Mélyfúrási geofizika Balázs László Mélyfúrási geofizika

A paraméterfüggő mellékfeltételeket, kényszreket (g) Lagrange-multiplikátor vektor (λ) segítségével illeszthetjük a Q funkcionálba.

A problémát összetettsége miatt szokás úgy egyszerűsíteni, hogy a fenti egyenletek megoldását, a mérési adatok mintavételezésének megfelelően, mélységpontonként állítjuk elő. Ilyenkor úgy tekintjük, mintha az adatok vertikálisan homogén összletből származnának. Ekkor a fenti funkcionál mélységpontonként minimalizálható.

Más megközelítésben, elsősorban a réteghatárok hatásának figyelembe vételére, lépcsős függvény szerint változó rétegmodell paramétereit határozzuk meg az inverzió során. Ekkor rétegen belüli kisebb változásokat hanyagoljuk el és a rétegeket konstans összetételűnek és szerkezetűnek tekintünk. Ekkor a keresett paraméterek a rétegek jellemző értékeinek vektora és a funkcionált valamennyi mélységpontra vonatkoztatva minimalizáljuk.

Ennek kiterjesztése, amikor a kőzetjellemzők „lassú változását” megengedjük a rétegeken belül (sorfejtéses inverzió – Dobróka, Szabó 2012). A mélységpontonkénti inverzió esetében is gyakran rögzítenek rétegparamétereket (zónaparaméterek), amelyeket az inverziós eljáráson „kívül” határoznak meg és egy nagyobb mélységtartományon konstansnak tekinthetünk.

Az egyszerűsítések célja gyakran az ésszerű feltételezéseken alapuló paraméterszám csökkentés (modellegyszerűsítés), amely az inverzió túlhatározottságát biztosítja.

A megoldásnak az ipari gyakorlatban nagyon elterjedt módszere a direkt módszer, mikor a problémát szeparálva, nem túlhatározott adatrendszerből oldjuk meg. Ennek lényege, hogy a kőzetfizikai egyenleteket szeparáljuk a kevésbe lényeges paraméterek rögzítésével. Az így csökkentett változószámú függvény egyértékű inverzével fejezzük ki a mérésből a paramétert.

Az így meghatározott kőzetparamétert a következő paraméter egyenletébe már ismertként beírva, lépésről-lépésre jutunk el a teljes megoldáshoz. A következőkben az iparban is alkalmazott gyors (direkt) kiértékelési módszereket ismertetjük.

Az olajipari kiértékelési gyakorlat fontosabb lépései nagyon leegyszerűsítve:

No	Interpretációs lépés	Input szelvények	Számított kőzetparaméter
1	Litológiai tagolás, agyagzónák és permeábilis zónák kijelölése	Agyagindikátorok (SP, GR stb.)	Agyagtartalom (Vsh)
2	Porozitás és mátrix meghatározás	Porozitáskövetők, Vsh	Porozitás (φ) és mátrixösszetétel
3	Pórusfolyadék összetétel meghatározása	Fajlagos ellenállás szelvények, NMR, Vsh,, φ	Víztelítettségek (Sw, Sxo)
4	Termelő zónák meghatározása, értékelése	Vsh,, Sw, Sxo,	Rezervoár tulajdonságok indikátorfüggvényei: Nettó tároló vastagság stb., permeabilitás (k)

16.1. táblázat. A szelvényértelmezés főbb lépései

A fejezet hátralévő részében vázlatszerűen, főbb lépések szerint áttekintjük az olajipari szelvények direkt kiértékelésének ipari gyakorlatát (gyors kiértékelési módszerek)

Előfeldolgozás

Cél: A szelvények és információk minősítése. Interpretációs modellel nem kezelhető hibaforrások kiszűrése.

• 
  Szelvények ellenőrzése, zajszűrés (impulzív zajok, harmonikus zajok stb.)
  
• 
  Mélységeltolódások korrigálása (mélységegyeztetés)
  
• 
  Szelvények „környezeti korrekciói” (lyukhatás, iszaplepény, elárasztás, vékonyréteghatás stb.)
  

Interpretációs zónák meghatározása

Cél: Modell és zóna paraméterek szempontjából egységes, diszjunkt mélységintervallumok meghatározása.

Interpretációs zónákat az interpretációs modell és bizonyos modell paraméterek (Rw, m, n stb.) állandósága definiálja. A modellhatárok változását az alábbiak indokolhatják:

• 
  SP és természetes gamma szelvény alapvonalainak változása,
  
• 
  porozitáskövetők trendjei,
  
• 
  szelvényválaszték változása,
  
• 
  feltételezhető litológia változások,
  
• 
  sótartalom változása a rétegvízben,
  
• 
  feltételezhető kőzetszerkezeti változás (rétegzettség, repedezettség, agyagbetelepülés módja stb.).
  

A zónák teljes terjedelmén általában azonos modellt használunk, így ez a lépés az interpretáció egyik kulcslépése.

Litológiai tagolás

Cél: A zónákon belüli üledéktagolás, permeábilis rétegek (potenciális rezervoárok) és záró rétegek kijelölése (16.1. ábra)

Permeábilis és agyagos-márgás zónák elkülönítése természetes gamma, SP, lyukbőség, ellenállás szeparációk, porozitáskövető szeparációk alapján.

16.1. ábra. Tároló rétegek lehatárolása és agyagtartalom meghatározás természetes gamma szelvény alapján

Agyagtartalom számítás

Cél: Valamennyi kőzetfizikai paramétert erősen befolyásoló agyagtartalom meghatározása, a korrekció elvégzéséhez.

Fontosabb agyagindikátorok (GR, SP, fajlagos ellenállás stb.) alapján, az alapvonalak (maximum és minimum: GR_sh, GR_ss) meghatározása után, agyagtartalom (Vsh) becslése mélységpontonként (15.1. ábra):

,

(16.3.)

amelyből az agyagtartalom többféle közelítésben is meghatározható pl.:

(lineáris),

(16.4.)

(konszolidált kőzetekre, mezozoikum),

(16.5.)

(tercier kőzetek),

(16.6.)

,

(16.7.)

,

(16.8.)

.

(16.9.)

Ha spektrálisgamma mérés is rendelkezése, áll az agyagtartalom becslés javítható az urán tartalom levonásával. A K-Th diagram alkalmas a domináns agyagásvány meghatározására (9.11. ábra). Agyagtartalom becsülhető ellenállás valamint neutron szelvényekből is, vagy neutron és sűrűségszelvényekből.

Litológia azonosítása

Cél: Az előzetes információk alapján meghatározott litológia pontosítása

A litológia (mátrix) azonosítását, komponenseinek meghatározását alapozhatjuk litológia függő szelvényekre, mint a Pe, U (térfogategységre átszámított fotoelektromos abszorpciós hatáskeresztmetszet) vagy a neutron aktivációból származtatott elemi összetétel arányokon alapuló litológiai indikátorok (Ca, Si stb.). Agyagtípusok, földpátok azonosításában felhasználható a spektrálisgamma mérés.

A porozitáskövető szelvényekből készíthetünk porozitástól közelítőleg független, a mátrix effektust kiemelő indikátor szelvényeket a litológia azonosítására, mátrix komponensek számítására. Az M-N diagram változói:

,

(16.10.)

.

(16.11.)

A látszólagos mátrix értékek litológia azonosításhoz felhasználható kőzetfizikai mennyiségekre:

,

(16.12.)

,

(16.13.)

.

(16.14.)

Felhasználva, hogy a mátrix összetevők összege rögzített, két indikátorváltozóból lineáris modell alapján akár három mátrix komponens is meghatározható. A Pe vagy az U szelvény bevonása, nagyobb mátrixra való érzékenysége miatt javítja a becslés pontosságát. Leggyakoribb mátrixazonosításra használt diagramok („crossplotok”) : M-N diagram, MID, Pe-sűrűség diagram, U_maa-ρ_maa diagram (16.2. ábra) stb..

16.2. ábra. Umaa-ρmaa diagram litológia meghatározásához.(HDS-2000 szoftver grafika)

Porozitás becslése

Cél: Porozitásra érzékeny mérésekből (neutronporozitás, sűrűség, akusztikus terjedési idő, dielektromos állandó) effektív porozitás (φe) becslése.

Elsőként a porozitáskövető szelvényekből látszólagos porozitásokat becsülünk a litológia feltételezése mellett (mátrixhatás korrekciók).

,

(16.15.)

,

(16.16.)

.

(16.17.)

Az esetleges gázos és agyagos zónák elkülönítésénél hasznos a neutron és sűrűség porozitások azonos skálán való megjelenítése (16.3. ábra - „overlay”).

Majd a szelvények agyaghatás korrekciója következik:

korrigált sűrűségporozitás,

(16.18.)

korrigált neutronporozitás,

(16.19.)

korrigált akusztikusporozitás.

(16.20.)

A korrekciókban felhasznált agyagparamétereket egy közeli agyagzónánál határozhatjuk meg.

Az agyagpontok kijelölését és a litológiától kevéssé független porozitás meghatározást segítheti a neutron-sűrűség diagram (16.4. ábra), amelyen a fontosabb mátrix típusok elméleti görbéi láthatóak. Az agyagosság miatt elnyúló pontfelhő alakja az agyag betelepülésének módjára (diszperz, lamináris, szerkezeti) utal, amely segíthet a megfelelő kőzetfizikai modell kiválasztásában. Ha a kőzet szénhidrogéntartalma nem jelentős, akkor az effektív porozitást a korrigált porozitások átlagával fejezhetjük ki.

.

(16.21.)

A korrigált szelvények értékei alapján történik az effektív porozitás becslése. Szénhidrogén tartalom esetén ez elvileg iteratív úton lehetséges, hiszen a szénhidrogén-korrekció a porozitás függvényében, a következő lépésben meghatározandó víztelítettségtől függ, de szokás gáztartalmú kőzetekben az alábbi tapasztalati úton meghatározott közelítő formulát alkalmazni:

.

(16.22.)

16.3. ábra. Porozitáskövető szelvények (Dt: akusztikus terjedési idő, Phin: neutronporozitás, Rhob: sűrűség) egyesített megjelenítése. Jól látható (sárgával satírozva) a jellegzetes gázindikáció. Az utolsó két sávban az agyaghatásra korrigált sűrűség és neutron porozitás, illetve az ebből számított effektív porozitás látható (Phie).

16.4. ábra. Sűrűség- neutron diagram kis mésztartalmú homokkő mátrixú agyagos tárolónál. A pontfelhő alakja jórészt diszperz agyagosságra utal. (HDS-2000 szoftver grafika)

A porozitáskövetőkből másodlagos porozitás becslése is végrehajtható, az akusztikus mérésekből és a radioaktív mérésekből származó porozitások összevetésével. A másodlagos porozitás index (SPI):

.

(16.23.)

Néhány agyagos homokkő víztelítettségi modellben szükség van az agyag porozitására (ɸ_tsh), amely a modell szerint a kötött víz frakcióhoz tartozik. Ennek becslése:

.

(16.24.)

Ahol p tapasztalati konstans (0.5 – 1.0) intervallumban. Ennek segítségével felírható a tároló kőzet totális porozitása:

.

(16.25.)

Iszap és iszapfiltrátum fajlagos ellenállása

Cél. iszap elektromos paramétereinek meghatározása.

Az iszapfiltrátum szerephez jut az elárasztott zóna víztelítettségének és így a kitermelhető szénhidrogén mennyiség meghatározásában, felhasználjuk a rétegvíz fajlagos ellenállás-becsléseknél is. Az iszapfiltrátum fajlagos ellenállását (Rmf) általában felszíni hőmérsékleten (T0) mérik meg, innen át kell számítani a fúrólyuk hőmérsékletére (T):

.

(16.26.)

Az iszap fajlagos ellenállását (Rm) az elektromos szelvények fúrólyukhatás korrekcióknál használjuk fel. A felszíni adatokból 16.26. egyenlettel analóg módon számíthatjuk át a vizsgált mélység hőmérsékletére. Ha csak fúróiszap adat áll rendelkezésre, az iszapfiltrátum fajlagos ellenállása többféle tapasztalati összefüggéssel becsülhető. Legegyszerűbben:

.

(16.27.)

Fajlagos ellenállás mérések korrekciói (Rt, Rxo)

Cél: Látszólagos fajlagos ellenállás értékekből a rétegek fajlagos ellenállásának becslése.

Az elárasztás fajlagos ellenállás eloszlás modelljére vonatkozó inverzió alapján meghatározható az érintetlen zóna fajlagos ellenállása (Rt) és az elárasztott zóna ekvivalens fajlagos ellenállása. Ezeket grafikus úton (tornádó-diagramok segítségével is) végezhető. A fókuszált eszközök esetében a legnagyobb kutatási mélységű eszköz eredményei közelítőleg használhatók R_t becsléseként. A mikroszondák által mért fajlagos ellenállás (iszaplepény korrekció után) (Rxo) használható az elárasztott zóna fajlagos ellenállásának becsléseként.

Rétegvíz fajlagos ellenállásnak (Rw) becslése

A víztelítettség becsléseknek egyik kulcsparamétere. Becsülhetjük permeábilis intervallumnál az SP szelvény agyagvonalhoz képesti kitéréséből (Sztatikus SP - SSP), a hőmérséklet és az Rmf ismeretében:

.

(16.28.)

A fenti összefüggés 30 000 ppm NaCl ekvivalens koncentráció alatt alkalmazható további korrekció nélkül. Az R_w 25°C-on meghatározott értékéből meghatározhatjuk az ekvivalens NaCl koncentrációt ppm-ben. A koncentráció logaritmusa (c):

.

(16.29.)

Az Rw becsülhető Rt és a becsült effektív porozitás értékek segítségével, alkalmazva az Archie-formulát, számítva az un. látszólagos rétegvíz fajlagos ellenállás értéket (Rwa).

.

(16.30.)