Диагностирование состояния и свойств грунтов основания надшахтного сооружения

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Геология


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

© М. Б. Матушкин, А. Г. Черников, 2011
УДК 550. 832
М. Б. Матушкин, А.Г. Черников
ПАКЕТНАЯ ОБРАБОТКА ГЕОЛОГО-ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ДАННЫХ ДЛЯ СОЗДАНИЯ ГЕОЛОГОТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
Рассмотрена работа с ПХГ, как объектами, для которых характерен, длительный срок их функционирования, а также значительный фонд скважин различного технологического назначения. Авторы предлагают эффективный подход к работе с такими объектами — пакетную обработку. На основе принципов системного анализа разработан алгоритм пакетной обработки и интерпретации. Приведены процедуры нормализации, увязки «ГИС-Керн», построения петрофизической модели пласта-коллектора. Показаны примеры реализации этих алгоритмов.
Ключевые слова: геология, геофизика, каротаж, моделирование, автоматизация, пакетная обработка, ГИС, ФЕС, LAS-файлы, обработка, нормализация, методика, прогноз, пористость, проницаемость, ПХГ.
У^ешение проблем совершенство-ЛГ вания системы геологогеофизического и газодинамического контроля многолетней эксплуатации объекта газового комплекса, во многом определяется адекватностью создаваемых трехмерных геолого-техно-логических моделей, включающих и модели фильтрационно-емкостных
свойств (ФЕС). В свою очередь, для получения достоверной оценки ФЕС газонасыщенного коллектора немаловажной является задача совершенствования методик определения коллекторских свойств по данным ГИС. В статье рассматривается работа с объектами, для которых характерен, длительный срок их функционирования, а также значительный фонд скважин различного технологического назначения. Как следствие — растянутые во времени этапы строительства скважин и их исследований, а это, в свою очередь, определяет смену поколений исследователей, комплексов ГИС и аппаратуры, методик обработки и интерпретации данных ГИС.
К этому можно добавить неравноценное качество кривых и их эталонировки, неполный охват интервалов исследований, погрешности в увязке разновременных записей и массу других осложняющих обстоятельств. Совокупность упомянутых факторов приводит к тому, что при разработке моделей ФЕС практически для каждой скважины необходим индивидуальный подход к формированию интерпретационного комплекса. Однако, нетехнологичность подобного решения очевидна.
Одним из эффективных подходов к работе с такими объектами является пакетная обработка. Она заключается в том, что в обработку и интерпретацию, единовременно, включается весь объем специально подготовленной (стандартизированной) исходной геологогеофизической информации. Пакетная обработка включает следующие операции:
¦ Формирование базы знаний по объекту и его аналогам (отчеты, геологогеофизические классификации, петро-
физические связи, имеющиеся интерпретационные модели и прочая формализованная и неформализованная информация) —
¦ Формализация исходных данных и формирование базы фактических данных моделируемого объекта, содержащей каротажные кривые (LAS-файлы), картографические материалы, геодезические привязки, стратиграфические разбивки, результаты кернового опробования и др. -
¦ Статистическая оценка геологогеофизических данных, установление критериев их пригодности для дальнейшей обработки, отбраковка недостоверных и избыточных материалов, определение совокупности необходимых данных подлежащих восстановлению или корректировке-
¦ Выбор реперного стратиграфического интервала и нормирование (по отбивкам его границ) каротажных глубин по исследованным скважинам-
¦ Выбор оптимального, подлежащего интерпретации комплекса (из множества зарегистрированных на объекте методов ГИС), нормирование всех каротажных кривых этого комплекса по статистическим характеристикам (обладающим минимальным смещением), вычисленным в исследуемом стратиграфическом интервале-
¦ Восстановление изоморфно, т. е. с сохранением всех статистических характеристик, отсутствующих и забракованных интервалов геофизических кривых-
¦ Формирование пакета стандартизированных ГИС данных-
¦ Установление петрофизических связей типа керн — керн и ГИС — керн, как по репрезентативным, так и по нерепрезентативным выборкам, обеспечение робастности (достоверности на краях) установленных зависимостей-
я Прогноз петрофизических характеристик в исследуемом интервале всех скважин расположенных на объекте и в его окрестностях-
я Прогноз петрофизических характеристик в межскважинном пространстве-
я Сопоставление прогнозных и имеющихся фактических и экспертных данных, оценка точности и достоверности прогноза-
яКорректировка полученного прогноза и подготовка модели объекта для ввода в систему геологического и гидродинамического моделирования.
В основу разработанной методики положены принципы системного анализа, а конкретнее раздел «автоматизация системных задач». Для выполнения перечисленных операций помимо традиционных статистических методов обработки данных (регрессионный и кластерный анализ, метод Монте-Карло), используются система распознавания и экспертная система, базирующаяся на математическом аппарате нелинейной марковской статистики, система N-мерного моделирования на марковских процессах с нечеткими каналами, бутст-реп-метод и другие оригинальные методы обработки [2, З].
Алгоритм пакетной обработки и интерпретации представлен на следующей схеме (рис. 1):
Вначале выполняется полный анализ материалов ГИС. Целью анализа служит оптимизация комплекса ГИС на предмет его пригодности для пакетной обработки. В качестве данных могут использоваться файлы форматов LAS версий 1.2 и 2. 0, подобранные по списку или все подряд из указанной папки (со всеми подпапками), дополненные затем отбивками реперного интервала (рис. 2).
После загрузки данных необходимо выполнить статистический анализ — для контроля качества.
Рис. 1. Блок-схема формирования и обработки пакетных петрофизических моделей
После этого могут быть выполнены следующие процедуры обработки:
¦ очистка данных от технологических помех, вызванных, как правило, процедурами оцифровки (регистрации) геофизических диаграмм:
¦ понижение степени влияния осложняющих геолого-геофизических факторов и подготовка к пакетному режиму обработки:
— расчет нормированных глубин-
— нормализация по всей каротажной диаграмме и по участку-
— нормализация с отсечением и по границам-
— нормализация по эталонам-
— сглаживание в скользящем окне (обычное), медианное и перечислимого типа-
— расчет регрессионной кривои и снятие тренда-
— инвертирование минимума и максимума диаграмм-
¦ для последующей пакетной обработки данные могут быть сохранены в различных вариантах:
— одним DAT файлом-
— отдельные DAT файлы в папке-
— отдельные LAS файлы в папке-
— осредненных кривых-
Критериями выбора методов являются:
¦ Наличие устойчивой корреляционной связи показаний методов с ФЕС исследуемого разреза-
¦ Наличие зарегистрированных кривых в большинстве скважин на ПХГ-
¦ ШІШИІИІ. ИІИВ
Ы. Г-Ц Н? г|*к.
Гіг. 41 Нрчш
і -л- JLx. j-. i--i г+т%" тДОп1 Чг*-• А К
л тголгімшшшчьпллпічпчі ііг-зл
¦!7 & quot-С Счс ДО*№& lt-Ш ЧЬ* нЯН IГ-У М 7 У ГЗ Л
4Е ¦ С '-Хч& lt- А& quot-'-^ г л-і '--Н ь- ьОССС 11 'I* .4? її Г З Р:
& quot-. -ч, С1А^^иГ4^/№гиНШБ!1'^. а?*ЬГ31%
¦'-Л 41 -Л ¦ ч -Гл р+ь і-а-.¦.-. и'-ь і і МтлЯГі и г 3 й
# -і: г+г%-" '- ¦ лгг* ц г 5 ь
г і т ЧЬсДОМ МвЯПЬчиЦПП1 '--ЬіГ-Гі и г-з л
65 ^^ОосДО: *?іоФЧ^іОЧ"ІІ%УпЧЖУ|-3*
ъ тс1? чс мм лк* '--н і- *: ¦:¦:<- 11 шив у г-з п
7ч '-і^г. '-/л^г+іь-пі-ьОаСіІ'. ьЛ7ьиГЗК
у.- ¦ Ґ Лл'-Іа *і даі'--іі -.-.-. '-Й'-ь 11 ы-лк/ ыЗй
?.1 і- & gt-* НЯН* №ЙМ I '--^^.1 Ц. --. Р:
3* Т'-4?"Г-Г--& gt-*Г*#""^-Зта"-,-%?-^ЦГ-ЗЛ
«т- '-?& gt-¦:<- !*/- & gt-* ГЛнШЖ" — н. ТСС 11 '-Лі -Л! Ц| Г-3 Р,
¦:¦ ¦¦: '-?¦¦*:ДО* п& gt-±,'--Ні-ьОКС11'М/Д м.- ЗГ-
¦ «,
1. П
171
ІР-
І. И

¦74
сг
Г…
о*
гг*:
ТОХ
ГК х
гах
Лііїі
N0. 1
ПС X «с г ти Ї* -сж
їх: X ОТХ
тех
•-ч4 ж
«-•*• І. ІПІ ПТі ж ту. т.
Г ¦ ¦ ¦ Йі'па ІІХЧІ ІВІІ1
ИРЛ 1**П ПИЮ шх
1123» ІКІ
іьні ¦: ¦:¦ низ іі--г. їі і і:і і. ч-:. ні ¦¦№ ігая чет ИЯЧЇ чтя 1В2?& quot-? имя пая шк
ІІІ-Г. ЇІ іііГіі ¦ ¦II ВД ¦ ¦** ІІЯЧ им ІЦГ-Ч ІН-77
і24і ¦: ¦:¦ шз? І и?» І1ЛІІ іЕЛйй ііЛі І РІЧІ ІіЗД
ІИ. РП ¦ ¦*¦-
• К-ЗИ ям
же
:-. іі
¦Л-1
ют
стя
чи
дя
Жй
: -йі
: «!¦
ГТЯ
ГТИ
іхза
17)1
ІЦКД Іп-Тг.4. 51 иь.
Рис. 2. Примеры параметрами
списка скважин с для загрузки
LAS-файлов (внизу) и пакетного файла, подготовленного для обработки (вверху)
Как правило, оптимизированный комплекс для открытого ствола скважины включает диаграммы: естественной гамма активности (ГК), собственных потенциалов (СП), нейтронный гамма-метод (НГК), метод кажущихся сопротивлений с потенциал-зоном (КСпз) и кавернометрию
(ДС).
Для приведения кривых, зарегистрированных в различных скважинах, к единым условиям регистрации выполняются их амплитудная и глубинная нормализация.
Амплитудная нормализация кривых осуществляется по следующему алгоритму:
Первоначально, устанавливается интервал исследований, подлежащий нормированию. Как правило, интервал нормирования совпадает с каким-либо фациальным подразделением с достаточно четко выделяемыми границами. В том случае, когда одна из границ (чаще это относится к подошве интервала) в каких либо скважинах не установлена, ее положение определяется по результатам площадной грид-интерполяции.
По глубине, масштаб интервала преобразуется в сопоставимые для всех скважин значения, выраженные в условных единицах. Для этого реальные значения относительных глубин пересчи-
V щ lift1
УЛ'-Ш Jl'-^Nv™rvm г
ШШ-4М491ф1 ЧНЧ 14 г 171 171 1−1
Ш1? е 1Е8Й& gt-Й1"'-«1"41Й1"1"1№ 1ЙЙ1№"1(11 441№ 1"1К1ИЙ» 1Й 1й «НШШШШКИ'-МНИП
Рис. 3. Пример нормировки. Исходные (вверху) и нормированные (внизу) кривые ПС по пласту-коллектору. На Х — координате проставлены номера скважин
тываются в соответствии с известном формулой приведения:
X — X
ДХ = Л1 Лтт
X — X
тах У1тт
где Д Х1 — нормированное значение глубины, Х1 — текущее значение глубины- Хтт и Хтах — соответственно глубины подошвы интервала и его кровли. Преобразованные таким образом глубины, позволяют проводить детальное сопоставление диаграмм ГИС зарегистрированных в различных скважинах в интервалах пластов с общей синонимикой, но различных по мощности, а также проводить с ними различные математические преобразования.
По амплитуде диаграммы в интервале нормируются в соответствии с выражением:
norm
где Рпогт — нормированное значение параметра, Р1 — текущее значение параметра, Ратег — среднее значение параметра, С — стандартное отклонение от среднего значения.
Преимущество операции нормирования на стандарт и среднее заключается в том, что эти статистические характеристики обладают минимальным смещением и рассчитанные с их помощью значения изоморфны исходным.
На рис. 3 приводятся, в качестве примера, диаграммы ПС из пакета, зарегистрированные на пласте- коллекторе в скважинах 143 — 171 до обработки (верхнее окно) и пронормированные по амплитуде и глубине (нижнее окно).
Как видно на верхнем рисунке, собранные в пакет исходные диаграммы ПС существенно различаются по величине зарегистрированного сигнала. Пронормированные диаграммы, обладают близкими статистическими характери-
Рис. 4. Нормальная кривая ПС в интервале залегания коллектора, полученная путем интегрирования диаграмм ПС, зарегистрированных в различных скважинах
¦і * ^ г, и, а п о в_і_11 & lt- 1 п
Рис. 5. Гистограмма распределения мест отбора проб в районе пласта коллектора из 20 скважин, выраженного в виде значений глубины, нормированных на отметки кровли-подошвы пласта
стиками и могут быть подвергнуты обработке и интерпретации в пакетном режиме.
Осуществив суммирование и филь-трацию всех пронормированных по глубине и амплитуде кривых ПС, зарегистрированных в скважинах на ПХГ, мы получаем нормальную кривую (обобщенный образ) пласта-коллектора (рис. 4).
Рассчитанная нормальная кривая ПС используется в качестве основы для увязки кривых ГИС и керновых данных, а так же для построения интерпретационных петрофизических моделей.
Благодаря этим процедурам методика позволяет сравнивать разрезы скважин наклонных, вертикальных, горизонтальных, с разным углом встречи с пластом, что актуально при кустовом способе бурения.
Типичная ситуация возникающая при разработке петрофизических моделей: в обработку включено 114 образцов керна, отобранных в 20 разведочных скважинах. Таким образом, средний объем выборки, приходящейся на одну скважину составил менее 6 образцов. Неравномерность отбора образцов и низкая представительность параметров, обуславливают значительный разброс данных в поле корреляции, что в свою очередь не позволяет использовать традиционные способы нахождения уравнений регрессии.
На рис. 5 приведена суммарная гистограмма распределения образцов, све-
-С-2
0.2 С. 4 О. Ъ О. 1
Гпупчнй нлрнирпряимдд
12 1А ив
Рис. 6. Предварительная привязка мест отбора образцов керна к нормальной кривой ПС
35
30
Ч 25
20
о 15
10
А -щ ПСнчрм
п
А Ш 1 '-и. л

«• ГА

15
1
0. 5
С
-0 5 ?
-1
-1,5
-2
-2,5
-0. 2
0.2 04 0.6 0.8 1
Глубине нормированная
1. 2
14
1. 6
Рис. 7. Использование способа ранжированной регрессии для установления нормальной пет-рофизической модели пласта при слабо коррелируемых параметрах
денных на шкале нормированной глубины упомянутых 20 скважин.
Выполненный анализ статистик и гистограмм показал, что места отбора образцов смещены к подошве пласта коллектора и характеризуются существенной неравномерностью (избирательностью) отбора, а распределения свойств — удовлетворительной представительностью (рис. 6).
В связи с этим, для установления связей типа «ГИС-керн» был применен способ ранжированной регрессии. Суть примененного способа заключается в том, что оцениваются не попарные значения, привязанные к образцу или к глубине, а значения параметров, привязанные к точкам с равными величинами накопленной вероятности в ранжированных последовательностях. При ранжировании обязательно учитывается ха-
Рис. 8. Сетчатая номограмма для расчета открытой пористости горизонта по диаграммам ПС
Рис. 9. Сопоставление гистограмм значений распределения свойств, построенными по данным кернового опробования скважины и нормальной модели
рактер связи между анализируемыми параметрами — прямая или обратная (рис. 7).
Для определения петрофизических характеристик коллектора и его ближайшего окружения, на основе нормальных разрезов были рассчитаны сетчатые модели (палетки), пример одной
из которых представлен в виде 3-х мерного графика, представленного на рис. 8. Плоскость, обозначенная линиями, проведенная параллельно оси нормированных глубин и секущая графики, соответствует граничным значениям ФЕС, разделяющим пласт на слои, относя-
Рис. 10. Выделение коллекторов и результаты прогноза их пористости по данным ГИС
щиеся к коллекторам и неколлекторам. Г раничные значения соответствуют: 15% для открытой пористости, 10 мДа для
проницаемости и 50% остаточной водо-насыщенности.
Сопоставление гистограмм значений распределения свойств, построенными по данным кернового опробования скважины и нормальной модели (рис. 9) демонстрируют расхождения, вызванные некачественно проведенным керновым опробованием.
Переход от обобщенной петрофизи-ческой модели к каждому уникальному по строению подсечению пласта-коллектора, осуществляется в пакете следующим образом. Модельные значения прогнозируемого параметра с палеток (рис. 8) переносятся на нормирован-
ный интервал глубин каждой скважины. Потом производится операция взаимно независимого ранжирования замеренного геофизического параметра, со всеми его атрибутами (номер скважины, глубина относительная и нормированная, другие методы комплекса ГИС и т. п.), и прогнозируемого петрофизического показателя не связанного ни с какими другими показателями, кроме номера скважины. Затем, полученные, взаимно ско-реллированные последовательности ГИС и прогнозируемого показателя, перестраиваются в соответствии со шкалой глубин в порядке ее возрастания. Результатом выполненных операций является восстановленная изоморфно (т.е. с сохранением всех математических свойств) кривая ГИС, принятая в качестве ведущего параметра и, адекватная измен-
чивости ее значений, прогнозная кривая петрофизической характеристики соответствующей модели. Получаемый разброс значений прогнозных свойств по разрезу определяется изменчивостью внутреннего строения обрабатываемого пласта-коллектора в скважинах.
Результаты определения ФЕС пластов совместно с кривыми ГИС вносились в базу данных для трехмерного моделирования свойств коллекторов. Пример корреляционного планшета пластов-коллекторов приводится на рис. 10.
1. Справочник по математическим методам в геологии. /Д.А. Родионов, Р. И. Коган, В. А. Голубева и др. — М.: Недра, 1987.
2. Вистелиус А. Б. Основы математической геологии. — Л.: Наука, 1980.
Описанная методика имеет следующие преимущества:
позволяет организовать обработку в ограниченные сроки, но при этом возрастает требования по стандартизации исходных материалов,
позволяет включать в работу разновременные данные различных методов, относящиеся к областям одних и тех же задач, применяется для включения в интерпретацию дополнительных данных, тем самым, исключив потери информации.
-------------- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
3. Харбух Дж., Бонэм-Картер Г. Моделирование на ЭВМ в геологии. — М.: Мир, 1974.
4. Элланский М. М. Петрофизические связи и комплексная интерпретация данных промысловой геофизики. — М.: Недра, 1978. и-гл=1
КОРОТКО ОБ АВТОРАХ -------------------------------------------------
Матушкин Михаил Борисович — M_Matushkin@vniigaz. gazprom. ru,
Черников Александр Георгиевич — кандидат геолого-минералогических наук, gchernikov@mail. ru. Газпром ВНИИГАЗ.
----------------------------------- ДИССЕРТАЦИИ
ТЕКУЩАЯ ИНФОРМАЦИЯ О ЗАЩИТАХ ДИССЕРТАЦИЙ ПО ГОРНОМУ ДЕЛУ И СМЕЖНЫМ ВОПРОСАМ
Автор Название работы Специальность Ученая степень
ЦЕНТРАЛЬНЫЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ГЕОЛОГОРАЗВЕДОЧНЫЙ ИНСТИТУТ ЦВЕТНЫХ И БЛАГОРОДНЫХ МЕТАЛЛОВ
КОШЕЛЬ Екатерина Алексеевна Повышение извлечения золота из упорного сырья на основе применения магнитно-импульсной обработки 25. 00. 13 к.т.н.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой