Поиск залежей нефти в пластах ЮС2—3 Южной части Приобского месторождения на основе сейсмогеологической модели с применением технологии eXchromaSG

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

   Введение. Разработка месторождения на третьей стадии вызывает определенные сложности для недропользователя, связанные с тем, что падающая добыча нефти требует выполнения мероприятий по восполнению ресурсной базы. Помимо доизучения геологического строения основных объектов разработки, поиск новых залежей нефти позволяет получить прирост запасов и снизить темпы падения добычи, а наличие геологических моделей по объектам, перспективным для изучения, подготовленных с применением современных подходов обработки и интерпретации материалов сейсморазведочных работ 3D, позволяют увеличить эффективность геолого-разведочных работ и сократить расходы недропользователя. Одним из перспективных направлений геолого-разведочных работ на Южной лицензионной территории Приобского месторождения является юрский интервал разреза, учитывая, что продуктивность тюменской свиты доказана на большом числе месторождений ХМАО-Югры.   Цель исследования. Целью работы являлось построение концептуальной геологической модели пластов ЮС2—3 — наиболее перспективной с точки зрения нефтеносности части среднеюрской толщи — на основе переобработки и комплексной переинтерпретации сейсмических данных по всему лицензионному участку, выполненных в 2020 году, а также детальный анализ информации о литологическом строении и нефтеносности в пределах изучаемого объекта.   Материалы и выводы. Картирование потенциальных ловушек углеводородов выполнено с учетом следующих факторов: наличия нефтематеринской толщи, путей миграции, коллектора, покрышки и сохранности залежей. Повышение достоверности оценки этих факторов является ключом к успеху геолого-разведочных работ. По нашему мнению, оценка двух факторов — путей миграции и наличия коллектора — может быть существенно улучшена с помощью палеогеографических интерпретаций на основе хроматической обработки сейсмики eXchromaSG.   Результаты. Результаты концептуального моделирования использованы при планировании геолого-разведочных работ и подтверждены при реализации программы поисково-разведочного бурения в 2021—2022 гг. По результатам бурения подтверждена нефтеносность верхней части тюменской свиты.   Заключение. Применение методики поиска залежей углеводородов на основе сейсмофациального анализа юрских отложений позволило подтвердить потенциал нефтеносности Южной лицензионной территории Приобского месторождения и расширить ресурсную базу за счет открытия новых залежей.

Об авторах

Д. А. Котунов

ООО «Газпромнефть-Заполярье»

Email: kotunov.da@icloud.com

С. А. Халилов

ООО «Газпромнефть-Хантос»

Email: halilovsalavat@icloud.com

Д. В. Романов

ООО «Технологическая Компания Шлюмберже»

Email: sis-qa-ru@slb.com
SPIN-код: 7653-7655

С. А. Любимов

ООО «Технологическая Компания Шлюмберже»

Email: sis-qa-ru@slb.com

Список литературы

  1. Гладков Е.А., Шарф И.В., Карпова Е.Г., Пулькина Н.Э., Филимонова И.В., Гладкова Е.Е. Перспективы нефтеносности залежей углеводородов в баженовской и марьяновской свитах юго-востока Западной Сибири (Томская область). Бурение и нефть. 2020. № 7—8. С. 56—59.
  2. Кажмулинов Т.К. Пересчет геологических запасов нефти, растворенного газа, сопутствующих компонентов Южной части Приобского нефтяного месторождения. Тюмень: ООО Газпромнефть-НТЦ, 2020. 98 с.
  3. Калмыков А.Г., Бычков А.Ю., Калмыков Г.А., Бугаев И.А., Козлова Е.В. Генерационный потенциал керогена баженовской свиты и возможность его реализации. Георесурсы. 2017. № S. С. 165—172. doi: 10.18599/grs.19.17
  4. Конторович А.Э., Бурштейн Л.М., Казаненков В.А., Конторович В.А., Костырева Е.А., Пономарева Е.В., Рыжкова С.В., Ян П.А. Баженовская свита — главный источник ресурсов нетрадиционной нефти в России. Георесурсы, геоэнергетика, геополитика. 2014. № 2(10). С. 2.
  5. Мусихин К.В. Условия формирования и сохранения коллекторских свойств пород и залежей углеводородов нижне-среднеюрских отложений Фроловской мегавпадины : дис. ... канд. геол.-мин. наук. М., 2020. 154 с.
  6. Федорова Е.В. Оценка генерационного потенциала баженовской свиты на территории Ханты-Мансийского автономного округа. Экспозиция Нефть Газ. 2021. № 4(83). С. 16—18. doi: 10.24412/2076-6785-2021-4-16-18.
  7. Gomaa A.M. Lithofacies Classification Using Bayes Theorem Method: Case Study Western Desert, Egypt. Multidiszciplináris tudományok. 2021. No. 11(1). P. 76—89. doi: 10.35925/j.multi.2021.1.8
  8. Laake A. Structural interpretation in color — A new RGB processing application for seismic data. Interpretation. 2015. No. 3(1). P. SC1—SC8. doi: 10.1190/INT-2014-0041.1
  9. Labourdette R. 3D sedimentary modelling: toward the integration of sedimentary heterogeneities in reservoir models. PhD Thesis. Montpellier. 2007. 686 p.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».