Аналізуючи результати досліджень [7] газорідинних включень мінеральних утворень, можна сказати, що рідкі вуглеводні можуть існувати до температури 360 0С, важкі гомологи метану – до 450 0С, а метан – до 1400 0С, вміст останнього з ростом температури зменшується.

Аналізуючи фактичний матеріал по відомих НГБ можна сказати, до серед НГБ виділяють чисто нафтоносні (Маракайбський, Паризький, Центральносуматринський, Суетський, Південносуматринський, Сірт, Ілінійський, Кампос, Оріенте тощо), чисто газоносні (Аркома, Трансільванський, Сакраменто, Канто). У кожному з цих басейнів продуктивними є десятки формацій різного віку, літологічного складу, але система вуглеводнів одна. В таких умовах прогнозування фазового стану вуглеводнів не є проблемою, виходячи з початкових умов даного НГБ.

Прогнозування зміни фазового стану вуглеводнів з глибиною в зонах нафтогазонагромадження вимагає ретельного підходу до визначення зміни фазового стану з глибиною.

Аналізуючи фактичний матеріал по НГБ світу, встановлено закономірну зміну покладів рідких вуглеводнів на газорідинні та газові поклади з глибиною. У більшості зон нафтогазонакопичення не відзначається чіткої зміни з глибиною нафтових покладів газоконденсатними і газовими. Нерівномірність у розподілі запасів нафти і газу по розрізу контролюється в першу чергу розташуванням по розрізу регіональних порід-флюїдоупорів. При чому основну роль відіграє розташування нижньої з них, як регулюючого чинника розміщення в розрізі основного поверху нафтогазоносності.

У геологів і надалі панують уявлення про вертикальну, або субвертикальну міграцію в розрізі вуглеводнів. До основних показників, що стверджують вертикальну міграцію, на думку Б.Й. Маєвського [8] , можна віднести:

1) однорідність складу нафт багатопластових родовищ незалежно від стратиграфічної приуроченості та глибини залягання;

2) відсутність впливу ступені катагенезу органічної речовини на фазовий стан вуглеводневих покладів;

3) наявність у нафтах рослинних мікрозалишків із більш давніх відкладів;

4) наявність конденсаційних низькомінералізованих вод на багатьох продуктивних площах, які за сольовим складом різко відрізняються від гідрохімічного фону;

5) наявність у розрізах родовища нафти чи газу водонасичених горизонтів, що перешаровуються з продуктивними відкладами;

6) наявність підвищених концентрацій гелію, водню і ртуті в продуктивних горизонтах, а також поліметалічної мінералізації в асоціації з вуглеводнево-мінеральними тріщинними утвореннями;

7) наявність газорідинних вуглеводневих включень в епігенетичних мінералах тектонічних тріщин, температури гомогенізації, яких досягають понад 200-300 0С та ін.

У деяких випадках нагромадження великої кількості вуглеводнів, мільярдних скупчень нафти, бітумів (типу Атабаска, Близькосхідних, Венесуельських та ін.) ставить під сумнів нагромадження їх в процесі латеральної міграції. Останнім часом все частіше зустрічаються думки про геологічно миттєве утворення покладів нафти, за рахунок процесів винесення глибинних водню і вуглецю по розломах і подальшого їх синтезу при відповідних термобаричних умовах. На користь даної ідеї свідчить також той факт, що райони нагромадження ВВ приурочені до зон розломів, а особливо до зон їх взаємного перетинання.

Необхідно аналізувати дані про фазовий стан на вже виявлених родовищах. Виявляти закономірності зміни фазового стану вуглеводнів з глибиною для певного регіону та екстраполювати їх на більші глибини.

ПРОГНОЗ ТЕРМОБАРИЧНИХ УМОВ НА ВЕЛИКИХ ГЛИБИНАХ

Частиною вирішення проблеми прогнозування нафтогазоносності геологічного середовища на великі глибини є дослідження їх термобаричних умов, які можуть бути сприятливими для існування нафтогазових покладів.

Для практичного вирішення проблеми прогнозування термобаричних умов на великих глибинах запропонована методика, що розроблялася для умов Передкарпатського прогину, але може бути застосована і для інших нафтогазоносних регіонів.

З метою виявлення закономірностей у взаємозв’язках між числовими параметрами, що характеризують термобаричні умови, проведено комп’ютерне геолого-статистичне моделювання досліджуваних об’єктів з використанням кореляційного і регресивного аналізу. Такі методи дозволяють обробляти великі масиви числових параметрів.

Оцінити форму зв’язку (функцію) та міру тісноти зв’язку між аргументом і функцією дозволяє кореляційний аналіз, проведення якого відбувається в такій послідовності [9]:

1) створення кореляційної таблиці, в якій загальні інтервали, що містять значення кожної з величин, розбиваються на класи;

2) для середніх значень кожного класу аргументу обчислюється середнє арифметичне, зважене по частоті значення функції, яке називається умовною середньою;

3) побудова кореляційної залежності (створення лінії регресії та рівняння регресії).

У цілому кореляційний аналіз дозволяє проводити аналіз сукупності визначених величин і спрямований на виявлення та вивчення систем, які утворюють деякі з величин, що входять в дану сукупність. При вивченні системи випадкових величин недостатньо досліджувати будь-яку складову системи окремо від інших, тому що у системи з’являються додаткові властивості, пов’язані з тим, що між компонентами системи можуть існувати зв’язки. Тому, крім вивчення властивостей одної окремої взятої випадкової величини, необхідно виявляти зв’язки між компонентами системи. Вирішення такого завдання стає можливим при побудові кореляційної матриці між окремими компонентами системи. Побудова кореляційної матриці дозволить охопити відразу всю картину можливих кореляційних зв’язків між окремими компонентами системи.

Дані методи відносяться до статистичного аналізу результатів вимірів, який і був покладений в основу програмного пакету “STATISTICA”, що з успіхом використовується для обробки геологічної інформації за допомогою електронно-обчислювальних машин.

У конкретному випадку досліджується зв’язок між такими величинами як пластова температура і глибина та пластовий тиск і глибина. Аналізується тіснота зв’язку між ними та проводиться підбір рівняння регресії, яке супроводжується коефіцієнтом лінійної кореляції Кxy і величиною вибірки n. Коефіцієнт кореляції показує степінь відхилення даної статистичної залежності від функціонального лінійного зв’язку – відхилення тим вище, чим менша абсолютна величина Кxy.

Для безпосереднього вирішення задачі прогнозування термобаричних параметрів і фазового стану флюїдів глибокозалягаючих горизонтів Передкарпаття використано наявні на сьогодні фактичні матеріали заміру початкових термобаричних умов 80 нафтових і 11 газоконденсатних покладів 51 родовища Передкарпаття, а також методи геолого-статистичного моделювання.

У результаті проведених досліджень [10] отримано геолого-статистичні залежності зміни початкових пластових тисків і температур з