Prediction of litho-porosity using incompressibility and rigidity, offshore Niger delta, Nigeria

• Autorzy: Nwokoma Esomchi , Agbasi Okechukwu Ebuka , Dinneya Obinna Christian

Identyfikatory

DOI

10.4467/21995923GP.22.003.17081

Warianty tytułu

PL

Przewidywanie porowatości skał na podstawie badań nieściśliwości i sztywności w delcie rzeki Niger, Nigeria

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The computed velocity ratio and Poisson’s ratio were used to calculate the pore fluid and lithology content. The gas sand, oil sand, and brine sand were identified using velocity ratio and Poisson’s ratio analyses. The velocity ratio and Poisson’s ratio study supported the gas sand anticipated by the rock physics analysis using lambda-mho and mu-rho. The velocity ratio and Poisson’s ratio analyses were used to better define the wet sand anticipated by the lambda-mho and mu-rho rock physics analyses. Lithology and pore fluid determination are very essential for the exploration and production of hydrocarbons. The wet sand from the rock physics analysis of lambda-mho and mu-rho was predicted to comprise oil sand and brine sand. The value of lambda-mho is between 21.74 and 25.67; for mu-rho is between 16.34 to 23.21; for Poisson’s ratio is between 0.25 to 0.29; and for Vp/Vs ratio is between 1.74 to 1.83. These confirm the presence of oil sand in all the seven (7) reservoirs studied in two (2) wells. All the reservoirs fall between the Agbada region (10212.50 – 11741.00 ft) and have a very good net pay zone ranging from 41.50 ft to 193.00 ft in the Niger Delta region, Nigeria. The obtained velocity ratio and Poisson’s ratio were used to calculate the pore fluid content. The gas sand, oil sand, and brine sand were identified using velocity ratio and Poisson’s ratio analysis. The velocity ratio and Poisson’s ratio studies supported the gas sand anticipated by the rock physics analysis using lambda-mho and mu-rho. The velocity ratio and Poisson’s ratio analyses were used to better define the wet sand anticipated by the lambda-mho and mu-rho rock physics analyses. The moist sand anticipated by the rock physics studies of lambda-mho and mu-rho was oil sand and brine sand.

PL

Do obliczenia zawartości płynu porowego i zbadania litologii zastosowano współczynnik prędkości i współczynnik Poissona. Piaski gazonośne, roponośne i solankonośne zidentyfikowano na podstawie analizy współczynnika prędkości i współczynnika Poissona. Badania w oparciu o współczynnik prędkości i współczynnik Poissona potwierdziły występowanie piasku gazonośnego, na co wskazywała analiza właściwości fizycznych przy użyciu lambda-mho i mu-rho. Analizy współczynnika prędkości i współczynnika Poissona zastosowano dla lepszego zdefiniowania piasku mokrego przewidzianego przez analizy właściwości fizycznych skały za pomocą lambda-mho i mu-rho. Określenie litologii oraz zawartości płynu porowego jest bardzo ważne w procesie poszukiwania i pozyskiwania węglowodorów. W wyniku analizy właściwości fizycznych skały za pomocą lambda-mho i mu-rho przewidziano, że piasek mokry zawiera piaski roponośne i solankonośne. Wartość lambda-mho waha się pomiędzy 21,74 a 25,67; a wartość mu-rho wynosi 16,34 – 23,21; współczynnik Poissona ratio wynosi 0,25 – 0,29; a Vp/Vs waha się pomiędzy 1,74 a 1,83. Potwierdza to obecność piasku roponośnego we wszystkich siedmiu (7) złożach badanych w dwóch (2) odwiertach. Wszystkie złoża znajdują się w regionie Agbada (10212,50 – 11741,00 stóp) i mają bardzo dobrą strefę opłacalności netto – 41,50 do 193,00 stóp w rejonie delty Nigru (Nigeria). Otrzymane współczynniki prędkości i Poissona wykorzystano do wyliczenia zawartości płynu porowego. Piaski gazonośne, roponośne i solankonośne zidentyfikowano na podstawie analizy współczynnika prędkości i współczynnika Poissona. Badania za pomocą współczynników prędkości i Poissona potwierdziły występowanie piasku gazonośnego, przewidzianego przez analizę właściwości fizycznych skały, przy użyciu lambda-mho i mu-rho. Współczynniki prędkości i Poissona wykorzystano dla lepszego określenia piasków mokrych, przewidzianych przez analizy właściwości fizycznych skały, przy użyciu lambda-mho i mu-rho. Najwięcej piasków przewidzianych przez badania nad właściwościami fizycznymi skały, przy użyciu lambda-mho i mu-rho stanowiły piaski roponośne i solankonośne.

Słowa kluczowe

EN

density; lambda-rho; mu-rho; velocities

PL

gęstość; lambda-rho; mu-rho; prędkości

• Wydawca: Polska Akademia Umiejętności
• Czasopismo: Geoinformatica Polonica
• Rocznik: 2022
• Tom: T. 21
• Strony: 31--42
• Opis fizyczny: Bibliogr. 24 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Nwokoma Esomchi

• Department of Physics, College of Physical Science, Michael Okpara University of Agriculture, Umudike, Nigeria

• https://orcid.org/0000-0002-0680-0469

autor

Agbasi Okechukwu Ebuka

• Department of Physics, College of Physical Science, Michael Okpara University of Agriculture, Umudike, Nigeria
• Geophysics Unit, Geookan Nigerian Limited, Eket, Nigeria

• https://orcid.org/0000-0001-5649-0107

autor

Dinneya Obinna Christian

• Department of Physics, College of Physical Science, Michael Okpara University of Agriculture, Umudike, Nigeria

• https://orcid.org/0000-0002-2024-6863

Bibliografia

• 1. Akankpo, A.O.; Umoren, E.B. Agbasi O.E. Porosity Estimation Using Wire-Line Log to Depth in Niger Delta, Nigeria, IOSR Journal of Applied Geology and Geophysics, 2015, vol. 3, iss. 4, pp. 31–38.
• 2. Okoli, A.E.; Agbasi, O.E. Inclusive reservoir characterization from rock physics and sequence stratigraphic analyses of Middle Miocene, Niger delta, Petroleum Research, 2021, vol. 6, iss. 3 pp. 213–223.
• 3. Agbasi, O.E,; Sen, S,; Inyang, N.J.; Etuk, S.E. Assessment of pore pressure, wellbore failure and reservoir stability in the Gabo field, Niger Delta, Nigeria – Implications for drilling and reservoir management, Journal of African Earth Sciences, 2021, vol. 173, p. 104038.
• 4. Onyekuru, S.O.; Iheanyichukwu, O.M.; Lashin, A.; Okoli, E.A.; Agbasi, O.E. Petrophysics and Flow Zone Indicator evaluation of reservoirs in OKX Field, offshore depobelt, Niger Delta, Arabian Journal of Geoscience, 2022, vol. 15, pp. 322.
• 5. Akinyokun, O.C.; Enikanselu, P.A.; Adeyemo, A.B.; Adesida, A. Well log interpretation model for the determination of lithology and fluid content contents, The Pacific Journal of Science and Technology, 2009, vol. 10, pp. 507–517.
• 6. Serra, O.; Abbott, H.T. The contribution of logging data to sedimentology and stratigraphy and stratigraphy, Society of Petroleum Engineers Journal, 1982, vol. 22, pp. 117–131.
• 7. Ogungbemi, O.S. Prediction of Lithology Using the Ratios of Compressional and Shear Wave Velocities and their Travel Times, Pacific Journal of Science and Technology, 2014, vol. 15. pp. 355–359.
• 8. Agbasi, O.E.; Chukwu, G.U.; Igboekwe, M.U.; Etuk S.E. Pore Fluid and Lithology Discrimination of a Well in the Niger Delta Region using Elastic Parameters, World News of Natural Science, 2018, vol. 17, pp. 75–88.
• 9. Inyang, N.J.; Agbasi, O.E.; Akpabio, G.T. Integrated analysis of well logs for productivity prediction in sand-shale sequence reservoirs of the Niger Delta—a case study, Arabian Journal of Geoscience, 2021, vol. 14, p. 587.
• 10. Akpabio, I,; Ibuot, J.C.; Agbasi, O.E.; Ojo, O.T. Petrophysical Characterization of eight wells from Wire-line Logs, Niger Delta Nigeria, Asian Journal of Applied Science, 2014, vol. 2, iss. 2, pp. 105–109.
• 11. Levorsen, A. Geology of Petroleum: W.H. Freeman & Co., San Francisco, 1967, pp. 724.
• 12. Inyang, N.J.; Idara, A.O.; Agbasi O.E. Shale Volume and Permeability of the Miocene Unconsolidated Turbidite Sand of Bonga Oil Field, Niger Delta, Nigeria, International Journal of Advanced Geoscience, 2018, vol. 5, iss. 1, pp. 37–45.
• 13. Ojo, B.T.; Olowokere, M.T.; Oladapo M.I. Quantitative modeling of the architecture and connectivity properties of reservoirs in ‘Royal’ Field, Niger-Delta, IOSR Journal of Applied Geology and Geophysics, 2018, vol. 6, iss. 2, pp. 1–10.
• 14. Essien, U.E.; Akankpo, A.O.; Agbasi O.E. Evaluation of Reservoirs Petrophysical Parameters, Niger Delta, Nigeria, International Journal of Advanced Geosciences, 2017, vol. 5, iss. 1, pp. 15–25.
• 15. Omokhodion, O.; Etu-Efeotor, J.O.; Acra J. 3D Static Reservoir Modelling and Characterization of ‘TMB’ Field Offshore Niger Delta, Nigeria, International Journal of Science Inventions Today, 2015, vol. 4, iss. 1, pp. 35–49.
• 16. Okoli, E.A.; Agbasi, O.E.; Onyekuru, S.O.; Etuk, S.E. Crossplot analysis of rock properties from well log data for gas detection in X-field, coastal swamp depobelt, Niger Delta Basin, Journal of Geoscience, Engineering, Environment and Technology, 2018, vol. 3, iss. 4, pp. 180–186.
• 17. Smith, T.M. Practical Seismic Petrophysics: The Effective Use of Log Data for Seismic Analysis, The Leading Edge, 2011, vol. 30, pp. 1128–1141
• 18. Walter, R.T.F. Rock Physics Study of Poorly Consolidated Sandstone in The North Sea. 2012.
• 19. Agbasi, O.E.; Akankpo, A.O.; Essien, U.E. Estimation of Reservoir Potentials of Two Wells in Niger Delta Region, Nigeria, Journal of Geosciences and Geomatics, 2017, vol. 5, iss. 2, pp. 87–95.
• 20. Kearey, P.; Brooks, M.; Hill, I. An Introduction to Geophysical Exploration, 3rd Edition. Blackwell Science: Oxford, UK. 2002, pp. 236–262.
• 21. Goodway, W. ‘AVO and Lame’ constants for rock parameterization and fluid detection, CSEG Recorder, 2001, vol. 26, iss. 6, pp. 39–60.
• 22. Goodway, W.; Chen, T.; Downton, J. Rock parameterization & AVO fluid detection using Lamé etrophysical factors; λ, µ and λρ, µρ, 61st EAEG Meeting. Expanded Abstracts, 1999, pp. 6–51.
• 23. Ojo, O.T.; Agbasi, O.E.; Inyang N.J, Etuk, S.E.; Robert, U.W. Prediction of Pore Fluid and Lithology Using Incompressibility and Rigidity, Offshore Niger Delta, Nigeria, International Journal of Earth Sciences Knowledge and Applications, 2020, vol. 2, iss. 3, pp. 109–120.
• 24. Castagna, J.P.; Batzle, M.L.; Eastwood, R.L. Relationships between compressional wave and shear-wave velocities in clastic silicate rocks, Geophysics, 1985, vol. 50, pp. 571–581.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu „Społeczna odpowiedzialność nauki” - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).