Вероятностно-статистическое обоснование фациальной зональности девонских терригенных отложений юга Пермского края тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.12, кандидат технических наук Филькина, Наталья Александровна

  • Филькина, Наталья Александровна
  • кандидат технических науккандидат технических наук
  • 2011, Пермь
  • Специальность ВАК РФ25.00.12
  • Количество страниц 126
Филькина, Наталья Александровна. Вероятностно-статистическое обоснование фациальной зональности девонских терригенных отложений юга Пермского края: дис. кандидат технических наук: 25.00.12 - Геология, поиски и разведка горючих ископаемых. Пермь. 2011. 126 с.

Оглавление диссертации кандидат технических наук Филькина, Наталья Александровна

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. Критический анализ состояния проблемы геологического моделирования месторождений.

1.1. Проблема построения адекватных геологических моделей. Современные решения по детализации строения и уточнению моделей.

1.2. Генеральный замысел решения проблемы - теоретическое и методическое обоснование.

Глава 2. Разработка методики моделирования литолого-фациальной неоднородности разрезов скважин.

2.1. Количественное обоснование границ напластований (на примере Софроницкого месторождения).

2.2. Разработка методики прогнозирования литолого-фациальной неоднородности по данным геофизических исследований скважин (ГИС) на примере девонских терригенных отложений Кустовского месторождения. •

2.3. Выделение литолого-фациальных типов коллекторов. Фациальные комплексы (ФК) и нефтенасыщенность.

2.4. Комплексная методика локального прогнозирования фациального типа песчаных тел.

2.5. Проверка результатов прогнозирования фаций на основе статистических методов расчёта (на примере Кустовского месторождения).

Глава 3. Применение методики моделирования на примере месторождений.

3.1. Характеристика девонских терригенных отложений Кустовского, Андреевского и Мало-Усинского месторождений.

3.2. Прогнозирование литолого-фациальной неоднородности девонских терригенных отложений Андреевского и Мало-Усинского месторождений.

3.3. Сравнение характеристик ФК девонских терригенных отложений и результаты прогнозирования.

3.4. Прогнозирование литолого-фациальной неоднородности визейских терригенных отложений Трифоновского месторождения.

3.5. Прогнозирование литолого-фациальной неоднородности фаменских карбонатных отложений Гагаринского месторождения.

Глава 4. Перспективы применения методики прогнозирования литолого-фациальной неоднородности разрезов скважин.

4.1. К построению цифровых трёхмерных геологических моделей с учётом литолого-фациальной зональности.

4.2. Связь литолого-фациальной зональности с проектированием системы разработки (на примере Кустовского, Андреевского и Мало-Усинского месторождений).

4.3. Геолого-геофизическая типизация разрезов скважин для геологического моделирования.

4.4. Примеры учёта прогноза литолого-фациальной неоднородности в трёхмерных геологических моделях.

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Геология, поиски и разведка горючих ископаемых», 25.00.12 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Вероятностно-статистическое обоснование фациальной зональности девонских терригенных отложений юга Пермского края»

Актуальность исследования

Одна из главных целей исследований в нефтегазовой геологии -построение адекватной цифровой геологической модели месторождения. Трёхмерное геологическое моделирование позволяет решить важнейшие задачи — корректно оценить запасы сырья, спроектировать оптимальную систему разработки и достичь максимальной величины коэффициента извлечения нефти (КИН). Кроме того, в настоящее время в связи с выработанностью запасов крупных месторождений повышенное внимание уделяется объектам, ранее считавшимся нерентабельными из-за небольших запасов и сложного строения. Это налагает дополнительные требования к детальности и достоверности моделирования геологического строения территории (Алексеев и др., 1991).

Одним из основных средств построения уточнённых детализированных моделей является литолого-фациальный анализ (ЛФА). Основа ЛФА -детальные исследования керна; далее научно обосновываются и реализуются способы использования информации об изученных по керну интервалах применительно ко всем разрезам скважин и межскважинному пространству. При этом изучению литолого-фациальных особенностей месторождений зачастую уделяется недостаточное внимание.

Согласно распространённой практике, фации в разрезах скважин выделяются по данным исследований керна с помощью геофизических исследований скважин (ГИС) либо качественным образом на основе фациальной модели осадконакопления, либо при помощи программных комплексов сначала выделяются литологические разности, а затем на их основе фации. Однако практически все существующие подходы к моделированию фаций не лишены существенных недостатков. Именно в области использования информации с изученных по керну интервалов на неизученные наблюдается ряд сложных задач, решение которых открывает большие перспективы оптимизации добычи углеводородов.

Признано, что наилучшие результаты при прогнозировании фаций и литологии даёт использование комплекса методов ГИС, увязанных с результатами исследования керна. При этом вопрос о сравнительной эффективности методов ГИС применительно к каждому конкретному случаю остаётся открытым; можно утверждать, что задача полноценного использования данных ГИС на сегодняшний день ещё далека от окончательного разрешения.

Цель, задачи, объект и предмет исследования

Цель работы — вероятностно-статистическое обоснование фациальной зональности терригенных нефтегазоносных отложений.

Основные задачи исследований:

1. Анализ существующих методик прогноза литолого-фациальной зональности, характера учитываемых ими данных, особенностей их применения для геологического моделирования.

2. Обоснование использования данных о фациях, изученных по керну, по отношению ко всем разрезам скважин по данным ГИС с помощью вероятностно-статистических методов.

3. Построение модели прогноза литолого-фациальной зональности для задач геологического моделирования.

4. Использование результатов прогноза литолого-фациальной неоднородности для детализации трёхмерных геологических моделей.

5. Оценка влияния типов разрезов на процесс разработки залежей. Объектом исследования явилась литолого-фациальная неоднородность геологического строения месторождений углеводородов. Предмет изучения -связи между петрофизическими характеристиками пород, выделенными по керну, и характеристиками геофизических полей, изучаемые по разрезам скважин.

Теоретическая и методологическая основа исследования В основе исследования лежит ряд теоретических положений учения о фациях, разработанного Д.В. Наливкиным, Г.Ф. Крашенинниковым и др. Исследование основано на разработках отечественных и зарубежных научных школ и их представителей в области геологии нефтяных и газовых месторождений, геофизических исследований скважин, применения статистических методов исследования в геологии; в частности, использовались труды A.A. Бакирова, В.М. Добрынина, Ю.П. Концебина, Ж. Матерона, Дж.С. Девиса, Л.Ф. Дементьева, И.Г. Сковородникова, Р.Ч. Селли, М.М. Элланского и некоторых других учёных. При разработке статистического аппарата исследования и разрешении проблем геологического моделирования месторождений применялись подходы, описанные в работах В.И. Галкина, C.B. Галкина, И.С. Путилова.

Данные ЛФА керна по изученным месторождениям взяты из материалов А.П. Вилесова.

Основу методологии исследования составила методология ЛФА. Использовался также ряд методов математической статистики, в частности, метод пошагового линейного дискриминантного анализа (ПЛДА) и метод множественной регрессии.

Информационная база исследований

При проведении исследований использовались материалы по Софроницкому месторождению, где показаны возможности количественного обоснования границ напластований; девонским терригенным отложениям Кустовского, Андреевского, Мало-Усинского месторождений и визейским терригенным отложениям Трифоновского месторождения, которые являются основой работы; фаменским карбонатным отложениям Гагаринского месторождения, где методика также была опробована. Материалы включают циклостратиграфию, схемы корреляции, таблицы с характеристиками фациальных типов песчаных тел и петрофизических свойств, описания и результаты лабораторных исследований керна, интерпретации ГИС, каротажный материал, сейсмофациальные карты; данные об интервалах перфорации, о дебитах скважин, добыче нефти, обводнённости пластов и др. В общей сложности выполнен анализ материалов ГИС по 155 скважинам, из них reo лого-промысловые материалы - по 105 скважинам, в т.ч. описания керна —по 55 скважинам.

Научная новизна исследования

1. Разработан способ использования данных ГИС для прогноза фациальной зональности с помощью вероятностно-статистических методов.

2. Создана методика моделирования литолого-фациальной зональности разрезов скважин.

3. Обоснована возможность типизации разрезов скважин различных фаций для геолого-геофизического моделирования.

4. Доказано влияние прогнозируемой литолого-фациальной неоднородности пластов на дебиты скважин.

Практическая значимость исследования

Предложенные в работе методики позволяют прогнозировать наличие определённых фаций по комплексу ГИС. Разработанные методики использовались для уточнения трёхмерных геологических цифровых литолого-фациальных моделей Кустовского и Андреевского месторождений.

Основные результаты исследований были доложены на конкурсе молодых работников ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ» на лучшую научно-техническую разработку (Пермь, 2007), Всероссийской молодежной научной конференции с международным участием «Трофимуковские чтения - 2008» (Новосибирск, 2008), VII и VIII конкурсах ООО «ПермНИПИнефть» на лучшую научно-техническую разработку молодых учёных и специалистов (Пермь, 2009, 2010), Международной и Всероссийской научно-технических конференциях «Нефтегазовое и горное дело» (Пермь, 2009, 2010). Базисные положения. выносгшые на защиту

1. Комплекс количественных критериев для оценки фациальной зональности разрезов скважин по геолого-геофизическим характеристикам.

2. Статистические модели прогноза фациальной зональности и вертикальной классификации разрезов скважин.

3. Схемы прогноза литолого-фациальных типов пород для терригенных нефтегазоносных отложений юга Пермского края.

Автор выражает огромную благодарность научному руководителю, заслуженному деятелю науки РФ, доктору геол.-мин. наук, В.И. Галкину за всестороннюю поддержку и помощь в выполнении данной работы, начальнику центра сейсмических исследований И. С. Путилову за многочисленные консультации, помощь при изучении скважинного материала, предоставление результатов интерпретации сейсморазведки 3D и рассмотрение идейных и практических вопросов трёхмерного геологического моделирования.

Также автор глубоко признателен: к.г.-м.н. А.П. Вилесову и заведующей лабораторией литологии и стратиграфии Е.Е. Винокуровой - за предоставление результатов литолого-фациального анализа керна и материалов отчётов, поддержку в изучении результатов исследования кернового материала; к.г.-м.н. В.И. Дурникину - за консультации по литолого-фациальному строению толщ изучаемых месторождений и данных керна; Д.В. Потехину - за помощь при внедрении результатов исследований.

Похожие диссертационные работы по специальности «Геология, поиски и разведка горючих ископаемых», 25.00.12 шифр ВАК

Заключение диссертации по теме «Геология, поиски и разведка горючих ископаемых», Филькина, Наталья Александровна

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Научно обоснована возможность использования данных ГИС для прогнозирования определённых по керну фаций и литологических разностей горных пород. Установлено, что прогнозирование литолого-фациальных особенностей в разрезах скважин является более предпочтительным, чем прогнозирование литологических разностей, так как в первом случае прогноз связан с генетическими особенностями продуктивных толщ, что обеспечивает более глубокое и адекватное познание их строения.

2. Разработаны методические подходы к прогнозу литолого-фациальной неоднородности, которая предполагает перенос данных о фациях с изученных по керну интервалов на неизученные интервалы с помощью ГИС. Можно утверждать, что эта методика является логическим продолжением ЛФА керна. В результате получена вероятностная литолого-фациальная характеристика разреза (вероятностная кривая), которая содержит информацию о петрофизических свойствах пород и служит основой для создания детализированных трёхмерных геологических моделей.

3. Установлено, что разработанная на примере девонских терригенных отложений Кустовского месторождения методика моделирования вертикальной неоднородности разрезов скважин (опробованная на Андреевском и Мало-Усинском месторождениях) может быть использована и для других типов отложений, в частности, визейских терригенных (Трифоновское месторождение) и фаменских карбонатных (Гагаринское месторождение), для которых также были построены вероятностные модели прогноза высокопродуктивных фаций.

4. Обоснована возможность типизации разрезов скважин для reo лого-геофизического моделирования.

5. Предложенная методика является связующим звеном с интерпретацией сейсморазведки 3D: геологические модели, созданные на основе вероятностных кривых, будучи увязанными с сейсмофациальными картами, позволяют получить трёхмерное распределение вероятности появления тех или иных литолого-фациальных типов пород. Полученные результаты хорошо согласовываются с моделью осадконакопления, предложенной А.П. Вилесовым (2009).

6. Построены трёхмерные геологические модели девонских терригенных отложений с учётом литолого-фациальной зональности Кустовского и Андреевского месторождений, что позволило обосновать подсчётные параметры углеводородов по литолого-фациальному принципу.

7. Технология получения вероятностных кривых оперативна, может использоваться для вновь пробуренных скважин; применение методики позволяет более полно учитывать исходные данные в моделях.

8. На примере Кустовского, Андреевского и Мало-Усинского месторождений показана связь литолого-фациальной неоднородности с добывными возможностями скважин.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Филькина, Наталья Александровна, 2011 год

1. Алексеев Г.И., Алексин А.Г., Андреев В.Н. и др. Поиски и разведка малоразмерных месторождений нефти. М.: Наука, 1991. 119 с.

2. Афанасьев A.B., Дьяченко В.А., Тер-Степанов В.В. и др. Экспериментальное исследование влияния фракционного состава на естественную гамма-активность полимиктовых песчаников нижнего мела Западной Сибири // Каротажник. 2009. №12 (177). С. 219-229.

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

4. Ахметшин P.A., Салихов М.М., Шамсутдинов Р.Ю. и др. Влияние распределения начальной нефтенасыщенности пласта на динамику обводнения добываемой продукции скважины // Нефтепромысловое дело. М.: ВНИИОЭНГ, 2005. №8. С. 36-40.

5. Бадьянов В.А. О некоторых типичных ошибках методики геометризации нефтяных залежей // Нефтяное хозяйство. 2008. №10. С. 47-49.

6. Бакиров A.A., Бакиров Э.А., Мелик-Пашаев B.C. и др. Теоретические основы поисков и разведки скоплений нефти и газа: учебник для вузов. М.: Высшая школа, 1987. 384 с.

7. Буш Д.А. Стратиграфические ловушки в песчаниках: методика исследований. М.: Мир, 1977. 216 с.

8. Ванцева И.В. Характеристика терригенной толщи девона с целью оценки прогнозных ресурсов // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2002. № 11. С. 44-52.

9. Ванцева И.В., Свисткова (Филькина) H.A. Оптимизация геологоразведочных работ на одиночных рифах (на примере Крутовского месторождения) // Нефтегазовое и горное дело. Вестник ПГТУ. Пермь, 2007. Вып. 7. С. 101-105.

10. Венделынтейн Б.Ю., Еникеев Б.Н. Некоторые особенности методологии построения, оформления и использования петрофизического знания и возможные пути его совершенствования // Геофизика. 2004. Спец. вып. «10 лет ПАНГЕЕ». С. 65-73.

11. Вилесов А.П., Воеводкин B.JL, Сташкова Э.К. Фациальная природа коллекторов верхнедевонских рифогенных массивов северо-восточной части Березниковского палеоплато // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2005. №3-4. С. 81-86.

12. Вилесов А.П. Особенности строения карбонатных циклотем фаменского яруса в рифогенных постройках северо-востока Пермского края // Геология и полезные ископаемые Западного Урала. Пермь, 2007. С. 6770.

13. Вилесов А.П. Фаменский ярус Ныробско-Фадинской карбонатной платформы (Пермское Приуралье) // Верхний палеозой России: стратиграфия и палеогеография: мат. всеросс. науч. конф. Казань: Казанский гос. ун-т, 2007. - С. 55-58.

14. Вилесов А.П., Путилов И.С. Комплексное использование литолого-фациального анализа и сейсмофациального моделирования для изучения строения терригенной толщи девона Кустовского месторождения // Нефтяное хозяйство. 2009. №4. С. 23-27.

15. Вишеатина Н.П., Уколова Т.В. Опыт интеграции данных керна, ГИС и литолого-фациального анализа для создания обобщённых петрофизических зависимостей // Газовая промышленность. 2010. №8. С. 16-18.

16. Волго-Уральская нефтеносная область. Девонские отложения // Труды ВНИГРИ. 1957. Вып. 106. 243 с.

17. Гаврилов С.С. Трёхмерное геологическое моделирование природных резервуаров на основе литолого-фациального анализа (на примере юрских и нижнемеловых отложений Западной Сибири): автореферат на соиск. уч. степ. канд. геол.-мин. наук. Москва, 2008 г. 25 с.

18. Галкин В.И., Растегаев A.B., Галкин C.B. и др. Определение перспективных направлений поисков месторождений нефти и газа в

19. Пермском крае с помощью вероятностно-статистических методов // Наука производству. Пермь, 2006. № 1. С. 78.

20. Герт A.A., Волкова К.Н., Немова О.Г. и др. Методика и практический опыт стоимостной оценки запасов и ресурсов нефти и газа. Новосибирск: Наука, 2007. 384 с.

21. Голф-Рахт Т.Д. Основы нефтепромысловой геологии и разработки трещиноватых коллекторов. Москва: Недра, 1986. 607 с.

22. Гроссгейм В.А., Бескровная О.В., Геращенко И.А. и др. Методы палеогеографических реконструкций (при поисках залежей нефти и газа). Л.: Недра, 1984. 271 с.

23. Девис Дж.С. Статистический анализ данных в геологии. М.: Недра, 1990. 426 с.

24. Дементьев Л.Ф. Системные исследования в нефтегазопромысловой геологии. М.: Недра, 1988. 204 с.

25. Джонсон Г.Д., Болдуин К.Т. Мелководные моря с терригенной седиментацией // Обстановки осадконакопления и фации. Т. 1. М.: Мир, 1990. С. 280-342.

26. Добрынин В.М., Вендельштейн Б.Ю., Кожевников Д.А. Петрофизика. М.: Недра, 1991. 368 с.

27. Добрынин В.М., Вендельштейн Б.Ю., Резванов P.A. и др. Промысловая геофизика. М.: РГУ им. И.М.Губкина, 2004. 398 с.

28. Еникеев Б.Н., Кашик A.C., Чуринова И.М. и др. Системный подход к задаче оценки свойств пласта по данным каротажа. М.: ВНИИОЭНГ. 1980.38 с.

29. Заляев Н.З. Методика автоматизированной интерпретации геофизических исследований скважин. Минск: Университет, 1990. 144 с.

30. Золоева Г.М. Оценка неоднородности и прогноз нефтеизвлечения по ГИС. М.: Недра, 1995. 212 с.

31. Казакова Т.Г., Титов А.П., Кундин A.C. и др. Особенности выработки запасов нефти из недонасыщенных нефтью коллекторов // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2010. №1. С.62-68.

32. Кнеллер Л.Е., Гайфуллин Я.С., Лысенков А.И. Программное обеспечение и технология определения фильтрационно-ёмкостных свойств по материалам ГИС на основе компьютерного петрофизического моделирования // Каротажник. 2006. №7-8. С. 278-287.

33. Кнеллер Л.Е., Рындин В.Н. Плохотников А.Н. Оценка проницаемости пород и дебитов нефтегазовых скважин в условиях сложных коллекторов по данным ГИС // Разведочная геофизика. Обзорная информация. М.: Геоинформмарк, 1991. 65 с.

34. Кожевников Д.А., Лазуткина Н.Е. Выделение коллекторов по результатам петрофизической интерпретации данных комплекса ГИС // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 1993. Вып. 11-12. С. 51-55.

35. Козлова И.А., Путилов И.С., Филькина H.A. Использование методов литолого-фациального анализа для уточнения геологического строения карбонатных залежей месторождений Соликамской депрессии // Нефтепромысловое дело. 2010. №7. С. 32-36.

36. Конибир Ч.Б. Палеогеоморфология нефтегазоносных песчаных тел. М.: Недра, 1979. 256 с.

37. Концебин Ю.П., Шигаев Ю.Г. Геофизика. Саратов: Колледж, 2001. 162 с.

38. Косков В.Н. Геофизические исследования скважин: учеб. пособие. Пермь: изд. ПГТУ, 2005. 122 с.

39. Косков В.Н., Пахомов В.И. Использование методов ГИС при фациально-циклическом анализе визейской терригенной толщи Пермского Прикамья // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2000. № 5. С. 45-50.

40. Котова В.З., Моор H.A., Ширяева A.C. и др. Повышение достоверности оценки проницаемости терригенных коллекторов с помощью выделения фаций // Нефтяное хозяйство. 2009. № 1. С. 20-23.

41. Крашенинников Г.Ф. Учение о фациях. М: Высшая школа, 1971. 368 с.

42. Кривощеков С.Н., Галкин В.И., Волкова A.C. Разработка вероятностно-статистической методики прогноза нефтегазоносных структур // Нефтепромысловое дело. 2010. № 7. С. 28-31.

43. Кривощеков С.Н., Носов М.А., Петров А.Н. Применение вероятностно-статистических методов при зональном прогнозе нефтегазоносности визейских отложений юго-востока Пермского края // Научные исследования и инновации. Пермь, 2010. Т. 4. № 1. С. 16-20.

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

45. Мангазеев В.П., Белозеров В.Б., Кошовкин И.Н. и др. Методика отображения в цифровой геологической модели литолого-фациальных особенностей терригенного коллектора // Нефтяное хозяйство. 2006. № 5. С. 66-70.

46. Матерон Ж. Основы прикладной геостатистики. М.: Мир, 1968. 408 с.

47. Муромцев B.C. Электрометрическая геология песчаных тел -литологических ловушек нефти и газа. М.: Недра, 1984. 260 с.

48. Наливкин Д.В. Учение о фациях. Т. 1-2. М.-Л.: изд. АН СССР, 1955-56.

49. Некрасов A.C. Геолого-геофизические исследования карбонатных коллекторов нефтяных месторождений. Пермь: изд. ПГУ, 2006. 422 с.

50. Некрасов A.C., Белозёрова Н.С. Литолого-фациальное моделирование карбонатных коллекторов месторождений севера Волго-Уральской и Тимано-Печёрской нефтегазоносных провинций // Каротажник. 2010. №2. С. 88-95.

51. Николенко В.Н. Методы комплексной интерпретации геофизических наблюдений, основанные на теории распознавания образов: дисс. на соиск. уч. степ. канд. физ.-мат. наук. Киев: АН УССР, Ин-т геофизики, 1977. 188 с.

52. Окнова Н.С. Литолого-палеогеографические и геодинамические реконструкции при поисках неантиклинальных ловушек углеводородов (на примере Тимано-Печорской провинции). СПб: изд. СПбГУ, 1998. 108 с.

53. Пахомов П.В., Косков К.В. Фациально-циклическое строение визейской терригенной толщи в пределах Соликамской депрессии по материалам промыслово-геофизических исследований // Нефтепромысловое дело. 2010. № 7. С. Ъ6-А2.

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

55. Путилов Н.С. Комплексный фациальный анализ башкирского яруса Озёрного месторождения // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2007. № 9. С. 17-21.

56. Путилов И.С. Разработка статистических моделей для прогноза фациальной зональности в фамен-турнейских и башкирских залежах нефти (на примере Соликамской депрессии): автореф. дисс. на соиск. уч. степ. канд. техн. наук. Пермь, 2007. 24 с.

57. Путилов И.С., Галкин В.И. Применение вероятностного статистического анализа для изучения фациальной зональности турне-фаменского карбонатного комплекса Сибирского месторождения // Нефтяное хозяйство. 2007. № 9. С. 12-14.

58. Путилов И.С., Филькина H.A. Статистический подход к прогнозированию фаций по данным керна и ГИС // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. 2010. №2. С. 19—23.

59. Сахибгареев P.C. Вторичные изменения коллекторов в процессе формирования и разрушения нефтяных залежей. JI: Недра, 1989. 258 с.

60. Свисткова H.A. (Филькина) Особенности проектирования разработки мелких месторождений Пермской области (на примере Камышловского месторождения) // Нефтегазовое и горное дело. Вестник ПГТУ. Пермь, 2005. Вып. 6. С. 20-23.

61. Седиментологическое моделирование карбонатных осадочных комплексов. М.: НИА-Природа, 2000. 249 с.

62. Селли Р.Ч. Древние обстановки осадконакопления. М.: Недра, 1989. 294с.

63. Сенилов МА. Математические модели и программно-аппаратные средства интеллектуальных систем для интерпретации геофизических исследований скважин: дисс. на соиск. уч. степ. докт. техн. наук. Ижевск: ИГУ, 2005.

64. Сенилов М.А., Тененев В.А. Интеллектуальные алгоритмы интерпретации геофизический исследований скважин. С.-Пб.: изд-во СПбГТУ, 2004. 128 с.

65. Сидоров С.В., Низаев Р.Х. Влияние геологической неоднородности на технологические показатели разработки нефтяных месторождений // Нефтяное хозяйство 2006. №3. С. 42-46.

66. Сковородников И.Г. Геофизические исследования скважин. Екатеринбург: УГГГА, 2003. 295 с.

67. Смирнов O.A., Захарова Г.А., Недосекин A.C. Моделирование изменчивости фильтрационно-ёмкостных свойств пласта Ю1-1 по данным сейсморазведки и ГИС на поисково-разведочном этапе работ // Естественные и технические науки. 2009. №2. С. 177-179.

68. Тарасов В.М., Зазимко В.Н. Как защитить энергетику // Нефть России. 2006. №10. С. 100-103.

69. Токарев М.А. Комплексный геолого-промысловый контроль за текущей нефтеотдачей при вытеснении нефти водой. М.: Недра, 1990. 266 с.

70. Филькина H.A. К методике прогнозирования литофаций с помощью вероятностно-статистических методов (на примере Кустовского нефтяного месторождения) // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2010. №7. С. 33-37.

71. Филькина H.A. Комплексная методика локального прогнозирования фациального типа песчаных тел по данным керна и ГИС (на примере Кустовского месторождения) // Научные исследования и инновации. Пермь: изд. ПГТУ, 2009. Т.4. № 1. С. 6-10.

72. Филькина H.A. Моделирование литолого-фациальной зональности для обоснования системы разработки (на примере Кустовского, Андреевского и Мало-Усинского нефтяных месторождений) // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. 2011. № 1. С. 11-16.

73. Ханин A.A. Петрофизика нефтяных и газовых пластов. М.: Недра, 1976. 295 с.

74. Ханин A.A. Породы-коллекторы нефти и газа нефтегазоносных провинций СССР. М.: Недра, 1973. 299 с.

75. Хисамов P.C., Тимиров B.C., Хузин P.P. Выбор метода увеличения нефтеотдачи на основе интерпретации геологического строения коллекторов по литолого-генетическим признакам // Нефтяное хозяйство. 2009. №8. С. 32-33.

76. Хуснуллин М.Х. Геофизические методы контроля разработки нефтяных пластов. М.: Недра, 1989. 190 с.

77. Черницкий A.B. Геологическое моделирование нефтяных залежей массивного типа в карбонатных трещиноватых коллекторах. М.: НТК Нефтеотдача, 2002. 255 с.

78. Элланский М.М. Извлечение из скважинных данных информации для решения поисково-разведочных задач нефтегазовой геологии. М.: РГУ им. И.М.Губкина, 2000. 54 с.

79. Элланский М.М. Использование современных достижений петрофизики и физики плата при решении задач нефтегазовой геологии по скважинным данным. М.: РГУ им. И.М.Губкина, 1999. 82 с.

80. Элланский М.М. Петрофизические связи и комплексная интерпретация данных промысловой геофизики. М.: Недра, 1978. 215 с.

81. Элланский М.М., Еникеев Б.Н. Использование многомерных связей в нефтегазовой геологии. М.: Недра, 1991. 205 с.

82. Элланский М.М., Холин А.И., Зверев Г.Н. и др. Математические методы в газонефтяной геологии и геофизике. М.: Недра, 1972. 206 с.

83. Эллиотт Т. Дельты // Обстановки осадконакопления и фации. Т. 1. М.: Мир, 1990. С. 144-191.

84. Bahar A., Ates Н., Kelkar М., Al-Deeb М. Methodology to Incorporate Geological Knowledge in Variogram Modeling. 2001. SPE 68704. C. 1-8.

85. Biver P., Haas A., Bacquet C. Uncertainties in Facies Proportion Estimation II: Application to geostatistical simulation of facies and assessment of volumetric uncertainties // Mathematical Geology. 2002. Vol. 34. №6. Pp. 703-714.

86. Cacas M.C., Daniel J.M., Letouzey J. Nested geological modelling of naturally fractured reservoirs // 2001. Petroleum Geoscience. Vol. 7. Pp. S43-S52.

87. Cosentino L. Integrated Reservoir Studies. France, Paris: Technip, 2001. 310 p.

88. Dubrule O. Geostatistics for seismic data integration in earth models. USA, Oklahoma, Tulsa: SEG, 2003.

89. Dubrule O., Damsleth E. Achievements and challenges in petroleum geostatistics //Petroleum Geoscience. 2001. Vol. 7. Pp. S1-S7.

90. Ebanks W.J. The Flow Unit Concept An Integrated Approach to Reservoir Description for Engineerind Projects. Proc., AAPG Annual Convention. 1987.

91. Haas A., Formery Ph. Uncertainties in Facies Proportion Estimation I: Theoretical Framework: The Dirichlet Distribution // Mathematical Geology. 2002. Vol. 34. №6. Pp. 679-702.

92. Hovadik J.M. and Larue D.K. Static characterizations of reservoirs: refining the concepts of connectivity and continuity // Petroleum Geoscience. 2007. Vol. 13. Pp. 195-211.

93. Karnaukhov S.M., Politykina M.A., Tyurin A.M et al. Geological and geophysical modelling of new prospects // GAS Industry of Russia. 2006. №2. C. 7-9.

94. Kupfersberger H., Deutsch C.V. Methodology for Integrating Analog Geologic Data in 3D Variogram Modeling // AAPG Bulletin. 1999. Vol. 83. №8 (August). Pp. 1262-1278.

95. Lu S., Molz F.J., Fogg G.E., Castle J.W. Combining stochastic facies and fractal models for representing natural heterogeneity // Hydrogeology Journal. 2002. Vol. 10. №4. Pp. 475-482.

96. Qi L., Carr T.R., Goldstein R.H. Geostatistical three-dimensional modeling of oolite shoals, St. Louis Limestone, southwest Kansas // AAPG Bulletin. 2007. Vol. 91. №1 (January). Pp. 69-96.

97. RMS User Guide. Roxar Software Solutions, 2010.

98. Saggaf M.M., Nebrija E.L. Estimation of lithologies and depositional fades from wire-line logs // AAPG Bulletin. 2000. Vol. 84. №10 (October). Pp. 1633-1646.

99. StatSoft, Inc. Электронный учебник по статистике. Москва: StatSoft: 2001. WEB: http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm.

100. Stochastic Modeling and Geostatistics. Edited by Yams J.M. and Chambers R.L. USA, Oklahoma: Tulsa, AAPG, 1994. 380 p.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.