Petroelastic modeling of Vereiskian and Bashkirian deposits on example of an oil field in the Republic of Tatarstan

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The purpose of this research was to present the results of petroelastic modeling of the Bashkirian and Vereiskian deposits of the oil field in the Republic of Tatarstan. To solve the problem of modeling elastic properties of the object under study (density, P-wave velocity and S-wave velocity), a self-consistent approximation model of effective moduli was used. The initial stage of petroelastic modeling included the selection of candidate wells and a reference well. To do this, the reliability of logging material in all wells was evaluated. The well with the most complete and accurate geological and geophysical information was selected. Then a petrophysical model was created by calculating filtration and reservoir properties and determining the formation volume factors of the rock components. Elastic property modeling began with the creation of a density curve on the basis of geophysical and petrophysical data. At this stage the petrophysical model wasevaluated. The choice of the petroelastic model was based on theoretical and experimental methods. The efficiency of the chosen model was confirmed by the convergence of modeling results with the recorded well data. The modeling resulted in obtaining the curves of elastic parameter distribution over the studied geological section. A good correlation was received between the initial data of geophysical studies of wells and model curves. The obtained results made it possible to improve the quality of available geophysical material, as well as to recreate elastic properties in wells not using the methods of direct recording.

Авторлар туралы

E. Yachmeneva

Kazan (Volga Region) Federal University

Email: eayachmenjova@int.kpfu.ru
ORCID iD: 0000-0003-1067-2452

E. Battalova

Kazan (Volga Region) Federal University

Email: elvira.battalova.2000@mail.ru
ORCID iD: 0009-0009-1252-5844

Әдебиет тізімі

  1. Kazaryan A.A., Vakhitova G.R. Petrophysical models of achimov deposits taking into account the facial environment // Topical Issues of Rational Use of Natural Resources: XVII International forum-contest of students and young researchers (Saint Petersburg, 31 May – 6 June 2021). Saint Petersburg: Saint Petersburg Mining University, 2021. Vol. 2. P. 17–18. EDN: UEBEVK.
  2. Yachmeneva E.A., Gilmutdinov S.R. The relationship between elastic and reservoir properties on the example of sandy deposit from one of the fields in Western Siberia // Science and Technologies in Geology, Exploration and Mining: 19th International multidisciplinary scientific geoconf. SGEM. Albena: STEF92 Technology Ltd, 2019. Vol. 19. P. 1141–1148. https://doi.org/10.5593/sgem2019/1.2/S06.145. EDN: OHLZQH.
  3. Mur A., Vernik L. Testing popular rock-physics models // The Leading Edge. 2019. Vol. 38. Iss. 5. P. 350–357. https://doi.org/10.1190/tle38050350.1.
  4. Вахитова Г.Р., Кашапова Л.М., Сахаутдинов И.Р. Прогноз пород-коллекторов по результатам петроупругого моделирования терригенных и карбонатных отложений // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2018. № 12. С. 52–58. https://doi.org/10.30713/2413-5011-2018-12-52-58. EDN: VNJMNQ.
  5. Zhang J., Yin Y., Zhang G. Rock physics modelling of porous rocks with multiple pore types: a multiple‐porosity variable critical porosity model // Geophysical Prospecting. 2020. Vol. 68. Iss. 3. P. 955–967. https://doi.org/10.1111/13652478.12898.
  6. Dalvand M., Falahat R. A new rock physics model to estimate shear velocity log // Journal of Petroleum Science and Engineering. 2021. Vol. 196. P. 107697. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2020.107697.
  7. Sharifi J. Multi-pore rock physics model: an intelligent approach for carbonate rocks // Journal of Petroleum Science and Engineering. 2022. Vol. 218. Iss. 1. P. 1–12. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2022.111002.
  8. Баюк И.О. Междисциплинарный подход к определению эффективных физических свойств коллекторов // Технологии сейсморазведки. 2011. № 4. С. 75–82. EDN: OOPKSX.
  9. Das A., Roy B., Folstad P.G., Lyngnes B., Smith B., Grandi A. Modeling dynamic elastic properties of compacting chalk reservoirs using an integrated rock-physics workflow: a case study in the Ekofisk Field, Norway // The Leading Edge. 2016. Vol. 35. Iss. 6. P. 516–522. https://doi.org/10.1190/tle35060516.1.
  10. Dræge A. Constrained rock physics modeling // The Leading Edge. 2009. Vol. 28. Iss. 1. P. 76–80. https://doi.org/10.1190/1.3064149.
  11. Hill R. Elastic properties of reinforced solids: some theoretical principles // Journal of the Mechanics and Physics of Solids. 1963. Vol. 11. Iss. 5. P. 357–372. https://doi.org/10.1016/0022-5096(63)90036-X.
  12. Brie A., Pampuri F., Marsala A.F., Meazza O. Shear sonic interpretation in gas-bearing sands // SPE Annual Technical Conference and Exhibition. Oklahoma: Society of Petroleum Engineers, 1995. https://doi.org/10.2118/30595-ms.
  13. Batzle M., Wang Z. Seismic properties of pore fluids // Geophysics. 1992. Vol. 57. Iss. 11. P. 1396–1408. https://doi.org/10.1190/1.1443207.
  14. Hill R. A self-consistent mechanics of composite materials // Journal of the Mechanics and Physics of Solids. 1965. Vol. 13. Iss. 4. P. 213–222. https://doi.org/10.1016/0022-5096(65)90010-4.
  15. Aliyeva S., Dvorkin J., Zhang W. Oil sands: rock physics analysis from Well Data, Alberta, Canada // SEG Technical Program Expanded Abstracts. 2012. P. 1–5. https://doi.org/10.1190/segam2012-0861.1.
  16. Avseth P., Bjørlykke K. Explorational rock physics: the link between geological processes and geophysical observables // Petroleum Geoscience / ed. K. Bjørlykke. New York: Springer, 2015. P. 403–426. https://doi.org/10.1007/9783-642-02332-3_18.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу


Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қолжетімді Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».