Том 4, № 2 (2022)

Сейсмикалық барлау дала жұмыстарын жүргізу технологияларының, деректерді өңдеу және түсіндіру әдістемелерінің қазіргі заманға сай дамуы құрылымдық ерекшеліктерді зерттеу үшін ғана емес, сонымен қатар тау жыныстарының анизотропиясын терең талдау үшін де сапалы материал алуға мүмкіндік береді: литологиялық және петрофизикалық қасиеттердің кеңістіктік гетерогенділігін толық түсіну, сұйықтықтың қанықтылығын болжау, ұсақ тектониканы, таужыныстардың жарықшақтылығының таралу тығыздығы мен геометриясын талдау.

Далалық сейсмикалық барлау жұмыстарын жүргізу және өңдеу кезінде оның барлық кезеңдерінде сапаны бақылау маңызды болып табылады. Сапаны бақылау сейсмикалық барлау жұмыстарын жоспарлау басталғаннан бастап соңғы нәтиже алуға және түсіндіруге дейінгі жұмыстар процесіне тікелей қатысудан тұратынын түсіну қажет.

Бұл мақалада далалық жұмыстарды жоспарлау мен жобалаудан бастап өңдеудің оңтайлы бағаны таңдауға дейінгі сейсмикалық барлауды толық техникалық сүйемелдеудің маңыздылығы қарастырылған, оның нәтижелері айтарлықтай дәрежеде құрылымдық және динамикалық түсіндіруге әсер етеді. Оңтүстік Торғай бассейнінің кен орны үлгісінде сейсмикалық барлау жұмыстарының толық таңдалған дизайны, далалық жұмыстардың жаңа технологияларын пайдалану және деректерді өңдеу, геологиялық-геофизикалық ақпаратты неғұрлым толық алуға мүмкіндік бергендігі көрсетілді. Нәтижесінде 2021ж. жаңа сейсмикалық барлау негізінде салынған барлық ұңғымалар көмірсутектердің өнеркәсіптік ағынын алды.

Нейрондық желілер мен машиналық оқытуды күнделікті өмірде әр адам ұзақ уақыт бойы қолданып келеді, мүмкін әрдайым саналы түрде бола бермейді. Әлеуметтік желілер алгоритмі суретте адамдар бетін анықтайтын немесе дауыстық көмекші бізге қандайда ақпаратты іздеуге көмектесетін кезде, осы әрекеттер негізінде машиналық оқыту әдістері жатыр.

Нейрондық желілердің алгоритмдері мұнай мен газды барлау және өндіру саласын айналып өтпеді. Бұл мақала қолданыстағы кен орны бойынша сейсмикалық деректерді талдау және геологиялық үлгіні одан әрі нақтылау және көмірсутектердің қосымша шоғырларын бөлу үшін петрофизикалық қасиеттерді болжау кезінде нейрондық желілерді қолдану мысалын көрсетуге бағытталған.

Нейрондық желілерді қолдана отырып, петрофизикалық қасиеттерді сәтті болжаудың негізгі шарттарының бірі сызықтық емес операторды тиімді оқыту үшін ұңғыма материалын кең таңдау болып табылады. Бұл жағдайда қолданыстағы кен орнында 100-ден астам ұңғымалар болды, бұл алгоритмнің талаптарына толық сәйкес келеді. Осы әдістеме үшін тағы бір маңызды шарт ұңғымаларды сейсмикаға сапалы сейсмостратиграфиялық байланыстыру болып табылады; жұмыстардың осы кезеңі осы мақала аясында да сипатталатын болады.

Нейрондық желіні талдаудың ерекшелігі, классикалық инверсиядан айырмашылығы, бұл жерде сейсмикалық импульс қолданылмайды: нейрондық желі ұңғымадағы бірнеше сейсмикалық жолдар мен каротаж қисығы арасындағы байланысты жақсы сипаттайтын операторды таңдайды. Бұл ерекшелік талдау уақытын қысқартуға және жоғарыда көрсетілген шарттарды сақтаған кезде жедел нәтижелер алуға мүмкіндік береді, бұл нейрондық желілер әдісін сейсмикалық деректерді динамикалық талдаудың тиімді құралы етеді.

Мұнай және газ кен орындарын игеру параметрлерін болжау әдістерінің эволюциясы цифрлық технологиялар мен есептеу қуатының дамуына байланысты жаңа мүмкіндіктерге ие болды. Мұнай өнеркәсібі үшін ерекше маңызды кезең ретінде әр түрлі қолданбалы тапсырмалар үшін жасанды нейрондық желілерді қолданудың идеясының пайда болуы мен алғашқы тәжірибелерді жасауды санауға болады: геологиялық-техникалық шараларды классификациялау, ұңғымаларды каротаждау және кернді зерттеу нәтижелерін автоматты түрде интерпретациялау. Қазіргі уақытта өзекті және толық шешілмеген мәселенің бірі болып мұнай кен орындарын игеру параметрлерін болжау үшін машиналық оқытуды пайдалану болып саналады. Технологияны өнеркәсіптік енгізу кезінде туындайтын даулар «қара жәшік» деп аталатын мәселеге байланысты орын алады – құрастырылған модель физикалық заңдарды түсіндіре алмайды, ал сызықтық емес тәуелділіктерді есептеу процесінде аралық нәтижелерді қадағалау мүмкіншілігі болмайды. Жоғарыда сипатталған мәселелерді ескере отырып, қазіргі уақытта ең жақсы тәжірибе осы мақалада сипатталған машиналық оқыту үлгілері мен физикалық аналитикалық модельдерді біріктіру болып табылады.

Соңғы онжылдықтың ішінде ұзақ су айдау процестері жетілген коллекторлардың сулануына әкелді, бұл мұнай кен орындарындағы күрделі мәселе болып табылады. Жақсы тығындау қабілеті бар және үнемді қолданылатын полимерлі микросфераларды дамыту, артық су өндірісін бақылаудың маңызды аспектісі болып табылады. Жоғары өткізгіш арналарды бітеу үшін гетерогенді резервуарда қолданылатын полимерлі микросфераларды зерттеу айтарлықтай кеңеюде, бұған көптеген жарияланған ғылыми мақалалар дәлел бола алады. Бұл шолуда полимерлі микросфералардың түрлері және олардың мұнай ығыстыру тиімділігі талқыланды. Полимерлі микросфералардың осыған байланысты қиындықтары мен болашақ перспективалары да қарастырылады. Берілген шолу болашақта мұнай кен орындарында қолдану мақсатымен көзделген полимерлі микросфераларды дамытуға негіз береді. Бұл зерттеушілерге болашақ мұнай кен орындарының талаптарын қанағаттандырарлық экономикалық жағдайда жетілген коллекторлардан мұнай өндіруді арттыру үшін полимерлі микросфераларды одан әрі дамытуға көмектеседі.

Бұл жұмыста әр түрлі тәсілдерді қолдана отырып, ұңғымаға ағынды күшейту әдістерін сандық үлгілеу қарастырылады. Тұз қышқылының әсерін үлгілеу үшін ұңғыманың өнімділік коэффициентінің өзгеруіне негізделген тәсіл, және де гидродинамикалық үлгіде химиялық реакцияны қолдану тәсілі қолданылды. Игерудің технологиялық көрсеткіштерін сапалы болжаудың өлшемі қаралып отырған нысанның аналогы – кен орны ұңғымаларының бірі бойынша нақты деректері болды. Есептеулер нәтижесінде нақты кен орнының мысалында ұзын көлденең ұңғымалар жағдайында тұз қышқылын өңдеу процесін үлгілеудің әртүрлі тәсілдерімен қосымша мұнай өндірудің өсуі алынды. Ұзын көлденең ұңғымалар жағдайында скин-факторларының теріс мәндерін қолдану химиялық реакциялардың жүруімен композициялық үлгілеу тәсілімен салыстырғанда мұнай өндіруді бірнеше есе арттыратыны анықталды. Арнайы бағдарламалық жасақтама көмегімен айдалған қышқылдың көлемі мен концентрациясының сезгіштігіне талдау жүргізілді. Композициялық үлгілеу кезінде химиялық реакцияны ескеру нәтижесінде тұз қышқылын өңдеудің әсері тау жыныстарының құрамына, реакция жылдамдығына, концентрациясына және айдалған қышқылдың көлеміне байланысты болатындығы анықталды. Жер қабатын сумен көп сатылы ажырату планарлық жарылу жүйесінің құралы мен дискретті жарылу жүйесінің үлгісін қолдана отырып үлгіленді. Гидродинамикалық үлгіні есептеу нәтижелерінің жер қабатын сумен көп сатылы ажырату үлгілеудің осы әдістері арасында сәл сәйкессіздік анықталды.