75 лет Геннадию Андреевичу Кулябину (стр. 7 )

Осадка и оползание грунтов. Образование зон подтопления вдоль газопровода спровоцировало нарушения: осадки, просадки и оползание насыпного грунта, что зафиксировали при обследовании МГ в 2004-2006 гг. Наблюдения, проведенные на оползневых участках, показали, что морфометрические параметры оползней изменяются в небольшом диапазоне. Наиболее изменчива длина оползней, которая варьирует от 6 до 23 м. Ширина оползневых тел изменяется от 1,9 до 5,4 м. Менее всего изменяется мощность тела оползня, которая составляет 0,25-0,3 м.

В 2006 г. на одном из участков, прилегающих к газопроводу, измерены морфометрические параметры термоденудационного цирка. Ведущим процессом при горизонтальном перемещении грунтов в нем являлось криогенное течение грунтов. На площади активизации термоденудации с 11 июня по 20 августа 2006 г. объем грунтов, переработанных термоцирком, увеличился с 522 до 961 м3, что свидетельствует о высокой динамике комплекса деструктивных процессов при техногенных воздействиях.

Выводы

·  Анализ материалов мониторинга показывает, что большинство ЭГП в начальный период эксплуатации МГ представлено двумя группами процессов. К первой группе относятся процессы водной эрозии и термоэрозии, которые проявляются в виде размывов и подмывов валика МГ, а также размывов технологического проезда. Вторая группа процессов связана с образованием отрицательных форм рельефа, которые периодически затапливаются или постоянно находятся в подтопленном состоянии.

·  Размывы валика имеют достаточно равномерное распределение вдоль МГ, в среднем на 10 км газопровода приходится 16-18 размывов. Размывы технологического проезда максимально развиты на участках МГ там, где поверхность наиболее расчленена овражно-балочной сетью. На этих же участках выявлены процессы термоденудации, то есть активно развиваются парагенетически связанные криогенные склоновые процессы.

Их возникновение связано с техногенным воздействием на сильнольдистые многолетнемерзлые породы.

·  Максимальные темпы сезонного прироста овражной эрозии в 2006 г. составили 18 м за два месяца. Это достаточно большая скорость роста оврагов, но уступающая максимальным значениям, которые в 2003-2004 гг. в среднем были 50-70 м за каждый летний период. Самый большой прирост оврагов за один год достигал 150-200 м в год, что является максимальным темпом развития линейной эрозии для Севера Западной Сибири.

·  Установлено, что эрозионные процессы наиболее активны в первые два-три года после воздействия на исходные (фоновые) ландшафты, в последующие годы их активность уменьшается не менее чем на 1-2 порядка.

·  Периоды строительства, начального и основного периодов эксплуатации имеют особенности развития площадей затопления и подтопления. Динамика процессов затопления и подтопления состоит из трех этапов: первый – первоначального наполнения и поглощение части вод пустотами и полостями грунтов траншеи и валика; второй – достижения максимального уровня вод и полного заполнения отрицательных форм рельефа водами половодья и дождевыми вдоль валика газопровода; третий – уменьшение площадей затопления и подтопления на участках, где происходит сброс части или всего объема вод в подпрудных техногенных водоемах в результате поперечных размывов вала и размывов технологического проезда вдоль газопровода.

Список литературы

1. Антропогенные изменения экосистем Западно-Сибирской газоносной провинции / Ред. .- М.; РАСХН, 2006. - 358 с.

2. Пономарева экзогенных геологических процессов при техногенезе (на примере Надымского района Тюменской области): Автореф. дис…канд. геол.-минерал. наук. - Тюмень. 2006. - 20 с.

3. Корниенко С.  Г. Оценка современных трансформаций окружающей среды территории Уренгойского ГКМ по данным космической съемки // Газовая промышленность: Экология в газовой промышленности. Спецвыпуск. - № 619, - 2008. - С. 9-13.

4. Вейсман классификация криогенных процессов и явлений // Криогенные процессы. - М.: Наука, 1978. - С. 3-9.

5. , , Васильчук районирование Западно-Сибирской плиты // Геокриология СССР. Западная Сибирь. - М.: Недра, 1989. - С. 159-162.

6. , , Судакова методы дешифрирования. - М.: Недра, 1990. - 341 с.

7. , , Чекмарев гидрологические исследования - Л.: Гидрометеорологическое изд-во, 1970. - 279 с.

8. , , и др. Методические рекомендации по стационарному изучению криогенных физико-геологических процессов. - М.: Недра, 1979. - 72 с.

Сведения об авторах

Губарьков Анатолий Анатольевич, старший научный сотрудник, Субарктический научно-учебный полигон ТюмГНГУ-ТюмНЦ СО РАН, Тюменский государственный нефтегазовый университет, e-mail: *****@***ru

Идрисов Ильдар Рустамович, начальник отдела экологического отдела и аудита, -производственный центр «СибГео»

, начальник департамента, -производственный центр «СибГео»

Кириллов Александр Владимирович, заместитель директора по экологии, -производственный центр «СибГео»

Gubarkov A. A., senior scientific worker, Subarctic scientific-and-training ground of the Research Center of Tyumen State Oil and Gas University, SB RAS, *****@***ru.

Idrisov I. R., Head of Ecological and Audit Department, ZAO Research-and-Production Center «SibGeo»

Aleshin G. A., Head of Department at Research-and-Production Center «SibGeo».

Kirillov A. N., Deputy Director in Ecology, Research-and-Production Center «SibGeo»

_____________________________________________________________________________________

УДК 622.276.1/4:55

ДЕКЛАСТЕРИЗАЦИЯ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ ПРИ ПОСТРОЕНИИ

И КОНТРОЛЕ КАЧЕСТВА ТРЕХМЕРНЫХ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

, ,

(Тюменский государственный нефтегазовый университет, нефтяной научный центр», ROXAR)

Ключевые слова: трехмерное геологическое моделирование, контроль качества,

декластеризация, модель литологии, геолого-статистический разрез

Key words: 3D geological modeling, quality control, declustering, lithology model,

vertical proportional curves

Трехмерное геологическое моделирование стало неотъемлемой частью производственного процесса в нефтегазовых компаниях сравнительно недавно. В настоящее время почти ни один нормативный документ по подсчету запасов углеводородов, созданию и корректировке систем разработки месторождения не может быть создан без постояннодействующей геолого-технологической модели (ПДГТМ), базирующейся на трехмерной геологической основе. В связи с этим возникает проблема повышения качества построения геологической модели и контроля результатов этих построений.

Особое внимание следует уделять скважинным данным, причем не только их полноте и качеству, но и равномерности распределения по площади исследуемого участка [1]. Как правило, скважинные данные редко являются равномерно распределенными в пределах всей области построения трехмерной геологической модели, что в большинстве случаев связано с разной плотностью разбуренности участка работ. Обычная практика – размещать эксплуатационный фонд скважин в зонах наибольших нефтенасыщенных толщин, при этом краевые части залежи и водонасыщенная часть пласта вскрыты редкой сеткой скважин. Когда же скважины размещены не по регулярной сети, то использование всего множества скважинных данных дает смещенную оценку статистических характеристик моделируемых параметров (ГСР, гистограммы, средние значения).

Именно эти статистические характеристики будут в дальнейшем использоваться в качестве априорной информации для настройки алгоритмов моделирования кубов литологии и фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС, в частности, пористости) в виде трендов различного рода. Кроме того, на каждом из этапов моделирования эти характеристики используются в роли эталонов для проверки качества результатов проведенных построений [2].

Возникает проблема учета неравномерности распределения скважинных данных на участке моделирования при создании трехмерных геологических моделей и дальнейшем контроле их качества.

Для решения данной проблемы в работе предложен метод декластеризации исходных данных. Декластеризация ячеек применяется в качестве весового инструмента, который можно использовать для корректировки выборочных статистических данных для повышения точности рассчитываемых эффективных объемов. Метод декластеризации позволяет придавать весовые значения известным точкам, повышая их для точек, которые одиночны, снижая вес точек, имеющих большую плотность. Пренебрежение декластеризацией может привести к построению геологических моделей, содержащих систематическую ошибку. Поэтому наиболее распространенные стохастические методы построения трехмерных полей литологии основаны на статистическом методе интерполяции – крайгинге, в который заложен процесс декластеризации исходных данных.

С другой стороны, привлечение в качестве тренда геолого-статистического разреза (ГСР), построенного по скважинным данным стандартным методом, то есть без учета декластеризации исходных данных, при создании, например, куба литологии, повлечет искажение общего объема коллектора в итоговой модели, даже не смотря на то, что выбранный стохастический метод моделирования будет производить декластеризацию исходных скважинных данных. Кроме того, возникает проблема проверки качества куба литологии сопоставлением ГСР-ов, построенных по скважинным данным и модельному кубу [2].

Авторами предложена методика создания декластеризованного ГСР, который рекомендуется использовать в качестве тренда при построении куба литологии, в случае неравномерного размещения скважинных данных.

Стандартная методика построения скважинного ГСР предполагает задание равных весовых коэффициентов для всех скважин, участвующих в анализе. Предложена методика дифференцированной оценки влияния каждой отдельной скважины на модель в целом на основе степени разбуренности участка работ, при этом скважинам, расположенным на участках с высокой плотностью разбуренности, присваиваются меньшие веса, а скважинам, расположенным по территории разреженно, присваиваются большие веса. Таким образом, полученный вес влияния по скважинам используется для создания декластеризованного ГСР.