Разработка методов повышения достоверности подсчёта запасов углеводородов на основе технологии нечёткого моделирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.16, кандидат технических наук Могутов, Александр Сергеевич

• Могутов, Александр Сергеевич
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Могутов, Александр Сергеевич

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1 СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К ПОСТРОЕНИЮ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ МЕЖДУ ФИЗИКО-ГЕОЛОГИЧЕСКИМИ ПАРАМЕТРАМИ И ИХ СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ

1.1 Исторический обзор методов обработки геолого-геофизических данных Ю

1.2 Корреляционно-регрессионный анализ

1.2.1 Корреляционный анализ

1.2.2 Регрессионный анализ

1.3 Дисперсионный и факторный анализы геолого-геофизических данных

1.3.1 Дисперсионный анализ

1.3.2 Ф акторный анализ 2

1.4 Применение статистической обработки данных для задач подсчёта запасов углеводородов

2 ПРИНЦИПЫ И МЕТОДЫ НЕЧЁТКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В НЕФТЕГАЗОПРОМЫСЛОВОЙ ГЕОЛОГИИ

2.1 Математические методы нечёткого моделирования для решения геологических задач

2.2 Использование нечёткой модели подсчёта запасов

2.2.1 Подсчет запасов нефти объемным методом с учетом точности геолого-промысловой информации

2.2.2 Подсчет запасов нефтяного месторождения методом материального баланса

2.3 Методы нечёткого моделирования для прогнозирования геолого-геофизических параметров

3 МЕТОД НЕЧЁТКИХ ПЕТРОФИЗИЧЕСКИХ КОМПОЗИЦИЙ ПРИ ПРОГНОЗИРОВАНИИ ФИЗИКО-ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ПАРА-

МЕТРОВ

3.1 Фазификация исходных данных

3.2 Установление нечетких отношений между переменными

3.3 Расчёт композиции нечётких отношений

3.4 Продолжение композиции в область задания исходных параметров

3.5 Прогноз физико-геологических параметров как нечётких величин

3.6 Дефазификация установленных нечётких отношений 61 4 ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТОДА НЕЧЁТКИХ ПЕТРОФИ-ЗИЧЕСКИХ КОМПОЗИЦИЙ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОДСЧЁТНЫХ ПАРАМЕТРОВ МЕСТОРОЖДЕНИЙ УГЛЕВОДОРОДОВ

4.1 Определение подсчётных параметров и оценка достоверности Восточно-Сотчемью-Талыйюского нефтяного месторождения

4.2 Определение подсчётных параметров и оценка достоверности Низевого нефтяного месторождения

4.3 Определение подсчётных параметров и оценка достоверности Сотчемьюского нефтяного месторождения

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методов повышения достоверности подсчёта запасов углеводородов на основе технологии нечёткого моделирования»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы

Одной из главных задач нефтегазопромысловой геологии является подсчёт запасов углеводородов. Достоверность подсчёта запасов определяется тем, насколько достоверно выполнено определение подсчётных параметров, таких как пористость и нефтенасыщенность. Существуют ряд подходов к определению параметров для подсчёта запасов. При этом, часть значений этих параметров находится путём непосредственного изучения представительных образцов керна в лабораторных условиях, а другая, большая часть, определяется с помощью промыслово-геофизических методов исследования. Если первые исследования дают вполне достоверные значения параметров, то промыслово-геофизические методы не позволяют непосредственно установить величины пористости и нефтенасыщенности, но оценивают величины геофизических параметров, которые связаны корреляционными зависимостями с коллекторскими свойствами пород и характером их насыщения. Более того, нередко возникают ситуации, когда при наличии одних и тех же данных в итоге получаются принципиально различные результаты.

Для нахождения конкретных выражений этих зависимостей и параметров их характеризующих используются, в частности, приемы статистической обработки данных и, в конечном итоге, осуществляется замена реального экспериментального материала полученными законами и некоторой интегральной, т. е. общей для всей зависимости в целом, оценкой меры тесноты связи. В соответствии с принятой технологией далее найденный закон в виде уравнений связи между параметрами переносится на изучаемый объект (геологическую модель). Этот путь зачастую является источником ошибочных заключений, которые могут привести от неверно выбранных условий вскрытия и режимов эксплуатации скважины до ошибок в точках заложения скважин и геологических заключений о запасах и ресурсах углеводородного сырья регионов. Поэтому автором предлагается рассматривать не отдельные за-

4

висимости и взаимосвязи, а использовать данные в полном объёме в виде нечётких множеств.

Таким образом, необходима методика, позволяющая дать объективную оценку определения подсчётных параметров, которую возможно дифференцировать по достоверности.

Цель работы

Разработка теории, методов и технологии, обеспечивающих повышение объективности и надёжности определения подсчётных параметров на основе технологии нечёткого вывода Мамдани.

Основные задачи исследований

1. Адаптация принципов нечёткого вывода Мамдани к задачам прогноза числовых параметров и развитие метода нечётких петрофизических композиций.

2. Разработка метода определения подсчётных параметров на основе метода нечётких петрофизических композиций.

3. Адаптация программного обеспечения, реализующего метод нечётких петрофизических композиций, для решения задач дифференциальной оценки подсчётных параметров.

4. Построение трёхмерных геолого-геофизических моделей распределения подсчётных параметров месторождений углеводородов Тимано-Печорской нефтегазоносной провинции.

5. Анализ эффективности разработанной унифицированной схемы для оценки достоверности и качества построенных геолого-геофизических моделей на примере месторождений углеводородов Тимано-Печорской нефтегазоносной провинции.

Методы решения поставленных задач

Для решения поставленных задач использовались методы нечёткого

5

вывода Мамдани и адаптированное программное обеспечение, позволяющее реализовать основные элементы метода нечётких петрофизических композиций. Построение трёхмерных геолого-геофизических моделей распределения подсчётных параметров и подсчёт запасов месторождений углеводородов выполнены в программных комплексах IRAP RMS. Методы решения включают в себя проведение численных экспериментов, анализ и обобщение полученных результатов.

Научная новизна выполненных исследований

1. Разработана и предложена схема дуальной оценки достоверности определения подсчётных параметров, включающая в себя качество и достоверность определения, основанная на принципах и методах нечёткого моделирования.

2. Разработана методика оценки согласованности выполненных прогнозных построений подсчётных параметров с объективными исходными данными.

3. Разработана теория, методы и технология определения подсчётных параметров в виде прогноза функций принадлежности нечётких множеств и их а-сечений.

4. Для Тимано-Печорской нефтегазоносной провинции произведена оценка достоверности и качества построенных геолого-геофизических моделей, и, как следствие, оценка достоверности подсчёта запасов месторождений углеводородов.

Защищаемые положения

1. Метод нечёткого вывода Мамдани может быть модифицирован в метод нечётких петрофизических композиций и использован для определения подсчётных параметров и оценки их достоверности.

2. Определение подсчётных параметров в виде функции принадлежности повышает меру достоверности конечных выводов и геологических за-

ключений.

3.Дуальная оценка а-сечений функций принадлежности даёт достаточную характеристику достоверности и качества определения подсчётных параметров для месторождений углеводородов Тимано-Печорской нефтегазоносной провинции.

Практическая значимость

Разработана методика, которая позволяет определять подсчётные параметры месторождений углеводородов с оценкой меры достоверности и качества.

Обеспечивается возможность оценки достоверности и качества построенных геолого-геофизических моделей месторождений углеводородов.

Реализация результатов работы

Работы используются при выполнении научных исследований по аналитической ведомственной целевой программе «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2011 годы)» и Федеральной целевой программе «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 годы.

Результаты исследований нашли своё отражение при выполнении научно-исследовательских работ по заказам нефтегазодобывающих предприятий Республики Коми. Результаты, полученные при выполнении работы, используются в учебном процессе при подготовке специалистов и магистров по геологии нефти и газа.

Апробация работы

Основные положения диссертации докладывались на Всероссийской

научно-технической конференции «Нефтегазовое и горное дело» (Пермь,

2010 г.), научно-практической молодёжной конференции Газпром ВНИИГАЗ

(Москва, 2010 г.), научной конференции «Структура, вещество, история ли-

7

тосферы Тимано-Североуральского сегмента» (Сыктывкар, 2010 г.), XIX Губкинских чтениях «Инновационные технологии прогноза, поисков, разведки и разработки скоплений УВ и приоритетные направления развития ресурсной базы ТЭК России» (Москва, 2011 г.), Международной молодежной научной конференции «Севергеоэкотех» (Ухта, 2011, 2012 гг.), научно-технической конференции преподавателей и сотрудников УГТУ (Ухта, 2010-2012 гг.), Международном семинаре им. Д. Г. Успенского «Вопросы теории и практики геологической интерпретации гравитационных, магнитных и электрических полей» (Воронеж, 2012 г.), межрегиональном научно-практическом семинаре «Рассохинские чтения» (Ухта, 2012 г.), научных семинарах Ухтинского государственного технического университета.

Публикации

Основное содержание диссертации отражено в 13 научных работах.

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы, включающего 152 наименования. Работа изложена на 126 листах, содержит 59 рисунков, 3 таблицы.

Благодарности

Автор выражает искреннюю благодарность своему научному руководителю, декану нефтегазопромыслового факультета УГТУ, кандидату технических наук В. Е. Кулешову. Автор признателен и благодарен всему коллективу семинара «Математическое моделирование в науках о Земле» и лично его руководителю Заслуженному деятелю науки РФ, доктору физико-математических наук, профессору А. И. Кобрунову за постановку задачи, оказание неоценимой помощи и постоянный контроль на всех этапах научно-исследовательской работы.

Автор признателен ректору УГТУ, профессору, доктору технических

8

наук Н. Д. Цхадая за постоянный контроль и создание оптимальных условий для научно-исследовательской деятельности.

Автор благодарит заведующего кафедрой геологии нефти и газа кандидата геолого-минералогических наук Е. Л. Теплова и профессора кафедры, доктора геолого-минералогических наук Л. В. Пармузину за консультации и советы.

1 СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К ПОСТРОЕНИЮ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ МЕЖДУ ФИЗИКО-ГЕОЛОГИЧЕСКИМИ ПАРАМЕТРАМИ И ИХ СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ

В первой главе на основе работ Д. Ф. Калинина, Ф. М. Гольцмана,

A. А. Никитина, Е. Н. Черемисиной, Б. Ю. Венделыптейна, Р. А. Резванова,

B. М. Добрынина, Д. А. Кожевникова, А. В. Петрова, Р. И. Когана, В. А. Голубевой, М. Д. Белонина, Г. Т. Скублова, Д. И. Клована, Р. А. Реймента, К. Г. Йерескога, Д. А. Родионова, С. В. Яблонского, Л. Ф. Дементьева и др. проанализированы современные подходы построения взаимосвязей между физико-геологическими параметрами, проведён их сравнительный анализ, рассмотрены этапы развития наиболее распространенных приёмов и методов обработки, интерпретации геофизической информации, так как именно геофизическая информация служит основой определения физико-геологических параметров.

Построение и анализ взаимосвязей между физико-геологическими параметрами составляет экспериментальный фундамент геолого-reoфизических методов исследования, подсчета запасов месторождений, прогнозирования и управления технологическими процессами, в том числе процессами контроля за разработкой месторождений углеводородного сырья.

1.1 Исторический обзор методов обработки геолого-геофизических

данных

Обработка геолого-геофизической информации является важнейшим этапом анализа экспериментальных данных методов геофизики и геологии. По мере развития геофизических, геохимических и других методов происходило накопление новой, в основном количественной информации, и в связи с этим предлагались способы их интерпретации [65].

Основной прорыв при решении задач с использованием многофактор-

10

ной комплексно обрабатываемой информации был обусловлен внедрением ЭВМ в 60-е годы XX века, а в середине 80-х годов - ПЭВМ. С их появлением началась новая эпоха в прикладной геологии, связанная с созданием и использованием автоматизированных технологий геологического прогноза с применением полезных ископаемых [65].

Математические методы являются основой любой технологии обработки данных. Согласно Д. Ф. Калинину, существенным является сочетание системного анализа геологических исследований и науки информатики, обеспечивающей методологическую основу получения, обработки и анализа информации. Основная трудность использования математических методов в геологии заключается, прежде всего, в отсутствии чётких формализованных

Ь» и "Г/*

определении геологических знании, процессов и закономерностей. К тому же многие знания трактуются разными исследователями неодинаково. Предпринятые попытки формализации геологических знаний далеко не всегда оказывались удачными. Однако, несмотря на упомянутые трудности, методы количественного описания геологических характеристик достаточно интенсивно развиваются, что необходимо при совместном (комплексном) анализе геолого-геофизической информации [65].

За прошедшие 40-50 лет сменились этапы развития программных средств и машинных технологий геолого-геофизического прогнозирования, разработанных на ЭВМ разных поколений.

Успешному развитию математических методов, а также созданию программно-математического обеспечения для комплексной reo лого-геофизической интерпретации способствовали работы: А. С. Алексеева, Б. А. Андреева, В. И. Аронова, П. С, Бабаянца, В. М. Березкина, Ю. И. Блоха, Н. Н. Боровко, Г. С. Вахромеева, В. Н. Глазнева, Г. Я. Голиздры, Ф. М. Гольцмана, В. И. Гольдшмидта, В. М. Гордина, А. Ю. Давыденко, А. С. Долголя, А. Б. Каждана, Т. Б. Калининой, Г. И. Каратаева, А. И. Кобру-нова, Р. М. Константинова, О. Л. Кузнецова, М. М. Лаврентьева, В. В. Лом-

тадзе, П. С. Мартышко, В. В. Марченко, А. А. Никитина, М. К. Овсова,

11

А. В. Петрова, Д. А. Родионова, В. И. Старостенко, В. Н. Страхова, А. Г. Тар-хова, А. Н. Тихонова, Г. А. Трошкова, М. Я. Финкелынтейна, JL А. Халфина, Е. Н. Черемисиной, Б. А. Чумаченко, В. И. Шрайбмана, В. А. Яковлева и многих других исследователей [65, 66].

Согласно работе [65], примерно с середины 80-х годов прошлого века начинается качественно новый период создание компьютерных технологий комплексной интерпретации геолого-геофизических данных, связанный в первую очередь с появлением и достаточно быстрым распространением персональных компьютеров. В. Н. Страхов характеризует его как период становления и развития «парадигмы зрелой компьютерной эпохи [65, 133].

С середины 90-х годов XX века развивается новейшее поколение «человеко-машинных» методов комплексирования и интерпретации геолого-геофизических данных [65]. При этом многие новые компьютерные системы ориентированы на построение цифровых reo лого-промысловых моделей месторождений [138]. Различные системы характеризуются различной степенью вовлечения в обработку отдельных видов геолого-геофизической информации, разным уровнем алгоритмизации, разными возможностями манипулирования данными.

Геолого-геофизические исследования связаны с необходимостью принятия решений об искомых объектах в условиях априорно существующей неопределённости данных о характере наблюдений и свойствах интерпретируемых объектов. Наличие неопределённости связано с тем, что большинство задач решается в условиях недостатка информации, в свою очередь связанного со стоимостью и техническими возможностями исследований. Поэтому поиск новых алгоритмов и критериев принятия решений, максимально учитывающих полезную информацию об искомых объектах, приобретает особую значимость. Процесс принятия решений необходимо сочетать с априорным анализом эффективности интерпретации [65].

Попытки интерпретировать «вслепую», т. е. без анализа информационной содержательности комплекса экспериментальных данных, привели к

12

возникновению алгоритмов, основанных на эвристических комбинациях различных детерминированных и статистических методов обработки, неизбежно (и, как правило, бесконтрольно) теряющих полезную информацию. В случае детерминированных методов решения задачи получается в виде определённой функциональной зависимости или в виде некоторого параметра, т. е. частного значения функции для интересующего значения аргумента [65, 131, 132]. Согласно Д. Ф. Калинину, характерные особенности упомянутых алгоритмов состоят в следующем:

1) большинство алгоритмов ограничено в использовании, так как предназначены для решения узких прикладных задач;

2) большинство алгоритмов строятся на основе многомерного дискри-минантного анализа для количественных данных (признаков), измеренных по непрерывным шкалам, что при отсутствии предварительных эталонных выборок делает практически невозможным получение представлений о форме распределений значений признаков и сильно усложняет математическое определение дискриминантных поверхностей для разделения искомых объектов [64];

3) в случае применения алгоритмов дисперсного, корреляционного факторного, кластерного и других анализов обычно предполагается унимодальность и нормальность значений признаков, характеризующих искомый объект, что далеко не всегда отвечает реальности. Во многих алгоритмах используются неоптимальные критерии принятия решений, что способствует бесконтрольному падению эффективности комплексной интерпретации;

4) во многих алгоритмах при комплексировании используются лишь количественные признаки, тогда как включение в комплекс неформализованных качественных признаков может существенно повысить достоверность результатов [90];

5) в большинстве алгоритмов априорные «веса», характеризующие информационную содержательность различных комплексируемых признаков

при принятии решений об искомых объектах, учитывается либо на основе

13

эвристических предположений, либо не учитываются (принимаются одинаковыми);

6) ни один из известных на сегодняшний день алгоритмов не анализирует эффективность (оценку качества) решений об искомых объектах до проведения автоматизированной комплексной интерпретации. В случае неудачного выбора признаков это приводит к необоснованным затратам вычислительных ресурсов и препятствует формированию оптимальных комплексов геолого-геофизических данных [90];

7) в большинстве алгоритмов отсутствует возможность комплексиро-вания мнений независимых экспертов, интуитивно связывающих получаемую информацию с искомыми объектами. Таким образом, практический опыт исследователей используется недостаточно [118].

Применение информационно-статистического подхода способствует устранению многих перечисленных трудностей и имеет ряд особенностей:

• в основе математического аппарата принятия решений лежит расчёт функции правдоподобия, обеспечивающей максимальное сохранение полезной информации об объекте;

• при принятии решений используются оптимальные статистические критерии для произвольных (унимодальных и полимодальных) плотностей распределения вероятностей случайных величин. Таким образом, ограничения, связанные с использованием совокупностей только нормально распределенных значений признаков, отсутствуют;

• по мере накопления данных обеспечивается контролируемое повышение эффективности комплексной интерпретации;

• построение оптимальных решений осуществляется на многоальтернативной основе с назначением искомых «целевых» и «нецелевых» объектов для каждой конкретной задачи комплексной интерпретации геолого-геофизических данных;

• наряду с количественными признаками могут быть использованы

также и качественные (дискретные) признаки;

14

• численный анализ эффективности отдельных признаков производится в процессе построения решений, что способствует выбору наиболее рационального комплекса геоданных для каждой конкретной задачи;

• априорная оценка эффективности решений по комплексу признаков до проведения автоматизированной комплексной интерпретации позволяет оценить её потенциальные возможности;

• учёт интуиции и опыта независимых экспертов путём комплексиро-вания мнений препятствует субъективизму в сложном и неоднозначном отождествлении решений о геологической природе и степени перспективности интерпретируемых объектов с объективной реальностью.

Согласно А. А. Никитину, детерминированный подход, развивавшийся в 1930-1960 гг., характеризуется простыми приёмами интерпретации данных (усреднение, методы характерных точек, касательных и т. д.). В этом случае решение задачи получается в виде определённой функциональной зависимости или в виде некоторого параметра, т.е. частного значения функции для интересующего значения аргумента.

Вероятностно-статистический подход начинает развиваться на рубеже 50-х и 60-х годов. Он получил широкое развитие в сейсморазведке (Ф. М. Гольцман, С. А. Нахамкин, Е. А. Козлов, С. В. Гольдин, А. К. Яновский, Е. А. Робинсон и др.), затем в других методах геофизики (А. Г. Тархов,

A. А. Никитин, Г. И. Каратаев, И. Г. Клушин, С. А. Серкеров, Н. Н. Боровко,

B. И. Аронов, Т. Б. Калинина, В. И. Шрайбман, К. В. Хортон и др.), в том числе, и при каротажных исследованиях (Ш. А. Губерман, М. М. Элланский, Г. Н. Зверев и др.) [105, 106].

В последнее время всё большее число исследователей понимают необходимость слияния детерминированного и вероятностно-статистического подходов. Этому в значительной мере способствует развитая А. Н. Тихоновым теория регуляризации. Параметр регуляризации, используемый при решении системы линейных уравнений, к которым сводится большинство задач

обработки и интерпретации, выполняет ту же роль, что и дисперсия помех

15

при вероятностно-статистическом подходе [105].

Далее рассмотрены наиболее часто применяемые методы для построения взаимосвязей между физико-геологическими параметрами.

1.2 Корреляционно-регрессионный анализ

Связи между параметрами во многих случаях могут быть выражены в виде чётких функциональных зависимостей, когда одному значению аргумента соответствует одно строго определённое значение функции. В нефтегазовой геологии и геофизике с такими системами встречаться практически не приходится. Геологические объекты, как правило, представляют собой системы с «плохой структурой», в результате чего связи между физико-геологическими параметрами и величинами, их характеризующими, носят чаще всего нечёткий завуалированный характер [123, 124].

Существование поля корреляции - это первая особенность зависимостей, изучением которых приходится заниматься при проведении исследований в области нефтегазовой геологии. Поле корреляции является графической формой систематизации фактического материала, используемого для выявления, изучения взаимосвязей между физико-геологическими параметрами.

Второй особенностью является то, что если рассматривать один из параметров как аргумент, а второй как функцию, то каждому значению аргумента соответствует условный ряд распределения функции. Наличие связи выражается в закономерном изменении аргумента. Такие связи называются корреляционными или стохастическими [123].

Анализ результатов наблюдений с целью изучения корреляционных связей называется корреляционно-регрессионным анализом. Его цель состоит в оценке формы и тесноты связи между рассматриваемыми параметрами.

Математической моделью корреляционно-регрессионного анализа служит система величин Хь Х2, ..., Хы.

1.2.1 Корреляционный анализ

Зависимость, при которой изменение одной случайной величины вызывает изменение распределения другой, называется статистической. При статистической зависимости различают корреляцию для установления взаимосвязи между двумя или более случайными величинами с оценкой тесноты этой связи [105, 106].

Оценка тесноты связи производится путем расчета коэффициента кова-риации Ьху, равного для двух случайных величин х и у:

Ъху = - х)(У1 - у), (1-1)

где х и у — средние значения величины х и у.

Поскольку размерности х и у могут быть разные, то вычисляют коэффициент корреляции обычно в виде:

Г*у = - Ю(Уг - У), (1.2)

где ах и (Ту - среднеквадратические отклонения Хи У.

Коэффициент корреляции может принимать любые значения от -1 до +1. При гху > 0 корреляция положительна, тогда связь между параметрами прямая, при тху = 0 корреляция отсутствует; если гху < 0, то говорят об отрицательной корреляции или обратной связи между рассматриваемыми параметрами. Если гху = ±1, то между компонентами двумерной случайной величины существует функциональная зависимость.

В общем случае, когда число значений х^ и уь различно, коэффициент корреляции вычисляется по формуле:

ГХу = - *)СУ/ ~ У), (1-3)

х у

где Пц- число значений, принимающих одновременно величины Х(А у{; п - общее число х^ и уу.

В том случае, когда число случайных величин больше двух (К > 2),

(1.4)

корреляция оценивается либо по ковариационной матрице В, равной:

Ьц ^12 ■•■ Ьш

В — ^21 ^22 ^2 N

^N1 ^N2 ■■■ Ьыы где Ьц- коэффициенты ковариации, причем Ьу = а по диагонали матрицы расположены дисперсии случайных величин хг,х2, ..., либо по корреляционной матрице Я, равной:

Я=

1

Г21

ГЛГ1

»12 1

ГЫ2

Г1Ы Т2Ы

1

(1.5)

где Гд - коэффициенты корреляции, г^ =

Обе матрицы симметричны относительно главной диагонали.

Корреляционный анализ призван решать следующие задачи [105, 106]:

1. Измерение степени связности двух и более переменных. Знания об объективно существующих причинных связях должны дополняться научно обоснованными знаниями о количественной мере зависимости между переменными. Данный пункт подразумевает верификацию уже известных связей.

2. Обнаружение неизвестных причинных связей. Корреляционный анализ непосредственно не выявляет причинных связей между переменными, но устанавливает силу этих связей и их значимость. Причинный характер выясняют с помощью логических рассуждений, раскрывающих механизм связей.

3. Отбор факторов, существенно влияющих на признак. Самые важные те факторы, которые сильнее всего коррелируют с изучаемыми признаками.

1.2.2 Регрессионный анализ

На основании регрессионного анализа наблюдаемое «облако» точек (рис. 1.1) апроксимируется уравнением регрессии [105, 106].

Рисунок 1.1- Статистическая зависимость у от х при положительной (а и б), отрицательной (в) корреляции, отсутствие корреляции (г) [106]

Под регрессией понимают сглаживание экспериментальной зависимости по методу наименьших квадратов, который состоит в минимизации суммы квадратов отклонений сглаживающей прямой (кривой) <р(х\) от экспериментальной зависимости уь т. е.:

п

- (pfri))2 => min,

¿=1

где <Piможет быть линейная (а;- + а±х{), нелинейная (а0 + atXi + а2х?) или множественная (а0 + а±х+ a2x2i) регрессия.

Метод наименьших квадратов приводит к системе нормальных уравнений для нахождения коэффициентов регрессии а0, alt а2,...

Эта система уравнений в матричной форме выражается следующим об-

разом:

Х'ХА=Х'У, (1.6)

где Х - матрица значений исходных случайных величин Х1,Х2, — X -транспонированная к X матрица; А - матрица-столбец коэффициентов регрессии а0, а1,...; 7- матрица-столбец случайной величины 7, для которой устанавливается форма (вид) регрессии (обычно в виде полинома).

На базе регрессионного анализа решаются две основные задачи [105,

106]:

• установление формы корреляционной связи, т.е. вида регрессии;

• оценка тесноты корреляционной связи.

Линейной регрессией между величинами X и 7 называется корреляционная (статистическая) зависимость вида:

у1 = а0 + вд.

Матрица X в системе (1.6) равна

1 1

1 х

п

(1.7)

соответственно матрица

Х'=

1 1

Х1 %2

1

X

п

а.

Матрица А = , матрица У =

(Х-*

У1

У2

Уп

Перемножение матриц Х'и X дает:

Х'Х =

1 1

X! Х2

X

п

1 х^

1 х2 =

1 хп

П

I

X

I I

X

Перемножение матриц Х'и У равняется:

Х'У

'V _

1 1

хг *2

1

X

п

У1

У 2.

■ 1>У-

Уп

Тогда выражение для нахождение коэффициентов а0 и % в (1.7) принимает вид:

"71 £х " а0

т. е. система нормальных уравнений будет:

а0П

а0

+ аг ^ х = ^ у; ^ х -I- а± ^ х2 = ^ ух,

отсюда находятся:

а0

п£х2 - (£х)2

£х2£у-1>1]у

пЦх2 - (Цх)2

Величина % определяет угловой коэффициент прямой линии регрессии между X и 7 и называется коэффициентом регрессии.

Между коэффициентом регрессии аг и коэффициентом корреляции

г^уимеется связь в виде а1 — = гху

°у

Коэффициент корреляции оценивает тесноту линейной связи. Чем больше его величина, тем связь теснее; при гху = ± 1 связь становится аналитической.

Линейная регрессия широко используется при определении значений одного физического свойства по известным значениям другого [105, 123].

Нелинейной (криволинейной) регрессией называется любая зависимость, отличная от линейной. Так, в работе [105] в качестве примера рассмотрена параболическая регрессия второго порядка: у^ = а0 + щх^ + а2х?.

Система нормальных уравнений (1.6) при этом записывается в виде:

Заключение диссертации по теме «Горнопромышленная и нефтегазопромысловая геология, геофизика, маркшейдерское дело и геометрия недр», Могутов, Александр Сергеевич

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные итоги выполненных в диссертации исследований состоят в следующем:

1. Проведена адаптация принципов нечёткого вывода Мамдани к задачам прогноза и определения числовых параметров. Для этого предлагается рассматривать данные и связи между ними как нечеткие множества и соответственно нечеткие отношения, выполняя на основе цепочки установленных отношений прогноз и определение требуемых параметров, находящихся в конце цепочки.

2. Разработаны методы определения подсчётных параметров (коэффициентов пористости и нефтенасыщенности) на основе метода нечётких пет-рофизических композиций. Предложена схема дуальной оценки достоверности определения подсчётных параметров, включающая в себя качество и достоверность.

3. Проведена адаптация программного обеспечения, реализующего метод нечётких петрофизических композиций для решения задач дифференциальной оценки достоверности подсчётных параметров.

4. Созданы трёхмерные геолого-геофизических модели распределения подсчётных параметров месторождений углеводородов Тимано-Печорской нефтегазоносной провинции и на их основе рассчитаны геологические запасы углеводородного сырья.

5. Проведён анализ эффективности разработанной унифицированной схемы для оценки достоверности и качества построенных геолого-геофизических моделей на примере месторождений углеводородов Тимано-Печорской нефтегазоносной провинции, который выявил отклонение подсчитанных запасов от утверждённых ранее.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Могутов, Александр Сергеевич, 2012 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Алтунин, А. Е. Оценка рисков и неопределённости при балансировании запасов нефти / А. Е. Алтунин, А. В. Розов, М. В. Семухин // Технологии ТЭК.-2006.-№4.-С. 2-6.

2. Алтунин А. Е., Семухин М. В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечётких условиях : монография / А. Е. Алтунин, М. В. Семухин. - Тюмень : Тюменский гос. Ун-т, 2000. - 352 с.

3. Алтунин А. Е., Семухин М. В. Расчёты в условиях риска и неопределённости в нефтегазовых технологиях : монография / А. Е. Алтунин, М. В. Семухин. - Тюмень : Тюменский гос. ун-т, 2004. - 296 с.

4. Алтунин, А. Е. Оценка коэффициента газоотдачи с использованием теории нечётких множеств / А. Е. Алтунин, М. В. Семухин, В. В. Адлер // Всесоюзная научно-техническая конференция «Нефть и газ Западной Сибири. Проблемы добычи и транспортировки» : тез. докл. - Тюмень, 1985. - С. 45.

5. Алтунин, А. Е. Сравнительный анализ использования вероятностных и нечётких методов оценки неопределённостей и рисков при подсчёте запасов и ресурсов углеводородов / А. Е. Алтунин, М. В. Семухин // Нефтяное хозяйство. - 2011. - № 9. - С. 44-49.

6. Алтунин, А. Е. Вероятностные и нечёткие оценки запасов нефти / А. Е. Алтунин, М. В. Семухин, Е. А. Алтунин, О. А. Ядрышникова // Нефтепромысловое дело. - 2003. - № 10. - С. 54-58.

7. Алтунин, А. Е. Методические рекомендации по применению теории нечёткости в процессах контроля и управления объектами газоснабжения / А. Е. Алтунин и др. - Тюмень, 1983. - 136 с.

8. Ампилов, Ю. П. Методы геолого-экономического моделирования ресурсов и запасов нефти и газа с учётом неопределённости и риска / Ю. П. Ампилов. - М. : Геоинформмарк, 2002. - 201 с.

9. Ампилов, Ю. П. От сейсмической интерпретации к моделированию и оценке месторождений нефти и газа / Ю. П. Ампилов. - М. : «Спектр», 2008.

110

-384 с.

10. Ампилов, Ю. П., Артс, Р. Применение анализа сейсмических параметров для исследования природных резервуаров углеводородов / Ю. П. Ампилов, Р. Артс-М. : 2000.-135 с.

И. Ампилов, Ю. П. Сопоставление альтернативных методов прогноза фильтрационно-ёмкостных свойств в межскважинном пространстве по данным сейсморазведки / Ю. П. Ампилов, А. Ю. Барков, С. А. Шаров, И. В. Яковлев, О. Е. Богданова // Технологии сейсморазведки. - 2009. - № 1.

- С. 60-69.

12. Аоки, М. Введение в методы оптимизации / М. Аоки. - М. : Наука, 1977.

- 344 с.

13. Аронов, В. И. О применении факторного анализа в геологии / В. И. Аронов, В. Н. Страхов // Геология и геофизика. - 1984. - № 6. - С. 133-142.

14. Афанасьев, С. В. Методика восстановления литологии пород по данным геофизических исследований скважин при создании трёхмерной геологической модели в терригенном разрезе / С. В. Афанасьев, А. Н. Батрак // Нефтяное хозяйство. - 2005. - № 4. - С. 17-19.

15. Афанасьев, С. В. Технология комплексной переинтерпретации данных геофизических исследований скважин при создании трёхмерной геологической модели длительно разрабатываемой залежи углеводородов в терригенном разрезе / С. В. Афанасьев // Нефтяное хозяйство. - 2005. - № 2. - С. 5459.

16. Бекман, А. Д. Некоторые подходы к построению 3D моделей с использованием разнородной априорной информации: Автореф. дисс. на соиск. учен, степени к-та физ.-матем. наук / А. Д. Бекман. - Тюмень, 2006. - 19 с.

17. Белонин, М. Д. Тимано-Печорская провинция: геологическое строение, нефтегазоносность и перспективы освоения / М. Д. Белонин [и др.]. - СПб. : Недра, 2004. - 396 с.

18. Белякова, JI. Т. Комплексное литолого-стратиграфическое изучение разреза палеозойских отложений новых разведочных площадей Тимано-

111

Печорской провинции / J1. Т. Белякова. - УТГФ ПГО «УНГГ», 1980.

19. Бембель, С. Р. О моделировании сложнопостроенных залежей нефти и газа / С. Р. Бембель // Нефтяное хозяйство. - 2011. -№ 6. - С. 89-91.

20. Билибин, С. И. Анализ погрешностей при оценке запасов нефти и газа / С. И. Билибин, Б. Е. Лухминский // Каротажник. - 2011. - № 4. - С. 37-46.

21. Билибин С. И. Регламент по созданию постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и газонефтяных месторождений / С.И. Билибин, С. А. Жданов, А. С. Кашик, Г. Н. Гогоненков // РД 153-39.0-047-00. -М., 2000.-130 с.

22. Бобров, С. Е. Построение петрофизической модели с применением кластерного анализа при типизации пород по данным геофизических исследований скважин / С. Е. Бобров, А. А. Бовыкин // Нефтяное хозяйство. - 2010. -№ 11.-С. 35-37.

23. Бокша, В. В. Нечёткое целевое управление системами с заданным конечным состоянием / В. В. Бокша, В. Б. Силов // Автоматика. -1985.-№3.-С. 3-8.

24. Ботвиновская, О. А. Литогенетическая типизация нижнедевонских карбонатных отложений Тимано-Печорской провинции по данным геофизических исследований скважин / О. А. Ботвиновская [и др.] // Нефтяное хозяйство. - 2010. - № 12. - С. 80-82.

25. Ботвинвская, О. А. Методика определения проницаемости карбонатных пород с учётом их фациальной неоднородности / О. А. Ботвиновская [и др.] // Нефтяное хозяйство. - 2008. -№ 11. - С. 10-13.

26. Бочарников, В. П. FUZZY-технология: Математические основы. Практика моделирования в экономике / В. П. Бочарников. - СПб. : Наука РАН, 2001.-328 с.

27. Венделыптейн, Б. Ю., Резванов, Р. А. Геофизические методы определения параметров нефтегазовых коллекторов (при подсчёте запасов и проектировании разработки месторождений) / Б. Ю. Венделыптейн, Р. А. Резванов. -М. : Недра, 1978.-318 с.

28. Вороновский, В. Р., Максимов, М. М. Система обработки информации при разработке нефтяных месторождений / В. Р. Вороновский, М. М. Максимов. - М. : Недра, 1975. - 232 с.

29. Головизина, В. Д.. Проект поисков месторождений нефти в центральной части Ижма-Печорской впадины / В. Д. Головизина [и др.]. - Ухта : ПГО «Ухтанефтегазгеология», 1989 г.

30. Гольцман, Ф. М. Развитие информационно-статистических методов решения обратных задач при интерпретации геоданных в 20 веке / Ф. М. Гольцман // Развитие гравиметрии и магнитометрии в 20 веке. - М. : ОИФЗ РАН, 1997.-234 с.

31. Гольцман, Ф. М. Статистические модели интерпретации. - М.: Наука, 1971.-374 с.

32. Гольцман, Ф. М. Моделирование трехмерных геологических объектов по комплексу геоданных в условиях априорной неопределенности / Ф. М. Гольцман, Т. Б. Калинна // Изв. РАН. Физика Земли. - 1996. - №2. - С. 82-89.

33. Гольцман, Ф. М. Статистическая методология построения моделей геолого-геофизических объектов по комплексу геоданных / Ф. М. Гольцман, Т. Б. Калинина, Д. Ф. Калинин // Российский геофизический журнал. - 1994. -№3/4.-С. 61-66.

34. Грешилов, А. А. Некорректные задачи цифровой обработки информации и сигналов / А. А. Грешилов. - М. : Радио и связь, 1984. - 160 с.

35. Григорьевых, А. В. Развитие методов управления качеством реконструкции моделей геологических сред на основе системного анализа процессов обработки геолого-геофизической информации: Автореф. дисс. на соиск. учен, степени к-та технич. наук. - Ухта : УГТУ, 2011. - 23 с.

36. Грищенко, М. А. Оценка качества запасов на основе анализа геологических неопределённостей / М. А. Грищенко, Э. Б. Авраменко, А. Э. Лыткин // Нефтяное хозяйство. - 2011. - № 11. - С. 32-36.

37. Грищенко, М. А. Современные подходы к моделированию насыщенности при создании геологических и фильтрационных моделей / М. А. Грищен-

113

ко, Т. Г. Бикбулатова // Нефтяное хозяйство. - 2008. - № 12. - С. 18-21.

38. Гусев, Л. А. Размытые множества. Теория и приложения (обзор) / Л. А. Гусев, И. М. Смирнова // Автоматика и телемеханика. - 1973. - № 5. -С. 66-85.

39. Гутман, И. С. Методы подсчёта запасов нефти и газа / И. С. Гутман. -М.: Недра, 1985.-233 с.

40. Дахнов, В. Н. Геофизические методы определения коллекторских свойств и нефтегазонасыщения горных пород / В. Н. Дахнов. - 2-е изд., пере-раб. и доп. -М. : Недра, 1985.-310 с.

41. Дементьев, Л. Ф. Математические методы и ЭВМ в нефтегазовой геологии: учеб. пособ. для вузов / Л. Ф.Дементьев. М. : Недра, 1983. - 189 с.

42. Дементьев, Л. Ф. Применение математической статистики в нефтегазо-промысловой геологии / Л. Ф. Дементьев [и др.] - М. : Недра. - 1977. - 254 с.

43. Детальные геофизические исследования керна по скв. № 100 Низевая площадь. - Тверь : НПЦ «Тверьгеофизика», 2002.

44. Добрынин, В. М. Петрофизика: учеб. для вузов / В. М. Добрынин [и др.]. -М. : 1991.-368 е.: ил.

45. Довжиков, Н. А. Фильтрационно-ёмкостная характеристика коллекторов задонских отложений (пласт Ф0) Сотчемьюского и Восточно-Сотчемьюского месторождений по керну / Н. А. Довжиков. - Ухта, 2004.

46. Дьяконова, Т. Ф. Применение ЭВМ при интерпретации данных геофизических исследований скважин : учеб. пособие для вузов / Т. Ф. Дьяконова. -М. : Недра, 1991. -220 е.: ил.

47. Дьяконова, Т. Ф. Прогноз параметров коллекторов по данным комплексной интерпретации ЗД сейсморазведки и ГИС при построении цифровых геологических моделей / Т. Ф. Дьяконова, С. И. Билибин, С. Б. Денисов // Нефтяное хозяйство. - 2000. - № 10. - С. 49-56.

48. Дюбрул, О. Геостатистика в нефтяной геологии / О. Дибрул. - М.Ижевск : Институт компьютерных исследований, НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2009. - 256 с.

49. Ендалова, Ю. В. Корректное построение 3D геологической модели и подсчёт запасов / Ю. В. Ендалова [и др.] / Нефтяное хозяйство. - 2009. -№ 11.-С 100-109.

50. Жабрёв, И. П. Нечёткая математическая модель при подсчёте запасов / И. П. Жабрёв, Я. И. Хургин // Геология нефти и газа. - 1993. - № 3.

51. Жемчугова, В. А. Отчёт по теме: «Литолого-фациальные особенности формирования нижнефаменских и верхнефаменских отложений Сотчемью-Терехевейской рифогенной зоны» / В. А. Жемчугова. - Ухта : ЗАО «Печора-нефтегаз», 2000.

52. Жемчугова, В. А. Природные резервуары в карбонатных формациях Печорского нефтегазоносного бассейна / В. А. Жемчугова. - М. : МГГУ, 2002. -243 с.

53. Жемчугова, В. А. Эволюционно-генетическая модель строения верхнедевонских продуктивных резервуаров и их емкостного пространства / В. А. Жемчугова. - Ухта, 1998.

54. Забоева, А. А. Учёт зональности исходной информации при построении трёхмерных геологических моделей / А. А. Забоева [и др.] // Нефтяное хозяйство. - 2011. - № i о. - С. 80-82.

55. Зайченко, В. Ю. О понятии термина «Интегрированная интерпретация геофизических данных» / В. Ю. Зайченко // Геофизика. - 1997. - № 1. - С. 6869.

56. Закиров, С. Н. К достоверному подсчёту запасов углеводородов и построению 3D моделей пластов / С. Н. Закиров [и др.] // Нефтяное хозяйство. -2010.-№3.-С. 42-46.

57. Закиров, С. Н. Новые представления в 3D геологическом и гидродинамическом моделировании / С. Н. Закиров, Э. С. Закиров, И. М. Индрупский // Нефтяное хозяйство. - 2006. - № 1. - С. 34-41.

58. Закревский, К. Е. Геологическое моделирование / К. Е. Закревский. -М. : ООО «ИПЦ «Маска», 2009. - 376 с.

59. Закревский, К. Е. Оценка качества 3D моделей / К. Е. Закревский [и

115

др.]. - М. : ООО «ИПЦ Маска», 2008. - 272 с.

60. Золоева, Г. М. Геолого-геофизическое моделирование залежей нефти и газа: учеб. пособие / Г. М. Золоева [и др.]. - 2-е изд., допол. и перераб. - М. : МАКС Пресс, 2008. - 212 с.

61. Иванова, М. М. Нефтегазопромысловая геология / М. М. Иванова. - М. : Недра, 2000.-414 с.

62. Итенберг, С. С., Шнурман, Г. А. Интерпретация результатов каротажа сложных коллекторов / С. С. Итенберг, Г. А. Шнурман. - М. : Недра, 1984. -300 с.

63. Иудова, О. М. Отчёт по теме: «Анализ ГРР, оперативный подсчёт запасов по месторождениям ЗАО «РКМ ОЙЛ» / О. М. Иудова. - Ухта, ООО «Лукойл-Коми» институт «ПЕЧОРНИПИНЕФТЬ», 2003.

64. Каждан, А. Б., Гуськов, О. И. Математические методы в геологии / А. Б. Каждан, О. И. Гуськов. - М. : Недра, 1990. - 251 с.

65. Калинин, Д. Ф. Информационно-статистический прогноз полезных ископаемых / Д. Ф. Калинин. - СПб. : ФГУНПП «Геологоразведка», 2011. -164 с.

66. Калинина, Т. Б. Оценка влияния корреляции исходных геофизических данных на результаты решения прогнозно-картировочных задач с использованием статистических алгоритмов / Т. Б. Калинина, Д. Ф. Калинин // Российский геофизический журнал. - 2004. - № 33-34. - С. 79-84.

67. Кирсанов, А. Н. Подсчёт запасов с использованием теории нечётких множеств. Петрофизическое обеспечение подсчёта запасов нефти и газа / А. Н. Кирсанов, М. В. Семухин, В. В. Адлер // Тр. Института ЗапСибНИГНИ. -Тюмень. - 1989. - С. 86-107.

68. Кобрунов, А. И. Математические основы теории интерпретации геофизических данных: учеб. пособие / А. И. Кобрунов. - М.: ЦентрЛитНефтеГаз, 2008.-288 е.: ил.

69. Кобрунов, А. И. Метод нечётких петрофизических композиций при прогнозировании петрофизических параметров / А. И. Кобрунов, В. Е. Кулешов,

116

A. С. Могутов, А. Н. Художилова // Вестн. Ин-та геологии Коми науч. центра УрО РАН.-2011.-№ 9.-С. 18-23.

70. Кобрунов, А. И. Методы нечёткого моделирования при изучении взаимосвязей между геофизическими параметрами / А. И. Кобрунов, А. В. Григорьевых // Геофизика. - 2010. - № 2. - С. 17-23.

71. Кобрунов, А. И. Об эффективных параметрах хаотичности и принципах их использования при обработке геофизических данных / А. И. Кобрунов, А.

B. Григорьевых // Геофизика. - 2009. - № 5. - С. 3-9.

72. Кобрунов, А. И. Методика нечёткого моделирования для прогнозирования подсчётных параметров / А. И. Кобрунов, В. Е. Кулешов, А. С. Могутов // 38-я сессия Международного научного семинара им. Д. Г. Успенского «Вопросы теории и практики геологической интерпретации геофизических полей» (Пермь, 24-28 января 2011 г.) : материалы конференции. - Пермь, 2011. -С. 132-135.

73. Кобрунов, А. И. Нечёткие модели в задачах корреляционно-регрессионного анализа / А. И. Кобрунов, А. Г. Григорьевых, А. Н. Художилова // 37-я сессия Международного семинара им. Д. Г. Успенского «Вопросы теории и практики геологической интерпретации гравитационных, магнитных и электрических полей» (Москва, 25-29 января 2010 г.) : материалы семинара. - Москва, 2010. - С. 27-32.

74. Кобрунов, А. И. О параметрическом обеспечении интегрированного анализа геофизических данных с целью прогнозирования физико-геологических параметров / А. И. Кобрунов, В. Е. Кулешов, А. С. Могутов // 39-я сессия Международного научного семинара им. Д. Г. Успенского «Вопросы теории и практики геологической интерпретации геофизических полей» (Воронеж, 30 января-2 февраля 2012 г.) : материалы семинара. - Воронеж, 2012.-С. 143-146.

75. Кобрунов, А. И. Прогнозирование физико-геологических параметров на основе нечётких петрофизических композиций / А. И. Кобрунов, В. Е. Кулешов, А. С. Могутов // Сборник научных трудов : материалы научно-

117

технической конференции (Ухта, 20-23 сентября 2011 г.) : в 3 ч. Ч. I. - Ухта, 2011.-С. 40-46.

76. Кофман, А. Введение в теорию нечётких множеств / А. Кофман. - М. : Радио и связь, 1982. - 432 с.

77. Кулагин, А. В., Мушин, И. А., Павлов, Т. Ю. Моделирование геологических процессов при интерпретации геофизических данных / А. В. Кулагин [и др.]. - М. : Недра, 1994. - 250 с.

78. Кулешов, В. Е. Возможность разработки технологии нечёткого моделирования для подсчёта запасов углеводородов и оптимизации процесса моделирования / В. Е. Кулешов, А. С. Могутов // 19-я научная конференция «Структура, вещество, история литосферы Тимано-Североуральского сегмента» (Сыктывкар, 8-9 декабря 2010 г.) : материалы конференции. - Сыктывкар, 2010.-С. 117-119.

79. Кулешов, В. Е. Повышение достоверности построения геолого-геофизических моделей на поисково-разведочном этапе работ на нефть и газ / В. Е. Кулешов, А. И. Кобрунов, С. В. Шилова // Нефтегазовое хозяйство. -2007. -№ 10.-С. 64-67.

80. Кулешов В. Е. Разработка методов интегрированного анализа гравиметрических данных на основе эволюционно-динамических принципов: Дисс. на соиск. учен, степени к-та технических наук. - Ухта : УГТУ, 2008. - 141 с.

81. Кунин, Н. Я. Комплексирование геофизических методов при геологических исследованиях / Н. Я. Кунин. - М.: Недра, 1972. - 312 с.

82. Кучин, Б. JI. Оптимизация сложных систем добычи газа в условиях нечётко определённой обстановки / Б. JI. Кучин, А. Е. Алтунин // Известия ВУЗов - Нефть и газ. - 1978. - № 10. - С. 33-38.

83. Лаврик, А. С. Методические приёмы применения нейросетевого моделирования для построения карт под счётных параметров / А. С. Лаврик [и др.] // Геофизика. - 2007. - № 4. - С. 103-107.

84. Латышова, М. Г., Дьяконова, Т. Ф., Цирульников, В. П. Достоверность геофизической и геологической информации при подсчёте запасов нефти и

118

газа / М. Г. Латышова [и др.]. -М. : Недра, 1986. - 121 с.

85. Латышова, М. Г. Обработка и интерпретация материалов геофизических исследований скважин: учеб. для техникумов / М. Г. Латышова [и др.]. - 2-е изд., перераб. И доп. - М. : Недра, 1990. - 312 е.: ил.

86. Латышова, М. Г. Практическое руководство по интерпретации данных ГИС: учеб. пособие для вузов / М. Г. Латышова [и др.]. - М. : ООО «Недра-Бизнесцентр», 2007. - 327 с.

87. Леоненко, А. В. Нечёткое моделирование в среде МАТЪАВ и {\xzzy-ТЕСН / А. В. Леоненко. - СПб.: БХВ Петербург, 2005. - 736 е.: ил.

88. Ломтадзе, В. В. Программное обеспечение обработки геофизических данных / В. В. Ломтадзе. - Л.: Недра, 1974. - 200 с.

89. Мамедов, Т. М. Построение геолого-фильтрационной модели пласта на основе детального выделения литотипов и зависимостей его петрофизиче-ских характеристик от эффективной пористости / Т. М. Мамедов, Д. Н. Левин, К. С. Савичев // Нефтяное хозяйство. - 2011. - № 5. С. 56-59.

90. Марченко В. В. Человеко-машинные методы геологического прогнозирования / В. В. Марченко. - М.: Недра, 1988. - 232 с.

91. Марченко, Е. А. Использование геолого-статистического анализа для прогноза фациальной характеристики разреза / Е. А. Марченко, Ю. В. Шилова // Нефтяное хозяйство. - 2010. -№ 2. - С. 30-33.

92. Методические рекомендации по подсчёту геологических запасов нефти и газа объёмным методом / Под ред. В. И. Петерсилье, В. И. Проскурина, Г. Г. Яценко. - М.-Т.: ВНИГНИ, 2003. - 213 с.

93. Методические рекомендации по созданию постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и газовых месторождений (Часть 1. Геологические модели). - М.: ОАО «ВНИИОЭНГ», 2003. - 157 с.

94. Митрофанов, В. П. О варианте уточнения нефтенасыщенности старых месторождений / В. П. Митрофанов // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - 2008. - № 1. - С.: 9-14.

95. Митрофанов, В. П. Повышение достоверности оценки нефтенасыщенно-

119

сти залежи / В. П. Митрофанов, Е. А. Соснина // Нефтяное хозяйство. - 2011. -№ 10.-С. 50-53.

96. Могутов, А. С. Адаптация метода нечётких петрофизических композиций для определения подсчётных параметров Низевого месторождения / А. С. Могутов, А. И. Кобрунов, В. Е. Кулешов // Электронный науч. журн. «Нефтегазовое дело». - 2011. - № 6. - С. 307-315. - URL: http://www.ogbus.ru/authors/Kobmnov/Kobrunov 1 .pdf.

97. Могутов, А. С. Моделирование месторождений, характеризующихся сложным геологическим строением (на примере месторождений Тимано-Печорской нефтегазоносной провинции) / А. С. Могутов, В. Е. Кулешов, С. Э. Терентьев // Научно-практическая конференция «Новые технологии в газовой отрасли: опыт и преемственность» (Москва, 6-7 октября 2010 г.): тез. докл. -М., 2010.-С. 19.

98. Могутов, А. С. Оценка достоверности подсчёта запасов Восточно-Сотчемью-Талыюского месторождения на основе метода нечётких петрофизических композиций / А. С. Могутов, А. И. Кобрунов, В. Е. Кулешов // Нефтегазовая геология. Теория и практика. - 2012. - Т. 7. - № 1. -http://www.ngtp.ru/rub/8/l 7 2012.pdf.

99. Могутов, А. С. О начальном этапе прогнозирования подсчётных параметров по методике нечёткого моделирования / А. С. Могутов, Г. В. Дани-ленко, А. Н. Художилова // XII Международная молодёжная научная конференция «Север-геоэкотех-2011» (Ухта, 16-18 марта 2011 г.) : материалы конференции : в 5 ч. Ч. 2. - Ухта, 2011. - С. 170-173.

100. Могутов, А. С. Повышение достоверности геологических моделей месторождений нефти и газа и оценки их запасов на основе оптимизации процесса моделирования / А. С. Могутов // Материалы научно-технической конференции (Ухта,13-15 апреля 2010 г.): в 3 ч. Ч. I. - Ухта , 2010. - С. 47-51.

101. Могутов, А. С. Подготовка исходных данных и двумерное структурное моделирование в IRAP RMS на примере Южно-Терехевейского месторождения / А. С. Могутов, Ю. В. Москотельникова // IX Международная молодёж-

120

ная научная конференция «Севергеоэкотех-2008» (Ухта, 19-21 марта 2008 г.): материалы конференции : в 3 ч. Ч. 2. - Ухта, 2008. - С. 113-117.

102. Могутов, А. С. Применение метода нечётких петрофизических композиций для прогнозирования петрофизических параметров / А. С. Могутов, В. Е. Кулешов // XIX Губкинские чтения «Инновационные технологии прогноза, поисков, разведки и разработки скоплений УВ и приоритетные направления развития ресурсной базы ТЭК России» (Москва, 22-23 ноября 2011 г.): тез. докл. - Москва, 2011.-С. 115-116.

103. Могутов, А. С. Разработка технологии нечёткого моделирования для прогнозирования и подсчёта запасов углеводородов / А. С. Могутов , В. Е. Кулешов // Науч. журн. Перм. гос. технич. ун-та «Научные исследования и инновации». - 2011. - Т. 5, № 2 - С. 14-16.

104. Москаленко, М. В. Литолого-фациальное расчленение продуктивных отложений Сотчемьюского и Восточно-Сотчемью-Талыйюского месторождений / М. В. Москаленко. - Ухта, 2004.

105. Никитин, А. А. Теоретические основы обработки геофизической информации: учебник для вузов / А. А. Никитин. - М.: Недра, 1986. - 342 с.

106. Никитин, А. А., Петров, А. В. Теоретические основы обработки геофизической информации: учеб. пособие / А. А. Никитин, А. В. Петров. - М. : 2008,- 112 с.

107. Норвич, А. М. Построение функции принадлежности / А. М. Норвич, И. Б. Турксен // Нечёткие множества и теория возможностей. - М. : Радио и связь, 1986.-С. 64-71.

108. Норвич, А. М. Фундаментальное измерение нечёткости / А. М. Норвич, И. Б. Турксен // Нечёткие множества и теория возможностей. - М.: Радио и связь, 1986.-С. 54-64.

109. Орловский С. А. Проблемы принятия решений при нечёткой исходной информации / С. А. Орловский. - М.: Наука, 1981. - 203 с.

110. Отчет о выполнении (1 этапа) комплексных лабораторных исследований керна по скважине № 125 Сотчемьюского месторождения. - Ухта, 2008 г.

121

111. Пармузина, JT. В. Верхнедевонский комплекс Тимано-Печорской провинции (строение, условия образования, закономерности размещения коллекторов и нефтегазоносность) / Л. В. Пармузина. - СПб.: Недра, 2007. -152 с.

112. Паршуков, А. В. Оперативный анализ результатов исследований керна / А. В. Паршуков, А. Г. Борисов // Нефтяное хозяйство. - 2011. - № 10. - С. 7879.

113. Перепечкин, М. В. Технология построения геологических моделей по reo лого-геофизическим данным в программном комплексе DV-Geo: Автореф. дисс. на соиск. учен, степени к-та технич. наук. - М., 2007. - 23 с.

114. Пермяков, И. Г. Нефтегазопромысловая геология и геофизика: учеб. пособие для вузов / И. Г. Пермяков. - М.: Недра, 1986. - 269 с.

115. Петухов, А. В. Оперативная оценка трещиноватости коллекторов Тимано-Печорской провинции вероятностно-статистическими методами / А. В. Петухов, М. Н. Никитин, Р. В. Уршуляк // Нефтяное хозяйство. - 2010. - № 7. -С. 85-87.

116. Петухов, А. В. Оценка типов коллекторов разрабатываемых месторождений Тимано-Печорской нефтегазоносной провинции с использованием методов математической статистики / А. В. Петухов [и др.] // XIV Геологический съезд Республики коми. - т. IV. - Сыктывкар, 2003. - С. 251-252.

117. Подсчёт запасов нефти и растворённого газа по Сотчемьюскому месторождению (по состоянию на 01.01.92). - Печора : ЮП НГРЭ, 1992.

118. Поляков, Е. Е. Сопоставление автоматизированных систем обработки и интерпретации данных ГИС / Е. Е. Поляков, Фельдман // Геофизика. - 1996. -№5.-С. 33-40.

119. Пороскун, В. И. Вероятностная оценка запасов на начальных стадиях изучения залежей нефти и газа / В. И. Пороскун, М. Ю. Стернин, Г. И. Шелепов // Геология нефти и газа. - 1999. - № 5-6. - С. 33-37.

120. Проект разработки Восточно-Сотчемью-Талыйюского нефтяного месторождения. - М. : ЗАО «ИНКОНКО», 2002.

122

121. Путилов, И. С. Рекомендации по выявлению и устранению ошибок на этапе подготовки исходных данных для трёхмерного геологического моделирования месторождений нефти и газа / И. С. Путилов, Д. В. Потехин // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - 2005. - № 9.-С. 28-30.

122. Результаты исследования литолого-физических и петрофизических свойств пород по образцам керна СКВ. 1-Бедамельская и 100-Низевая. -ООО «Петрофизик», 2002.

123. Родионов, Д. А. Статистические решения в геологии / Д. А. Родионов. -М. : Недра, 1981.-231 с.

124. Родионов, Д. А. Справочник по математическим методам в геологии / Д. А. Родионов. - М .: Недра, 1987. - 335 с. ил.

125. Рыбников, А. В. Стохастические геологические модели - методы, технологии, возможности / А. В. Рыбников, Г. Г. Саркисов // Нефтяное хозяйство. -2001.-№ 6.-С. 22-25.

126. Савин, В. Г. Оперативный подсчёт запасов углеводородов Сотчемьюско-го месторождения по состоянию на 01.01.2009 г. - Тюмень : ОАО «Сиб-НАЦ», 2010.

127. Салахова, JI. Н. Усовершенствование методики геологического моделирования сложнопостроенных залежей нефти нижнекаменноугольных отложений / JI. Н. Салахова // Нефтяное хозяйство. - 2011. - № 7. - С. 15-19.

128. Семухин, М. В. Методологические основы анализа и обработки нечёткой информации на нефтегазодобывающих предприятиях: Автореф. дисс. на соиск. учен, степени д-ра технических наук. - Самара, 2008. - 38 с.

129. Семухин, М. В. Теория нечётких множеств: учебно-методическое пособие / М. В. Семухин. - Тюмень: ТюмГУ, 1999. - 50 с.

130. Сохранов, Н. Н., Аксельрод, С. М. Обработка и интерпретация с помощью ЭВМ результатов геофизических исследований нефтяных и газовых скважин / Н. Н. Сохранов, С. М. Аксельрод. - М.: Недра, 1984. - 255 с.

131. Страхов, В. Н. Геофизика и математика. Методологические основы ма-

123

тематические геофизики / В. Н. Страхов // Геофизика. - 2000. - № 1. - С. 318.

132. Страхов, В. Н. Основные направления теории и методологии интерпретации геофизических данных на рубеже XXI столетия / В. Н. Страхов // Геофизика. - 1995. -№ 3. - С. 9-18.

133. Страхов, В. Н. Три парадигмы о теории и практике интерпретации потенциальных полей (анализ прошлого и прогноз будущего) / В. Н. Страхов. -М. : ОИФЗ РАН, 1999. - 78 с.

134. Федотов, A. JI. Отчет о научно-исследовательской работе по теме: «Детализация структурно-тектонической модели Восточно-Сотчемью-Талыйюского и Сотчемьюского месторождений нефти на основе интерпретации материалов с/п 12-02 и сейсмических материалов прошлых лет с целью оптимизации разработки нефтяных залежей». - Ухта, 2002.

135. Федотов, A. JI. Отчет по теме: «Детализация геологического строения пласта Фо (D3 zd) Восточно-Сотчемью-Талыйюского и Сотчемьюского месторождений нефти с использованием программного продукта «Landmark» с целью оптимизации разработки нефтяных залежей». - Ухта, 2002.

136. Федотов, A. JI. Комплексная интерпретация сейсморазведочных материалов 3D и материалов 2 D прошлых лет на Сотчемьюском и Восточно-Сотчемью-Талыйюском месторождениях / A. J1. Федотов. - Ухта: НЦ ГТ КРО РАЕН, РК, 2005.

137. Федотов, A. JI. Отчёт по теме: Интерпретация сейсморазведочных материалов 2D переобработанных в системе Promax по Южно-Сотчемьюскому лицензионному участку» / A. JI. Федотов. - Ухта: ООО «АРАВАК ГЕОСЕРВИС», 2005.

138. Фукс, А. Б. Прогноз продуктивности скважин по данным ГИС, керна и гидродинамических исследований / А. Б. Фукс, В. В. Ломтадзе, Н. А. Макар-чик // Геофизика. - 1997. -№ 1. - С. 33-40.

139. Хисамов, Р. С. Построение и применение постоянно действующей геолого-технологической модели для длительно разрабатываемого месторожде-

124

ния / Р. С. Хисамов [и др.] // Нефтяное хозяйство. - 2005. - № 3. - С. 72-75.

140. Хургнн, Я. И. Нечёткий подход к задачам регистрации и интерпретации данных при геофизическом исследовании скважин. / Я. И. Хургин // Доклады Академии наук. - 1993. - Т. 324. - № 4. - С. 442-443.

141. Черницкий, А. В. Подсчёт запасов нефти и растворённого газа Сотчемь-юского и Восточно-Сотчемью-Талыйюского месторождений (по состоянию на 01.01.96). -М.-Печора : ВНИИнефть, ЗАО «Печоранефтегаз», 1996.

142. Черницкий, А. В. Подсчет запасов нефти и растворенного газа Сотчемь-юского и Восточно-Сотчемью-Талыйюского нефтяных месторождений (по состоянию на 01.07.01). - М.-Ухта, 2001.

143. Швец, А. А. Создание трёхмерной геологической модели и подсчёт запасов на основе литолого-фациального анализа тульских терригенных отложений Полазненского месторождения нефти / А. А. Швец // Нефтяное хозяйство. - 2011. - № 3. - С. 94-96.

144. Штовба, С. Д. Проектирование нечётких систем средствами MATLAB / С. Д. Штовба. - М. : Горячая линия - Телеком, 2007. - 288 с.

145. Шуметов, В. Г., Шуметова, JI. В. Кластерный анализ: подход с применением ЭВМ / В. Г. Шуметов, Л. В. Шуметова. - Орёл : ОрёлГТУ, 2000. - 118 с.

146. Юканова, Е. А. Технология систематизации геолого-геофизической информации для цифрового геологического моделирования крупных длительно разрабатываемых месторождений УВ: Автореф. дисс. на соиск. учен, степени к-та технических наук. - Москва, 2010. - 26 с.

147. Юсупов, Р. М. Обеспечение точности параметров для подсчёта запасов с применением трёхмерной модели месторождения / Р. М. Юсупов [и др.] // Нефтяное хозяйство. - 2000. - № 2. - С. 37-39.

148. Ягер, Р. Р. Множества уровня для оценки принадлежности нечётких множеств / Р. Р. Ягер // Нечёткие множества и теория возможностей. - М. : Радио и связь, 1986. - С. 71-78.

149. Bellman, R. Е. On the analytical formalism of theory of fuzzy sets / R. E. Bellman, M. Gierts // Inform. Sei. - 1973. - v. 5, № 2. - P. 149-156.

125

150. Dubois, D., Prade, H. Fuzzy sets and systems: Theory and applications / D. Dubois, Y. Prade. - New York : Acad. Press, 1980. - 394 p.

151. Finol, J. A rule based model fuzzy for the prediction of petrophysical rock parameters / J. Finol, Yi Ke Guo, Xu Dong Jing // Journal of Petroleum Science and Engineering. - 2001. - № 9. - P. 97-113.

152. Hampson, P. P. Use of multiattribute transforms to predict log properties from seismic data / P. P. Hampson, J. S. Schuelke, J. A. Quirein // Geophysics. - 2001. -№ 66. - P. 220-236.

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

/ - \ 8 -е-

1 Т |

V- I Ji

Федеральное государственное бюджетное

образовательное учреждение высшего профессионального образования «Ухтинский государственный технический университет»

Первомайская ул., д. 13, Ухта Республика Коми 169300 Телефон: [phone]

Факс [phone] Телетайп: 181415 NAUKA E-mail: inloii/aigUbnei http:// www i!_:u

_№___

AKT

о внедрении результатов кандидатской диссертационной работы Могутова Александра Сергеевича

Комиссия в составе: Председатель: Андронов И. Н. - проректор УГТУ по научной работе;

члены комиссии: Беляев С. Н. - начальник научно-исследовательской части (НИЧ);

Демченко Н. П. - декан геологоразведочного факультета (ГРФ) составила настоящий акт о том, что результаты диссертационной работы «Разработка методов повышения достоверности подсчёта запасов углеводородов на основе технологии нечёткого моделирования», представленной на соискание учёной степени кандидата технических наук, использованы при выполнении следующих госбюджетных тем Минобразования РФ:

• 08/10 «Оптимизация и повышение достоверности геолого-геофизического моделирования месторождений нефти и газа, характеризующихся сложным строением, на основе детального анализа и привлечения комплекса геофизической информации»;

• 02/09 «Научное обоснование и разработка теоретических основ изучения распределения параметров внутреннего строения геологических объектов по комплексу геофизических данных»

Использование представленных в диссертации результатов способствует повышению достоверности определения подсчётньтх параметров месторождений углеводородов и обеспечению оценки построенных 1 еолого-геофизических моделей.

Результаты исследований, полеченные в ходе выполнения кандидатской диссертации, внедрены в учебный процесс при йод го специалистов, бакалавров и магистров по геологии нефти и газа. „ -.'

Председатель комиссии, проректор по IIP

Члены комиссии:

начальник НИЧ

декан ГРФ

К. И. Андронов

. Н. Беляев

Е. 11. Демченко

Закрытое акционерное общество «ПЕЧОРАНЕФТЕГАЗ»

пбдса акционер котыр Бушуева ул., д, 1, г. Ухта, Республика Коми

Российская Федерация, 169300 Бушуевул, 1 к., Ухта к., Коми Республика,

Россия Федерация, 169300 Тел.: [phone]; Факс: [phone] E-mail: office@m. arawakenergy.com

ОКНО 28887803, ОГРН 1021100876576

ИНН 1105001927, КПП 112250001

УТВЕРЖДАЮ Зам. генерального директора по разработке и геологии ЗАО «Печоранефтегаз»

В. В. Гаврилов

»

2012 г.

АКТ

об использовании результатов кандидатской диссертации Могутова Александра Сергеевича

Комиссия в составе:

Председатель: Шохин В. М. - начальник отдела разработки и геологии-

члены комиссии: Никитина Н. Н. - старший геолог отдела разработки и геологии;

Попов Е. В. - ведущий геолог отдела разработки и геологии

составила настоящий акт о том, что результаты диссертационной работы «Разработка методов повышения достоверности подсчёта запасов углеводородов на основе технологии нечёткого моделирования» использованы для:

• определения подсчётных параметров (коэффициентов пористости и нефтенасыщенности) в виде функций принадлежностей для Восточно-Сотчемью-Талыйюского и Сотчемьюского месторождений;

• построения трёхмерных геолого-геофизических моделей Восточно-Сотчемью-Талыйюского и Сотчемьюского месторождений;

• оценки достоверности построенных трёхмерных' геолого-геофизических моделей и уточнения величины геологических запасов месторождений.

Председатель комиссии __Ц в м Щохин

Члены комиссии: тТ и тт

--------Н. Н. Никитина

Е. В. Попов