Том 4, № 2 (2022)

Современное развитие технологий проведения сейсморазведочных полевых работ, методик обработки и интерпретации данных позволяют получить качественный материал не только для изучения структурных особенностей, но и для углубленного анализа анизотропии пород: детального понимания пространственной неоднородности литологических и петрофизических свойств, прогнозирования характера флюидонасыщения, анализа мелкодизъюнктивной тектоники, плотности и геометрии распространения трещиноватости.

Немаловажным при проведении полевых сейсморазведочных работ и обработки является контроль качества на всех его этапах. Необходимо понимать, что контроль качества заключается в непосредственном участии в процессе работ от начала планирования сейсморазведочных работ до получения финального результата и интерпретации.

В данной статье рассмотрена важность полного технического сопровождения сейсморазведки от планирования и дизайна полевых работ до выбора оптимального графа обработки, результаты которой в значительной степени окажут эффект на структурную и динамическую интерпретацию. На примере месторождения Южно-Торгайского бассейна продемонстрировано, как детально подобранный дизайн сейсморазведочных работ, использование новейших технологий полевых работ и обработки данных позволили получить более полную геолого-геофизическую информацию. В результате проведенных в 2021 г. работ все скважины, заложенные на основе новой сейсморазведки, получили промышленный приток углеводородов.

Нейронные сети и машинное обучение уже долгое время используются практически каждым человеком в повседневной жизни, возможно, не всегда осознанно. Когда алгоритм социальных сетей определяет лица людей на фото или голосовой помощник помогает нам в поиске какой-то информации, в основе всех этих действий лежат методы машинного обучения.

Алгоритмы нейронных сетей не обошли стороной и область разведки и добычи нефти и газа. Данная статья ставит целью проиллюстрировать пример применения нейронных сетей при анализе сейсмических данных по действующему месторождению и прогнозировании петрофизических свойств для дальнейшей детализации геологической модели и выделения дополнительных скоплений углеводородов.

Одним из ключевых условий для успешного прогнозирования петрофизических свойств с помощью нейронных сетей является широкая выборка скважинного материала для эффективного обучения нелинейного оператора. В данном случае в условиях действующего месторождения в наличии имелось более 100 скважин, что вполне отвечает требованиям алгоритма. Другим важным условием для данной методики является качественная сейсмостратиграфическая привязка скважин к сейсмике; данный этап работ будет также описан в рамках данной статьи.

Особенностью нейросетевого анализа, в отличие от классической инверсии, является то, что здесь не используется сейсмический импульс: нейронная сеть подбирает такого оператора, который наилучшим образом описывает связь между несколькими сейсмическими трассами в области скважины и каротажной кривой. Данная особенность позволяет сократить время анализа и получать экспресс-результаты при соблюдении вышеописанных условий, что делает метод нейронных сетей эффективным инструментом динамического анализа сейсмических данных.

Развитие цифровых технологий и вычислительных мощностей способствует ускоренной эволюции методов прогнозирования параметров разработки нефтяных и газовых залежей. Особенно важной вехой для нефтяной индустрии можно считать создание идеи и первые опыты применения искусственных нейронных сетей для разного рода прикладных задач: классификации геолого-технических мероприятий, автоматической интерпретации результатов геофизических исследований скважин и керна. На текущий момент актуальной и не до конца решенной задачей является применение машинного обучения для прогнозирования параметров разработки нефтяных залежей. Возникающие споры при попытках индустриального внедрения технологии связаны с так называемым «черным ящиком» – ситуацией, когда построенная модель не может объяснить физические законы, и в процессе расчета нелинейных зависимостей почти невозможно отследить промежуточные результаты. С учетом вышеописанных проблем на текущий момент лучшей практикой является совмещение моделей машинного обучения и физически содержательных аналитических моделей, описание которых приведено в данной работе.

В течение последних десятилетий процессы длительного заводнения приводили к обводнению зрелых коллекторов, что является серьезной проблемой на нефтяных месторождениях. Разработка лучшей закупоривающей способности и экономически эффективных полимерных микросфер является ключевым аспектом для контроля избыточного производства воды. Исследования полимерных микросфер, применимых в гетерогенном резервуаре для закупорки высокопроницаемых каналов, значительно расширяются, о чем свидетельствуют многочисленные опубликованные научные статьи. В данном обзоре обсуждаются различные типы полимерных микросфер и эффективность вытеснения нефти. Также рассматриваются связанные с этим трудности и будущие перспективы полимерных микросфер. Данный обзор обеспечивает основу для разработки полимерных микросфер для будущего применения на нефтяных месторождениях и поможет исследователям в дальнейшей разработке полимерных микросфер для повышения нефтеотдачи зрелых коллекторов, которые будут соответствовать требованиям будущих нефтяных месторождений.

В данной работе рассматривается численное моделирование методов интенсификации притока к скважине с использованием различных подходов. Для моделирования солянокислотного воздействия был применен подход, основанный на изменении коэффициента продуктивности скважины, а также подход, который заключался в использовании химической реакции в гидродинамической модели. Критерием качественного прогнозирования технологических показателей разработки являлись фактические данные по одной из скважин месторождения-аналога рассматриваемого объекта. В результате расчетов на примере реального месторождения в условиях протяженных горизонтальных скважин получены приросты дополнительной добычи нефти при различных подходах моделирования процесса солянокислотной обработки. Выявлено, что в условиях протяженных горизонтальных скважин использование отрицательных значений скин-факторов кратно увеличивает добычу нефти по сравнению с подходом композиционного моделирования с протеканием химических реакций. Проведен анализ чувствительности к объему и концентрации закачанной кислоты с помощью специализированного программного обеспечения. Установлено, что в результате учета химической реакции при композиционном моделировании эффект от солянокислотной обработки существенно зависит от состава горной породы, скорости реакции, концентрации и объема закачанной кислоты. Многостадийный гидроразрыв пласта моделировался с использованием инструмента планарных систем трещин и модели дискретной системы трещин. Выявлено небольшое расхождение результатов расчета гидродинамической модели между данными методами моделирования многостадийного гидравлического разрыва пласта.