Геофизические исследования: статья

Электромагнитный прогноз проницаемости вне скважин
В.В. Спичак
О.К. Захарова
Центр геоэлектромагнитных исследований Института физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН
Журнал: Геофизические исследования
Том: 23
Номер: 2
Год: 2022
Страницы: 18-38
УДК: 550.837+550.832.7+550.822.7+553.048+539.217.1
DOI: 10.21455/gr2022.2-2
Ключевые слова: проницаемость, прогноз, электропроводность, трещиноватость, скважи- на, искусственная нейросеть.
Аннотация: Результаты проведённых модельных исследований говорят о том, что электропроводность можно считать хорошим прокси-параметром для оценки проницаемости пород как в самих скважинах, так и в пространстве между ними. Показано, что точность нейросетевого прогноза проницаемости по электромагнитным данным существенно зависит от соотношения глубины скважины и целевой глубины. Например, прогноз проницаемости на удвоенную глубину скважины осуществляется с относительной ошибкой 2.5–7 % в зависимости от степени трещиноватости пород. В то же время, относительная ошибка прогноза усреднённой проницаемости при таком же соотношении глубин может составлять 1–2 %. По результатам инверсии магнитотеллурических данных построен двумерный разрез проницаемости геотермальной области Сульц-су-Форе (Франция) до глубины 5 км. Его анализ позволил выявить проницаемые трещиноватые зоны, перспективные для разведочного бурения.
Список литературы: Кобранова В.Н. Петрофизика. Учебник для вузов. Издание 2-е, дополненное и переработанное. М.: Недра, 1986. 392 с.

Спичак В.В. Применение электромагнитных методов для поиска, разведки и мониторинга залежей углеводородов // Геофизика. 2017. No 6. С.33–44.

Спичак В.В. Электромагнитная томография земных недр. М.: Научный мир, 2019. 374 с.

Спичак В.В., Захарова О.К. Электромагнитный геотермометр. М.: Научный мир, 2013. 172 с.

Спичак В.В., Захарова О.К. Прогноз пористости на глубину ниже забоя скважин по данным электромагнитных зондирований и электрокаротажа // Геофизика. 2015. No 6. С.43–49.

Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. 2-е изд., испр. Пер. с англ. М.: ООО “И.Д. Вильямс”, 2006. 1104 с.

Шмонов В.М., Витовтова В.М. Проницаемость пород и плотность флюидов в высокотемпературных геохимических процессах (экспериментальные исследования). М.: Научный мир, 2017. 296 с.

Aminian K., Ameri S. Application of artificial neural networks for reservoir characterization with limited data // Journal of Petroleum Science and Engineering. 2005. V. 49, N 3–4. P.212–222. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2005.05.007

Bear J. Dynamics of Fluids in Porous Media. New York: Elsevier, 1972. 764 p.

Beard D.C., Weyl P.K. Influence of texture on porosity and permeability of unconsolidated sand // AAPG Bull. 1973. V. 57. P.349–369.

Bhatt A., Helle H.B. Committee neural networks for porosity and permeability prediction from well logs // Geophys. Prospect. 2002. V. 50. P.645–660.

Brace W.F., Walsh J.B., Frangos W.T. Permeability of Granite under High Pressure // J. Geophys. Res. 1968. V. 72, N 6. P.2225–2236.

Da Rocha H.O., Da Costa J.L.S., Carrasquilla A.A.G. Permeability estimation and analysis of fracture networks using resistivity logs in an offshore Aptian carbonate reservoir pre-salt, in the Southeastern Santos Basin // J. Appl. Geophys. 2021. N 184. P. 104241. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2020.104241

Dezayes C., Genter A., Hooijkaas G. Deep-seated geology and fracture system of the EGS Soultz reservoir (France) based on recent 5km depth boreholes // Proc. World Geothermal Congress. Antalya. Turkey. 2005. P.24–29.

Dezayes C., Genter A., Valley B. Structure of the low permeable naturally fractured geothermal reservoir at Soultz // Comptes Rendus Géoscience. 2010. V. 343, N 7–8. P.517–530.

Díaz-Curiel J., Biosca B., Miguel M.J. Geophysical Estimation of Permeability in Sedimentary Media with Porosities from 0 to 50 % // Oil & Gas Science and Technology – Rev. IFP Energies nouvelles. 2016. V. 71. P.27–44.

Evans K.F., Kohl T., Hopkirk J., Rybach L. Studies of the Nature of Non-linear Impedance to Flow within the Fractured Granitic Reservoir at the European Hot Dry Rock Project site at Soultz-sous-Forêts, France // ETH Zurich report-Polydynamics Engineering, Institut f ̈ur Geophysik. Zurich,Switzerland. 1996. P.144.

Geiermann J. 2-D magnetotelluric sounding and modeling at the geothermal site Soultz-sous-Forêts // Dipl. Phys., J. Gutenberg Universitat. Mainz, Germany. 2009. 98 p.

Geiermann J., Schill E. 2-D Magnetotellurics at the geothermal site at Soultz-sous-Forêts: Resistivity distribution to about 3000 m depth // Comptes Rendus Géoscience. 2010. V. 342. P.587–599.

Genter A., Castaing C., Dezayes C., Tenzer H., Traineau H., Villemin T. Comparative analysis of direct (core) and indirect (borehole imaging tools) collection of fracture data in the Hot Dry Rock Soultz reservoir (France) // J. Geophys. Res.: Solid Earth. 1997. V. 102, N B7. P.15,419–15,431.

Genter A., Evans K., Cuenot N., Fritsch D., Sanjuan B. Contribution of the exploration of deep crystalline fractured reservoir of Soultz to the knowledge of enhanced geothermal systems (EGS) // Comptes Rendus Géoscience. 2010. V. 342. P.502–516.

Geraud Y., Rosener M., Surma F., Place J., Le Garzic E., Diraison M. Physical properties of fault zones within a granite body: Example of the Soultz-sous-Forêts geothermal site // Comptes Rendus Géoscience. 2010. V. 342. P.566–574.

Haene R., Legrand R., Balling N., Saxov S., Bram K., Gable R., Meunier J., Fanelli M., Rossi A., Salmone M., Taff L., Prins S., Burley A.J., Edmunds W.M., Oxburgh E.R., Richardson S.W., Wheildon J. Atlas of subsurface temperatures in the European Comminity. Hannover: Th. Schafer Druckerei GmH, 1979. 655 p.

Heap M.J., Kennedy B.M., Farquharson J.I., Ashworth J., Mayer K., Letham-Brake M., Reuschlґe T., Gilg A.H., Scheu B., Lavallґee Y., Siratovich P., Cole J., Jolly A.D., Baud P., Dingwell D.B. Amultidisciplinary approach to quantify the permeability of the Whakaari/White Island volcanic hydrothermal system (Taupo Volcanic Zone, New Zealand) // J. Volc. Geotherm. Res. 2017. V. 332. P.88–108. DOI: 10.1016/j.jvolgeores.2016.12.004

Helle H.B., Bhatt A., Ursin B. Porosity and permeability prediction from wireline logs using artificial neural networks: a North Sea case study // Geophys. Prospect. 2001. V. 49. P.431–444.

Huang Z., Shimeld J., Williamson M., Katsube J. Permeability prediction with artificial neural network modeling in the Venture gas field, offshore eastern Canada // Geophysics. 1996. V. 61, N 2. P.422–436. https://doi.org/10.1190/1.1443970

Katz A.J., Thompson A.H. Quantitative prediction of permeability in porous rock // Phys. Rev. B. 1986. V. 34, N 11. P.8179–8181. DOI: 10.1103/physrevb.34.8179

Kushnir A.R.L., Heap M.J., Baud P. Assessing the role of fractures on the permeability of the Permo-Triassic sandstones at the Soultz-sous-Forêts (France) geothermal site // Geothermics. 2018. V. 74. P.181–189.

Latt K.M.M., Giao P.H. Prediction of permeability of cement-admixed soft clay using resistivity and time-domain IP measurements // J. Appl. Geophys. 2017. V. 137. P.92–103. DOI: 10.1016/j.jappgeo.2016.12.015

Ledesert B., Hebert R., Genter A., Bartier D., Clauer N., Grall C. Fractures, hydrothermal alterations and permeability in the Soultz enhanced geothermal system // Comptes Rendus Géoscience. 2010. V. 342, N 7–8. P.607–615.

Lim J. Reservoir permeability determination using artificial neural network // J. Korean Soc. Geosyst. Eng. 2003. V. 40. P.232–238.

Ma S., Morrow N.R. Relationships Between Porosity and Permeability for Porous Rocks // Proc. SCA Conference. 1996. Paper Number 9610. 12 p.

Manning C.E., Ingebritsen S.E. Permeability of the continental crust: implications of geothermal data and metamorphic systems // Rev. Geophys. 1999. V. 37, N 1. P.127–150. https://doi.org/10.1029/1998RG900002

Place J., Cox M., Naville C. Oriented 3C VSP (three component Vertical Seismic Profiling) applied to the delineation of highly dipping faults in a deep granitic basement // Proceedings of the EHDRA scientific conference. 2007. P.28–29.

Pribnow D., Engelking U., Schellschmidt R. Temperature prediction for the HDR Project at Soutz-sous-Forêts // GGA tech. rpt. No 115869. 1997. 10 p.

Pribnow D., Schellschmidt R. Thermal tracking of upper crustal fluid flow in the Rhine graben // Geophys. Res. Lett. 2000. V. 27, N 13. P.1957–1960.

Rosener M. Etude petrophysique et modelisation des transferts thermiques entre roche et fluide dans le contexte geothermique de Soultz-sous-Forêts: Ph. D. dissertation, These Universite Louis Pasteur Strasbourg, France. 2007. 107 p.

Sardini P., Ledesert B., Touchard G. Quantification of microscopic porous networks by image analysis and measurements of permeability in the Soultz-sous-Forets granite (Alsace, France) // Fluid Flow and Transport in Rocks. Springer: Dordrecht, 1997. P.171–189. https://doi.org/10.1007/978-94-009-1533-6_10

Sausse J., Fourar M., Genter A. Permeability and alteration within the Soultz granite inferred from geophysical and flow log analysis. Geothermics. 2006. V. 35, N 5–6. P.544–560.

Sausse J., Dezayes, C., Dorbath L., Genter A., Place J. 3D model of fracture zones at Soultz-sous-Forêts based on geological data, image logs, induced microseismicity and vertical seismic profiles // Comptes Rendus Geoscience. 2010. V. 342. P.531–545.

Schill E., Geiermann J., Kümmritz J. 2-D magnetotellurics and gravity at the geothermal site at Soultz-sous-Forêts // Proc. World Geothermal Congress, Bali, Indonesia. 2010. P.25–29.

Spichak V.V. Electromagnetic sounding for geothermal exploration: new horizons // Proc. Workshop to Promote a Collaborative Initiative to Develop Higher Enthalpy Geothermal Systems in the USA. San-Bernardino, California. 2013.

Spichak V.V. Reduce geothermal exploration drilling costs: pourquoi pas?! // Proc. D-GEO-D Conference. Paris, France. 2014.

Spichak V.V., Geiermann J., Zakharova O., Calcagno P., Genter A., Schill E. Estimating deep temperatures in the Soultz-sous-Forêts geothermal area (France) from magnetotelluric data // Near Surface Geophysics. 2015. V. 13, N 4. P.397–408.

Surma F., Geraud Y. Porosity and Thermal Conductivity of the Soultz-sous-Forêts Granite // Pure Appl. Geophys. 2003. V. 160. P.1125–1136.

Urang J.G., Ebong E.D., Akpan A.E., Akaerue E.I. A new approach for porosity and permeability prediction from well logs using artificial neural network and curve fitting techniques: A case study of Niger Delta, Nigeria // J. Appl. Geophys. 2020. V. 183. P.1–14.

Verma K.A., Cheadle A.B., Routray A., Mohanty K.W., Mansinha L. Porosity and Permeability Estimation using Neural Network Approach from Well Log // Geoconvention Vision. Canada. 2012. 9 p.

Vernoux J.F., Genter A., Razin P., Vinchon C. Geological and petrophysical parameters of a deep fractured sandstone formation as applied to geothermal exploitation: EPS1 borehole, Soultz-sous-Forêts, France // BRGM Open file report. 1995. V. 38622. 33 p.

Vidal J., Genter A. Overview of naturally permeable fractured reservoirs in the central and southern Upper Rhine Graben: Insights from geothermal wells // Geothermics. 2018. V. 74. P.57–73.

Vidal J., Genter A., Chopin F. Permeable fracture zones in the hard rocks of the geothermal reservoir at Rittershoffen, France // J. Geophys. Res.: Solid Earth. 2017. V. 122, N 7. P.4864–4887.

Vidal J., Genter A., Duringer P., Schmittbuhl J. Natural Permeability in Fractured Triassic Sediments of the Upper Rhine Graben from Deep Geothermal Boreholes // Proc. World Geothermal Congress, Melbourne, Australia. 2015. P.1–13.

Vidal J., Genter A., Schmittbuhl J. How do permeable fractures in the Triassic sediments of Northern Alsace characterize the top of hydrothermal convective cells? Evidence from Soultz geothermal boreholes (France) // Geothermal Energy. 2015. V. 3, N 8. 28 p.

Vuataz F.D., Brach M., Criaud A., Fouillac C. Geochemical monitoring of drilling fluids: a powerful tool to forecast and detect formation waters // SPE Formation Evaluation. 1990. P.177–184.

Wang B., Wang X., Chen Z. A hybrid framework for reservoir characterization using fuzzy ranking and an artificial neural network // Comput. Geosci. 2013. V. 57. P.1–10.