В настоящее время для определения емкостных свойств горных пород и характера насыщения пластов-коллекторов используются радиоактивные, акустические, электрические и ядерно-магнитные методы. При их комплексировании открывается возможность учета всех второстепенных факторов, так как каждый метод реагирует на них по-своему. Роль ЯМК при изучении глинистых коллекторов возрастает, поскольку, в конечном счете, именно эффективная, а не открытая пористость определяет степень продуктивности коллекторов. Определение пористости и характера насыщения неглинистых гранулярных коллекторов средней и высокой пористости решается сравнительно легко. Присутствие же глинистого материала снижает пористость горных пород, кроме того, у нефтенасыщенных пластов снижается, а у водонасыщенных повышается УЭС, что приводит к “размытости” граничных значений К_н и во многих случаях к перекрытию значений УЭС глинистых водо- и нефтенасыщенных пластов. На поздней стадии разработки Ромашкинского месторождения глинистые терригенные коллекторы, в том числе нижнего карбона, приобретают все большее значение, поскольку к ним приурочено более 50 % запасов и они менее подвержены интенсивному обводнению. Ранее была предложена методика [2], основанная на графических решениях, которая предполагает знание минералогического состава глинистого материала, водородного индекса глин w_гл, интервального времени пробега продольной волны (Dt_гл) и минералогической плотности глин (d_гл). На практике такие константы чаще всего неизвестны и принимаются лишь их ориентировочные или усредненные значения. Поэтому была предпринята попытка построения эмпирических моделей в предположении линейности зависимости показаний ГГКП, КНК, АК от пористости и с использованием принципа треугольных диаграмм, не задаваясь конкретными значениями w_гл, Dt_гл, d_ГЛ. С использованием ЭВМ ЕС-1040 по программе MIN (Н.К. Дешевых) были просчитаны коэффициенты уравнений линий регрессии по тестовому массиву, содержащему 50 строк.

где k_п.керн – коэффициент пористости по керну; Кпг₁ , Кпг₂–коэффициент пористости, определенный без учета глинистости по данным одного метода; k_гл–коэффициент глинистости; а₁а₂ – коэффициенты уравнений линий регрессии.

При расчете уравнений линий регрессии были приняты следующие константы: Dt_ск – 170 мкс, d_ск= 2,65 г/см³; коэффициент глинистости найден по данным ГК, K_гл=0,5A_j², где А_j – двойной разностный параметр, определяемый по ГК. Результаты статистической обработки приведены в табл. 1, палетки на рис. 1, рис.2. Значения коэффициентов линий регрессии составляют для АК (–0,47), ГГК (+0,14), КНК (–0,61), что соответсвует смешанному (слоистому и дисперсному) состоянию глинистого материала с преимуществом последнего [1]. Коэффициенты корреляции установленных зависимостей достаточно высоки при небольших значениях среднеарифметических погрешностей. Причинами существенного разброса значений пористости, определенных по данным ГИС и по керну, является некоторое несоответствие принимаемых констант и недостаточно высокая представительность тестового массива.

Представленные на рис. 1, рис. 2 универсальные палетки позволяют вести комплексную интерпретацию по методам ГГКП+АК, ГГКП+КНК и ГГКП+ГК, КНК+ГК, АК+ГК. Опробование данных палеток проведено в 40 скважинах. Характер насыщения коллекторов определялся в соответствии с рекомендациями методики, используемой в Татнефтегеофизике. Пример комплексной интерпретации данных ГИС по скв. 20045 приведен на рис. 3, результаты – в табл. 2. Значения k_п полученные при раздельной интерпретации методов ГГКП, АК, КНК, существенно отличаются от данных лабораторных исследований керна. Наибольшие “кажущиеся” значения по АК и КНК соответствуют глинистым пластам. В то же время К_п, определенные по комплексам ГГКП+АК и ГГКП+КНК, близки к керновым, причем расхождения существенно меньше, чем по комплексу НГК+ГК. Значения коэффициентов нефтенасыщенности отличаются от определенных по стандартному комплексу ГИС. Значительные расхождения между эффективной (по данным ЯМК) и открытой пористостью муллинских песчаников вызваны, по-видимому, тем, что при определении их пористости использовались зависимости, установленные для песчаников Д₁. Данные испытания интервала 1632,6–1634,6 м, при которых получена пластовая вода, подтвердили заключение, которое могло быть дано при определении k_H с использованием комплексов ГГКП-КНК, ГГКП-АК, и не совпадали с оценкой по НГК+ГК. В первом случае k_H составил 34 %, что соответствует водонасыщенному пласту, во втором – 52, т. е. слабонефтенасыщенному. Данные ЯМК позволили однозначно классифицировать пласты 1–7, 12–15 как коллекторы, пласты 8–11 как неколлекторы, хотя по значению открытой пористости пласты 8 и 10 могли бы быть отнесены к коллекторам. Это говорит о том, что комплексы КНК+ГГК и ГГКП+АК позволяют более достоверно подходить к определению пористости терригенных глинистых коллекторов, тем более, что последние свободны от влияния естественной радиоактивности на определяемый параметр – k_п и К_гл. Это становится особенно важным фактором в тех случаях, когда глинистость пород плохо коррелируется с их естественной радиоактивностью, например, на месторождениях Западной Сибири. Использование же ЯМК позволяет более достоверно выделять коллекторы и неколлекторы.

1. Определение емкостных свойств и литологии пород в разрезах нефтегазовых скважин по данным радиоактивного и акустического каротажа / И.В. Головацкая, Ю.А. Гулин, Ф.X. Еникеева и др.– Калинин: Изд-во ВНИГИК.– 1984.
2. Кошляк В.А., Семенов Е.В. Технология количественной оценки параметров продуктивных коллекторов сложного строения.– Уфа: Изд-во ВНИИНПГ.– 1985.

An approach is proposed for the solution of basic problems in geophysical well logging and for the identification of reservoirs and determination of the nature of their saturation using the methods of gamma-gamma density logging (GGDL), compensation-neutron logging (CNL), acoustic logging (AL), and nuclear magnetic logging (NML). It is indicated that when employing these technigues, it is possible to determine not only the porosity and clay content of rocks and in some cases to specify the character of reservoir saturation, but also to define the distribution pattern of clay material. Of particular importance is NML regarding division of rocks into reservoirs and nonreservoirs. The examples of the combined interpretation of downhole logging data utilizing NML, GGDL, CNL and AL, as well as the examples of the correlation of the results with data obtained in the laboratory analysis of cores are provided.

Таблица 1. Статистические характеристики линий регрессии

Примечание: r₁ – множественный коэффициент корреляции, r₁ – коэффициент корреляции между значениями пористости по керну и данными ГИС, САПА – среднеарифметические абсолютные погрешности определения пористости

Рис. 1. Палетка для оценки К_п и К_гл по комплексам ГГКП + АК, ГГКП+ГК, АК + ГК

Рис. 2. Палетка для оценки k_п по комплексам ГГКП+КНК, ГГКП+ГК, КНК+ГК

Рис. 3. Результаты геофизических исследований скв. 20045