Оптимизация технологии многовариантного трехмерного геологического моделирования залежей нефти и газа тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.12, кандидат наук Потехин, Денис Владимирович

• Потехин, Денис Владимирович
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Потехин, Денис Владимирович

ОГЛАВЛЕНИЕ

Стр.

Введение

Глава 1. Обзор многовариантного трехмерного геологического моделирования залежей нефти и газа

Глава 2. Краткая характеристика геологического строения месторождений, использованных при создании трехмерных геологических моделей залежей нефти и газа

2.1. Стратиграфия

2.2. Тектоника

Глава 3. Разработка технологии контроля качества многовариантного моделирования на базе теории планирования эксперимента

3.1. Планирование эксперимента

3.2. Создание вариантов геологической модели

3.3. Технология подготовки тренда литологии

Глава 4. Обоснование критериев оценки достоверности геологической модели

Глава 5. Нахождение оптимальных решений на основе математического моделирования залежей нефти и газа

Глава 6. Анализ вариантов геологического строения и повышение достоверности оценки запасов нефти и газа

Заключение

Список использованной литературы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оптимизация технологии многовариантного трехмерного геологического моделирования залежей нефти и газа»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность проблемы

Описание геологического строения залежей нефти и газа определяется сложностью их геологического строения и степенью их изученности. Чем меньше изучена залежь, тем больше вариантов описания ее геологического строения [1,2,4,33,34,43,63,75,96,97,127]. Это порождает создание множество различных вариантов моделей геологического строения залежей нефти и газа. Исследование этих вариантов позволяет учитывать те или иные особенности геологического строения залежей нефти и газа. В настоящее время данную проблему можно решить только с помощью многовариантного трехмерного геологического моделирования. Данная технология позволяет учитывать неопределенность знаний о геологическом строении залежей нефти и газа. Для получения достоверного описания геологического строения залежи необходимо выполнять процедуру контроля качества реализаций и отбора наиболее оптимальных решений, которые позволят снизить количество вариантов решений [75,96,97,127]. В настоящее время нет общепринятого подхода к решению этой проблемы. Все рассматриваемые множества решений принимаются как равновероятные, что приводит к большой неоднозначности оценки геологического строения и не позволяет строить достоверные трехмерные геологические модели. Для повышения достоверности построения трехмерных геологических моделей (ЗД ГМ) необходим поиск оптимальных решений с учетом приемлемой точности оптимизации и числа реализаций. Для поиска оптимальных решений необходимо разработать ряд условий для оценки их достоверности. Критерии оценки результатов трехмерного геологического моделирования будут работать как фильтры, т.е. будут определять наиболее достоверные реализации [75,96,97,127].

» '¡^<< >

Цель работы

Целью диссертации является повышение достоверности геологического строения залежей нефти и газа путем трехмерного геологического моделирования.

Основные задачи

1. Определение критериев достоверности для создания трехмерных геологических моделей залежей нефти и газа;

2. Научное обоснование оптимальных параметров трехмерного моделирования на основе проведения эксперимента;

3. Разработка геолого-математических моделей для выбора оптимального прогноза геологического строения залежей нефти и газа;

4. Ранжирование оптимальных реализаций при создании трехмерных геологических моделей залежей нефти и газа;

5. Повышение достоверности оценки запасов нефти и газа на основе оптимальных вариантов трехмерных геологических моделей залежей.

Научная новизна

• Уточненная технология многовариантного моделирования геологического строения залежей нефти и газа;

• Критерии, позволяющие обосновывать наиболее оптимальные реализации, полученные при трехмерном геологическом моделировании залежей нефти и газа;

• Выбор оптимальных реализаций геологических моделей при геостохастическом моделировании;

• Трехмерные геологические модели для визейских и девонских терригенных (пласты Тл, Бб, Мл, Д0), башкирских и турнейских

карбонатных отложений (пласт Бш, Т1) Стретенского и Сосновского месторождений.

Защищаемые положения

- Критерии оценки достоверности трехмерных геологических моделей залежей нефти и газа;

- Многомерные геолого-математические модели для выбора наиболее оптимальных представлений о строении залежей нефти и газа;

- Технология выбора наиболее достоверных вариантов трехмерных геологических моделей залежей нефти и газа.

Практическая значимость и реализация работы

Разработанные технологии позволяют создавать наиболее достоверные геологические модели залежей нефти и газа и более точно определять начальные геологические запасы углеводородного сырья. Данные технологии были реализованы для залежей пластов Ть Д0 Стретенского и пластов Бш, Тл, Бб, Мл Сосновского месторождений.

Апробация работы и публикации

Основные положения диссертационной работы докладывались на Четвертой международной научно-практической конференции «Нефтегазовая геология и геофизика» (Калининград, 2014), VII Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Геология в развивающемся мире» (Пермь, 2014), Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, посвященной 90-летию со дня рождения А. К. Урупова (Пермь, 2013); Совместном заседании секций «Разработка, технологии разработки и ПНП нефтяных и газовых месторождений» и «Геология нефти и газа» ООО «ЛУКОИЛ-Инжиниринг»; Ученом совете Филиала ООО «ЛУКОЙЛ-

Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» от 15.11.2013 г.; Заседании Ученого совета ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» от 20.09.2013 г.; Международной конференции «Инновационные сейсмические технологии и подсчет запасов нефти и газа» (НАЭН, Москва, 2013); Рабочем совещании по организации геологического сопровождения бурения эксплуатационных скважин и боковых стволов на месторождениях ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ» (Пермь, 25.01.13 г.); Конференции «Новейшие технологии в нефтегазовой отрасли» в рамках Первого Пермского нефтегазового форума (Пермь, октябрь 2013); Региональной научной конференции «Геология Западного Урала на пороге XXI века» (Пермь, 1999); IV Российской конференции пользователей компании ROXAR (Москва, 2003); Научно-практической конференции молодых ученых и специалистов в ОАО «СибНИИНПп» «Проблемы развития нефтяной промышленности Западной Сибири» (Тюмень, 2003); Научно-практической конференции «Геология и ископаемые» (Пермь, 2006); XXXIII Научно-практической конференции горно-нефтяного факультета ПГТУ (Пермь, 2004); IV конкурсе ООО «ПермНИПИнефть» на лучшую научно-техническую разработку (Пермь, 2004).

Автором опубликовано 24 научные работы, из них 6 - в изданиях, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией.

Автор выражает свою искреннюю благодарность за помощь в подготовке диссертации, ценные консультации и советы доктору геолого-минералогических наук C.B. Галкину и кандидату технических наук И.С. Путилову.

Особо признателен автор доктору геолого-минералогических наук, профессору В.И. Галкину за научное руководство исследованиями.

ч;:

» <

Фактический материал

Разработанные технологии многовариантного моделирования были реализованы для пластов верхневизейско-башкирских карбонатных (пласт Бш), визейских терригенных (пласты Тл, Бб, Мл), верхнедевонско-турнейских карбонатных (пласт Т1) и девонских терригенных (пласт Д0) отложений Пермского края. На Стретенском месторождении проведен анализ девонских терригенных и турнейских карбонатных отложений (пласты До, Т^. На Сосновском месторождении проведен анализ геологических моделей визейских терригенных и башкирских карбонатных отложений (пласты Бш, Тл, Бб, Мл). Диссертационная работа составлена на основе обширного материала буровых, геофизических и исследовательских работ, а также на основе результатов интерпретации сейсморазведки ЗЭ методом многовариантного прогноза коллекторов. По пласту До Стретенского месторождения для оценки использования эксперимента с 256 реализациями был проведен детальный эксперимент, включающий 6400 реализаций. В целом на Стретенском месторождении выполнен анализ по 86528 вариантам модели коллектора. На Сосновском месторождении создано и проанализировано 44032 реализации геологического строения. В целом, по обоим месторождениям проанализировано 130560 реализаций. Без учета разработки и тестирования программы на расчеты затрачено 6710 часов (около 280 дней).

Объем работы

Диссертация состоит из введения, шести глав и заключения. Текст изложен на 151 стр. машинописного текста, иллюстрирован 67 рисунками, 14 таблицами. Список литературы включает 127 наименований.

Глава 1. ОБЗОР МНОГОВАРИАНТНОГО ТРЕХМЕРНОГО ГЕОЛОГИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ЗАЛЕЖЕЙ НЕФТИ И

ГАЗА

Под моделированием понимается процесс создания искусственных объектов, отражающий их свойства.

Трехмерная геологическая модель залежи углеводородов - это объемный образ месторождения в виде многомерного объекта, в котором максимально отражено геологическое строение изучаемого объекта и который используется для изучения процессов разработки месторождения.

Модели должны максимально соответствовать геологическому строению месторождения и подтверждаться результатами последующих исследований. Чем больше модель соответствует реальному строению, тем она более достоверна. На достоверность геологической модели в основном влияет количество исходных данных: чем больше исходных данных, тем модель более достоверная. Однако косвенные исходные данные за счет ограниченности возможности методов исследования вносят определенные ошибки. Геологические модели могут полностью соответствовать исходным данным, а значит являться качественными, но иметь незначительную степень достоверности.

Построение трехмерных геологических моделей нефтяных и газовых месторождений на базе персональных компьютеров в нашей стране развивается с 1993-94 гг. Начало было положено появлением на рынке программных продуктов, позволяющих выполнять данные задачи.

На становление трехмерного геологического моделирования повлияли следующие основные факторы:

• разработка математических алгоритмов трехмерного моделирования;

• получение исходных данных в цифровом виде: обработка и интерпретация 3D сейсморазведки, геофизических исследований скважин и т.д.;

• появление трехмерного гидродинамического моделирования, основой которого является геологическое моделирование;

• появление достаточно мощных компьютеров и рабочих станций, позволяющих выполнять сложные математические расчеты;

• возможность визуализации результатов;

• разработка коммерческих программ, обеспечивающих весь цикл построения трехмерных моделей (загрузка, корреляция, построение карт и кубов ФЕС, визуализация, анализ данных, выдача графики и др.);

• представление о геологическом строении месторождений.

Впервые задача по построению трехмерных геологических и

гидродинамических моделей при проектировании разработки российских месторождений углеводородов была утверждена Регламентом по проектированию (1996 г.) [99] - это послужило толчком к массовому построению трехмерных геологических моделей.

Необходимость построения 3D геологических и гидродинамических моделей при создании проектных документов было закреплено постановлением Центральной комиссии по разработке и Регламентом по созданию постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и газонефтяных месторождений (2000 г.) [100].

Перечислим основные трехмерные симуляторы, используемые при трехмерном моделировании в России:

• IRAP RMS (Smedvig Technologist),

• Petrel (Shlumberger).

• Gocad (Paradigm Geophysical)

• DV (Центральная Геофизическая Экспедиция).

К основным этапам создания геологической модели можно отнести

1. Загрузку исходных данных;

2. Структурное моделирование;

3. Создание трехмерной сетки;

4. Осреднение скважинных данных на ячейки сетки;

5. Литологическое моделирование;

6. Петрофизическое моделирование;

7. Подсчет запасов углеводородного сырья (УВС).

На первом этапе происходит загрузка необходимых данных в пакет геологического моделирования.

Далее выполняется создание структурных поверхностей всех необходимых горизонтов. При моделировании используются алгоритмы двухмерной интерполяции, позволяющие построить поверхность на основе исходных данных и представлений о геологическом строении объекта. Сначала выполняется построение хорошо прослеживаемых и выдержанных объектов, по которым имеется больше всего исходных данных. В основном такими объектами являются отражающие горизонты (реперные границы). С учетом полученных основных поверхностей отстраиваются остальные поверхности, необходимые для дальнейшего изучения продуктивных пластов.

На этапе создания трехмерной сетки происходит обоснование размерности и формы сетки для дальнейшего учета внутреннего строения изучаемого пласта. Затем выполняется заполнение ячеек сетки, через которые прошли скважины, данными, имеющимися в скважинах.

Этап литологического моделирования обычно разделяется на два

этапа:

1. Фациального моделирования, на котором выполняется построение модели условий осадконакопления, то есть создание зон с одинаковым фациальным строением;

2. Цитологического моделирования, которое позволяет получить представление о пространственном распространении пород различных литотипов, встречаемых на месторождении, и создание трехмерного параметра литологии, соответствующего этим представлениям.

Литотип - это одна из разновидностей пород, выделяемых по определенному признаку (литологии, условиям формирования, геофизическим и петрофизическим признакам).

Для целей подсчета запасов УВС этот этап заканчивается распределением коллектора в изучаемом пласте.

На этапе петрофизического моделирования выполняется изучение пространственного распределения коллекторских свойств, характера насыщения и других характеристик геологического строения.

На этапе литологического моделирования при моделировании коллектора различными методами сталкиваются с неопределенностью первого рода, связанную со степенью изученности месторождения, т.е. неравномерной плотностью пробуренных скважин, достоверностью и разрешающей способностью сейсмических наблюдений, а также концепцией геологического строения. Данные неопределенности порождают неопределенность второй рода, связанную с применением различных методов и настроек алгоритмов, позволяющих правильно представить геологическое строение месторождения в межскважинном пространстве. При геостатистическом моделировании неопределенными являются моменты первого и второго порядка[33,34,63,124,125,127]: математическое ожидание, дисперсия и вариограмма. Согласно геостатистическим исследованиям наиболее неопределенной является горизонтальная изменчивость, которая связана с низкой плотностью сетки

скважинных данных, а также с малым количеством данным. Исходные данные, являющиеся основными настройками при геостатистическом моделировании, в основном ведут себя не стационарно и не позволяют достоверно ориентироваться на математическое ожидание, дисперсию и вариограмму. В зависимости от геологических особенностей формирования отложений вариограммы по разным осям, описывающим пространство, могут быть анизотропны, то есть радиусы рангов вариограмм зависят от направления [33,34,63,124,125,127].

Все методы моделирования можно разделить на детерминистические, полу-детерминистические и стохастические[33,34,63,124,125,127].

Детерминистические методы моделирования

Детерминистические методы (лат. determinare - определенный, обусловленный) основаны на трехмерной интерполяции и имеют единственное решение на основе неизменяемого набора данных. Для интерполяции используют математические функции (зависимости).

Существуют линейные, сплайновые и полиномные алгоритмы интерполяции.

Полу-детерминистические методы моделирования

Полу-детерминистические методы основаны на геостатистике.

Здесь используется метод «кригинг» (геостатистический метод интерполяции, обеспечивающий наименьшую дисперсию ошибки). Метод назван основателем геостатистики, французским математиком Жоржем Матероном в 1963 г. в честь своего учителя - южноафриканского горного инженера Дэни Криге (Danie Krige), который впервые применил геостатистику на золоторудном руднике Витватерсранд (Witwatersrand) в ЮАР.

Основная задача геостатистики - реконструировать изучаемое явление в области исследования на базе его значений, измеренных в ограниченном числе точек. С математической точки зрения эта задача может рассматриваться как задача интерполяции. При классическом подходе неизвестная функция аппроксимируется параметрической функцией, чья форма задается заранее: явно (полином) или неявно (условие минимальной кривизны).

Теория геостатистического оценивания развивалась в рамках статистических моделей второго порядка, использующих лишь первые два момента случайной функции - математическое ожидание М(Х) и ковариацию Соу(х,у) или вариограмму у(х,у).

• Математическое ожидание

МХ=1хф1 [1.1]

Дисперсия Б(г(х)) = М(2(х)-М(х))2 [ 1.2]

Для двух значений Э(г(х)) = &(х)-г(х+Ъ))2 [1.3]

• Ковариация. Если две случайные величины 2(х) и 2(х+к) имеют дисперсии, то для них существует ковариация, которая есть функция от л: и х+к.

Соу(х,х+и) = м{(г(х)-м(г(х))(г(х+ь)-м(г(х+ь))} [1.4]

• Вариограмма (или полувариограмма) определяется как половина дисперсии приращения [7(х)-2(х+11)]:

У№ = 7Г- Е ^ - 2< + [1.5]

Вариограмма - это математический инструмент, используемый для оценки пространственной корреляции геологических данных:

«непрерывности» (continuity) или «вариации» (variability). Другими словами, это функция, показывающая изменчивость некоторого параметра в зависимости от расстояния между двумя значениями этого параметра, причем при увеличении расстояния увеличивается степень вариации. [33,34,63,124,125,127].

у(х)'

i <Л к

о 1 - ' к /

"<7> i » i i i 1 ь

-► Lag <-► 1_,м

Rang

Рис. 1.1. Элементы вариограммы.

Условные обозначения:

Lag - длина шага - расстояние между сравниваемыми точками вариации;

Max. Lag - максимальный лаг, то есть максимальное расстояние, на котором рассчитывают дисперсию между точками при построении вариограммы;

Sill - значение вариации, при котором функция вариограммы выходит на постоянное значение;

Sillo - (Nugget - самородок) - случайная составляющая дисперсии измерений, которая определяет насколько велико различие значений в очень близко расположенных точках. Величина зависит от степени изученности месторождения, а также от плотности и количества

наблюдений. Название этого параметра использовалось при оценке месторождений золота, где часто встречаются непредсказуемые «ураганные» содержания металла в пробах. Фактически величина характеризует степень «зашумленности» параметра. При Nugget =1 корреляция между значениями пропадает, и распределение представляет собой «белый шум».

Rang - ранг вариограммы - расстояние, в пределах которого между точками есть корреляция. Когда расстояние между двумя точками превышает ранг, вариация между этими точками становится непредсказуемой и ее невозможно описать каким-либо законом. Ранг вариограммы определяет, на каком расстоянии при распределении свойства вокруг ячейки с неопределенным значением программа будет искать точки с определенным значением.

Для того чтобы вариограмму можно было использовать, ее необходимо аппроксимировать одной из стандартных математических моделей вариограмм. Наиболее широко распространены три модели вариограммы: сферическая, экспоненциальная и гауссова (Рис. 1.2).

Самая распространенная модель вариограммы - сферическая. Она характеризует плавное, равномерное увеличение дисперсии между данными до определенного максимума.

Экспоненциальная модель вариограммы характеризуется быстрым нарастанием дисперсии, однако при этом она лишь стремится к максимальной дисперсии, никогда не достигая ее. Примером геологической обстановки, аппроксимируемой такой моделью вариограммы, может служить среда, характеризующаяся мелкими «островками» схожих по свойствам пород, хаотично распределенных во вмещающей породе.

t\ т J

Рис. 1.2. Основные модели вариограммы.

Гауссова модель вариограммы ведет себя следующим образом: сначала дисперсия нарастает медленно, затем быстро, и ближе к максимальной дисперсии рост ее опять замедляется.

Приведем формулы для некоторых наиболее популярных модельных функций:

Сферическая модель:

у( Ь) = сО + с(ЗЬ/2а-1/2(Ь/а)3, для Ь>а у( Ь)= сО + с [1.6]

Экспоненциальная модель:

у( И) = сО + (с-сО)( 1 -ехр(-ЗЬ/а)) [1.7]

Гауссова модель:

у( Ь) = сО + с(1-ехр(-ЗЬ2/а2)), [1.8]

где:

а — ранг вариограммы;

сО - sillO;

с - максимальный sill;

h -расстояние между значениями.

Если вариограмма зависит от ориентации пары точек в пространстве, то можно говорить о наличии анизотропии. Удобнее подразделять анизотропию вариограмм по двум основным параметрам, использующимся в моделях: радиусу и плато.

В случае анизотропии радиуса вариограммы (ковариации) по различным направлениям вариограммные модели имеют одинаковую форму, но разные эффективные радиусы корреляции, другими словами, значения вариограммы достигают значения плато на различных расстояниях в зависимости от направления. В результате возникает неоднозначность при моделировании геологических объектов с помощью вариограмм.

Геологическая среда анизотропна - ее свойства изменяются в разных направлениях по-разному. Например, для отложений, формирующихся в фациальных комплексах проток (русел), радиус корреляции по латерали, как правило, на один - два порядка выше, чем по вертикали. Поэтому для полноценного анализа необходимо исследовать среду по всем направлениям. В трехмерном моделировании месторождений используется трехмерная модель вариограммы. Для этого задаются отдельные радиусы корреляции по трем направлениям - главному, перпендикулярному и вертикальному (Parallel, Normal и Vertical), для простоты назовем их Rx, Ry,Rz [41,42,43,78,95,96,97,101].

На основании заданных радиусов создается вариограммный эллипсоид, вне которого данные не имеют корреляционной связи с рассчитываемой ячейкой (Рис. 1.3). Значения этой ячейки рассчитываются

исходя из тех ячеек, которые находятся внутри эллипсоида. Направление эллипсоида можно регулировать с помощью азимута, то есть направления максимальной вариации, так как геологическая среда очень редко четко коррелируется в северном/южном или западном/восточном направлении.

Рис. 1.3. Вариограммый эллипсоид.

Кригинг (Кп§т§) взвешивает окружающие измеряемые значения, чтобы получить прогноз для неизмеренного местоположения. Основная формула для этих двух инструментов интерполяции формируется как взвешенная сумма данных.

г'(х)= £ лщ-гщ.

/ = 1

где:

2 (х) - моделируемое значение;

2 (к)- - известное значение на расстоянии И;

- вес для известного значения на расстоянии Ь;

п - количество известных значений.

Все методы семейства кригинга используют одну и ту же целевую функцию для минимизации ошибки, а именно, дисперсию оценки а(х) между моделируемыми значениями и измеренными:

а (х) = D{Z*(x) - Z(x)} [1.10]

Существуют три основные формы кригинга, используемые при указываемых условиях:

- простой кригинг - математическое ожидание т(х) постоянно и известно;

- ординарный кригинг - математическое ожидание т(х) неизвестно, но постоянно;

- универсальный кригинг - математическое ожидание ш(х) неизвестно и непостоянно.

Кригинг с трендом (или универсальный — universal — кригинг) использует модель тренда как линейную комбинацию набора базисных функций. Универсальный кригинг прост в применении и не требует дополнительных настроек параметров, если правильно выбраны базисные функции. Их выбор и представляет наибольшую трудность. Чаще всего используется полиномиальная модель (линейная комбинация полиномов). Но такая жесткая модель не всегда может адекватно описать сложную многомасштабную пространственную структуру тренда.

В кокригинге же используется информация о нескольких типах переменных. Для повышения точности интерполяции используется информация других переменных.

В программном продукте RMS метод стохастического петрофизического моделирования позволяет использовать сразу несколько

исходных данных: скважинные данные и тренды, полученные по результатам интерпретации сейсмических атрибутов. При петрофизическом моделировании сейсмические тренды используются с помощью косимуляции.

Косимуляция - это моделирование, при котором необходимо задавать коэффициент корреляции между трендами и реальными скважинными данными [100]. Заданный коэффициент корреляции будет влиять на конечный результат моделирования. Тренд при петрофизическом моделировании должен быть представлен в трехмерном виде. Для задания тренда эффективных толщин была разработана технология, позволяющая на основе прогнозной карты эффективных толщин, данных по скважинам и геолого-статистического разреза получить трехмерное распределение (данная технология освещена в разделе 3.3) [80,81,86].

а=1 1=1

[1.11]

% а С^о) — линейная комбинация значений различных переменных из окрестности точки х0

Стохастические методы моделирования

При стохастическом моделировании оценивается совместная условная функция распределения для всего процесса, поэтому каждая сгенерированная пространственная реализация стремится воспроизвести следующие свойства исходного распределения:

• плотность распределения;

• статистические характеристики исходных данных;

• пространственную корреляционную структуру.

Задача оценки совместной условной функции распределения решается путем построения набора стохастических равновероятных

пространственных реализаций. Таким образом, разброс значений реализаций в каждой локальной точке определяет изменение модельной оценки. Совместное пространственное распределение позволяет воспроизвести неопределенность оценки реальных распределений, а также локальные изменения значений неизвестного пространственного распределения. Стохастическое моделирование может быть условным, то есть зависимым от данных, или безусловным, когда нет данных измерений. При условном моделировании данные измерений воспроизводятся точно, как и при оценке кригинга, и влияют на остальные значения реализации.

При безусловном моделировании воспроизводятся только заранее заданные функционалы — статистические моменты первого и второго порядков (математическое ожидание, дисперсия и вариаграмма, определяющая пространственную корреляционную структуру).

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Потехин, Денис Владимирович, 2014 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Азаматов В.И. Опыт применения методов математической статистики в решении некоторых вопросов подсчета запасов // Материалы семинара маркшейдерского дела в нефтедоб. Пром-сти. Перми, 1963.-М.-.Недра, 1965, С.75-79.

2. Азаматов В.И., Бадьянов В.А. Опыт применения методов математической статистики в решении некоторых вопросов подсчета запасов / /Материалы семинара маркшейдерского дела в нефтедоб. Пром-сти. Пермь, 1963.-М.:Недра, 1965, с.75-79.

3. Азаматов В.И. Свихнувшин Н.М. Методы изучения неоднородных коллекторов в связи с оценкой запасов нефти и газа. М., «Недра». 1976.216 с.

4. Ампилов Ю.П. Сейсмическая интерпретация: опыт и проблемы. М.: Геоинформарк, 2004. - 286 с.

5. Атласман Ю.Е. Морфология древних рифовых массивов Пермского приуралья и особенности их нефтеносности // Геологи нефти и газа. -2001.-№6.-С.56-61.

6. Бондаренко С.С., Боровский Л.Б., Ефремочкин Н.В., Плотников И.А. и др. Изыскания и оценка запасов промышленных подземных вод. М., Недра, 1971.-244с.

7. Белоконь Т.В., Горбачев В.И., Балашова М.М. Строение и нефтегазоносность рифейско-вендских отложений востока Русской платформы. КамНИИКИГС, Пермь, 2001, 106 с.

8. Беляева Н.В., Хипели Р.В. Влияние темпов погружения на формирование коллекторов в карбонатных постройках востока Европейской платформы // Геология и минеральные ресурсы Европейского северо-востока России: Мат-лы XIV Геологического съезда Республики Коми. Том. III. Сыктывкар, 2004. С. 11-12

9. Брюханов Н. Н. Закономерности размещения и некоторые вопросы формирования залежей нефти в терригенных отложениях девона на территории Пермского Прикамья. Дисс. канд. геол.-минер. наук. Пермь, 1972.-150 с.

10. Быков В. Н., Наборщикова И. П., Данилова J1. Ю. и др. Влияние карста на строение карбонатных коллекторов Пермской области. - В кн.: Гидрогеология и карстоведение. Пермь, 1974. С. 78 - 93.

11. Бычков С.Г. и др. Анализ геологических результатов и обоснование направлений геофизических работ на 1993-2000г.г. Отчет ОАО «ПНГ» (ТП 43/92). Пермь, 1994, 254 с.

12. Булыгин В.Я., Булыгин Д.В. Имитация разработки залежей нефти. М.: Недра, 1990.-224 с.

13. Борисов Ю.П., Рябинина З.К., Воинов В.В. Особенности проектирования и разработки нефтяных месторождений с учетом их неоднородности. М.: Недра, 1976.

14. Василечко В.П., Гнатюк P.A., Николаенко H.A. Оценка нижних границ коллекторов Долинского нефтепромыслового района // Нефтяная и газовая промышленность. -2. -1969. -С.30-32.

15. Временное методическое руководство по определению подсчетных параметров геофизическими методами для подсчета запасов нефти и газа. / В.Н.Дахнов, Б.Ю.Венделыитейн, Р.А.Резванов и др. Мингео СССР Миннефтепром, 512с.

16. Вилесов А.П. Литолого-фациальное строение карбонатной толщи башкирского яруса Озерного месторождения нефти (Соликамская депрессия) // Геология, методы поисков, разведки и оценки месторождений топливно-энергетического сырья. М., 2005.-40 с.-(Обзор. Информ./ООО "Геоинформарк").

17. Викторин В.Д. Влияние особенностей карбонатных коллекторов на эффективность разработки нефтяных залежей. М., Недра, 1988. -150 с.

>' I1 1 1 « 4 1 ■ * . ' > ' ч ' 1 1 ' >\ 1

t <> Ч I

18. Галкин В.И., М.Э.Мерсон О влиянии обучающей выборки на эффективность локального прогноза нефтегазоносности (на примере северо-востока Волго-Урала). М. Наука производству.2006.-№1.С.18-20.

19. Галкин В.И., Галкин C.B., Савич А.И., Акимов И.А. О возможности построения статистических моделей определения коэффициентов извлечения нефти по обобщенным данным условий разработки // Геология геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2007.-.№9.-С.6-10.

20. Галкин В.И., Галкин C.B., Савич А.И., Акимов И.А. О необходимости комплексного определения коэффициентов извлечения нефти (КИН) различными методами (на примере Пермского края) // Геология геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2007.-.№9.-С.24-27.

21. Галкин В. П., Акимов И. А. О связи текущего коэффициента извлечения нефти (КИНТ) с некоторыми геолого-технологическими характеристиками объектов, находящихся на завершающей стадии разработки // Проблемы геологии и разработки нефтяных залежей Пермского Прикамья. - Пермь, ООО «ПермНИПИнефть», 2006, с. 2026.

22. Галкин В.И., Потехин Д.В., Путилов И.С. Связь коэффициента нефтенасыщенности с другими геолого-технологическими характеристиками объектов, находящихся на завершающей стадии разработки. -М. Наука производству.2006.-№1.С.9-14.

23. Галкин C.B. Опыт и результаты применения вероятностно-статистических критериев при оценке перспектив нефтегазаносности антиклинальных объектов Пермской области // Геология, геофизика и разработка нефтяных месторождений.2002.№З.С.4-9.

24. Гафуров Д.О., Ефимов A.C., Конторович A.A., Красильникова Н.Б., Пономаренко З.Ф., Гафуров О.М. Цитологическое расчленение разреза и построение литолого-фациальной модели месторождения на основе комплексирования данных ГИС и сейсморазведки обучаемыми нейронными сетями // Литологические аспекты геологии слоистых сред. - Екатеринбург: ИГГ УрО РАН, 2006. - С. 306-308.

25. Голдин C.B. Интерпретация данных сейсмического метода отраженных волн .М.:НедраД979, 344 с.

26. Гришин Ф.А. Подсчет запасов нефти и газа в США. М., Недра, 1993.197 с.

27. Геофизические методы изучения подсчетных параметров при определении запасов нефти и газа / Б.Ю.Венделыптейн, Г.М.Золоева, И.В.Царева и др. -М.Недра, 1985.-248с.

28. Гутман И.С. Методы подсчета запасов нефти и газа: Учебник для вузов.-М., Недра, 1985.-223 с.

29. Грачевский М.М., Берлин Ю.М. Корреляция разнофациальных толщ при поисках нефти и газа. - М.:Недра, 1969.-294 с.

30. Геофизические методы исследования нефтяных и газовых скважин / Л.И. Померанц, М.Т. Бондаренко, Ю.А. Гулин, В.Ф. Козяр: М., Недра, 1981,376 с. 16.

31. Гудок Н.С. и др. Экспериментальные исследования вытеснения нефти водой из пород Колодезного месторождения. Разработка нефтяных месторождений и физика пласта. СевкавНИИ,-1970.-Вып.6.

32. Дахнов В. Н. Интерпретация результатов геофизических исследований разрезов скважин. М., Гостоптехиздат, 1962.- 547 с.

33. Девис Дж.С. Статистический анализ данных в геологии. М. Недра, 1990.-Кн. 1.-319 с.

34. Девис Дж.С. Статистический анализ данных в геологии. М. Недра, 1990.-Кн.2.-426 с.

35. Дж. Л. Уилсон. Карбонатные фации в геологической истории. Пер. с англ., М., Недра, 1980, 463 с. - Пер. изд.: ФРГ, 1975.

36. Дементьев Л.Ф. Математические методы и ЭВМ в нефтегазовой геологии: Учеб. Пособие для вузов. М.: Недра,1983.

37. Дементьеф Л.Ф., Хитров Е.А., Шурубор Ю.В. Применение информационы мер в нефтепромысловой геологии // Тр. ПермНИПИнефть. Пермь,1974,вып. 10.

38. Дементев Л.Ф. Системные исследования в нефтегазопромысловой геологии: Учеб. Пособие для вузов. М.: Недра, 1988.-204 е.: ил.

39. Дементев Л.Ф., Шурубор Ю.В., Азаматов В.Н. и др. Оценка промышленных запасов нефти, газа и конденсата. М. Недра, 1981.

40. Денисов С.Б. Построение детальных геологических моделей нефтяных месторождений. //Геофизика, 1998,№1, С.45-57.

41. Дерюшев А.Б., Потехин Д.В. Применение стохастического алгоритма при моделировании терригенных отложений девона (на примере нижнетиманских отложений Кирилловского месторождения нефти) // Вестник ПНИПУ. Геология. Нефтегазовое и горное дело. — 2011. - №1. -с. 8-19.

42. Дерюшев А.Б., Потехин Д.В. Применение стохастического моделирования для распределения коэффициента пористости по разрезу терригенного девона на примере нижнетиманских отложений Кустовского, Кирилловского, Андреевского и Мало-Усинского месторождений нефти // Научные исследования и инновации. - 2011. Том 5. - №3. - С. 7-9.

43. Дерюшев А.Б., Потехин Д.В. Применение многовариантного моделирования при распределении Кп с целью оценки достоверности построения трехмерных литолого-фациальных моделей на примере нижнетиманских отложений Кирилловского месторождения нефти //

I I

, '-(!' Л I I * , ' '

Вестник ПНИПУ. Геология. Нефтегазовое и горное дело. - 2012. - №2. -С. 10-19.

44. Добрынин В.М. Деформации и изменения физических свойств коллекторов нефти и газа. М., Недра, 1970.-240 с.

45. Деревянко А.Г., Юхно JI.E., Курасова М.С. Обобщение результатов геологоразведочных работ с целью установления зон развития песчаных пластов тульского горизонта нижнего карбона на площади западной части Бымско-Кунгурской впадины. Отчёт по теме 42/85. Трест Пермнефтегеофизика, Пермь, 1986

46. Жданов М.А., Лисунов В.Р., Гришин Ф.А. Методика и практика подсчета запасов нефти и газа. М., Недра. 1967.

47. Жданов М.А., Азаматов В.И., Гудков Е.П., Гусев В.М. Дифференциация запасов нефти в неоднородных коллекторах. М., Недра, 1982. 176 с.

48. Жемчугова З.Н., Кашников A.C. Комплексный анализ параметров разработки месторождения с применением средств DV // Геофизика, 1998, №1, С. 111-116.

49. Захаров P.A., Паршина Т.Ю., Путилов И.С., Сопильняк К.Б. Влияние трещиноватости турнейско-фаменских карбонатных коллекторов на эффективность разработки нефтяных залежей (на примере Сибирского месторождения) // Пятая уральская молодежная научная школа по геофизике. Екатеренбург,2004.С. 47-50.

50. Зейдель А.Н. Элементарные оценки ошибок измерений. М., Наука, 1967. С 88с.

51. Золоева Г.М. Оценка неоднородности и прогноз нефти извлечения по ГИС. М., Недра, 1995 .

52. Золоева Г.М., Денисов С.Б.,Билибин С.И. Геолого-геофизическое моделирование залежей нефти и газа: Учебное пособие.-М.:ФГУП Изд-во «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2005.-172 с.

53. Изотопова Т.С., Денисов С.Б.,Венделыитейн Б.Ю. Седиметологическая интепретация данных промысловой геофизики. М., Недра, 1993, с.176.

54. Клепиков Н.П., Соколов С.Н. Анализ и планирование экспериментов методом максимума подобия. М., Наука, 1964. -181 с.

55. Кочнева O.E. Влияние структурно-фациальных особенностей башкирских отложений на формирование коллекторов нефти и газа Пермского Прикамья // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений.-2002.-№11.-С.13-15.

56. Котяхов Ф.И. Физика нефтяных и газовых коллекторов. -М.Недра, -1977,-288 с.

57. Кузнецов В.Г. Природные резервуары нефти и газа карбонатных отложений. М., Недра,1992.-240 с.

58. Кузнецов Ю.И. и др. Стратиграфические типовые разрезы девонских и каменноугольных отложений Пермского Прикамья. КФ ВНИГНИ, Пермь, 1969.

59. Кулагин A.B., Мушин И.А., Павлов Т.Ю. Моделирование геологических процессов при интерпретации геофизических данных. М.,Недра, 1994., 250 с.

60. Интерпретация результатов каротажа сложных коллекторов /С.С. Итенберг, Г.А. Шнурман. М., Недра, 1984, 255 с.

61. Интерактивная система обработки материалов геофизических исследований скважин (ИНГИС)/И.М.Чуринова, Т.Г.Шабельникова и др., - ЦГЭ, 1991 г. - 188 с.

62. Инструкция по применению классификации запасов месторождений, перспективных и прогнозных ресурсов нефти и горючих газов. Инструкция о содержании, оформлении и порядке представления в ГКЗ СССР материалов по подсчету запасов и горючих газов, М., 1984.

63. Ж. Матерон. Основы прикладной геостатистики.- М., Мир, 1967, 387 с. Пер. из.:фран. 1968.

64. Методические указания по созданию постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и газонефтяных месторождений; (Часть 1. Геологические модели), Москва ОАО "ВНИИОЭНГ".

65. Методические рекомендации по подсчету геологических запасов нефти объемным методом. Под редакцией В.И. Петерсилье, В.И. Пороскуна, Г.Г. Яценко.-Москва:ВНИГНИ,НЦП "Тверьгеофизика", 2003.

66. Методические рекомендации по определению подсчетных параметров залежей нефти и газа по материалам геофизических исследований скважин с привлечением результатов анализов керна, опробований и испытаний продуктивных пластов // Под ред. Б.В.Венделыптейна, В.Ф. Козяра, Г.Г Яценко/Калинин. -Изд. ГКЗ. -1991.-261 с.

67. Митрофанов В.П., Хижняк Г.П., Пузиков В.И. О кондиционных значениях фильтрационно-емкостных свойств продуктивных отложений. // Геология, геофизика и разработка нефтяных месторождений. - 2000. -№ 9. -С.8-15.

68. Некарасов A.C. Особенности разработки Сибирского нефтяного месторождения, обусловленные влиянием гидродинамической связи между фаменско-турнейской и бобриковской залежами // Геология геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений.- 2005.-.№5-6.С.37-42.

69. Наливкин Д.В. Учение о фациях. М.Л.:АН СССР, 1955.

70. Оперативный пересчет запасов углеводородного сырья Сосновского месторождения нефти на основе геологической модели. Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми, Пермь, 2013г.

71. Оперативный пересчет запасов углеводородного сырья Стретенского месторождения нефти на основе геологической модели. Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми, Пермь, 2013г.

72. Орлинский Б.М. Контроль за разработкой залежей нефти геофизическими методами. М., Недра, 1977.-240 с.

73. Пахомов В. И, Пахомов И. В. Визейская угленосная формация западного склона Среднего Урала и Приуралья. М., Недра, 1980, 152с.

74. Пирсон С.Д. Учение о нефтяном пласте. М., Гостехиздат, 1961.

75. Потехин Д.В., Путилов И.С. Количественное обоснование параметров многовариантного моделирования для повышения достоверности трехмерных геологических моделей нефтяных месторождений. // Территория НЕФТЕГАЗ. - М. 2014. - №2,- С.20-23 (входит в перечень ВАК).

76. Потехин Д.В., Путилов И.С. Опыт корректировки распределения литологии при трехмерном геологическом моделировании на основе представлений о геологическом строении нефтяных залежей // Геология геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. М., 2005 - №9-10. - с.48-50 (входит в перечень ВАК).

77. Потехин Д.В. Разделение карбонатных коллекторов на типы по данным ГИС. // Геология западного Урала по пороге XXI века, Пермь, 1999 г, ПГУ.

78. Потехин Д.В., Дерюшев А.Б. Опыт трехмерного моделирования терригенного девона на примере нижнетиманских отложений Кирилловского месторождения нефти. // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - М., 2012. - №4. - С. 25-31 (входит в перечень ВАК).

79. Потехин Д.В., Башков А.Н., Рубцов Е.В. Особенности трехмерного моделирования месторождений сложного строения. // Сборник

докладов IV -й Российской конференции пользователей компании ROXAR.-M., 2003г.

80. Потехин Д.В., Путилов И.С. Адаптация алгоритмов построения трехмерной геологической модели к методическим подходам, используемым при выполнении подсчета запасов на примере Полазненского месторождения // IV конкурс ООО «ПермНИПИнефть» на лучшую научно-техническую разработку, г. Пермь, 2004г.

81. Потехин Д.В. Использование поточечных данных ГИС для построения трехмерных геологических моделей в программном комплексе IRAP RMS (на примере Шершневского месторождения) // Материалы XXXIII научно- практической конференции горнонефтяного факультета ПГТУ. Пермь. Изд-во Перм. Гос. Техн. Ун-та, 2004.

82. Потехин Д.В. Методика изменения нефтенасыщенности в пределах переходной зоны при трехмерном геологическом моделировании на примере Трифоновского месторождения // Материалы XXXIII научно-практической конференции горно-нефтяного факультета ПГТУ. -Пермь. Изд-во Перм. Гос. Техн. Ун-та, 2004.

83. Потехин Д.В. «Комплексная оценка границы коллектор-неколлектор в отложениях нижнего мела и юры месторождений Западной Сибири» // Проблемы развития нефтяной промышленности западной Сибири: Материалы научно-практической конференции молодых ученых и специалистов в ОАО «СибНИИНПп». - Тюмень, 2003г.

84. Потехин Д.В. Анализ учёта изменения нефтенасыщенности в пределах переходной зоны при трёхмерном геологическом моделировании (на примере Трифоновского месторождения) // Известия вузов. Нефть и газ. 2004, №5. с. 105-110 (входит в перечень ВАК).

85. Потехин Д.В. НИОКР "Разработка методики построения модели нефтенасыщенности пласта с учетом переходной зоны при геолого-гидродинамическом моделировании» Пермь, 2003г .

86. Потехин Д.В. НИОКР «Разработка программы на подготовки данных для трехмерного геологического моделирования» Пермь, 2007г.

87. Потехин Д.В. НИОКР «Разработка методики трехмерного моделирования рифогенных отложений Фм-Т возраста» Пермь, 2009г.

88. Потехин Д.В. НИОКР «Прогнозирование зон осложнений в надпродуктивной части разреза на основе трехмерной геологической модели для учета при бурении новых скважин (на примере Гагаринского месторождения)» Пермь, 2010г.

89. А.А. Shchipanov, A.S. Nekrasov, О. Fonta, D.V. Potekhin Modeling of fracturing of limestone petroleum reservoïr using Fraca technology // International Conférence & Exhibition, Saint Petersburg, Russia, 15-18 October 2006.0,5 печ. листа.

90. Путилов И.С., Потехин Д.В. Оценка кондиционности данных на этапе подготовки и загрузки в пакет трёхмерного геологического моделирования // Геология геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. -М., 2005- №5-6. с.48-50 (входит в перечень ВАК).

91. Путилов И.С., Потехин Д.В. Рекомендации по выявлению и устранению ошибок на этапе подготовки исходных данных для трехмерного геологического моделирования месторождений нефти и газа // Геология геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - М., 2005 - №9-10. - с.28-29 (входит в перечень ВАК).

92. Путилов И.С., Потехин Д.В. Моделирование неоднородности петрофизических свойств пропластков при построении трехмерной геологической модели // Проблемы геологии и разработки нефтяных

залежей Пермского Прикамья: сб.научн.тр. ООО "ПермНИПИнефть".-Пермь. 2006. -с.91-96.

93. Путилов И.С., Потехин Д.В. Распределение петрофизических свойств в трехмерных геологических моделях нефтяных залежей // Геология и ископаемые Западного Урала: сб.ст. по материалам регион, науч.-практ. Конф./Перм. Ун-т. - Пермь, 2006. с. 122-123.

94. Путилов И.С., Потехин Д.В. Авторское свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2007614719, «Программа подготовки данных для трехмерного моделирования».

95. Путилов И.С., Потехин Д.В. Авторское свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2013661302, «Многовариантное геологическое ЗД моделирование с контролем качества реализаций по сейсмическим данным».

96. Потехин Д.В., Путилов И.С., Галкин В.И. Повышение достоверности геологических моделей залежей нефти и газа на основе усовершенствованной технологии многовариантного трехмерного моделирования. // Нефтяное хозяйство. - М. 2014. - №7.- С. 16-19 (входит в перечень ВАК).

97. Путилов И.С., Потехин Д.В. Разработка технологии многовариантного трехмерного моделирования с контролем качества реализаций для повышения достоверности геологических моделей. //Материалы научно-практической конференции «Теория и практика нефтяной геофизики» - Пермь 2013 г.

98. Ракчеева Л.А., Бражников А.О. Детальное изучение геологического строения Стретенского и Сосновского местрождений с помощью пространственной сейсморазведки ЗЭ, филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми, Пермь, 2013.

99. Регламент составления проектных технологических документов на разработку нефтяных и газонефтяных месторождений. РД 153-39-00796, ВНИИ, М.,1996.

100. Регламент по созданию постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и газовых месторождений. РД 153-39. 0-047-00. М.,Минэнерго, 2000 г.

101. Руководство пользователя программного продукта IRAP RMS; Москва, 2002г.

102. Савич А. И. Оценка коэффициента извлечения нефти на стадии промышленной разведки и первого подсчета запасов нефти залежей при заводнении. // Вопросы освоения нефтяных залежей Пермского приуралья в усложненных горно-геологических условиях. - Москва, ВНИИОЭНГ, 1990, С. 9-13.

103. Скворцов В.В. Математический эксперимент в теории разработки нефтяных месторождений. М.: Наука, 1970. 248 с.

104. Сташкова Э.К. Комплексные исследования в практике геологического моделирования внутреннего строения карбонатных резервуаров // Природные ресурсы, 2006 №3. С. 101-110.

105. Сташкова Э.К., Стукова Т.В., Акулова H.H., Пахомов В.И., Беляева Н.В. Комплексирование лито- и биофациальных исследований на примере Сибирского нефтяного месторождения // Геология, методы поисков, разведки и оценки месторождений топливно-энергетического сырья. Обзорная информация. Вып. 2-3. М.: Геоинформмарк, 1999. - 63 с.

106. Стасенко В.В., Гутман И.С. Подсчет запасов нефти, газа, конденсата и содержащихся в них компонентов. М.Недра,1989, 285с.

107. Стасенков В.В., Климушин И.М., Бреев В.А. Методы изучения геологической неоднородности нефтяных пластов.- М.:Недра,1972.

108. Сидоров А.Н. Математические методы обработки и интерпретации геолого-геофизической информации на примере построения карт геологических параметров //Проблемы нефти и газа Тюмени.-1979.-Вып 42.-С.59-64.

109. Седиментологическое моделирование карбонатных осадочных комплексов. //Сост. И общ. Ред. Н.К. Фортунатовой.-М.: НИА-Природа,2000.-249 с.

110. Семин Е.И. Геологическая неоднородность нефтеносных пластов и некоторые способы ее изучения // Тр.ВНИИ. -М., Гостоптехиздат,1962,вып.34, С. 3-43.

111. Сонич В.П., Черемисин H.A., Батурин Ю.Е. Влияние снижения пластового давления на фильтрационно-емкостные свойства пород. // Нефтяное хозяйство.- 1997.- №9.- С.52-57.

112. Терентьев Б.В., Плотников В.В., Щипанов A.A. Изменение емкостных и фильтрационных свойств карбонатных коллекторов при разработке залежей нефти - влияние на результаты моделирования; экспериментальные исследования // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - 2005. - С. 59-67.

ИЗ. Терентьев Б.В., Тульбович Б.И., Шустеф И.Н. Влияние пластовых условий на раскрытость трещин и сжимаемость трещиновато-поровых коллекторов. - Нефтяное хозяйство, 1981, №3,С. 46-48.

114. Ушакова Н.О., Ваганов A.A. Гидрогеологические особенности верхнекаменноугольно-нижнепермского газонефтеводоносного комплекса Соликамской депрессии. Тезисы докладов научно-технической конференции молодых ученых "Проблемы освоения трудноизвлекаемых запасов". -Пермь, 1987.- С.3-4.

115. Федоров В.В. Теория оптимального эксперимента. М.: Наука, 1971. 312с.

116. Хатчинсон К.А. Оценка и контроль неоднородности коллекторов. Пер. с англ.//ЭИ ВНИГНИ. Сер., Нефтепромысловое дело, 1960, №31, реф.209.

117. Черницкий A.B. Методические особенности геолого-математического моделирования залежей в карбонатных коллекторах //Геология нефти и газа,- 1998.-№3.-С.39-44.

118. Чувашов Б.И. Динамика развития Предуральского краевого прогиба//Геотектоника, 1998.-№3 .-С.22-37.

119. Чоловский И.П., Иванов М.М., Гутман И.С., Вагин С.Б., Брагин Ю.И. Нефтепромысловая геология и гидрогеология залежей углеводородов: Учебник для вузов.-М.: ГУП Изд-во «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2002. - 456 с:ил.

120. Чистовский А. И. О причинах выпадения гипса при разработке нефтяных залежей. //Геология нефти и газа, 1975. № 2.- С. 69 - 74.

121. Шаронов A.B. Формирование нефтяных и газовых месторождений северной части Волго-Уральского бассейна.- Труды ВНИГНИ.-Вып.ЬХХШ.-Пермь.-290 с.

122. Широковский И.А. Определение и использование физических параметров пористой среды при разработке газоконденсатных месторождений. Геология, разведка и разработка газовых и газоконденсатных месторождений.- М.ВНИИЭгазпром.-1971.

123. Щипанов A.A., Потехин Д.В. и др. Отчет по НИР «Построение постоянно-действующей геолого-технологической модели Т-Фм залежи Шершнёвского нефтяного месторождения с учётом трещиноватости коллекторов. Пермь: Фонды ПермНИПИнефть, 2006 г.

124. Chiles, J.P., Delfiner, P., 1999, Geostatistics. Modeling Spatial Uncertainty, Wiley Series in Probability and Statistics, Wiley & Sons, 695 P-

125. Klayton V. Deutsch Geostatistical Reservoir modeling. OXFORD university,2002. - P. 378.

126. Luca Cosentino. Integrated Reservoir Sudies. - Paris, 2001. - P. 310

127. Dubrule, O., 2003, Geostatistics for seismic data integration in earth models: SEG Distinguished Instructor Series No. 6. (B 2005 году вышел перевод данной книги на русский язык, 296 с.)