К оглавлению журнала

УДК 553.98 © И.Л.Левинзон, 1997

В данной статье приводится методика оценки информативности различных критериев, используемых при прогнозе нефтегазоносности локальных структур, на базе данных по 52 структурам, из которых 26 содержат залежи углеводородов в юрских отложениях (класс А) и 26 — пустые (класс Б).

К критериям, контролирующим нефтегазоносность, относятся морфологические характеристики самих структур: амплитуда А, площадь S, интенсивность Ис = A/ЦS, размеры осей lg и l_k и форма lk/lg локальных структур.

В качестве комплексного показателя Kck косвенно контролирующего нефтегазоносность, брались показатели степени тектонического контроля - CK₁ и СК₂, отражающие местоположение локальных структур в пределах более крупных тектонических элементов. Критерий Kck определялся по формуле

Помимо этого, анализировались толщины юрского нефтегазоносного комплекса (НГК) Тк и региональной покрышки Тп, а также их отношения. При локальном прогнозе учитывалась история геологического развития локальных поднятий во времени (dАк, dАкz). Под величиной dАк понимается прирост амплитуды за временной интервал от мела до современности в процентах, а dАкz аналогичный прирост за кайнозой.

Кроме того, информационность критериев дополнялась изучением соотношения локальных a_л и региональных a_р углов наклона поверхности кровли юрского НГК a_л/a_р, а также амплитуд новейших движений Ан и расстояний от центра локальных структур до ближайших разломов Lp.

Для каждого из рассматриваемых показателей раздельно для нефтегазоносных и пустых структур были построены гистограммы и определены основные статистические характеристики (табл. 1).

Для количественной меры индивидуальной оценки информативности по каждому из показателей были построены линейные функции и рассчитаны критерии c² и канонические коэффициенты корреляции - r_k (см. табл. 1). Кроме того, проанализировано распознавание изучаемых структур в отношении нефтегазоносности.

Рассмотрим полученные результаты. Наиболее информативными показателями являются палеоструктурные критерии: структуры, прирастившие за мел около 50 % от современной амплитуды, нефтегазоносны, более чем на 50 % -в основном пустые; структуры, прирастившие в кайнозое в среднем 44 %, нефтегазоносны, менее чем на 44 % — в основном пустые. По данным показателям и нефтегазоносные, и пустые структуры распознаются одинаково.

Следующая по информативности — группа показателей, характеризующих параметры самих структур: нефтегазоносны крупные, линейно вытянутые структуры. По этим показателям лучше распознаются пустые структуры.

Анализ значений толщин региональной покрышки и соотношения локальных и региональных углов наклона показал, что по мере увеличения значений этих показателей нефтегазоносность повышается. По данным критериям лучше распознаются пустые структуры. Толщина покрышки более 60 м способна экранировать любую залежь в юрском НГК. Толщина юрского НГК изменяется от 400 до 1600 м, наиболее благоприятными условиями аккумуляции углеводородов обладают структуры с толщинами около 850 м. По данному критерию структуры разделяются практически одинаково. По критерию степени тектонического контроля и расстояния от разломов нефтегазоносные структуры распознаются лучше, чем пустые.

Рассмотрим, как происходит разделение по обучающей выборке в зависимости от различного числа т используемых признаков (табл. 2). При этом анализируется такое число признаков, при котором происходит максимальное разделение на классы нефтегазоносных и пустых структур. Остановимся на наиболее оптимальных вариантах при различных значениях т.

Для одного признака наилучшее разделение получилось при использовании критерия Кp (см. табл. 2).

Коэффициенты моделей дискриминантных функций

При наличии двух признаков эффективность разделения не улучшилась. В интервале от трех до семи признаков разделение на классы оставалось постоянным, затем по мере увеличения т эффективность разделения последовательно увеличивалась и при т = 16 составила 88,46 %. Необходимо отметить, что независимо от числа признаков всегда лучше классифицируются пустые структуры, чем нефтяные. Это свидетельствует о том, что в данной совокупности показателей отсутствуют критерии, непосредственно связанные с нефтегазоносностью. В качестве такого критерия, например, можно использовать отношение метана к сумме тяжелых углеводородов в водах НГК, но, к сожалению, по всем 52 структурам таких данных нет. Для тех структур, которые были расклассифицированы неверно, применение этих данных способствовало повышению их распознавания.

По мнению автора, необходимо дополнительно привлечь ряд факторов, генетически связанных с нефтегазоносностью разреза, но даже без учета этих данных выполненный анализ по косвенным критериям показывает, что оценка нефтегазоносности подготовленных объектов может увеличить эффективность прогнозов до 80 % при современной эффективности за последние 5 лет 47 %.

The article presents a procedure for evaluating of informativeness of various criteria used in forecasting of oil and gas potential of local structures. As criteria controlling oil and gas potential, morphological characteristics of structures themselves such as amplitude, area, intensity, sizes of axis and form of local structures were used. Histograms have been constructed for each of the discussed indices separately for oil and gas and dry structures; main statistical characteristics were determined. Paleostructural criteria are considered to be most informative indices. Next by informativeness is a group of indices characterizing parameters of the structures themselves. The performed analysis by indirect criteria shows that oil and gas potential estimation of targets prepared could increase a prognosis