SUPERVISOR
Hamzeh Sadeghisorkhani,Mohamadreza Irannezhadi
حمزه صادقي سرخني (استاد راهنما) محمدرضا ايران نژادي (استاد راهنما)
STUDENT
Iman Yazdani Nogourani
ايمان يزداني نوگوراني
FACULTY - DEPARTMENT
دانشکده معدن
DEGREE
Master of Science (MSc)
YEAR
1396
TITLE
Determining the quality of hydrocarbon reservoir using clustering of electric facies - a case study in one of the oil fields in southwest of Iran
Using well logging data, valuable petrophysical information can be obtain about the structure of the layers that make up the well wall. With the help of this information, electrical facies can be extract. Extraction of electrical facies and their clustering allow us to evaluate the reservoir rock in terms of hydrocarbon production. In other words, evaluate the quality of the reservoir. Various methods are used to cluster and separate electrical facies in the drilled formation. In the present study, well diagrams of one of the wells located in one of the fields of southwestern Iran (Kopal field) in the depth range of 4357 to 4470 meters with porosity data obtained from core analysis have been use to estimate electrical facies. The results showed that in Sarvak Formation, through which the studied well has passed, the lithology is mainly of limestone type. Shale layers are also uniformly and in some places intrusive in lithology. In addition, shale volume calculations in Sarvak Formation in the studied well in the depth range of 4357 to 4470 meters (the total depth range is Sarvak Formation in the studied well, whose core analysis information is available) Showed that the volume of shale in Sarvak Formation in the studied well in the considered depth range is 1% on average. On the other hand, the porosity results of the core analysis were appli to the results of the well logging analysis. After matching the laboratory porosity data and the well logging, the discovery of the relationship between the well data and the results of the porosity calculation from core analysis resulted in the porosity being estimate at this depth range with well logging, which showed an average porosity of 2%. Considering that Sarvak Formation is very dense, it seems that the porosity calculation is close to the reality of Sarvak Formation. In addition, water saturation was calculate using the Indonesia equation. For this purpose, the values of cementation coefficient and saturation power were calculated using Picket diagram. Analysis of the results showed that water saturation varies from 0 to 100% and the average water saturation in Sarvak Formation in the studied well is estimated at 20%, which according to studies, water saturation with low amounts is more frequent than medium and high amounts. The distribution of electrical facies was estimated using MRGC, DC, AHC and SOM methods. For this purpose, the maximum facies for Sarvak Formation in the studied well was considered 8 according to previous studies on fossilology and rock texture. Facade estimation using MRGC showed that 4 electrical facies can be distinguished in total. 4 facies were considered as a basis in other methods. Analysis of the results showed that the AHC method behaves generally in estimating the electrical facies in the studied well and is not sensitive to changes in the input data of the well logging. Also, analysis of the results of facies distribution using DC method showed that this method is very sensitive to changes in input data and has not acted intelligently in the selection of electrical facies. But the MRGC method is more intelligent and logical in estimating the electrical facies than the DC and AHC methods. On the other hand, the distribution of electrical facies using SOM method showed that this method is more logical than the other three methods in the distribution of electrical facies And significant changes in fluid porosity and saturation at a thickness known as facies and in thicknesses where fluid porosity and saturation had close values in one facies. In general, the analysis of the results showed that among the four selected methods for estimating the electrical facies in Sarvak Formation in the studied well, the SOM method worked better. This method is better than MRGC in formations such as Sarvak Formation that do not have lithological diversity, and MRGC method will be superior to SOM for formations that have lithological diversity. In formations where there is lithological diversity, the MRGC method is more reasonable than SOM and prevents the formation of many facies in a small thickness.
با استفاده از داده هاي نمودارگيري چاه ميتوان اطلاعات با ارزش پتروفيزيکي در مورد ساختار طبقات سنگي تشکيل دهنده ديواره چاه به دست آورد. به کمک اين اطلاعات ميتوان رخسارههاي الکتريکي را استخراج کرد. استخراج رخسارههاي الکتريکي و خوشه بندي انها به ما اين امکان را ميدهد که سنگ مخزن را از نظر حجم و توليد هيدروکربن مورد ارزيابي قرار دهيم. يا به عبارت ديگر، کيفيت مخزن مورد مطالعه را ارزيابي کنيم. روشهاي مختلفي به منظور خوشه بندي و تفکيک رخساره هاي الکتريکي در سازند حفاري شده به کار گرفته مي شود. در تحقيق حاضر، نمودارهاي چاه نگاري يکي از چاه هاي واقع در يکي از ميادين جنوب غرب ايران (ميدان کوپال) در بازه عمقي 4357 تا 4470 متري به همراه داده هاي تخلخل حاصل از آناليز مغزه براي تخمين رخساره¬ هاي الکتريکي بکار گرفته شده است. نتايج نشان داد که در سازند سروک که چاه مورد مطالعه از آن عبور کرده، ليتولوژي عمدتاَ از نوع سنگ آهک است. همچنين لايه هاي شيل به طور يکنواخت و در بعضي نقاط به صورت نفوذي در ليتولوژي حضور دارد. علاوه براين، محاسبات حجم شيل در سازند سروک در چاه مورد مطالعه در بازه عمقي 4357 تا 4470 متري (کل بازه عمقي از سازند سروک در چاه مورد مطالعه ميباشد که اطلاعات آناليز مغزه آن موجود است) نشان داد حجم شيل در سازند سروک در چاه مورد مطالعه در بازه عمقي در نظر گرفته شده به طور متوسط 1 درصد است. از طرفي ديگر، نتايج تخلخل حاصل از آناليز مغزه بر نتايج حاصل از تحليل نمودارگيري چاه اعمال شد. پس از ايجاد تطابق بين داده تخلخل آزمايشگاهي و نمودارگيري چاه، کشف رابطه بين داده هاي چاه نگاري و نتايج محاسبه تخلخل آناليز مغزه منجر شد تا تخلخل در اين بازه عمقي، با نمودارهاي چاهپيمايي تخمين زده شود که نتايج نشان داد متوسط تخلخل به ميزان 2 درصد است. با توجه به اينکه سازند سروک بسيار متراکم است به نظر مي رسد محاسبه تخلخل به واقيعت سازند سروک نزديک است. علاوه براين، اشباع آب با استفاده از رابطه اندونزيا محاسبه شد. بدين منظور مقدار ضريب سيمان شدگي و توان اشباع با استفاده از نمودار پيکت محاسبه شد. تحليل نتايج نشان داد، اشباع آب در بازه 0 تا 100 درصد متغير است و متوسط اشباع آب در سازند سروک در چاه مورد مطالعه 20 درصد تخمين زده شده که طبق بررسي هاي انجام شده نشان داد اشباع آب با مقادير کم نسبت به مقادير متوسط و زياد فراواني بيشتري دارد. توزيع رخساره الکتريکي با استفاده از روش هاي MRGC، DC، AHC و SOM تخمين زده شد. بدين منظور حداکثر رخساره براي سازند سروک در چاه مورد مطالعه با توجه به مطالعات پيشين برروي فسيل شناسي و بافت سنگ، 8 مورد در نظر گرفته شد. تخمين رخساره با استفاده از MRGC نشان داد به طورکلي 4 رخساره الکتريکي قابل تفکيک است. تعداد 4 رخساره به عنوان مبنا در ديگر روش ها نيز در نظر گرفته شد. تحليل نتايج نشان داد روش AHC در تخمين رخساره الکتريکي در چاه مورد مطالعه به طور کلي رفتار کرده و نسبت به تغييرات داده هاي ورودي نمودارگيري چاه حساس نيست. همچنين، تحليل نتايج حاصل از توزيع رخساره با استفاده از روش DC نشان داد که اين روش نسبت به تغييرات داده هاي ورودي بسيار حساس بوده و در انتخاب رخساره الکتريکي هوشمند عمل نکرده است. اما روش MRGC نسبت به روشهاي DC و AHC در تخمين رخساره الکتريکي هوشمند و منطقي تر عمل کرده است. از طرفي ديگر توزيع رخساره الکتريکي با استفاده از روش SOM نشان داد که اين روش نسبت به سه روش ديگر در توزيع رخساره الکتريکي منطقي تر عمل کرده و تغييرات مهم تخلخل و اشباع سيال در يک ضخامت به عنوان رخساره شناخته و در ضخامت هايي که تخلخل و اشباع سيالات مقادير نزديک بهم را داشته را در يک رخساره قرار داد. به طورکلي تحليل نتايج نشان داد از بين چهار روش انتخابي براي تخمين رخساره الکتريکي در سازند سروک در چاه مورد مطالعه، روش SOM بهتر عمل کرده است. اين روش در سازندهايي مثل سازند سروک که تنوع ليتولوژي ندارند نسبت به MRGC بهتر است و روش MRGC براي سازندهايي نسبت به SOM برتري خواهد داشت که تنوع ليتولوژي داشته باشد. در سازندهايي که تنوع ليتولوژي وجود داشته باشد روش MRGC نسبت به SOM منطقي عمل مي کند و از ايجاد رخساره هاي زياد در يک ضخامت کم جلوگيري مي کند.