Mối quan hệ giữa tướng đá và độ thấm ở giếng khoan bể Nam Côn Sơn
PETROVIETNAM
TẠP CHÍ DẦU KHÍ
Số 9 - 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 Đô1, Tô Xuân Bản2
1Viện Dầu khí Việt Nam
2Đại học Mỏ - Địa chất
Email: donv@vpi.pvn.vn
Tóm tắt
Việc xác định đặc tính thấm chứa của vỉa chứa chủ yếu dựa trên số liệu độ rỗng, độ thấm đo được từ các mẫu và các đường cong địa
vật lý giếng khoan. Để tiết kiệm thời gian và chi phí cũng như đánh giá được các khu vực chưa lấy mẫu và khu vực sẽ khoan thêm giếng
mới mà không cần xây dựng mô hình địa chất cần nghiên cứu mối quan hệ giữa tướng đá với độ thấm. Bài báo 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.
Từ khóa: Tướng đá, độ thấm, thống kê, địa thống kê, bể Nam Côn Sơn.
1. Giới thiệu
Hiện nay, đối tượng cát kết Miocene giữa bể Nam
rõ hơn về đối tượng cũng như tiết kiệm thời gian trong quá
trình xây dựng mô hình mô phỏng.
Kết quả của nghiên cứu giúp giải quyết hạn chế trong
việc cải thiện dự báo tính chất thấm chứa cho những khu vực
không lấy mẫu, phục vụ công tác thăm dò cho những giếng
mới sau này, đồng thời nâng cao hiệu quả khai thác dầu khí
đối tượng này. Ngoài ra, tạo tiền đề để tác giả tiến hành nghiên
cứu sâu hơn về quan hệ giữa tướng đá với độ thấm cũng như
tiến hành nghiên cứu hướng mới trong xây dựng mô hình số
trị đánh giá ảnh hưởng của pellet tới đặc tính thấm, chứa dầu
khí tại khu vực bể Nam Côn Sơn.
Côn Sơn chiếm sản lượng khai thác chủ yếu. Theo các
báo cáo phát triển mỏ, khu vực này còn một số mỏ
sẽ tiến hành khoan thêm giếng. Vì vậy, để có cái nhìn
chi tiết về đối tượng cũng như không phải sử dụng
đến mô hình mô phỏng thì việc nghiên cứu tính chất
thấm chứa để phục vụ công tác thăm dò đối tượng
này là rất quan trọng. Tuy nhiên, việc nghiên cứu đặc
tính thấm chứa của vỉa chỉ dựa trên đánh giá các tài
liệu đo độ thấm, độ rỗng từ các mẫu lấy được và các
đường cong địa vật lý giếng khoan từ đó đưa ra đánh
giá tính thấm chứa của vỉa chứa dưới dạng 1 chiều,
sơ lược chứ chưa có đánh giá hay nhận định các khu
vực không lấy được mẫu hay những khu vực sẽ khoan
giếng mới, đặc biệt những vỉa cát có xuất hiện các
hạt sét cứng lớn (mudclast nuddle hoặc pellet). Bởi vì
điều đó đóng vai trò lớn về sản lượng khai thác trong
quá trình thăm dò dầu khí tại đối tượng này.
2. Phương pháp nghiên cứu
2.1. Phương pháp thống kê cơ bản
Phương pháp thống kê cơ bản là sử dụng các biểu đồ hộp
(còn gọi là box plot hay box and whisker plot) và biểu đồ tần
suất (histogram).
Tứ phân vị dưới
Q1
Tứ phân vị trên
Q3
Xuất phát từ tình hình thực tế trên, nhóm tác giả
đã tiến hành nghiên cứu mối quan hệ giữa tướng đá
với độ thấm cho tầng cát kết Miocene giữa bể Nam
Côn Sơn nhằm giới thiệu phương pháp để giúp hiểu
Trung vị
Hộp
Giá trị
nhỏ nhất
Giá trị
lớn nhất
Ngày nhận bài: 21/5/2020. Ngày phản biện đánh giá và sửa chữa: 21/5 - 5/6/2020.
Ngày bài báo được duyệt đăng: 13/8/2020.
Khoảng biến thiên tứ vị
Hình 1. Biểu đồ hộp [1]
DẦU KHÍ - SỐ 9/2020
49
THĂM DÒ - KHAI THÁC DẦU KHÍ
Biểu đồ hộp diễn tả 5 vị trí phân bố của dữ liệu: giá trị nhỏ nhất (min),
tứ phân vị thứ nhất (Q1), trung vị (median), tứ phân vị thứ 3 (Q3) và giá trị lớn
nhất (max).
(2) Khoảng biến thiên số phân tử
(IQR - Interquartile Range) được xác
định như Hình 2.
Đặc trưng của biểu đồ hộp:
Biểu đồ tần suất cho thấy sự thay
đổi, biến động của dữ liệu. Dạng phân
bố tần suất bằng đồ thị thể hiện sự bình
thường hay bất thường của chỉ tiêu chất
lượng và quá trình, từ đó giúp đưa ra
quyết định phù hợp để cải tiến, nâng
cao chất lượng.
- Biểu đồ hộp biểu diễn các đại lượng quan trọng của 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, ngoài các đại lượng số trung bình, trung vị, còn thể
hiện các thông số sau:
(1) Số phân tử hay còn gọi là tứ phân vị (Quartiles): Tứ phân vị là đại
lượng mô tả sự phân bố và sự phân tán của tập dữ liệu. Số phân tử có 3 giá
trị, đó là số phân tử thứ nhất (Q1), thứ nhì (Q2) và thứ ba (Q3). Ba giá trị này
chia một tập hợp dữ liệu (đã sắp xếp dữ liệu theo trật tự từ bé đến lớn) thành
4 phần có số lượng quan sát đều nhau.
2.2. Phương pháp địa thống kê
2.2.1. Phương pháp thử nghiệm K-S
Thử nghiệm Kolmogorov-Smirnov
csbsju.edu/stats/KS-test.html) dùng để
xác định sự khác nhau giữa 2 bộ dữ liệu
(dữ liệu cần kiểm tra so với bộ dữ liệu
chuẩn). Thử nghiệm K-S có lợi thế là
không đưa ra giả định về việc phân phối
dữ liệu.
Tứ phân vị được xác định như sau:
+ Sắp xếp các số theo thứ tự tăng dần;
+ Cắt dãy số thành 4 phần bằng nhau;
+ Tứ phân vị là các giá trị tại vị trí cắt.
Thử nghiệm này được sử dụng
trong trường hợp phép so sánh được
thực hiện giữa phân phối mẫu quan trắc
và phân phối theo lý thuyết cụ thể như
sau:
IQR = Q3 - Q1
Q2
Q1
Q3
25%
25%
25%
25%
- Thử nghiệm K-S một mẫu được
sử dụng để kiểm tra độ phù hợp và sẽ
tối ưu nếu kích thước của mẫu nhỏ. Thử
nghiệm K-S một mẫu sẽ so sánh hàm
phân phối tích lũy cho một biến với một
phân phối cho trước. Giả thiết rỗng sẽ
là không có sự khác biệt nào giữa phân
phối quan sát được và phân phối theo
lý thuyết. Giá trị thống kê thử nghiệm D
được tính theo công thức:
Khoảng biến thiên số phân tử = Q3 - Q1
Hình 2. Khoảng biến thiên số phân tử [1]
15
10
5
Tần suất
D = Maximum|Fo(X) − Fr(X)|D =
Maximum|Fo(X) − Fr(X)|
Trong đó
Fo(X): Phân phối tần số tích lũy quan
trắc của một mẫu ngẫu nhiên gồm n
quan trắc và Fo(X) = k/n = (Số quan trắc
≤ X)/(Tổng số quan trắc).
0
0
2
4
6
8
10
12
Fr(X): Phân phối tần số theo lý
thuyết.
Khoảng mẫu
Hình 3. Biểu đồ tần suất [2]
DẦU KHÍ - SỐ 9/2020
50
PETROVIETNAM
Giá trị tới hạn D được tìm từ bảng giá trị K-S cho 1 mẫu thử.
tổng thể chưa được biết hoặc không có giả
thiết nào được đưa ra.
Tiêu chí chấp nhận: Nếu giá trị tính toán được nhỏ hơn giá trị tới hạn,
chấp nhận giả thiết rỗng.
2.2.2. Phương pháp chuỗi Markov (Markov
chain)
Tiêu chí loại trừ: Nếu giá trị tính toán được lớn hơn giá trị trên bảng,
loại bỏ giả thiết rỗng.
Chuỗi Markov là quá trình ngẫu nhiên
thông qua sự chuyển tiếp từ dạng này sang
dạng khác ở trong không gian. Sự xuất
hiện của trạng thái tiếp theo phụ thuộc vào
trạng thái hiện tại và không phụ thuộc vào
chuỗi của sự kiện trước đó.
- Thử nghiệm K-S hai mẫu
Thay vì 1, có 2 mẫu độc lập có thể được sử dụng trong thử nghiệm
K-S 2 mẫu để kiểm tra độ phù hợp giữa 2 phân phối tích lũy. Giả thiết
rỗng sẽ là không có sự khác biệt giữa 2 phân phối. Thống kê D được tính
toán theo cùng cách như thử nghiệm K-S một mẫu.
Áp dụng vào địa chất thạch học, số lần
các lớp đất đá khác nhau chồng lên nhau
trong 1 phần có thể được ghi lại trong 1
bảng, được gọi là mảng dữ liệu. Xác suất của
1 lớp đất đá vượt qua một lớp đất đá khác
trong một phần sẽ là hàm số theo tần số
(nghĩa là số lần xảy ra) và “bộ nhớ” của quá
trình lắng đọng. Vì đã biết tần số, từ mảng
dữ liệu, có thể tính toán số lần mà các lớp
đất đá khác nhau nên được xen kẽ với nhau
nếu được sắp xếp ngẫu nhiên. So sánh các
số liệu này với số lần chuyển đổi được quan
sát (hiển thị trong mảng dữ liệu), chọn ra
các chuyển tiếp đất đá xảy ra thường xuyên
hơn dự kiến nếu được sắp xếp ngẫu nhiên.
Công thức
D = Maximum|Fn1(X)−Fn2(X)|
Trong đó
n1: Quan trắc từ mẫu thứ 1.
n2: Quan trắc từ mẫu thứ 2.
Độ lệch cực đại |D| của phân phối tích lũy càng lớn, sự sai lệch giữa 2
phân phối mẫu sẽ càng nhiều.
Trong trường hợp giá trị tới hạn D của các mẫu thử với n1 = n2 và n2
cũng như n2 ≤ 40, thì bảng K-S cho 2 mẫu thử sẽ được sử dụng. Khi n1 và/
hoặc n2 > 40 thì bảng K-S của mẫu thử lớn hơn trong 2 mẫu sẽ được sử
dụng. Giả thiết rỗng được chấp nhận trong trường hợp giá trị tính toán
nhỏ hơn giá trị trên bảng và ngược lại.
Vì vậy, sử dụng bất kỳ phương pháp kiểm thử phi tham số nào cũng
giúp kiểm thử được độ tin cậy từ kết quả thu được khi đặc trưng của tập
Cách thiết lập chuỗi Markov
+ Đầu tiên, ma trận đếm chuyển tiếp
được xây dựng bằng cách đếm số lần mà
tất cả các tướng đá (i) chuyển ngay lên trên
các tướng đá cột (j).
Đồ thị tần suất tích lũy 2 mẫu
1,0
+ Ma trận đếm chuyển tiếp sau đó
được chuyển đổi thành ma trận xác suất
chuyển tiếp. Bảng ma trận xác suất chuyển
tiếp được xây dựng bằng cách chia số trong
mỗi ô trong bảng ma trận đếm chuyển tiếp
cho tổng số hàng trong ma trận chuyển
tiếp.
0,8
Mẫu 2
0,6
0,4
0,2
Mẫu 1
+ Tiếp theo là xây dựng ma trận xác
suất ngẫu nhiên, đại diện cho các chuyển
đổi dự kiến hình thức chuyển đổi hoàn
toàn ngẫu nhiên. Giá trị trong mỗi ô trong
ma trận xác suất ngẫu nhiên được tính theo
phương trình sau:
0
0,1
1
10
X
Rij = Sj/(T – Si)
Hình 4. K-S test
DẦU KHÍ - SỐ 9/2020
51
THĂM DÒ - KHAI THÁC DẦU KHÍ
Trong đó:
Theo giả định về tính tĩnh tại, về mặt
định tính, yêu cầu mô hình được đề xuất
dựa trên dữ liệu lấy mẫu có thể thể hiện
đầy đủ đặc trưng của 1 tập hợp. Muốn
phân tích một tập hợp trên nền tảng dữ
liệu lấy mẫu, trong bất kỳ trường hợp kỹ
thuật suy luận - thống kê nào, cũng không
thể chứng minh hay bác bỏ giả định này
mà phải cần nó để quyết định lựa chọn
thông tin liên quan có thể sử dụng để mô
tả khu vực quan tâm.
Rij: Xác suất ngẫu nhiên từ tướng đá (LF) i đến j;
Sj: Số lần xuất hiện ngẫu nhiên của tướng đá j (bằng cách tính tổng
giá trị cột cho tướng đá j);
Si: Số lần xuất hiện ngẫu nhiên của tướng đá i (bằng cách tính tổng
giá trị dòng cho tướng đá i);
T: Tổng số lần chuyển tiếp cho tất cả tướng đá.
+ Một ma trận chênh lệch chuyển tiếp đã được xây dựng bằng cách
trừ ma trận xác suất chuyển tiếp cho ma trận xác suất ngẫu nhiên. Các
giá trị dương trong ma trận chênh lệch biểu thị các lần chuyển tiếp xảy
ra ở tần suất lớn hơn tần suất ngẫu nhiên.
Một hàm ngẫu nhiên được gọi là tĩnh
tại khi quy luật không gian, thống kê là bất
biến.
+ Sơ đồ tương quan giữa các tướng đá (tầng) được xây dựng bằng
việc liên kết các tướng đá có có sự chuyển tiếp từ tướng này sang tướng
kia với giá trị dương cao trong ma trận chênh lệch.
Tính toán thực nghiệm Variogram
Trong ký hiệu xác suất, Variogram được
định nghĩa như giá trị kỳ vọng:
Tính chu kỳ của các tướng đá cũng đã được kiểm tra bằng việc sử
dụng phép thống kê Chi-squere tiêu chuẩn.
2
g h = E Z u +h - Z u
2.2.3. Phương pháp Variogram
Variogram là 2Υ(h). Semivariogram là
một nửa củaVariogram Υ(h). Semivariogram
cho độ lệch khoảng cách (lag distance) được
xác định bằng trung bình bình phương
của một hiệu giữa các giá trị khác biệt một
khoảng h:
Phân tích dữ liệu không gian làm giảm mô hình không gian trong
sự biến đổi địa chất cho rõ ràng và hữu ích cho việc tổng hợp. Để giải
quyết sự biến đổi của dữ liệu địa chất, giả thiết tĩnh tại cho các cơ chế
địa chất được đề xuất.
Phương sai
1,0
1
g (h)
[z(u) z(u h)]2
å
2N (h) N ( h)
0,8
Với N là số các cặp độ lệch h.
+ Phương sai của dữ liệu (bằng 1 nếu
là dữ liệu chuẩn), cho thấy độ biến đổi lớn
nhất.
0,6
0,4
0,2
0
Bán kính
ảnh hưởng
+ Bán kính ảnh hưởng là khoảng cách
tại điểm Variogram đạt tới phương sai, cho
thấy khoảng tương quan.
Sai số phép đo
2000
+ Sai sót đo lường tỷ lệ nhỏ.
0
4000
Khoảng cách (m)
6000
8000
10000
Hình 5. Đặc tính của một nửa Variogram
Bảng 1. Phân chia tướng đá
Chứa sinh
Có chứa
hạt sét
không
Hòa tan
felspar
có
Tướng (LF)
Kích cỡ hạt
vật
từ rất mịn đến mịn
mịn
Mica
Cấu tạo
Môi trường
Tướng 1 (LF1)
Tướng 2 (LF2)
không
không
nhiều
nhiều
ngang
ngang
không
có
Biển nông
ven bờ
Tướng 3 (LF3) mịn đến trung bình
Tướng 4 (LF4) trung bình
không
có
trung bình
ít
xiên chéo
xiên chéo
có
có
ít
ít
DẦU KHÍ - SỐ 9/2020
52
PETROVIETNAM
3. Phân loại tướng đá và áp dụng
Theo Selley (1988) và Reading
(1996) định nghĩa “Tướng đá là thể địa
chất nhất định, phân biệt được bởi các
đặc tính như: màu sắc, độ hạt, hình
dáng hạt và khả năng sắp xếp và cấu
trúc trầm tích; tướng thường được hình
thành trong bối cảnh cụ thể phản ánh
quá trình và điều kiện môi trường trầm
tích cụ thể”.
Hình 6. Ảnh mẫu cát kết hạt mịn gợn sóng từ độ sâu 3.868,3 - 3.868,6 m tại giếng khoan bể Nam Côn Sơn
Trên cơ sở tài liệu phân tích của
giếng khoan tại bể Nam Côn Sơn, các
tướng đá (LF - Lithofacies) được tác giả
xác định và phân chia dựa trên cách tiếp
cận đơn giản trên cơ sở đặc điểm cấu
trúc hạt, màu sắc, kích thước hạt, kiểu
sắp xếp, sự xuất hiện của mica, mảnh
sét hay hạt sỏi.
Những tính chất này được nhận ra
bởi phân tích lát mỏng, từ đó phân chia
thành 4 tướng đá (Bảng 1).
Hình 7. Ảnh mẫu cát kết chứa mảnh sét từ độ sâu 3.870,7 - 3.873 m tại giếng khoan bể Nam Côn Sơn
Tướng
* Biểu đồ hộp
1
2
3
4
-4
-3
-2
-1
0
Hình 8 và 9 mô tả thống kê các giá
trị về độ rỗng, thấm. Cụ thể Hình 8 và
9 cho thấy đối với tướng đá 1 (LF1) thì
giá trị trung bình của mẫu (mean) nằm
trong khu vực 25% gần giá trị nhỏ nhất
(tức số lượng mẫu tập trung chủ yếu
ở khu vực có độ thấm thấp). Đối với
tướng đá 3 (LF3) thì giá trị trung bình
cho thấy nằm gần trung vị phản ánh số
lượng mẫu có độ thấm cao nhiều hơn.
Ngoài ra, Hình 8 và 9 cũng cho thấy số
lượng mẫu có độ thấm, rỗng cao từ 25
- 75% thể hiện sự phân biệt rõ ràng hơn
so với các mẫu nhỏ hơn 25% hoặc lớn
hơn 75% do sự giao nhau về cấu trúc và
thành phần hạt.
Q3
Q1
Giá trị trung bình
1
2
3
4
Hình 8. Biểu đồ hộp các tướng theo độ thấm
Tướng
1
2
3
4
0
2
4
6
8
Q3
Q1
Giá trị nhỏ nhất
* Thử nghiệm K-S
- Tương quan giữa độ rỗng với
tướng đá
10
Giá trị trung bình
12
14
16
18
20
Kết quả thử nghiệm K-S tại Bảng 2
cho thấy tướng đá LF1 tương quan chặt
chẽ với LF2, LF3 và LF4. Tương tự, LF2 có
tương quan chặt chẽ với LF1, LF3 và LF4;
duy chỉ LF3 và LF4 ít có tương quan trên
Giá trị lớn nhất
Hình 9. Biểu đồ hộp các tướng theo độ rỗng
DẦU KHÍ - SỐ 9/2020
53
THĂM DÒ - KHAI THÁC DẦU KHÍ
Bảng 2. Thử nghiệm K-S cho độ rỗng
Thử nghiệm K-S
LF1
-
LF2
0
-
LF3
LF4
0
0,001
0,337
-
Số mẫu
30
LF1
LF2
LF3
LF4
0
0,001
-
42
26
10
Bảng 3. Thử nghiệm K-S cho độ thấm
K-S test
LF1
-
LF2
0
-
LF3
LF4
Số mẫu
30
LF1
LF2
LF3
LF4
0
0,001
-
0
0
0
-
42
26
10
cơ sở độ rỗng của đá, điều này có thể
được giải thích bởi độ hạt và tính chọn
lọc của LF3 và LF4 có phần trùng nhau.
Độ rỗng
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
- Tương quan độ thấm với tướng đá
Bảng 3 cho thấy về độ rỗng thì 2
tướng LF3 và LF4 khó có thể phân biệt
được với nhau bằng phương pháp thử
nghiệm K-S, tuy nhiên về độ thấm có thể
phân biệt rõ với nhau do giá trị P rất nhỏ.
Điều này cũng cho thấy rằng mối quan
hệ giữa độ rỗng và độ thấm không phải
lúc nào cũng chặt chẽ. Ví dụ, có loại đất
đá có độ rỗng lớn, do đó tính thấm cao,
tuy nhiên có loại đất đá (sét, đá phấn) độ
rỗng lớn, nhưng độ thấm rất nhỏ do kích
thước và tính liên thông giữa các lỗ rỗng
với nhau. Kết quả thử nghiệm K-S cho
thấy quan hệ giữa tướng đá với độ thấm
là tương đối chặt chẽ.
0
2
4
6
8
10
Độ rỗng
12
14
16
18
Hình 10. Đồ thị thử nghiệm K-S cho độ rỗng
Độ rỗng
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
- Quan hệ giữa tướng đá với tỷ số
độ rỗng - độ thấm
Việc nghiên cứu mối quan hệ giữa
tướng đá với tỷ số độ rỗng - độ thấm rất
quan trọng. Tỷ số độ rỗng - độ thấm cho
biết tốc độ dịch chuyển của dung dịch
(dầu, nước). Thử nghiệm bằng K-S cũng
khẳng định rằng các tướng có thể phân
tách rõ ràng hay có mối tương quan chặt
chẽ với tỷ số độ rỗng - độ thấm được thể
hiện ở Bảng 4 khi giá trị P đều rất nhỏ.
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
LOG K
- Tương quan với chuỗi Markov
Hình 11. Đồ thị thử nghiệm K-S cho độ thấm
(Markov chain)
DẦU KHÍ - SỐ 9/2020
54
PETROVIETNAM
Bảng 4. Thử nghiệm K-S cho tỷ số độ rỗng - độ thấm
Thử nghiệm K-S
LF1
LF2
LF3
LF4
Số mẫu
LF1
LF2
LF3
LF4
-
0
-
0
0,001
-
0
30
42
26
10
0
0,002
-
Bảng 5. Ma trận đếm chuyển tiếp
LF1
0
10
1
LF2
29
0
13
4
LF3
1
30
0
LF4
0
2
12
0
Tổng
30
42
26
9
LF1
LF2
LF3
LF4
0
5
Tổng
11
46
36
14
107
Bảng 6. Ma trận xác suất chuyển tiếp
LF1
0
0,17
0,14
0,11
LF2
0,60
0
0,57
0,47
LF3
0,47
0,55
0
LF4
LF1
0,18
0,22
0,17
0
LF2
LF3
LF4
0,37
Bảng 7. Ma trận xác suất ngẫu nhiên
LF1
0
0,24
0,04
0
LF2
0,97
0
0,50
0,44
LF3
0,03
0,71
0
LF4
0
0,05
0,46
0
LF5
LF1
0
0
0
0
LF2
LF3
LF4
0,56
Bảng 8. Ma trận chênh lệch chuyển tiếp
LF1
0
0,07
-0,10
-0,11
LF2
0,37
0
-0,07
-0,02
LF3
-0,43
0,16
0
LF4
LF1
-0,18
-0,17
0,29
0
LF2
LF3
LF4
0,19
Dựa trên cách thiết lập chuỗi Markov
ở trên thì số liệu được tính toán để ra
được ma trận chênh lệch chuyển tiếp
(Bảng 8) đã được xây dựng bằng cách
trừ ma trận xác suất chuyển tiếp (Bảng 6)
bằng ma trận xác suất ngẫu nhiên (Bảng
7). Trong khi đó, ma trận xác suất chuyển
tiếp (Bảng 6) được tính dựa trên tỷ số số
lần gặp nhau giữa các tướng theo trục x
và y từ Bảng 5. Các giá trị dương trong
ma trận chênh lệch (Bảng 8) biểu thị các
lần chuyển tiếp xảy ra ở tần suất lớn hơn
tần suất ngẫu nhiên.
Lưu ý rằng trong tất cả các ma trận,
các ô chéo đều có giá trị bằng 0, tức là
nhiều tướng không có mặt. Đây không
phải là trường hợp nghiên cứu, nhưng
bao gồm một phạm vi nhiều trường hợp
có thể xảy ra (không thể được xác định
rõ ràng trong mẫu lõi) tạo ra một kết quả
tổng thể tương tự. Đây là tính chất đặc
trưng của chuỗi Markov.
LF4
LF3
LF2
Hình 12 cho thấy ma trận chênh lệch
ở dạng sơ đồ, kết nối các tướng với các
giá trị dương cao trong ma trận chênh
lệch. Tính chu kỳ của mẫu cũng được
LF1
Hình 12. Mối quan hệ chuyển tiếp giữa
các tướng đá
DẦU KHÍ - SỐ 9/2020
55
THĂM DÒ - KHAI THÁC DẦU KHÍ
Bảng 9. Thông số đầu vào cho Variogram
Thông số đầu vào của Variogram
Độ sâu
107
Độ thấm (mD)
Tổng số mẫu
Logk
147
Khoảng cách (L)
Nửa khoảng cách (L/2)
Độ lệch khoảng cách (h) (m)
Số các độ lệch (L/2h)
Nửa dung sai (h/2)
Dung sai (h)
28,20
14,10
0,1
141,0
0,05
0,1
0,26
54,231
0,13
0,75
18,8
1
14,1
0,5
1
2
7,0
1
0,5
28,2
0,25
0,5
0,26
0,75
2
Hình 13 cho thấy tính tương quan chặt
chẽ thể hiện ở khoảng cách mẫu nhỏ hơn
hoặc bằng 3 m; khi khoảng cách lấy mẫu lớn
hơn 3 m thì tính tương quan không còn (hết
tương quan). Còn các dao động trong khoảng
từ 3 - 14 m thể hiện tính chu kỳ của tầng đá.
Vaiogram
180
160
140
120
100
80
60
40
4. Kết luận
20
0
Trên cơ sở áp dụng các phương pháp
thống kê, địa thống kê cho giếng khoan
nghiên cứu tại bể Nam Côn Sơn, nhóm tác giả
nhận thấy:
0
5
10
15
Khoảng cách (m)
Hình 13. Kết quả Variogram
• Kết quả thống kê cơ bản cho thấy các
tướng đá có mối tương quan với độ thấm, độ
rỗng và tỷ số độ rỗng - độ thấm.
kiểm tra bằng cách sử dụng kiểm định chi bình phương và kết quả cho
thấy mức độ rõ rệt và tính chu kỳ của các chuyển tiếp về tướng.
Từ Bảng 8, có 3 loại trình tự có khả năng nhất trong mẫu lõi lỗ
khoan tầng cát số 4 (Hình 12) (hướng lên trên).
• Phương pháp thử nghiệm K-S cho
thấy mối quan hệ chặt chẽ giữa tướng đá với
thông số thấm. Tương quan giữa tướng đá
với độ rỗng cũng chặt chẽ trừ tướng LF3 và
LF4 do có sự trùng nhau về cấu trúc hạt và độ
chọn lọc.
(1) LF1-LF2-LF3-LF4
(2) LF3-LF4-LF3
(3) LF1-LF2-LF3-LF1-LF2-LF3
Tuy nhiên, tất cả các trình tự đều xảy ra, ngay cả những trình tự ít
khi gặp. Ba trình tự phổ biến nhất trong mẫu lõi tầng cát số 4 là:
• Kết quả Variogram cho thấy tính tương
quan của tầng chặt chẽ ở khoảng cách mẫu
tối đa là 3 m. Khi khoảng cách lấy mẫu vượt
quá 3 m thì tính tương quan không còn, do
đó số liệu với khoảng cách trên 3 m không thể
suy đoán từ các tương quan có được.
Trình tự 1: Cho thấy quá trình mô tả thô dần lên trên (biển lùi) và
chu kỳ cũng như sự hình thành của tập cát số 4.
Trình tự 2: Mô tả quá trình lặp đi lặp lại các tướng đá LF3 và LF4
trong đó có hiện tượng bóc mòn xảy ra.
• Một chu kỳ biển thoái được thể hiện
rõ qua phương pháp chuỗi Markov. Điều này
phản ánh quá trình thành tạo của tầng cát
số 4. Ngoài ra trong quá trình khai thác đối
tượng này thì việc tập trung khai thác trong
chu kỳ này có hiệu quả cao hơn so với những
chu kỳ khác.
Trình tự 3: Mô tả quá trình lặp đi lặp lại các tướng đá LF1, LF2 và LF4
trong đó có hiện tượng bóc mòn xảy ra.
- Tính tương quan sử dụng Variogram
Đối với phương pháp Variogram, chính xác nhất là số cặp đưa
vào tính phải trên 40 cặp, tuy nhiên số lượng mẫu lõi thống kê được
khoảng 28 cũng có thể đưa ra kết quả chính xác (Bảng 9). Số liệu được
đưa vào là khoảng cách giữa các giá trị là 0,5 m và số cặp là 28. Kết quả
Variogram được thể hiện ở Hình 13.
• Việc phân chia tướng hiện chỉ dựa trên
các kết quả mô tả, logging, có thể có sai số; có
DẦU KHÍ - SỐ 9/2020
56
PETROVIETNAM
tương quan còn mờ do kết quả của việc chưa phân biệt
thật rõ các tướng. Có thể phân chia tướng chi tiết hơn,
trên cơ sở tiếp cận mẫu lỗ khoan và các thí nghiệm mẫu,
cùng các kết quả đo địa vật lý để hỗ trợ.
html.
[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.1365-
3091.1973.tb01615.x.
• Có thể áp dụng các nghiên cứu cho các đối tượng,
lỗ khoan đã có kết quả phân tích chi tiết để kiểm chứng.
• Tăng hoặc giảm quy mô phân chia tướng với (sub-
lithofacies) hoặc (mega-lithofacies) tương ứng với việc
tăng quy mô (scaling up) đo các đặc trưng thấm (độ thấm,
độ rỗng và tỷ số độ rỗng - độ thấm) để có thể áp dụng
trong việc tìm kiếm, thăm dò và khai thác dầu khí.
[5] Trương Xuân Luận, “Địa thống kê ứng dụng”, Nhà
xuất bản Giao thông Vận tải, trang 29 - 35, 2010.
[6] To Xuan Ban, Correlation between English Permo-
Triassic sandstone lithofacies and permeability and its
importance for groundwater. University of Birmingham,
2016.
Tài liệu tham khảo
[1] Saul McLeod, “What does a box plot tell
simplypsychology.org/boxplots.html.
[7] Richard
Sciencedirect, London, Academic Press, 1988.
C.Selley,
Applied sedimentology.
[8] Harold G.Reading, “Sedimentary environments:
Processes, facies, and stratigraphy”, Sedimentary
Environment. Cambridge, Mass, Blackwell Science, 1996.
[2] American Society for Quality (ASQ), “What is a
resources/histogram.
[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
1Vietnam Petroleum Institute
2Hanoi 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
9 trang
16/04/2022
1480
Bạn đang xem tài liệu "Mối quan hệ giữa tướng đá và độ thấm ở giếng khoan bể Nam Côn Sơn", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- moi_quan_he_giua_tuong_da_va_do_tham_o_gieng_khoan_be_nam_co.pdf
