close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

пользования школьной;doc

код для вставкиСкачать
Реферат доклада на геологической конференции ОАО "ЛУКОЙЛ". - Москва, 2014. - 4с.
О количественных критериях качества информации для цифровых
моделей, создаваемых с целью подсчѐта-пересчѐта запасов
и обоснования эффективности МУН и ГТМ
Ю.А.Волков, В.Н.Михайлов
ООО "ЦСМРнефть" при АН РТ, г. Казань, [email protected]
Существует множество критериев оценки качества моделей,
создаваемых для обоснования эффективности МУН и ГТМ. Практически все
они основаны на сравнении расчетных и фактических показателей (запасы,
дебиты, давления и пр.), но почти совершенно не учитывают качества
исходной геологической модели, которая представляет собой фактически
квинтэссенцию
концептуальной
и
петрофизической моделей
рассматриваемого объекта. Разумеется, существуют некоторые методики
проверки качества геологической модели, которые, например, позволяют
выявлять грубые ошибки типа "ураганных" значений параметров. Однако для
выработки объективных критериев качества создаваемых цифровых моделей
такого рода методики не очень подходят, так как не очевидно, в каком случае
наличие "ураганных" значений параметров является ошибкой, а в каком проявлением естественной неоднородности изучаемого объекта.
В итоге создаются цифровые модели, большинство из которых
формально хоть и удовлетворяют принятым на сегодняшний день критериям
качества, однако не могут обеспечить, не только надѐжного обоснования
эффективности МУН и ГТМ, но даже и более достоверного прогноза
показателей разработки, чем хорошо известные статистических методики
(госплановская форма, характеристики вытеснения). Поэтому мы уже давно
(с середины 1990-х) считаем и присоединяемся к мнению тех специалистов,
которые и ныне говорят о том же, что единственная польза от таких
«моделей» заключается в том, что в процессе их создания приводятся в
порядок накопленные геолого-геофизические и геолого-промысловые
данные, систематизируются форматы хранения и создаются базы данных,
которые могут быть использованы для дальнейшего анализа.
К выводу о том, что уровень прогнозирующих способностей
создаваемых ГДМ в значительной мере обусловлен качеством исходной
геологической модели, мы пришли и по опыту более чем 10-летней работы с
объектами ООО "ЛУКОЙЛ-Западная Сибирь". И, таким образом, считаем,
что известные критерии оценки качества ГДМ необходимо дополнить
количественными критериями оценки качества исходной геологической и
петрофизической моделей.
В частности, при исполнении работ по
детализации геологического строения и уточнению фильтрационноемкостных свойств месторождений Когалымского региона нами было
разработано несколько критериев для оценки качества геологической
модели, которые целесообразно проверять прежде, чем переходить к этапу
гидродинамического моделирования.
В качестве наиболее эффективных, достаточно простых в реализации и
являющихся в то же время "интегральными", рекомендуется использовать: 1)
количественный критерий качества корреляции,
получаемый из
анализа специально построенных карт и 2) так называемый
количественный критерий качества геофизической обоснованности
запасов Кгоз.
Что касается практического использования этих критериев, то мы
предлагаем делать это в ходе специальным образом организованного
итерационного процесса, нацеленного на
создание оптимальной
(адекватной степени иученности рассматриваемого объекта и
протекающих в нѐм процессов) ГДМ. При этом, как уже было отмечено
выше, прежде всего "итерационно" создаѐтся исходная геологическая
модель, включающая в себя петрофизическую модель и модель
геологического
строения,
качество,
которых
оценивается
по
соответствующим критериям. Переменной величиной является набор
методик интерпретации, а также набор первичных данных, получаемых в
результате
геолого-геофизических,
лабораторных
и
промысловых
исследований. Схемы реализации такой "итерационной технологии созания
ГДМ" неоднократно обсуждалась и демонстрировалась в наших докладах и
публикациях. И суть организации работы по предлагаемым схемам, в
отличие от организации работы по аналогичным, казалось бы, уже всем
известным "итерационным методикам" заключается в следующем:
1. Теоретически переход на любую "внутреннюю" итерацию
(например, из модуля М в ранее уже пройденный модуль Р, между которыми
могут быть расположены модули Р+1, Р+2, ..., М-1), осуществляется
только тогда, когда становится ясно, что выверяемый количественный
критерий качества информации, извлекаемой из данных, обрабатываемых
модулем М (обозначим его через Км), может быть существенно улучшен
именно за счѐт того, что обработка других данных (обрабатываемых с
помощью модулей М-1, М-2, ..., Р+1, Р или даже только с помощью модуля
Р) будет осуществлена другими более надѐжными методами (способами и
пр.). Как правило, после такого перехода нам действительно удавалось
найти (разработать) новый (более качественный!) способ извлечения
информации из тех же данных, из которых еѐ извлекали на "рабочем месте"
Р до нас, что подтверждалось заметным улучшением количественного
критерия Кр. И далее мы либо снова проходили через модули Р+1, Р+2, ...,
М-1 (в результате чего улучшались Кр+1, Кр+2, ..., Км-1), либо сразу
возвращались в модуль М и тогда улучшался, как мы того и ожидали, только
Км. Конечно неоднократно складывались и такие ситуации, что обработав по
новому данные в Р, мы по-другому (более качественно!) обрабатывали и те
данные, которые ранее как будто бы уже обрабатывались на "рабочих
местах" Р+1, ..., М-1 и тогда Км улучшался более существенно.
П р и м е ч а н и е №1: Функциональным предназначением каждого из обрабатывающих
модулей (и, тем более, если мы их называем "рабочими местами") является не только реализация
обработки соответствующих данных по заложенным в них методикам интерпретации и
комплексирование их с дополнительными данными для повышения качества интерпретации, но
также и "отсечение" недостоверных (некондиционных) накопленных данных и, в особенности,
результатов их интерпретации. Кроме того, для каждого из этих "рабочих мест" должны
постоянно совершенствоваться уже используемые, апробироваться известные, но ещѐ не
задействованные
и создаваться
новые научно обоснованные способы извлечения
информации из накапливаемых данных. Анализ большого количества отчетов по подсчетупересчету запасов говорит о том, что в арсенале геологов и геофизиков имеется много устаревших,
недостаточно обоснованных или просто некорректных методик обработки-интерпретации данных.
Здесь находится огромный резерв для повышения качества моделей.
2.
Практически создание оптимальной ГДМ, основанной на
"оптимальной" (адекватной степени изученности объекта!) геологической
модели,
надо начинать с оценки качества той информации, которая
закладывалась в соответствующие симуляторы при создании
ныне
действующих моделей. И, конечно, лучше если это будут не формально
созданные модели (только для защиты в ГКЗ-ЦКР), а те, которым
недропользователь доверяет в наибольшей степени. Для этого надо сразу же
определить исходное значение, например,
такого "интегрального"
количественного критерия как Кгоз (обозначим его Кгоз,0). Как правило,
именно в ходе расчѐта Кгоз,0 начинают вырисовываться и те "модули", с
которых надо будет начинать последующие "внутренние итерации".
П р и м е ч а н и е № 2: По рассмотренным нами 9-ти объектам ЛЗС Кгоз,0 оказались
заметно больше 1-цы (от 1.2 до 1.5). А это говорило о том, что доверять расчѐтам на
симуляторах, насыщенных соответствующей информацией, нельзя, и что, если опытные геологи
этим расчѐтам не доверяли, то совершенно правильно делали.
Понятно, что в ходе "переинтерпретации ГИС", на каждой из тех
"внутренних итерациях", которые предопределяют результаты всей этой
работы, может "родиться" или использоваться не один-два, а множество
новых способов обработки данных.
Далее, через переинтерпретацию ГИС и сопоставление полученной на
этой основе информации с результатами обработки других данных, можно
выйти на уточнение концептуальной модели, на другой вариант
геометризации залежи и т.д. И, наконец, на количественную оценку
качества корреляции и подсчѐт значения Кгоз на первой "внешней"
итерации (обозначим его через Кгоз,1), после чего может решаться вопрос о
загрузке всей извлечѐнной информации в гидродинамический симулятор или
... о переходе на новую "внешнюю" итерацию для получения Кгоз,2. И так до
тех пор, пока не будет получено требуемое значение Кгоз или не будет ясно,
что из накопленных к настоящему времени данных мы пока уже больше
никаких новых знаний об объекте "выжать" не сможем.
3. И вот только тогда (!) надо будет либо смириться с тем, что есть и
подключать
к работе гидродинамический симулятор, либо начать
планировать новые промысловые, лабораторные и пр. исследования. Но это
будут уже
конкретные исследования, направленные на реализацию
введѐнного нами в рассмотрение принципа плотного накопления знаний
об изучаемом объекте и протекающих в нѐм процессах, которые позволят
достаточно быстро и без излишних затрат (это тоже может быть заведомо
"просчитано"!) существенно улучшить Кгоз.
Начинать "внутренние итерации" практически всегда приходилось с
переинтерпретации ГИС. Поэтому количественный критерий качества этой
информации назван нами именно "количественным критерием качества
геофизической обоснованности запасов", который мы обозначили через
Кгоз. В общем случае, возможно более правильно было бы говорить о
коэффициенте
изученности
объекта
или
о
количественной
характеристике плотности накопленных знаний об объекте и
протекающих в нѐм процессах и пр.
П р и м е ч а н и е №3: Здесь всѐ новое, пока не до конца осмысленное и понятое.
Терминология ещѐ не устоялась... Но уже всѐ работает! И сейчас самое главное - создать
благоприятную атмосферу для того, чтобы всѐ это и ещѐ многое-многое другое, что уже
наработано нашей "нефтяной наукой", как можно быстрее апробировалось практикой, активно
внедрялось и способствовало эффективному решению назревших проблем модернизации
управления нефтегазодобывающей отраслью.
Очевидно, что без использования подобных количественных критериев
невозможно гарантировать, что каждая новая модель будет более адекватна
моделируемому объекту, чем предыдущая. И история знает немало
примеров, когда по одному и тому же объекту разными исполнителями
(модельерами) предлагались различные варианты корреляции, различные
петрофизические зависимости, различные ГДМ. Однако с точки зрения
прогнозирования эффективности МУН и ГТМ возможности таких моделей
оставались не выше возможностей опытного геолога, владеющего навыками
геолого-промыслового анализа.
П р и м е ч а н и е № 4 : Характерно то, что до сих пор любая новая модель предлагалась
заказчику (недропользователю)
без достаточного обоснования еѐ преимуществ перед
моделями, которые создавались предшественниками и он не мог (у него не было оснований!)
требовать от очередного исполнителя предъявления объективной оценки качества выполненной
работы. Теперь предъявление такой оценки Заказчик и/или ГКЗ-ЦКР могут требовать от каждого
исполнителя.
Таким образом, преимущество предлагаемого подхода к оценке качества
цифровых моделей для подсчѐта-пересчѐта запасов и обоснования
эффективности МУН и ГТМ
заключается в том, что он позволяет
организовать мониторинг качества создаваемых моделей. Также дается
инструмент для повышения рентабельность исследований, обеспечивающих
достижение достаточной (не черезмерной) плотности тех знаний о каждом
из эксплуатируемых объектов, которые позволят, наконец,
создавать
адекватные степени изученности этих объектов постоянно-действующие
геолого-технологические модели (ПДГТМ) неуклонно (от проекта к
проекту) возрастающего качества.
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа