Том 337 № 6 (2026)
DOI https://doi.org/10.18799/24131830/2026/6/5274
Подходы к вероятностной оценке продуктивного объема литологически экранированных залежей на примере ачимовских отложений севера ЯНАО
Актуальность. При проведении вероятностной оценки начальных геологических запасов углеводородов объектов со сложным геологическим строением, к которым относятся ачимовские отложения, необходимо учитывать совокупность неопределенностей, связанных с особенностями их геологического строения. Цель. Проведение вероятностной оценки ресурсов и запасов ачимовской толщи нижнемеловых отложений с учетом совокупности неопределенностей, связанных как с неоднозначностью картирования границ осадочных тел и характерных седиментационных элементов, слагающих рассматриваемые отложения, так и с техническими ограничениями геофизических методов – сейсморазведки и геофизических исследований скважин. Методы. Интегрированный подход многовариантного двумерного моделирования, адаптированного для учета неопределенностей на трех основных этапах картопостроений: а) построение структурного каркаса многопластового месторождения с невыдержанной мощностью единичного подсчетного объекта (клиноциклита) по латерали; б) прогноз эффективного объема с учетом неопределенностей концептуального строения и особенностей формирования ачимовских отложений; в) прогноз флюидонасыщенного объема с количественным учетом геологических рисков на примере месторождения в Надымском районе Ямало-Ненецкого автономного округа. Результаты. Предложенные методические подходы к вероятностной оценке флюидонасыщенного объема в двумерном формате позволили получить карты, отражающие основные особенности геологического строения объекта моделирования, а именно, фациальную дифференциацию и связанную с ней литологическую неоднородность по латерали и вертикали. Полученные карты могут быть использованы для проведения аналитических расчетов по оценке профилей добычи и расстановке эксплуатационного фонда скважин на дальнейших этапах оценки актива, а также при планировании дальнейших мероприятий в рамках программы геологоразведочных работ.
Для цитирования: Переплеткин И.А., Забоева А.А., Музраева Б.Ю. Подходы к вероятностной оценке продуктивного объема литологически экранированных залежей на примере ачимовских отложений севера ЯНАО. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов, 2026, Т. 337, № 6, С. 7-24. https://doi.org/10.18799/24131830/2026/6/5274
Ключевые слова:
вероятностная оценка, ачимовская толща, многовариантное моделирование, литологически экранированные залежи, геологические риски и неопределнности
Библиографические ссылки:
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Rose P.R. Risk analysis and management of petroleum exploration ventures. AAPG Methods in Exploration Series, 2001, Vol. 12, 164 p.
2. Esiri A., Jambol D., Ozowe C. Enhancing reservoir characterization with integrated analysis and geostatistical methods. Journal of Multidisciplinary sciences, 2024, Col. 6, 12 p.
3. Забоева А.А., Зверев К.В., Генераленко О.С. Влияние макронеоднородности ачимовских отложений на прогноз технологических показателей работы скважин. Геонауки: трансформируем знания в ресурсы. Материалы 9-й геолого-геофизической конференции EAGE. СПб, 2020. 5 с.
4. Charles J.G. Experience with the quantification of subsurface uncertainties. SPE Asia Pacific Oil and Gas Conference and Exhibition Proceedings, 2001, 17 p.
5. Lia O., More H., Tjelmeland L., Holden T. Uncertainties in reservoir production forecasts. AAPG Bulletin, 1997, № 5, P. 775–802.
6. Pyrcz M., Deutsch C. Geostatistical reservoir modeling. London: Oxford University Press, 2014. 449 p.
7. Букатов М.В., Пескова Д.Н., Ненашева М.Г. Ключевые проблемы освоения ачимовских отложений на разных масштабах исследования. PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти, 2018, № 2, C. 16–21.
8. Белозеров Б.В., Буторин А.В., Кайгородов С.В., Фаизов Р.З. Практические советы по 3D-геологическому моделированию. изд. 2-е. Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2018. 424 с.
9. Prelat A., Covault J.A., Hodson D.M., Fildani A., Flint S.S. Intrinsic controls on the range of volumes, morphologies, and dimensions of submarine lobes. Sedimentary Geology, 2010, Vol. 232, P. 66–76.
10. Shanmugam G. Submarine fans: a critical retrospective. Journal of Paleogeography, 2016, № 2, P. 110–184.
11. Ачимовские горизонты. Спецпроект «Газпром нефть» и Neftegaz.RU. URL: https://achimovka.neftegaz.ru/?ysclid=lvanog4eg5767135808 (дата обращения 15.08.2025).
12. Мусихин А.Д., Мингазова Д.И., Байков Р.П., Викторова Е.М., Киселев П.Ю., Тельнова К.С. Подход к вероятностной оценке ресурсного потенциала в условиях низкой изученности. PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти, 2024, Т. 9 (2), С. 27–33.
13. Corbett P. Modelling and management course manual. Edinburgh: Heriot-Watt-University, 2017. 398 p.
14. Решение 6-го Межведомственного стратиграфического совещания по рассмотрению и принятию уточненных стратиграфических схем мезозойских отложений Западной Сибири. Новосибирск: СО РАН, 2003. 5 с.
15. Van Wagoner J.C., Mitchum R.M., Campion K.M, Rahamanian V.D. Siliclastic sequence stratigraphy in well logs, cores and outcrops. AAPG Methods in Exploration, 1990, Vol. 7, P. 55.
16. Pallav S., Wen C.H., Jiang X. Selecting representative models from a large set of models. SPE Annual Conference and Exhibition Proceedings, 2013, 5 p.
17. Нежданов А.А. Сейсмогеологический анализ нефтегазоносных отложений Западной Сибири для целей прогноза и картирования неантиклинальных ловушек и залежей УВ: дис. … д-ра геол.-минерал. наук. Тюмень, 2004. 318 с.
18. Reading H.G., Richards M. Turbidite system in deep-water basin margins classified by grain size and feeder system. AAPG Bulletin, 1994, Vol. 78, P. 792–822.
19. Ольнева Т.В. Диагностика морфогенетических типов палеоканалов на основе параметризации сейсмообразов. Геофизика, 2022, Вып. 2, С. 17–25.
20. Abreu V., Sullivan M., Pirmez C, Mohrig D. Lateral accretion packages (LAPs): an important reservoir element in deep water sinuous channels. Marine and Petroleum Geology, 2003, Vol. 20, P. 631–648.
21. Strebelle S. Conditional simulation of complex geological structure using multi-point statistics. Mathematical Geology, 2002, Vol. 14, P. 1–22.
22. Janocko M., Nemec W., Henriksen S., Warchol M. The diversity of deep-water sinuous channel belts and slope valley-fill complexes. Marine and Petroleum Geology, 2013, Vol. 41, P. 7–34.
23. Переплеткин И.А., Алехин И.И., Викторова Е.М., Мингазова Д.И., Забоева А.А., Музраева Б.Ю., Мещерякова А.С. Лучшие практики вероятностной оценки ресурсной базы неструктурных ловушек в зависимости от степени геологической изученности (на примере ачимовской толщи). Геомодель 2024: Сборник материалов 26-й конференции по вопросам геологоразведки и разработки месторождений нефти и газа. М., 2024. С. 22–26.
24. Алехин И.И., Переплеткин И.А., Мещерякова А.С., Савченко П.Д., Музраева Б.Ю., Мингазова Д.И., Викторова Е.М., Толмачев Е.О. Разработка интегрированного технического подхода к вероятностной оценке ресурсной базы и учету геологических рисков для ачимовских отложений при низкой степени изученности. ПРОНЕФТЬ: Профессионально и нефти, 2024, № 3 (11), C. 19–38.
25. Алехин И.И., Переплеткин И.А., Мещерякова А.С. Методика вариации структурного плана многопластового месторождения со сложным геологическим строением. Актуальные проблемы нефти и газа, 2024, Т. 15, № 2, С. 122–140.
26. Переплеткин И.А., Забоева А.А., Музраева Б.Ю., Алехин И.И., Викторова Е.М.Учет особенностей геологического строения ачимовских отложений при проведении многовариантной оценки продуктивного объема. Геомодель 2024: Сборник материалов 26-й конференции по вопросам геологоразведки и разработки месторождений нефти и газа. М., 2024. С. 17–21.
27. Zavala C., Arcuri M. Intrabasinal and extrabasinal turbidites: Origin and distinctive characteristics. Sedimentary Geology, 2016, Vol. 337, P. 36–54.
28. Dubrule O. Geostatistics in petroleum geology. AAPG Continuing Education Course, 1998, Notes Series 38, 138 p.
29. Заграновская Д.Е. Определение геологической успешности проекта для залежей УВ нетрадиционных коллекторов. Наука о сланцах-2023. Новый опыт: Сборник материалов 4-го специализированного научно-практического семинара. М., 2023. С. 39–42.
30. Руководство по формированию концептуальной основы крупных проектов ГРР. СПб: ПАО «Газпром нефть», 2022. 103 c.
REFERENCES
1. Rose P.R. Risk analysis and management of petroleum exploration ventures. AAPG Methods in Exploration Series, 2001, vol. 12, 164 p.
2. Esiri A., Jambol D., Ozowe C. Enhancing reservoir characterization with integrated analysis and geostatistical methods. Journal of Multidisciplinary sciences, 2024, vol. 6, 12 p.
3. Zaboeva A.A., Zverev K.V., Generalenko O.S. Microheterogeneity influence of Achimov deposits on production technology characteristics. EAGE Saint Petersburg 2020. Geosciences: Transforming knowledge to resources. 9th geology & geophysics conference expanded abstracts. St Petersburg, 2020. 6 p. (In Russ.)
4. Charles J.G. Experience with the quantification of subsurface uncertainties. SPE Asia Pacific Oil and Gas Conference and Exhibition Proceedings, 2001, 17 p.
5. Lia O., More H., Tjelmeland L., Holden T. Uncertainties in reservoir production forecasts. AAPG Bulletin, 1997, no. 5, pp. 775–802.
6. Pyrcz M., Deutsch C. Geostatistical reservoir modeling. London, Oxford University Press, 2014. 449 p.
7. Bukatov M.V., Peskova D.N., Nenasheva M.G. Key problems of Achimov deposits developmenton the different scales of studying. PROneft, 2018, vol. 2, pp. 16–21. (In Russ.)
8. Belozerov B.V., Butorin A.V., Kaigorodov S.V., Faizov R.Z. Practical tips for 3D geological modeling. 2nd ed. Izhevsk, Institute of Computer technologies Publ., 2018. 424 p. (In Russ.)
9. Prelat A., Covault J.A., Hodson D.M., Fildani A., Flint S.S. Intrinsic controls on the range of volumes, morphologies, and dimensions of submarine lobes. Sedimentary Geology, 2010, vol. 232, pp. 66–76.
10. Shanmugam G. Submarine fans: a critical retrospective. Journal of Paleogeography, 2016, no. 2, pp. 110–184.
11. Achimov horizons. Special project of Gazprom Neft and Neftegaz.RU. Available at: https://achimovka.neftegaz.ru/?ysclid=lvanog4eg5767135808 (accessed 15 August 2025).
12. Musikhin A.D., Mingazova D.I., Baykov R.P., Viktorova E.M., Kiselev P.Yu., Telnova K.S. New way to estimate resource potential at a low exploration maturity. PRONEFT. Professionally about oil, 2024, vol. 9 (2), pp. 27–33. (In Russ.)
13. Corbett P. Modelling and management course manual. Edinburgh, Heriot-Watt-University, 2017. 398 p.
14. Decision of the 6th Interdepartmental Stratigraphic Meeting on the review and adoption of updated stratigraphic schemes of Mesozoic deposits of Western Siberia. Novosibirsk, SB RAS, 2003. 5 p.
15. Van Wagoner J.C., Mitchum R.M., Campion K.M, Rahamanian V.D. Siliclastic Sequence Stratigraphy in Well Logs, cores and outcrops. AAPG Methods in Exploration, 1990, vol. 7, pp. 55.
16. Pallav S., Wen C.H., Jiang X. Selecting representative models from a large set of models. SPE Annual Conference and Exhibition Proceedings, 2013, 5 p.
17. Nezhdanov A.A. Seismic & geological analysis of the oil-and-gas-bearing deposits of Western Siberia for forecasting and mapping of non-anticlinal traps and hydrocarbon deposits. Dr. Diss. Tyumen, 2004. 318 p. (In Russ.)
18. Reading H.G., Richards M. Turbidite system in deep-water basin margins classified by grain size and feeder system. AAPG Bulletin, 1994, vol. 78, pp. 792–822.
19. Olneva T.V. Diagnostics of morphogenetic types of paleochannels based on seismic image parameterization. Geophysics, 2022, vol. 2, pp. 17–25.
20. Abreu V., Sullivan M., Pirmez C, Mohrig D. Lateral accretion packages (LAPs): an important reservoir element in deep water sinuous channels. Marine and Petroleum Geology, 2003, vol. 20, pp. 631–648.
21. Strebelle S. Conditional simulation of complex geological structure using multi-point statistics. Mathematical Geology, 2002, vol. 14, pp. 1–22.
22. Janocko M., Nemec W., Henriksen S., Warchol M. The diversity of deep-water sinuous channel belts and slope valley-fill complexes. Marine and Petroleum Geology, 2013, vol. 41, pр. 7–34.
23. Perepletkin I.A., Alekhin I.I., Viktorova E.M., Mingazova D.I., Zaboeva A.A., Muzraeva B.Yu., Mechsheryakova A.S. Best practices for probabilistic assessment of non-structural objects depending on the degree of geological exploration (based on the example of Achimov deposits). Geomodel 2024. 26th conference on geological exploration of oil and gas fields. Moscow, 2024. pp. 22–26. (In Russ.)
24. Alekhin I.I., Perepletkin I.A., Meshcheryakova A.S., Savchenko P.D., Muzraeva B.Yu., Mingazova D.I., Viktorova E.M., Tolmachev E.O. Reserves probabilistic assessment approach involving quantitative geological risks accounting for Achimov deposits with low exploration maturity. PRONEFT. Professionally about oil, 2024, vol. 9 (3), pp. 6–16. (In Russ.)
25. Alekhin I.I., Perepletkin I.A., Meshcheryakova A.S. A method for structural framework variation of a multilayer field associated with complicated geology. Actual Problems of Oil and Gas, 2024, vol. 15, no. 2, pp. 122–140. (In Russ.)
26. Perepletkin I.A., Zaboeva A.A., Muzraeva B.Yu.,Alekhin I.I., Viktorova E.M. Probabilistic assessment of Achimov deposits taking into account geological features of conceptual model Geomodel 2024. 26th conference on geological exploration of oil and gas fields. Moscow, 2024. pp. 17–21. (In Russ.)
27. Zavala C., Arcuri M. Intrabasinal and extrabasinal turbidites: origin and distinctive characteristics. Sedimentary Geology, 2016, vol. 337, pp. 36–54.
28. Dubrule O. Geostatistics in petroleum geology. AAPG Continuing Education Course, 1998, Notes Series 38, 138 p.
29. Zagranovskaya D.E. Determination of the geological success of the project for hydrocarbon deposits of unconventional reservoirs. Unconventionals-2023. A new experience. Proceedings of the 4th specialized scientific & practical workshop. Moscow, 2023. pp. 39–42.
30. Guidelines for Forming a Conceptual Framework for Major Exploration Projects. St Petersburg, Gazprom Neft PJSC Publ., 2022. 103 p.
