Тюменская свита Западно-Сибирской НГП содержит значительные запасы нефти (около 3 млрд т текущих извлекаемых запасов), но темп отбора от начальных извлекаемых запасов (НИЗ) составляет около 1 %. Запасы тюменской свиты относят к трудноизвлекаемым запасам (ТрИЗам). Отложения тюменской свиты являются одним из ключевых продуктивных объектов Ханты-Мансийского автономного округа (ХМАО) Западной Сибири. Однако их разработка сопряжена со значительными трудностями, коренящимися в специфике геологического строения. Тюменская свита представляет собой мелкопереслаивающуюся толщу алевролитов, аргиллитов и песчаников, лишенную выдержанных глинистых разделов, что формирует единый гидродинамически связанный объект [1].
Частое неподтверждение геологических моделей и бурение большого числа непродуктивных и низкодебитных скважин являются причиной низкого интереса к разработке этих отложений.

Таким образом, проблема тюменской свиты заключается не столько в отсутствии данных, сколько в применении геологических концепций, не соответствующих генезису продуктивных тел.
Целью данной работы является обобщение проблем, выявленных при разведке и геологическом моделировании отложений тюменской свиты (J2tm тюменские), и вариантов их решения на основе детальных палеорусловых концептуальных моделей.

Тюменская свита не содержит маркирующих слоев регионального значения и для детальной стратификации представляет значительные трудности. Она характеризуется весьма сложным мозаичным строением вследствие частых замещений песчаников глинами, алевролитами или пачками их частого переслаивания.
Схемы расчленения свиты, разработанные разными исследователями для Красноленинского свода, различаются стратиграфическим положением границ между подсвитами и их объемом. В тюменской свите девять продуктивных горизонтов, индексируемых как ЮК2–ЮК9. Они не имеют четких границ и представляют в основном разобщенные песчаниковые тела, залегающие нередко на разных стратиграфических уровнях [9].

Все большее значение приобретает зональный и локальный прогноз нефтегазоносности, эффективность которого во многом определяется степенью детальности изучения разрезов и уровнем достоверности их корреляции. Наиболее острая проблема — отсутствие на сейсмических разрезах четких реперов, позволяющих однозначно выделить границы пластов внутри свиты, например между пластами (ЮК2, ЮК3-4 и др.). Не идентифицируются глинистые перемычки, что ведет к нестабильности индексации и оценке эффективных толщин.
Глинистые перемычки, как правило, не имеют выдержанности по площади и мощности, что приводит к постоянной ревизии индексации (например, переход от расчленения ЮК2-3 к ЮК2, ЮК3-4 на Средне-Назымском месторождении). Это, в свою очередь, влечет перераспределение добычи между пластами в отчетности, усложняя анализ разработки и планирование геолого-технических мероприятий (ГТМ). Как следствие, исторические отчеты по одним и тем же месторождениям содержат разные схемы расчленения, что затрудняет анализ динамики запасов. Планирование геолого-технических мероприятий, таких как ГРП, становится высокорискованным.

В период с 2001 по 2020 год на одном из месторождений выполнено несколько видов сейсморазведочных работ и обработок сейсмических данных. После окончания работ по переобработке и переинтерпретации данных МОГТ-3D в пределах площади месторождения пробурены три новые разведочные скважины (в порядке окончания бурения): №№ 16, 12, 15. На рисунке 1 представлено сейсмическое поле русловых тел.

По результатам бурения скважины 15 не подтвердился наиболее перспективный по сейсмическому прогнозу участок. Толщина вскрытых коллекторов оказалась более чем в 3 раза меньше прогнозной. Сравнение прогнозных и фактических толщин по скважинам приведено в таблице 1.

Практически для всех продуктивных отложений тюменской свиты по упругим параметрам среды Vp, AI, Vp/Vs диапазон нефте-, водонасыщенных коллекторов полностью перекрывается диапазоном значений неколлекторов. При этом получить обоснованный количественный прогноз эффективных толщин и/или пористости в интервале пластов Ю2–Ю9 по результатам сейсмической инверсии и атрибутного анализа не представляется возможным. Для получения результата необходимо вернуться на качественный уровень интерпретации. В результате анализа сейсмических данных возможно получить сейсмофациальные / литофациальные схемы площади исследования и зоны развития коллекторов с улучшенными фильтрационно-емкостными свойствами (ФЕС), связанные с распространением палеорусловых фаций (фации аккреционных кос (point bars), прирусловых валов и др.) [6].

Существующие сейсмические методы (в т.ч. спектральная декомпозиция) часто не позволяют достоверно картировать русловые фации («каналы»), обладающие улучшенными свойствами. На многих площадях прогнозные «русла» по сейсмике не подтверждаются бурением (пример — скв. 10 месторождения). По факту скважина вскрыла пойменные отложения. На рисунке 2 представлена схема корреляции по вновь пробуренным скважинам.

Данные по керну демонстрируют, что различия в ФЕС между прогнозируемыми русловыми
и пойменными фациями часто оказываются статистически незначимыми в исходных
данных (табл. 2). Так, например, Кпо поймы пласта ЮК2 составляет 13,02 %, по сравнению
с Кпо в русле — 13,63 %.

Это означает, что традиционное разделение фаций только по средним значениям пористости и проницаемости не отражает реального фильтрационного поведения пород и не может служить надежной основой для геологического моделирования.
Более того, при одинаковой пористости проницаемость может различаться на порядок, что объясняется различной микроструктурой порового пространства и распределением глинистого материала [2]. При одном и том же поровом объеме фильтрационные параметры будут ниже в породах с более сложной структурой. Это ставит под вопрос эффективность только сейсмического фациального моделирования для тюменской свиты.

На рисунке 3 наглядно продемонстрирована неоднозначная зависимость проницаемости от пористости для пород с различной поровой структурой, выявленная в результате анализа связи коллекторских свойств, установленных по керну, а также по ГИС для юрских пластов и фаций.

Коллекторы продуктивных пластов представлены песчано-алевролито-глинистыми горными породами полимиктового состава, для которых характерна существенная неоднородность структурных характеристик порового пространства. Структурные особенности таких пород связаны с формой, взаимным расположением и гранулометрическим распределением частиц, слагающих твердую фазу. Для наглядной характеристики изменения фильтрационно-емкостных свойств в зависимости от типа фаций представлены графики (диаграмма Winland plot [Winland, 1972]), на которых дополнительно вынесены линии трендов, установленных и прогнозируемых коллекторских свойств для наиболее перспективных фаций [8].

Петрофизические неопределенности в тюменской свите носят не случайный, а системный характер.

Анализ подтверждает, что ключевой вызов при работе с тюменской свитой — ее комплексная неоднородность, проявляющаяся на всех масштабах. Высокий коэффициент анизотропии (от 0,27 до 142,94) свидетельствует о сложной структуре фильтрационных путей [5].
• Граничные значения коллектора: для низкопроницаемых пород (~1 мД) классические методы выделения коллектора становятся малоэффективными. Требуется учет профильной проницаемости и трещиноватости.
• Пористость: актуален вопрос учета глинистости и переходной пористости.
• Насыщенность: определение начальной (Кнн) и остаточной нефтенасыщенности остается сложной задачей. Расхождения между данными керна и ГИС (отсутствие корреляции Кпр-Кв по ГИС при ее наличии по керну) требуют построения локальных калибровочных зависимостей.
• Проницаемость: измерение абсолютной проницаемости различными методами дает неоднозначную оценку. Метод получения значения газопроницаемости по пермеаметру пород по колонке керна предназначен для оперативной оценки значений газопроницаемости (получения профиля проницаемости) по поверхности спила керна Кпр(пов) и может с успехом использоваться для оперативной оценки изменения фильтрационных свойств пород, для выявления интервалов наиболее вероятного притока в скважине, а также выбора точек отбора образцов на лабораторные определения коллекторских свойств. Значения газопроницаемости по пермеаметру значительно (более чем на порядок) завышены относительно проницаемости, определенной на образцах по стандартному методу по ГОСТ из сплошной (без трещин) части керна. При замерах же пермеаметром его зонд, попадая даже на одну микротрещину, дает значение проницаемости с учетом влияния этой микротрещины, то есть трещинную проницаемость. Это важно, так как в скважине трещины являются основными каналами фильтрации. Поэтому результаты исследования профиля проницаемости, хотя и являются в большей степени качественным показателем, могут быть рекомендованы для оценки относительного изменения проницаемости пород в скважине в интервалах отбора керна [7].

На месторождениях Западной Сибири отложения тюменской свиты нередко характеризуются сильной тектонической нарушенностью. При этом дизъюнктивные нарушения играют не только структурообразующую роль, но и являются как каналами миграции УВ, так и экранами, ограничивающими флюидодинамические системы с самостоятельными водонефтяными контактами (ВНК).
Как отмечается в работах российских исследователей (В.А. Савенко и др., 2012), для тюменской свиты характерны резкие ступенчатые изменения ВНК, приуроченные к зонам разломов [1, 3]. Объяснить это только литологическим экранированием невозможно из-за отсутствия выдержанных глин. Механизм связывается с формированием эпигенетических уплотненных зон вдоль плоскости разлома, создающих флюидоупор [4]. Это важный фактор, который часто игнорируется в гидродинамическом моделировании, что приводит к некорректному воспроизведению уровней ВНК и ошибкам при прогнозе зон дренирования.

На примере группы месторождений Шаимского района можно увидеть картину резких изменений уровней ВНК и локальное изменение направления снижения значений уровней ВНК с северо-восточного на северо-западное.
На основе анализа схемы изоконтактов 1991 года было установлено, что при переходе от Шаимского мегавала к Верхнекондинской зоне прогибов отмечается локальное изменение направления снижения значений уровней ВНК с северо-восточного на северо-западное. Амплитуда понижения ВНК составила 58 м.
На рисунке 4 представлена зона сочленения данных месторождений [1, 3].

На примере одного из месторождений видна высокая изменчивость оценок начальных геологических запасов нефти (НГЗ) по категориям АВС1+С2: от 26,1 млн т (2010 г.) до 19,7 млн т (2014–2017 гг.) и последующий рост до 35,3 млн т (2020 г.). Важно отметить, что увеличение запасов в 2020 году произошло за счет принципиально нового взгляда на геологическое строение резервуара и создания новой палеорусловой концептуальной модели пласта.

Применение новейших технологий обработки данных ГИС, керна и обоснование детерминистической сейсмической инверсии позволили представить новую концептуальную модель строения пласта ЮК2, соответствующую генезису продуктивных отложений тюменской свиты. Новые данные бурения и сейсмической интерпретации позволили уточнить формы и размеры залежи, изменить концепцию геологической модели и выделить основные объемы запасов в русловых отложениях. Дальнейшее неподтверждение прогнозных толщин русел разведочным бурением привело к незначительному списанию запасов. Динамика начальных геологических запасов объекта представлена на рисунке 5.

Трехмерные концептуальные геологические модели продуктивных объектов тюменских отложений руслового, палеодельтового типов, созданные на основе результатов комплексного анализа данных сейсморазведки, локализуют зоны развития песчаных тел, связанных с объектами палеоруслового генезиса, позволяют моделировать литологию и петрофизические параметры дифференцированно по русловой и пойменной частям. Размещение эксплуатационных скважин в пределах выделенных перспективных участков позволяет повысить рентабельность вовлечения в разработку трудноизвлекаемых запасов тюменской свиты.

На рисунке 6 представлено сравнение геологических разрезов через скважины одной и той же площади по двум моделям, созданным на базе разных концепций (рис. 6а — старая пластовая модель, рис. 6б — новая модель (русловая) с учетом литофациальных особенностей).

Оценка запасов пласта Ю2 по новой модели позволила выделить 56 % от общего объема активных запасов, содержащихся в русловой части и конусах выноса песчаного материала [6].

Основная задача в получении достоверных сведений о структуре запасов при составлении документов по подсчету запасов УВС тюменской свиты состоит в своевременном обоснованном решении по выбору типа геологической модели месторождения: упрощенной пластовой модели с большим объемом запасов нефти или сложной концептуальной модели, базирующейся на литофациальных исследованиях, применении современных сейсмических технологий спектральной декомпозиции и автоматической классификации, дифференцированно учитывающей пойменные трудноизвлекаемые запасы и запасы, содержащиеся в палеоруслах, рентабельные для разработки.
Отложения тюменской свиты требуют особого, детализированного подхода на всех этапах геологического изучения. Стандартные методики, эффективные для других объектов, часто приводят здесь к значительным ошибкам в интерпретации и, как следствие, к экономическим потерям. Ключом к успешной разработке является отказ от упрощенных моделей, комплексное использование всех геологических и геофизических данных, а также признание и количественная оценка высокой степени природной неопределенности, свойственной данному объекту. Несмотря на многочисленные проблемы и неопределенности в изучении отложений тюменской свиты в пределах месторождений, степень освоения и изученности запасов на территории ХМАО в целом повышается. Развитие современных методов исследования и методов геологического моделирования находит свое отражение в изменении динамики добычи и структуры запасов тюменских отложений на территории ХМАО (рис. 7).