«Шайхутдинов Айдар Нафисович РАЗРАБОТКА ВЕРОЯТНОСТНЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ЗОНАЛЬНОГО ПРОГНОЗА НЕФТЕГАЗОНОСНОСТИ ВЕРХНЕЮРСКИХ ОТЛОЖЕНИЙ (на примере территории деятельности ТПП Когалымнефтегаз) 25.00.12 – Геология, поиски и ...»

Общество с ограниченной ответственностью

«ЛУКОЙЛ-Западная Сибирь»

На правах рукописи

Шайхутдинов Айдар Нафисович

РАЗРАБОТКА ВЕРОЯТНОСТНЫХ МОДЕЛЕЙ

ДЛЯ ЗОНАЛЬНОГО ПРОГНОЗА НЕФТЕГАЗОНОСНОСТИ

ВЕРХНЕЮРСКИХ ОТЛОЖЕНИЙ

(на примере территории деятельности ТПП «Когалымнефтегаз») 25.00.12 – Геология, поиски и разведка нефтяных и газовых месторождений Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель:

кандидат геолого-минералогических наук Скачек Константин Геннадьевич Пермь

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение………………………………………………………………………. Глава 1 Построение модели прогноза зональной нефтегазоносности верхнеюрских отложений по геохимическим данным………………………………………. Глава 2 Построение моделей прогноза зональной нефтегазоносности по характеристикам васюганского нефтегазоносного комплекса………………………………… Глава 3 Построение зональных моделей прогноза нефтеносности по гипсометрическим отметкам пластов……………………. Глава 4 Построение моделей прогноза нефтегазоносности по толщинам пластов…………………………………………….. Глава 5 Построение комплексных моделей прогноза нефтегазоносности……………………………………………. Заключение……………………………………………………………………. Список использованной литературы………………………………………...

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность проблемы. На территории деятельности ТПП «Когалымнефтегаз» в связи с возрастающей степенью изученности значительно усложнились условия поисков месторождений нефти и газа, так как все крупные и средние антиклинальные структуры в основном обнаружены и опоискованы глубоким бурением. Определенный резерв углеводородов может быть связан со сложнопостроенными ловушками в верхнеюрских отложениях. Васюганская толща на данной территории вскрыта рядом скважин, часть из которых располагается в зонах, где эти отложения нефтеносны, а часть – на площадях, где нефтеносность отсутствует. Для повышения успешности поисковых работ необходимо их научное обоснование на основе количественной оценки нефтегазоносности недр с учетом условий формирования и закономерностей размещения скоплений углеводородов. Достоверный прогноз нефтегазоносности верхнеюрских ловушек можно осуществлять за счет использования различных по геологическому смыслу критериев. При использовании различных критериев необходим единый подход к совместному использованию разнородной информации, получаемой разными методами, а такие задачи можно решать только с использованием вероятностностатистических методов. Задача по разработке методов оценки нефтегазоносности структур в верхнеюрских отложениях до ввода их в глубокое бурение весьма актуальна в условиях снижения коэффициента успешности нефтепоисковых работ.

Целью настоящей работы является научное обоснование построения и использования геолого-математических моделей прогноза нефтегазоносности верхнеюрских отложений при планировании поисковых работ на территории деятельности ТПП «Когалымнефтегаз».

Основные задачи

исследованийследующие:

1. Установление критериев, определяющих нефтегазоносность верхнеюрских ловушек 2. Научное обоснование построения вероятностно-статистических моделей на основе комплексного использования различных критериев.

3. Построение многомерных геолого-математических моделей для зонального прогноза нефтегазоносности верхнеюрских отложений.

4. Оценка перспектив нефтеносности выявленных верхнеюрских ловушек на территории деятельности ТПП «Когалымнефтегаз».

Научная новизна работы заключается в том, что на основании изучения верхнеюрских отложений обоснован комплекс информативных критериев, контролирующих их нефтегазоносность; установлены количественные связи между вероятностью нефтегазоносности верхнеюрских отложений и этими критериями. Оценено комплексное влияние миграционных, структурных и мощностных критериев, определяющих нефтегазоносность верхнеюрских отложений. Показана эффективность использования разработанных геологоматематических моделей для оценки нефтегазоносности выявленных верхнеюрских ловушек в пределах территории деятельности ТПП «Когалымнефтегаз».

В диссертационной работе защищаются следующие положения:

1.Комплекс миграционных, структурных и мощностных критериев, контролирующих нефтегазоносность верхнеюрских отложений.

2.Многомерные вероятностно-статистические модели зонального прогноза нефтегазоносности верхнеюрских отложений.

3.Схемы зонального прогноза нефтегазоносности верхнеюрской толщи на территории деятельности ТПП «Когалымнефтегаз».

Фактический материал. Представленная работа является результатом многолетних исследований, выполненных автором в ТПП «Когалымнефтегаз». Район исследований охватывает территорию Когалымского района. В работе использованы материалы ГИС, сейсмические данные, лабораторные анализы, результаты испытания поисково-разведочных скважин, исследования керна. Использована информация по 547 скважинам. В качестве объекта исследования были выбраны верхнеюрские отложения. Использованы фондовые материалы ООО «ЛУКОЙЛ-Западная Сибирь» и годовые отчеты по ГРР.

Практическая значимость положений и выводов, приводимых в диссертации, заключается в том, что они позволяют использовать построенную карту зональной нефтегазоносности верхнеюрских отложений для постановки поисковых работ на территории деятельности ТПП «Когалымнефтегаз».

Реализация работы. Предлагаемые методы прогноза внедрены в ТПП «Когалымнефтегаз» и использованы при проектировании поисковых работ на нефть и газ.

диссертационной работы докладывались на ежегодных региональных научно-технических конференциях ПГТУ (Пермь, 2005 – 2013), ПГУ (Пермь, 2006), на научно-практических конференциях ХМАО (ХантыМансийск, 2003 – 2013), а так же на международных научных конференциях (Москва, 2008-2009).

Автором по теме диссертации опубликовано 10 научных работ, в том числе 4 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК.

Всем, кто способствовал выполнению работы, автор выражает свою искреннюю признательность.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения. Текст изложен на 132 страницах машинописного текста, иллюстрирован 46 рисунками и содержит 66 таблицу. Список литературы включает 122 наименования.

Глава 1. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗА ЗОНАЛЬНОЙ

НЕФТЕГАЗОНОСНОСТИ ВЕРХНЕЮРСКИХ ОТЛОЖЕНИЙ ПО

ГЕОХИМИЧЕСКИМ ДАННЫМ

В данной главе рассматриваются характеристики нефтей Ю1 северных частей Сургутского и Нижневартовского сводов и Ярсомовского прогиба и критерии миграции углеводородов.

При обосновании модели прогноза зональной нетегазоносности были использованы нефти Тевлинско-Русскинского, Южно-Конитлорского, Икилорского, Северо-Кочевского, Кочевского, Когалымского, ЮжноЯгунского, Равенского, Кустового, Дружного, Грибного, Восточнопридорожного, Ватьеганского, Повховского, Западно-Котухтинского месторождений [31,61,64,67,68,97].

Изучение плотностей нефти горизонта Ю1 по разрезу изучаемой территории показало, что плотность нефти изменяется с глубиной (Н) по следующей зависимости:

420 = 214,76 – 0,219 Н + 7,498·10-5Н2 – 8,539·10-9Н3.

Анализ данной зависимости показывает, что от глубин 2760м до глубин 2860м наблюдается снижение плотности с 0,89 г/см3 до 0,85 г/см3, далее при увеличении глубин плотности нефти остаются практически постоянными. Таким образом, на более высоких гипсометрических отметках находятся более тяжелые нефти, чем в пониженных частях пласта Ю1.

Изменение свойств нефти с глубиной наиболее контрастно прослеживается по содержанию парафинов – П, значение r между П и Н равно 0,60; tp>tt. Здесь необходимо отметить, что соотношение между П и Н наилучшим образом описывается не линейным видом, а полиномом третьей степени, который имеет следующий вид:

П = 7294,34 – 7,379 Н + 0,002 Н2 – 2,797·10-3 Н3, при R = 0,77.

Анализ данной связи показывает, что в интервале глубин от2770м до 2920м наблюдается снижение парафина от 3,2% до 1,7%, затем при повышении глубин значения П не изменяются.

Кроме этого, достаточно сильная связь Н имеется с выходом фракции н.к. – 2000С (r = –0,75). Плотность нефти слабо контролируется с содержанием S (r = 0,28), смол (r = 0,41), асфальтенов (r = 0,41), с выходом фракции н.к. – 1250С (r = 0,45).

Выполненный анализ распределения по площади показал, что прослеживается слабая тенденция увеличения плотности нефти с юга на север.

Проведенные исследования показали, что по своим физикохимическим характеристикам состав нефти весьма разнообразен (табл. 4.1).

Из табл. 1.1 видно, что средняя плотность нефти изменяется в диапазоне от 0,851 г/см3 до 0,865 г/см3. Наиболее легкие нефти ( = 0, г/см3) обнаружены на Нижневартовском своде, наиболее тяжелые – на Сургутском своде ( = 0,865 г/см3). Максимальное среднее содержание серы Статистические характеристики физико-химических свойств и группового состава нефтей пласта Ю1 по тектоническим элементам Наименование Сургутский свод Ярсомовский прогиб Нижневартовский 420, г/см3 - Содержание 1250С – Ф 2000С – Ф Групповой УВ состав, % на нефть в нефти наблюдается в нефти Ярсомовского прогиба, содержание парафинов максимально на Сургутском своде, минимально – на Нижневартовском своде. Среднее значение фракции (НК – 1250С и НК – 2000С) выше на территориях Сургутского свода и Ярсомовского прогиба, чем Нижневартовского свода. Среднее содержание смол и асфальтенов для тектонических элементов отличается незначительно (см. табл. 1.1).

В групповом углеводородном составе нефти изучаемой толщи содержание метанонафтеновых УВ изменяется от 46% (Равенская пл., скв.

103) до 67% (Когалымская пл., скв. 27). Наименьшим содержанием характеризуются нефти Ярсомовского прогиба (Равенская пл.). повышенное содержание этих УВ отмечается в нефтяных Сургутского (Когалымская пл.) и Нижневартовского (Выинтойская пл.) сводов. В нефтях Ярсомовского прогиба наблюдается увеличение доли нефтеароматических УВ.

С целью получения комплексного различия по свойствам нефти по Сургутскому и Нижневартовскому сводам и Ярсомовскому прогибу они были подвергнуты более детальному статистическому анализу с помощью пошагового линейного дискриминантного анализа -ЛДА. Использование работах[16,18,23,24,118].

Основной целью линейного дискриминантного анализа является нахождение линейной функции, значения которой разделяют рассматриваемые группы, то есть для объектов из разных групп значения функции существенно бы различались. Результатом дискриминации является линейная дискриминантная функция (ЛДФ) вида:

Zkm = a0k + a1kx1km + a2kx2km +…+ajkxjkm +…+ aikxikm где Z km -расчетное значение канонической дискриминантной функции для mго объекта из k-ой группы;

a 0k -постоянная, которая выбирается так, чтобы среднее значение дискриминантной функции по всем наблюдениям было равно нулю;

a ik -коэффициенты, обеспечивающие выполнение требуемых условий;

x ikm -дискриминантная переменная xi для m-го объекта из k-ой группы.

В общем случае необходимо рассчитать k линейных дискриминантных функций, равное количеству анализируемых классов, после чего с использованием коэффициентов a ik и постоянной a 0k проводится классификация любого произвольного наблюдения.

Возможность построения ЛДФ сводится к следующему. Если обозначить через Хij значение переменной с номером i в точке наблюдения с номером j, взятой из нефти Сургутского свода, то в результате может быть получена матрица W1 порядка m и n1 результатов наблюдений над этой выборкой:

Обозначим через Х1ij результат измерения переменной с номером i в точке с номером j, взятой из нефти Нижневартовского свода. В результате получим матрицу W2 порядка m n2:

где m – число показателей; n1, n2 – объем выборок.

Аналогичная путем строится выборка и для нефти Ярсомовского прогиба-W3. /Для построения ЛДФ составляются матрицы центрированных сумм квадратов и смещенных произведений SW 1 и SW 2, SW 3 по ним вычисляется выборочная матрица-М.

Для определения коэффициентов линейной дискриминантной функции находятся обратные выборочные ковариационные матрицы С. С помощью их вычисляются коэффициенты дискриминантных функций.

Затем вычисляют граничные значения дискриминантных функций (Ro, Ro), которые делит значения на три подмножества.

Пирсона и р. По характеристикам нефти были получены следующие разделяющие канонические дискриминантные функции:

F1 = –4,037П + 5,6994S – 46,1065 + 0,2349СМ + 42,6939.

F2 = –0,4578П – 2,4205S + 19,292 + 0,4622СМ – 0,4578.

Для первой функции R = 0,902; 2 = 26,37; р = 0,000908;

Для второй функции R = 0,357; 2 = 1,98; р = 0,575465.

Формирование ЛДФ происходило в следующей последовательности: на первом шаге было использовано содержание П, затем – S, далее –, на завершающем этапе – СМ. В модели не были использованы показатели ФФ-200 и АС вследствие того, что их характеристики для изучаемых групп достаточно близки, что хорошо видно по данным, приведенным в табл.

1.1. По критериям t и 2 средние значения и плотности распределения этих характеристик статистически неразличимы для изучаемых групп.

По вышеприведенным формулам были вычислены значения F1i, F2i по трем тектоническим элементам и вычислены их средние значения, которые приведены в табл. 1.2.

Из табл. 2 видно, что по F1 и F2 значения сильно различаются. Процент верного распознавания нефти по принадлежности к своим тектоническим элементам по их физико-химическим свойствам приведен в табл. 1.3.

Группа нефти % верного Распределение скважин по площадям Из табл. 1.3 видно, что однозначно распознаются только нефти Сургутского свода. Нефти Ярсомовского прогиба и Нижневартовского свода по своим свойствам разделяются хуже и не могут быть выделены в самостоятельные группы.

В табл. 1.4 приведены данные корреляционного анализа между свойствами нефти Сургутского свода (верхняя строка табл. 1.4) и совместно Ярсомовского прогиба и Нижневартовского свода (нижняя строка табл. 1.4).

Отсюда видно, что значения r между некоторыми изучаемыми показателями отличаются для Сургутского свода и совместно для территорий Нижневартовского свода и Ярсомовского прогиба. Например, для Сургутского свода корреляция между и S положительная, для Ярсомовского прогиба и Нижневартовского свода – слабая отрицательная.

По-разному коррелируются значения S с концентрациями асфальтенов и ФФ-200. Особенно большое различие получено по АС и СМ.

Содержание Групповой УВ состав, % на нефть Это убедительно свидетельствует о том, что специфический состав этой нефти может быть обусловлен особенностями процессов нефтегазообразования для территории Сургутского свода и территорий Ярсомовского прогиба и Нижневартовского свода. Далее с помощью регрессионного анализа построены многомерные модели формирования плотностей нефти для территории Сургутского свода и территорий Ярсомовского прогиба и Нижневартовского свода.

Под регрессионным анализом понимается статистический метод исследования зависимостей между зависимой переменной Y и одной или несколькими независимыми переменными Х1, Х2, Хр. Зависимый признак в регрессионном анализе называется результирующим, независимый факторным. Обычно на зависимую переменную действуют сразу несколько факторов. Совокупное влияние всех независимых факторов на зависимую переменную учитывается благодаря множественной регрессии.

В общем случае множественную регрессию оценивают параметры линейного уравнения вида:

Y=а+b1X1 + b2X2 +…+ bрXр В данном уравнении регрессионные коэффициенты (b-коэффициенты) представляют независимые вклады каждой независимой переменной в предсказание зависимой переменной. Линия регрессии выражает наилучшее предсказание зависимой переменной (Y) по независимым переменным (Х).

В нашем случае в качестве зависимого признака выступает плотность нефти в, а в качестве независимых факторов – характеоистики нефти. Расчет регрессионных коэффициентов выполняется при помощи метода наименьших квадратов.

Для решения задачи регрессионного анализа методом наименьших квадратов вводится понятие функции невязки:

Условие минимума функции невязки:

Полученная система является системой N + 1 линейных уравнений с N + неизвестными b0...bN Если представить свободные члены левой части уравнений матрицей а коэффициенты при неизвестных в правой части матрицей то получаем матричное уравнение:, которое легко решается методом Гаусса. Полученная матрица будет матрицей, содержащей коэффициенты уравнения линии регрессии:

С помощью использования пошагового регрессионного анализов было построено уравнение для вычисления модели формирования плотности нефти. Для нефти Сургутского свода имеем следующее уравнение:

420 = 0,959 – 0,002332 Ф-200 – 0,002657Ф-125, при R = 0,95; Fp/Ft = 6,33; р< 0,0280.

Формирование данной модели происходило в следующей последовательности: на первом шаге в модель был включен показатель Фr = 0,913), далее – показатель Ф-125 (R = 0,906).

Для территорий Ярсомовского прогиба и Нижневартовского свода имеем следующее уравнение регрессии:

420 = 0,867 – 0,00093 Ф-200 + 0,00143СМ, при R = 0,73; Fp/Ft = 2,75; р< 0,02146.

формирование модельной плотности нефти пласта Ю1 за счет различных компонентов нефти происходило по различным схемам для Сургутского свода и территории Ярсомовского прогиба и Нижневартовского свода, и, вероятно, это связано с особенностями процессов нефтегазообразования на данных территориях.

Таким образом, изучение физико-химических параметров нефти северного склона Сургутского и Нижневартовского сводов горизонта Ю показало, что они характеризуются как низкой, так и высокой плотностью, и составляют класс сернистых, смолистых, малопарафинистых нефтей, отвечающих нефтям главной зоны нефтегазообразования. Согласно классификации нефти, разработанной А.Э. Конторовичем и О.Ф. Стасовой, они являются нефтями типа С (Конторович, Стасова, 1978; Стасова и др., 1998).

Детальное исследование углеводородного состава бензиновых (н.к. – 125 С) фракций нефти Северо-Кочевского, Кочевского, Когалымского, Тевлинско-Русскинского) и Южно-Ягунского, Ватьеганского, Грибного, Повховского месторождений показало, что среди основных групп УВ:

метановых (Ме), нафтеновых (Nn) и ароматических (Аr) доминируют метановые УВ. Соотношение этих УВ в исследуемой нефти можно представить следующим концентрационным рядом: Ме > Nn > Ar.

Отличительной особенностью изучаемой нефти является резкое различие в содержании ароматических УВ.

По групповому углеводородному составу изучаемые нефти являются ароматиконафтенометановыми типа С. Нафтеноароматические углеводороды в составе отбензиненных фракций этой нефти играют ведущую роль. Среди насыщенных УВ алканы нормального строения (n-Ме) занимают подчиненное положение. Их концентрация в отбензиненных фракциях в большинстве случаев не превышает 16%. Так как углеводороды с циклической структурой являются определяющими в составе исследуемой нефти, то соотношение нафтеновых УВ (Nn) и УВ с разветвленной структурной (i-Ме) можно представить как 2Ж1 (Стасова, 1998). Учитывая особенности физико-химического состава, можно предположить, что в них реализуется следующий ряд углеводородных компонентов:

Изучение реликтовых УВ ациклического типа строения (н-алканов и изопреноидов) показало, что они характеризуются широким спектром.

Отличительной особенностью их состава является преобладание алканов нормального строения над изопренанами. Среди алканов нормального строения состава С3-С36 преобладают легко кипящие УВ состава С3-С11.

Детальный анализ реликтовых УВ в отбензиненных вракциях нефтей позволил установить, что алканы состава С12-С18 доминируют над УВ состава С19-С36.

В составе ациклических изопреноидов максимум концентраций соответствует пристану (i-C19) или фитану (i-C20). Значение такого геохимического показателя, как пристан/фитан для большей части нефти меньше единицы. Все это указывает на морской генезис нефтей. Повидимому, значение соотношения пристан/фитан, пристан/н-гептадекан, фитан/н-октадекан, а также н-алканов состава С12-С18 и изопреноидов С14-С20, которые элюируются на хромаграмме в одной и той же области, характеризует фазовый состав залежей углеводородных флюидов [67].

Известно, [28], что для нефтяных залежей значение соотношений пристан/нгептадекан и фитан/н-октадекан составляет > 0,3. Данные по изучаемой территории показывает, что эти значения изменяются от 1,94 до 3,94. Повидимому, наряду с тем, что эти показатели указывают на фазовый состав залежей углеводородных флюидов, они также отражают положение скважины на структуре и различное содержание газа, растворенного в нефти[68]. Вероятно, именно соотношение жидких и газообразных компонентов в нефти в значительной степени влияет на состав углеводородных флюидов.

Соотношение н-алканов (С12-С18) и изопреноидов(С14-С20) изменяется от 2 до 3 – 3,5 и свидетельствует о том, что все изучаемые углеводородные флюиды отвечают нефтяным системам, состав и свойства которых неразрывно связаны с вмещающими их породами[67].

Изменение группового УВ состава нефти и распределение циклических реликтовых УВ в широком стратиграфическом диапазоне от юры до нижнего мела: видно, что групповой состав нефти меняется незначительно; характер распределения н-алканов остается неизменным по всему разрезу.

Выполненный анализ свойств нефти, особенно уменьшение плотности нефти в гипсометрически пониженных частях, вероятно, свидетельствует о том, что в результате миграции УВ по пласту из нефтегазосборной территории в ловушки происходит перераспределение нефти по плотности.

Легкие нефти, как более мигрантоспособные, заполнили первые, встреченные на своем пути ловушки, поэтому нефти большей плотности накапливались в наиболее гипсометрически повышенных ловушках.

Кроме этого, состав нефти несет в себе информацию о типе органического вещества. Нефти на Нижневартовском своде в сравнении с нефтью Сургутского свода менее парафинистые, малосернистые, с более низким содержанием бензинов. Это полностью соответствует условиям накопления васюганской свиты, которая формировалась на Нижневартовском своде в районах, наиболее приближенных к источникам сноса. Следовательно, гумусового материала здесь поступало больше, чем на Сургутском своде.

В целом, состав нефти доказывает, что основным источником углеводородов, сформировавших залежи на северных склонах Сургутского и Нижневартовского сводов, было органическое вещество аквагенного типа.

Отметим, что по своим физико-химическим характеристикам нефть пласта Ю1 близки к нефти ниже- и вышележащих отложений, о чем свидетельствуют результаты сопоставления нефтей юрских и нижнемеловых отложений Южно-Конилорского, Тевлинско-Русскинского, североКочевского, Когалымского, Равенского, Ватьеганского месторождений, выявленных на территории деятельности «Когалымнефтегаза». Все это свидетельствует о том, что источником УВ являются, в основном, баженовские породы.

Формирование залежей в ловушках происходит в результате латеральной миграции УВ в проницаемой части горизонта Ю1 под относительно непроницаемой покрышкой – отложениями баженовской свиты, являющейся основным источником жидких УВ для горизонта Ю1.

О.И. Востриковым установлено [13], что генерационный потенциал баженовской свиты значительно меняется по латерали. По его данным плотности жидких УВ, эмигрировавших из пород баженовской свиты, варьируют от 0,25 до 3,5 млн.т/км2. Их «хроматографической» модели эмиграции битумоидов [62, 69], обосновывающей отжатие битумоидов из центра глинистого пласта в равной мере как в кровле, так и к подошве, следует, что в песчаные пласты горизонта Ю1 нефтяные УВ поступали из нижней половины баженовской свиты. Несомненно, что источником некоторой доли ресурсов, локализованных в песчаных пластах васюганской свиты, были отложения нижневасюганской подсвиты и тюменской свиты, однако по расчетам О.И. Вострикова и А.С. Фомичева [13], она была незначительна. Количество УВ, эмигрировавших из пород баженовской свиты, пропорционально массе содержащегося в них органического вещества (ОВ), доле сапропелевых компонентов в составе ОВ и степени его катагенетической превращенности. Величина этих показателей и, соответственно, интенсивность эмиграции жидких УВ, имеет минимальные значения на положительных структурах второго порядка и монотонно увеличивается по мере погружения, достигая максимальных значений в наиболее глубоких частях. В то же время, основные запасы УВ, аккумулированные в залежах, сосредоточены в сводовых частях положительных структур, они приурочены к зонам улучшенных коллекторов. Их «хроматографической» модели эмиграции битумоидов [62, 69], обосновывающей отжатие битумоидов из центра глинистого пласта в равной мере как в кровле, так и к подошве, следует, что в песчаные пласты горизонта Ю1 нефтяные УВ поступали из нижней половины баженовской свиты. Несомненно, что источником некоторой доли ресурсов, локализованных в песчаных пластах васюганской свиты, были отложения нижневасюганской подсвиты и тюменской свиты, однако по расчетам О.И.

Вострикова и А.С. Фомичева [13], она была незначительна. Количество УВ, эмигрировавших из пород баженовской свиты, пропорционально массе содержащегося в них органического вещества (ОВ), доле сапропелевых компонентов в составе ОВ и степени его катагенетической превращенности.

Величина этих показателей и, соответственно, интенсивность эмиграции жидких УВ, имеет минимальные значения на положительных структурах второго порядка и монотонно увеличивается по мере погружения, достигая максимальных значений в наиболее глубоких частях. В то же время, основные запасы УВ, аккумулированные в залежах, сосредоточены в сводовых частях положительных структур, они приурочены к зонам улучшенных коллекторов.

В работе [19,43] выполнено обоснование нефтегазоносности антиклинальных ловушек в горизонте Ю1 с учетом направленности миграционных потоков УВ. Суть данного обоснования заключаются в следующем. По структурной карте по кровле васюганской свиты в каждой расчетной точке вычислялся градиент к поверхности кровли и берется его проекция на плоскость карты с отрицательным знаком. Такой вектор показывает направление миграционного потока под действием силы гравитации. Линии расхождения векторов устанавливают границы нефтегазосборных территорий. Места схождения векторов определяют локальные максимумы поверхности. Минимальные линейные размеры выделяемых ловушек регулируются шагом между точками, в которых вычисляется градиент. Величина шага выбрана в процессе построения схемы миграционных потоков в зависимости от масштаба и степени детализации структурной карты.

В качестве основы для выявления направлений миграции использовалась структурная карта по кровле васюганской свиты. Контуры нефтегазосборных территорий ограничены линиями, соединяющими тальвеги впадин и прогибов. В пределах каждой нефтегазосборной площади наиболее вероятные пути миграции жидких УВ показаны векторами, ориентированными в соответствии с максимальными градиентами, соответствующими каждой точке структурной карты. Вероятность продуктивности горизонта Ю1 наиболее высока в областях схождения стрелок при условиях подтверждаемости структур по горизонту Ю1, наличия улучшенных коллекторов и надежного экрана.

Таким образом, с учетом распределения улучшенных коллекторов, мощностей песчаника, необходимых для получения дебитов более 10 т/сут, миграционных потоков выделены антиклинальные ловушки УВ.

В следующих главах диссертации будет выполнено вероятностностатистическое обоснование, что именно структурный фактор в совокупности с характеристиками васюганского НГК контролируют нефтегазоносность верхнеюрских отложений и играют основное значение при прогнозе перспектив нефтегазоносности.

В работе [20] приведена зависимость запасов от количества мигрирующих УВ. Автором из данной работы был использован объем мигрирующих УВ – VМИГР (тыс.т/км2). Для Сургутского свода величина VМИГР была определена по 215 скважинам. Среднее значение VМИГР по данным 80 скважин равно 1488,6 ± 589,4 тыс.т/км2, для пустых скважин 1371,3 ± 526,5 тыс.т/км2. Сравнение средних значений выполнено с использованием величины tp, с помощью которой проверяется гипотеза о равенстве выборочных средних значений для нефтяных и пустых зон :

где X 1, Х 2 – соответственно средние значения VМИГР в пределах нефтяных и пустых зон ; S12, S22 – дисперссии в пределах этих зон; N1–количество скважин в нефтяных зонах, N2–количество скважин в пустых зонах.

Критерий считается статистически различным, если tp > tt. Значения tt определяются в зависимости от количества эталонных объектов и уровня значимости ( = 0,05). По критерию t средние значения по VМИГР статистически не различаются (t = 1,506; р = 0,133).

Вероятность принадлежности к нефтяным зонам для Сургутского свода имеет следующий вид:

РМИГРС = 0,372 + 0,00009VМИГР.

По данной формуле вычислены значения РМИГРС для всех 218 скважин Сургутского свода и построена карта изовероятностей (рис. 1.1).

Анализ данной карты показывает, что наиболее вероятный процесс массопереноса УВ происходил из территорий, сочлененных с Ярсомовским прогибом на запад и северо-запад. Среднее значение РМИГРС для нефтяных зон равно 0,505 ± 0,053 и варьирует от 0,401 до 0,606; для пустых зон 0,495 ± 0,047 и изменяется от 0,396 до 0,593.Значение критерия t=1,506,p=0,133127.

Распределение количества нефтяных и пустых скважин в зависимости от интервалов значений РМИГРС приведено в табл. 1.5.

Распределение скважин в пределах нефтяных и пустых зон Рис. 1.1. Карта вероятности нефтеносности верхнеюрских отложений в пределах Сургутского свода в зависимости от объема мигрировавших УВ.

Из табл. 1.5 видно, что различие в распределении nН и nП в зависимости от интервалов значений РМИГРС достаточно слабое. Сравнение плотностей распределений выполнялось с помощью критерия Пирсона (2р). Статистика Пирсона рассчитывается по формуле:

где N1, N2 – соответственно количество скважин в пределах нефтяных и пустых зон (классы 1,2); M1, M2 – количество значений, попавших в заданный интервал, соответственно для двух изучаемых классов; е – количество интервалов.По критерию 2 данные распределение статистически не различаются. По средним интервальным значениям РМИГРС и величинам nН и nП построены уравнения регрессии,которые имеет следующие виды:

для нефтяных зон - nН =12,250 + 17,001 РМИГРС, при r = 0,11;

для пустых зон - nП = 43,251 – 19,003 РМИГРС, при r = –0,06.

Отсюда видно, что для нефтяных зон зависимость имеет слабую прямую зависимость, для пустых слабую обратную.

Для Нижневартовского свода величина VМИГР была определена по скважине. Среднее значение VМИГР по данным 66 нефтяным скважинам составляет 906,0 ± 410,9 тыс.т/км2, по пустым – 1118,8 ± 574,1 тыс.т/км2. По критерию t средние значения для этих зон статистически различаются (t = –2,545; р = 0,011922). Вероятность принадлежности к нефтяным скважинам имеет следующий вид:

РМИГРН = 0,610 – 0,0001 VМИГР.

По данной формуле вычислены значения РМИГРН для всех 189 скважин Нижневартовского свода и построена карта изовероятностей (рис. 1.2).

Анализ данной карты показывает, что наиболее вероятностное направление региональной миграции углеводородов – с северо-востока на юго-запад.

Среднее значение РМИГРН для нефтяных зон равно 0,510 ± 0,041 и варьирует от 0,381 до 0,561, для пустых зон оно равно 0,489 ± 0,057 и изменяется от 0,281 до 0,571. Значение критерия t=2,545,p=0,011922.

Распределение количества нефтяных и пустых скважин в зависимости от интервалов значений РМИГР приведено в таблице 1.6.

Распределение скважин в зависимости от РМИГР Из таблицы видно, что различия в распределении nН и nП в зависимости от РМИГРН не наблюдается. По критерию 2 данные распределения статистически не различаются. По средним интервальным значениям РМИГРН и величинам nН и nП построены уравнения регрессии,которые имеет следующие виды:

для нефтяных зон - nН =-63,501 + 168,001 РМИГРН, при r = 0,94;

для пустых зон - nП = 64,250 – 75,001 РМИГРН, при r = –0,61.

Отсюда видно, что для нефтяных зон зависимость имеет прямую зависимость, для пустых обратную.При этом необходимо отметить,что дипазон изменения значений РМИГРНнезначителен,в диапазоне от 0,3 до 0,6.

Рис. 1.2. Карта вероятности нефтеносности верхнеюрских отложений в пределах Нижневартовского свода в зависимости от объема Для Ярсомовского прогиба величина VМИГР была определена в пределах 140 изучаемых скважинах. Как и ранее, вычислилось среднее значение VМИГР для нефтяных и пустых зон. По 52 нефтяным скважинам VМИГР составляет 891,0 ± 502,5 тыс.т/км2, по 88 пустым – 1077,8 ± 514, тыс.т/км2. По критерию t средние значения статистически не различаются.

Вероятность принадлежности к нефтяным скважинам имеет следующий вид:

РМИГР = 0,780 – 0,0003 VМИГР.

По данной формуле вычислены значения РМИГРЯ для всех 140 скважин и построена карта изовероятностей (рис.1.3). Анализ данной карты показывает, что наблюдается особенность в распределении РМИГРЯ по площади, заключающаяся в том, что на юго-западе и, особенно, на северовостоке значения вероятностей пониженные и закономерно увеличиваются к центральной части Ярсомовского прогиба, где наблюдается максимальное количество залежей нефти в пласте Ю1. Здесь можно предположить о направлениях латеральной миграции УВ из более погруженных южных и северных частей в центральную часть. О том, что это действительно так, свидетельствует среднее значение РМИГРЯ для нефтяных зон, равное 0,533 ± 0,139, для пустых – 0,481 ± 0,142. Значение t = 1,799, р = 0,075101.

Количество нефтяных и пустых скважин в зависимости от РМИГРЯ приведено в таблице 1.7 и также свидетельствует о латеральном массопереносе углеводородов.

Распределение скважин в зависимости от РМИГРЯ Из таблицы 1.7 видно, что количество нефтяных скважин при увеличении РМИГРЯ закономерно повышается. Сопоставление интервальных значений РМИГРЯ с nН позволило построить следующее уравнение регрессии:

nН = 1,803 + 12,501 РМИГРЯ, r = 0,61.

Для пустых зон получена следующая корреляционная зависимость:

NП = 23,656 – 23,00 РМИГРЯ, r = –0,65.

Отметим, что максимальное количество скважин располагается в интервале по РМИГРЯ от 0,3 до 0,5.

Количество нефтяных и пустых скважин для всей территории исследований в зависимости от РМИГР приведено в таблице 1.8 и также свидетельствует о латеральном массопереносе углеводородов.

Распределение скважин в зависимости от РМИГР Рис. 1.3. Карта вероятности нефтеносности верхнеюрских отложений в пределах Ярсомовского мегапрогиба в зависимости от объема мигрировавших УВ.

Отсюда видно, что максимальное количество скважин, как в нефтяных(88,55%), так и в пустых (81,5%) зонах характеризуется значениями РМИГР в интервале 0,3-0,6.Анализ распределения количества скважин по всей территории в зависимости от РМИГР показало, что соотношение между интервальными значениями РМИГРИ и nН наиболее полно описывается следующим видом:

nН = 72,455 – 907,22 РМИГРИ + 3189,285 (РМИГРИ)2 – 2833,333 (РМИГРИ)3.

Соотношение между РМИГРИ и nН:

nН = 681,894 – 8675,125РМИГРИ + 35526,144(РМИГРИ)2 – – 55550,515(РМИГРИ)3+ 29318,187(РМИГРИ)4.

Анализ данных уравнений регрессии показывает, что для нефтяных скважин модальное значение находится при РМИГРИ = 0,55; для пустых – при РМИГРИ = 0,45.

Все это показывает, что значение РМИГР регионально контролирует процессы миграции углеводородов и, следовательно, может быть использовано для прогнозных зональных оценках нефтегазоносности.

Значения РМИГРС, РМИГРН, РМИГРЯ будут использованы для разработки комплексной модели прогноза нефтегазоносности верхнеюрских отложений.

Глава 2. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗА ЗОНАЛЬНОЙ

НЕФТЕГАЗОНОСНОСТИ ПО ХАРАКТЕРИСТИКАМ

ВАСЮГАНСКОГО НЕФТЕГАЗОНОСНОГО КОМПЛЕКСА

Строение васюганского нефтегазоносного комплекса изучалось многими исследователями и рассмотрено в следующих работах [2, 3, 4, 9, 14,, 25, 25, 26, 29, 39, 43–45, 66, 71–73, 75, 78, 81, 94, 95]. Кратко рассмотрим особенности геологического строения васюганской свиты.

Васюганская свита изучена по данным 547 скважин, 217 из которых являются нефтегазоносными и 330 не содержит углеводородов. Отметим, что изучаемые скважины по площади распределены равномерно. Данное обстоятельство позволяет изучать влияние характеристик этой свиты на нефтеносность со статистических позиций.

Васюганская свита делится на нижнюю и верхнюю подсвиты. Первая из них представлена преимущественно аргиллитами со средней мощностью 35,6 ± 7,6 м. Верхняя подсвита представлена переслаиванием песчаников, аргиллитов и алевролитов, средняя толщина которой составляет 33,1 ± 12, м. Верхняя и нижняя границы васюганской свиты квазиизохронны, к ним, возможно, приурочены перерывы в осадконакоплении. В целом васюганская свита является единым седиментационным комплексом.

Мощность васюганской свиты слабо изменяется в центральных и восточных частях территории, а на западе она изменяется значительно сильнее – от 35 до 80 м. Это объясняется недокомпенсированным прогибанием. Распределение мощностей по подсвитам более сложное и представляет собой чередование зон малых и больших мощностей, имеющих простирание с юго-запада на северо-восток. Мощность васюганской свиты ТВАС в значительной мере контролируется мощностью верхневасюганской подсвиты ТВ ВАС (рис. 2.1).

Уравнение регрессии, описывающее данную связь, имеет следующий вид:

ТВАС = 48,913 + ТВ ВАС, при r = 0,77; tp>tt.

Одновременно необходимо отметить, что корреляционной связи между мощностями нижневасюганской подсвиты ТН ВАС и васюганской свиты не наблюдается, коэффициент корреляции r равен –0,01 (рис. 2.2).

Все это показывает, что чем больше песчаных тел содержит верхневасюганская подсвита и чем они мощнее, тем больше толщина васюганской свиты в целом.

Соотношение мощностей верхне- и нижневасюганской подсвит приведено на рис. 2.3 и описывается следующим уравнением регрессии:

ТВ ВАС = 69,603 – 1,023 ТН ВАС, при r = –0,64; tp>tt.

Приведенное уравнение регрессии показывает, что чем больше мощность верхневасюганской подсвиты, тем меньше мощность нижневасюганской подсвиты.

Анализ построенных корреляционных полей между мощностями позволяет сделать вывод, что граница между подсвитами диахронна, и ее местоположение проведено по участкам выклинивания нижних песчаных тел верхневасюганской подсвиты.

Анализ распределения мощности песчаников верхневасюганской подсвиты показывает, что в плане имеется пятнистое распределение на региональном фоне увеличения мощности на востоке и в центральной части изучаемой территории. В целом мощности песчаников закономерно уменьшаются с востока на запад вплоть до их полного выклинивания.

Совокупность песчаных пластов верхневасюганской подсвиты формирует горизонт Ю1, залегающий под георгиевской свитой. В горизонте Ю1 каждому отдельному песчаному пласту присвоен дополнительный индекс Ю1-1, Ю1-2 и т.д. Нумерация пластов по традиции идет сверху вниз.

Количество песчаных пластов с юго-востока на северо-запад уменьшается.

На востоке территории (месторождения Сардаковское, Котухтинское, Выинтойское, Повховское, Вать-Еганское, Кустовое, Равенское) выделяется три песчаных пласта, по мере продвижения на северо-запад песчаных пластов становится сначала два (месторождения Восточно-Придорожное, Ягунское, Дружное, Яркое, Грибное, Икилорское, Русскинское, Тевлинское, Западно-Тевлинское), а затем один (месторождения Когалымское, СевероКочевское, Мало-Кочевское). На Кочевском и Конитлорском месторождениях песчаник уже отсутствует полностью, только в отдельных скважинах, под георгиевской свитой залегает пласт алевролитов.

Имеется достаточно много научных публикаций по возможности использования различных характеристик васюганского НГК для прогноза нефтегазоносности [2, 4, 13, 15, 91]. Например, В.С. Муромцевым с соавторами [78-81] были разработаны седиментологические модели фаций, в основу которого положен принцип, основанный на том, что отложения каждой фации формировались в условиях меняющихся гидродинамических режимов (уровней). Выполненные ими исследования позволили обосновать наличие пяти гидродинамических режимов:

1. Очень высокий. Преобладают песчаники крупно- и среднезернистые неглинистые. Слоистость косая, мульдообразная, крупная, иногда сходящаяся.

2. Высокий. Преобладают песчаники мелкозернистые. Слоистость косая, мульдообразная.

3. Средний. Наблюдаются смешанные (песчано-алевролито-глинистые) породы. Слоистость косая мелкая, мульдообразная, иногда горизонтальная и волнистая.

4. Низкий. Широко развиты алевролиты и глинисто-алевритовые породы. Слоистость горизонтальная, прерывисто-горизонтальная, волнистая.

5. Очень низкий. Наблюдаются алеврито-глинистые породы и глины.

Слоистость горизонтальная или отсутствует.

Все это позволило В.С. Муромцеву создать седиментологические модели фаций. Данные модели были сопоставлены с электрометрическими характеристиками разреза, что позволило осуществлять реконструкцию гидродинамических обстановок по электрометрическим разрезам скважин без использования кернового материала.

Выполненный детальный анализ показал, что для данных целей наиболее целесообразно использовать относительную амплитуду ПС, так как между нею и относительной глинистостью существует сильная корреляционная связь.

В своей работе В.С. Муромцев [85] провел корреляционный анализ с целью получения количественной оценки зависимостей между электрометрическими характеристиками разреза (ПС) и литологическими свойствами пород. В результате исследований были сделаны следующие выводы:

1. Литологические или гранулометрические параметры, отражающие гидродинамическую активность среды транспортировки и седиментации осадков, находятся в тесной зависимости (за исключением коэффициента сортировки).

2. Коллекторские свойства пород (открытая пористость и проницаемость) имеют достаточно тесные связи с песчаной и глинистой фракциями.

3. Относительная амплитуда кривой ПС находится в тесной положительной связи с песчаной фракцией (0,76), медианным размером зерен (0,75), пористостью и проницаемостью, а также в отрицательной зависимости с глинистой фракцией.

Таким образом, по значению ПС могут быть восстановлены гидродинамические уровни, а, следовательно, условия среды седиментации.

Линия ПС рассматривается как разделительная между песчаными и алевролито-глинистыми породами, по ней измеряется ширина аномалии, соответствующая мощности пласта. По форме кривых ПС разработаны электрометрические модели для различных фаций, которые и использовались для определения генезиса песчаных отложений васюганской свиты.

В работе [80] на большом фактическом материале первоначально доказано наличие значимой корреляционной связи между пористостью и ПС, затем установлены тесные корреляции между мощностью пластов ЮС1, ЮЯ1, ЮВ1-1, ЮВ1-2 и ПС. В целом наблюдаемая связь между пористостью и ПС позволила автору сделать вывод о том, что песчаники с ПС > 0, являются коллекторами. Это нами использовано при разработке уравнений регрессии определения вероятности нефтегазоносности верхнеюрских отложений РЗ НГК в зависимости от толщин выделяемых видов пластов по ПС.

Отметим, что по мнению Захряминой М.О. (2001), все разнообразие кривых ПС для песчаных мелководных отложений можно объединить в четыре группы:

1. Фация регрессивных «вдольбереговых» баров.

2. Группа фаций морских разрывных течений, состоящая из фаций промоин разрывных течений и фаций головных частей разрывных течений.

3. Группа фаций мелководного шельфа, состоящая из фаций гребней штормовых волн и приливных течений и фаций открытого моря и крупных морских заливов.

4. Фация песков «барового типа».

Выделенные с помощью этих кривых пласты были использованы для построения статистических моделей для прогноза нефтегазоносности верхнеюрских отложений.

Рассмотрим возможности построения данных моделей раздельно по Сургутскому и Нижневартовскому сводам и Ярсомовскому мегапрогибу.

Необходимость построения индивидуальных моделей прогноза нефтегазоносности обусловлена особенностями формирования залежей УВ,что было показано в главе 1 данной диссертации и кроме того тем, что средние значения и законы распределения мощности ТВАС, ТН ВАС и ТВ ВАС для территорий Сургутского и Нижневартовского сводов, а также Ярсомовского прогиба различны. Особенно сильные различия получены по значениям ТВ ВАС, т.е. пластов коллекторов. Для Сургутского свода среднее значение равно 24,6 ± 11,5 м, при количестве скважин n = 215, для Т В ВАС Нижневартовского свода Т В ВАС = 39,4 ± 6,1 м, при n = 151. Все эти средние значения по критерию t являются статистически различными. Значение t по Т В ВАС и Т В ВАС равно 11,48, по Т В ВАС и Т В ВАС = –4,27. По критерию по ТВАС, ТН ВАС и ТВ ВАС также получены статистические различия в законах распределения мощностей для Сургутского свода и Ярсомовского прогиба, Нижневартовского свода и Ярсомовского прогиба и, естественно, Сургутского и Нижневартовского сводов.

проанализированы данные по 218 скважинам, из которых 83 нефтегазоносны в верхнеюрских отложениях (нефтяные зоны) и в 135 скважинах нефтеносность юрских отложений не установлена (пустые зоны). Анализ статистических характеристик показал, что средние значения для нефтяных и пустых зон по критерию t являются статистически различными по Т В ВАС, ТН ВАС, ТПЕСЧ, КПЕСЧ, ТЮЯ 0.25, ТЮВ 0.6, ТЮВ 0.8. Здесь необходимо отметить, что только по ТН ВАС средние значения для нефтяных зон несколько больше, чем для пустых. По остальным показателям, где наблюдаются статистически значимые отличия в средних значениях, имеется обратная картина: средние значения в пределах нефтяных зон меньше, чем в пределах пустых зон. Для корреляционные поля и вычислены значения r между ними раздельно для нефтяных и пустых зон (табл. 2.6). Здесь практически не существует сильных различий в значениях r для нефтяных и пустых зон. Наибольшие отличия наблюдаются при сопоставлении ТН ВАС с ТЮЯ 0.25, ТЮЯ 0.6, ТЮЯ 0.8. Для нефтяных зон значения r более низкие, чем для пустых. Также достаточно большое различие имеется в значениях r при сопоставлении ТПЕСЧ с ТП-АЛ В и КПЕСЧ с ТП-АЛ. Уравнения регрессии между КПЕСЧ с ТП-АЛ следующие:

- для нефтяных зон КПЕСЧ = –0,001 + 0,00962ТП-АЛ, r = 0,69, tp>tt;

- для пустых зон КПЕСЧ = 0,115 + 0,00447 ТП-АЛ, r = 0,31, tp>tt.

Различие в средних значениях, а также некоторые отличия в значениях r позволяют надеяться на то, что представляется возможным построить индивидуальные модели для прогноза нефтеносности верхнеюрских отложений. На первом этапе построения вероятностных моделей прогноза нефтегазоносности для каждого интервала варьирования показателя, определенного по формуле Стерджесса, вычислялась интервальная вероятность принадлежности к нефтегазоносным зонам – Рj. Далее величины Рj сопоставлялись со средними интервальными значениями показателей – Х j.

По величинам Рj и Х j строились уравнения регрессии, наилучшим образом описывающие соотношение между ними, и в случае линейных связей высчитывался парный коэффициент корреляции – r, при нелинейных связях – коэффициент детерминации R. В дальнейшем по уравнениям регрессии определялись значения вероятностей – Рj’ для всей обучающей выборки. По значениям Рj’ определялись средние значения для нефтяных и пустых скважин, и по критерию t при р = 0,05 устанавливалось их статистическое нефтегазоносности верхнеюрских отложений по характеристикам васюганского НГК приведены в табл. 2.7.

Модели для вычисления вероятности отнесения к нефтяным зонам по характеристикам васюганского НГК для Сургутского свода приведены в табл. 2.7. Из табл. 2.7 видно, что все построенные модели линейные. Их графическое изображение приведено на рис. 2.4. По этим уравнениям регрессии вычислены значения вероятностей по всем 217 скважинам.

Средние значения вероятностей для нефтяных и пустых зон приведены в табл. 2.7. Отсюда видно, что по РТВАС средние значения для нефтяных зон меньше 0,5, для пустых зон – больше 0,5. По остальным вероятностям для нефтяных зон средние значения больше 0,5, для пустых зон – меньше 0,5.

Наиболее сильные различия в средних значениях получены по РТН ВАС, РТВ ВАС, РТПЕСЧ, РКПЕСЧ, РТЮЯ 0.25.

Примечание: 0,74* - значимые корреляционные связи при р = 0,05, верхняя строка – нефтяные зоны, нижняя – пустые зоны Ртвас Ртв вас Ркпесч Ртюя 0. Ртюя 0. Рис. 2.4. Графическое отображение соотношений между Твас, Тн вас, Тв вас, Тпесч, Кпесч, Тп-ал, Тюя0,25, Тюя0,6, Тюя0,8, Тпесч0,6 и вероятностью нефтеносности информативности построенных моделей по характеристикам васюганского нефтегазоносного комплекса показывает, что ни по одной из них нельзя надежно прогнозировать нефтегазоносность верхнеюрских отложений.

Значения вероятностей, полученные по этим моделям, можно использовать для построения комплексных вероятностных моделей и построения обобщенной прогнозной карты. С целью комплексного использования информации по характеристикам васюганского НГК, как и ранее в предыдущей главе построим многомерную модель с помощью ПЛДА.

Для Сургутского свода ЛДФ имеет следующий вид:

Z НГКС = –11,3234РТН ВАК – 5,2973РКПЕСЧ+ 8,268; при R=0,242; 2 = 12,799;

p = 0,001.

По данной формуле вычислены значения Z НГКС для всех 217 скважин.

Среднее значения Z НГКС для нефтяных зон равно –0,322, для пустых зон 0,191. Соотношение между ZНГКС и вероятностью принадлежности к нефтяным зонам Р НГКС для Сургутского свода приведено на рис. 2.5 и имеет следующий вид:

РЗ НГКС = 0,486 – 0,119ZНГК2 + 0,007(ZНГК2)2 + 0,002(ZНГК2)3.

Используя вышеприведенную формулу, определены 217 значений Р НГК и построена карта изовероятностей (рис. 2.6).

Среднее значение Р НГКС для нефтяных зон равно 0,529 ± 0,124; для пустых зон 0,471 ± 0,109. Значение t = 3,607 при р = 0,00036, что свидетельствует о том, что средние значения Р НГКС для нефтяных и пустых зон являются статистически сильно различными.

Распределение количества скважин в нефтяных и пустых зонах приведено в табл. 2.8.

Рис. 2.5. Соотношение между ZНГК и вероятностью принадлежности к Распределение вероятностей в пределах нефтяных и пустых зон Нефтяных – Пустых – Анализ распределения количества нефтяных и пустых скважин показал, что здесь в обоих случаях связи между значениями n и Р НГК очень слабые для нефтяных скважин r = 0,13, для пустых скважин r = –0,27. Для анализа связей индивидуальных вероятностей, вычисленных по характеристикам васюганского НГК, с комплексной вероятностью РНГКС вычислены коэффициенты r (табл. 2.9).

РТВАС РТН ВАС РТВ ВАС РТПЕСЧ РКПЕСЧ РТП-АЛ

Рис. 2.6. Карта комплексной вероятности нефтеносности верхнеюрских отложений в пределах Сургутского свода в зависимости от характеристик васюганского НГК.

Произведенный анализ значений r показывает, что значимые корреляционные связи с РЗ НГКС имеются по всем показателям. Отметим, что корреляция между РЗ НГКС и РТВАС имеет отрицательный вид. Анализ карты, приведенной на рис. 2.6, а также данных приведенных в табл. 2.8, 2.9, показывает, что разработанная модель для вычисления РНГКС удовлетворительно контролирует распределение нефтяных и пустых скважин и, следовательно, может быть использована для прогнозных оценок.

проанализированы данные по 189 скважине, из которых 82 нефтегазоносны в верхнеюрских отложениях (нефтяные зоны) и в 107 скважинах нефтеносность верхнеюрских отложений не установлена (пустые зоны).

Для построения моделей первоначально, как и по Сургутскому своду, по нефтяным и пустым скважинам изучены статистические характеристики васюганского НГК.

Выполненный анализ показал, что средние значения для нефтяных и пустых зон по критерию t являются статистически различными по Т ВАС, ТПЕСЧ, КПЕСЧ, ТЮВ 0.6, ТЮВ 0.8, ТЮЯ 0.6, ТЮЯ 0.8. По величине ТН ВАС, ТВ ВАС, ТП-АЛ, ТЮВ 0.25, ТЮВ 0.6, ТПЕСЧ 0.6 средние значения для нефтяных зон несколько выше, чем для пустых, но статистически по критерию t являются неразличными.

Для анализа соотношений данных характеристик были построены корреляционные поля и вычислены значения r между ними раздельно для нефтяных и пустых зон (табл. 2.10). Из таблицы видно, что в достаточно большом количестве случаев существуют различия в значениях r для нефтяных и пустых зон. Значительные отличия наблюдаются при сопоставлении ТВАС с ТПЕСЧ, КПЕСЧ, ТЮЯ 0.25, ТЮЯ 0.6., ТЮЯ 0.8. Для нефтяных зон значения r более высокие, чем для пустых зон. При сопоставлении других показателей между собой также наблюдаются достаточно большие различия.

Выполненный анализ уравнений регрессии показывает, что отличие нефтяных и пустых зон не только по силе связей, но и по их виду. Наличие различий в средних значениях, а также в корреляциях между показателями показывает, что имеются отличия в строении васюганского НГК в зонах, где имеются залежи УВ, и там, где их нет. Уравнения регрессии для вычисления РТ для Нижневартовского свода приведены в табл. 2.11.

Из табл. 2.11 видно, что модели имеют только линейные виды.

Графическое изображение соотношений между ТНГК и РТ приведено на рис.

2.7. По вышеприведенным зависимостям были вычислены значения вероятностей по 189 скважинам. Средние значения вероятностей для нефтяных и пустых зон приведены в табл. 2.11. По всем рассматриваемым показателям для нефтяных зон средние значения больше 0,5, а для пустых зон – меньше 0,5. Максимальные различия в средних значениях получены по РТВАС, РТПЕСЧ, РКПЕСЧ, ТЮВ 0.8, ТЮЯ 0.25, ТЮЯ 0.6, ТЮЯ 0.8. По значениям вероятностей построено и проанализировано 13 карт изовероятностей.

Анализ этих карт показывает, что одни карты хорошо «работают» в одних частях Нижневартовского свода, другие – в других. Поэтому была разработана комплексная модель прогноза на основании использования метода ЛДФ, которая имеет следующий вид:

Z НГКН = – 10,896 РТБАК + 14,531 РТН БАК + 29,282 РТБ БАК + 0,653 РТПЕСЧ – 0,514 РКПЕСЧ – 2,250 РТП-АЛ – 0,011РТЮВ 0.25 + 300,935РТЮВ 0.6 – 3,428 РТЮВ 0.8 – – 5,857 РТЮЯ 0.25 + 9,981 РТЮВ 0.6 – 0,223 РТЮВ 0.8 – 5,069 РТПЕСЧ 0.6 – 163,809;

при R = 0,641; 2 = 75,566; p = 0,00000.

Среднее значения Z НГКН для нефтяных зон равно –0,942 ± 0,858, для пустых зон 0,732 ± 1,096. Соотношение между Z НГКН и вероятностью Р НГК для Нижневартовского свода приведено на рис. 2.8 и имеет следующий вид:

Р НГКН = 0,402 – 0,381ZНГКН + 0,037(ZНГКН)2 – 0,05(ZНГКН)3 – 0,003(ZНГКН) – 0,003(ZНГКН)5.

ганского НГК Примечание: 0,33* - значимые корреляционные связи при p = 0, Зависимости вероятности нефтегазоносности юрских отложений от характеристик васюганского НГК для Нижневартовского свода КПЕСЧ, отн. ед. РКПЕСЧ=0,103+ 1,8904 0,546 ± 0,119 0,472 ± 0,122_ 3,694 0, Ртвас Ртв вас Ркпесч 0. Рт юв Рт юв 0. Рт юя0. Рт песч0. Рис. 2.7. Графическое отображение соотношений между Твас, Тн вас, Тв вас, Тпесч, Кпесч, Тп-ал, Тюв0,25, Тюв0,6, Тюв0,8, Тюя0,25, Тюя0,6, Тюя0,8, Тпесч0,6 и вероятностью нефтеносности Рис. 2.8. Соотношение между Z НГК и вероятностью принадлежности к По значениям РНГКН построена карта изовероятностей (рис. 2.9).

Среднее значение Р НГКН для нефтяных зон равно 0,696 ± 0,228 и изменяется от 0,053 до 0,989; для пустых зон – 0,248 ± 0,252 и варьирует от 0,006 до 0,977. Значение t = 11,263 при р = 0,000000, что свидетельствует о том, что средние значения Р НГК Ндля нефтяных и пустых зон являются статистически различными. Сравнение значений t, р, вычисленных по индивидуальным вероятностям, приведенных в табл. 2.11, со значениями t, р, характеризующими Р НГКН, показывает, что этим значения значительно выше, а, следовательно, они более надежно отображают нефтегазоносность верхнеюрских отложений по Нижневартовскому своду. Анализ распределения количества нефтяных и пустых скважин в зависимости от РНГКН позволил установить, что уравнение регрессии имеет следующий вид:

для нефтяных зон для пустых скважин nП = 20,609 – 19,824 Р НГКН, при r = –0,96.

Для анализа связей индивидуальных вероятностей с комплексной вероятностью Р НГКН вычислены коэффициенты r.

Произведенный анализ значений r показывает, что значимые корреляционные связи с РЗ НГК имеются у многих показателей. Незначимые связи наблюдаются только с РТВ ВАС, РТЮВ 0.25 и РТЮВ 0.6. При этом отметим, что связь с РТЮВ 0.6 имеет отрицательный знак.

Рис. 2.9. Карта комплексной вероятности нефтеносности верхнеюрских отложений в пределах Нижневартовского свода в зависимости от характеристик васюганского НГК.

Анализ карты, приведенной на рис. 2.9, а также данных табл. 2. показывает, что разработанная комплексная модель хорошо контролирует распределение по площади нефтяных и пустых скважин. Данное обстоятельно позволяет утверждать, что данную модель можно использовать для прогноза нефтегазоносности верхнеюрских отложений, как составную часть для разработки методики прогноза нефтегазоносности этих отложений.

Ярсомовский прогиб. Для данной территории были проанализированы данные по 140 скважинам, из которых 52 нефтегазоносны в верхнеюрских отложениях (нефтяные зоны) и 88 скважина, где нефтеносность верхнеюрских отложений не установлена (пустые зоны).

Для построения прогнозных моделей первоначально по нефтяным и пустым скважинам изучены статистические характеристики васюганского НГК (табл. 2.12), откуда видно, что все средние значения для нефтяных и пустых зон по рассматриваемым показателям являются статистически незначимыми. По величине ТВАС, ТН ВАС, ТП-АЛ, ТПЕСЧ 0.6 средние значения для нефтяных зон даже несколько ниже, чем для пустых. По характеристикам ТПЕСЧ, КПЕСЧ, ТЮВ 0.25, ТЮВ 0.6, ТЮЯ 0.25, ТЮЯ 0.6 средние значения для нефтяных зон выше, чем для пустых (см. табл. 2.12).

Статистические характеристики васюганского НГК Толщина васюганской свиты – 72,8 ± 4,5 74,4 ± 5,5 –1,471 0, Толщина нижневасюганской 30,1 ± 7,1 31,8 ± 8,6 –1,116 0, Толщина верхневасюганской 42,8 ± 7,0 42,5 ± 7,2 0,202 0, васюганской свиты – ТПЕСЧ, м 11,0 – 28,0 10,0 – 31, Коэффициент песчанистости 0,298 ± 0,062 0,289 ± 0,060 0,665 0, васюганской свиты – КПЕСЧ, 0,132 – 0,415 0,141 – 0, отн. ед.

алевролитовой части пластв 15,0 – 33,0 8,0 – 39, васюганской свиты – ТП-АЛ, м продуктивного пласта ЮВ1-1 0,0 – 16,0 0,0 – 18, при ПС > 0,25 – ТЮВ 0.25, м продуктивного пласта ЮВ1-1 0,0 – 7,0 0,0 – 6, при ПС > 0,6 – ТЮВ 0.6, м продуктивного пласта ЮЯ1-1 7,0 – 27,0 2,0 – 30, при ПС > 0,25 – ТЮЯ 0.25, м продуктивного пласта ЮЯ1-1 3,0 – 21,0 2,0 – 22, при ПС > 0,6 – ТЮЯ 0.6, м ПС > 0,6 – ТПЕСЧ 0.6, м *Примечание: верхняя строка – средние значения и среднеквадратичное отклонение, нижняя строка – размах значений Для анализа соотношений данных характеристик были построены корреляционные поля и вычислены значения r между ними раздельно для нефтяных и пустых зон (табл. 2.13). Из таблицы видно, что в ряде случаев существуют различия в значениях r для нефтяных и пустых зон. Наибольшие отличия наблюдаются при сопоставлении ТПЕСЧ с ТЮВ 0.25, ТЮВ 0.6. Для нефтяных зон значения r более высокие, чем для пустых. Также достаточно большое различие имеется в значениях r при сопоставлении КПЕСЧ с ТЮВ 0.6, ТЮВ 0.6 с ТПЕСЧ 0.6. Уравнения регрессии между ТЮВ 0.6 и ТПЕСЧ 0.6 имеют следующий вид:

- для нефтяных зон ТЮВ 0.6 = –0,262 + 0,181 ТПЕСЧ 0.6, r = 0,47, tp>tt;

- для пустых зон ТЮВ 0.6 = 0,859 + 0,021 ТПЕСЧ 0.6, r = 0,05, tp73,4 м – меньше 0,5.

Характеристики ТВАС, м ТН ВАС, м ТВ ВАС, м ТПЕСЧ, м КПЕСЧ, ТП-АЛ, м ТЮВ 0.25, ТЮВ 0.6, ТЮЯ 0.25, ТЮЯ 0.6, ТПЕСЧ 0.6, Примечание: верхняя строка – нефтяные зоны, нижняя – пустые зоны, звездочкой отмечены значимые корреляционные связи при р = 0, Зависимости вероятности нефтегазоносности юрских отложений от характеристик Васюганского НГК для Ярсомовского прогиба Рт вас Рк песч ЮЯ 0. песч 0. Рис. 2.10. Графическое отображение соотношений между Твас, Тн вас, Тв вас, Тпесч, Кпесч, Тп-ал, Тюв0,25, Тюв0,6, Тюя0,25, Тюя0,6, Тпесч0,6 и вероятностью нефтеносности Уравнение регрессии между РТН ВАС и ТН ВАС имеет прямой вид, но, несмотря на это, для нефтяных зон среднее значение Р ТН ВАС меньше, чем для пустых. Все это в совокупности со значением критерия t свидетельствует о том, что данный критерий малоинформативен, а построенная модель по показателю ТВ ВАС слабо отображает нефтегазоносность верхнеюрских отложений.

Средние значения показателя Р КПЕСЧ для нефтяных зон выше 0,5, для пустых зон – меньше 0,5. Критическое значение КПЕСЧ равно 0,297, при КПЕСЧ> 0,297 вероятности будут больше 0,5, при КПЕСЧ< 0,297 – меньше 0,5.

Как видно из табл. 2.14, наиболее сильно отображают нефтеносность верхнеюрских отложений вероятность, вычисляемая по показателю ТЮЯ 0.25. В данном случае уравнение регрессии имеет нелинейный вид, и вычисленные по нему вероятности в среднем для нефтяных зон равны 0,527, для пустых – 0,477. По критерию t при р=0,05 данный критерий является самым информативным из всех показателей, приведенных в табл. 2.14.

По вышеприведенным зависимостям были построены карты изовероятностей по всем 11 показателям. Анализ построенных карт и статистических характеристик показал, что степень соответствия нефтяных и пустых зон повышенным и пониженным значениям вероятностей различных показателей существенно отличается, что свидетельствует о их различной информативности в пределах изучаемой территории Ярсомовского прогиба.

Например, по значениям РТВ ВАС, РТПЕСЧ, РТЮВ 0.25, РТЮЯ 0.25, РТПЕСЧ 0. наблюдается определенное отображение нефтегазоносности верхнеюрских отложений. По остальным показателям отображение нефтегазоносности значительно слабее, особенно по РТН ВАС. Выполненный статистический анализ индивидуальной информативности построенных моделей по характеристикам васюганского нефтегазоносного комплекса показывает, что ни по одной из них нельзя надежно прогнозировать нефтегазоносность верхнеюрских отложений. Значения вероятностей, полученные по этим моделям, можно использовать для построения комплексных вероятностных моделей и построения обобщенной прогнозной карты. С целью комплексного использования информации по характеристикам васюганского НГК построим многомерную модель с помощью ЛДА.

Поэтому далее, используя пошаговый метод ЛДА, была построена линейная дискриминантная функция, имеющая следующий вид:

Z НГКЯ = 9,0529 РТЮЯ 0.25 + 16,7692 РКПЕСЧ + 8,305 РКПЕСЧ + + 6,1618 РТЮВ 0.25 – 4,7037 РТЮВ 0.6 – 12,5951 РТВ ВАС – 11,4325; при R = 0,465;

2 = 23,247; p = 0,000720.

По данной формуле вычислены значения Z НГК для всех нефтяных и пустых зон. Средние значения Z НГК для нефтяных зон равно 1,201 ± 0,686, для пустых – 0,458 ± 0,862. Соотношение между Z НГК и комплексной вероятностью принадлежности к нефтяным зонам РЗ НГК приведено на рис.

2.11 и имеет следующий вид:

Р НГКЯ = 0,362 + 0,230ZНГКЯ + 0,023(ZНГКЯ )2 –0,01(ZНГКЯ ) 3 –0,001(ZНГКЯ)4.

Используя данную формулу, определены значения Р НГКЯ и построена карта изовероятностей (рис. 2.12). Среднее значение Р НГКЯ для нефтяных структур равно 0,640 ± 0,135 и изменяется от 0,246 до 0,929; для пустых зон – 0,290 ± 0,149 и варьирует от 0,051 до 0,567. Значение t = 11,827 при р = 0,000000, что свидетельствует о том, что средние значения Р НГКЯ для нефтяных и пустых зон являются статистически сильно различными. Здесь необходимо отметить, что величины t, р, характеризующие средние значения Р НГК, для нефтяных и пустых зон значительно выше, чем значения t, р, приведенные в табл. 1.3, которые вычислены по индивидуальным моделям.

Исследование распределения количества нефтяных и пустых скважин в зависимости от Р НГКЯ показало, что в первом случае связь прямая (r = 0,36), во втором случае – обратная, более тесная (r = –0,79).

вероятностью принадлежности к нефтяным зонам Р НГК Для анализа связей индивидуальных вероятностей, вычисленных по характеристикам васюганского НГК, с комплексной вероятностью РНГК вычислены коэффициенты r. Анализ этих связей показывает, что тесные прямые корреляционные зависимости с РЗ НГК имеются с РТЮЯ 0.25, РКПЕСЧ, РТЮЯ 0.25, РТПЕСЧ, РТВАС. Значимая обратная связь наблюдается с РТ Н ВАС. С остальными вероятностями величина РНГКЯ коррелируется слабо.

Все вышеизложенное показывает, что статистически обоснованные многомерные модели для вычисления РНГКС, РНГКН, РЗНГКЯ можно использовать для прогнозных целей, как составные части разработки методики прогноза нефтегазоносности верхнеюрских отложений для территории ТПП «Когалымнефтегаз».

Рис. 2.12. Карта комплексной вероятности нефтеносности верхнеюрских отложений в пределах Ярсомовского мегапрогиба в зависимости от мощностных характеристик нефтеносного пласта Ю1-1.

Глава 3. ПОСТРОЕНИЕ ЗОНАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗА

НЕФТЕНОСНОСТИ ПО ГИПСОМЕТРИЧЕСКИМ ОТМЕТКАМ ПЛАСТОВ

гипсометрических отметок пластов на нефтегазоносность верхнеюрских отложений с помощью статистических методов кратко изложены автором диссертации в работе [19]. Выполним аналогичные более детальные исследования раздельно для Ярсомовского мегапрогиба, Нижневартовского и Сургутского сводов. Обоснование построения раздельных статистических моделей для прогноза нефтегазоносности верхнеюрских отложений приведено в предыдущей главе данной работы.

Сургутский свод. Западная часть территории расположена в пределах северо-восточного склона Сургутского свода. На крайнем северо-западе свода выделяется Северо-Конитлорское локальное поднятие амплитудой до 50 м, осложняющее северо-восточную периклиналь Венглинского вала.

Далее к востоку выделяется Кочевской вал. Эта структура второго порядка имеет субмеридиональную ориентировку и осложнена рядом локальных поднятий – Западно-Кочевским, Кочевским и Южно-Кочевским. Амплитуда вала по кровле баженовской свиты достигает 150 м. Наиболее высокая его центральная часть соответствует Кочевскому куполу, имеющему амплитуду около 100 м и отметку кровли васюганской свиты –2710 м.

Восточнее Кочевского вала расположены Тевлинское куполовидное поднятие (к.п.) и разделяющий их Восточно-Венглинский прогиб, входящий на описываемую территорию лишь северной своей частью. Тевлинское к.п.

осложнено рядом поднятий третьего и четвертого порядков, среди которых наиболее крупными являются Тевлинское с амплитудой 60 м и Когалымское с амплитудой 50 м. На описываемой части Сургутского свода Тевлинское к.п. занимает наиболее высокое гипсометрическое положение. В пределах этого структурного элемента кровля васюганской свиты залегает на отметках от –2720 м (оконтуривающая изогипса) до –2640 м (центральный купол одноименного локального поднятия), а амплитуда достигает 80 м.

К югу от Тевлинского к.п., отграничиваясь от него небольшой седловиной, выделяется северная оконечность Савуйского структурного мыса, субмеридиональной ориентировки. Его западный склон довольно круто погружается в Восточно-Венглинский прогиб, где по данным сейсморазведки кровля васюганской свиты погружается до отметок –2980 м.

Восточный склон более полого погружается в Западно-Ягунский прогиб. В пределах описываемой части структурного мыса оконтурены Иминское, Сорымо-Русскинское локальные поднятия. Амплитуды этих структур достигают 30 – 40 метров, а отметки залегания кровли васюганской свиты в их пределах изменяется от –2700 до –2690 м. Восточнее Тевлинского расположено Ягунское к.п. Эти структуры второго порядка разделены Западно-Ягунским прогибом, в наиболее погруженной части которого кровля васюганской свиты залегает на отметке –2810 м. Ягунское к.п. осложнено рядом структур третьего и четвертого порядков, наиболее крупными из которых являются Ягунское, Южно-Ягунское и Дружное. Амплитуды этих локальных поднятий от 20 до 40 м, а кровля васюганской свиты на сводах фиксируется на отметке –2730 м.

Кроме вышеперечисленных тектонических элементов второго порядка и входящих в их состав локальных структур на описываемой части Сургутского свода выделен ряд самостоятельных локальных поднятий. На северном склоне свода наиболее крупными из изученных являются Малокочевское, Северо-Кочевское, Камеральное, Северо-Когалымское и Северо-Ягунское. Амплитуды структур колеблются в пределах от 10 до 50 м, отметки до кровли васюганской свиты на их сводах – от –2900 до –2790 м. К югу от Тевлинского к.п. обособляется цепочка структур с общим северовосточным простиранием, включающая Северо-Икилорское и ЗападноИкилорское локальные поднятия. Амплитуды их составляют, соответственно, 15, 40 и 10 метров, отметки кровли васюганской свиты изменяются от –2730 м на Икилорском до –2750 м на двух других куполах.

Статистические характеристики залегания абсолютных отметок пластов для выборки, состоящей из 83-ти нефтяных и 135-ти пустых скважин для Сургутского свода приведены в табл. 3.1. Отсюда видно, что в основном нефтяные скважины залегают гипсометрически выше пустых. Для величин НФ средние значения для нефтяных зон на 14,7 м гипсометрически выше, чем пустых. Особенно отчетливо это видно по средним значениям НЮ2, НЮ2о, НЮ1.

Для НЮ1 средние значения для нефтяных скважин на 15,6 м выше, чем для пустых и являются по критерию t статистически различными. Выше по разрезу статистического отличия между средними значениями для двух классов скважин не наблюдается.

Статистические характеристики абсолютных отметок Абсолютные отметки кровли пластов – Нефтяные зоны* Пустые зоны* t p *Примечание: верхняя строка – средние значения и среднеквадратичное отклонение, нижняя строка – размах значений Для анализа соотношений структурных планов были построены и проанализированы корреляционные поля и определены значения r между Н отдельно для нефтяных и пустых зон (табл. 3.2).

Анализ значений r показывает, что для нефтяных зон значения r в интервале НФ – НГ в основном меньше, чем для пустых. Выше по разрезу значения r выравниваются.

НФ НЮ4 НЮ3 НЮ2 НЮ2O НЮ1 НГ НБАЖ НСАВ НЧЕУС НГЛ НКОШ

Примечание: 0,56* - значимые корреляционные связи, в числителе – для нефтяных скважин, в знаменателе – для пустых.

Модели для вычисления вероятности отнесения к нефтяным зонам по абсолютным отметкам для территории Сургутского свода приведены на рис. 3.1 и в табл. 3.3.

Зависимости вероятности нефтегазоносности верхнеюрских отложений от абсолютных отметок кровли пластов (свит) для Сургутского свода пластов – Н, м

НФК НФК

Отсюда видно, что все модели положительные. По значениям Н были определены величины РН для всех нефтяных и пустых скважин, вычислены средние значения и рассчитаны значения t и р (см. табл. 3.3). Отсюда видно, что в интервале НФ – НЧЕУС средние значения для нефтяных зон выше, чем для пустых. По критерию t статистически различны средние значения для нефтяных и пустых зон только по РНЮ. По значениям вероятностей, определяемым по вышеприведенным формулам, построены карты изовероятностей и выполнен их анализ, который показал, что они фрагментарно контролируют нефтегазоносность верхнеюрских отложений.

Рис. 3.1. Графики зависимостей вероятностей нефтеносности верхнеюрских отложений от абсолютных отметок кровель по горизонтам и свитам для Сургутского свода.

Каноническая ЛДФ при использовании вероятностей нефтеносности для отдельных пластов для Сургутского свода имеет следующий вид:

ZНС = –36,789РНЮ + 659,585PНГ + 32,373PНГЛ – 25,454РНЧЕУС – – 46,171 РНЮ – 291,097, при R = 0,35; 2 = 27,67; p 0,2, а пустые – при РНЯ < 0,7.

Рис. 3.9. Карта комплексной вероятности нефтеносности верхнеюрских отложений в пределах Ярсомовского мегапрогиба в зависимости от структурного фактора.

По средним интервальным значениям РНЯ и величинам nН, nП построены уравнения регрессии. Количество нефтяных скважин в зависимости от РНЯ изменяется по следующей зависимости: nН = -0,900 + 12,143 РНЯ, при r = 0,75, что свидетельствует о том, что при увеличении значений РН величина nН растет. Количество пустых скважин в зависимости от РНЯ уменьшается по следующей формуле: nП = 23,696 – 31,791 РНЯ, при r = –0,91.

Для анализа связей индивидуальных вероятностей с РЗНЯ вычислены коэффициенты r, приведенные в табл. 3.15 (n = 140).

РНФ РНГ

РНЮ РНЮ РНЮ РНЮ РНЮ

РНБАЖ РНКОМС РНСАМБ РНСАВ РНЧЕУС РНГЛ РНКОШ

Из табл. 3.15 видно, что значения r изменяются в диапазоне от –0,41 до 0,28. Положительные, статистически значимые, устойчивые по силе связи с РНЯ отмечаются в интервале значений от РНЮ до РНБАЖ. Отрицательные значимые связи имеются с РНГЛ и РНКОШ. Все это еще раз свидетельствует о необходимости использования для прогноза нефтегазоносности совокупности показателей.

Для контроля решений, полученных с помощью ЛДФ, применим метод условных комплексных вероятностей. Суть данного метода и возможности его использования детально изложена в работе [24].

Условные комплексные вероятности прогноза нефтегазоносности (РУКВ) определялись при различном количестве показателей Р(НJ), изменяющихся от одного до 14. Отметим, что для анализа было использовано такое сочетание признаков, при котором наблюдается максимальное значение критерия t при равном количестве показателей. Статистические характеристики РУКВ, рассчитанных по совокупности показателей, приведены в табл. 3.16.

Рассмотрим, как происходит разделение нефтяных и пустых зон с использованием РУКВ в зависимости от различного количества используемых показателей (m). Из таблицы видно, что при использовании сочетания трех вероятностей РНЮ, РНГ и РНБАЖ наблюдается максимальное значение t, т.е.

условная комплексная вероятность РУКВЯ характеризуется максимальным различием средних значений для нефтяных и пустых скважин, чем все остальные совокупности сочетаний. При использовании данного сочетания из 140 скважин неверно расклассифицированы 36. При использовании метода ЛДА верность распознавания составила 74%. Поле корреляции между РЗНЯ и РУКВЯ приведено на рис. 3.10. Из рис. 3.10 видно, что значения РНЯ и РУКВЯ достаточно хорошо контролируют друг друга (r = 0,43; tp>tt). Анализ корреляционного поля показывает, что при РНЯ и РУКВ менее 0, располагаются только пустые скважины, при РЗНЯ и РУКВ в интервале менее 0,5 располагается 60,6% всех пустых скважин и только 5,1% нефтяных скважин.

РНЮ, РНГ, РНБАЖ, РНЮ РНЮ, РНГ, РНБАЖ, РНЮ, РНЮ РНЮ, РНГ, РНБАЖ, РНЮ, РНЮ, РНЮ 7. РНЮ, РНГ, РНБАЖ, РНЮ, РНЮ, РНЮ, 0,552±0,151 0,441±0,196 2,994 0, 8. РНЮ, РНГ, РНБАЖ, РНЮ, РНЮ, РНЮ, 0,560±0,145 0,436±0,196 3,393 0, 9. РНЮ, РНГ, РНБАЖ, РНЮ, РНЮ, РНЮ, 0,536±0,116 0,437±0,189 2,929 0, РНЮ 0, РНФ, РНКОМС 10. РНЮ, РНГ, РНБАЖ, РНЮ, РНЮ, РНЮ, 0,528±0,127 0,445±0,201 2,291 0, РНЮ, РНФ, РНКОМС, РНЧЕУС 11. РНЮ, РНГ, РНБАЖ, РНЮ, РНЮ, РНЮ, 0,510±0,139 0,450±0,201 1,6321 0, РНЮ 0, РНФ, РНКОМС, РНЧЕУС, РНГЛ0, 12. РНЮ, РНГ, РНБАЖ, РНЮ, РНЮ, РНЮ, 0,518±0,136 0,448±0,202 1,901 0, РНЮ, РНФ, РНКОМС, РНЧЕУС, РНГЛ, РНСАМБ0, 13. РНЮ, РНГ, РНБАЖ, РНЮ, РНЮ, РНЮ, 0,521±0,134 0,445±0,202 2,061 0, РНЮ, РНФ, РНКОМС, РНЧЕУС, РНГЛ, РНСАМБ, РНСАВ0, 14. РНЮ, РНГ, РНБАЖ, РНЮ, РНЮ, РНЮ, 0,526±0,135 0,437±0,201 2,417 0, РНЮ 0, РНФ, РНКОМС, РНЧЕУС, РНГЛ, РНСАМБ, РНСАВ, Все это показывает, что выполненные расчеты достаточно надежные, и по РНЯ можно выполнить классификацию зон: при РНЯ > 0,75 – высокоперспективные зоны, при 0,5 < РНЯ < 0,75 – перспективные зоны, при 0,25 < РНЯ < 0,5 – малоперспективные и при РНЯ < 0,25 – неперспективные зоны.

Pукв Рис. 3.10. Поле корреляции между РНЯ и РУКВЯ

НЕФТЕГАЗОНОСНОСТИ ПО ТОЛЩИНАМ ПЛАСТОВ

Материалом для построения зональных моделей прогноза нефтегазоносности послужили толщины между кровлями пластов НФ и НЮ НБАЖ и НУР – mБАЖ-УР, м; НУР и НКОМС – mУР-КОМС, м; НБАЖ и НКОМС – mБАЖ-КОМС, м; НКОМС и НСАМБ–mКОМС-САМБ, м; НСАМБ и НСАВ – mСАМБ-САВ, м; НСАВ и НЧЕУС – mСАВ-ЧЕУС, м; НЧЕУС и НГЛ – mЧЕУС-ГЛ, м; НГЛ и НКОШ – mГЛ-КОШ, м. По этим толшинам для нефтяных и пустых зон вычислены основные статистические характеристики и выполнено их сравнение с помощью критерия t.

Как и ранее при построении моделей по гипсометрическим отметкам, анализ выполним раздельно для Сургутского и Нижневартовского сводов и Ярсомовского мегапрогиба.

Сургутский свод. Статистические характеристики толщин для Сургутского свода по данным 218 скважин приведены в табл. 4.1.

Статистические характеристики толщин пластов Сургутского свода Из табл. 4.1 видно, что статистичекое различие в средних значениях по критерию t для нефтяных и пустых зон имеется только по mГ-Ю. Для более полного анализа рассматриваемых показателей были вычислены коэффициенты корреляции r между ними раздельно для нефтяных и пустых зон. Особое внимание уделено тем корреляциям, которые по своим значениям значительно отличаются друг от друга в зависимости от классов.

Значения коэффициентов r приведены в табл.4.2.

Коэффициенты корреляции между толщинами для нефтяных и пустых зон по Сургутскому своду приведены в табл. 4.2. Анализ значений r показывает, что наибольшие отличия для нефтяных и пустых зон имеются между значениями m Ю 0- Ю и mФ-Ю, mЮ.

Корреляционная матрица по мощностям пластов для Сургутского свода

ЧЕУС ГЛ КОШ

mФ-Ю ЧЕУС Примечание: верхняя строка – нефтяные зоны, нижняя строка – пустые зоны, –0,40* значимые корреляционные связи Анализ значений r показывает, что наибольшие отличия для нефтяных и пустых зон имеются между значениями m Ю 0- Ю и mФ-Ю, mЮ.

Данные, приведенные в табл. 4.1, 4.2 показывают, что изменение толщин и соотношений между ними различно для территорий нефтяных и пустых зон, что было использовано для построения уравнений регрессии Р от m, которые приведены в табл. 4.3.

Зависимости вероятности зональной нефтегазоносности пластов – m, м mФ-Ю, м Р(mФ-Ю )= –0,013 + 0,00151mФ-Ю Примечание: верхняя строка – средние значения и среднеквадратичное отклонение, нижняя строка – размах значений Далее, используя вычисленные индивидуальные вероятности по формулам, приведенным в табл.4.3, построена ЛДФ, которая имеет следующий вид:

ZmС = 7,25РmЮ -Ю + 15,81Р mЮ -Ю – 6,39РmЮ -Ю 0 – 5,80РmЮ 0-Ю + +18,46РmЮ -Г– 1558,24РmЧЕУС-ГЛ + 764,92, при R=0,33; =24,71; р= 0,000387.

Среднее значение ZmС для нефтяных зон равно 0,435, для пустых – 0,284.

Соотношения между ZmС и вероятностью принадлежности к нефтяным зонам имеет следующий вид:

РmС = 0,480 + 0,166 ZmС + 0,008(ZmС)2 – 0,04(ZmС)3.

По данной формуле были определены значения вероятностей принадлежности к нефтяным зонам и построена карта изовероятностей по РmС (рис. 4.1). Анализ данной карты показывает, что она хорошо отображает зонально-локальную нефтеносность и может быть использована для решения прогнозных задач. Среднее значение РmС для нефтяных зон составляет 0,629, для пустых зон – 0,478. Значение t равно 6,770 при р = 0,00000, что показывает, что средние значение РmС для нефтяных и пустых зон являются статистически различными.

Рис. 4.1. Карта комплексной вероятности нефтеносности верхнеюрских отложений в пределах Сургутского свода в зависимости от толщин.

Для более полного анализа значений РmС в пределах нефтяных и пустых зон изучим распределение количества скважин в этих зонах(табл.4.4).

Распределение скважин(n) в пределах нефтяных и пустых зон Пустые- nп Отсюда видно,что для нефтяных зон в диапазоне 0,0-0,2 скважины отсутствуют,далее в интервале 0,2-0,7 их количество закономерно увеличивается,и далее в интервале 0,7-1,0 несколько снижается.Зависимость между средними интервальными значениями РmС и величиной nН для нефтяных зон имеет следующий вид:

Для пустых зон скважин диапазоне менее 0,5,их количество значительно больше, чем при РmС >0,5. Зависимость между средними интервальными значениями РmС и величиной nП для пустых зон имеет следующий вид:

Отсюда видно, что для нефтяных зон зависимость имеет прямой вид, для пустых обратный.

Для исследования влияния индивидуальных вероятностей на комплекную вероятность Рm были вычислены коэффициенты r между ними (табл. 4.5).

Р(mГ-БАЖ) Р(mБАЖ-КОМС) Р(mСАВ-ЧЕУС) (РmЧЕУС-ГЛ) Р(mГЛ-КОШ) Произведенный анализ значений r показывает, что максимальное влияние на РmС оказывают Р(mЮ -Г), Р(mБАЖ-КОМС). Проведенные исследования информативности комплексной вероятности РmС показывает, что разработанные индивидуальные модели, по которым вычислялись значения Рm и соответственно комплексная модель по которой определялась величина РmСдостаточно уверенно отображают нефтеносность верхнеюрских отложений Сургутского свода, и будут использованы в диссертации при дальнейших исследованиях.

Нижневартовский свод. Статистические характеристики толщин для Нижневартовского свода по данным 189 скважин приведены в табл. 4.6.

Отсюда видно, что средние значения по mЮ -Ю 0, mЮ -Ю 0, m Г –Ю,mКОМСдля нефтяных и пустых зон по критерию t статистически различаются.

САМБ Особенно сильное различие имеется по mЮ -Ю 0. Среднее значение mЮ -Ю для нефтяных зон в 1,8 раза выше, чем - пустых.

Как и ранее по Сургутскому своду были вычислены коэффициенты корреляции r между толщинами ними раздельно для нефтяных и пустых зон.

Значения коэффициентов r приведены в табл.4.7.

Корреляционные связи между толщинами для нефтяных и пустых зон приведены в табл. 4.7. Анализ значений r показывает, что наибольшие отличия имеются между значениями mЮ -Ю 0 и m Ю 0- Ю с другими статистически значимая, для пустых структур – обратная и также статистически значимая.

Данные, приведенные в табл. 4.6 и 4.7, показывают, что геологическое строение в пределах нефтяных зон в значительной мере отличается от строения пустых зон. Все это позволило построить уравнения регрессии для определения индивидуальных вероятностей в зависимости от значений толщ пород (табл. 4.8).

Примечание: 0,47* - значимые корреляционные связи при р = 0,05, верхняя строка – нефтяные скважины, нижняя строка – пустые.

Зависимости вероятности зональной нефтегазоносности mФ-Ю, м Р(mФ-Ю ) = -0,041 + 0,00113mФ-Ю Из табл. 4.8 видно, что средние значения для нефтяных и пустых зон, вычисленные с использованием вышеприведенных формул, наиболее сильно отличаются по Р(mЮ20- Ю1). Далее, используя вычисленные индивидуальные вероятности по формулам, приведенным в табл.4.8, построена ЛДФ, которая Нижневартовского свода имеет следующий вид:

ZmН = 12,28625РmФ-Ю + 2,364РmЮ -Ю + 2,379Р mЮ -Ю +3,071РmЮ -Ю 0 – – 131,078РmЮ + 27,244 РmГ-БАЖ + 51,488РmБАЖ-УР – 49,814 РmУР-КОМС + +11,571РmКОМС-САМБ+ 71,254РmСАМБ-САВ + 3,615РmСАВ-ЧЕУС + 34,333РmЧЕУС-ГЛ + + 7,569 РmГЛ-КОШ – 23,163, при R=0,61; 2=65,58; р= 0,000000. Среднее значение Z m для нефтяных зон равно 0,861, для пустых – 0,669.

Соотношение между ZmН и вероятностью принадлежности к нефтяным зонам имеет следующий вид:

РmН = 0,406 + 0,355ZmН + 0,031(ZmН)2 – 0,042(ZmН)3 – 0,003(ZmН)4 – 0,002(ZmН)5.

принадлежности к нефтяным зонам и построена карта изовероятностей по РmН (рис. 4.2). Анализ данной карты показывает, что она достаточно надежно отображает зонально-локальную нефтеносность и может быть использована для решения прогнозных задач.

Среднее значение РmН для нефтяных зон составляет 0,656 ± 0,248 и варьирует от 0,127 до 0,981, для пустых зон – 0,268 ± 0,229 и изменяется от 0,001 до 0,929. Значение t равно 9,944, при р = 0,00000, что показывает, что средние значение РmН для нефтяных и пустых зон являются статистически различными.

Распределение количества скважин в зависимости от РmН приведено в таблице 4.9.

Распределение скважин(n) в пределах нефтяных и пустых зон Пустые- nп По средним интервальным значениям РmН и величинам nН и nП построены уравнения регрессии, которые имеет следующие виды:

для нефтяных зон - nН = 2,877 + 11,336РЗm, при r = 0,66;

для пустых зон - nП = 25,938 – 30,473РЗm, при r = –0,91.

Для анализа связей индивидуальных вероятностей с РmН вычислены коэффициенты r (табл. 4.10).

РЗm РЗm Произведенный анализ значений r показывает, что максимальные связи наблюдаются с Р(mЮ -Ю 0), Р(mЮ 0-Ю ), Р(mЮ -Г). Проведенные исследования информативности комплексной вероятности РmН показывает, что разработанные индивидуальные модели, по которым вычислялись значения Рm и соответственно комплексная модель по которой определялась величина РmНдостаточно уверенно отображают нефтеносность верхнеюрских отложений Нижневартовского свода, и будут использованы при комплексной оценке нефтегазоносности изучаемой территории.

Рис. 4.2. Карта комплексной вероятности нефтеносности верхнеюрских отложений в пределах Нижневартовского свода в зависимости от толщин отложений Ярсомовский мегапрогиб. Статистические характеристики по данным 140 скважин приведены в табл. 4.11.

Статистические характеристики мощностей пластов Ярсомовского прогиба Из табл. 4.1 видно, что средние значения для нефтяных и пустых зон по mФ-Ю, mЮ -Ю, mЮ -Ю по критерию t являются статистически неразличными.

меньше, чем для пустых зон, и по критерию t статистически различны ( табл.

4.11). Средние значения m Ю 0- Ю, mЮ -Г для нефтяных зон значительно выше, чем пустых, и статистически по критерию t различны между собой.

Средние мощности в интервале от НГ до НКОШ все являются статистически незначимыми, при этом, если в интервале НГ – НСАВ они еще незначительно отличаются, то по mСАВ- ЧЕУС, mГЛ-КОШ практически равны, что хорошо видно по значениям t и p.

Все это показывает, что информативной в отношении нефтеносности юрских отложений является толща пород от Н Ю 0 до НГ, где и сосредоточены залежи в юрских отложениях: васюганский нефтегазоносный комплекс.

Для Ярсомовского прогиба, как и ранее для Сургутского и Нижневартовского сводов исследуем соотношения между толщинами раздельно для нефтяных и пустых зон. Для анализа соотношения мощностей были построены корреляционные поля и вычислены значения r между значениями m (табл. 4.12) раздельно для нефтяных (39 скважин) и пустых зон (61 скважина). Анализ значений r показывает, что наибольшие отличия имеются между значениями – m Ю 0- Ю и значениями mЮ -Г с другими зон также отличается. Если в первом случае связь сильная отрицательная (r =–0,60; tp>tt), то во втором практически отсутствует (r =–0,01; tp 0,5значительно больше, чем пустых. Для пустых зон наблюдается инверсия этому распределению. Для нефтяных зон линейное уравнение регрессии между РКОМПИ и количеством нефтяных скважин имеет следующий вид: nП = 2,135 + 36,069РКОМПИ; r = 0,89.

Для пустых скважин: nП = 65,478 – 71,5 РКОМПИ; r = –0, Ркомп и Для более полного анализа соотношений между РКОМПИ и Р НГКИ, РНИ, РmИ, РМИГРИ вычислены значения коэффициентов r для нефтяных и для пустых зон и для их суммы (табл.5.4). Отметим, что значения коэффициентов r как для нефтяных, так и для пустых зон выше тех значений r, которые были получены при сопоставлении с Р НГКИ, РНИ, РmИ, РМИГРИ.

Ркомп и

РЗ НГК РЗН РЗm РМИГР РКОМП

Примечание: верхняя строка – все скважины, средняя строка – нефтяные скважины, нижняя строка – пустые скважины; 0,36* - значимые корреляционные связи.

Отсюда видно, что, если рассматривать всю выборку, то между всеми разработанными комплексными вероятностями существуют значимые корреляционные связи. При рассмотрении корреляций раздельно для нефтяных и пустых зон не все корреляции являются статистически значимыми. Вероятность Р НГК для нефтяных зон имеет слабую отрицательную корреляцию с РН, слабую положительную – с Рm и тесные положительные с РМИГР и РКОМП. Для пустых зон все корреляции положительные, статистически значимые. Вероятность РН имеет для нефтяных зон сильные корреляции с Рm и РКОМП и слабую корреляцию с РМИГР. Для пустых зон все корреляции статистически значимые. Вероятность Рm для нефтяных зон имеет слабую корреляцию с РМИГР и сильную с РКОМП, для пустых зон обе корреляции статистически значимые. Вероятность РМИГР имеет положительные корреляции с РКОМП в обоих случаях.

Для более полного анализа построены корреляционные поля между РКОМП и Р НГК, РН, Рm, РМИГР, а для описания этих связей вычислены значения r и построены уравнения регрессии раздельно для нефтяных и пустых зон (табл. 5.5, рис. 5.3 – 5.6).

Уравнения регрессии между РКОМП и РН, Рm, Р НГК, РМИГР РКОМП = 0,383 + 0,631 РМИГР; РКОМП = –0,154 + 0,830РМИГР;

РКОМП = 0,312 + 0,645 Р НГК; РКОМП = –0,045 + 0,815Р НГК;

РКОМП = 0,181 + 0,939 РН; РКОМП = –0,134 + 1,031РН;

РКОМП = 0,160 + 0,909 Рm;

Анализ поля корреляции между РКОМП и РМИГР (рис.5.3) показывает, что здесь наблюдается незначительная дифференциация размещения нефтяных и пустых скважин по РМИГР и ослабление значений r (0,19; 0,29).

Корреляционное поле между РКОМП и РНГК приведено на рис. 5.4.

Отсюда видно, что корреляционное поле между РКОМП и Р НГК состоит из трех подполей, в верхнем правом углу которого в основном находятся нефтяные скважины, в нижнем левом – в основном пустые скважины, а между ними располагаются как нефтяные, так и пустые скважины.

О том, что распределение нефтяных и пустых скважин значительно отличаются друг от друга, убедительно свидетельствуют уравнения регрессии, которые сильно отличаются как по свободным, так и по угловым членам (табл. 5.5). Отметим, что связи между РКОМП и Р НГК как для нефтяных, так и для пустых зон являются статистически значимыми.

Pкомп Рис. 5.4. Корреляционное поле между РКОМП и Р НГК.

Корреляционные поля между РКОМП – РН и РКОМП – Рm приведены на рис. 5.5, рис. 5.6. Из рисунков видно, что в пределах данных полей корреляции, как и в предыдущем случае, наблюдается дифференциация распределения нефтяных и пустых скважин. Распределение точек на корреляционных полях также характеризуется наличием двух подполей. При высоких значениях вероятностей в основном наблюдаются нефтяные скважины, при низких – пустые, здесь также имеется область перекрытия.

Выполненный анализ соотношений РКОМП с Р НГК, РН, Рm, РМИГР показывает, что действительно величина РКОМП контролируется этими вероятностями, причем силы и виды корреляционных связей различны для нефтяных и пустых зон.

Карты Р НГК, РН, Рm, РМИГР по территории деятельности ТПП «Когалымнефтегаз» приведены на рис. 5.7, 5.8, 5.9, 5.10. Выполненный анализ этих карт показывает, что они достаточно полно контролируют нефтегазоносность верхнеюрских отложений. Причем необходимо отметить, что полного совпадения в изменении вероятности верхнеюрских отложений нет, что еще раз свидетельствует о сложности распределения нефтеносности в этих отложениях.

По величине РКОМП построена карта изовероятностей, из которой видно, что она достаточно надежно контролирует нефтегазоносность верхнеюрских отложений (рис. 5.11), и которая будет в дальнейшем использована для прогнозных оценок.

В пользу того, что при окончательных прогнозных оценках нефтегазоносности верхнеюрских отложений необходимо использовать именно РКОМП, свидетельствуют более сильные отличия в средних значениях и плотностях распределений для нефтяных и пустых зон, чем по РЗ НГК, РЗН, РЗm, РМИГР.

нефтегазоносности (рис.5.11) показывает, что на территории деятельности ТПП «Когалымнефтегаз» выделяется ряд перспективных зон. На территории в пределах Сургутского свода выделяются 2 большие по площади зоны, где значения вероятностей больше 0,5.В пределах западной зоны расположены 18,19,20,21 и 90 ловушки. На востоке Сургутского свода в пределах перспективной зоны находится девять ловушек:6,7,8,9,10,12,24,25,28. Кроме этого на территории Сургутского свода выделены еще три незначительные по площади участка, где значения вероятностей больше 0,5. К одной из этих зон приурочена часть ловушки 22(рис.2). На территории Ярсомовского прогиба выделена значительная по площади перспективная зона, расположенная в центральной части, южнее этой зоны имеются 5 небольших по площади перспективных участков. В пределах крупной зоны расположены ловушки 76 и 77.Значительные части ловушек 78 и 84 находятся в пределах зоны, где РКОМП> 0.5.Часть ловушки 86 также располагается в пределах территории, где РКОМП> 0.5.На территории Нижневартовского свода на востоке выделены значительные по размерам перспективные участки (рис.2).

В пределах этих участков расположены 72,73,52,57 и 58 ловушки. На западе Нижневартовского свода имеются 4 перспективных участков, незначительных по своим площадям. В пределах этих участков расположены 74,71,68,44,50 и 55 ловушки. Здесь необходимо отметить, что крупные по площади 44 и 55 ловушки не полностью находятся в перспективной зоне.

В работах [20,25,26,73,74,75 ] по совокупности критериев были выделены зоны по степени перспективности нефтеносности верхнеюрских отложений: земли высокой перспективности, перспективные, среднеперспективные и низкоперспективные.

Рис. 5.7. Карта перспектив нефтегазоносности верхнеюрских отложений по величине Р НГК для Когалымского региона. Условные обозначения: 1 - скважины: а - давшие нефть, б - пустые; 2 - прогнозные ловушки по М.О.

Захряминой [1ф]; 3 – граница территории деятельности ТПП “Когалымнефтегаз” Рис. 5.8. Карта перспектив нефтегазоносности верхнеюрских отложений по величине РН для Когалымского региона. Усл. обозн.см. рис. 5.7.

Рис. 5.9. Карта перспектив нефтегазоносности верхнеюрских отложений по величине Рm для Когалымского региона. Усл. обозн. см. рис. 5.7.

Рис. 5.10. Карта перспектив нефтегазоносности верхнеюрских отложений по величине Рмигр для Когалымского региона. Усл. обозн. см. рис. 5.7.