Концептуальное проектирование разработки как инструмент изучения актива на примере Ачимовских отложений Салымской группы месторождений

Наугольнов М.В., Алёхина М.С., Климов В.Ю., Исхакова С.Ш., Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»), Седнев А.А. («Салым Петролеум Девелопмент Н.В.»), Хакимов Д.К. (ООО «Газпромнефть-Ангара»)

Источник: Журнал «Нефтяное хозяйство»

Аннотация

В данной работе отражен подход к созданию концептуальной модели, который в дальнейшем реализуется в геологической 3D -модели с учетом особенностей каждой выделенной фации. Предлагаемая методика особенно актуальна для ачимовских отложений в связи со сложностью прогнозирования, высокой степенью изменчивости и слабой изученностью данных отложений. Также в работе произведен выбор оптимальных систем разработки в соответствии с изменяющимися по площади параметрами месторождения для различных вероятностных реализаций геологической модели (Р10-Р50-Р90). Был произведен анализ чувствительности, который показал устойчивость проектных решений к изменяющимся факторам  и позволил определить основные риски проекта, а также оценить величину их влияния на технологические и экономические показатели эффективности. 

Введение

Ачимовские отложения месторождений Салымской группы, относящиеся к трудноизвлекаемым запасам, обладают достаточно низкой степенью изученности. Это влечет за собой высокий уровень неопределенностей и рисков, с которыми сталкиваются инженеры при разработке данного актива. С целью снижения неопределенностей проекта и повышения уровня его изученности было принято решение о создании полномасштабной концептуальной геолого-гидродинамической модели. Различные реализации данной модели должны учитывать основные геологические и технологические вызовы проекта, такие как сложность определения характера насыщения и уровня ВНК, высокая латеральная неоднородность и отсутствие связности между геологическими телами, низкая проницаемость, необходимость успешного проведения множественных операций ГРП на горизонтальных скважинах. 

Концептуальное геологическое моделирование

С целью получения максимальной информации о геологическом строении пластов Ачимовских отложений и снижения уровня неопределенностей проекта был разработан подход по построению концептуальной, фациально-ориентированной геологической модели [1]. Задачей данного моделирования являлся максимальный учёт всей имеющейся информации по изучаемому активу, а также месторождениям-аналогам рассматриваемого региона. 
Ниже в статье рассмотрены основные этапы построения фациально-ориентированной концептуальной модели: 

1. Анализ данных региональной геологии 
Ачимовские отложения Салымской группы месторождений (Западно-Сибирская НГП, ХМАО) приурочены к ахской свите (берриас-готерив), которая согласно залегает на баженовской свите и перекрывается в кровле черкашинской свитой. Рассматриваемые отложения приурочены к клиноформным комплексам - пласты БС-4-5, БС-6, БС-7, а также БС-8 и БС-9 (его фондоформенная часть) (рис.1). Снос осадочного материала осуществлялся с востока, юго-востока, в этом же направлении происходило наращивание мощностей клиноформных комплексов [2].
По обстановке осадконакопления месторождения относятся к раннемеловому эпиконтинентальному морскому бассейну c небольшими глубинами (до 400 м). Для такого бассейна характерно наличие многочисленных уступов (террас) своего рода «бровок шельфа», ниже которых образовывались распределительные каналы (палеорусла), обеспечивающие поступление обломочного материала к подножью, формируя конусы выноса. Осадки характеризуются ритмичной последовательной сменой фаций: относительно грубозернистые осадки, заполняющие эрозионные формы, сменяются тонкозернистыми вверх по разрезу и затем сменяются покровными тонкими глинистыми слоями малой толщины.
Региональной покрышкой ачимовского резервуара служит сармановская пачка глин. Неокомский подкомплекс по разрезу осложнен многочисленными зональными покрышками, которые разделяют его на серию нефтегазоносных клиноформенных резервуаров, имеющих падение пластов с востока на запад. Ачимовские отложения приурочены к депрессионной (фондоформа) и склоновой (ортоформа) зонам клиноформы.

а)  
б)  
Рисунок 1 а) сейсмический разрез на территории Салымской группы месторождений с выклинивающимися телами, б) планшет по скважинам, через которые проходит сейсмический разрез.

2. Стратиграфический и сейсмо-фациальный анализ.
Более 90% площади Ачимовских отложений покрыты 3D сейсмикой, которая предоставляет опорную информацию для создания структурного каркаса и определения площадного распространения фаций. Для Ачимовских отложений процесс корреляции пластов существенно осложнен в виду наложения конусов выноса друг на друга и оползневых явлений, эродирующих границы между новой порцией осадков и подстилающих отложений.
С использованием сиквенс-стратиграфического анализа (рис. 2) были выделены эвстатические колебания уровня моря, которые наносились на разрез скважин и сравнивались с данными каротажа: максимальные границы затопления совпадают с зоной мощных глинистых пачек, регрессионные границы – наоборот, с зонами песчано-алевритового разреза, а зона флуктуации – характеризуется частой сменой литологии. 

 
 
Рисунок 2. Результат интерпретации сейсмики с привлечением сиквенс- стратиграфического анализа. 

Картирование на качественном уровне сейсмически контрастных тел (каналы, конусы выноса и т.д.), осуществлялось по средствам спектральной декомпозиции волнового поля (рис. 3). Выделенные по данным сейсмики контуры, границы тел сверялись с фактическими данными - фациями, выделенными по керну, данными кластерного анализа, анализом ВНК, анализом эффективных мощностей, которые проводились в следующих этапах данной работы.

а)  

б)  
Рисунок 3. Карты с результатами спектральной декомпозиции (справа) и атрибутного анализа (слева) а) для пласта БС9; б) для пласта БС8

3. Литолого-фациальный анализ
На проекте был отобран керн для 11 скважин, для 8 скважин были проведены рутинные керновые исследования. На основе данных исследования керна были диагностированы турбидиты и выделены следующие ассоциации фаций, приуроченные согласно модели Р. Джона Уолкера (1978г.) [3] к разным частям «глубоководного» конуса выноса:

Таблица 1. Ассоциации фаций выделенные по керну.

Части конуса выноса

Ассоциации фаций

Коллекторские свойства

Верхний конус выноса

канал/русло

хороший коллектор

(русло-)прирусловой вал

хороший коллектор

межрусловая фация

не коллектор

Средний  конус выноса

межрусловая фация

плохой коллектор

лопасти

средний коллектор

межлопастные осадки

плохой/не коллектор

Нижний конус выноса

дистальные лопасти

плохой коллектор

Фоновая седиментация

бассейновые илы

не коллектор


Лопасти являются основной по объему запасов ассоциацией фаций. Дистальные области отложений имеют более глинистый состав, чем проксимальные. Хорошие коллекторские свойства лопастей снижаются из-за вторичных преобразований. Потенциально коллекторскими свойствами могут обладать также оползневые тела, выделяемые по сейсмическим данным и по следам ихнофоссилий (рис. 4). Однако оползневые тела на территории изучаемой группы месторождений не были вскрыты скважинами, и этот аспект является опцией для разведочного бурения.

 
Рисунок 4. Фотографии керна с ихнофоссилиями

4. Петрофизический анализ. 
Детализация стратиграфического уровня до уровня петротипов (групп фаций) позволяет с большей уверенностью определять критерии выделения коллекторов, их фильтрационные свойства, обоснованно решать задачу оценки характера насыщения и в последующем позволяет выполнять корректный прогноз ФЕС по площади с соблюдением статистических закономерностей. С этой целью был использован подход, основанный на оценке параметра связанности порового пространства – структурного фактора (Sf). Этот показатель характеризует фильтрационные качества пород при фиксированной пористости [4]. Распределение Sf для фациальных ассоциаций наглядно показывает отличие этих пород в зависимости от условий осадконакопления (Рис. 5). Уверенно определяется первый петротип, в которую входят межрусловая и межлопастная фации, фации проксимальных и дистальных лопастей, фоновая фация неколлектора (зеленая). Фации канал-прирусловой вал и прирусловой вал - составляют второй (желтая) петротип, а канал - третий (красная) петротипы. 

 
Рисунок 5. Распределение среднего значения параметра Sf образцов керна, в интервале выделенных пропластков для установленных литофаций ачимовских отложений

Второй и третий петротипы – максимально схожи по ФЕС, присутствие лопастей в первом петротипе одновременно с фациями-неколлекторами объясняется низкими коллекторскими свойствами и подходами по применению критериев отсечения – при низкой пористости существуют образцы с высокой проницаемостью (рисунок 6). Для каждого петротипа была создана модель пористости, проницаемости и насыщения.

 
Рисунок 6. Генеральная зависимость Кп-Кпр

Следует отметить, что малые притоки нефти и воды, а также проведение ГРП, вскрывающего всю эффективную толщину, на этапе освоения не позволяют однозначно определить отметку ВНК / ЗСВ пласта. Этот фактор оказывает большое влияние не только на величину насыщения, но и на определение его характера. Так же следует отметить тот факт, что величина начальной обводненности скважин пилотного участка составляет около 80%, что подтверждает наличие неопределенности в оценке насыщенности пласта.

5. Кластерный анализ 
Результаты стандартного либо расширенного ГИС имеются по более, чем 40 скважинам. С целью пространственной привязки сейсмических объектов к скважинным данным, не охваченным керновой информацией, проводился кластерный анализ, заключающийся в разделении скважин по площади на кластеры, схожим по форме и значению кривой глинистости, рассчитанной по ГК. В итоге, для каждого пласта были созданы карты с разбиением скважин по группам и типовые кривые ГК для каждого кластера (рисунок 7). 


Рисунок 7. Пример кластерного анализа по пласту БС8

В результате выполненного анализа региональных, сейсмических данных, ГИС и керновой информации, была создана концептуальная модель (рис.8). Выделенные границы фациальных тел позволяют произвести геометризацию залежей методами объектного моделирования с разными фильтрационно-емкостными свойствами и, таким образом, произвести более точное прогнозирование распределения запасов по площади, что в свою очередь позволяет определить оптимальную схему разработки.
Произведенная оценка ФЕС подтвердила предположение о крайне низких величинах пористости и проницаемости Ачимовского коллектора. Средняя величина пористости не превышает 14%, средняя величина проницаемости составляет 0.8 мД, нефтенасыщенности – 44%. 

    
Рисунок 8. Концептуальная геологическая модель Ачимовских отложений. Слева БС8; справа БС9

Концептуальное проектирование разработки

С целью оценки уровней добычи Ачимовских отложений, а также оценки степени влияния имеющихся неопределенностей на профиль добычи, были произведены расчёты с использованием гидродинамического моделирования. В задачу данного этапа входило также определение оптимальной системы разработки отложений, что позволило повысить ценность актива, а также сформировать обоснованную программу ОПР. 
Для выбора наилучшей системы разработки была использована простейшая экономическая модель [5], которая включала зависимость стоимости строительства скважины от ее конструкции и типа заканчивания. Инфраструктурные затраты для каждой реализации оценивались с использованием удельных показателей затрат на строительство, приведенных на одну скважину. Основным критерием выбора оптимальных решений на каждом этапе являлось значение удельного NPV, приведенное на 1 Га месторождения, а также величина комплексного параметра f (NPV, PI) (1). 
  (1)
Использование данного параметра f (NPV, PI) позволяет привести все результаты к единым координатам и оценить как эффективность от реализации технологического сценария, так и доходность начальных капиталовложений относительно прибыльности актива [6]. 
Исходной информацией для концептуального проектирования разработки явились, помимо геологической модели, результаты опережающих ОПР (всего 8 скважин с данными по добыче либо закачке), а также опыт разработки ближайших месторождений-аналогов. В наибольшей степени был учтен опыт разработки Приобского месторождения, как наиболее близкого с точки зрения условий осадконакопления. 

1. Предварительный скрининг систем разработки.
В сложившейся практике при выборе оптимальных систем разработки какого-либо актива инженерам необходимо провести многовариантное моделирование с различным размещением сеток скважин по площади. При этом, как правило, варьируются такие параметры, как плотность сетки скважин, расстояния между рядами скважин, расстояния между скважинами в ряду, смещение рядов относительно друг друга, тип заканчивания, длина горизонтального участка, количество стадий ГРП, ориентация стволов скважин относительно основного направления стресса. Учёт всех возможных комбинаций систем разработки ведет к росту числа рассматриваемых сеток в геометрической прогрессии. А сложность геологического строения изучаемого актива требует проведения расчётов с использованием 3D-моделей. С целью снижения времени на проведение всех расчётов было принято произвести предварительный скрининг систем разработки с использованием разработанного в ООО «Газпромнефть НТЦ» (авторы Якасов А.В., Рощектаев А.П. и др.) streamline-симулятора. Данный инструмент основан на аналитическом решении уравнения Лапласа для давления и на методе трубок тока для расчета насыщенности. Наиболее устойчивые решения по выбору оптимального решения по разработке на следующем этапе были перенесены в 3D-модели согласно схеме на рисунке 9.
 
Рисунок 9 – Схема выбора систем разработки по мере увеличения детализации модели

По результатам проведённого скрининга из перечня рассматриваемых вариантов разработки были исключены заведомо неэффективные, а также мало эффективные варианты со смещением рядов скважин относительно друг друга.
Также было установлено оптимальное расстояние между горизонтальными скважинами в ряду (150 м), между рядами скважин (300 м), а также между стадиями МГРП в горизонтальных скважинах (100 м), что подкреплено опытом разработки месторождений-аналогов. Дополнительно была рассмотрена наилучшая система разработки скважин с использованием ННС с ГРП. 

2. Выбор оптимальной системы разработки с использованием 3D-моделей.
Следующим шагом были произведены расчёты с использованием 3D-симулятора. На основе проведенного концептуального геологического моделирования было выделено 3 характерных геологических сектора с отличными свойствами:
• Два сектора Западно-Салымского месторождения и Верхнесалымского месторождения, представленные каналами и лопастями конусов выноса;
• Один сектор Верхнесалымского месторождения, представленный исключительно каналами. 
Для каждого геологического сектора был произведен расчёт вариантов разработки системами:
o ГС в добыче и в ППД;
o ГС в добыче и 1 ННС в ППД;
o ГС в добыче и 2 ННС в ППД;
o наилучшая система ННС согласно предварительному скринингу (7-точечная схема размещения, 36 Га скв).
Все вышеперечисленные варианты рассматривались с разработкой на истощении и с системой ППД, а также с ориентацией сетки скважин вдоль и поперек основного направления стресса. Рассматривались системы разработки горизонтальными скважинами с длиной ГС = 500, 1000, 1500 м (1500 м - текущий технический предел бурения) и с МГРП из расчёта 1 стадия на 100 м.
С использованием многовариантного моделирования на 3D-секторах были рассчитаны оптимальные с экономической точки зрения значения компенсации добычи нефти закачкой воды, составившие 120% (рисунок 10а), а также оптимальное время отработки нагнетательных скважин в режиме добычи (6-12 месяцев) (рисунок 10б).

    
Рисунок 10 а – выбор значения целевой компенсации, б – выбор оптимального времени отработки нагнетательных скважин в добыче

В результате проведения расчётов на 3D-секторах были выбраны оптимальные сетки скважин и способы заканчивания скважин (рисунок 11). Для секторов 1 и 2 наилучший результат по целевым критериям (максимизация накопленной добычи и f (NPV, PI)) продемонстрировали сетки с горизонтальными скважинами с максимальной технически возможной длиной ствола (1500 м) и в добыче, и в закачке, ориентированные поперек направления стресса. Такая ориентация позволяет повысить стартовый дебит ГС за счёт увеличения охвата пласта, вовлекая на начальном этапе разработки большую величину геологических запасов (рисунок 12а). Однако использование данной системы в добыче является достаточно рискованным решением, поскольку ориентация трещин МГРП в добывающих и нагнетательных скважинах в одном направлении может привести к преждевременному прорыву закачиваемой воды. Следует также принять во внимание отсутствие опыта организации системы ППД в горизонтальных скважинах на Салымских месторождениях. Учитывая вышесказанное, была дополнительно рассмотрена запасная опция организации системы разработки с применением в добыче ГС, ориентированных вдоль направления развития трещин и, соответственно, с продольными трещинами МГРП, а также с использованием в системе ППД двух ННС (рисунок 12б). Данная система уступает в эффективности первой системе, однако всё равно обеспечивает успешную экономическую реализацию проекта.

   
Рисунок 11. Пример выбора наиболее эффективных систем разработки по критерию f (NPV, PI)

А)   Б)  
Рисунок 12 А) – базовый вариант сетки скважин, Б) – запасной вариант сетки скважин

Для сектора 3, представленного исключительно каналами, оптимальной системой разработки стала система разработки на истощении сеткой ННС, однако в связи с высокими геологическими и технологическими рисками разработки данных отложений (ширина канала в среднем 300 м), а также низким значением NPV, от рассмотрения канальной области в полномасштабной сетке было решено отказаться (рисунок 13)

   
Рисунок 13. Сектор 3: общий вид геологической модели (слева)

3. Анализ чувствительности выбранной системы разработки
Анализ чувствительности и устойчивости выбранной системы разработки производился для каждого типового сектора при следующих изменяющихся параметрах:
- величина геологических запасов согласно вероятностным реализациям концептуальной геологической модели;
- величина проницаемости, принятая для кейсов «минимум» и «максимум» согласно петрофизической модели;
- показатели ОФП; в связи с отсутствием каких-либо  результатов потоковых исследований были созданы 3 модели ОФП на основе всего диапазона имеющихся ОФП-моделей Западной Сибири. Эти модели отражают наихудшие, наилучшие и средние предпосылки с точки зрения наступления раннего или позднего прорыва воды (по функции Баклея-Леверетта);
- параметры PVT-модели; следует отметить, что низкие ФЕС создают трудности в отборе качественных глубинных проб, поэтому на основе имеющихся различающихся PVT-проб были собраны 3 PVT-модели, характеризующие наихудшие, наилучшие и средние предпосылки;
- параметры трещин ГРП, характеризующие успешность операций по проведению ГРП;
Выбранные решения показали высокую чувствительность даже к незначительным изменениям геологических параметров (коэффициент проницаемости, характер насыщения, уровень ВНК), а также к эффективности проведения многостадийного ГРП. Наибольшее влияние на технические и экономические показатели эффективности оказали, помимо величины запасов, показатели ОФП и значения проницаемости. В меньшей степени на показатели разработки влияют PVT-модель и параметры трещин ГРП (рисунок 14). 

   
Рисунок 14. Пример торнадо-чарта, демонстрирующего величину степени влияния уровня неопределенностей на технологические показатели проекта.

Успешность реализации проекта по вовлечению в разработку трудноизвлекаемых запасов Ачимовских отложений также зависит от экономических предпосылок, таких как минимизация капитальных и эксплуатационных затрат и снижение налоговых ставок.
Полномасштабная разработка заключалась в тиражировании выбранных решений – основного и дополнительного – на всю площадь Ачимовской толщи. Кустовые площадки при этом размещались только в зонах рентабельных значений kH (рис. 15). Полученные в результате расчёта полномасштабной системы уровни добычи и показатели экономической эффективности явились окончательными на данной стадии проектирования и легли в стратегию разработки и формирования последующей программы ОПР Ачимовских отложений.

   
Рисунок 15. Пример размещения полномасштабной системы разработки для Ачимовской толщи в пределах рентабельных kH.

Выводы

В результате реализации подхода, основанного на анализе региональных, сейсмических данных, ГИС и керновой информации, была создана концептуальная геомодель. Выделенные границы фациальных тел позволили произвести геометризацию залежей по объектам с разными фильтрационно-емкостными свойствами и, таким образом, более точно рассчитать распределение запасов по площади, а также заложить наиболее эффективную схему разработки. 
В рамках концептуального проектирования разработки был произведен выбор оптимальных систем разработки в соответствии с изменяющимися по площади параметрами месторождения. Был произведен анализ чувствительности, который позволил определить основные риски проекта, а также оценить величину их влияния на технологические и экономические показатели эффективности, и, в целом, продемонстрировал устойчивость проектных решений к изменяющимся факторам.
Согласно проведенному многовариантному моделированию наиболее технологически и экономически устойчивым эффективным решением по разработке Ачимовских отложений оказалось использование горизонтальных скважин в добыче с двумя наклонно-направленными скважинами либо одной горизонтальной скважиной в системе ППД. Эксплуатация скважин осуществляется с применением многостадийного ГРП, что позволяет добиться максимального коэффициента охвата и, соответственно, КИН. 
Проведенная работа позволила не просто систематизировать всю имеющуюся информацию по Ачимовским отложениям Салымской группы, но и выявить факторы, создающие наибольшие риски в успешности реализации проекта. Результаты работы послужили отправной точкой для формирования программы ОПР Ачимовских отложений Салымской группы, что в совокупности с концептом разработки позволило максимально изучить данный актив при имеющемся уровне неопределенностей.

Список использованной литературы

1. Методика создания фациально-ориентированной концептуальной модели ачимовских отложений Салымской группы месторождений / М. С. Алехина [и др.] // Современные проблемы седиментологии в нефтегазовом инжиниринге : труды III Всероссийского научно‐практическогоседиментологического совещания, 10-12 апреля 2017 г., г. Томск. — Томск : Изд-во ЦППС НД, 2017. — [С. 215-222].
2. А.В. Шпильман и др. Атлас «Геологическое строение и нефтегазоносность неокомского комплекса Ханты-Мансийского автономного округа – Югры». - Екатеринбург: - ИздатНаукаСервис, 2007. -181 с.
3. П.Е. Сынгаевский, С.Ф. Хафизов, В.В. Шиманский. Глубоководные конусы выноса и турбидиты. Модели, циклостратиграфия и применение расширенного комплекса ГИС –М. –Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2015. -479 с.
4. Е.О. Беляков, С.Е. Французов, Ш.В. Мухидинов, Е.В. Стремичев, Д.М. Макухо. Вероятностная модель распределения флюидонасыщенности как основа уточнения петрофизических моделей фильтрационно-емкостных свойств пород// Нефтяное хозяйство. – 2013. - № 12. – С.48-50. 
5. Наугольнов М.В., Тепляков Н.Ф., Пислегин М.Н., Бородкин А.А. Создание вероятностной модели технико-экономической оценки разработки нефтяного месторождения на режиме истощения // Нефтяное хозяйство. 2016. № 2. 
6. В.Ю. Климов. Выбор устойчивой системы разработки – путь повышения ценности актива // PROнефть. Профессионально о нефти. 2017. №1.

Возврат к списку