DEVELOPMENT OF STATISTICAL MODELS FOR PREDICTING THE CONFIRMABILITY OF TECTONO-SEDIMENTARY STRUCTURES PREPARED BY STRUCTURAL DRILLING AND SEISMIC SURVEYS IN PERM KRAI
DEVELOPMENT OF STATISTICAL MODELS FOR PREDICTING THE CONFIRMABILITY OF TECTONO-SEDIMENTARY STRUCTURES PREPARED BY STRUCTURAL DRILLING AND SEISMIC SURVEYS IN PERM KRAI
Abstract
On the territory of Perm Krai a considerable number of structures prepared for deep drilling are tectono-sedimentary in their genesis. This work presents the results of analyses of changes in the amplitudes of structures from the moment of preparation (Ap, m) to withdrawal of the structure from deep drilling (Aa, m). The analysis was performed for the lifts prepared on the main reflecting horizons of Upper Visean-Bashkirian carbonate (C2b), Lower-Middle Visean terrigenous (C1v1-2) and Upper Devonian-Tournaisian carbonate (D3-C1t) sediments.
On the basis of the analysis, probabilistic models of forecasting the presence of positive local structures for Perm Krai have been developed, which will allow to reduce the risks of searching for rises that would not be confirmed by the results of deep drilling.
1. Введение
На территории Пермского края основные перспективы промышленной нефтегазоносности связаны с верхневизейско-башкирским карбонатным (С2b), нижне-средневизейским терригенным (C1v1-2) и верхнедевонско-турнейским карбонатным (D3-C1t) нефтегазоносными комплексами (НГК) .
В последнее время в пределах региона отмечается усложнение условий поиска новых нефтяных месторождений, что обусловлено высокой степенью изученности и увеличением числа малоразмерных и малоамплитудных поднятий, вводимых в поисковое бурение .
Промышленно-нефтегазоносносные структуры, имеющие, как правило, тектоно-седиметационный и седиментационный генезис, преимущественно сосредоточены в зонах развития Камско-Кинельской системы прогибов (ККСП), сформировавшейся в позднедевонскую эпоху. Развитие цепочек и одиночных позднедевонских рифовых сооружений способствовало возникновению структур облекания, которые характеризуются постепенным выполаживанием от нижнекаменноугольных отложений вверх по разрезу .
На перспективы нефтеносности локальных поднятий непосредственное влияние оказывают морфологические характеристики . Количественная оценка нефтеносности структур, подготовленных к глубокому бурению, в большей степени, основывается на морфологических характеристиках объекта – площади, амплитуде и др. .
При картировании объектов как структурным бурением, так и сейсморазведочными работами наблюдается ухудшение морфологических параметров поднятий от момента их подготовки до вывода из глубокого бурения. Изменение структурных построений оказывает непосредственное влияние на подтверждаемость ресурсов категории D0 приростом запасов категорий С1+С2 . Увеличение количества неподтвердившихся по результатам бурения поднятий ведет к снижению эффективности поисковых работ и росту экономических затрат . В связи с этим существует необходимость разработки моделей выделения в рамках существующего фонда подготовленных структур «достоверных» объектов, которые подтвердятся по результатам глубокого бурения с наименьшими изменениями морфологических характеристик .
В работе отражены результаты разработки вероятностно-статистических моделей на основе ретроспективного анализа изменения амплитуды тектоно-седиментационных поднятий по основным опорным горизонтам каменноугольных отложений в зависимости от этапа ГРР.
В анализ включено 86 тектоно-седиментационных структур, подготовленных по результатам структурного бурения, сейсморазведочных работ МОГТ 2D и МОГТ 3D, а также комплексом этих методов и выведенных из глубокого бурения с 1997 по 2021 гг. В исследовании использована информация об амплитудах структур по материалам паспортов (Ап, м) и амплитудах, актуализированных по данным поискового бурения (Аа, м).
Применение математических методов с построением вероятностно-статистических моделей для решения аналогичных задач реализовано в работах , .
2. Разработка вероятностных моделей
Для анализа соотношений между амплитудами структур по данным паспортов (Ап) и амплитудами, актуализированными по данным бурения (Аа) сформированы изучаемые выборки по принципу от минимального (Апмин) до максимального (Апмax) значений. Таким образом, построено 335 многомерных моделей: для верхневизейско-башкирского карбонатного – 95, для нижне-средневизейского терригенного – 126, для верхнедевонско-турнейского карбонатного – 115. Фрагменты многомерных моделей для каждого НГК приведены в таблице 1.
Таблица 1 - Фрагменты многомерных моделей для анализа формирования значений Ап от Аа для тектоно-седиментационных структур по НГК
НГК | Интервал построения моделей по Ап, м | Свободный член | Уровень значимости – р | Коэффициенты при Аа | Уровень значимости – р | Коэффициент детерминации – R2 | Уровень значимости – р |
С2b | 1,0-2,0 | 2,565 | 1,778·10(-3) | -0,171717 | 1,356·10(-2) | 0,986 | <1,356·10(-2) |
1,0-3,0 | 2,912 | 1,601·10(-3) | -0,198413 | 1,842·10(-2) | 0,704 | <1,842·10(-2) | |
… | |||||||
1,0-58,0 | 6,238 | 1,451·10(-7) | 0,457128 | 1,591·10(-7) | 0,669 | <1,125·10(-7) | |
1,0-59,0 | 5,767 | 2,492·10(-7) | 0,539175 | 3,783·10(-7) | 0,727 | <4,212·10(-7) | |
C1v1-2 | 3,0-6,0 | 4,423 | 3,347·10(-1) | 0,027027 | 9,314·10(-1) | 0,107 | <9,314·10(-1) |
3,0-6,0 | 5,102 | 1,061·10(-1) | -0,012384 | 9,546·10(-1) | 0,045 | <9,546·10(-1) | |
… | |||||||
3,0-62,0 | 9,568 | 2,313·10(-7) | 0,484649 | 1,672·10(-7) | 0,560 | <4,361·10(-7) | |
3,0-72,0 | 8,616 | 1,114·10(-7) | 0,561582 | 4,135·10(-7) | 0,680 | <3,256·10(-7) | |
D3-C1t | 3,0-5,0 | 5,315 | 1,092·10(-1) | -0,122807 | 4,065·10(-1) | 0,802 | <4,065·10(-1) |
3,0-5,0 | 4,850 | 4,270·10(-2) | -0,031153 | 7,209·10(-1) | 0,279 | <7,209·10(-1) | |
… | |||||||
3,0-38,0 | 15,248 | 1,531·10(-7) | 0,183720 | 7,063·10(-3) | 0,248 | <7,061·10(-3) | |
3,0-122,0 | 9,612 | 2,253·10(-7) | 0,577126 | 3,264·10(-3) | 0,665 | <4,132·10(-7) | |
Для построенных уравнений регрессии сформированы графики изменения значений свободных членов уравнений регрессии в зависимости от значений Ап для анализируемых НГК (Рисунок 1). Изменения значений свободных членов уравнений регрессии значительно отличаются для каждого НГК. Для всех НГК изменения значений характеризуется двумя участками, где соотношения между Ап различны. Первый участок характеризуется практически линейными видами соотношений. На втором участке при повышении величины Ап линейность связей нарушается. Отметим, что границы перехода к различным типам соотношений для изучаемых НГК располагаются при различных значениях Ап.
Рисунок 1 - Изменение свободных членов уравнений регрессии по НГК
О том, что значения Ап, на определенных интервалах зависят от Аа, свидетельствуют графики, приведенные на рисунке 3. В зависимости от соотношений значений Ап и коэффициентов корреляции r выделяются, как и по значениям коэффициентов при Ап, группы по принадлежности к НГК: верхневизейско-башкирскому, нижне-средневизейскому и верхнедевонско-турнейскому.
Изменение коэффициентов детерминации и угловых коэффициентов в уравнениях регрессии свидетельствует об унаследованности структурных планов и выполаживании поднятий от нижележащих к вышележащим горизонтам, что обусловлено седиментационными и тектоническими факторами развития исследуемой территории.
Рисунок 2 - Изменение в уравнениях регрессии значений коэффициентов при Аа для НГК
Рисунок 3 - Изменение коэффициентов корреляции r по НГК
Таблица 2 - Вероятностные модели прогноза подтверждаемости структур по НГК
НГК | Статистические характеристики амплитуд, м | Критерии _t_ p | Критерии _χ2_ p | Уравнение вероятности принадлежности к классу подтвердившихся структур | Область применения модели, м | Диапазон изменения вероятности | |
С2b | Ап<10 | Ап>10 | -10,2496 1,137·10(-8) | 50,46804 2,453·10(-8) | Р(Ап)=0,339+0,0112·Ап | 1,0-59,0 | 0,350-0,999 |
6,3±2,3 0,409±0,026 | 18,9±11,9 0,550±0,133 | ||||||
C1v1-2 | Ап<11 | Ап>11 | -6,32597 1,423·10(-8) | 37,59319 2,311·10(-8) | Р(Ап)=0,364+0,0087·Ап | 3,0-72,0 | 0,390-0,990 |
8,8±1,8 0,440±0,016 | 19,8±28,9 0,536±0,087 | ||||||
D3-C1t | Ап<16 | Ап>16 | -13,1856 3,143·10(-8) | 104,7425 1,122·10(-8) | Р(Ап)=0,233+0,0157·Ап | 3,0-38,0 | 0,280-0,829 |
11,3±3,3 0,409±0,051 | 22,8±5,4 0,591±0,084 | ||||||
Графическое отображение построенных линейных вероятностных моделей приведено на рисунке 4, отражающий, что при росте значений Ап вероятности Р(Ап) увеличиваются. Таким образом, использование разработанных моделей Р(Ап) от Ап позволит ранжировать тектоно-седиментационные структуры по степени перспективности и выделять из них наиболее «достоверные».
Рисунок 4 - Зависимости Р(Ап) от Ап по НГК
где Р(Ап) – соответственно вероятности по НГК, а П – их произведение.
Поля корреляции по НГК между суммарной вероятностью существования структур Ркомп и вероятностью Р(Ап), вычисленной по линейным моделям, приведены на рисунке 5.
Рисунок 5 - Поля корреляции по НГК между суммарной вероятностью существования структур Ркомп и вероятностью Р(Ап)
при R2=0,996; р<3,613·10(-5); стандартная ошибка модели – 0,013. Формирование модели происходило в последовательности, приведенной в уравнении регрессии. Значения коэффициентов R2, описывающих силу статистических связей для верхневизейско-башкирского, верхнедевонско-турнейского карбонатных и нижне-средневизейского терригенного НГК, изменялись следующим образом: 0,832; 0,996; 0,995.
Полученное уравнение регрессии (2) может быть использовано при значениях амплитуд, приведенных в таблице 3.
Таблица 3 - Диапазоны использования значений Ап при вычислении значений Ркомп
Амплитуды структур по НГК, м | Средние значения амплитуд, м | Диапазон применения, м |
АпC2b | 8,8±4,9 | 3-36 |
АпC1v1-2 | 15,8±7,0 | 3-38 |
АпD3-C1t | 18,4±7,7 | 1-23 |
3. Заключение
По результатам сопоставления амплитуд структур по данным структурного бурения, сейсморазведочных работ МОГТ 2D и МОГТ 3D с фактическими амплитудами поднятий, установленными по результатам глубокого бурения, по отражающим поверхностям каменноугольных отложений на территории Пермского края разработаны вероятностные модели прогноза наличия положительных локальных тектоно-седиментационных структур для верхневизейско-башкирского, верхнедевонско-турнейского карбонатных и нижне-средневизейского терригенного НГК.
При помощи разработанных вероятностных моделей возможна ранжировка подготовленных к глубокому бурению объектов по степени перспективности и определение наиболее «достоверных», что, в свою очередь, позволит избежать разбуривания малоперспективных объектов, повысить эффективность поисковых работ и подтверждаемость ресурсов приростом запасов категорий С1+С2.