Бурение скважин с горизонтальным окончанием сквозь слабоконсолидированные и глинистые породы практически всегда ведет к рискам осложнений, связанным как с обрушением стволов скважин, так и с поглощением промывочной жидкости. Для предварительной оценки рисков и выработки оптимальной стратегии бурения необходимо использовать модель напряженного состояния пласта. Важной особенностью построения модели напряженного состояния высокорасчлененных коллекторов с контрастными по упругим свойствам включениями является необходимость трехмерного моделирования. В силу слабой консолидации породы необходимо построение наиболее достоверной модели упругих свойств. Одним из подходов для повышения достоверности модели является применение подхода с выделением механических типов породы вместо литологических. Так, в работе [1] показано, что литотипы не всегда напрямую соотносятся с механическими свойствами горной породы.
Целью настоящей работы является демонстрация возможностей инструментов кластеризации разреза по механическим фациям для повышения достоверности прогноза рисков при бурении на пласт ПК1 покурской свиты, а также смежных глинистых отложений березовской и кузнецовской свит Северо-Комсомольского месторождения.
Продуктивный пласт ПК1 приурочен к верхней части покурской свиты, которая относится к сеноманскому ярусу меловой системы. Данный пласт является высокопроницаемым, слабо консолидированным терригенным коллектором. Следует отметить, что порядка трех четвертей всех запасов углеводородов месторождения сосредоточено в пласте ПК1. Исследуемые отложения ПК1 покурской свиты и вышележащие глинистые покрышки березовской и кузнецовских свит вскрываются секциями эксплуатационных колонн и хвостовиков. Анализ истории строительства на Северо-Комсомольском месторождении [2] показывает, что основными проблемами при бурении горизонтальных скважин на пласт ПК1 являются затяжки и посадки бурового инструмента, в т.ч. сопровождающиеся выходом обвального шлама, ростом давления и момента, а также поглощением промывочной жидкости при бурении от минимальных до катастрофических.
Вероятными причинами затяжек и посадок при бурении хвостовиков являются как недостаточная очистка стволов скважин от выбуренного шлама, так и влияние геометрии ствола (с учетом отсутствия обвальной породы на выходе, а также проводимых гидравлических расчетов). Для секций эксплуатационных колонн затяжки и посадки могут быть связаны с частичным обрушением стенок стволов скважин (зафиксирован выход обвальной породы) ввиду недостаточной плотности промывочной жидкости.
Причиной зафиксированных поглощений буровых растворов при бурении секций эксплуатационных колонн могла послужить естественная трещиноватость горных пород в интервале березовской свиты, наличие которой подтверждается результатами интерпретации имиджевых каротажей, а также возможная реактивация разломов в точке пересечения со скважиной.
Повышение эффективности бурения в таких условиях связано с определением интервалов с несовместимыми условиями бурения для оптимизации конструкций и параметров бурения. Одним из важнейших шагов для решения этой проблемы является построение достоверной геолого-геомеханической модели как на масштабе отдельных скважин (1D), так и на масштабе месторождения (3D).

Методы кластеризации данных представляют собой класс методов машинного обучения без учителя, отличительной чертой которых является детерминированность [3]. Их отличие от классического выделения литотипов состоит в том, что пространство данных может быть выбрано сообразно решаемой задаче. Например, для задачи подбора оптимального дизайна гидроразрыва пласта (ГРП) необходимыми входными данными являются упругие характеристики, которые при необходимости можно дополнить данными о проницаемости породы. Последнее может быть включено в исходные данные для дальнейшего моделирования с учетом различия в коэффициентах утечки по пропласткам. Характерным набором данных для задачи снижения рисков при бурении можно считать упругие и прочностные характеристики. Поскольку зачастую прочностные характеристики связаны корреляционными соотношениями именно с упругими свойствами и плотностью породы, можно считать механической фацией породу с определенными модулями Юнга и Пуассона, а также плотностью. В программном комплексе «РН-СИГМА» (ПК «РН-СИГМА») разработан модуль кластеризации по механическим фациям [1] на основе скоростей продольных и поперечных звуковых волн, а также плотности. Эти характеристики являются полностью эквивалентными указанным выше.
Для распространения механических фаций в пространстве нельзя использовать кластеризацию пород, выполненную независимо на каждой скважине, поскольку для построения модели на уровне месторождения необходимы единая нумерация кластеров, а также учет изменчивости характеристик пласта. Поэтому наиболее корректным способом необходимо признать использование данных всех опорных скважин в одном расчете, так называемый многоскважинный режим расчета. ПК «РН-СИГМА» предоставляет и такую возможность. Необходимо также упомянуть, что все расчеты выполнены с использованием метода голосования [3] как одного из наиболее достоверных методов кластеризации.

При разбиении разреза по механическим фациям основным используемым набором данных являются результаты обработки данных широкополосного акустического каротажа (АКШ) — интервальные времена продольной (Δt_p) и поперечной (Δt_s) волн и объемная плотность пород (ρ) по данным плотностного гамма-гамма каротажа. Кроме того, для калибровки как одномерных, определенных вдоль траектории, так и трехмерных, определенных в межскважинном пространстве, моделей, использованы данные бурения, керновые данные, результаты стандартного и специального комплексов геофизических исследований (ГИС), данные микроимиджеров, замеры пластового давления, а также данные стресс-тестов (микро-ГРП) с помощью испытателей пластов на кабеле (ИПК).
Керновые исследования также легли в основу построения корреляционных зависимостей в пределах выделенных механических фаций. В качестве опорных для одномерного геомеханического моделирования были выбраны пять скважин с наиболее полным набором данных: кросс-дипольный акустический каротаж, лабораторные исследования динамических и статических упругих характеристик, паспорта прочности. Дополнительно были использованы данные по пяти скважинам с набором исследований порового давления и давления смыкания трещин (в том числе с трех опорных скважин).
Далее на основе алгоритма многоскважинной кластеризации выполнено расчленение разреза на механические типы с учетом деления разреза на стратиграфические слои на выборке опорных скважин со специальным комплексом ГИС. Всего выделено 12 механических фаций по 4 кластера в каждой стратиграфической единице (табл. 1).

На рисунке 1 отражены полученные механические колонки и исходные непрерывные кривые динамических упругих свойств вместе с точечными замерами на керне. Можно отметить, что пласт ПК1 равномерно охвачен керновыми исследованиями с точки зрения покрытия механических типов. Механические типы отложений березовской и кузнецовской свит в силу малой статистики исследованы неравномерно.

Сравнительный анализ литологических и механических типов пород пласта ПК1 (рис. 2) указывает на влияние литологического типа пород на механические свойства. Интервалы песчаника представлены преимущественно механическими фациями К10 и K12. При увеличении глинистой составляющей превалирует фация K9. В интервалах плотных пород порядка 30 % занимает фация K11, которая не представлена в других литологических типах.

На основании керновых исследований построены корреляционные зависимости между статическим и динамическим модулями Юнга по каждой механической фации. На рисунке 3 приведены примеры таких зависимостей по некоторым выделенным фациям.

В силу малого объема керновых исследований для кузнецовской свиты построена одна корреляционная зависимость на три механические фации. Необходимо отметить, что использование кластеризации разреза на механические фации позволило улучшить корреляционные зависимости для прогноза статического модуля Юнга по сравнению с зависимостями, построенными с использованием разбиения пород по литологическому признаку. В отличие от модуля Юнга, наиболее достоверным вариантом для коэффициента Пуассона стало построение общей корреляционной зависимости без разделения пород на механические или литологические типы (рис. 4).

Методика построения геомеханической модели устойчивости ствола скважины заключается в последовательном определении компонент геомеханической модели по имеющимся входным, восстановленным и расчетным данным ранее пробуренных скважин. Построение геомеханической модели включает в себя расчет геостатического напряжения с последующей оценкой порового давления, давления гидроразрыва, давления поглощения промывочной жидкости и давления сдвигового разрушения с использованием каротажных данных и данных анализа кернового материала. Полученные значения давлений и компонент тензора напряжений калибруются на основе геологических данных, а также информации, полученной в ходе бурения.
Построение одномерных геомеханических моделей для опорных скважин, как правило, выполняется с использованием изотропной или анизотропной пороупругой модели [4]. На основе результатов 1D-моделирования на следующем этапе работ с использованием геологической модели строятся секторные 3D геомеханические модели [5]. На заключительном этапе выполняется расчет устойчивого состояния стволов проектных скважин, выдаются рекомендации по минимизации рисков потенциальных осложнений в процессе бурения. Рекомендации оформляются в формате карты рисков.
В связи с низким охватом целевого объекта исследованиями АКШ (рис. 5) на скважинах с наличием стандартного комплекса ГИС и времени пробега продольной волны использована синтетическая модель для восстановления динамических упругих свойств при помощи модуля нейронных сетей. Эта операция проведена на основе анализа данных стандартного комплекса ГИС (гамма, нейтронного, акустического каротажа и каротажа сопротивления), а также характера насыщения с контролем значений в интервале разрушенной части ствола по данным каверномера.

На следующем этапе ко всем скважинам, содержащим синтетический акустический каротаж, была применена операция многоскважинной кластеризации, в которую для контроля были включены также исходные опорные скважины. По опорным скважинам проводился контроль точности кластеризации. Далее все скважины с синтезированными данными будем называть синтетическими опорными скважинами. Точность кластеризации оказалась достаточной для практического применения. При этом в результате было получено не менее 4 синтетических опорных скважин на каждом целевом участке месторождения. Эти скважины далее были использованы как исходные данные для распространения динамических упругих свойств по структурному каркасу.
На этапе распространения динамических упругих свойств в пространстве использован стохастический метод с учетом вертикальных рангов вариограмм на основе анализа скважинных данных и горизонтальных рангов, настроенных по результатам детального анализа по скважинам, наиболее близко расположенным друг от друга (на расстоянии 100–1000 м).
С учетом проведенного анализа в модели использованы горизонтальные ранги вариограмм 500 м по главному и второстепенному направлению. Результаты моделирования — кубы модуля Юнга и коэффициента Пуассона — приведены на рисунке 6 на примере одного из секторов. Для наглядности приведен срез куба по одному из слоев.

На завершающем этапе результаты 3D геомеханического моделирования верифицированы на данные бурения: выполнен расчет устойчивости ствола пробуренных горизонтальных скважин [6]. Результаты моделирования подтверждаются данными бурения (в соответствии с полученными суточными рапортами и отчетами сервисных подрядчиков) и анализом фактической кавернометрии. Отмечено снижение количества геологических осложнений при бурении горизонтальных скважин.
Отдельно отметим, что разработанная 3D геомеханическая модель выполнена в соответствии с типовыми требованиями ПАО «НК «Роснефть» и является постоянно действующей, по мере поступления новых исходных данных производится ее актуализация.

На этапе проектирования скважины на основании разработанной геомеханической модели и полученных расчетов устойчивости ствола оценивается безопасность применяемой конструкции, выдаются необходимые рекомендации.
Карта управления рисками представляет собой документ, объединяющий в себе расчет устойчивости ствола скважины с нанесенной рекомендуемой статической плотностью бурового раствора и рассчитанной эквивалентной циркуляционной плотностью (ЭЦП) [7], глубины и характер рисков осложнений при бурении, рекомендации к параметрам промывочных жидкостей и режимам бурения. Пример планшета с выделенными интервалами потенциальных осложнений, используемого для карты управления рисками, представлен на рисунке 7.

На карте для каждого интервала выделяются следующие типы рисков:

• риск обрушения ствола скважины: эквивалент градиента обрушения превышает статическую плотность бурового раствора или ЭЦП при спуско-подъемных операциях (СПО);
• риски поглощения бурового раствора: ЭЦП при бурении или промывке превышает эквивалент градиента поглощения;
• риски получения авто-ГРП: ЭЦП при бурении или промывке превышает эквивалент градиента гидроразрыва пласта;
• риски деградации ствола скважины: расслаивание глинистых пород с тонкой слоистостью под действием гидравлических воздействий;
• риски скопления и лавинного сползания шлама: стволы с зенитным углом более 40°, недостаточная очистка от выбуренного шлама;
• риски дифференциальных прихватов: протяженные интервалы (не менее 10 м) высокопроницаемых песчаников покурской свиты.

Для каждого из типов рисков указываются действия для его предотвращения и действия при его возникновении. В случае фиксирования осложнений в процессе строительства скважины проводится дополнительный постбуровой анализ, который включает:

• построение геомеханической модели с использованием фактического профиля и записанной ЭЦП при бурении;
• анализ режимов бурения и СПО, а также параметров используемых промывочных жидкостей;
• выявление вероятных причин осложнения и выдачу рекомендаций по их минимизации.

Таким образом, с учетом согласованных проектных профилей стволов скважин выполняется комплекс геомеханических и инженерных расчетов с последующим формированием карт управления рисками, которые используются для формирования индивидуальных программ на бурение, а также программ сервисных подрядчиков.

Применение моделирования на основании механических фаций показало хорошую прогнозную способность в коллекторах с высокой расчлененностью и высоким контрастом механических свойств. Основное преимущество такого подхода состоит в более точном описании разреза с точки зрения моделирования напряженного состояния пласта, а следовательно, и более достоверном прогнозировании рисков, связанных с геологическим строением месторождения. В качестве рекомендации по развитию подхода стоит упомянуть увеличение объема керновых исследований для более точного прогноза, а также изменение подхода к выбору интервалов исследования керна не только на основании литологии, но и на основании колонки механических фаций.
Отдельно хочется также отметить, что для сложнопостроенных коллекторов рассмотренного типа рекомендуется использовать постоянно действующую геомеханическую модель, чтобы учитывать риски возникновения проблем при бурении в областях с измененным поровым давлением.