Mối quan hệ giữa tướng đá và độ thấm ở giếng khoan bể Nam Côn Sơn

Bài viết tiến hành phân tích mối quan hệ giữa tướng đá và độ thấm ở giếng khoan tại bể Nam Côn Sơn, từ đó đưa ra nhận định và đánh giá về vỉa chứa cần nghiên cứu trên cơ sở các phương pháp thống kê và địa thống kê.

PETROVIETNAM TẠP CHÍ DẦU KHÍ Số - 2020, trang 49 - 57 ISSN 2615-9902 MỐI QUAN HỆ GIỮA TƯỚNG ĐÁ VÀ ĐỘ THẤM Ở GIẾNG KHOAN BỂ NAM CÔN SƠN Nguyễn Văn Đơ1, Tơ Xn Bản2 Viện Dầu khí Việt Nam Đại học Mỏ - Địa chất Email: donv@vpi.pvn.vn Tóm tắt Việc xác định đặc tính thấm chứa vỉa chứa chủ yếu dựa số liệu độ rỗng, độ thấm đo từ mẫu đường cong địa vật lý giếng khoan Để tiết kiệm thời gian chi phí đánh giá khu vực chưa lấy mẫu khu vực khoan thêm giếng mà không cần xây dựng mơ hình địa chất cần nghiên cứu mối quan hệ tướng đá với độ thấm Bài báo phân tích mối quan hệ tướng đá độ thấm giếng khoan bể Nam Cơn Sơn, từ đưa nhận định đánh giá vỉa chứa cần nghiên cứu sở phương pháp thống kê địa thống kê Từ khóa: Tướng đá, độ thấm, thống kê, địa thống kê, bể Nam Côn Sơn Giới thiệu Hiện nay, đối tượng cát kết Miocene bể Nam Côn Sơn chiếm sản lượng khai thác chủ yếu Theo báo cáo phát triển mỏ, khu vực số mỏ tiến hành khoan thêm giếng Vì vậy, để có nhìn chi tiết đối tượng sử dụng đến mô hình mơ việc nghiên cứu tính chất thấm chứa để phục vụ cơng tác thăm dị đối tượng quan trọng Tuy nhiên, việc nghiên cứu đặc tính thấm chứa vỉa dựa đánh giá tài liệu đo độ thấm, độ rỗng từ mẫu lấy đường cong địa vật lý giếng khoan từ đưa đánh giá tính thấm chứa vỉa chứa dạng chiều, sơ lược chưa có đánh giá hay nhận định khu vực không lấy mẫu hay khu vực khoan giếng mới, đặc biệt vỉa cát có xuất hạt sét cứng lớn (mudclast nuddle pellet) Bởi điều đóng vai trị lớn sản lượng khai thác q trình thăm dị dầu khí đối tượng Xuất phát từ tình hình thực tế trên, nhóm tác giả tiến hành nghiên cứu mối quan hệ tướng đá với độ thấm cho tầng cát kết Miocene bể Nam Côn Sơn nhằm giới thiệu phương pháp để giúp hiểu rõ đối tượng tiết kiệm thời gian q trình xây dựng mơ hình mơ Kết nghiên cứu giúp giải hạn chế việc cải thiện dự báo tính chất thấm chứa cho khu vực không lấy mẫu, phục vụ công tác thăm dò cho giếng sau này, đồng thời nâng cao hiệu khai thác dầu khí đối tượng Ngoài ra, tạo tiền đề để tác giả tiến hành nghiên cứu sâu quan hệ tướng đá với độ thấm tiến hành nghiên cứu hướng xây dựng mơ hình số trị đánh giá ảnh hưởng pellet tới đặc tính thấm, chứa dầu khí khu vực bể Nam Cơn Sơn Phương pháp nghiên cứu 2.1 Phương pháp thống kê Phương pháp thống kê sử dụng biểu đồ hộp (còn gọi box plot hay box and whisker plot) biểu đồ tần suất (histogram) Giá trị nhỏ Tứ phân vị Q1 Tứ phân vị Q3 Trung vị Giá trị lớn Hộp Ngày nhận bài: 21/5/2020 Ngày phản biện đánh giá sửa chữa: 21/5 - 5/6/2020 Ngày báo duyệt đăng: 13/8/2020 Khoảng biến thiên tứ vị Hình Biểu đồ hộp [1] DẦU KHÍ - SỐ 9/2020 49 THĂM DỊ - KHAI THÁC DẦU KHÍ Biểu đồ hộp diễn tả vị trí phân bố liệu: giá trị nhỏ (min), tứ phân vị thứ (Q1), trung vị (median), tứ phân vị thứ (Q3) giá trị lớn (max) Đặc trưng biểu đồ hộp: - Biểu đồ hộp biểu diễn đại lượng quan trọng dãy số (như: giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, tứ phân vị, khoảng biến thiên tứ phân vị) trực quan, dễ hiểu - Trên biểu đồ hộp, ngồi đại lượng số trung bình, trung vị, cịn thể thơng số sau: (1) Số phân tử hay gọi tứ phân vị (Quartiles): Tứ phân vị đại lượng mô tả phân bố phân tán tập liệu Số phân tử có giá trị, số phân tử thứ (Q1), thứ nhì (Q2) thứ ba (Q3) Ba giá trị chia tập hợp liệu (đã xếp liệu theo trật tự từ bé đến lớn) thành phần có số lượng quan sát Tứ phân vị xác định sau: ++ Sắp xếp số theo thứ tự tăng dần; ++ Cắt dãy số thành phần nhau; ++ Tứ phân vị giá trị vị trí cắt IQR = Q3 - Q1 Q2 Q1 25% 25% 25% 2.2 Phương pháp địa thống kê 2.2.1 Phương pháp thử nghiệm K-S Thử nghiệm Kolmogorov-Smirnov (thử nghiệm K-S) (http://www.physics csbsju.edu/stats/KS-test.html) dùng để xác định khác liệu (dữ liệu cần kiểm tra so với liệu chuẩn) Thử nghiệm K-S có lợi không đưa giả định việc phân phối liệu - Thử nghiệm K-S mẫu sử dụng để kiểm tra độ phù hợp tối ưu kích thước mẫu nhỏ Thử nghiệm K-S mẫu so sánh hàm phân phối tích lũy cho biến với phân phối cho trước Giả thiết rỗng khơng có khác biệt phân phối quan sát phân phối theo lý thuyết Giá trị thống kê thử nghiệm D tính theo cơng thức: Khoảng biến thiên số phân tử = Q3 - Q1 Hình Khoảng biến thiên số phân tử [1] 15 10 Tần suất D = Maximum|Fo(X) − Fr(X)|D = Maximum|Fo(X) − Fr(X)| Trong 0 Khoảng mẫu Hình Biểu đồ tần suất [2] 50 Biểu đồ tần suất cho thấy thay đổi, biến động liệu Dạng phân bố tần suất đồ thị thể bình thường hay bất thường tiêu chất lượng q trình, từ giúp đưa định phù hợp để cải tiến, nâng cao chất lượng Thử nghiệm sử dụng trường hợp phép so sánh thực phân phối mẫu quan trắc phân phối theo lý thuyết cụ thể sau: Q3 25% (2) Khoảng biến thiên số phân tử (IQR - Interquartile Range) xác định Hình DẦU KHÍ - SỐ 9/2020 10 12 Fo(X): Phân phối tần số tích lũy quan trắc mẫu ngẫu nhiên gồm n quan trắc Fo(X) = k/n = (Số quan trắc ≤ X)/(Tổng số quan trắc) Fr(X): Phân phối tần số theo lý thuyết PETROVIETNAM Giá trị tới hạn D tìm từ bảng giá trị K-S cho mẫu thử Tiêu chí chấp nhận: Nếu giá trị tính tốn nhỏ giá trị tới hạn, chấp nhận giả thiết rỗng Tiêu chí loại trừ: Nếu giá trị tính tốn lớn giá trị bảng, loại bỏ giả thiết rỗng - Thử nghiệm K-S hai mẫu Thay 1, có mẫu độc lập sử dụng thử nghiệm K-S mẫu để kiểm tra độ phù hợp phân phối tích lũy Giả thiết rỗng khơng có khác biệt phân phối Thống kê D tính tốn theo cách thử nghiệm K-S mẫu Cơng thức D = Maximum|Fn1(X)−Fn2(X)| Trong n1: Quan trắc từ mẫu thứ n2: Quan trắc từ mẫu thứ Độ lệch cực đại |D| phân phối tích lũy lớn, sai lệch phân phối mẫu nhiều Trong trường hợp giá trị tới hạn D mẫu thử với n1 = n2 n2 n2 ≤ 40, bảng K-S cho mẫu thử sử dụng Khi n1 và/ n2 > 40 bảng K-S mẫu thử lớn mẫu sử dụng Giả thiết rỗng chấp nhận trường hợp giá trị tính tốn nhỏ giá trị bảng ngược lại Vì vậy, sử dụng phương pháp kiểm thử phi tham số giúp kiểm thử độ tin cậy từ kết thu đặc trưng tập Đồ thị tần suất tích lũy mẫu 1,0 0,8 Mẫu 0,6 0,4 Mẫu 0,2 0,1 X 10 tổng thể chưa biết khơng có giả thiết đưa 2.2.2 Phương pháp chuỗi Markov (Markov chain) Chuỗi Markov q trình ngẫu nhiên thơng qua chuyển tiếp từ dạng sang dạng khác không gian Sự xuất trạng thái phụ thuộc vào trạng thái không phụ thuộc vào chuỗi kiện trước Áp dụng vào địa chất thạch học, số lần lớp đất đá khác chồng lên phần ghi lại bảng, gọi mảng liệu Xác suất lớp đất đá vượt qua lớp đất đá khác phần hàm số theo tần số (nghĩa số lần xảy ra) “bộ nhớ” trình lắng đọng Vì biết tần số, từ mảng liệu, tính tốn số lần mà lớp đất đá khác nên xen kẽ với xếp ngẫu nhiên So sánh số liệu với số lần chuyển đổi quan sát (hiển thị mảng liệu), chọn chuyển tiếp đất đá xảy thường xuyên dự kiến xếp ngẫu nhiên Cách thiết lập chuỗi Markov ++ Đầu tiên, ma trận đếm chuyển tiếp xây dựng cách đếm số lần mà tất tướng đá (i) chuyển lên tướng đá cột (j) ++ Ma trận đếm chuyển tiếp sau chuyển đổi thành ma trận xác suất chuyển tiếp Bảng ma trận xác suất chuyển tiếp xây dựng cách chia số ô bảng ma trận đếm chuyển tiếp cho tổng số hàng ma trận chuyển tiếp ++ Tiếp theo xây dựng ma trận xác suất ngẫu nhiên, đại diện cho chuyển đổi dự kiến hình thức chuyển đổi hồn tồn ngẫu nhiên Giá trị ô ma trận xác suất ngẫu nhiên tính theo phương trình sau: Rij = Sj/(T – Si) Hình K-S test DẦU KHÍ - SỐ 9/2020 51 THĂM DỊ - KHAI THÁC DẦU KHÍ Trong đó: Rij: Xác suất ngẫu nhiên từ tướng đá (LF) i đến j; Sj: Số lần xuất ngẫu nhiên tướng đá j (bằng cách tính tổng giá trị cột cho tướng đá j); Si: Số lần xuất ngẫu nhiên tướng đá i (bằng cách tính tổng giá trị dòng cho tướng đá i); T: Tổng số lần chuyển tiếp cho tất tướng đá ++ Một ma trận chênh lệch chuyển tiếp xây dựng cách trừ ma trận xác suất chuyển tiếp cho ma trận xác suất ngẫu nhiên Các giá trị dương ma trận chênh lệch biểu thị lần chuyển tiếp xảy tần suất lớn tần suất ngẫu nhiên ++ Sơ đồ tương quan tướng đá (tầng) xây dựng việc liên kết tướng đá có có chuyển tiếp từ tướng sang tướng với giá trị dương cao ma trận chênh lệch Tính chu kỳ tướng đá kiểm tra việc sử dụng phép thống kê Chi-squere tiêu chuẩn 2.2.3 Phương pháp Variogram Phân tích liệu khơng gian làm giảm mơ hình khơng gian biến đổi địa chất cho rõ ràng hữu ích cho việc tổng hợp Để giải biến đổi liệu địa chất, giả thiết tĩnh cho chế địa chất đề xuất Phương sai 1,0 Một hàm ngẫu nhiên gọi tĩnh quy luật không gian, thống kê bất biến Tính tốn thực nghiệm Variogram Trong ký hiệu xác suất, Variogram định nghĩa giá trị kỳ vọng: g h = E Z u +h - Z u Variogram 2Υ(h) Semivariogram nửa ) Variogram g ( hcủa z (u)Semivariogram z ( u h)] å [Υ(h) 2N (h ) Ncách ( h ) (lag distance) cho độ lệch khoảng xác định trung bình bình phương h =giữa E Zcácu giá + h trị - Zkhác u biệt mộtghiệu khoảng h: g ( h) 0,8 Một nửa Variogram Theo giả định tính tĩnh tại, mặt định tính, u cầu mơ hình đề xuất dựa liệu lấy mẫu thể đầy đủ đặc trưng tập hợp Muốn phân tích tập hợp tảng liệu lấy mẫu, trường hợp kỹ thuật suy luận - thống kê nào, chứng minh hay bác bỏ giả định mà phải cần để định lựa chọn thơng tin liên quan sử dụng để mô tả khu vực quan tâm å [ z (u) z (u h)] 2N (h ) N ( h ) Với N số cặp độ lệch h ++ Phương sai liệu (bằng liệu chuẩn), cho thấy độ biến đổi lớn Bán kính ảnh hưởng 0,6 0,4 ++ Bán kính ảnh hưởng khoảng cách điểm Variogram đạt tới phương sai, cho thấy khoảng tương quan Sai số phép đo 0,2 0 2000 4000 Khoảng cách (m) 6000 8000 10000 ++ Sai sót đo lường tỷ lệ nhỏ Hình Đặc tính nửa Variogram Bảng Phân chia tướng đá Mica Cấu tạo từ mịn đến mịn mịn Chứa sinh vật không không nhiều nhiều Tướng (LF3) mịn đến trung bình khơng Tướng (LF4) trung bình có Tướng (LF) Kích cỡ hạt Tướng (LF1) Tướng (LF2) 52 DẦU KHÍ - SỐ 9/2020 ngang ngang Có chứa hạt sét khơng khơng Hịa tan felspar có có trung bình xiên chéo có ít xiên chéo có Mơi trường Biển nông ven bờ PETROVIETNAM Phân loại tướng đá áp dụng Theo Selley (1988) Reading (1996) định nghĩa “Tướng đá thể địa chất định, phân biệt đặc tính như: màu sắc, độ hạt, hình dáng hạt khả xếp cấu trúc trầm tích; tướng thường hình thành bối cảnh cụ thể phản ánh trình điều kiện mơi trường trầm tích cụ thể” Hình Ảnh mẫu cát kết hạt mịn gợn sóng từ độ sâu 3.868,3 - 3.868,6 m giếng khoan bể Nam Côn Sơn Hình Ảnh mẫu cát kết chứa mảnh sét từ độ sâu 3.870,7 - 3.873 m giếng khoan bể Nam Côn Sơn -4 Tướng Q3 -2 Q1 Log độ thấm -1 Giá trị trung bình Độ rỗng (%) Hình Biểu đồ hộp tướng theo độ thấm 10 12 14 16 18 20 Tướng Những tính chất nhận phân tích lát mỏng, từ phân chia thành tướng đá (Bảng 1) * Biểu đồ hộp -3 Trên sở tài liệu phân tích giếng khoan bể Nam Côn Sơn, tướng đá (LF - Lithofacies) tác giả xác định phân chia dựa cách tiếp cận đơn giản sở đặc điểm cấu trúc hạt, màu sắc, kích thước hạt, kiểu xếp, xuất mica, mảnh sét hay hạt sỏi Q3 Giá trị nhỏ Q1 Giá trị trung bình Giá trị lớn Hình Biểu đồ hộp tướng theo độ rỗng Hình mô tả thống kê giá trị độ rỗng, thấm Cụ thể Hình cho thấy tướng đá (LF1) giá trị trung bình mẫu (mean) nằm khu vực 25% gần giá trị nhỏ (tức số lượng mẫu tập trung chủ yếu khu vực có độ thấm thấp) Đối với tướng đá (LF3) giá trị trung bình cho thấy nằm gần trung vị phản ánh số lượng mẫu có độ thấm cao nhiều Ngồi ra, Hình cho thấy số lượng mẫu có độ thấm, rỗng cao từ 25 - 75% thể phân biệt rõ ràng so với mẫu nhỏ 25% lớn 75% giao cấu trúc thành phần hạt * Thử nghiệm K-S - Tương quan độ rỗng với tướng đá Kết thử nghiệm K-S Bảng cho thấy tướng đá LF1 tương quan chặt chẽ với LF2, LF3 LF4 Tương tự, LF2 có tương quan chặt chẽ với LF1, LF3 LF4; LF3 LF4 có tương quan DẦU KHÍ - SỐ 9/2020 53 THĂM DỊ - KHAI THÁC DẦU KHÍ Bảng Thử nghiệm K-S cho độ rỗng Thử nghiệm K-S LF1 - LF1 LF2 LF3 LF4 LF2 - LF3 0,001 - LF4 0,001 0,337 - Số mẫu 30 42 26 10 LF4 0 - Số mẫu 30 42 26 10 Bảng Thử nghiệm K-S cho độ thấm K-S test LF1 - LF1 LF2 LF3 LF4 LF2 - LF3 0,001 - sở độ rỗng đá, điều giải thích độ hạt tính chọn lọc LF3 LF4 có phần trùng Tần suất tích lũy (%) Độ rỗng 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 - Tương quan độ thấm với tướng đá 10 Độ rỗng 12 14 16 18 Hình 10 Đồ thị thử nghiệm K-S cho độ rỗng Tần suất tích lũy (%) Độ rỗng 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 - Quan hệ tướng đá với tỷ số độ rỗng - độ thấm -4 -3 -2 -1 LOG K Hình 11 Đồ thị thử nghiệm K-S cho độ thấm 54 Bảng cho thấy độ rỗng tướng LF3 LF4 khó phân biệt với phương pháp thử nghiệm K-S, nhiên độ thấm phân biệt rõ với giá trị P nhỏ Điều cho thấy mối quan hệ độ rỗng độ thấm lúc chặt chẽ Ví dụ, có loại đất đá có độ rỗng lớn, tính thấm cao, nhiên có loại đất đá (sét, đá phấn) độ rỗng lớn, độ thấm nhỏ kích thước tính liên thơng lỗ rỗng với Kết thử nghiệm K-S cho thấy quan hệ tướng đá với độ thấm tương đối chặt chẽ DẦU KHÍ - SỐ 9/2020 Việc nghiên cứu mối quan hệ tướng đá với tỷ số độ rỗng - độ thấm quan trọng Tỷ số độ rỗng - độ thấm cho biết tốc độ dịch chuyển dung dịch (dầu, nước) Thử nghiệm K-S khẳng định tướng phân tách rõ ràng hay có mối tương quan chặt chẽ với tỷ số độ rỗng - độ thấm thể Bảng giá trị P nhỏ - Tương quan với chuỗi Markov (Markov chain) PETROVIETNAM Bảng Thử nghiệm K-S cho tỷ số độ rỗng - độ thấm Thử nghiệm K-S LF1 LF2 LF3 LF4 LF1 - LF2 - LF3 0,001 - LF4 0 0,002 - Số mẫu 30 42 26 10 LF4 12 14 Tổng 30 42 26 107 Bảng Ma trận đếm chuyển tiếp LF1 LF2 LF3 LF4 Tổng LF1 10 11 LF2 29 13 46 LF3 30 36 Bảng Ma trận xác suất chuyển tiếp LF1 0,17 0,14 0,11 LF1 LF2 LF3 LF4 LF2 0,60 0,57 0,47 LF3 0,47 0,55 0,37 LF4 0,18 0,22 0,17 Bảng Ma trận xác suất ngẫu nhiên LF1 LF2 LF3 LF4 LF1 0,24 0,04 LF2 0,97 0,50 0,44 LF3 0,03 0,71 0,56 LF4 0,05 0,46 LF5 0 0 Bảng Ma trận chênh lệch chuyển tiếp LF1 LF2 LF3 LF4 LF1 0,07 -0,10 -0,11 Dựa cách thiết lập chuỗi Markov số liệu tính tốn để ma trận chênh lệch chuyển tiếp (Bảng 8) xây dựng cách trừ ma trận xác suất chuyển tiếp (Bảng 6) ma trận xác suất ngẫu nhiên (Bảng 7) Trong đó, ma trận xác suất chuyển tiếp (Bảng 6) tính dựa tỷ số số lần gặp tướng theo trục x y từ Bảng Các giá trị dương ma trận chênh lệch (Bảng 8) biểu thị lần chuyển tiếp xảy tần suất lớn tần suất ngẫu nhiên LF2 0,37 -0,07 -0,02 LF3 -0,43 0,16 0,19 Lưu ý tất ma trận, chéo có giá trị 0, tức nhiều tướng khơng có mặt Đây khơng phải trường hợp nghiên cứu, bao gồm phạm vi nhiều trường hợp xảy (khơng thể xác định rõ ràng mẫu lõi) tạo kết tổng thể tương tự Đây tính chất đặc trưng chuỗi Markov Hình 12 cho thấy ma trận chênh lệch dạng sơ đồ, kết nối tướng với giá trị dương cao ma trận chênh lệch Tính chu kỳ mẫu LF4 -0,18 -0,17 0,29 LF4 LF3 LF2 LF1 Hình 12 Mối quan hệ chuyển tiếp tướng đá DẦU KHÍ - SỐ 9/2020 55 THĂM DỊ - KHAI THÁC DẦU KHÍ Bảng Thơng số đầu vào cho Variogram Độ sâu 107 Gamma Tổng số mẫu Logk Khoảng cách (L) Nửa khoảng cách (L/2) Độ lệch khoảng cách (h) (m) Số độ lệch (L/2h) Nửa dung sai (h/2) Dung sai (h) 180 160 140 120 100 80 60 40 20 Thông số đầu vào Variogram Độ thấm (mD) 147 28,20 14,10 0,1 141,0 0,05 0,1 0,26 54,231 0,13 0,26 0,5 28,2 0,25 0,5 0,75 14,1 0,5 7,0 Hình 13 cho thấy tính tương quan chặt chẽ thể khoảng cách mẫu nhỏ m; khoảng cách lấy mẫu lớn m tính tương quan khơng cịn (hết tương quan) Cịn dao động khoảng từ - 14 m thể tính chu kỳ tầng đá Vaiogram Kết luận Khoảng cách (m) 10 15 Hình 13 Kết Variogram kiểm tra cách sử dụng kiểm định chi bình phương kết cho thấy mức độ rõ rệt tính chu kỳ chuyển tiếp tướng Từ Bảng 8, có loại trình tự có khả mẫu lõi lỗ khoan tầng cát số (Hình 12) (hướng lên trên) (1) LF1-LF2-LF3-LF4 (2) LF3-LF4-LF3 (3) LF1-LF2-LF3-LF1-LF2-LF3 Tuy nhiên, tất trình tự xảy ra, trình tự gặp Ba trình tự phổ biến mẫu lõi tầng cát số là: Trình tự 1: Cho thấy q trình mơ tả thơ dần lên (biển lùi) chu kỳ hình thành tập cát số Trình tự 2: Mơ tả q trình lặp lặp lại tướng đá LF3 LF4 có tượng bóc mịn xảy Trình tự 3: Mơ tả q trình lặp lặp lại tướng đá LF1, LF2 LF4 có tượng bóc mịn xảy - Tính tương quan sử dụng Variogram Đối với phương pháp Variogram, xác số cặp đưa vào tính phải 40 cặp, nhiên số lượng mẫu lõi thống kê khoảng 28 đưa kết xác (Bảng 9) Số liệu đưa vào khoảng cách giá trị 0,5 m số cặp 28 Kết Variogram thể Hình 13 56 0,75 18,8 DẦU KHÍ - SỐ 9/2020 Trên sở áp dụng phương pháp thống kê, địa thống kê cho giếng khoan nghiên cứu bể Nam Cơn Sơn, nhóm tác giả nhận thấy: • Kết thống kê cho thấy tướng đá có mối tương quan với độ thấm, độ rỗng tỷ số độ rỗng - độ thấm • Phương pháp thử nghiệm K-S cho thấy mối quan hệ chặt chẽ tướng đá với thông số thấm Tương quan tướng đá với độ rỗng chặt chẽ trừ tướng LF3 LF4 có trùng cấu trúc hạt độ chọn lọc • Kết Variogram cho thấy tính tương quan tầng chặt chẽ khoảng cách mẫu tối đa m Khi khoảng cách lấy mẫu vượt q m tính tương quan khơng cịn, số liệu với khoảng cách m khơng thể suy đốn từ tương quan có • Một chu kỳ biển thối thể rõ qua phương pháp chuỗi Markov Điều phản ánh trình thành tạo tầng cát số Ngồi q trình khai thác đối tượng việc tập trung khai thác chu kỳ có hiệu cao so với chu kỳ khác • Việc phân chia tướng dựa kết mơ tả, logging, có sai số; có PETROVIETNAM tương quan cịn mờ kết việc chưa phân biệt thật rõ tướng Có thể phân chia tướng chi tiết hơn, sở tiếp cận mẫu lỗ khoan thí nghiệm mẫu, kết đo địa vật lý để hỗ trợ • Có thể áp dụng nghiên cứu cho đối tượng, lỗ khoan có kết phân tích chi tiết để kiểm chứng • Tăng giảm quy mô phân chia tướng với (sublithofacies) (mega-lithofacies) tương ứng với việc tăng quy mô (scaling up) đo đặc trưng thấm (độ thấm, độ rỗng tỷ số độ rỗng - độ thấm) để áp dụng việc tìm kiếm, thăm dị khai thác dầu khí Tài liệu tham khảo [1] Saul McLeod, “What does a box plot tell you?”, 19/7/2019 [Online] Available: https://www simplypsychology.org/boxplots.html [2] American Society for Quality (ASQ), “What is a histogram?” [Online] Available: https://asq.org/qualityresources/histogram Available: html http://www.physics.csbsju.edu/stats/KS-test [4] Andrew D.Miall, “Markov chain analysis applied to an ancient alluvial plain succession”, Sedimentology - The Journal of the International Association of Sedimentologists, Vol 20, No 3, pp 347 - 364, 1973 DOI: 10.1111/j.13653091.1973.tb01615.x [5] Trương Xuân Luận, “Địa thống kê ứng dụng”, Nhà xuất Giao thông Vận tải, trang 29 - 35, 2010 [6] To Xuan Ban, Correlation between English PermoTriassic sandstone lithofacies and permeability and its importance for groundwater University of Birmingham, 2016 [7] Richard C.Selley, Applied sedimentology Sciencedirect, London, Academic Press, 1988 [8] Harold G.Reading, “Sedimentary environments: Processes, facies, and stratigraphy”, Sedimentary Environment Cambridge, Mass, Blackwell Science, 1996 [3] T.Kirkman, “Statistics to use”, 1996 [Online] RELATIONSHIP BETWEEN LITHOFACIES AND PERMEABILITY IN NAM CON SON BASIN WELLS Nguyen Van Do1, To Xuan Ban2 Vietnam Petroleum Institute Hanoi University of Mining and Geology Email: donv@vpi.pvn.vn Summary The study of reservoir permeability is currently based on the measurement of porosity and permeability from samples collected and well log curves In order to save time and costs as well as to evaluate areas where samples cannot be taken or where new wells will be drilled without building geological models, it is very important to study the relationship between lithofacies and permeability This paper analyses the relationship between facies and permeability in Nam Con Son basin wells, from which provides a review and assessment of the reservoir to be studied based on statistical and geostatistical methods Key words: Lithofacies, permeability, statistics, geostatistics, Nam Con Son basin DẦU KHÍ - SỐ 9/2020 57 ... gợn sóng từ độ sâu 3.868,3 - 3.868,6 m giếng khoan bể Nam Côn Sơn Hình Ảnh mẫu cát kết chứa mảnh sét từ độ sâu 3.870,7 - 3.873 m giếng khoan bể Nam Côn Sơn -4 Tướng Q3 -2 Q1 Log độ thấm -1 Giá... Việc nghiên cứu mối quan hệ tướng đá với tỷ số độ rỗng - độ thấm quan trọng Tỷ số độ rỗng - độ thấm cho biết tốc độ dịch chuyển dung dịch (dầu, nước) Thử nghiệm K-S khẳng định tướng phân tách... sở áp dụng phương pháp thống kê, địa thống kê cho giếng khoan nghiên cứu bể Nam Cơn Sơn, nhóm tác giả nhận thấy: • Kết thống kê cho thấy tướng đá có mối tương quan với độ thấm, độ rỗng tỷ số độ