Объект исследований.
Объектом исследований являются компьютерные методы обработки и анализа сейсмических отраженных волн и геофизических исследований свойств пород в скважинах с целью межскважииного прогноза коллекторских свойств резервуаров нефти и газа.
Актуальность темы
.
Актуальность работы определяется необходимостью повышения эффективности геолого-геофизического моделирования месторождений углеводородов на основе новых технологических и программных решений прогнозирования коллекторских свойств продуктивных толщ между скважинами по данным сейсморазведки.
Известно, что в результате поисков и разведки с помощью геолого-геофизических методов создаются информационные модели нефтяных и газовых месторождений для решения задач дальнейших этапов разведки и последующей эксплуатации. Полнота и детальность описания этих моделей зависит от масштабов съемки и повышается от региональных исследований к детальной разведке. Для перспективных территорий на этапе разведки создаются геолого-геофизические модели резервуаров, которые далее дополняются другими моделями — фильтрационными, экономическими, инженерно-геологическими и другими. Следует выделить особо, что геолого-геофизические модели резервуаров являются основой для подсчета запасов углеводородов, проектирования и реализации разведочного бурения и проведения в них геофизических исследований скважин и последующего проектирования разработки месторождений и эксплуатационного бурения. Разведка с помощью бурения является наиболее капиталоемким и дорогостоящим процессом и должна проводиться с наименьшим геологическим и инвестиционным риском. Снижение этих рисков может и должно достигаться с помощью предварительного геолого-геофизического моделирования резервуаров и залежей и на их основе оптимального размещения скважин, выбор интервалов и методов ГИС и размещения наземных геофизических методов разведки, прежде всего трехмерной сейсморазведки в сочетании с ВСП, широкополосным АК и плотностным каротажом скважин.
Целями геолого-геофизического моделирования месторождений углеводородов на основе данных сейсморазведки являются:
• Снижение геологических рисков при бурении поисковых и разведочных скважин.
• Снижение стоимости разработки месторождений углеводородов за счет оптимизации размещения эксплуатационных скважин и планирования траектории для бурения скважин.
• Повышение нефтеотдачи за счет оптимизации положения по глубине и в пространстве интервалов вскрытия продуктивных пластов в прогнозных зонах наиболее высокой пористости и трещинноватости.
Роль сейсморазведки. Еще несколько лет назад модели месторождений создавались на основе данных ГИС для упрощенного гидродинамического моделирования фильтрационных процессов в резервуарах, а модели резервуаров строились со значительным загрублением свойств пласта по вертикали и вдоль пласта на основе интерполяции свойств между разведочными скважинами, расстояния между которыми составляли многие километры. Роль сейсморазведки сводилась лишь к использованию структурных планов. Действительно, разработка месторождений нефти и газа в песчаных коллекторах мелового и юрского возраста в Западной Сибири, Предкавказье и Прикаспии, девонских отложений на территории Русской платформы всегда была затруднена по причине недостаточно детальной информации о структуре тонкой слоистости и латеральной литологической изменчивости коллекторов. Ограничения разрешающей способности сейсморазведки по доступной толщине пласта заставляли в прошлом при построении геологических моделей и подсчете запасов ограничиваться данными ГИС и керна. Когда расстояния между скважинами составляют первые километры, детальность описания пласта без использования данных трехмерной сейсморазведки по горизонтали оставалась неудовлетворительной, а построенные таким образом модели входили в противоречие с результатами пробной эксплуатации месторождений.
Более эффективное решение этих проблем появилось с освоением новых технологий обработки и интерпретации данных трехмерной сейсморазведки, использованием динамических характеристик волн и прогнозного волнового сопротивления для прогнозирования коллекторских свойств пород — пористости, песчанистости и эффективных толщин пластов между скважинами. Возникли новые технологии интегрированной интерпретации данных сейсморазведки и большого количества эксплуатационных скважин для создания детальных моделей месторождений на участках пробной эксплуатации. При интерполяции в объеме пористости и плотности, определенных по ГИС, между скважинами используются (в качестве пространственных весовых функций) кубы волнового сопротивления и коэффициента Пуассона, определенного по новой технологии AVOанализа (измерения амплитуд отражений с увеличением угла падения на границу). Современные технологии объемного анализа кубов прогнозных подсчетных параметров пластов с применением прозрачности позволили выполнять анализ объемной формы резервуаров нефти. В итоге новые технологии обработки и интерпретации данных сейсморазведки обеспечили повышение детальности геологических моделей между скважинами и более надежное прогнозирование свойств резервуаров.
Цель работы.
Главная цель настоящей работы — создание и использование новых программных средств и новых технологий интегрированной интерпретации данных сейсморазведки и ГИС для повышения эффективности геолого-геофизического прогнозирования коллекторских свойств продуктивных пластов в пространстве между скважинами.
Основные задачи исследований Для достижения этой цели необходимо решение задач:
• создать новые программные средства для извлечения из сейсмических отраженных волн информации о структурном положении и форме резервуаров нефти и газа, а так же извлечения информации о коллекторских свойствах — пористости, песчанистости, эффективных толщинах пластов.
• создать интегрированные технологии описания свойств резервуаров и залежей нефти и газа по данным трехмерной сейсморазведки и ГИС, опирающиеся на новейшие программные разработки анализа литологии, фациального состава и петрофизических характеристик пород продуктивных пластов. показать достоверность решаемых задач построения геологических моделей продуктивных пластов на примере геологического моделирования конкретных месторождений с использованием информации о поведении коллекторских свойств пластов между скважинами с применением калибровки сейсмических данных по скважинам.
Достоверность научных выводов и рекомендаций.
Для оценки достоверности полученных результатов использовались два концептуальных подхода:
1. В процессе анализа сравнивались данные, полученные из независимых источников информации, прежде всего наземных геофизических методов исследований: — измерения параметров сейсмических волновых полей, данные сейсмических скважинных исследований на глубинах в окрестности ствола скважины — (СК, ВСП) и данные геофизического исследования скважин (ГИС) с комплексом электрических, магнитных, ядерных, акустических и других типов полей, а так же данные измерений физических свойств горных пород на основе промысловой геологии и петрофизики. Точность прогнозных результатов по данным сейсморазведки определялась на основе сравнения прогнозных параметров продуктивных пластов — глубин, толщин, пористости с результатами фактического измерения аналогичных параметров по данным скважинных исследований. Результаты сопоставления приведены в заключительном разделе работы.
Научная новизна.
1. Впервые показана возможность измерения динамических параметров отраженных волнмногоканальных оценок энергии сигналов и помех в заданных диапазонах частот, сжатия сигналов, униполярных фаз, мгновенных скоростей и когерентности с точностью, достаточной для обнаружения зон с повышенными коллекторскими свойствами и оценки емкостных параметров резервуаров углеводородов.
2. Созданы оригинальные алгоритмы и программные комплексы для анализа динамических параметров волн, отличающиеся от известных повышенной помехоустойчивостью и широким диапазоном параметров анализируемых волн: способ многоканального поинтервального динамического анализа отражений (DIANA), новый способ расчета униполярных фаз, программный комплекс анализа мгновенных скоростей и когерентности (IVELA). система объемного анализа отражений и интерпретации данных трехмерной сейсморазведки (система GERMES).
3. Предложены новые технологические решения прогнозирования коллекторских свойств продуктивных пластов в виде обобщенных графов интерпретационной обработки сейсмических записей и комплексной интерпретации данных трехмерной сейсморазведки и ГИС. Графы определяют последовательность процедур, входные и выходные данные.
4. Показана технология прогнозирования коллекторских свойств продуктивных пластов, позволяющая совмещение в единой координатной системе и совместный анализ кубов пористости, полученных по данным трехмерной сейсморазведки и кубов пористости по данным эксплуатационного бурения, полученных на смежной или на той же самой территории.
5. Впервые для условий тонкослоистого разреза терригенных отложений Западной Сибири показана реальная возможность прогнозирования кубов пористости и коэффициентов Пуассона с приемлемой точностью и на их основе для конкретных месторождений и пластов выявить зоны геологического риска для бурения новых скважин и рекомендовать перспективные участки для бурения новых скважин.
Основные защищаемые положения.
1. Созданы новые алгоритмы, программы и технологии анализа отраженных волн для прогнозирования геологического разреза (ПГР), которые обеспечивают извлечение более полной информации о строении резервуаров и залежей с высокой производительностью, достаточной для производственного решения задач.
2. Реализованы на практике новые технологии интерпретации сейсмических данных в виде графов обработки, подтверждающие полноту и последовательность процедур обработки и интерпретации, достаточные для решения геологических задач, вплоть до рекомендаций на бурение разведочных скважин.
3. Созданы на основе новых технологий интерпретации сейсмических данных геолого-геофизические модели, по которым уточнено размещение новых скважин на Сусликовском и Когалымском месторождениях, а так же на других месторождениях в Западной Сибири и Самарском Поволжье.
Практическая значимость работы.
1. Разработанные при участии и под руководством автора программные системы СЦС-З-ПГР используются при решении производственных задач в организациях Минтопэнерго и МПР для целей специальной обработки и интерпретации при построении геологических разрезов по сейсмическим данным, включая программные системы анализа мгновенных скоростей (IVELA), поинтервального анализа динамических параметров волн (DIANA), интерпретации кубов трехмерных сейсмических данных (GERMES). 2. Созданная при участии и под руководством автора технология интегрированной интерпретации данных трехмерной сейсморазведки и ГИС (GERMES) использовалась для геолого-геофизического моделирования и прогнозирования эффективных толщин коллекторов Приразломного, Лемпинского и Приобского нефтяных месторождений. Полученные данные использованы при выборе решений по размещению новых скважин.
3. Предложенные технологические решения интегрированной интерпретации, в соавторстве с А. Г. Авербухом и другими авторами, являются составной частью Инструкции по проведению наземной сейсморазведки, созданной в 2000 году по заданию Минтопэнерго под руководством О. А. Потапова.
4. Созданная под руководством и при участии автора технология обработки и интерпретации данных трехмерной сейсморазведки и ГИС на основе новейших программных систем компании ООО «Парадайм Геофизикал» использована с целью геологического моделирования Когалымского, Сусликовского и ряда других месторождений. Получены новые геологические результаты, уточняющие строение продуктивных пластов, которые используются при размещении новых скважин эксплуатационного бурения. Новые данные бурения подтвердили эффективность предложенных решений.
Реализация в промышленности.
1. Разработанные при участии и под руководством автора программные системы СЦС-З-ПГР используются при прогнозировании геологических разрезов по сейсмическим данным более чем в 50 организациях бывшего СССР и затем в России, Казахстане, Белоруссии. Программные системы анализа мгновенных скоростей (IVELA), поинтервального анализа динамических параметров волн (ДИАНА), интерпретации кубов трехмерных сейсмических данных (ГЕРМЕС) применяются для решения производственных задач в организациях: — Азнефтегеофизика, Башнефтегеофизика, Саратовнефтегеофизика, Самаранефтегеофизика, Сибнефтегеофизика, Тюменьнефтегеофизика и многих других.
2. Созданная технология интегрированной интерпретации GERMES в сочетании с интерпретационной системой компании LANDMARK, использована для геолого-геофизического моделирования и прогнозирования эффективных толщин коллекторов Приразломного, Лемпинского и Приобского нефтяных месторождений на лицензионных территориях нефтяной компании ЮКОС.
3. Созданная при участии автора технология прогнозирования коллекторских свойств продуктивных пластов на основе новейших программных систем компании Парадайм Геофизикал, использована с целью геологического моделирования Когалымского, Сусликовского и ряда других месторождений на лицензионных территориях компаний Лукойл-АИК и Варьеганнефтегаз.
Апробация работы и публикации.
Основные положения и результаты по теме диссертации автором были доложены на международных конференциях EAGE (Европейская ассоциация геологов и геофизиков) в 1994 г., Международных семинарах членов СЭВ в 1984, 1985 годах, ЕАГО (Евроазатское геофизическое общество) в 1995,1996, 1997, 2000 годах, на конференции ГЕОМОДЕЛЬ 1998, 1999,2000 и 2001 годах, а так же других отраслевых конференциях и семинарах.
По теме диссертации опубликована монография в 1989 г. и более 45 научных статей. Работа была выполнена на основе разрешенных к публикации материалов, полученных в разное время в Центральной геофизической экспедиции Минтопэнерго, Инжиниринговом центре нефтяной компании ЮКОС и международной компании Парадайм Геофизикал.
Объем работы.
Диссертация состоит из введения, трех глав и заключения. Текст изложен на 98 страницах, включая 53 рисунка, 5 таблиц и список литературы из 97 наименований.
Выводы о характере изменения формы каротажных диаграмм и сейсмических сигналов по линии профиля скважин можно сделать с помощью рис. 3.17, на котором приведено сечение куба через ряд скважин в продуктивной части площади. Поведение амплитуд отражений и кривых ПС в окне, соответствующему интервалу продуктивной части пласта, показанном стрелкой, свидетельствует, что в левой части разреза песчаные прослои вблизи подошвы уменьшаются по толщине и глинизируются. Цветная полоска над окном показывает поведение глубин кровли пласта. Если идентифицировать относительное подобие формы отражений в продуктивном интервале в окрестности каждой из имеющихся скважин, то можно автоматически классифицировать эту информацию по 10 типовым классам. С учетом сходства формы каротажных кривых ПС число классов можно уменьшить до 7. Такая классификация выполняется автоматически с применением алгоритмов нейронных сетей в пакете Stratimagic. На рис 3.18 слева показаны выделенные классы и типовые кривые ГИС, а справа показан пример карты такой классификации, по которой можно оконтурить песчаники с похожим характером слоистости и степенью песчанистости.
3.2.4. Петрофизическое обоснование сейсмической интерпретации.
Проблема состоит в том, что керновые исследования в скважинах обычно выполняются для заданных по данным скважинных исследований (ГИС) небольших интервалов глубин, соответствующих выборочным коллекторам. Тем не менее, после стратиграфической идентификации, описанной выше, можно увязать в пространстве точки таких измерений петрофизических характеристик пород с поведением геофизических полей, ге измеренных по данным ГИС по стволу скважины и с параметрами сейсмических отражений в объеме. Поскольку сейсмические отражения формируются в породах с различными скоростями и плотностями, первоочередное значение имеют сопоставления формы сейсмических отражений с данными акустического и плотностного каротажа. В свою очередь, поскольку скорости и плотности в породах зависят от литологии, пористости, глинизации пор, трещинноватости пород и характера насыщения пор и трещин, то становится понятной схема петрофизического обоснования сейсмической интерпретации. По сути, должна быть решена задача оценки степени влияния и чувствительности амплитуд, импеданса, скоростей, плотностей и других параметров сейсмических отражений от каждого из перечисленных выше петрофизических параметров среды. Можно только добавить, что на нефте и водонасыщение коллекторов реагируют скорости и амплитуды продольных волн и слабо реагируют скорости и амплитуды поперечных и обменных волн. На их отношении построены способы обработки типа AVO (анализа амплитуд с удалением источников волн от приемников). На рисунке 3.19 слева показано совмещение каротажных диаграмм, сейсмических трасс, трасс импеданса и пористости. Справа показан кроссплот связи между сейсмическим импедансом и пористостью по ГИС для интервала продуктивных песчаников. Сопоставление выполнено с шагом квантования каротажа, поэтому сейсмический сигнал выглядит необычно растянутым. Но при этом видно, на какие толщины слоев реагирует сейсмическая волна в зависимости от достигнутой степени разрешенности волн. Восстановленный с помощью инверсии сейсмический импеданс (акустическое сопротивление) в отличие от отражения имеет вид пластовой кривой и качественно согласуется с отфильтрованной кривой пористости по ГИС. На основе этого кроссплота можно получить уравнение пересчета импеданса в пористость. Регулярные выбросыотклонения от линейной зависимости соответствуют плохому соответствию импеданса от малых, до 4 метров толщин слоев. Статистические зависимости скорости продольных и обменных волн по данным многоволновой широкополосной акустики позволяют построить тонкослоистые скоростные модели, рассчитать синтетические сейсмограммы продольных и обменных волн и калибровать расчеты коэффициента Пуассона по сейсмическим данным на основе технологии AVO. На рис. 3.20 показано два кроссплота зависимости коэффициента пористости от коэффициента Пуассона для одинаковых интервалов глубин. Верхний кроссплот соответствует измеренным значениям в скважине (по данным С. В. Добрынина, СК «Петроальянс»). Нижний кроссплот, построенный в тех же диапазонах, получен по измеренным данным, спрогнозированным нами по сейсмическим трехмерным данным. Две линии в центре отделяют точки, принадлежащие водонасыщенной зоне по глубине измерений, от нефтенасыщенной зоны. Между линиями находятся точки, укладывающиеся в переходную зону смешанного нефте-водонасыщення. Видно, что характер и диапазоны зависимостей практически идентичны, что позволяет переносить выводы о характере нефтенасыщения с каротажных данных на сейсмические. Далее в работе будут показаны результаты интерактивного распознавания зон нефтенесыщенных коллекторов с применением критерия соотношения пористостькоэффициент Пуассона.
3.2.5. Расчет прогнозной пористости и коэффициента Пуассона.
Для получения информации об акустической модели среды была выполнена амплитудная инверсия сейсмических данных, полученных в результате специальной обработки. В процессе работы использовался пакет матобеспечения Vanguard компании Парадайм Геофизикал. Для восстановления полной скоростной характеристики импеданса по глубине требуется к сейсмическому диапазону частот добавить информацию о других частотных компонентах акустической модели, в частности низкочастотных (менее 10 Гц). Для этой цели на третьем этапе, этапе стратиграфической интерпретации были построены скоростная и плотностная модели на основе скважинных данных. Границы слоев в виде поверхностей, полученных на этапе интерпретации, использовались для описания толстослоистого каркаса модели по реперным горизонтам. При построении детальной акустической модели был принят вариант параллельного поведения пропластков по отношению к верхней границе слоя. Построение акустической модели проводилось путем трехмерной интерполяции акустического импеданса по скважинным данным, используя метод ко-крайгинга. При этом учитывались геометрия слоев, характер залегания пропластков внутри слоев и их количество внутри каждого выделенного слоя. В результате были получены учитывающие макрои микроструктурные особенности среды, кубы плотности и скорости, которые использовались в дальнейшем в качестве акустической модели. Следующий, четвертый этап представлял собой непосредственно амплитудную инверсию сейсмического куба данных. Преобразование проводилось в полосе частот 13−45 Гц. Информация о низких частотах была получена из вспомогательной акустической модели.
В результате был рассчитан куб псевдоакустического импеданса, который использовался в дальнейшей интерпретации. На заключительной стадии куб импеданса был разделен на скоростную и плотностную составляющие. Соответственно, были получены кубы псевдоплотности и псевдоскорости. Этот шаг был вызван тем, что по данным статистического анализа выявилась низкая корреляция между плотностью и скоростью в интервале исследования, но зато обнаружена хорошая зависимость пористости и песчанистости от плотности (в отличие от худшей связи со скоростью и, в меньшей степени, импедансом). Таким образом, в дальнейших расчетах коллекторских свойств мы можем раздельно использовать плотностные и скоростные характеристики разреза по сейсмическим.
Рис. 3.21 Анализ палеосрезов по кубу плотности.
О.
X.
ГО.
О.
I.
L.
О.
CL э = Ю.
X ГМ s 1 го т—ч.
4—' тН го и.
I LQ о и ГО 1 и п го >. го с: п. го си н с;
X го и со.
CL.
ZT 0).
S h.
9- X s.
— вm со о ю.
0) 4— fD| си и q о.
00 h го о s.
CL о о с с о и гм rsj го.
Q;
Рис. 3.23 Выделение нефтенасыщенных и водонасыщенных коллекторов на основе коэффициента Пуассона (в) и пористости (г).
Коэф. Пуассона.
Рис. 3.24 Сопоставление карт коэффициента Пуассона, пористости и выделение зон с высокой нефтенасыщенностью к> изданным. Куб псевдоплотности был пересчитан в куб пористости по следующему уравнению: у= -0,54 571 *х +1,4569, где у — пористостьх — плотность. В дополнение к полученным кубам был расчитан куб псевдокоэффициента Пуассона. Расчет проводился по аналогии с расчетом куба импеданса, с той разницей, что на вход модуля амплитудной инверсии подавался куб AVO-атрибута — псевдо Пуассона. Связь скоростей поперечных и продольных волн выражалась формулой Vs = 0.60*Vp — 162, полученной по данным ГИС в скважине 1214.
3.2.6. Геологические результаты интерпретации.
Сложная картина условий осадконакопления от кровли к подошве пласта подтверждается данными 3D. Анализ палеосечений кубов пористости и псевдоплотности в системе VoxelGeo в интервале пласта БС112б, выполненный с применением послойного сканирования с 2мсек шагом палео сечений, параллельных кровле коллектора (Рис. 3.21), показал, что наиболее низкие величины плотности в кровле пласта соответствуют высокой пористости и максимальным нефтенасыщенным толщинам, расположенным в южной части площади в районе скважин 1048, 1049, 1050, 1036, 1037. Середине пласта с наилучшими коллекторскими свойствами по ГИС отвечает понижение плотности практически по всей южной части площади 3D.
На рис. 3.22 а и б изображены вертикальные сечения кубов прогнозной пористости и коэффициента Пуассона. Трехмерная интерполяция пористости между скважинами с учетом поведения импеданса в межскважинном пространстве обеспечила значительное улучшение вертикального разрешения отдельных тонких слоев. Принципиальную новизну имеют результаты интерпретации куба коэффициента Пуассона. Если пористость отражает тонкослоистую структуру пласта, то коэффициент Пуассона, как было показано выше, связывается с характером нефтенасыщения в коллекторах. Для выделения нефтенасыщеных коллекторов использовалась интерактивная технология совместной интерпретации кроссплота пористостькоэффициент Пуассона, который приведен на рис. 3.23. На кроссплоте выделяются цветом точки, попадающие в область относительно высокой пористости (диапазон 17−21%) и относительно низких значений коэффициента Пуассона (диапазон 0,22 — 0,27), что соответствует зоне нефтенасыщенных коллекторов. Точно так же, но для водонасыщенных коллекторов, другим цветом выделяются зоны водонасыщения. Программы позволяют автоматически отслеживать и показывать выделенные зоны на кубах соответствующих параметров, а так же вертикальных и погоризонтных сечениях кубов. Как видно из рис. 3.22 а и б, на вертикальных сечениях достаточно чётко выделяется граница между нефтенасыщенной и водонасыщенной частями пласта. Причем отметка ВНК, пС общепринятая по месторождению, зачастую находится ниже этой границы, а отметка ВНК, вынесенная по данным ГИС, в большинстве случаев, совпадает с ней. Важно отметить, что по этим данным нефтенасыщенные коллектора отделяются от водонасыщенных коллекторов и локализуются в ограниченной зоне, которая позволяет идентифицировать нефтенасыщенные коллектора по глубине. Полученные нами по данным 3D объемные распределения коэффициентов пористости и Пуассона позволяют использовать калибровку по скважинам для идентификации нефтенасыщенных коллекторов в пространстве. На рис. 3.22 в и г показано расположение зон нефтенасыщенных коллекторов в плане, которое неплохо согласуется с положением отметок ВНК и, что не менее важно, с пространственным поведением латеральной глинизации коллекторов в тонких прослоях пласта БС112б, что хорошо видно по разрезу пористости на рис 3.21, а и кубам плотности на рис 3.20. Важно подчеркнуть, что на приведенных рисунках с прогнозом нефтенасыщенных коллекторов на картах видно, что восточнее разбуренного участка выделяется перспективная зона с нефтенасыщенными коллекторами, хотя и с меньшими толщинами по сравнению с неразбуренной юго-западной частью пласта.
Прогнозные карты емкостных параметров (нефтенасыщенных толщин, эффективной пористости, песчанистости) пересчитывались из карт сейсмических атрибутов (амплитуд, ^ импеданса, плотности) по найденным уравнениям. Далее рассчитывались невязки в точках скважин, строились карты невязок методом ко-крайгинга и просчитывались окончательные карты. В некоторых отдельных случаях использовалась ручная редакция прогнозных карт.
Г-&
Заключение
.
1. Автором предложены алгоритмы и с его участием созданы новые программные системы анализа динамических параметров отраженных волн. Наиболее широкое применение нашли программы многоканального анализа динамических параметров отражений в спектральной области с разделением сигналов и помех (поинтервальный анализ отражений в программах системы DIANA), мгновенный анализ скоростей ОГТ на основе расчета несмещенной оценки когерентности (программная система IVELA), расчета униполярных фаз и мгновенной когерентности, объемного анализа отражений и интерпретации данных трехмерной сейсморазведки (система GERMES).
2. Предложены новые технологические решения прогнозирования коллекторских свойств продуктивных пластов, которые являются технологической надстройкой над программными системами. Решения формализованы в виде графов обработки и интерпретации данных трехмерной сейсморазведки, промысловой геофизики и геологии. Предложенные решения опробованы на большом количестве реальных месторождений и доказана их практическая значимость. Наиболее значимые результаты таких интегрированных технологий достигнуты для наиболее трудных геологических условий — коллекторов руслового генезиса, при наличии тектонических нарушений, выклинивания и глинизации коллекторов.
3. Впервые для условий тонкослоистого разреза терригенных отложений Западной Сибири показана реальная возможность прогнозирования кубов пористости и коэффициентов Пуассона, позволившая на их основе рекомендовать перспективные участки для бурения новых скважин. Показано, что если пористость отражает тонкослоистую структуру пласта, то коэффициент Пуассона связан с характером нефтенасыщения в коллекторах и позволяет качественно прогнозировать расположение перспективных для бурения участков нефтяных месторождений.
4. В работе выполнена оценка точности прогноза коллекторских свойств пластов на основе сейсмических данных между скважинами. Показано, на конкретных примерах, что данные количественного анализа сейсмических амплитуд и интервальных времен обеспечивают прогноз нефтенасыщенных толщин песчаников в диапазоне от 8 до 30 метров со случайной погрешностью 2 метра и в диапазоне от 30 до 42 метров — по интервальным временам с погрешностью 3 метра. Пористость может быть оценена с точностью до 2% для эффективных толщин пластов более 8 метров. Такая точность обеспечивается соблюдением требований к качеству полевых наблюдений трехмерной сейсморазведки и каротажа скважин, а так же обработки и интерпретации этих данных.