A case study of predicting net reservoirs within J2 unit of the Tyumen formation of polyfacial genesis in the territory of the Uvat project

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

On the periphery of the West Siberian Basin, up to 30 % of J2-4 reservoirs within the Malyshev horizon of the Tyumen formation cannot be predicted correctly. The reasons include the low exploration degree of the territories by deep wells, which is why the net reservoirs are predicted based on 3D seismic data, and poor seismic resolution against the size of traps in the Tyumen formation. The article presents a case study of the application of geological and geophysical, seismic materials related to the Uvat area in the south of Tyumen region. The aim is to describe the lessons learned when addressing the reservoir forecasting issue associated with one of the Tyumen formation reservoirs (J2) of complex (coastal-transitional and continental) genesis. The article describes the technologies applied by the Tyumen Petroleum Research Center LLC to estimate net pays based on 3D seismic data. A complex of main geological and seismic factors that control the forecasts of thin terrigenous reservoirs based on seismic data is considered. These include the structure of the J2 unit (vertical features of net reservoir evolution), the effect of carbon content, the issues of separating net-reservoir and non-reservoir rock by petroelastic properties, etc. The results of the analysis presented in this article are employed actively in the context of geological exploration and the identification of priority traps in the Tyumen formation within the territory of the Uvat project.

About the authors

O. V. Elisheva

Tyumen Petroleum Research Center LLC

Email: ovelisheva@tnnc.rosneft.ru

A. V. Shakhov

Tyumen Petroleum Research Center LLC

References

  1. Петрофизическая характеристика продуктивных горизонтов тюменской свиты юго-восточной части Уватского района / К. В. Зверев, А. А. Матигоров, Е. Р. Чухланцев, Н. А. Грегуль. – Текст : непосредственный // Пути реализации нефтегазового потенциала ХМАО : сборник трудов девятой научно-практической конференции. – Ханты-Мансийск : ИздатНаукаСервис, 2006. – Том 2. – С. 260–267.
  2. Адаптация методологии поиска новых залежей углеводородов в юрском и неокомском интервалах разреза на территории лицензионных участков Уватского проекта по результатам геологоразведочных работ 2015–2019 гг. / О. В. Елишева, Е. Л. Лазарь, Е. А. Лыжин. – doi: 10.24887/0028-2448-2020-11-32-37. – Текст : непосредственный // Нефтяное хозяйство. – 2020. – № 11. – С. 32–37.
  3. Барабошкин, Е. Ю. Практическая седиментология (терригенные коллектора) / Е. Ю. Барабошкин ; Центр профессиональной переподготовки специалистов нефтегазового дела ТПУ. – Томск, 2007. – 155 с. – Текст : непосредственный.
  4. Гаврилова, Е. Н. Закономерности распространения коллекторов в отложениях тюменской свиты на западе Широтного Приобья / E. Н. Гаврилова, В. С. Славкин, Т. Е. Ермолова. – Текст : непосредственный // Геология нефти и газа. – 2010. – № 3. – С. 52–60.
  5. Логинов, Д. В. Некоторые методы определения информативного набора сейсмических атрибутов для прогнозирования свойств коллекторов / Д. В. Логинов, С. А. Лаврик. – Текст : непосредственный // Нефтегазовая геология. Теория и практика. – 2010. – Т. 5, № 1. – С. 10.
  6. Мельников, А. В. Применение акустической инверсии на терригенных отложениях формации Мирадор на месторождении Альтуритас, Венесуэла / А. В. Мельников, Д. А. Коряков, Я. А. Мирясова. – doi: 10.31087/0016-7894-2022-5-39-49. – Текст : непосредственный // Геология нефти и газа. – 2022. – № 5. – С. 39–49.
  7. Оценка эффективности метода синхронной инверсии сейсмических данных применительно к моделям слабоконтрастных коллекторов / М. Ю. Романенко, И. Н. Керусов, Д. Е. Мирошниченко, Ю. В. Масалкин. – Текст : непосредственный // Технологии сейсморазведки. – 2010. – № 2. – С. 55–61.
  8. Тимчук, А. С. Сейсмические инверсионные преобразования для уточнения геологических моделей и проектирования разработки месторождений углеводородов / А. С. Тимчук, С. В. Костюченко, В. Н. Смирнов. – Текст : непосредственный // Вестник ЦКР Роснедра. – 2011. – № 2. – С. 11–16.
  9. Литогенез юрско-меловых отложений восточного борта Большехетской впадины (по результатам изучения разреза Туколандо-Вадинской параметрической скважины-320) / Н. Ф. Столбова, О. В. Бетхер, Ю. В. Киселев. – Текст : непосредственный // Известия Томского политехнического университета. – 2004. – Т. 307, № 6. – С. 31–35.
  10. Фазочастотная деконволюция сейсмических волн / А. И. Кочегуров, Е. А. Кочегурова, И. Э. Ильясова. – Текст : непосредственный // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2017. – Т. 328, № 12. – С. 84–93.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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».