Мультиспектральний структурно-польовий спосіб прогнозування покладів нафти і газу

Винахід відноситься до нафтогазової промисловості (пошук і розвідка родовищ нафти і газу). Визначення просторового положення покладу нафти і газу (а не тільки пастки, як природного резервуара, яка може бути заповнена з однаковим ступенем ймовірності як нафтою або газом так і пластовою водою, про що геофізичні методи поки не несуть інформації) є важливою науковою і практичною задачею над вирішенням якої геологічна наука працює вже більше 100 років, результатом чого до цього часу є створення різних способів і методів, для яких спільною є лише мета - прогноз покладів нафти і газу за критерієм продуктивності, але з зовсім різними методичними (технологічними) ознаками вирішення цієї задачі. Відомий класичний спосіб [1] розвідки покладів нафти і газу, що заснований на проведені профільних сейсмічних досліджень з метою вивчення пасток, як природних резервуарів, заповнених нафтою і газом, з наступним бурінням глибоких дорогих пошукових свердловин, при чому тільки три з кожних десяти пасток містить промислові запаси вуглеводнів. Недоліком цього способу є низький коефіцієнт успіху пошуку і висока собівартість робіт. Відомий “Спосіб пошуку покладів вуглеводнів сейсморозвідкою”. (Патент UA 21783A від 30.04.98 (прототип)). Недоліками даного способу є: дуже висока вартість робіт: витрати за нашим методом складають не більше 5% від вартості робіт у порівнянні зі способом. досить низький рівень вірогідності результатів досліджень. Пов’язано це з тим, що фізичну основу способу складає явище формування сліду дифузійного потоку над покладами нафти і газу. Дезінформаційним при такому підході є той випадок, коли слід дифузійного потоку зберігається при повному зруйнуванні покладу нафти або газу, тобто спосіб враховує факти не наявності покладу вуглеводнів(ВВ), а вертикальної міграції ВВ (руйнування покладу). Спосіб, що пропонується, дозволяє на стадії пошуку і розвідки покладів нафти і газу визначити іх планове положення на досліджених територіях. Спосіб базується на наявності генетичного зв’язку ландшафтів з розташованими під ними покладами ВВ. Апробація зазначеного методу, яку проведено в ВАТ "Укрнафта", ДК "Укргазвидобування", підприємствах Мінекоресурсів, показала підтвердження результатів на рівні 85%, що послужило підставою для значно більшого обсягу проведення досліджень за даним методом, у порівнянні зі способом. Зазначений метод дозволяє на стадії пошуку і розвідки покладів нафти і газу визначити їх планове положення на досліджених територіях. Фізичну сутність методу складає встановлене явище аномального характеру геофізичних, гео хімічних і біохімічних полів у межах покладів нафти і газу [2] і, як наслідок - формування аномалій у висотному і мультиспектральному полях ландшафтів, в тому числі в такому його елементі, як рослинний покрив [3-12], (фігура 1, 2). Формування аномалій газового середовища, мікроелементного складу ґрунтів, мікрофлори, температури і т.д. в коренеоточуючому шарі ґрунтів пов'язують з вертикальною міграцією газоподібних вуглеводнів з покладів. Інтенсивність розвитку цих процесів обумовлюється обсягом газового покладу, величиною газового фактору нафтового покладу, величиною пластових тисків, ступенем флюїдопроникності відкладів, які перекривають поклад, характер шляхів вертикальної міграції газоподібних пластових флюїдів і іншими факторами. Вплив аномальних полів на рослинність (у більшій мірі геохімічних і біохімічних) спричиняє зміни їх мультиспектральних характеристик, а також фізіологічні зміни, що можуть візуально спостерігатися, на деревинній рослинності (фігури 2, 3), які полягають у зміні форми стовбурів дерев, що спостерігаються лише на ділянках геофлюїдодинамічних структур літосфери (ГФДС), у межах яких флюїдогеодинамічні процеси виявлені найбільш яскраво. Формування аномалій у висотному полі ландшафтів пов'язано з аномальним характером новітніх і сучасних вертикальних рухів земної поверхні над покладами ВВ [13]. При цьому корисний сигнал про поклади ВВ міститься як в інформації про гіпсометрію рельєфу, так і в особливостях його малюнка. Вирішення задачі прогнозування покладів нафти і газу пов'язуються з виконанням послідовних операцій в комплексі аерокосмічних, стр уктурно-геоморфологічних і наземних досліджень: 1. Вивчення висотного і блокових полів ландшафту (структурно-геоморфологічні дослідження). 1.1. Підготовка топооснови, масштабу 1:25000 - 1:5000 (зняття техногенного навантаження: доріг, населених пунктів, промислових пунктів, промислових об'єктів таін.) 1.2. Побудова висотного поля рельєфу (зняття інформації, що обумовлена екзогенними процесами, здобування інформації, яка пов'язана з неотектонічними процесами) і його аналіз. 1.3. Вивчення "малюнка" рельєфу, визначення меж блокових полів. 1.4. Побудова карт блокових і висотних полів ландшафту. 1.5. Складання зведеної карти ландшафтних аномалій, пов'язаних з покладами ВВ. 2. Вивчення мультиспектрального поля ландшафтів. Під мультиспектральним полем ландшафтів мають на увазі комплекс зональних спектральних полів. 2.1. Наземні виміри. Лабораторні дослідження проводяться на лабораторному спектрофотометрі (наприклад, СФ-18), польові виконуються польовим фотометром. Кількість спектральних каналів – 8, ширина кожного з них 15-20нм. Положення максимумів пропускання спектральних піддіапазонів (нм): 500, 550, 600, 680, 700, 720, 750, 800. Виміри проводяться за зразками деревинної і трав'яної рослинності, які відбираються через 50-200м уздовж намічених маршрутів. Вибір напрямку маршруту визначається структурним планом нафтогазоносних горизонтів і характером розташування рослинних угр упувань (лісосмуг, лісових масивів, луків, сільськогосподарських полів та ін.) При відборі зразків слід дотримуватися принципу близькості віку і умов зростання рослинності одного виду (експозиція, висота від поверхні ґрунту тип і зволоженість ґрунтів та деякі інші). Результати вимірів (не менше трьох у кожній точці спостереження) заносяться автоматично в процесі вимірів у комп'ютер. Для кліматичних умов України найбільш оптимальними для проведення наземних вимірів є травень, червень, липень, з незначним часовим зміщенням для північних і південних областей. 2.2. Дистанційні дослідження Виконуються за матеріалами багатозональної авіаційної і космічної зйомок, які проводяться у вузьких спектральних діапазонах у залежності від типу знімального пристрою від 0,45 до 0,90мкм. Використовуються матеріали різних знімальних пристроїв (фотографічні, сканерні), які відповідають вимогам просторового (не менше 30м) і спектрального розрізнення (ШСЗ "Ресурс Ф-2", "Океан-О", "Метеор-30", "Космос1939", серії "Ландсат", "Спот", літакові камери МСК-4 та ін.). Наприклад, для камери МК-4 ШСЗ "Ресурс Ф-2" канали зйомки відповідають таким вузьким діапазонам: 0,460-0,585мкм; 0,515 - 0,565мкм; 0,64 - 0,69мкм; 0,81 0,90мкм. Сезон зйомки для України - травень - липень. 2.2.1. Підготовка матеріалів аерокосмічних зйомок Проводиться серія перетворень, які спрямовані на поліпшення якості зображень, ліквідацію сигналуперешкоди, обумовленого техногенними факторами на стадіях первинного запису зображень і підготовці дублів, виконання геометричної корекції і приведення зображень до масштабу досліджень (1:10000 - 1:100000). 2.2.2. Вимір спектральних характеристик (оптичних яскравостей зональних зображень). Як правило, в дослідженнях використовуються три зони: зелена, червона, ближня інфрачервона (БГЧ). Власне етап вимірів розбивається на два підетапи: синтез зображень з метою виділення однакових типів фацій рослинності. фотометрування комплексу зональних відеозображень. 3. Формування банку даних за результатами наземних і дистанційних досліджень. 4. Математична обробка результатів наземних і дистанційних вимірів, виявлення маршрутних і площинних оптичних аномалій. Принципову те хнологію обробки результатів дистанційних і наземних фотометрувань наведено на фігурі 4. Вона базується на комплексному використанні результатів реєстрації оптичних відбивних характеристик рослинності дистанційними і наземними способами. Технологія включає статистичну обробку результатів фотометрування, виділення інформативних ознак, ~ побудову графіків F(xi), Р(хі), Pi , систем ізоліній F(xi,yi), Р(хі,уі), їх комплексний аналіз з використанням усієї апріорної інформації, безпосереднє виділення аномальних ділянок, розрахунок контрастів даних аномалій, їх топоприв’язку, оцінку інтенсивності та інтерпретацію. 4.1. Статистична обробка й опосередкування результатів вимірів. Її сутність полягає у виключені значень параметрів, стандартне відхилення яких s i перевищує трикратне значення стандартного відхилення, розрахованого для всієї вибірки рослинних проб конкретного виду для даного маршруту si ³ 3s . () n å (rˆ - ri ) s= 1 2 , (1) n-1 де s - стандартне відхилення вибірки, ri - виміряне значення відбивної здатності в точці і для j-ої зони спектра, ˆ r - середнє значення відбивної здатності вибірки, n - кількість вимірів у вибірці. Кожна вибірка є сукупністю виміряних даних для конкретного маршруту, виду рослинності. У результаті статистичної обробки виміряних даних для кожної дослідницької площі маємо масиви первинних даних розмірністю (NxM), де N - кількість точок відбору проб на маршруті, М - кількість використаних зон спектра. Кожний елемент такого масиву r(i, j) характеризується відбивною здатністю рослинності в і-ій точці маршруту для j-ої зони спектра. Схеми обробки дистанційних і наземних фотометрувань ідентичні. Розходження полягає лише в характері оброблюваної інформації: при фотометруванні матеріалів багатозональної космічної зйомки - це значення відносних яскравостей відеозображень BDl , що є функціями коефіцієнтів зональних яскравостей (КЗЯ) у кожній точці фотометрування у трьох зонах спектру, а при наземних фотометруваннях - значення КЗЯ ( rDli ) або КЗВ (коефіцієнт зонального відбиття) ( r D lj ) у трьох - восьми зонах спектру. Отримана інформація в кожній із гілок (права і ліва) розділяються на два потоки: з еталонних родовищ, призначена для уточнення і формування алфавіту класів, а з досліджуваних об'єктів - подається на формування характерних багатомірних спектральних ознак (векторів) стану рослинності в кожній точці фотометрування. Так при вимірі КЗВ рослинності за допомогою польового фотометра він має вигляд r{r1, r 2 ,........ r 8 } . Розмірність вектора дорівнює числу спектральних каналів (зон), у яких виконувалася реєстрація. У багатьох випадках основна інформація про об'єкти укладена не в окремих ознаках, а в різноманітних сполученнях ознак [3, 12]. Для рослинності в практиці дистанційного зондування широко використовуються найрізноманітніші комбінації яскравісних характеристик, що є одномірними комплексними спектральними дешифр увальними ознаками (вегетаційні індекси) Рі [3, 4, 8, 12]. 4.2. Використання моделі факторного аналізу. Показники r(i, j), які характеризують спектральну відбивну здатність рослинності, є випадковими величинами розподіленими нормально з кінцевою дисперсією, які корелюють між собою, що є наслідком їх лінійної залежності від певного числа інших показників, пов'язаних з характеристиками навколишнього середовища рослинності в т.ч. і з покладами нафти та газу. Сутність факторного аналізу зводиться до пошуку цих невідомих лінійно незалежних (ортогональних) показників, які носять назву факторів (Fi). Матриця R=(rij), є в даному випадку матрицею вихідних ознак для факторного аналізу. Виділення факторів проводиться методом головних компонент. Кількість виділяємих факторів визначається задаванням мінімального значення власних чисел кореляційної матриці {li} , які оцінюють зв'язок факторів з усіма вихідними показниками (rij). На фігурі 6 наведено приклад зміни значення фактора F1 для листків дуба вздовж одного з еталонних маршрутів Ново-Троїцького родовища вуглеводнів. Розрахунки виконувались для 8-ми змінних, які відповідають відбивної здатності дуба на довжинах хвиль 450, 500, 550, 600, 650, 700, 720, 750нм. Виміри проводилися за допомогою спектрофотометра СФ-18, спектральне розділення якого - 1нм, похибка вимірів - 1%. Як свідчить аналіз матриці навантажень виділених факторів на змінні фактор F1 має високі навантаження на перші сім змінних. Частка повної дисперсії, яка може бути пояснена дією фактора F1 складу ~ 0,74. 4.3. Оцінка інтенсивності анамалій і уточнення їхніх меж здійснюється шляхом аналізу значень контрастів між ~ об'єктом і фоном Pij . За допомогою прикладної програми для Excel розраховуються значення контрастів спектральної відбивної здатності в кожній точці маршруту за формулою: æ N jö 1æ i j ö ç å rk ÷ - 1 ç å rk ÷ i ç k =1 ÷ n - i ç k =j +1 ÷ ~ è ø è ø , (2) Pij = æ N jö æ i jö 1ç 1 ç år ÷ + år ÷ i ç k =1 k ÷ n - 1 ç k =j +1k ÷ è ø è ø ( ) де rkj - поточне значення відбивної здатності рослинності вздовж маршруту, для j-го спектрального комплексу. Програма видає значення контрастів у вигляді масивів даних. Крім того вона розраховує одночасно такий комплексний параметр як: ~ ~ зел ~ чер ~ БІЧ (3) Pi = Pi2 + Pi2 + Pi2 , зел ~ чер ~ БІЧ ~ де Pi , Р і , Р і - контрасти для зеленої, червоної і БІЧ зон спектра, розраховані за формулою (2). Приклад розрахунків наведен на фігурі 5. Отримання площинної оптичної аномалії (фігура 7) на вивчаємій території здійснюється шляхом аналізу лінійних аномалій виявлених по наземним маршрутам та дистанційним профілям. Технічним результатом застосування методу є карти розташування оптичних аномалій (фігура 7), пов'язаних з нафтогазовими покладами (нафтогазоперспективними проектами), які є одним з важливих критеріїв для закладання пошукових і розвідувальних свердловин. Вірогідність результатів досліджень висока (фігура 7, 8). Ефективність пошукового і розвідувального буріння підвищується з 32,7% (дані "Геоінформ" за 1986-1997р.р.) до 85% (дані про результати апробації методу на площах ВАТ "Укрнафта": Чернечинській, Західно-Рибальській, Середняківській, Східно-Рогінцівській, Митяївській, Біличівській та ін.; ДК "Укргазвидобування" на Скворцівській площі; НАК "Надра України" на площі Кадницькій (див. один з актів підтверджуваності результатів апробації). Перелік рисунків: Рис. 1. Принципова модель формування оптичної аномалії рослинності над покладами вуглеводнів. Рисунок схематично ілюструє основи механізму формування корисного сигналу в мультиспектральних ознаках ландшафтів над покладами вуглеводнів. Основні носії корисного сигналу від покладу до реєстр уючи х оптичних систем штучних супутників Землі в т.ч. літаковий варіант), а також перелік основних факторів формування сигналу (обсяг запасів вуглеводнів у покладі, величина газового фактора у нафтових покладах і пластового тиску, флюїдопровідні структури і процеси, компонентний склад вертикального міграційного припливу, тип грунтів, ступінь зволоження і деякі інші фактори). Рис. 2. Схема розміщення аномальних форм рельєфу та ділянок аномального лісового покриву в зоні флюїдодинамічної структури літосфери (район с. Камінного Сумської області) (А) та фотозображення сосни, на яку подіяли фізіологічні зміни в цій зоні (Б). Продемонстровано причинно-наслідковий зв'язок аномальних форм ландшафту (рослинності, рельєфу) з геофлюїдодинамічними структурами літосфери і процесами вертикальної міграції газоподібних вуглеводнів над Ново-Троїцьким газоконденсатним родовищем. На ділянках з максимальним впливом геофлюїдодинамічних процесів проявляються аномальні зміни фізіології рослин не тільки на мікрорівні (спектральна аномалія), але й на макрорівні (зміна форми стовбурів дерев, невластиве даному виду, характеру розгалуження, скорочення термінів життєдіяльності та інші показники). Фігура 1. принципова модель формування оптичної аномалії рослинності над покладами вуглеводнів. Рисунок схематично ілюструє основи механізму формування корисного сигналу в мультиспектральних ознаках ландшафтів над покладами вуглеводнів. Основні носії корисного сигналу від покладу до реєструючи корисних систем штучних супутників Землі в т.ч. літаковий варіант, а також перелік основних факторів формування сигналу (обсяг запасів вуглеводнів у покладні, величина газового фактора у нафтови х покладах і пластового тиску, флюїдопровідні структури і процеси, компонентний склад вертикального міграційного припливу, тип ґрунтів, ступінь зволоження і деякі інші фактори). Фігура 2. Схема розміщення аномальних форм рельєфу та дільниць аномального лісового покриву в зоні флюїдогеодинамічної структури літосфери (район с. Камінне Сумської області). Фігура 3. фото зображення сосни, на яку подіяли зміни в зоні флюїдодинамічної структури літосфери (район с.Камінного Сумської області). На фігурах 2 і 3 продемонстровано причинно-наслідковий зв’язок аномальних форм ландшафту (рослинності, рельєфу) з геофлюїдодинамічними структурами літосфери і процесами вертикальної міграції газоподібних ВВ над Ново-Троїцьким газоконденсатним родовищем. На ділянках з максимальним впливом геофлюїдодинамічних процесів проявляються аномальні зміни фізіології рослин не тільки на мікрорівні (спектральна аномалія), але й на макрорівні (зміна форми стовбурів дерев, характеру розгалуження, скорочення термінів життєдіяльності та інші показники). Фігура 4. технологія обробки результатів дистанційних і наземних фотометрувань з метою виявлення оптичних аномалій. В схематичному вигляді подано послідовність основних операцій при вирішенні задачі прогнозу покладів вуглеводнів за даним способом. Фігура 5. Графік виділення оптичної аномалії на основі аналізу спектральних контрастів листя дуба для точок маршруту №3 на Ново-Троїцькому родовищі. Графік ілюструє аномальні зміни характеру діаграми над газовим родовищем за контрастом зеленої зони і комплексному контрасту. Фігура 6. Графік виділення оптичної аномалії уздовж маршруту №3 на Ново-Троїцькому родовищі (дуб) на основі моделі факторного аналізу. В спектральних характеристиках точок наземного маршруту №3, який перетинає Ново-Троїцьке газоконденсатне родовище, впевнено за 3-лінійним фільтром (F1) виділяється позитивна аномалія, яка відповідає у плані положенню покладу. Фігура 7. Результати апробації мультиспектрального структурно-польового методу прогнозу покладів нафти на площі Митяївській. Продемонстровано результати буріння двох свердловин (ВАТ "Укрнафта"): в св. №1 (Овинівська), яка пробурена за межами оптичної аномалії, отримано приплив пластової води; у св.№7, яка пробурена у межах оптичної аномалії, отримано приплив нафти. Фігура 8. . Ранжирний ряд нафтогазоперспективних об'єктів (За хідний Сибір 1991-1995p.p.). В Західному Сибіру досліджено 31 прогнозний об'єкт, перевірено бурінням 10. Підтверджуваність 100%. На графіку розділовою лінією між продуктивними і "порожніми" структурами є лінія, яка відповідає значенню 0,5 величини відносного контрасту між об’єктом і фоном для сталонних родовищ. Видно, що ви ще неї всі об'єкти виявилися продуктивними, а нижче - "порожніми". На площах Волго-Уральської провінції підтверджуваність склала 67% (перевірено бурінням 6 об'єктів); на площах ВАТ "Укрнафта" - 82% (19 об'єктів); на площах НАК "Надра України" перевірено 1 об'єкт, прогноз підтверджено (див. "Висновок про підтвердження оцінки продуктивності пошукового об'єкта, виконаної за даними супутникової технології Центром аерокосмічних досліджень Землі ІГН НАН України (ЦАКДЗ)". Аналогічні висновки отримано про всі перевірені об'єкти. Література: 1. Шерифф Р., Гелдарт Л. Сейсморазведка, т.1, М.: мир, 1987, с.21. 2. Зорькин Л.М., Карус Е.В., Кузнецов О.Л. и др.. Явление парагенезиса субвертикальных зональнокольцеобразных геофизических, геохимических и биохимических полей в осадочном чехле земной коры.// Открытие от 24.07.80, №234. 3. Выгодская Η.Η., Горшкова Н.И. Теория и эксперимент в дистанционных исследованиях растительности. Л.: Недра, 1987. - 248с. 4. Перерва В.М., Ар хипов А.И., Левчик Е.И., Товстюк З.М., Бусел Г.Φ., Рыбак Ε.Α./ Аэрокосмические исследования в решении нефтегазогеологической супер-задачи - прямом поиске залежей углеводородов // Науч. Труды Национальной горной академии Украины. - Днепропетровск: РИК ΗΓΑ Украины, 1999. - №7. - С.67-71. 5. Перерва В.М., Ар хипов А.И. / Явление аномального изменения физиологии растений в зоне флюидогеодинамических структур литосферы // Доповіді НАН України. - 1999. - №10. - С.111-114. 6. Перерва В.Μ. Геофлюїдодинамічні основи супутникових те хнологій пошуку промислових скупчень вуглеводнів /В сборнике: "Нові методи в аерокосмічному землезнавстві". -К.: ЦАКДЗ Н АНУ, 1999. - С.165-194. 7. Перерва В.М., Ар хипов А.И., Осканьян Т.В., Рыбак Ε.Α., Ладжун Ю.И. Результаты апробации спутниковой технологии прогнозирования залежей нефти и газа и зон развития вторичных высокопроницаемых коллекторов // Тез. докл. I Укр. конф. по перспективным космическим исследованиям. - Киев. - 2001. - с.101. 8. Перерва В.М., Ар хипов А.И., Бусел Г.Φ., Левчик Е.И., Ладжун Ю.И., Дерибас А.В., Осканьян Т.В., Рыбак Ε.Α. Основные итоги апробации спутниковой технологии выявления залежей нефти и газа / Сб. научных тр удов Нац. Горной академии Украины. - 2001. - №12. - т.1-2. - с.82-87. 9. Перерва В.М. Флюїдопровідні структури літосфери та їх роль у формуванні родовищ корисних копалин. - ж. «Мінеральні ресурси України». -1997.-№1-2.-с.24-30. 10. Перерва В.М. Геофлюидодинамический фактор формирования промышленных скоплений углеводородов и высокопроницаемых коллекторов // Науч. тр уды Нац. Горной Академии Украины. - 2001. - №12. - Τ.1.-с.180-185. 11. Перерва В.М. Геофлюидодинамические структуры литосферы и их изучение дистанционными методами/ ж. «Космічна наука і технологія». -2002. -т.8. -№2/3. - с.174-180. 12. Перерва В.М., Ар хипов А.И., Бусел Г.Φ., Левчик Е.И., Рыбак Ε.Α., Осканьян Т.В. Состояние и пути совершенствования спутниковой технологии прогнозирования залежей нефти и газа / ж. «Космічна наука і технологія». - 2002. - т.8. - №2/3. С.201-206. 13. Сидоров Β.Α., Багдасарова М.В., Перерва В.М. и др. Современная геодинамика и нефтегазоносность / М., Наука. - 1989. - 200с.