Восстановление пространственного распределения фильтрационных свойств неоднородных геологических сред по вариациям микросейсмичности, возникающей в результате закачки жидкости

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Определение свойств неоднородных коллекторов по данным об эволюции микросейсмичности является важной задачей при разработке месторождений. Анализ распространения микросейсмических событий, возникающих при закачке/отборе флюида, позволяет получить ценную информацию о проницаемости и напряженном состоянии пласта. В настоящей статье рассматривается обратная задача определения фильтрационных свойств коллектора по данным о распространении микросейсмических событий. Для этого исследуется влияние различных геологических факторов на распределение очагов микросейсмических событий. Для выявления корреляционных связей между параметрами геологической модели и эволюцией микросейсмичности были использованы методы машинного обучения. Из-за недостаточной вариативности натурных данных для обучения модели была создана искусственная база каталогов микросейсмических событий, содержащих координаты очагов и времена их возникновения. Для этого проведено численное моделирование закачки жидкости и генерации микросейсмических событий в синтетических моделях проницаемых сред с разным геологическим строением. Таким образом, предложен комплексный подход к восстановлению фильтрационных свойств неоднородных коллекторов по данным об эволюции микросейсмичности с использованием методов машинного обучения. Предложенная методика может быть применена для оптимизации разработки месторождений, повышения эффективности извлечения флюидов и снижения рисков, связанных с возникновением нежелательной техногенной сейсмической активности.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Е. В. Новикова

Институт динамики геосфер имени академика М. А. Садовского РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: e.novikova@idg.ras.ru
Россия, Москва

Н. А. Барышников

Институт динамики геосфер имени академика М. А. Садовского РАН

Email: e.novikova@idg.ras.ru
Россия, Москва

С. Б. Турунтаев

Институт динамики геосфер имени академика М. А. Садовского РАН

Email: e.novikova@idg.ras.ru
Россия, Москва

М. А. Тримонова

Институт динамики геосфер имени академика М. А. Садовского РАН

Email: e.novikova@idg.ras.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Адушкин В. В., Турунтаев С. Б. Техногенная сейсмичность — индуцированная и триггерная. М.: ИДГ РАН. 2015a. 364 с.
  2. Баренблатт Г. И., Ентов В. М., Рыжик В. М. Движение жидкостей и газов в природных пластах. М.: Недра. 1984. 211 с.
  3. Dichiarante A.M., Langet N., Bauer R.A., Goertz-Allmann B.P., Williams-Stroud S.C., Kühn D., Oye V., Greenberg S.E., Dando B.D.E.Identifying geological structures through microseismic cluster and burst analyses complementing active seismic interpretation // Tectonophysics. 2021. Т. 820. С. 229107.
  4. Jessell M., Guo J., Li Y., Lindsay M., Scalzo R., Giraud J., Pirot G., Cripps E., Ogarko V. Into the Noddyverse: a massive data store of 3D geological models for machine learning and inversion applications // Earth Syst Sci Data. 2022. Т. 14. № 1. С. 381–392.
  5. Ritz V., Rinaldi A. P., Wiemer S. Transient evolution of the relative size distribution of earthquakes as a risk indicator for induced seismicity // Commun Earth Environ. 2022. Т. 3.
  6. Scibek J. Multidisciplinary database of permeability of fault zones and surrounding protolith rocks at world-wide sites // Sci Data. 2020. Т. 7. № 1. С. 95.
  7. Shapiro S. Fluid-Induced Seismicity. Cambridge: Cambridge University Press. 2015.
  8. Turuntaev S., Eremeeva E., Zenchenko E. Laboratory study of microseismicity spreading due to pore pressure change // J. Seismol. 2013. Т. 17.
  9. Vaswani A., Shazeer N.M., Parmar N., Uszkoreit J., Jones L., Gomez A.N., Kaiser L., Polosukhin I. Attention is all you need. Adv Neural Inf Process Syst. 2017. Т. 2017-Decem. № Nips. С. 5999–6009.
  10. Zoback M. D. Managing the seismic risk posed by wastewater disposal // Earth Magazine. 2012. С. 38–43.
  11. Zwicker D. A Python package for solving partial differential equations // J. Open Source Softw. 2020. Т. 5. № 48. С. 2158.
  12. idglgfd/permeability_reconstruction_network [Электронный ресурс].
  13. URL: https://github.com/idglgfd/permeability_reconstruction_network (дата обращения: 15.08.2024).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Риc. 1. Схема рассматриваемой задачи (слева). Пример пространственного распределения проницаемости модельного коллектора (справа).

Скачать (150KB)
3. Рис. 2. Горизонтальный разрез модели проницаемости в плоскости расположения скважин (слева). Распределение порового давления на некотором шаге вычисления (справа).

Скачать (92KB)
4. Рис. 3. Схема пересчета тензора эффективных напряжений в величины нормального и сдвигового τ напряжения на отдельной трещине. Нормаль к плоскости трещины задана углами α, γ, — вектор полного напряжения.

Скачать (118KB)
5. Рис. 4. Пространственное распределение событий, произошедших от момента начала закачки. Показаны события во взаимно перпендикулярных плоскостях, проходящих через точку закачки жидкости. На цветовой шкале отражена плотность сейсмических событий — отношение количества событий в элементарном объеме модели к количеству инициаторов событий N.

Скачать (122KB)
6. Рис. 5. Пример синтезированных моделей неоднородного коллектора: разрез модели проницаемости в плоскости XY, содержащей точку расположения источника.

Скачать (385KB)
7. Рис. 6. Пример распределения микросейсмических событий разной магнитуды в разные моменты времени.

Скачать (159KB)
8. Рис. 7. Схема реализованной модели. В скобках указаны размерности тензоров данных, получаемых на каждом этапе работы модели, N=1000 — количество событий в одном каталоге.

Скачать (207KB)
9. Рис. 8. Маска штрафов — пространственное распределение мультипликатора функции потерь. Показаны горизонтальный и два вертикальных среза, проходящих через точку нагнетания жидкости в центре пласта.

Скачать (107KB)
10. Рис. 9. Пример исходного (сверху) и восстановленного (снизу) трехмерного пространственного распределения проницаемости модельного пласта. Показаны горизонтальный и два вертикальных среза, проходящих через точку нагнетания жидкости в центре пласта. Контуром отмечена область с набольшей точностью востановления (σ≤log(2)≈0.3).

Скачать (288KB)
11. Рис. 10. Результат восстановления фильтрационных свойств для набора однородных моделей коллектора. Слева представлены исходные значения проницаемости, справа — восстановленные (разрез в плоскости XZ).

Скачать (187KB)
12. Рис. 11. Результат восстановления фильтрационных свойств для набора однородных моделей коллектора с более проницаемым слоем пород. Слева представлены исходные значения проницаемости, справа — восстановленные проницаемости (разрез в плоскости XZ).

Скачать (182KB)
13. Рис. 12. Сравнение истинных и восстановленных значений логарифма проницаемости для однородных коллекторов (слева) и для однородных коллекторов с более проницаемым слоем (справа).

Скачать (158KB)
14. Рис. 13. Пространственное распределение параметра σ (стандартного отклонения ошибки определения порядка величины проницаемости), усредненного по всей тестовой выборке. Показаны горизонтальный и два вертикальных среза, проходящих через точку нагнетания жидкости в центре пласта.

Скачать (124KB)
15. Рис. 14. Зависимость параметра σ от среднего по тестовой выборке количества событий в каждой ячейке модельного пласта. Пунктирной линией показана линейная регрессия.

Скачать (107KB)

© Российская академия наук, 2025