The operational modeling of oil fields by mathematical methods of cluster analysis of facies sediments

Year 2021, Volume: 42 Issue: 1, 41 - 51, 22.04.2021

Daria Chudinova

https://doi.org/10.17824/yerbilimleri.661153

Abstract

In this work, we describe the technique of expeditious modeling of deposits of oil with use of facies and facial heterogeneity during creation of geological and hydrodynamic model. Expeditious diagnosing of facial deposits is based on a mathematical method of a clustering by an algorithm, namely k-means. In this work, merits and demerits of this method and a way of its calculation for differentiation and subsequent grouping of wells with various data are specified. An object of this research is the terrigenous layer of the large-scale deposit of Western Siberia of Early Cretaceous age. In the facial relation, a layer was created in a transitional situation of sedimentation and includes deposits of both sea and transitional geneses. The research was conducted on 900 wells of layer collector, according to geophysical research curves SP, αsp, with control under the curve of GR log.

By results of the cluster analysis, several groups, excellent in the form of curves obtained from geophysical surveys have been allocated. With the comparison of the allocated groups with given logging received as a result of a clustering with standard forms of curves according to Muromtsev facial deposits of the beach, a gully of strong currents, alongshore gullies, the top part of a prefrontal zone of the beach, transgressive shaft of a prefrontal zone, the lower part of a prefrontal zone of the beach, underwater shaft of a prefrontal zone of the beach, alongshore bars have been allocated. The obtained data have been correlated to their original distribution and the received distribution does not contradict features of sedimentation of this region.
Expeditious diagnosing of facial deposits by means of the cluster analysis allows to estimate more competently the provision of a collector of geological model and to predict petrophysical properties and features of layer, to exclude subjective mistakes of the expert and to lower assessment time during the work with a large number of data. 

Keywords

clustering, method, layer collector, model, algorithm

Supporting Institution

This work was supported by the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation under agreement No. 075-15-2020-900 within the framework of the development program for a world-class Research Center.

Fasiyes sedimanlarının küme analizinde matematiksel yöntemlerle petrol sahalarının operasyonel modellenmesi

Abstract

Bu çalışmada, jeolojik ve hidrodinamik modelin oluşturulması sırasında fasiyes ve fasiyes heterojenliği kullanılarak petrol çökellerinin süratli modellenmesi tekniği tarif edilmiştir. Fasiyes çökellerinin hızlı teşhisi, k-ortalamaları kullanılarak oluşturulan bir kümelenme algoritması şeklinde bir matematiksel yönteme dayanmaktadır. Bu çalışmada, bu yöntemin yararları ve dezavantajları ile kuyuların farklı verilerle ayrılması ve müteakip gruplandırılması için hesaplanma yolu belirtilmiştir. Bu araştırmanın amacı, Batı Sibirya'nın Erken Kretase yaşlı geniş ölçekli karasal kökenli yatağının katmanıdır. Fasiyeslerin ilişkisinde, sedimantasyon açısından geçiş zonunda oluşmuş bir katmanda hem deniz hem de geçiş zonlarının çökelleri bulunmaktadır. Araştırma, üretim katmanına ait 900 kuyu ile ilgili jeofiziksel SP araştırma eğrileri, GR log eğrisi altında kontrol ile αsp'ye göre gerçekleştirilmiştir.
Küme analizi sonucunda, jeofizik etütlerle elde edilen eğriler biçiminde birçok grup oluşturulmuştur. Oluşturulan grupların Muromtsev'in standart kıyı çökelme eğrileri ile karşılaştırılması ile, kuvvetli akımlara bir kanal, kıyıdaki oluklar, plajın prefrontal bölgesinin üst kısmı, prefrontal bölgenin geçiş mili, plajın prefrontal bölgesinin alt kısmı, prefrontalın sualtı mili plaj alanı ve sahil barları kesimleri oluşturulmuştur.
Elde edilen veriler orijinal dağılımları ile ilişkilendirilmiştir ve oluşturulan dağılım bu bölgenin sedimantasyon özellikleri ile çelişmemektedir.
Küme analizi ile fasiyes çökellerinin hızlı bir şekilde teşhis edilmesi, bir jeolojik modelin ortaya çıkarılmasında daha yetkin bir şekilde tahmin etmeyi, ilgili katmanın petrofiziksel özelliklerini tahmin etmeyi, uzmanın öznel hatalarını azaltmayı ve çok sayıda veri ile çalışma sırasında değerlendirme süresini kısaltmayı sağlar.

Keywords

Kümeleme, Yöntem, Hazne kaya, Model, Algoritma

References

• Andreyev, V.E., Chudinova, D. Yu., Chizhov, A.P., Chibisov, A.V., 2016. Optimization of system of flooding in terrigenous and carbonate collectors//the Scientific and technical magazine "Problemy Sbora, Podgotovki I Transporta Nefti I Nefteproduktov". Issue 4 (106)-2016, pages 42-53.
• Basegroup, 2020. Technology of the analysis of data, https://basegroup.ru/, accessed on 20 July 2020.
• Chudinova, D. Yu., Dulkarnayev, M.R., Kotenev, Yu.A., Sultanov, Yu.A., 2017. Differentiation of wells in zones with residual reserves of oil with use of neural network modeling//the Exposition oil gas.4 (57), pages 10-14.
• Chudinova, D. Yu., Burumbaeva, M.D., Kotenev, Yu.A., 2017. Expeditious modeling of deposits of oil with use of mathematical methods of the clustering of facial deposits // Online scientific publication "Oil Province". No. 2 (10) 2017, pages 1-13.
• Muromtsev, V.S., 1984. Electrometrical geology of sand bodies in lithological traps of oil and gas. In Russian. Nedra, 259.
• Reading, H.G., 1990. Situations of sedimentation and facies. M. World, 1990. T. 1. 332 pages (in Russian).
• Reineck, H. E., Singh, I.B., 1972. Genesis of laminated sand and graded rhythmites in storm-sand layers of shelf mud. Sedimentology. 1972. Vol. 18. № ½.
• Valeev, A.S., Dulkarnayev, M. R., Kotenev, Yu., Sultanov, Sh.H., Brilliant, L. S., Chudinova, D. Yu., 2016. Methodical bases of planning and the organization of intensive systems of flooding (on the example of layers of Vatyegansky and Tevlinsko-Russkinsky fields) // the Exposition Oil Gas. Release 3 (49) April, 2016. LLC Expozition Neft Gaz publishing house, 108. pages 38-44.