • Moore C.H. (1989). Carbonate diagenesis and porosity. Developments in Sedimentology, Vol. 46. Elsevier, Amsterdam. https://doi.org/10.1016/0920-4105(92)90066-A
  • Moore C.H. (2004). Carbonate Reservoirs. Porosity Evolution and Diagenesis in a Sequence Stratigraphic Framework. Elsevier, 444 p.
  • Moore C.H., Wade W.J. (2013). Carbonate Reservoirs. Porosity and Diagenesis in a Sequence Stratigraphic Framework. Elsevier , v. 67, 392 p. https://doi.org/10.1016/B978-0-444-53831-4.00011-2
  • Morad S., Ketzer J.M., de Ros L.F. (2013). Linking Diagenesis to Sequence Stratigraphy: An Integrated Tool for Understanding and Predicting Reservoir Quality Distribution. In: Linking Diagenesis to Sequence Stratigraphy, pp. 1–36. https://doi.org/10.1002/9781118485347.ch1
  • Nader F.H. (2017). Multi-scale Quantitative Diagenesis and Impacts on Heterogeneity of Carbonate Reservoir Rocks. Springer, 146 p. https://doi.org/10.1007/978-3-319-46445-9
  • Neillo V., Pauget L., Neumann C. (2014). Integrated workflow to tackle heterogeneous karst dominated reservoirs: Kharyaga example. SPE Russian Oil and Gas Exploration and Production Technical Conference and Exhibition. Moscow, pp. 491–503. https://doi.org/10.2118/171204-RU
  • Newberry B.M, Grace L.M., Stief D.D. (1996). Analysis of Carbonate Dual Porosity Systems from Borehole Electrical Images. Permian Basin Oil and Gas Recovery Conf. Midland, Texas. https://doi.org/10.2118/35158-MS
  • Shchukina N., Neumann C., Nely G., Spina V., Debroux J-L. (2013). Geosciences and Reservoir Integration – Key to Better Predict Behavior Of Complex Fractured And Karstified Kharyaga Field. SPE Arctic and Extreme Environments Tech. Conf. and Exhib. Moscow.https://doi.org/10.2118/166823-RU
  • Tucker M.E., Wright V.P., Dickson J.A.D. (1990). Carbonate sedimentology. Blackwell Sci. Publ., 482 p. https://doi.org/10.1002/9781444314175
  • Vincent B., Witkowski F., Horbury A., Chistyakov A., Koloskov V. (2019). Depositional and diagenetic controls of carbonate reservoir property distribution in a SuperGiant reservoir, SE Iraq. First EAGE Reservoir Characterization and Modelling Workflows for Giant Carbonate Field Developments of the Middle East. United Arab Emirates. https://doi.org/10.3997/2214-4609.201900187
  • Zeghlache M.L., Akbar M. (2015). PaHigh Resolution Image Log and Leached Porosity Analysis in Complex Carbonate Reservoirs. EUROPEC. Spain. https://doi.org/10.2118/174306-MS
  •  
Алексей Андреевич Чистяков – профессор, Центр добычи углеводородов, Сколковский институт науки и технологий
Россия, 121205, Москва, ул. Сикорского, д. 11
 
Ксения Олеговна Зудина – аспирант, Сколковский институт науки и технологий
Россия, 121205, Москва, ул. Сикорского, д. 11
 
Айгуль Рамилевна Давлетшина – магистрант, Сколковский институт науки и технологий
Россия, 121205, Москва, ул. Сикорского, д. 11
 
Елизавета Викторовна Швалюк – аспирант, Сколковский институт науки и технологий
Россия, 121205, Москва, ул. Сикорского, д. 11
 
Виталий Евгеньевич Баранов – руководитель направления управления геологии НТЦ, АО «Всероссийский нефтегазовый научно-исследовательский институт имени академика А.П. Крылова»
Россия, 127422, Москва, Дмитровский проезд, д.10
 

Для цитирования:

Чистяков А.А., Зудина К.О., Давлетшина А.Р., Швалюк Е.В., Баранов В.Е. (2022). Прогноз распространения зон выщелачивания в карбонатных коллекторах. Георесурсы, 24(4), c. 117–125. https://doi.org/10.18599/grs.2022.4.10

For citation:

Tchistiakov A.A., Zudina K.O., Davletshina A.R., Shvalyuk E.V., Baranov V.E. (2022). Prognosis of leaching zones distribution in carbonate reservoirs. Georesursy = Georesources, 24(4), pp. 117–125. https://doi.org/10.18599/grs.2022.4.10

 

© 2024 Коллектив авторов