Hình 3.31. Kết quả mơ phỏng thạch học bằng phƣơng pháp SIS cho tầng C90
Hình 3.32. Một số lát cắt ở độ sâu khác nhau trong mơ hình phân bố thạch học
3.3.6. Mơ hình thơng số 3.3.6.1 Mơ hình độ rỗng 3.3.6.1 Mơ hình độ rỗng
Mơ h nh độ rỗng sử dụng phƣơng pháp Gaussian Random Function Simulation (GRFS), đây là phƣơng pháp mô phỏng Gaussian cho các biến liên tục nhƣ độ rỗng, độ thấm.
Hình 3.33. Mơ phỏng độ rỗng bằng phƣơng pháp GRSF
Vì mỗi loại thạch học đều có đặc tính thấm chứa khác nhau nên mô h nh độ rỗng sẽ đƣợc mô phỏng dựa trên nền của từng loại thạch học khác nhau. Dựa vào dữ liệu giếng khoan để phân tích tƣơng quan và phân bố độ rỗng tại giếng khoan kết hợp với mơ hình phân bố thạch học đã mơ phỏng ở trên đƣa ra phân bố độ rỗng cho toàn bộ mỏ.
Phƣơng pháp này chú trọng vào việc bảo tồn phân bố dữ liệu đầu vào. Do vậy việc lựa chọn phân bố ban đầu là hết sức quan trọng. Trong đa số trƣờng hợp phân bố tại giếng khoan đƣợc dùng làm phân bố đầu vào cho mô h nh v đây vẫn là nguồn tài liệu đáng tin cậy nhất. Khi có càng nhiều giếng khoan mức độ tin cậy sẽ càng cao.
Để kiểm tra lại mô h nh độ rỗng ta so sánh phân bố giữa mơ hình và dữ liệu đầu vào (giếng khoan), kết quả cho sai khác dƣới 5% là chấp nhận đƣợc (Hình 3.34).
Hình 3.34. So sánh độ rỗng mô phỏng với độ rỗng giếng khoan
3.3.6.2 Mơ hình độ thấm
Độ thấm trong đá trầm tích lục ngun thƣờng có quan hệ tuyến tính đối với độ rỗng. Sau khi phân tích mẫu lõi giếng khoan X trong phịng thí nghiệm, thu đƣợc các giá trị độ rỗng, độ thấm với từng mẫu ở các độ sâu khác nhau, thành lập đƣợc phƣơng tr nh tƣơng quan giữa độ rỗng và độ thấm nhƣ sau:
e e md K 56.948 * 0018 . 0 ) ( Hình 3.35. Quan hệ rỗng thấm mỏ X
3.3.6.3. Mơ hình độ bão hồ nƣớc
Độ bão hồ nƣớc Sw đƣợc định nghĩa là thể tích nƣớc trên thể tích lỗ rỗng. Khi lỗ rỗng khơng có mặt dầu và khí th độ bão hồ nƣớc là 1, khi có mặt dầu và khí thì có độ bão hồ dầu hoặc khí Sh (Hình 3.36), Sh càng tăng th độ bão hoà nƣớc càng giảm theo công thức Sh = 1-Sw.
Học viên mơ phỏng độ bão hồ nƣớc dựa vào các phƣơng tr nh của hàm J. Trong phạm vi luận văn học viên không thể mô tả kỹ về các thông số mà chỉ đƣa ra mối quan hệ của các thông số thông qua các phƣơng tr nh của hàm J.
Hình 3.36. Minh họa độ bão hịa nƣớc
Độ bão hịa nƣớc quan hệ tuyến tính với áp suất mao dẫn (Pc) hay chiều cao cột chất lỏng hoặc khí trên ranh giới và chất lƣợng của đá chứa (Hình 3.37, Hình 3.38). Theo Hình 3.37 th độ bão hịa nƣớc giảm khi chất lƣợng đá chứa tăng, tƣơng tự độ bão hòa nƣớc giảm khi chiều cao cột chất lỏng tăng.
Áp suất mao dẫn tính theo cơng thức: p = Δρ * g * H c
Trong đó: Δρ là chênh lệch mật độ hai chất lƣu; g là gradien của nƣớc; H là chiều cao cột chất lỏng.
Dữ liệu áp suất mao dẫn thu đƣợc trên số ít mẫu lõi chỉ đại diện cho một phần cực kỳ nhỏ của vỉa chứa, do đó, cần thiết phải kết hợp tất cả các dữ liệu áp suất mao dẫn để phân loại một vỉa chứa. Hơn nữa độ bão hịa nƣớc có mỗi quan hệ với nhiều đại lƣợng không thức nguyên, Leverett (1941) tiếp cận vấn đề từ quan điểm của phân tích các đại lƣợng khơng thứ ngun và gọi đó là hàm J vì hình dáng giống chữ J.
Hàm J đƣợc tính theo cơng thức 1/2 c k p φ J = C σcosθ
Trong đó: C là hằng số; Pc là ấp suất mao dẫn; K là độ thấm của đá chứa; φ
là độ rỗng của đá chứa; σ là sức căng bề mặt; θlà góc nghiêng.
Độ bão hồ nƣớc quan hệ với hàm J nhƣ sau: Sw = a* Jb, các hệ số a, b trong phƣơng tr nh đƣợc lấy từ kết quả phân tích mẫu đặc biệt.
Theo các cơng thức trên th sau khi tính đƣợc J sẽ tính đƣợc Sw của mơ hình.
Hình 3.37. Độ bão hịa nƣớc, chiều cao cột chất lỏng và chất lƣợng của đá chứa
Hai bƣớc để tính độ bão hịa nƣớc trong mơ h nh nhƣ sau:
Bƣớc 1: Thu thập các thơng số có đƣợc từ phân tích mẫu lõi nhƣ độ rỗng, độ thấm, áp suất mao dẫn, độ bão hịa nƣớc sau đó lập các phƣơng tr nh quan hệ từ các thơng số thu đƣợc. Mỏ khí X có 3 mẫu lõi dùng phân tích đặc biệt là 3H, 15H, 16H thu đƣợc các thông số độ rỗng từ 13-19 % và độ thấm từ 4-110 mD. Hình 3.39, Hình 3.40 là các phƣơng tr nh quan hệ lập đƣợc từ độ bão hòa nƣớc, áp suất mao dẫn và hàm J.
Bƣớc 2: Áp dụng các phƣơng tr nh quan hệ từ mẫu lõi vào trong mơ hình. Độ bão hòa nƣớc trong mơ h nh đƣợc so sánh với vị trí tại giếng khoan để kiểm tra chất lƣợng của q trình mơ phỏng. Hình 3.41 cột cuối cùng chỉ ra bão hòa nƣớc tại giếng đƣờng màu xanh nƣớc biển so với độ bão hịa nƣớc trong mơ hình dạng lƣới là tƣơng tự nhau. Hình 3.42 cho ta thấy vùng chứa dầu tập trung ở đỉnh các vỉa chứa, còn lại là vùng bão hòa nƣớc 100 %. Kết quả phù hợp cho thấy phƣơng pháp tiếp cận là đúng đắn.
Hình 3.40. Phƣơng tr nh tính độ bão hồ nƣớc
Hình 3.42. Độ bão hịa nƣớc trung bình vỉa chứa C70, C90
3.3.6.4. Mơ hình NTG
Trong mô h nh địa chất NTG thể hiện dƣới dạng số nguyên 0, 1 với 1 là chứa đƣợc và 0 là không chứa. Ngƣỡng xác định NTG dựa và độ rỗng, độ bão hịa nƣớc bởi cơng thức NTG = 1 nếu Sw < 0.7 và Phie > 0.07 và ngƣợc lại NTG = 0
3.3.7. Tính trữ lƣợng tại chỗ
Trữ lƣợng tại chỗ trong mơ hình sử dụng phƣơng pháp thể tích với các thơng số nhƣ thể tích đá chứa, NTG, độ bão hòa nƣớc, độ rỗng lấy từ mơ hình. Cơng thức sử dụng tính trữ lƣợng tại chỗ đã nêu ở mục 4.2.5.
Trữ lƣợng tại chỗ cần chạy nhiều trƣờng hợp để đánh giá các khoảng trữ lƣợng tin cậy cho mơ hình do các thơng số tính trữ lƣợng nhƣ tỷ lệ các tƣớng, độ rỗng, độ bão hòa, NTG đều tồn tại rủi ro trong tính tốn. Sau khi có kết quả của 200 lần chạy khác nhau sẽ thống kê đƣợc các khoảng tƣơng ứng với các xác suất thành công P10, P50, P90. Một số trƣờng hợp cùng các thông số tƣơng ứng sẽ đƣợc chọn ra để báo cáo và chuyển giao cho nhóm khai thác chạy dự báo khai thác. Mô h nh đại diện cho P50 trong mơ hình so với phƣơng pháp tính 2D sai số 3% (Bảng 3.4) chứng minh mơ hình của mỏ khí X xây dựng một cách hợp lý và có độ tin tƣởng cao.
3.3.8. Rủi ro của mơ hình
Mơ hình mơ phỏng đã cập nhật toàn bộ dữ liệu mới nhất tuy nhiên vẫn còn tiềm ẩn nhiều rủi ro đặc biệt là do chỉ có một giếng khoan ảnh hƣởng đến việc xác định phân bố thân cát và tính NTG cho mơ h nh. Để giảm thiểu rủi do cho mơ hình cần phải khoan thêm các giếng khoan thăm dò, thẩm lƣợng, thu thập thêm mẫu lõi. Trong điều kiện tài liệu hiên nay thì việc sử dụng tài liệu thuộc tính địa chấn 3D vào mơ hình phân bố thạch học là hết sức quan trọng quyết định sự thành cơng của mơ hình.
Hình 3.43. Phân bố trữ lƣợng tại chỗ với 200 lần chạy mô phỏng
Bảng 3.4. Kết quả tính trữ lƣợng
Tập chứa GIIP (bcf)
Dự báo 2D Mơ hình Sai số
C50.1 3.75 3.55 -5% C50.2 2.10 2.05 -2% C50.3 3.50 3.42 -2% C50.4 4.58 4.55 -1% C70 4.97 4.88 -2% C90 13.28 12.87 -3% Tổng 31.18 31.32 -3%
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 1. Kết luận
1. Khu vực Đông Bắc lô 103 gồm 3 mỏ khí riêng biệt mỗi mỏ đã có một giếng khoan thăm dị cho phát hiện khí, trong đó mỏ khí X có trữ lƣợng ƣớc tính là lớn nhất, có nhiều đặc điểm đặc trƣng cho khu vực và có đầy đủ tài liệu để xây dựng mô h nh địa chất 3D. Hơn nữa, do thời gian còn hạn chế nên học viên đã chọn mỏ khí X để xây dựng mơ h nh địa chất 3D cho đề tài nghiên cứu.
2. Mỏ khí X chỉ có một giếng khoan thăm dị nên việc dự đốn sự phát triển thân cát theo chiều ngang là hết sức khó khăn. Để tăng mức độ tin tƣởng của mơ hình mơ phỏng, học viên đã nghiên cứu áp dụng các thuộc tính địa chấn, cụ thể là thuộc tính biên độ cực tiểu vào dự báo thân cát theo chiều ngang. Đây là một hƣớng nghiên cứu đang đƣợc nhiều cơng ty dầu khí trong và ngồi nƣớc đẩy mạnh vì việc chính xác hóa các thân cát chứa dầu khí mang ý nghĩa lớn cho các hoạt động thăm dị khai thác dầu khí.
3. Việc mơ phỏng phân bố thạch học trong mơ hình 3D có kết quả tiệm cận với thực tế là cơ sở để tính tốn các thơng số vỉa chứa, tính trữ lƣợng địa chất và đề ra phƣơng án phát triển cho mỏ khí X.
4. Trữ lƣợng tại chỗ trong mô h nh địa chất 3D không những phù hợp với tính tốn trữ lƣợng 2D mà cịn mơ phỏng phân bố của các thông số vỉa chứa trong khơng gian ba chiều. Do đó, việc xây dựng mơ hình khơng gian ba chiều mang ý nghĩa cực kỳ quan trọng trong giai đoạn thăm dò thẩm lƣợng và cả giai đoạn phát triển mỏ.
2. Kiến nghị
1. Trong phạm vi khu vực Đông Bắc lô 103 với dữ liệu giếng khoan cũng nhƣ thời gian còn hạn chế học viên mới chỉ mơ phỏng 3D mỏ khí X, do vậy cần tiếp tục mô phỏng thêm các mỏ và cấu tạo lân cận khi có thêm giếng khoan mới kết hợp với phân tích các tài liệu địa chấn, phân tích mẫu lõi để đầu vào cho mơ hình có độ chính xác cao hơn.
2. Việc phân tích các thuộc tính địa chấn để áp dụng trong mơ hình phân bố thạch học là một hƣớng nghiên cứu mang ý nghĩa lớn cho hoạt động tìm kiếm thăm dị của mỏ khí X và các mỏ khác, do vậy cần tiếp tục đẩy mạnh các nghiên cứu theo hƣớng này để làm rõ phân bố thân cát trong các vỉa chứa của các mỏ dầu khí.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt
[1]. Mai Thanh Tân (2011), Thăm đị địa chấn, NXB Giao thơng vận tải.
[2]. Nguyễn Hiệp và nnk. (2007), Địa chất và tài nguyên dầu khí Việt Nam, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật.
[3]. Nguyễn Hiến Pháp, Nguyễn Thế Hùng (2016), “Nghiên cứu áp dụng các thuộc tính địa chấn trong xây dựng mơ h nh tƣớng địa chất 3D mỏ X khu vực lơ 103-107, bể trầm tích Sơng Hồng, Việt Nam”, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trƣờng, Tập 32 (Số 2S), tr. 19-31. [4]. Nguyễn Thị Dậu (2013), “Dự báo nguồn gốc HC trong các tầng chứa ở khu vực phụ trũng trung tâm bể Sông Hồng”, Tuyển tập báo cáo hội nghị KHCN 35 năm Trí tuệ dầu khí Việt Nam: Hội nhập và phát triển bền vững, NXB Khoa học và Kỹ thuật, tr. 107-118.
[5]. Nguyễn Thị Dậu, Nguyễn Thế Hùng và nnk. (2012), “Đánh giá tiềm năng dầu khí bể Sơng Hồng”, Đánh giá tiềm năng dầu khí trên vùng biển và thềm lục địa Việt Nam.
[6]. Nguyễn Thế Hùng và nnk. (2009), Đánh giá tiềm năng dầu khí các đối tƣợng Miocen - Pliocen bể trầm tích Sơng Hồng, Đề tài cấp ngành PVN.
[7]. Phan Thị Quỳnh Anh (2008), “Hệ thống trầm tích và tầng đá vụn Miocen chứa dầu khí của miền võng Hà Nội”, Tuyển tập báo cáo hội nghị KHCN Viện Dầu Khí Việt Nam: 30 năm phát triển và hội nhập, tr. 145-154.
[8]. Phan Văn Quýnh, Hoàng Hữu Hiệp (2008), “Cấu trúc kiến tạo và đặc điểm địa động lực bể Sông Hồng”, Tuyển tập báo cáo hội nghị KHCN Viện Dầu Khí Việt Nam: 30 năm phát triển và hội nhập, tr. 120-132.
Tiếng Anh
[9]. Michael, J. P., Clayton, V. D. (2014), Geostatiscal reservoir modeling, 2nd, Oxford University Press.
[10]. Patt Connolly (2010), Netsand estimation from Seismic Attributes.
[11]. Peter D. Clift, Zhen Sun (2006), The sedimentary and tectonic evolution of the Yingge hai - Song Hong basin and the southern Hainan margin, South China Sea: Implications for Tibetan uplift and monsoon intensification. [12]. Philip Ringrose, Mark Bentley (2015), Reservoir model design, Springer
Netherlands.
[13]. PVEP-ITC (2015), Outline development plan for discovered hydrocarbone resources and potential structures within Block 103 and 107, offshore Viet Nam.
[14]. Robb Simm (2011), Calibration of Seismic Attributes for Reservoir Characterization, BP technical forum.
[15]. Satinder Chopra, Kurt J. Marfurt (2009), Seismic attributes for prospect identification and reservoir characterization, Society of Exploration Geophysicists.
[16]. Schlumberger (2015), Petrel Fundametals.
[17]. Scott I. Salamoff (2006), The use of complex seismic reflection attributes to delineate subsurface, Colorado State University.
[18]. “Stochastic Modeling and Geostatistics: Principles, Methods, and Case Studies”, AAPG Computer Applications in Geology (No.3).