Использование вероятностно-статистических методов для анализа формирования генерационного потенциала глубокопогруженных отложений Верхнепечорской впадины

E. A. Kuznetsova, V. I. Galkin

Аннотация


Верхнепечорская впадина находится на севере Предуральского краевого прогиба. Строение верхних горизонтов осадочного чехла хорошо изучено, но глубокопогруженные отложения, приуроченные к восточному борту впадины, недостаточно исследованы. Поэтому представляет интерес моделирование формирования нефтегазоносности больших глубин. В работе применены вероятностно-статистические методы. Для анализа использованы значения общего генерационного потенциала, концентрации органического углерода, скорости погружения, глубины залегания слоев и их мощности. А так как Верхнепечорская впадина характеризуется резко асимметричным строением, произведено разделение на две тектонические зоны: западную (внешний борт) и восточную (внутренний борт). В результате установлены принципиальные различия в условиях формирования генерационного потенциала для изучаемых типов органического вещества и тектонических зон. Сравнение средних значений генерационного потенциала и факторов, влияющих на его формирование, позволило выявить наличие статистических различий между типами керогена в глубокопогруженных отложениях Верхнепечорской впадины, а также между тектоническими зонами. Корреляционный анализ продемонстрировал, что между изучаемыми показателями наблюдаются как положительные, так и отрицательные связи с различной степенью тесноты. С помощью линейного дискриминантного анализа определено, что сапропелевое и гумусовое органическое вещество разделены достаточно четко, а смешанный тип по заданным характеристикам практически не выделяется, также обнаружено, что разделение происходит и по тектоническому районированию. Выполненный пошаговый регрессионный анализ по каждому из рассматриваемых параметров, проведенный для этих типов керогена по отдельности, подтвердил существенное различие в процессах их накопления, а также западного и восточного бортов впадины. Таким образом, проведенный вероятностно-статистический анализ показал регулирующую роль тектонических факторов в процессах формирования нефтегазогенерационного потенциала.

Литература


Al-Hajeri M.M. et al. 2009. Basin and petroleum system modeling. Oilfield Rewiew, 21(2):14–29.

Allen A.Ph., Allen J.R. 2013. Basin analysis: principles and application to petroleum play assessment. 3 ed. Wiley-Blackwell, p. 619.

Bouchaala F. et al. 2019. Scattering and intrinsic attenuation as a potential tool for studying of a fractured. Journal of Petroleum Science and Engineering. 174:533–543. doi: 10.1016/j.petrol.2018.11.058

Chini R.F. 1986. Staticheskie metody v geologii [Static methods in geology]. M., Mir, p. 189. (in Russian)

Davis J. 1986. Statistics and Data Analysis in Geology. Wiley, p. 646.

Davis J.S. 1990. Statisticheskij analiz dannyh v geologii [Statistical data analysis in geology], 1. Moskva. Nedra, p. 319. (in Russian)

Davis J.S. 1990. Statistical data analysis in geology [Statistical data analysis in geology], 2. Moskva. Nedra, 426 p. (in Russian)

Dementev L.F. 1987. Matematicheskie metody i JeVM v neftegazovoy geologii [Mathematical methods and computers in oil and gas geology]. Moskva, Nedra, p. 264. (in Russian)

Dementev L.F., Zhdanov M.A., Kirsanov A.N. 1977. Primenenie matematicheskoy statistiki v neftepromyslovoy geologii [Application of mathematical statistics in oilfield geology]. Moskva. Nedra, p. 255. (in Russian)

Draper N.R., Smith H. 1998. Applied regression analysis. John Wiley & Sons, New York, Brisben, Chester, Toronto, p. 736.

Dyakonov A.I., Ovcharova T.A., Shelemey S.V. 2008. Otsenka gazoneftyanogo potentsiala avtokhtonov i allohtonov Preduralskogo kraevogo progiba na evoljutsionno-geneticheskoy osnove [Assessment of the gas-oil potential of autochthons and allochthons of the Cis-Urals regional trough on an evolutionary and genetic basis]. Ukhta, UGTU, p. 76. (in Russian)

Friedman J. 1989. Regularized discriminant analysis. Journal of the American Statistical Association, 84:165–175. doi: 10.2307/2289860

Galkin V.I., Kozlova I.A. 2000. Vliyanie istoriko-geneticheskikh faktorov na neftegazonosnost [The influence of historical and genetic factors on oil and gas potential]. Vestnik Permskogo universiyeta. Geologiya. 4:8–18.(in Russian)

Galushkin Yu.I. 2007. Modelirovanie osadochnykh bassyjnov i otsenka ikh neftegazonosnosti [Modeling of sedimentary basins and assessment of their oil and gas potential]. Nauchnyy mir, Moskva, p. 456. (in Russian)

Hantschel T., Kauerauf A. 2009. Fundamentals of basin and petroleum systems modeling. Berlin, Springer-Verlag, p. 476. doi: 10.1007/978-3-540-72318-9

Johnson N.L., Leone F.C. 1977. Statistics and experimental design. New York – London – Sydney – Toronto, p. 606.

Krivoshchekov S.N., Galkin V.I., Volkova A.S. 2010. Razrabotka veroyatnostno-statisticheskoy metodiki prognoza neftegazonosnosti struktur [Development of probabilistic and statistical methods for predicting the oil and gas potential of structures]. Oilfield business. 7:28–31. (in Russian)

Kuznetsova E.A. 2019. Vliyanie skorosti osadkonakopleniya na neftegazonosnost otlozheniy yugo-vostochnykh rayonov Timano-Pechorskoy neftegazonosnoy provintsii [The effect of sedimentation rate on the oil and gas content of deposits in the southeastern regions of the Timan-Pechora oil and gas province]. In: New directions of oil and gas geology and geochemistry. Development of geological exploration. Perm, PSU, pp. 293–298. (in Russian)

Kuznetsova E.A., Galkin V.I. 2023. Ispolzovanie veroyatnostno-statisticheskikh metodov dlya analiza glubokopogruzhennykh otlozheniy Verkhnepechorskoy vpadiny [Use of Probabilistic and Statistical Methods for the Analysis of Deep Deposits of the Upper Pechora Basin]. Perm Journal of Petroleum and Mining Engineering, 23(1):11–17. (in Russian) doi: 10.15593/2712-8008/2023.1.2

Kuznetsova E.A., Karaseva T.V. 2017. Osobennosti geologicheskogo stroeniya i formirovaniya neftegazonosnosti v rayone Vuktylskogo nadviga

[Features of geological structure and formation of oil & gas deposits in the Vuktyl thrust fault region]. Perm Journal of Petroleum and Mining Engineering, 16(4):313–320. (in Russian) doi: 10.15593/2224-9923/2017.4.2

Kuznetsova Е.А. 2022. Description and prospects of oil and gas potential of the Middle Devonian – Lower Frasnian complex of the southeast of the Timan-Pechora province. IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. – 1021 – 12036. doi:10.1088/1755-1315/1021/1/012036

Mikhalevich I.M. 2006. Primenenie matematicheskikh metodov pri analize geologicheskoy informatsii (s ispolzovaniem kompyuternykh tekhnologiy: Statistica) [Application of mathematical methods in the analysis of geological information (using computer technology: Statistica)]. Irkutsk, IGU, p. 115. (in Russian)

Montgomery D.C., Peck E.A. 1982. Introduction to liner regression analysis. New York, John Wiley & Sons, p. 504.

Peters K.E., Walters C.C., Moldowan J.M. 2007. The Biomarker Guide: Vol. 2, Biomarkers and Isotopes in Petroleum Systems and Earth History. Cambridge, 1155 р. doi: 10.1017/CBO9781107326040

Porotov G.S. 2006. Matematicheskie metody modelirovaniya v geologii [Mathematical modeling methods in Geology]. St. Petersburg, Publishing House of St. Petersburg Sstate Mining Institute, p. 223. (in Russian)

Putilov I.S. 2014. Razrabotka tekhnologiy kompleksnogo izucheniya geologicheskogo stroeniya i razmeshcheniya mestorozhdeniy nefti i gaza [Development of technologies for the comprehensive study of the geological structure and location of oil and gas fields]. Perm, Publishing House of Perm. nats. research. polytech. univ., p. 285. (in Russian)

Schneider F. 2003. Basin modeling in complex area: examples from Eastern Venezuelan and Canadian Foothills. Oil and Gas Science and Technology, 58(2):313–324. doi: 10.2516/ogst:2003019

Sharapov P. 1971. Primenenie matematicheskoy statistiki v geologii. Statisticheskiy analiz geologicheskikh dannykh [Application of mathematical statistics in geology. Statistical analysis of geological data]. Moskva, Nedra, p. 246. (in Russian)

Tan P.N. et al. 2005. Introduction to data mining. Boston, Pearson Addison Wesley, p. 769.

Tiab D. 1993. Modern core analysis. Vol. 1. Theory, core laboratories. Houston, Texas, p. 200.

Vistelius A.V. 1980. Osnovy matematicheskoy geologii [Fundamentals of mathematical geology]. Leningrad, Nedra, p. 389. (in Russian)

Watson G.S. 1983. Statistic on spheres. New York, John Wiley and Sons Inc., p. 238.

Yarus J.M. 1994. Stochastic modeling and geostatistics. AAPG, Tulsa, Oklahoma, p. 231




DOI: http://dx.doi.org/10.17072/psu.geol.22.4.376

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.