Последние годы ознаменовались началом практических работ по построению так называемых постоянно действующих моделей месторождений. Примеров компьютерных моделей месторождений – если не постоянно действующих, то хотя бы однажды созданных в отечественной нефтяной промышленности – считанные единицы, хотя работы по созданию таковых проводятся достаточно интенсивно. Попытка обобщения накопленного опыта предпринята авторами "Регламента по созданию постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и нефтегазовых месторождений", введенного в действие 10.03.2000 г. При этом представляется, что ряд вопросов, имеющих принципиальное значение, остается как бы "за кадром" этого обсуждения.

Один из таких вопросов – определение границ исследования, т.е. рамок создаваемой модели и уровня генерализации геолого-геофизической и промысловой информации на каждом этапе построения модели.

Вопрос о рамках модели в современной практике решается предельно просто – их определяют границы лицензионного участка, зачастую заданные достаточно произвольно. При этом критерии геологического характера, как правило, не учитываются. Причина этого кроется во всей логике современного законодательства по недропользованию. Обладая правами на строго определенный участок недр, нередко включающий только часть крупного месторождения, недропользователь, которого в первую очередь интересуют практические результаты производимых обобщений, не заинтересован в расширении своей модели до размеров геологического объекта (например, Самотлорское, Красноленинское и другие месторождения разделены на участки, лицензии на которые выданы разным компаниям) и делает это только при определенных усилиях органов власти. Более того, определяющим подчас становится и вовсе производственно-организационный принцип, когда создаваемая модель территориально синхронизируется со схемой производственного деления месторождения и отдельные фрагменты модели отвечают участкам деятельности НГДУ и цехов по добыче. Это вполне понятно, когда речь идет о геолого-технологической модели конкретного участка как части общей модели месторождения, однако не вполне корректно в случае, если рамками этого участка ограничиваются все построения. Тот же принцип определения границ модели в отдельных случаях ведет к созданию гигантских, ранее не виданных в мировой практике и "неудобоваримых" в повседневном использовании моделей, что тоже вряд ли стоит рассматривать как удачный пример выбора модельных рамок. Нам представляется, что размеры изучаемых объектов – величины непостоянные и меняются в ходе создания модели при соответствующем изменении как уровня генерализации, так и глубины проработки фактического материала.

Результаты тех или иных региональных исследований становятся наиболее информативными тогда, когда они получены на основе изучения природного объекта в целом, в нашем случае – нефтегазоносного бассейна, зоны нефтегазонакопления или нефтегазоносного комплекса в зависимости от поставленных задач. Модель, не учитывающая места и роли описываемого месторождения в общей структуре нефтегазоносного бассейна, неизбежно будет однобокой, если не ошибочной, в определенных базовых положениях.

Очень часто нефтяники имеют дело с многозалежными месторождениями, где этаж нефтеносности охватывает несколько нефтегазоносных комплексов. Ни для кого не секрет, что различия особенностей геологического строения залежей одного месторождения, расположенных в пределах разных нефтегазоносных комплексов, подчас сильнее, чем таковые между залежами различных месторождений в пределах одного нефтегазоносного комплекса. Не имея информации об особенностях строения нефтегазоносного комплекса, несложно ошибиться при определении характерных черт строения каждой конкретной залежи. Например, в ряде работ было показано, что отложения васюганской свиты в верхнеюрском комплексе, мегионской, ахской и других свит в неокомском комплексе Западной Сибири имеют клиноформное строение. Тем не менее, составители разного рода проектных документов по сей день продолжают исходить из плоскослоистой модели, даже если результаты детальной корреляции и промысловые данные свидетельствуют об обратном. Нетрудно понять, почему при промышленной разработке залежь начинает себя вести совсем не так, как следует из проектных документов. Известны примеры, когда радикальное уточнение строения месторождения происходило при выработанности запасов 70 % и более, хотя общие для комплекса закономерности были выявлены намного раньше [4].

Не менее актуально и изучение общих закономерностей распространения залежей в пределах отдельных комплексов, поскольку вопрос о "пропущенных" в ходе ГРР и невыявленных в дальнейшем при промышленном освоении залежах возникает даже, казалось бы, на "вдоль и поперек" изученных месторождениях. Есть все основания полагать, что значительные невыявленные ресурсы УВ, причем не только в глубокозалегающих, но и в верхних комплексах, пройденных тысячами скважин, есть даже на Самотлорском месторождении, открытом более 35 лет назад и находящемся более 30 лет в промышленном освоении. Анализ открытия на сопредельных с Самотлором месторождениях залежей со значительными запасами (от 30 до 60 %) в апт-сеноманском комплексе, а также обобщение их особенностей, например низких значений кажущегося сопротивления продуктивных пластов в этом комплексе, безусловно, дали бы возможность и на Самотлорском месторождении подойти к этому комплексу более систематически. Сведения о региональной нефтеносности отложений березовской и абалакской свит также получены давно, однако систематическое региональное исследование этих объектов не проводится.

Однако было бы неверно говорить о полном неиспользовании региональных представлений при построении моделей месторождений. В первую очередь это относится к подходам интерпретации геофизических данных как скважинных (построение петрофизических зависимостей), так и сейсмических; последние, впрочем, зачастую вообще не используются или по причине их фактического отсутствия, или из-за недопонимания их значимости.

Попытки излишней детализации модели также вряд ли оправданы. Считается, что размеры элементарной ячейки модели следует определять в зависимости от характеристик моделируемого месторождения (размеров, геологического строения, разбуренности, разрешающей способности применяемого комплекса ГИС), но однократно, т.е. размеры ячеек примерно одинаковы и не меняются на всех этапах работы с геологической моделью. Нам представляется, что этот подход ведет к недостаточной детальности модели в случае больших размеров ячеек и ее избыточной громоздкости при малых размерах. Размер ячейки – величина переменная, он должен быть большим при моделировании месторождения и существенно меньшим в детальных расчетах при построении геолого-технологических моделей, причем в большинстве случаев массивы ячеек целесообразно каждый раз рассчитывать на основе массива первичных данных.

Таким образом, определение границ объекта для моделирования рамками лицензионного участка и построение "одноуровневой" модели неудачны. Оптимально создание на базе общей модели соответствующего нефтегазоносного бассейна единых геолого-промысловых моделей для нефтегазоносных комплексов, которые детализируются и комбинируются (в силу нередкой принадлежности залежей одного месторождения к различным нефтегазоносным комплексам) на уровне конкретного месторождения и технологических моделей для отдельных залежей, а в случае гигантских месторождений – моделей отдельных участков (площадей) этих залежей.

Границы таких моделей будут последовательно уточняться, во-первых, границами нефтегазоносного бассейна и нефтегазоносных комплексов, которые устанавливаются достаточно однозначно при геологическом изучении региона; во-вторых, границами месторождения, под которыми понимается внешний контур нефтеносности или линия, соединяющая скважины, выходящие за пределы внешнего контура месторождения, что также устанавливается достаточно однозначно; в-третьих, границами участков залежей, определяемыми административно.

В нашей стране отличительной, весьма позитивной особенностью изучения нефтегазоносных бассейнов был именно комплексный подход, предусматривавший высокий уровень обобщения информации и развитие региональных исследований, отчасти ограничивавшихся не административными границами, а лишь ведомственной принадлежностью фактических данных. Проводившаяся каждые 5 лет переоценка потенциальных ресурсов нефтегазоносных бассейнов б. СССР решала не только и не столько задачу собственно переоценки УВ-потенциала, но и выявления характерных особенностей строения каждого нефтегазоносного комплекса, границ его распространения, позволяла анализировать закономерности пространственного распределения залежей. В Западной Сибири в Главтюменьгеологии (Т.М. Онищук, А.Л. Наумов) и ЗапСибНИГНИ (И.И. Нестеров, В.И. Шпильман, Г.И. Плавник) осуществлялось создание региональных геологических моделей основных нефтегазоносных комплексов. В настоящее время эти работы существенно свернуты, а те, что продолжаются, ограничены территориями субъектов Федерации (например, Ханты-Мансийского АО), т.е. опять подмена геологического принципа выделения объектов административно-территориальным. Территориальные программы геологического изучения недр также жестко ограничены административными рамками, что не позволяет исследовать геологические объекты в их целостности. Кроме того, эти программы ориентированы на решение утилитарных задач открытия новых месторождений и их продажи на лицензионных аукционах. Следует отметить, что организованные в Ханты-Мансийском АО работы по комплексному обобщению информации по крупным нефтегазоносным зонам частично снимают эту проблему, не отменяя, впрочем, необходимости координации действий на региональном уровне.

На наш взгляд, недостаточно проработанным является вопрос методологии построения постоянно действующих моделей месторождений. История компьютеризации ГРР характеризуется борьбой двух направлений, отличающихся своим отношением к существующей в геологии базе знаний (совокупность сведений на всех уровнях: методологическом, теоретическом и фактографическом). Одни исследователи цель компьютеризации видят в ускоренном переводе на ЭВМ существующей информации и ее обработке в традиционно выработанных схемах специалистов-геологов. Другие считают, что до компьютеризации необходима коренная перестройка всей базы знаний, включающая формализацию геологического языка и даже, как считает Ю.А. Воронин, выделение новой области знаний – вычислительной геологоразведки. Несомненно, что для эффективного внедрения в процесс ГРР ЭВМ и математических методов необходимо найти конструктивную платформу, максимально учитывающую преимущества обоих подходов.

В настоящее время при построении моделей актуально в основном первое направление. Модель практически рассматривается как некая обширная сводка данных по геолого-геофизической изученности и эксплуатационным характеристикам месторождения и различным методам обработки и интерпретации данных. Все сведения в традиционных формах и моделях, принятых ранее у специалистов-геологов и разработчиков, заносятся на машинные носители. Запись всех необходимых данных на машинные носители – несомненно, качественный скачок в процессе обработки данных, так как обеспечивает быстрый поиск и возможность работы с большим объемом геолого-геофизической информации. Однако таковой набор информации вряд ли может рассматриваться как компьютерная модель объекта, в данном случае правильнее говорить о множестве стандартных геологических моделей и сведений об объекте, занесенных в память компьютера.

Компьютерная модель геологической системы – это один из вариантов представления информации, содержащейся в базе данных (системно организованном множестве свойств пород и флюидов и всех необходимых геологических параметров), преобразованной на основе аппарата базы знаний (общих геологических представлений, алгоритмов и программ обработки информации, включающих программы построения матрицы свойств в одной системе координат и программы индуктивного и дедуктивного процессов прогнозирования свойств).

Изучение геологического пространства для решения задач прогнозирования свойств и процессов требует его формализованного представления. Разработка такого представления ведется давно, однако, на наш взгляд, многие попытки формализации не учитывают специфики геологии. При изучении объектов геологи сталкиваются с большим разнообразием ситуаций, процессами, связанными с нелинейными явлениями и случайными событиями. При построении модели в N-мерном геологическом пространстве нельзя ограничиваться уравнениями исходя только из законов физики и химии, поскольку неизвестными остаются многие параметры, которые определяются на основе экспериментальных и статистических данных. Модели, наиболее адекватно отражающие закономерности изменения свойств геологического пространства, по-видимому, будут являться вероятностно-детерминированными.

Геологи всегда имели дело с огромным объемом информации, которую были не в состоянии использовать без операции ее свертывания – построения понятий в виде моделей-сверток, например разного рода карт, которые, будучи результатом переосмысления первичной информации, на определенном этапе сами начинают играть роль таковой. В силу этого многие геологические понятия в основном являются моделями множеств, причем в подавляющем большинстве "размытых" множеств, в которых функция принадлежности задана чрезвычайно грубо. Кроме того, в геологии существует большое число различных, иногда противоречащих друг другу гипотез, а отбор информации (сигналов), по-видимому, происходит только с учетом того, что приготовился увидеть наблюдатель. В.И. Шпильман, разработавший теорию геологоразведочного фильтра, отмечает: "...геологоразведочный процесс не случайным образом, тенденциозно (в силу своего предназначения) освещает строение геологических объектов, распределение в них полезных ископаемых" [2]. Актуально говорить также об "интеллектуальном", или "мировоззренческом", фильтре, когда априорные представления исследователя о том или ином объекте не позволяют увидеть объект во всем его многообразии. Большинство общепринятых геологических моделей – карты, разрезы и др. построены не из множества фактов, а из множества их субъективных преобразований, зачастую не имеющих объективной оценки качества. Применение ЭВМ (аппарата баз данных), обеспечивающее быстрый доступ к практически неограниченному объему информации, позволяет оторвать факт (первичную количественную информацию) от субъективных преобразований, т.е. перейти от операций над субъективными моделями-свертками к операциям над фактами. Используя математические методы и ЭВМ, по-видимому, постепенно можно отказаться от привычных форм построения моделей геологических объектов и перейти к новым формам изображения геологической информации. Такой путь развития компьютерного моделирования должен обязательно учитываться при составлении интегрированной базы данных.

Все существующие модели обычно подразделяются на концептуальные, физические, или механические (предметные), и логико-математические (знаковые). Физические модели для динамического моделирования геологических систем вряд ли смогут найти применение в геологии. Условием динамического подобия сил, действующих на тело, является постоянство коэффициентов подобия, что служит непреодолимым барьером для динамического моделирования геологических систем физическими (механическими – предметными) моделями.

Концептуальные модели работают только на качественном уровне. Однако принятие до начала работ по систематизации накопленной информации ряда решений концептуального характера крайне важно. Не имея представлений об общих закономерностях строения объекта, исследователь в конечном итоге формирует некий массив данных, не имеющих четкой внутренней взаимосвязи, исходя в первую очередь из своих субъективных представлений, -или, образно говоря, "за деревьями не видя леса". В качестве примера можно привести существенные различия при сравнении результатов корреляции разрезов одних и тех же скважин исследователями, опирающимися соответственно на представления о первично-горизонтальном и первично-негоризонтальном (клиноформном) механизме формирования песчаных пластов, когда даже при достаточно высокой степени изученности месторождения и наличии эксплуатационного фонда скважин приверженцы первого подхода выделяют в разрезе набор изолированных песчаных линз, а второго – серию выдержанных наклонных горизонтов. Это в свою очередь ведет к различиям определения коэффициента выдержанности проницаемых прослоев, в оценке запасов и в конечном итоге представлениям о методах разработки месторождения, включая принципы размещения добывающих и нагнетательных скважин, т.е. о вопросах сугубо практических, но вытекающих из различий в принципиальной оценке строения продуктивного разреза. Разработка концептуальных моделей часто позволяет перейти к практическим расчетам. Ф.З. Хафизов, изучая закономерности распределения пористости в пределах массивных сеноманских газовых залежей на севере Тюменской области, пришел к выводу о том, что оно подчиняется строгой закономерности, при которой пористость увеличивается сверху вниз и от центра к краям залежи [З]. Такие зависимости, по всей видимости, определяются условиями формирования сеноманской толщи, однако более важны практические выводы. Основываясь на предложенной модели, можно рассчитывать распределение пористости в залежах, особенно небольших, на основе данных двух-трех скважин, позволяющих адаптировать общие закономерности к условиям конкретной залежи.

Основным же способом построения моделей в геологии, по-видимому, будет являться логико-математическое (знаковое) моделирование. Однако, как отмечают многие исследователи, в настоящее время "математическая геология", скорее, украшение, чем какой-то решающий фактор. Любые современные методы математического анализа, которые используются для анализа набора данных, могут привести к получению очень интересных результатов, открытию новых методик, но не могут способствовать созданию целостных моделей геологических объектов. Традиционно существующие при моделировании два метода исследования "от общего к частному" и "от частного к общему" в настоящее время сводятся исключительно только к второму – по скважинным данным воссоздается строение месторождения (от точки к месторождению), в то время как накопленный материал по сопредельной территории позволяет с определенной вероятностью предсказать свойства объекта (от бассейна к месторождению).

Математика, которая может построить модель "истинно системных объектов" – математика общей теории систем (ОТС), еще не существует. Поэтому сначала надо научиться представлять системные объекты на несистемном "множественном языке". Эту задачу и позволяет решать компьютерное моделирование.

Известно, что любая модель в той или иной степени абстрактное, упрощенное воспроизведение реальности. Очевидно, что "упрощенное воспроизведение реальности" не может быть сложней явления, которое оно описывает. Через всю историю естественных наук в качестве методологического правила построения моделей проходит принцип простоты, сформулированный впервые средневековым философом В. Оккамом, учившим "не множить сущности без необходимости". При построении модели в соответствии с принципом простоты требуется высокая степень избирательности по отношению к имеющейся информации. Поэтому при построении модели никакие на первый взгляд сложности процесса не должны влиять на сложность модели. В любом случае сложность модели должна определяться не сложностью анализируемой системы, а той точностью, которая необходима для прогноза явления. Необходим отбор только той информации, которая влияет на принятие решения. Увеличение "факторов воздействия" зачастую, кроме удорожания и усложнения процесса прогнозирования, не может дать никакой дополнительной информации по сравнению с простыми эмпирическими моделями. Часто это наблюдается при решении сложнейших математических уравнений, когда используются непроверенные или недостоверные данные. Кроме того, увеличение "факторов воздействия" увеличивает вероятность вычислительных ошибок за счет флуктуации.

Моделирование – это замещение объекта-оригинала другим объектом или условным образом и изучение свойств оригинала путем использования свойств модели. Модель как образ объекта-оригинала должна обеспечивать корректное (адекватное) отображение свойств объекта-оригинала и позволять устранить проблемы, присущие проведению измерений на оригинале.

Любое конструирование начинается с построения каркаса, поэтому сначала необходимо определить из чего строить, т.е. составить перечень элементов. Следовательно, во-первых, должна строиться содержательная (концептуальная) модель системы. Во-вторых, на основе содержательной модели необходимо сформировать множественную модель. И наконец, в-третьих, используя теоретико-множественные категории (элементы – свойства – отношения), нужно доказать, что построенное множество можно рассматривать как систему, т.е. доказать, что построенная модель позволяет получать практический результат – прогнозирование.

Геологическое пространство – это пространство свойств, поэтому, чтобы построить его компьютерную модель, нужно зафиксировать в памяти компьютера необходимые свойства изучаемого объекта в одной системе координат. Из каких элементов (из каких свойств пород и флюидов) должна строиться модель залежи? В какой системе координат должны быть зафиксированы эти свойства? Как минимум в шести координатах: геологическое время, литология, три координаты современного пространственного положения X,Y,Z и, наконец, палеоглубина (максимальная глубина погружения пласта, характеризующаяся необратимой деформацией структуры породы, при которой происходит фиксация коллекторских свойств на определенном уровне). Методика расчета палеоглубины приводится в работе [1].

В процессе проведения ГРР мы можем определить свойства интересующего нас объекта и построить пространство свойств, но оно в силу точечного дискретного опробования будет неполноопределенным. Задача построения модели сводится к выяснению закономерностей распределения свойств и построению на этой основе полноопределенного геологического пространства свойств – модели объекта. Чтобы сформировать статическую эмпирическую модель геологического объекта или, другими словами, информационную модель геологического пространства, необходимо распространить точечные определения свойств объекта на весь объект и зафиксировать эти свойства в памяти компьютера. Применение ЭВМ позволяет зафиксировать любое число свойств, характеризующих исследуемый объект, в любой N-мерной системе координат. Распространив на весь объект и зафиксировав интересующие нас свойства в нужной системе координат, мы тем самым построили компьютерную модель объекта, системно организовали множество свойств, которое теперь правомерно изучать любыми приемами прикладной математики. Поэтому основная задача компьютерного моделирования на ближайшую перспективу – это обеспечить практику работ алгоритмами и программами, которые позволяют на основе дискретного опробования и применения метода аналогий строить полноопределенное геологическое пространство свойств, или модель.

Все результаты исследования свойств объектов, получаемые в процессе геологического изучения и эксплуатации, должны быть учтены в единой системе координат, предусматривающей не только учет нынешнего положения этих объектов в пространстве.

Основным результатом моделирования должны быть тщательно выверенная база данных, комплекс формализованных представлений о региональных закономерностях изменения изучаемых свойств моделируемого объекта и формализованных алгоритмов, описывающих закономерности распределения этих свойств и способствующих построению на этой основе полноопределенного геологического пространства свойств – модели объекта.

1. Граусман А.А., Граусман В.В. Дыбина Н.А. Геогидродинамические системы, вопросы их эволюции и моделирования на ЭВМ. – Якутск: ЯНЦ СО РАН,1995.
2. Нестеров И.И., Шпильман В.И. Теория нефтегазонакопления. – М.:Недра, 1987.
3. Хафизов Ф.З. Повышение эффективности разведки залежей крупных нефтегазоносных комплексов. – Л.: Недра, 1991.
4. Шелепов В.В., Галимзянов P.M., Парфенов Б.В., Басик Е.П. Рабочая модель Повховского месторождения с целью определения запасов нефти // Нефтегазовое обозрение. – 1998. – С. 52-60.

By potential reserves of hydrocarbon raw material. West Siberia will remain the main oil and gas producing region in XXI century. To support gas and condensate production it is neccessary to develop deep seated Achimov beds that will allow to maintain a high capacity of expensive industry, transport and living infrastructure which was created in West Siberia, as well as to solve a problem of employment. "Rospan International" for the first time in world practice has organized a commercial production of Achimov gas and condensate in Novo- and East Urengoiskoye fields.