Математические методы, алгоритмы и технология геомоделирования для решения задач геологии нефти и газа

Красавчиков, Владимир Октябрьевич

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Математические методы, алгоритмы и технология геомоделирования для решения задач геологии нефти и газа
ВАК РФ 25.00.35, Геоинформатика

Автореферат диссертации по теме "Математические методы, алгоритмы и технология геомоделирования для решения задач геологии нефти и газа"

На правах рукописи

КРАСАВЧИКОВ Владимир Октябрьевич

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ, АЛГОРИТМЫ И ТЕХНОЛОГИЯ ГЕОМОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ГЕОЛОГИИ НЕФТИ И ГАЗА (на примере Западно-Сибирского нефтегазоносного бассейна)

25.00.35 - геоинформатика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

003174620

Кемерово 2007

003174620

Работа выполнена в Институте нефтегазовой геологии и геофизики им. академика А.А. Трофимука Сибирского отделения Российской академии наук

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, Институт динамики систем

и теории управления СО РАН Бычков Игорь Вячеславович

доктор физико-математических наук, профессор, член-корреспондент РАН, Институт вычислительных технологий

СО РАН Федотов Анатолий Михайлович

доктор технических наук, Кемеровское Представительство ОАО «Научно-исследовательский институт горной геомеханики и маркшейдерского дела. Межотраслевой научный центр

ВНИМИ» Шаклеин Сергей Васильевич

Ведущая организация: Государственный Научный Центр РФ ВНИИГЕОСИСТЕМ (г. Москва)

Защита состоится У ^ол 2007 г. в № часов на заседании

диссертационного совета Д 003.036.01 в Институте угля и углехимии СО РАН по адресу: 650610, г. Кемерово, ГСП, ул. Рукавишникова, 21. Факс: (3842) 21-14-00. E-mail: goerieke@kemsc.ru

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института угля и углехимии СО РАН.

Автореферат разослан 3 иол 2007 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета, <2—

доктор технических наук ^^ В.Т. Преслер

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. В настоящее время накоплен огромный фактический материал по территории Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции, обобщение которого не проводилось в течение десятилетий. Наличие громадных информационных ресурсов позволяет осуществить построение детальной модели геологического строения этого региона, создать разномасштабные карты нового поколения, отвечающие современной степени изученности бассейна. Аналогичная ситуация имеет место и для Сибирской платформы, которая рассматривается в качестве стратегического нефтегазодобывающего региона.

Основная проблема, возникающая на стадии региональных обобщений, связана с разнородностью, несогласованностью, а, зачастую, и недостаточностью априорной геолого-геофизической информации. Материал, накопленный за длительную историю изучения нефтегазоносных провинций Сибири, в значительной своей части существует только на бумажных носителях, не согласован между собой и не учитывает информацию, полученную в последние годы. Современные геолого-геофизические материалы, напротив, зачастую игнорируют ранее полученную информацию. Только синтез всей совокупности геолого-геофизических данных, их вовлечение в комплексный компьютерный анализ и обработку на современном технологическом уровне позволит осуществить построение детальных геологических моделей (геомоделей) этих регионов, которые, в свою очередь, послужат основой при определении стратегии и тактики нефтегазопоисковых работ в Сибири.

В работе решается научная проблема создания набора математических методов, алгоритмов и компьютерной технологии комплексной обработки и интерпретации разномасштабных, несогласованных геолого-геофизических данных, позволяющих осуществлять построение современных моделей геологического строения нефтегазоносных бассейнов и их крупных частей.

Разрабатываемый в ходе решения проблемы программно-алгоритмический комплекс должен учитывать первичные и вторичные данные, собственные (инситные) характеристики объектов моделирования, а также косвенную информацию; осуществлять построение комплекта согласованных картографических документов, характеризующих псевдотрёхмерные модели геологических объектов. Создаваемая методика должна эффективно решать комплекс задач геологии нефти и газа в условиях дефицита и несогласованности исходных данных как в региональных и зональных построениях, так и при моделировании локальных объектов.

ных, создающие методическую и технологическую основу для построения современных геомоделей нефтегазоносных бассейнов.

Цель исследования: создать набор математических методов и алгоритмов и разработать на их основе технологию геомоделирования разномасштабных геологических поверхностей и тел, геофизических, геохимических и др. полей в нефтегазоносных бассейнах, включая построение сеточных моделей карт в изолиниях и псевдотрёхмерных моделей геологических объектов. Набор должен учитывать противоречивость, неполноту, нерегулярность и разномасштабную изученность территории. Апробировать результаты разработок на материалах по Западно-Сибирской и Лено-Тунгусской нефтегазоносным провинциям.

Идея работы заключается в том, что создать информационную основу для повышения эффективности стратегии и тактики нефтегазопоиско-вых работ в крупных нефтегазоносных бассейнах можно за счёт

1) вовлечения в обработку накопленного за десятилетия и ранее практически не использовавшегося огромного информационного ресурса (локальные карты на бумажных носителях и пр.),

2) интеграции этого ресурса с результатами современных геолого-геофизических исследований.

Интеграция должна осуществляться с помощью специализированного программно-методического комплекса, учитывающего текущее состояние информационной среды геомоделирования.

Задачи исследований.

I. Разработать набор математических методов и алгоритмов для создания разномасштабных моделей геологических поверхностей и тел, геофизических, геохимических и других полей в нефтегазоносных бассейнах, включая построение сеточных моделей карт в изолиниях и псевдотрёхмерных моделей геологических объектов.

Набор должен учитывать противоречивость, неполноту данных, нерегулярную и разномасштабную изученность территории и

1) производить сборку региональных и зональных сеточных моделей на базе синтеза большого числа зональных и локальных карт;

2) осуществлять гладкое сопряжение частично определённых и не вполне согласованных сеточных моделей по криволинейным границам;

3) сглаживать, генерализовать и детализировать сеточные модели;

4) учитывать косвенную информацию при создании сеточных моделей;

5) моделировать направления миграции углеводородов с учётом геометрии и др. характеристик проницаемых комплексов и флюидо-упоров.

II. Создать компьютерную технологию комплексной обработки и интерпретации геолого-геофизических данных, реализующую вышеупомянутый набор алгоритмов и методов и обеспечивающую:

1) широкое применение вторичных информационных ресурсов;

2) интерактивный режим анализа исходных данных и их программную коррекцию;

3) сведение многообразия исходных данных к согласованным сеточным моделям.

Апробировать технологию на материалах Западно-Сибирской и Лено-Тунгусской нефтегазоносных провинций.

III. С помощью разработанной технологии построить серию карт нового поколения, отвечающих современной степени изученности территории Западно-Сибирского нефтегазоносного бассейна, в том числе, наборы:

1) структурных карт масштабов от М 1:200000 до М 1:2500000 по региональным стратиграфическим реперам,

2) карт изопахит осадочных комплексов,

3) карт состава и качества нефтей,

4) карт-схем катагенеза органического вещества.

Построить модели направлений возможной миграции углеводородов на региональном уровне.

Фактический материал: информация о геологическом строении Западно-Сибирской и Лено-Тунгусской нефтегазоносных провинций (разномасштабные карты разных лет, базы данных по литологии, стратиграфии, свойствам нефтей, геофизическим, петрофизическим, геохимическим и др. параметрам); данные по десяткам тысяч поисково-разведочных скважин; локальные карты по сотням площадей.

Методы исследования:

1) методы теории интерполяции, анализа данных, прикладной статистики, дискретной математики, математического программирования и пр.;

2) современные научные представления и методики в области геологии нефти и газа и др. наук о земле.

Защищаемые положения и результаты:

1. Математические методы и алгоритмы комплексной обработки и интерпретации геолого-геофизических данных для моделирования геологических поверхностей и тел, создания карт геофизических, геохимических и др. полей, построения комплектов согласованных картографических документов и псевдотрёхмерных моделей геологических объектов в нефтегазоносных бассейнах.

2. Компьютерная технология геомоделирования, реализующая вышеупомянутые методы и алгоритмы и обеспечивающая:

1) широкое применение вторичных информационных ресурсов,

2) интерактивный режим анализа исходных данных и их программную коррекцию,

3) сведение многообразия исходных данных к согласованным сеточным моделям.

3. Использование разработанной технологии позволяет:

1) осуществлять построение сеточных моделей параметров поверхностей, тел и полей, а также псевдотрёхмерных разномасштабных моделей геологических объектов в нефтегазоносных бассейнах,

2) рассчитывать направления возможной миграции углеводородов.

По разработанной технологии в ИНГГ СО РАН создан электронный

атлас структурных карт и карт изопахит мегакомплексов, а также разнообразных геолого-геофизических и геохимических карт нового поколения Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции.

Научная новизна и личный вклад в решение проблемы:

1. Созданы методы, алгоритмы и компьютерная технология разномасштабного геомоделирования в нефтегазоносных бассейнах, учитывающие современное состояние геолого-геофизических данных (противоречивость, неполнота, неравномерная изученность территории). В том числе:

• формализованы понятия «слабой» и «плохой» согласованности данных, что обеспечило создание алгоритмов обработки противоречивой и разнохарактерной информации,

• разработан программно-алгоритмический комплекс для построения сеток параметров региональных и зональных геологических объектов, а также геофизических, геохимических и других полей с учётом специфики первичных и вторичных информационных ресурсов,

• разработан и программно реализован метод интеграции (сборки, сшивки) хаотически разбросанных, «слабо» или «плохо» согласованных данных, обеспечивающий создание региональных и зональных сеточных моделей карт и геологических объектов,

• математически строго сформулирована задача гладкого сопряжения фрагментов поверхности и построен алгоритм гладкого сопряжения частично определённых сеток по криволинейным границам,

• создан программно-алгоритмический комплекс для псевдотрёхмерного моделирования региональных и зональных геологических объектов,

• создан программно-алгоритмический комплекс для моделирования направлений миграции углеводородов с учётом геометрических и других характеристик проницаемых комплексов и флюидоупоров.

2. С помощью разработанной технологии в ИНГГ создан электронный атлас карт на территорию Западно-Сибирской нефтегазоносной провин-

ции М от 1: 200000 до 1: 2500000, соответствующих современному состоянию изученности бассейна.

Предложенные в работе математические методы, алгоритмы и компьютерная технология, рассматриваемые как единое целое, представляют собой модификацию и дальнейшее развитие «тюменского» подхода A.M. Волкова (1981, 1988 и др.) и его школы (Пакет программ ..., 1981 и др.).

Основные отличия предлагаемых разработок от существующих заключаются в следующем: а) строятся комплекты согласованных картографических документов вместо отдельных независимых карт, б) технология содержит современные методы обработки противоречивых данных, адаптированные к особенностям геологического строения нефтегазоносных бассейнов, в) используются разнообразные методы создания и трансформации сеток, г) созданы процедуры эффективной работы с вторичными ресурсами и унификации карт (генерализации, детализации).

Диссертация основана на теоретических и экспериментальных исследованиях, программных и технологических разработках, выполненных автором в ИНГГ в 1986-2006 гг. Все отмеченные в п. 1 разработки выполнены автором лично. Ряд методов, алгоритмов и программ выбран и адаптирован для включения в технологические цепочки на основе проведённых им лично экспериментов. Некоторые алгоритмы и программы, используемые в работе, созданы специалистами ИНГГ, что оговорено в диссертации. Эти разработки не входят в защищаемые результаты. Апробация проведена совместно со специалистами ИНГГ.

Достоверность и обоснованность научных положений и результатов обеспечивается высоким теоретическим уровнем методических и экспериментальных исследований и гарантируется корректным применением математических методов. Разработанная технология широко апробирована на представительном фактическом материале (свыше 10000 скважин, структурные карты по сотням локальных площадей и пр.). Кондиционность результатов, полученных с ее использованием, подтверждена высокой экспертной оценкой специалистов в области геологии нефти и газа и тектоники платформенных областей.

Научная и практическая значимость результатов. Созданная теоретическая база (методы, алгоритмы) и реализующая её компьютерная технология геомоделирования создают предпосылки для ввода в научный оборот ранее практически не использовавшихся данных (карты на бумажных носителях по отдельным площадям и пр.) и построения карт нового поколения с учётом современной изученности нефтегазоносных бассейнов мира. Это позволяет вывести на более высокий уровень знания по геологическому строению бассейнов, повысить достоверность прогноза скоплений и уточнить оценки ресурсов углеводородов. Технология может найти широкое применение при обобщении геолого-

геофизических материалов по крупнейшим нефтегазоносным провинциям и акваториям мира.

Реализация работы. Полученные результаты позволили специалистам ИНГГ создать электронный атлас карт Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции и её крупных частей масштабов от 1:200000 до 1:2500000. Разработанная технология использована также при моделировании резервуаров углеводородов в отдельных крупных регионах Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции (Ямало-Ненецком АО, Юган-ском Приобье, Пур-Тазовском междуречье и т.д.). С помощью разработанных методических приемов построены базовые структурные поверхности и карты изопахит осадочных комплексов для моделирования процессов миграции углеводородов для Западно-Сибирской провинции в целом и ее отдельных регионов. Технология хорошо проявила себя и в условиях древней Сибирской платформы. Так, проведено моделирование структурной поверхности и карты температур тэтэрской свиты (кровля венда) на территории всей Восточной Сибири и построен комплект карт резервуаров нефти и газа на Нэпско-Ботуобинскую антеклизу. Материалы, полученные с использованием технологии, послужили основой для количественной оценки перспектив нефтегазоносности ЗападноСибирской провинции и использовались при определении стратегии и тактики нефтегазопоисковых работ в этом регионе.

Апробация работы. Основные положения и разделы работы докладывались на 13 международных конференциях (Новосибирск, 1997, 2001; Москва, 1998, 2003; СПб., 1999, 2001; Томск, 2000; Рио-де-Жанейро, 2000; Апатиты, 2000; Япония, Айдзу, 2001; Ханьчжоу, 2002; Париж, 2002; Прага, 2004), 8 всероссийских (Тюмень, 2000, 2004; Москва, 2000, 2001, 2002; Новосибирск, 2004; СПб., 2000; Магадан, 2003), трёх региональных (Ноябрьск, 1997; Новосибирск, 1999; Волгоград, 2006).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 65 печатных работ общим объёмом 58 п.л., из них 5 монографий и 15 работ в изданиях из перечня ВАК. В автореферате из-за недостатка места приведено только 22 работы; остальные представлены в списке литературы к диссертации.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения и списка литературы (250 наименований) общим объёмом 319 страниц, 42 рисунка, 12 таблиц.

Автор выражает глубокую благодарность А.Э. Конторовичу за постоянную помощь и поддержку при выполнении работы. В процессе написания многие вопросы обсуждались с С.Ю. Беляевым, В.А. Конторови-чем, В.А. Леусом. Становление автора как специалиста формировалось в общении с С.А. Афанасьевым, А.Ф. Белоусовым, JI.M. Бурштейном, B.C. Вышемирским, А.Н. Дмитриевым, Д.В. Косяковым, В.Б. Кудрявцевым, В.Р. Лившицем. Не имея возможности перечислить всех соавторов прак-

тических приложений, упомянем JI.C. Борисову, М. Б. Букаты, Е.А. Гай-дебурову, C.B. Ершова, Ю.Н. Занина, В.А. Казаненкова, Н.П. Кирду, A.A. Конторовича, П.Е. Котляра, С.А. Моисеева, Л.С. Саенко, В.Я. Санина, В.Н. Топешко, А.Н. Фомина, Г.Г. Шемина. Автор весьма признателен им за консультации и предоставление материалов. Отдельная благодарность Г.Ф. Букреевой и A.B. Истомину за активное участие в апробации разработок, представленных в диссертации.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

История и современное состояние вопроса. Защищаемая работа относится к разделу геоинформатики, который длительное время развивался в русле общих исследований по математической геологии. Широкое применение математических методов и компьютерных технологий при решении задач геологии нефти и газа, комплексной обработке и интерпретации геолого-геофизических данных в СССР началось около полувека тому назад. У истоков математической геологии стоял известный ленинградский ученый А.Б. Вистелиус. В середине 60-х - начале 70-х годов сложились научные школы в Москве, Ленинграде, Новосибирске, позже в Тюмени и других научных центрах. Использовался, в основном, аппарат теории вероятности и математической статистики, теория распознавания образов, логико-дискретные методы и др. Важные работы по формализации геологического знания выполнены в ИГиГ СО АН СССР под руководством Ю.А. Косыгина, Ю.А. Воронина и Э.Э. Фотиади. В начале 70-х годов A.A. Трофимук, B.C. Вышемирский и А.Н. Дмитриев показали эффективность логико-дискретных методов и на глобальном материале разработали методы прогноза гигантских месторождений нефти. Ряд их прогнозов по Западной и Восточной Сибири получил убедительное подтверждение. При поддержке A.A. Трофимука эти методы развивались в лаборатории логико-математической обработки геологической информации ИГиГ для решения задач локального прогноза нефтегазоносности, выделения аномалий типа «залежь» по данным газовой съёмки, оптимизации разведки месторождений углеводородов, раздельного прогнозирования нефтяных и газовых месторождений и т. д. Значительный вклад в развитие логико-дискретных методов внесли Ю.И. Журавлёв (ВЦ АН СССР) и В.Б. Кудрявцев (МГУ).

прогноз месторождений нефти и газа по величине запасов, локальный прогноз нефтегазоносности и др.) разработаны в СНИИГГиМС и, затем, в ИГНГ и ИНГГ СО РАН под руководством А.Э. Конторовича (В.И. Бе-рилко, Л.М.Бурштейн, В.И. Демин, E.H. Кронгард, В.В. Лапковский и др.). А.Э. Конторович и В.И. Демин разработали схему вероятностной оценки запасов месторождений углеводородов.

В 90-е годы ИГНГ СО РАН совместно с ОАО «СибНАЦ», ЗАО «Кра-сноярскгеофизика», ГУП «Иркутскгеофизика» и др. созданы атласы специализированных электронных карт нефтегазоносных бассейнов Западной и Восточной Сибири (A.M. Брехунцов, Г.Ф. Букреева, Л.М. Бур-штейн, Н.П. Дещеня, A.A. Конторович, В.А. Конторович, Д.В. Косяков, В.О. Красавчиков и др.).

Во ВНИГРИ под руководством В.Д. Наливкина, М.Д. Белонина разработаны методы решения широкого спектра задач прогноза углеводородов, внесён серьезный вклад в методику прогноза структуры ресурсов углеводородов в осадочных бассейнах, осуществлено широкое внедрение факторного анализа (М.Д. Белонин, Ю.В. Подольский и др.).

В Москве работы по внедрению математических методов и ЭВМ в геологию нефти и газа проводились во ВНИГНИ, МИНХ и ГП им. Губкина, ВНИИгеоинформсистем (М.Ф. Мирчинк, В.И. Аронов, В.П. Бухарцев, Ш.А. Губерман, О.Л. Кузнецов, А.Н. Холин, E.H. Черемисина).

По инициативе C.B. Гольдина и A.M. Волкова научная школа в области математической геологии организована в Тюмени, в ЗапСибНИГНИ и ТИИ. Под руководством Волкова созданы широко известные методы картирования нефтегазоносных территорий с помощью сплайнов (В.А. Волков, В.И. Пятков, А.Н. Сидоров, C.B. Торопов, В.М. Яковлев и др.).

Активное участие в математизации геологии нефти и газа принимали Л.Ф. Дементьев, М.И. Игнатов, Л.Д. Кноринг, Э.Б. Мовшович, М.С. Мо-делевский, А.Б. Певный, Г.И. Плавник, H.H. Поплавский и др. В это же время на примере большого числа нефтегазоносных и минерагенических провинций близкие по целям и математическому аппарату задачи в США, Великобритании, Германии, Канаде, Франции и других странах решали J.R. Allen, P.A. Allen, I.C. Briggs, A.D. Hindle, I. Horstad, S.R barter, P.K. Painuly, A.G. Pramanik, W.C. Ross, W. H. F. Smith, P. Wessel, P.M. Wong и многие другие.

Глава 1. Анализ современного состояния теории прогноза и поиска месторождений нефти и газа в крупных нефтегазоносных провинциях: понятийная база, классификация решаемых задач, информационные ресурсы и алгоритмы принимаемых решений

1.1. Понятийная база. С позиций геоинформатики такой анализ сводится, прежде всего, к выяснению текущего состояния в области комплексной обработки и интерпретации геолого-геофизических данных при моделировании нефтегазоносных бассейнов, геологических объектов в их толще, месторождений и залежей углеводородов и решении прогнозных задач геологии нефти и газа. Этот круг вопросов всесторонне представлен в монографии Конторовича, Фотиади, Дёмина и др. (1981), где предложены решения ряда важных задач, учитывающие передовые научные достижения того времени. Эта монография - отправная точка настоящей работы, в том числе, в плане формализации.

1.2. Классификация решаемых задач. Для крупных нефтегазоносных бассейнов исследования проводятся в области выявления главных факторов формирования и современного размещения залежей нефти и газа; классификации седиментационных бассейнов по степени перспективности на нефть и газ; районирования крупных седиментационных бассейнов и слагающих их резервуаров по перспективности; моделирования процессов нефтегазообразования, формирования и сохранения залежей нефти и газа; количественной оценки ресурсов углеводородов по комплексу косвенных параметров и подсчёту их запасов; оценки количества и распределения по крупности месторождений нефти и газа для бассейнов и нефтегазоносных провинций; создания баз данных для прогнозных построений; моделирования резервуаров углеводородов различных иерархических уровней (региональных, зональных, локальных); картирования закономерностей пространственного изменения физико-химических свойств нефтей, газов, подземных вод и стадий катагенеза рассеянного органического вещества; оптимизации поисков и разведки углеводородов и др. Решаются задачи прогноза продуктивности локальных поднятий по данным сейсморазведки, месторождений-гигантов, продуктивности отдельных пластов по данным геофизического исследования скважин, фазового состояния углеводородов в залежи, границ распространения и параметров геологических тел (резервуаров углеводородов, их проницаемых комплексов и флюидоупопоров, зон развития пород-коллекторов и ловушек неантиклинального типа, дебитов скважин, в том числе на неизученных и слабо изученных бурением территориях и т. д.). Создаются методы и программное обеспечение для моделирования направлений возможной миграции углеводородных флюидов.

1.3. Основные информационные ресурсы регионального и зонального моделирования геологических поверхностей и тел, а также геофизи-

Таблица 1.

Информационные ресурсы регионального _и зонального моделирования_

№ РЕСУРСЫ

1 Данные бурения (геофизические исследования скважин, испытания, стратиграфические разбивки, литологические описания, анализы углеводородов и рассеянного органического вещества, гидрогеохимические и геотермические показатели и пр.)

2 Данные временных и глубинных разрезов по сейсмопрофилям

3 Версии структурных карт по опорным отражающим горизонтам

4 Карты изохрон, аэромагнитной и гравиметрической съёмки и др. специализированные геофизические, геохимические и т.д. карты.

5 Литостратиграфические и литофациальные карты (толщин отложений Н и песчаников Н5, коэффициента песчанистости К„ и др.)

6 Стохастические зависимости между параметрами тел, поверхностей и полей, константы, контролирующие наличие тела в разрезе

7 Сведения о разломах, границах геологических поверхностей и т. д.

ческих, геохимических и пр полей в нефтегазоносных бассейнах представлены в табл. 1. В работе применяются стохастические зависимости вида У=Г(Х), где У - картируемый параметр, значения которого известны по редкой сети наблюдений, X - вектор параметров, значения которых известны по более плотной сети наблюдений. Например: у(х,у)= Яг(х,у)+ах+Ьу+с, где х,у - координаты, г(х,у) - график хорошо изученной поверхности, \{х,у) - график малоизученной поверхности, А>0 - коэффициент выполаживания, а,Ъ,с - коэффициенты при х,у и свободный член. Эта зависимость, выявленная Гольдиным (1971) при анализе структурных взаимоотношений (в дальнейшем - модель Гольдина) использована Волковым и др. для учёта косвенной информации. Стохастические константы - частный случай решающих правил распознавания. Пример их применения для южных и центральных районов Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции: если толщина юры («хорошо» измеримый параметр) больше Н метров, тогурская свита («плохо» наблюдаемое тело) присутствует в разрезе юры (Конторович В.А., 1992).

1.4. Алгоритмы принимаемых решений. Геологическим задачам ставятся в соответствие последовательно-параллельные блок-схемы (графы обработки). В каждом блоке решается задача анализа данных, теории интерполяции и т.д. Анализ литературы и программного обеспечения показывает, что универсальной геоинформационной системы для проведения всего комплекса региональных исследований на поздних стадиях изучения крупных нефтегазоносных бассейнов нет.

Современное состояние проблемы моделирования геологических объектов в нефтегазоносных бассейнах поясним на примере нефтегазодобывающей отрасли, где используются двухмерные, псевдотрёхмерные и трёхмерные модели. Двухмерная модель - это карта в изолиниях либо цифровое поле признака. Псевдотрёхмерная модель - набор двухмерных моделей, каждая из которых соответствует заранее выделенному слою в разрезе моделируемого объекта. Трёхмерная модель - это объёмное поле в пространственных координатах X,Y,Z, каждая ячейка которого характеризуется значениями одного или нескольких признаков. Трёхмерные и псевдотрёхмерные модели реализуются локально - для отдельных некрупных зон, площадей, месторождений и т.п. На региональном и зональном уровнях обычно строятся двухмерные модели. Нефтяными и газовыми компаниями, как правило, такие задачи самостоятельно не решаются. Некоторые крупнейшие зарубежные нефтяные компании располагают программным обеспечением для моделирования региональных резервуаров и моделями таких резервуаров для крупных нефтегазоносных провинций. Однако ни в программно-алгоритмических комплексах, поставляемых нефтяникам фирмами Ландмарк, Шлюмберже, Петроси-стемс и др., ни в собственных программных продуктах крупнейших нефтяных компаний нет ряда важных функций для региональных и зональных обобщений. Некоторые алгоритмы и программы конфиденциальны, информация о них опубликована лишь частично. Для Западной Сибири модели резервуаров схематичны и основаны на гораздо менее представительном материале, чем созданные в ИНГГ. За последние 10 лет обстоятельных публикаций по этим вопросам в ведущих зарубежных журналах не было.

В обзоре подходов и методов, реализованных в программных продуктах, которые используются при решении задач геологии нефти и газа, особое внимание уделяется 5-сплайнам и созданному на их основе в 7080 годы в ЗапСибНИГНИ (Тюмень) под руководством Волкова программно-алгоритмическому комплексу для решения типовых задач моделирования геологических объектов и геофизических и пр. полей. По ряду позиций комплекс не превзойдён до сих пор. Рассмотрены и методы кар-топостроения на базе аппарата сплайн-функций, у которых «опорами» являются точки исходных данных (эти сплайны изучались Василенко, Ковалковым, Игнатовым, Певным и др., применялись Лапковским и др.), методы, основанные на аппарате потенциал-полиномов (Леус В.А, 1998, 2005), метод минимальной кривизны (Briggs I.C, 1974), кригинг (Матерон Ж., 1968) и др. Проанализированы подходы к учёту косвенной информации на основе моделей Гольдина, Конторовича, Нестерова и др. Программно реализованные и функционально завершённые, т.е. исключающие ручные построения, методы учёта косвенной информации для ли-

нейной модели Гольдина созданы Волковым и др. в 70-80 годы на основе В-сплайнов и Леусом в середине 90-х годов на основе потенциал-полиномов. В первом случае решение сводится к некорректной вариационной задаче, а во втором получается в интерполяционной постановке. Пользователям программ, обычно, не важно, как и в каких предположениях рассчитывается сетка, однако вопросы подобного рода требуют внимательного рассмотрения. Например, предположение Матерона о стационарности процесса при обосновании кригинга неприемлемо для структурных поверхностей, хотя этот метод и включён в программные продукты для геофизиков и нефтяников.

1.5. Интеграция разнородных научных результатов осуществляется посредством ГИС-технологий, представляющих эти результаты в виде системы визуально совместимых слоев.

Глава 2. Региональный нефтегазоносный резервуар как основной объект исследований при решении прогнозных задач геологии нефти и газа, формальная постановка задач, трудности их решения

2.1. Осадочный бассейн и региональные резервуары - основные объекты исследований при решении прогнозных задач геологии нефти и газа Процессы нефте- и газообразования являются сложными и многоплановыми. Для их возникновения и интенсивного течения, т.е. для того состояния, которое, применительно к нефти, Вассоевич (1967) и А. Э. Кон-торович (1967) назвали главной фазой (зоной) нефтеобразования, необходимо выполнение ряда условий. Из массы факторов, влияющих на формирование и размещение залежей, А.Э. Конторович и Фотиади (1972) выделили основные, которые выявляются на региональном уровне исследований.

2.2. Классическая схема описания бассейнов и резервуаров Для нефтегазоносных бассейнов схема анализируется на примере Западно-Сибирского бассейна согласно работам Бакирова, Белонина, Гура-ри, Калинко, Карогодина, А.Э. Конторовича, Моделевского, Наливкина, Неручева, Нестерова, Салманова, Соколова, Трофимука, Хаина и др.

2.3. Типы применяемых моделей Для региональных исследований нефтегазоносных бассейнов используются: экспликация, детерминированные и вероятностные, прескрип-тивные и дескриптивные, статические и динамические (Роберте, 1986), двухмерные, и, локально, псевдотрёхмерные и трёхмерные модели.

Работа посвящена созданию сеточных моделей и псевдотрёхмерному геомоделированию на основе данных структурной геологии, седименто-логии, геохимии, литолого-фациального, формационного анализа, а также геофизики, прежде всего, данных сейсморазведки. Это региональные

и зональные детерминированные статические модели, имеющие как дескриптивные, так и нрескриптивные составляющие.

2.4. Уточнение понятийной базы информации, используемой при описании и моделировании осадочных бассейнов и резервуаров

Термины «косвенная», «однородная» и «разнородная» информация взяты по Волкову (1988). «Разнофактурность» структурных карт проявляется в различии: 1) степени изученности сейсморазведкой и бурением; 2) методов сейсморазведки - отражённых волн или общей глубинной точки; 3) информации, вынесенной на бумажный носитель (есть или отсутствуют отметки поверхности, привязанные к пикетам на сейсмопро-филях и в точках заложения скважин, интервале между изолиниями и т.д.). Под резервуаром понимается двучленная система флюидоупор (покрышка) - проницаемый комплекс.

Формализуем понятия «слабо» (не вполне) и «плохо» согласованных данных. Пусть задан кортеж (в; Х1(хь...,хк(1)),...,Хп(х1,...,хк{п))), где ={8],...,8т} - множество объектов, ш>1, X] - функции, определённые на 8 и принимающие вещественные или бинарные значения. Имеются источники информации ©/,...,©дг о значениях функций ХЬ...,ХП. Обозначим через || Х/Б;(1),...,8|(к0))) || р значение функции X; на объектах 8К1),...,8КВД), полученное от источника 0Р.

Определение 1.Элементарными данными (ЭД) назовём тройку вида {8|(1),...Д(|(ф)}; Цх^^),...^^!^), где 8'={8|(1),...Д(ВД)}.

Для простоты изложения полагаем, что для любых ^р источник 0Р, где р=1,2,..., имеет не более одного экземпляра ЭД Е(|,8',р).

Определение 2. Данными I назовём произвольную совокупность элементарных данных.

Определение 3. Данные I называются не вполне или слабо согласованными, если существуют такие ЭД Е(],8',р), Е(],8',ц)е/, что |||Х^(1),...,8Кка)))||р- ||ХХ8|(1),...,8ад)))||ч| > 5;. В этом случае будем говорить, что существуют несогласия в данных I.

Определение 4. Данные I называются плохо согласованными, если существуют такие ЭД Е(],8',р), Е(],8',ч) еI, что 11| Х,(8Ю),...Д(к0))) || р -- Нх^^),...^^)))!!,! > где е^. В этом случае будем говорить, что в данных / есть резкие несогласия.

Величины £, выбираются из содержательных соображений.

2.5. Особенности схем изучения осадочных бассейнов и резервуаров, приводящие к формированию массивов разнородной, слабо или плохо согласованной информации (на примере Западно-Сибирского бассейна)

Исходная геолого-геофизическая информация накапливалась около полувека в условиях смены аппаратуры и методики сейсморазведки. В её сборе и первичной обработке участвовали тысячи специалистов и сотни организаций, в результате чего она оказалась несогласованной. Это про-

является в расхождениях между 1) структурными картами, построенными, в основном, по данным сейсморазведки; 2) данными сейсморазведки и бурения; 3) различными версиями стратиграфического расчленения разреза. Основные причины несогласованности структурных карт по перекрывающимся фрагментам связаны с различиями в законах скоростей, используемых для пересчёта времён наблюдения отражающих горизонтов в глубины, недостаточным учётом неоднородностей верхней части разреза, различиями в методике измерений, алгоритмах и графах обработки, а в также базах данных стратиграфических разбивок. Несогласованность возникает и из-за недостаточной изученности отдельных горизонтов и территорий, в результате чего возникают ошибки соотнесения отражающих горизонтов и стратиграфических уровней. На ранних стадиях изучения бассейна при региональных исследованиях практиковалось ручное картопостроение по редкой сети региональных сейсмо-профилей, а также на основе сейсмозондирований и результатов пересчёта данных гравиметрической и аэромагнитной съёмок. Есть отдельные территории, где сейсморазведка не проводилась.

2.6. Геоинформационные технологии - инструмент коррекции информации, её интеграции и построения моделей геологических объектов

2.6.1. Состояние информационной среды регионального и зонального моделирования характеризуется широкой распространённостью вторичных информационных ресурсов. Первичная информация сейсмики зачастую имеется. Это гигантские массивы, разбросанные по десяткам организаций. Собрать её целиком и осуществить полную обработку по современному графу практически невозможно, поэтому при региональных работах она, как правило, не используется. Доступны карты в масштабах от 1:25000 до 1:1500000. Их полигоны нерегулярным образом «разбросаны» по территории, они разнородны и разнофактурны. Данные, полученные в результате бурения, частично опубликованы. В основном, это интерпретация материалов геофизического исследования скважин, а также описания керна и результаты испытаний (для единичных скважин). Надёжных и доступных сводных баз данных по Западно-Сибирскому бассейну с результатами проведённой с единых позиций литостратигра-фической интерпретации каротажа нет.

2.6.2. Результаты решения задач коррекции информации - варианты изменения исходных данных. Такие задачи возникают: а) при предварительной обработке, когда выявляются и исправляются ошибки в исходных базах данных, составленных по результатам бурения; б) при комплексной интерпретации слабо или плохо согласованных данных (см. ниже); в) при поступлении новой информации. В случае (а) коррекция не производится, об ошибках сообщается составителям базы. В случае (б) для количественной оценки сходства рельефов, выяснения необходимо-

сти и способа коррекции сетки, оценки расхождений при интерпретации результатов геофизического исследования скважин и т.д. производятся операции по следующей схеме. Пусть для признака X и всех 5, из .....Sm} известны значения и X2(S,)=\\X(Si)\\4. Вычислим коэффициенты корреляции Спирмена q и Пирсона г, стандартные статистические параметры для выборок Xs(S), X^Sj, i=l,...,m и элементарных функций двух переменных Xh Х2. Эти параметры трактуются как оценки согласованности источников p,q по А'и выборке S.

I. Оценка согласованности двух сеток. Пусть имеем равномерную двумерную координатную сетку К, заданную в прямоугольнике Q, горизонтали и вертикали которой параллельны соответствующим осям координат, К= {(X, ,у, ),(х2,у2), • • • ,(хк.Ук) } •

Определение 5. Равномерной сеткой (гридом) G называется частично определённая вещественная функция, заданная на К.

Определение 6. Координатным каркасом равномерной сетки (грида) G называется любая двумерная сетка К, имеющая тот же шаг, что и у G, с горизонталями и вертикалями, параллельными горизонталям и вертикалям G, в которой для каждого узла (u-„v„wi) сетки G найдётся узел (xj,yß сетки К, такой, что

Определение 7. Равномерные сетки Gh G2 называются совместимыми, если для них существует общий координатный каркас К.

Пусть общие узлы совместимых сеток G; и G2, входящие в области их определения, образуют множество S={Si,...,Sm} и ¡ЛУЗУ ||k - отметка рельефа в узле 5, по сетке k= 1,2. Показатели согласованности вычисляются по значениям сеток G; и G2 в узлах из S. Если при этом для г или q выполняется неравенство вида г>1-С где С«1 - малый параметр, то можно говорить о сходстве общей морфологии рельефов.

II. Оценка согласованности сетки и разбросанных точечных данных. По сетке специальной программой вычисляются отметки в точках с координатами из базы данных. По рассчитанным значениям и значениям из базы вычисляются показатели согласованности.

III. Оценка согласованности двух источников по разбросанным точечным данным осуществляется, в частности, при сопоставлении результатов работ двух групп интерпретаторов данных геофизического исследования скважин.

В случае (в) коррекция осуществляется на стадии уточнения готовых региональных или зональных моделей при появлении данных на новый фрагмент территории либо детализации имеющихся построений.

Сформулированы содержательные предположения, на которых основана наша технология учёта косвенной информации для модели Гольдина применительно к полному пересчёту сетки структурной карты:

1) Данные сейсморазведки, как правило, достоверно восстанавливают общую морфологию рельефа мезозойско-кайнозойских стратиграфических уровней осадочного чехла Западно-Сибирской плиты.

2) Для мезозойско-кайнозойской слоистой толщи наиболее частой причиной ошибок при построении структурных карт по данным сейсморазведки является неправильный выбор закона скоростей. В этом случае истинные отметки рельефа, как правило, могут быть найдены с приел{-лемой точностью в результате пересчёта ложных отметок по линейной зависимости. Возможно, при таком пересчёте понадобится учесть и плоскостной тренд. Существенные расхождения истинных отметок и полученных с помощью упомянутого пересчёта могут возникать только при наличии неучтённой при первичной геофизической обработке зональности (включая верхнюю часть разреза) с резко отличными от типичных геолого-геофизическими характеристиками.

Пусть сейсморазведкой изучен разрез осадочной толщи С. Относительно границ Q¡,..., Qm её стратиграфических уровней С1, ...,С,„ известно, что между отметками любой пары Q¡, Qj существует тесная корреляционная связь, гц>1-г]у , где Гц - коэффициент (множественной) корреляции между отметками (возможно, вычисленный с учётом плоскостного тренда), 0<г\ц «1 - малый параметр. Такую толщу С назовём классической. Примеры: юра внутренней части Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции - классическая толща, неоком - не классическая.

3) Причиной ошибок является и неправильное соотнесение отражающего горизонта и моделируемой границы. Пусть отражающий горизонт Ок ошибочно соотнесён с моделируемой границей Qj. Если Ок находится в пределах одного из стратиграфических подразделений классической толщи С, то и в этом случае отметки поверхности <2,, как правило, могут быть найдены с приемлемой точностью по отметкам Ок. Этого можно добиться, как и в (2), пересчётом отметок Оь по линейной зависимости.

4) В настоящей работе рассматриваются только классические фрагменты разреза осадочного бассейна.

В настоящей работе пересчёт велся по более гибкой, чем линейная, схеме Леуса, применяемой для учёта косвенной информации.

2.6.3. Интеграция информации. Программно-алгоритмический комплекс, реализующий описанные в работе методы, позволяет осуществлять интеграцию разнородной информации на уровне исходных данных. На уровне конечного результата она также реализована и сводится к интеграции картографических материалов (описано в 1.5).

2.6.4. Основные задачи обработки информации. Из описываемых ниже задач (и им подобных) и задач коррекции исходных данных (см.

2.6.2) состоят отдельные блоки технологических цепочек, по которым ведётся моделирование и прогноз.

1. Задача создания грида по «разбросанным» данным для связной области. Пусть в точках из [а,Ь]х[с,с1], ¡=1,...,ш, заданы значения гладкой, дважды непрерывно дифференцируемой функции г=Г(х,у). Для связной области Ос[а,Ь]х[с,с1] требуется создать сетку (грид) в с шагом Ь (кратным Ь-а и с!-с) и параметрами хп11П=а, хтах=Ь, ут|П=с, утах=с1. При этом для оцененных по сетке значений Ъ\ из О должно выполняться \г{-х\< е. Расчёт г' для точек, не являющихся узлами грида, выполняется с помощью стандартной процедуры, например, на ближайшие 16 узлов «натягивается» бикубический сплайн и по нему вычисляется

При наличии разломов со смещениями аналогичная задача может быть сформулирована так: пусть в точках (х^у,) из [а,Ь]х[с,с1], 1=1,...,т, заданы значения zi функции г=Дх,у). За исключением ломаных (}ь...,0|, с вершинами Р(],1),...,Р(],к(])), функция Г является глад-

кой, дважды непрерывно дифференцируемой. В точках ломаных она может терпеть разрыв первого рода. Для связной области Эс[а,Ь]х[с,с1] требуется создать грид в с равномерным шагом И и параметрами х1ГПП=а, хтах=Ь, уП11Г1=с, утах=(1. Причём для оцененных по сетке значений ъ\ в точках (х„у,)еО, не лежащих на ломаных, должно выполняться £ .

2. Задача создания равномерной сетки с учётом косвенной информации (сетки или стохастической зависимости) может решаться, как отмечалось в гл. 1, на основе 3-сплайнов, либо на основе потенциал-полиномов. Мы выбрали второй вариант, т.к. здесь не возникает эффекта ложных складок, а также в силу большей гибкости потенциал-полиномов.

3. При сборке сеточной модели из множества отдельных, нередко слабо или плохо согласованных, фрагментов решается задача гладкого сопряжения, которую сформулируем в непрерывной и максимально упрощённой постановке. Пусть в области Ос [а,Ь]х[с,(1] заданы графики СЬС2,... частично определенных дважды непрерывно дифференцируемых (внутри своих областей определения) функций z=g¡(x,y), 1=1,2,...

Определение 8. Аппликацией А(ОьС2,...) называется график функции а(х,у), задаваемой следующим образом: a(x,y)=gk(x,y), где к - наибольший номер, для которого функция gk(x,y) определена в точке (х,у).

Определение 9. Характеристической функцией Ха(х>У) аппликации А(С11,С2,...) называется отображение вида Хд(х,у)=к, где к - наибольший номер, для которого функция gk(x,y) определена.

Определение 10. Допустимой зоной варьирования (ЗВ) называется связная область V, не содержащая в себе целиком ни одного носителя функций gi(x,y), 1=1,2,..., на которой "/(А) не является постоянной.

Постановка задачи: Даны графики СьС2,... дважды непрерывно дифференцируемых функций z=gi(x,y), их аппликация А(0],02,...) и её

характеристическая функция %(А). Графики 0Ь02,..., заданные с погрешностями, не превышающими уьУ2»--- - фрагменты графика в дважды непрерывно дифференцируемой функции г=§(х,у). С и g не известны. Требуется восстановить в по аппликации А^ьСгг,...) и её характеристической функции х(А). Трансформировать А^ьвг,...) можно в пределах ЗВ У), а \8§/8х\, \д£/ду\ и средняя кривизна Н на у должны находиться в заранее заданных пределах и не принимать локальных максимумов на границах У) или вблизи них. Близость задаётся указанием порога ^ по расстоянию.

Для отыскания решений этой задачи используется наша модификация (ш-ММК) метода минимальной кривизны (см. 3.1.1). Если решения есть, то среди них требуется найти вариант, отвечающий современным геологическим представлениям, который прошёл бы визуальный контроль на обнаружение «артефактов». Можно менять аппликацию, переставляя местами графики ОьС2,... или их части, и/или трансформируя ЗВ. Если есть разломы со смещениями, постановка несколько видоизменяется.

4. Для моделирования региональных и зональных геологических поверхностей и тел необходимо знать их границы по латерали. Для уточнения границ резервуаров эффективны методы распознавания образов. Поставим задачу нахождения проекции границ геологической поверхности б на земную поверхность по косвенным признакам как задачу распознавания. Объекты обучения 5/,..., и пробы Рк, к=1,2,... - вертикальные разрезы. Рк исходят из узлов плоской равномерной координатной сетки К. Для всех Sj и Рк известны значения признаков Х/,...,Х„. Для i<fn¡ О есть в разрезах Я,, при ;>/И/ её нет. Требуется: 1) найти решающую функцию Р(х1,...,хп) и число со, такие, что Р(Х^),...,Х„(8))>а> при 1=1,...,т\ и Р(XI (3Х„(Я¿))< б) при /=?и,+7,...,т; 2) используя найденное решающее правило, распознать Рк на наличие в них бу 3) по результатам распознавания Рк восстановить искомую проекцию.

Сформулированы требования к алгоритмам распознавания применительно к региональному и зональному моделированию в осадочном бассейне: работать с зависимыми и разнотипными признаками, заданными на сетках; отыскивать простые и легко интерпретируемые решающие правила; обеспечивать эффективное снижение размерности описания. Разработана цепочка из трёх таких алгоритмов (по нарастанию сложности решающего правила), см. 3.1.2. Если непригоден первый, применяется второй, если и он не пригоден - третий, если все три - ищутся ошибки в базах данных либо производится декомпозиция задачи.

5. Опыт кластер-анализа на региональном и зональном уровне показал, что он даёт полезную информацию об истории развития толщ и тектонических процессах, типах геологических разрезов, их распространении по латерали, зонах развития коллекторов в них, нефтегазоносности

и т.д., но это требует «густых» сеток толщин отложений. Главный фактор, сдерживающий его применение, - хранение и пересчёт матрицы расстояний для всей совокупности объектов. Среди положительно зарекомендовавших себя методов, не требующих этого, отмечаются: 1) «быстрый дивизимный комбинационный алгоритм» СЬаисШип (Мандель, 1988). Обработка данных по средней юре юго-востока Западной Сибири показала, что он кластеризует огромные массивы, недоступные для других методов, позволяя обрабатывать наборы сеток толщин; 2) итеративные методы, производящие кластеризации типа разбиений. Олдендорфер, Блэшфилд (1989) отмечают, что результат кластеризации итеративными методами зависит от выбора исходного разбиения. В 3.1.6 поставлена и решена задача нахождения нечёткого градиентного покрытия (обобщение градиентного покрытия для нечётких множеств) и описан основанный на её решении алгоритм выбора исходного разбиения для «некомбинаторных итераций по принципу к-средних».

6. В работе поставлена и решена (см. 3.1.4) задача нахождения минимаксной регрессии по относительному отклонению. Этот метод эффективно применен для выявления зависимостей толщин песчаников от толщин вмещающих их отложений, при анализе данных зональной геохимии, в палеонтологической классификации. В методе наименьших квадратов выбор коэффициентов модели У= аХ+Ь основан на предположении о равноценности отклонений от больших и малых значений У, что может привести к потере полезной информации. Такое происходит при описании «веерообразных» распределений, где с ростом значений У растет и их абсолютный разброс, но относительные отклонения не растут. Их предельное значение может использоваться при прогнозе в качестве стохастической константы, задающей конус рассеивания. При У, связанном с X!,...,Хп соотношением а„хп+Ь задача заключается в сле-

дующем: по заданным ут,...,у(т>>0 и х/к)>0, к-1,...т, ]=1,..., п, найти числа а/,...,а„, Ь, на которых достигается

а1х?) + а2х«)+... + аяхЦ)+Ь-у0)

пш шах

а^+а^ +... + а„хЦ) +Ь

при условии, что а}хР + а2х2(" + ...+ а„х„0)+Ь >0, х=1,...,т.

7. При решении прогнозных задач геологии нефти и газа возникают ситуации, когда множество значений О(Х) признака X по его поведению на множестве в требуется разбить на группы пониженных, фоновых и повышенных значений. Например, проницаемый комплекс по данным бурения разбить на зоны фоновой, повышенной и пониженной опесча-ненности. Предложена схема нахождения такого разбиения, основанная на описанных в 3.1.4 формальной постановке задачи оптимального трёхзначного кодирования и алгоритме её решения.

8. Исходя из конструкции, описанной в п. 7, возникает подход, в рамках которого можно, как и в разработках, упомянутых в п.5, математически строго сформулировать задачу выявления «аномальных» объектов по комплексу признаков X), ...,Х„ и найти её решение (см. раздел 3.1.5).

Глава 3. Методы, алгоритмы и технология геомоделирования при изучении нефтегазоносных бассейнов

В главе 3 изложены методы, составляющие основу программно-алгоритмического комплекса, указаны их назначение и особенности, приведены примеры типичных ситуаций и результатов их применения. Изложена общая схема построения региональных структурных карт и карт толщин (изопахит). На примере регионального резервуара углеводородов рассмотрена технология моделирования параметров геологического объекта. Описана технология первых трёх этапов геомоделирования, общих для всех региональных и зональных построений.

3.1. Методы обработки информации 3.1.1. Модифицированный метод минимальной кривизны (м-ММК) Этот метод предназначен для генерации и корректировки сеток. При моделировании геологических поверхностей, в том числе осложнённых интенсивным развитием разломов со смещениями, толщин отложений и разнообразных параметров геологических тел и полей используется разработанный нами многофункциональный метод. По геометрической идее и схеме итерационного процесса он близок ММК Бриггса, но без некоторых недостатков (резкие краевые эффекты и пр.), присущих версиям ММК пакета SURFER. В нашей модификации (м-ММК) не нужно задавать значения частных производных, в том числе на краях листов, что существенно, поскольку там, нередко, изученность сейсморазведкой наиболее низкая. Наряду с пересчётом «разбросанных» данных на равномерную сетку, решаются задачи, связанные с восполнением и варьированием частично определённых сеток, гладким сопряжением нерегулярно расположенных (по латерали) слабо или плохо согласованных фрагментов поверхностей, так называемым А-сглаживанием, где Д>0 - максимальное допустимое (по модулю) отклонение от корректируемой сетки, гладкой инкорпорацией отредактированных фрагментов. Среди постановок выделим: 1) восполнение и А-сглаживание в пределах ЗВ; 2) восполнение в пределах ЗВ без изменения значений в узлах исходной сетки; 3) Д-сглаживание без восполнения в пределах ЗВ; 4) интерполяция «разбросанных» данных на равномерную сетку; 5) восполнение в пределах ЗВ с предварительной "бланковкой" сетки (т.е. для узлов из ЗВ значения исходной сетки игнорируются). Вместо (1) может решаться задача 1а: в пределах ЗВ результирующая сетка и должна удовлетворять неравенствам Гу<иу<н>у, где v,n> - изначально заданные, не изменяемые в процессе

работы алгоритма сетки ограничений (например, при коррекции или генерации сетки толщин - константа 0 снизу и некоторый процент от толщины вмещающих отложений - сверху). В такой постановке эффективно решаются задачи, связанные с согласованием толщин.

В зависимости от постановки задачи, исходной информацией являются результаты первичной обработки данных сейсморазведки, интерпретации данных геофизического исследования скважин (глубины, толщины, иначе говоря, «разбросанные» данные), корректируемая сетка, ломаные, изображающие разломы, зоны варьирования, величина А и пр.

Опишем общую схему и основные блоки алгоритма с учётом его полифункционального назначения. В соответствии с постановкой задачи и заданными параметрами, может вводиться корректируемая сетка (грид), либо для полигона построения определяется квадратная 2-0 сетка К с заданным шагом. Если есть «разбросанные» данные в^х^у^), ¡=1,...,т}, то для каждой точки (х^у,^,) из 8, попавшей в ЗВ, отыскивается ближайший узел (Ц) ячейки, содержащей эту точку, и ему присваивается значение г,. В дальнейшем это значение не меняется.

При любой постановке задачи производится итерационный процесс генерации сеток 01,С2,...,Ск. Он заканчивается при выполнении условия (р(С^С,+1)<!; V <%), где р - некоторая метрика, - малый пара-

метр, либо при достижении максимального числа итераций.

Если в ЗВ на сетке остаются узлы с неприсвоенными значениями, то им, в ходе итераций, присваивается среднее значение по узлам с присвоенными значениями из их окрестностей первого порядка.

После присвоения всем узлам области генерации или коррекции сетки начальных значений, значение и,у в узле (г,]) на р+1 -ой итерации определяется по значениям на р-ой итерации в узлах сетки с номерами от ¡-2 до 1+2, от ]-2 до }+2 (т.е. окрестностью 2-го порядка). В узлах области генерации сетки, расположенных в углах, на краях, на одной линии от края прямоугольника или внутри него вычисления ведутся по отдельным формулам. Пусть, например, узел (1 ^ из области генерации сетки не находится в углу, на краю или на одной линии от края и таков, что: а) его значение может быть изменено; б) никакая ломаная не пересекает отрезки, соединяющие его с узлами окрестности 2 порядка; в) все значения в этих узлах определены. Тогда:

= 2<;Ч 1 -<;Ч2 + + 2<и -<2,у + 2<1,7-1 ~

-<2,у-2 +2</-1 -</-2 +2<1,у-1 -<2,у-2 +2<-1,/ +2<-1>У+1 ~

<и+2> -Ь = 2К+1+Кн +<и+1+<ин +<и++<и +

+ М|Ч1,_/-1 + ,у+1) • Если задана исходная корректируемая сетка б;, определённая в (У), и выполняется условие | II1 ■ — (л", + ) / 24 |>Д, то м/'у1 = 11^1. Если данное условие не выполняется, или на С/ значение в

(у) не определено, то — (5, +Л'2)/ 24.

3.1.2. Алгоритмы распознавания

1. Двухзадачная (двухстадийная) схема обучения. Сначала проверяется существование разделяющей классы гиперплоскости (РГ). Если таковая существует, то определяется максимальная контрастность разделения. Затем ищется РГ, минимальная по числу ненулевых коэффициентов при переменных, обеспечивающая максимальную или субмаксимальную контрастность. Признаки предварительно нормируются, а на их веса накладывается ограничение: сумма абсолютных величин весов равняется единице. Показано, что в такой постановке проверка существования РГ и нахождение максимальной по контрастности разделения РГ сводится к решению задачи линейного программирования, а отыскание минимальной по числу ненулевых коэффициентов РГ - к решению задачи смешанного целочисленного {0, ^-программирования (Схрейвер, 1991).

2. Градиентная схема распознавания. Задано семейство решающих правил С={0(хь...,хп,рь...,.рч)} с параметрами рь...,рч такое, что для материала обучения Т=(ТЬТ2) существуют р|,...,рч при которых правило 0(хь...,Хп,р1,-",Рч) не имеет ошибок на Т и максимизирует (в семействе в) не равное нулю число распознанных объектов. Обучение представляет собой итерационную процедуру. Пусть Т(1)=(Т1(1),Т2(1)) - материал обучения ¡-ой итерации. Находим р1(0,...,рч(0 такие, что на Т0) решающее правило С(х|,...,хшр1(1),...,рч(1)) не имеет ошибок и максимизирует число распознанных объектов. Распознанные объекты удаляются, оставшиеся составляют материал обучения итерации ¡+1. Если число отказов равно числу объектов обучения ¡-ой итерации либо распознаны все объекты обучения, процесс завершается. При завершении за к итераций имеем к решающих правил 0(1),...,С(к). Пусть 8 - проба и С(1) таково, что при любом Оф отказывается от распознавания пробы Б и 0(1) относит Б к одному из классов. Тогда Б распознаётся правилом 0(1).

3. Комбинаторно-логический метод распознавания, учитывающий направленность связей между целевым и косвенными признаками. Метод развивает предложенный автором (Афанасьев, Красавчиков, 1986) «распознающий алгоритм НДНФ для пороговых мер близости». Новым в его конструкции является возможность задавать требуемую направленность связи - положительную или отрицательную.

3.1.3. Метод решения задачи минимаксной регрессии но относительному отклонению

Описывается численный метод решения этой задачи, основанный на идее (Cheney, Loeb, 1961), которая заключается в сведении решения нелинейной задачи к решению последовательности линейных.

3.1.4. Метод оптимального трёхзначного кодирования. Описан подход к выделению фоновых, пониженных и повышенных

значений количественного признака X по распределению его значений на множестве объектов S={Si,...,Sm}. Для этого отыскиваются границы: X"- между фоном и пониженными значениями (левая граница) и Х+ - между фоном и повышенными значениями (правая граница). Пусть Zi=X(Sj), i=l,...,m. Справа от Х+ (относимой, по определению, к фону) не должно быть более т/2 точек, при этом Х+ доставляет максимум разности плотностей размещения точек из множества {zi,...,zm} при разбиении интервала (zmm,zmax) на две части. Приводится алгоритм нахождения X", Х+.

3.1.5. Алгоритмы поиска «аномальных» объектов Конструкция раздела 3.1.4 использована в алгоритмах поиска «аномальных» объектов и в алгоритмах, осуществляющих картирование и районирование резервуара по «типичности» и характеру отклонения от фона по значениям Xi,...,xn признаков Х),...,ХП.

3.1.6. Нечёткие градиентные покрытия при решении задач частичной кластеризации и метод выбора стартового разбиения

в итеративных алгоритмах кластер-анализа Предложено обобщение понятия градиентного покрытия (Сапо-женко, Асратян, Кузюрин, 1977) на случай нечётких множеств (Zadeh, 1965). На его основе создан метод выбора стартового разбиения в итеративных алгоритмах кластер-анализа.

3.1.7. Краткие сведения о программно-алгоритмическом комплексе

Комплекс состоит из трёх технологически совместимых блоков: 1) пакета «MIG-95», 2) пакета программ анализа данных, 3) пакета моделирования направлений возможной миграции углеводородов. В создании пакета «MIG-95, кроме диссертанта, активное участие принимали Бук-реева и Леус. Блоки 2 и 3 реализованы соискателем лично. Локальную коррекцию реализует отдельный алгоритм, созданный и программно реализованный Леусом по нашей постановке задачи, и м-ММК. Для генерализации используется А-сглаживание в зонах варьирования, выполняемое м-ММК. Детализация осуществляется несколькими алгоритмами; выбор зависит от специфики новой информации (данные бурения или сейсморазведки, границы проекций локальных поднятий и пр.).

3.2. Общая схема построения региональных и зональных сеток Построения проводятся в 4 этапа:

I. Начальная экспертиза исходных материалов. Создание локальных и зональных сеток геологических поверхностей, отвечающих опорным отражающим горизонтам (опорных поверхностей) по результатам пересчитанных на глубины натурных измерений. Генерирование сеток для наличествующих на начало моделирования версий структурных карт по опорным поверхностям.

II. Создание региональных сеток структурных карт опорных поверхностей и толщин между ними (опорных толщин).

III. Генерирование сеток структурных карт и толщин по слабо изученным горизонтам.

IV. Специализированные картографические построения.

Возможны сопровождение и детализация уже построенной карты.

При начальной экспертизе (этап I) исходные картографические материалы упорядочиваются по убыванию рейтинга, представляемого балльной оценкой. Предпочтительны листы, где выше изученность сейсмикой и бурением, и эти данные более согласованы. Листы наивысшей балльности, где есть минимально необходимое число скважин, вскрывших изучаемую поверхность, а данные бурения и сейсмики не имеют несогласий (либо резких несогласий), выбираются как базисные. Они ставятся первыми в упорядочении листов по невозрастанию рейтинга. В том же порядке выстраиваются и сетки. Если есть сведения о границах распространения горизонтов, они учитываются при построениях. Сетки создаются потенциал-полиномами или м-ММК. По ним адекватно восстанавливаются результаты пересчитанных на глубины натурных измерений и исходные картографические материалы.

Выполнение этапа II подразделяется на 4 стадии: 1) экспертиза второго уровня; 2) сборка «слабо» и «плохо» согласованных сеток, включая их гладкое сопряжение; 3) создание первых приближений сеток опорных структурных поверхностей и толщин; 4) создание окончательных сеток опорных поверхностей и толщин.

Для проведения экспертизы 2-го уровня строится граф перекрытий Г(^). Его вершины - сетки. Две сетки связаны ребром, если пересечение их областей определения непусто и в нём содержится не менее q точек. Граф T(q) распадается на компоненты связности К;. Экспертиза проводится отдельно для каждой компоненты и начинается с базисных листов. Если их нет, то с листов с наивысшим рейтингом в Kj.

Порядок прохождения экспертизы вершинами графа: от базисной - к смежной с ней и т.д. Сетку назовём верифицированной, если она прошла экспертизу и, при необходимости, пересчитана. Путь назовём допустимым, если его первая вершина - базисная, и, за исключением последней вершины, он проходит через верифицированные сетки. По индукции определим маршрут, в соответствии с которым сетки подвергаются экспер-

тизе. Первая вершина маршрута - базисная сетка. Текущая сетка маршрута должна быть смежной с верифицированными сетками и ещё не прошедшей экспертизу. Из таковых выбирается сетка, имеющая самый короткий допустимый путь. Если их несколько, выбирается сетка с максимальным рейтингом. Пусть текущая сетка G выбрана. Сопоставим ей множество E(G) всех смежных сеток, уже прошедших экспертизу. В ходе экспертизы G готовится дополнительная информация: оценки согласованности с данными бурения и сетками из E(G), оценки сходства морфологии рельефов на участках перекрытия с сетками из E(G), коэффициенты корреляции с данными бурения и сетками из E(G). При необходимости, выявляются стохастические зависимости. Как правило, анализ этой информации позволяет однозначно определить, включать ли G в список для аппликации а) без изменений, б) после локальной коррекции, в) после полного пересчёта по линейной модели, г) после пересчёта по каким-то иным стохастическим зависимостям. Если нет определённости в принятии решения, G и сетки из E(G) передаются экспертам вместе с дополнительной информацией. Они почти всегда выдают рекомендации типа а-г, очень редко - предоставляют свои варианты рисовки изолиний, и, в исключительных случаях, принимают решение не включать сетку G в этот список. Если в G необходимо внести изменения, это осуществляется сразу после завершения её экспертизы. Рейтинг сетки, подвергшейся трансформациям типа е, г или представленной в версии экспертов, изменяется на минимальный. Затем производится аппликация упорядоченного набора сеток, полученного в ходе экспертизы, с помощью м-ММК решаются задачи гладкого сопряжения. Экспертиза 2-го уровня (вместе с трансформацией), аппликация и гладкое сопряжение сеток - основные этапы процесса сборки, лежащего в основе процедуры создания единой зональной или региональной сетки по совокупности локальных или зональных. В результате сборки в первом приближении создаются сетки региональных опорных поверхностей. Края горизонтов нередко слабо изучаются сейсморазведкой. Если ничто не указывает на наличие вдоль краёв зон повышенных толщин или дизъюнктивных нарушений, толщины a priory должны быть субнулевыми, а выход на ноль толщин в структурном плане должен быть плавным, с геологически обоснованными малыми углами наклонов. Структурные сетки строятся по отдельности, граничные условия из-за низкой изученности нередко задаются фрагментарно с большими погрешностями. Если толщины получать как разность отметок подошв и кровель, то вдоль краёв могут возникнуть ложные зоны повышенных толщин. Поэтому толщины иногда редактируются, а значит, меняются и поверхности. Несколько циклов (от поверхностей - к толщинам, от толщин - снова к поверхностям) достаточно для получения «почти готовых» сеток. Если необходима однородная по детальности

карта, сетка унифицируется Д-сглаживанием отдельных «пятен» методом м-ММК.

В блоке III общей схемы создаются сетки для слабо изученных горизонтов, по которым нет данных сейсмики, а данных бурения недостаточно для построений. Здесь важную роль играет косвенная информация. Выявлять границы гораздо сложнее, чем для опорных горизонтов, поэтому положение границ уточняется методами распознавания или стохастическими константами. Иногда целесообразно начинать построения с поверхностей, иногда - с толщин. Здесь как правило реализуется упомянутый выше циклический процесс. Если построения начинаются с поверхностей, то косвенная информация учитывается с помощью алгоритма Леуса, если с толщин, то применяется наша модификация ММК. При построении сеток толщин учитывается дополнительная информация (по подошве осадочного комплекса и пр.). Одни части разреза могут строиться по первому варианту, другие - по второму.

При сопровождении карты для учета данных бурения обычно применяется локальная коррекция. Если поступил новый лист, он гладко инкорпорируется, если профильные данные - строится сетка и т.д. Детализация осуществляется несколькими алгоритмами; выбор зависит от специфики новой информации (данные бурения или сейсморазведки, дизъюнктивные нарушения, границы локальных поднятий и т.д.).

3.3. Технология моделирования параметров геологического объекта

Рассмотрена на примере резервуара углеводородов.

3.4. Компьютерная технология трёх этапов геомоделирования

В таблице 2 представлены первые три этапа геомоделирования, общие для всех региональных и зональных построений, технологические типы возникающих на этих этапах задач, методы и алгоритмы их решения. Линии, соединяющие этапы и типы, показывают, какие типы задач решаются на том или ином этапе; линии, соединяющие типы с методами и алгоритмами, показывают, какие методы и алгоритмы используются при решении задач того или иного типа.

Конкретные технологические цепочки приведены в предыдущих разделах. Технология специализированных построений (этап IV) рассматривается на примерах в гл. 4.

Глава 4. Примеры геомоделирования в нефтегазоносном бассейне

Большинство описанных в этой главе практических приложений выполнено под общим научным руководством А.Э. Конторовича и представляют собой результат коллективного труда.

В разделе 4.1 дана общая характеристика моделей, созданных с помощью описанных подходов. Для Западно-Сибирского бассейна типичные объекты моделирования - резервуары, преимущественно, юрские. Они

моделировались для Томской, Омской и Новосибирской областей, юга Тюменской области, крупных частей ХМАО (Шаимский нефтегазоносный район, Юганское Приобье, Аганско-Мегионская зона нефтенакопле-ния, восток и юго-восток и др.), Ямало-Ненецкого АО и его обрамления и др. Для северных районов моделировался также неокомский комплекс. Обрабатывались данные газовой съёмки снежного покрова, донных осадков и придонных вод с целью выделения аномалий типа «залежь». Строились карты изохрон отражающих горизонтов для отдельных зон Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции. Для Восточной Сибири апробация проведена на примере Лено-Тунгусской нефтегазоносной провинции и Нэпско-Ботуобинской антеклизы (структурные карты, резервуары, поля температур погруженных поверхностей).

В разделе 4.2 описана технология построения структурной карты М 1: 1500000 по кровле юры Западно-Сибирского нефтегазоносного бассейна (рис.1, под редакцией А.Э. Конторовича, члены редакционной коллегии -Беляев, В.А. Конторович, Красавчиков). Она сведена из 12 перекрывающихся фрагментов. При их создании проводилась сборка сеток структурных карт по отражающему горизонту В (верхняя юра), построенных по оцифрованным изолиниям. Каждая из 12 сеток сводилась из нескольких десятков сеток более крупного масштаба, а, затем, программой учёта косвенной информации, пересчитывалась в кровлю юры по своей базе данных. С помощью м-ММК произведено гладкое сопряжение 12 фрагментов. Использованы данные более 5000 скважин. Шаг сетки - 1 км.

В разделе 4.3 описана технология построения структурной карты М 1:1000000 по кровле проницаемого комплекса батского резервуара в северных районах Западно-Сибирского нефтегазоносного бассейна. Шаг сетки - 1км. Учтены данные бурения (порядка 600 скважин из фондов ИГНГ, авторы информации Шемин и др.) и сетка структурной карты по кровле юры.

В разделе 4.4 описана технология построения карт толщин проницаемого комплекса Н и песчаников Н5 верхнеюрского резервуара в северных районах Западно-Сибирского нефтегазоносного бассейна М: 1000000.

В разделе 4.5 описана технология построения карты-схемы катагенеза рассеянного органического вещества М 1:2500000 в отложениях верхней юры Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции (рис. 2). Использованы данные ИНГГ (автор информации - Фомин): отражательная способность витринита и псевдовитринита для 1500 анализов. Поведение моделировалось функцией К=/(х,у), где х, у - координаты. Построена сетка графика этой функции с шагом 2 км. Модельное распределение имеет усредненный, аппроксимативный характер; функция К=/(х,у) обладает свойствами непрерывности и гладкости. Учтено районирование непосредственно по характеру изменения градиента функции Я, нашед-

шее своё отражение в геологическом строении фундамента. В отличие от подхода с использованием двухпараметрических моделей, мною предложено описывать зависимость Я от глубины Ь трёхпараметрическими моделями вида + Аехр(сЬ/1000), где а,Ь,с - параметры, оцененные методами нелинейной регрессии отдельно для каждого домена (единицы районирования). Построены частные модели пространственного распределения Я вида: /,(х,у) = ¿¡(И(х,у)), где г - номер домена, 2 = И(х,у) - отметка кровли верхнеюрского резервуара (по сетке). График функции/синтезирован из графиков _// с помощью м-ММК. Результаты верифицированы сопоставлением расчётных значений II с результатами приборных измерений.

В разделе 4.6 описана технология построения 40 карт физико-химических свойств нефтей Западно-Сибирского бассейна. Подобные карты строились неоднократно. Их общий недостаток - малый объём выборки и «ручной» характер построения. Соискателем использована база данных ИНГГ (1500 проб нефтей и конденсатов, авторы информации Борисова и др.), характеризующая большинство месторождений и залежей нефти бассейна. Карты строились для 4-х нефтепроизводящих горизонтов: верхнеюрского, нижнесреднеюрского, берриас-готеривского, готерив-апгского. Сетки созданы с помощью потенциал-полиномов с подбором параметра натяжения поверхности для выбора стиля рисовки карт, чтобы учесть трудно формализуемые геолого-геохимические факторы. Шаг сеток - 2 км.

Раздел 4.7 посвящён моделированию направлений возможной миграции углеводородных флюидов и зон их потенциальной аккумуляции. Показана принципиальная некорректность так называемого «финитного» приближения, при котором линии тока трассируются через узловые точки: для плоскости г=\+2у при уменьшении шага сетки трасса, проведённая через узлы сетки, не сходится к истинной линии тока. В описанной в работе модели перемещение углеводородных флюидов происходит в направлении градиента (или антиградиента) функции г-/(х,у) с учетом границ распространения проницаемого комплекса, разломов, «окон» во флюидоупоре. Примеры функции /(х,у): отметка подошвы флюидоупора, пластовое давление. Моделирование ведётся в приближении «отдельных малых порций», при котором перемещение одной порции флюида происходит без «конкуренции» с другими. Выделяются зоны потенциальной аккумуляции углеводородных флюидов (зоны ПАФ). Это локальные (связанные с отдельными терминальными точками или их скоплениями) и генерализованные зоны (связанные с положительными структурами I, II порядков, границами распространения крупных проницаемых комплексов и пр.). Рассмотрено отличие зон ПАФ от «традиционных» областей нефтегазосбора. Обсуждены способы перехода от приближения «от-

дельных малых порций» к анализу перемещения «больших масс» углеводородов. Приведены результаты апробации для резервуара песчаников горизонта Ю2 (объекты - Усть-Тымская мегавпадина (рис. 3) и северное погружение Сургутского свода), верхнеаален-нижнебайосского резервуара Аганско-Мегионской зоны нефтенакопления (авторы информации В.А. Конторович, Саенко, Карташов и др.). Проведена апробация для пласта БСп эксплуатируемого Суторминского нефтяного месторождения. Здесь в качестве f(x,y) выступает пластовое давление (авторы информации - Котляр и др.)

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертация является научной квалификационной работой, в которой на основании выполненных исследований решена крупная научная проблема создания математического аппарата и компьютерной технологии геомоделирования нефтегазоносных бассейнов для решения задач геологии нефти и газа с учётом современного состояния доступных информационных ресурсов. Её решение позволяет пополнить информационную основу для количественной оценки перспектив нефтегазоносности и повысить эффективность стратегии и тактики нефтегазопоисковых работ в крупных нефтегазоносных бассейнах.

Основные результаты заключаются в следующем.

I. Разработан комплекс математических методов и алгоритмов для создания разномасштабных моделей геологических поверхностей и тел, геофизических, геохимических и других полей и псевдотрёхмерных моделей геологических объектов в нефтегазоносных бассейнах. Комплекс позволяет осуществлять:

1) сборку региональных и зональных сеточных моделей на базе синтеза большого числа зональных и локальных карт;

2) гладкое сопряжение частично определённых, «слабо» или «плохо» согласованных сеточных моделей по криволинейным границам;

3) сглаживание, генерализацию и детализацию сеточных моделей;

4) учёт косвенной информации;

5) моделирование направлений миграции углеводородов с учётом геометрии и др. характеристик проницаемых комплексов и флюи-доупоров.

В комплекс входят: а) авторские разработки (алгоритмы распознавания образов, модифицированный метод минимальной кривизны, методическое и алгоритмическое обеспечение для моделирования направлений миграции углеводородов, минимаксная регрессия по относительному отклонению, оптимальное трёхзначное кодирование, алгоритмы поиска аномальных объектов и кластеризации территории по типичности, выбора стартового разбиения для итеративных методов кластер-анализа); б)

отобранные соискателем в процессе экспериментов два алгоритма кластер-анализа и два алгоритма, основанные на аппарате потенциал-полиномов.

Алгоритмы распознавания используются, прежде всего, для уточнения границ распространения геологических объектов.

Модифицированный метод минимальной кривизны является полифункциональным. Наряду с интерполяцией, решает задачи, связанные с восполнением и варьированием частично определённых сеток, гладким сопряжением нерегулярно расположенных «слабо» или «плохо» согласованных фрагментов сеток (поверхностей, толщин и пр.), Д-сглаживанием, где Д>0 - максимальное допустимое (по модулю) отклонение от корректируемой сетки, гладкой инкорпорацией отредактированных фрагментов. Метод особенно эффективен в моделировании толщин отложений при заданных сетках ограничений (сверху и снизу), а также поверхностей, интенсивно разбитых дизъюнктивными нарушениями.

Минимаксная регрессия по относительному отклонению предназначена для поиска стохастических зависимостей и констант в случае роста абсолютного отклонения с ростом значений функции, тогда как роста относительного отклонения не происходит.

Оптимальное трёхзначное кодирование, алгоритмы поиска аномальных объектов и кластеризации территории по типичности применяются на начальной и завершающей стадиях моделирования для контроля исходных данных и анализа завершённых построений. Алгоритмы кластер-анализа («Быстрый дивизимный комбинационный алгоритм» СЬаисИшп и «Некомбинаторные итерации по принципу к-средних») используются для обработки наборов региональных сеток, практически недоступных для других методов из-за гигантского объёма исходных данных.

Алгоритмы, основанные на аппарате потенциал-полиномов, предназначены для построения равномерных сеток и учёта косвенной информации в рамках модели Гольдина. Этот аппарат даёт наименьшее число артефактов при создании сеточных моделей по оцифрованным изолиниям. При интерполяции отсутствует эффект «ложных складок», характерный для сплайнов, не возникают краевые эффекты типа ложных высоких градиентов, присущих методу минимальной кривизны. По сравнению с «популярными» интерполянтами, он более гибок, что важно при учёте трудно формализуемых геологических факторов.

II. С использованием созданных методов и алгоритмов разработана компьютерная технология комплексной обработки и интерпретации геолого-геофизических данных. На примере Западно-Сибирского нефтегазоносного бассейна проведена ее апробация: построены разномасштабные модели поверхностей, тел и полей, а также псевдотрёхмерные модели региональных и зональных геологических объектов. Проверена работо-

способность подхода на материале по древним отложениям Сибирской платформы.

Технология эффективно решает комплекс задач геологии нефти и газа в условиях противоречивости, неполноты, нерегулярности и разномасштабное™ геолого-геофизических данных и обеспечивает:

1) широкое применение вторичных информационных ресурсов;

2) интерактивный режим анализа исходных данных и их программную коррекцию;

3) сведение многообразия исходных данных к согласованным сеточным моделям.

III. С использованием разработанной технологии осуществлено построение серии карт нового поколения Западно-Сибирского нефтегазоносного бассейна в целом и его крупных частей, отвечающих современной степени изученности территории:

1) структурных карт масштабов от М 1:200000 до М 1:2500000 по региональным стратиграфическим реперам,

2) карт изопахит осадочных комплексов,

3) карт физико-химических свойств нефтей,

4) карт-схем катагенеза органического вещества.

Выполнено моделирование направлений миграции углеводородов на региональном и зональном уровне.

Созданный пакет картографических документов в настоящее время является основой для количественной оценки перспектив нефтегазоносное™, разработки программ лицензирования недр, планирования геологоразведочных работ для воспроизводства и расширения минерально-сырьевой базы нефтяной и газовой промышленности Западной Сибири.

Основные публикации по теме диссертации (из 65) Монографии

1. Афанасьев С.А., Красавчиков В.О. Задачи прогноза и оптимизации при разведке месторождений нефти и газа. - Новосибирск: Наука, 1986. - 133 с.

2. Прямые геохимические поиски нефти и газа на шельфе Черного моря / Выше-мирский B.C., Доильницын Е.Ф., Красавчиков В.О., Шугуров В.Ф. - Новосибирск: Наука, 1991. - 93 с.

3. Особенности геологического строения и разработки уникальных залежей газа Крайнего Севера Западной Сибири / Ермилов О.М., Конторович А.Э., Красавчиков В.О. и др. - Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2004. - 140 с.

Статьи в журналах из перечня ВАК

4. Геологическая модель флюидодинамической связи палеозойских и нижнесред-неюрских резервуаров нефти и газа в Западно-Сибирском бассейне / Красавчиков В.О., Букреева Г.Ф., Санин В.Я., Саенко JI.C. // Геология и геофизика. - 1998. - Т. 39, №1,-С. 307-315.

5. Конторович В.А., Брысякина JI.A, Красавчиков В.О. Палеогеография и пер-спектвы нефтегазоносности геттанг-ааленских отложений Нюрольского седимен-тационного бассейна (Западная Сибирь) // Геология и геофизика. - 1999. - Т. 40, №6. - С. 874-883.

6. Зоны потенциальной аккумуляции УВ в отложениях горизонта Ю2 Западной Сибири (на примере Усть-Тымской мегавпадины и ее обрамления) / Красавчиков В.О., Конторович В.А., Букреева Г.Ф. и др. // Геология нефти и газа. - 1999. - № 78. - С. 25-36.

7. Красавчиков В.О. Компьютерное моделирование направлений возможной миграции углеводородных флюидов и зон их потенциальной аккумуляции // Геология и геофизика. - 2000. - Т. 41, №3. - С. 356-370.

8. Тектоническое строение и история тектонического развития ЗападноСибирской нефтегазоносной провинции в мезозое и кайнозое / Конторович В.А., Конторович А.Э., Красавчиков В.О. и др. // Геология и геофизика. - 2001. - Т. 42, № 11-12. -С. 1832-1845.

9. Фомин А.Н., Конторович А.Э., Красавчиков В.О. Катагенез органического вещества и перспективы нефтегазоносности юрских, триасовых и палеозойских отложений северных районов Западно-Сибирского мегабассейна // Геология и геофизика. - 2001. - Т. 42, №11-12. - С. 1875-1887.

10. Связь содержаний органического углерода с породообразующими элементами в породах баженовской свиты Западной Сибири / Эдер В.Г, Красавчиков В.О., Занин Ю.Н. и др. // Литология и полезные ископаемые. - 2001. - №3. - С. 274-281.

11. Красавчиков В.О. Комплексная интерпретация слабо согласованных геолого-геофизических данных при построении региональных структурных карт (на примере осадочного чехла ЗСП) // Геология и геофизика. - 2002. - Т.43, № 5. - С. 456469.

12. Критерии и результаты оценки перспектив нефтегазоносности нижней юры Надым-Тазовского междуречья Западно-Сибирской НГП / Шемин Г.Г., Нехаев

A.Ю., Красавчиков В.О. и др. // Геология и геофизика. - 2002. - Т. 43, №12. - С. 1107-1123.

13. Продуктивные комплексы Шаимского нефтегазоносного района / Топешко

B.А., Красавчиков В.О., Левчук М.А. и др. // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - 2004. -№ 1. - С. 90-97.

14. Резервуары углеводородов в нижнесреднеюрских отложениях центральной части Нижневартовского свода (Аганско-Мегионская зона нефтенакопления) / Букреева Г.Ф, Красавчиков В.О., Саенко Л.С., и др. // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - 2004. - №8. - С. 31-44.

15. Тектоника венд-силурийского структурного яруса осадочного чехла Лено-Тунгусской нефтегазоносной провинции (Сибирская платформа) / Конторович А.Э., Беляев С.Ю., Конторович A.A., Красавчиков В.О. и др. // Геология и геофизика. - 2004. - Т.45, № 1. - С. 100-109.

16. Красавчиков В.О. Линейные решающие правила, минимальные по числу признаков, при решении прогнозных задач геологии нефти и газа // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - 2007. - № 1. - С. 23-30.

Статьи в периодических зарубежных изданиях

17. Geometrical approach to modeling of Hydrocarbon migration pathways / Golubyat-nikov V., Bukreeva G., Kontorovich V., Krasavchikov V. // 3D Forum. The journal of three dimensional images. - Tokyo. - 2001. - Vol. 15, No. 4. - P. 140-145.

Материалы международных конференций

18. Красавчиков В.О. Цифровое картографирование при количественной оценке типичности территории по комплексу признаков // ГИС для устойчивого развития территорий: материалы международной конференции INTERCARTO 6. Апатиты, Россия, 22-24 августа 2000 г. - Апатиты, 2000. - Т. 1. - С. 80-84.

19. Maps of Distribution of Physicochemical Properties of Oils in West Siberia / Kontorovich A.E., Borisova L.S., Kosyakov D.V, Krasavchikov V.O. [et al] // Simposium on petroleum geology of Tarim basin in China and Siberian platform in Russia. - Beijing, China: Petroleum Industry Press, 2001. - P. 103-110.

Статьи в сборниках, тезисы конференций

20. Красавчиков В.О, Санин В.Я. Исследование логико-математическими методами проблем морфологической классификации // Логико-математические методы в геологических исследованиях. - Новосибирск: ИГиГ СО АН СССР, 1986. -С. 93-105.

21. Красавчиков В.О. Интегрированные геолого-математические модели нефтяных и газовых систем // Основные результаты научно-исследовательских работ ОИГГМ за 1991-1995 гг. - Новосибирск: НИЦ ОИГГМ СО РАН, 1996. - С. 29-32.

22. Красавчиков В.О. Модифицированный метод минимальной кривизны в компьютерном моделировании региональных и зональных геологических тел и полей при изучении нефтегазоносных бассейнов // Тез. докл. науч.-практ. Южнороссийской конф. «Проблемы бассейнового и геолого-гидродинамического моделирования». - Волгоград, 2006. - С. 31-32.

Технический редактор О.М.Вараксина

Подписано к печати 15.09.2007 Формат 60x84/16. Бумага офсет №1. Гарнитура Тайме. Офсетная печать. Печ. л. 1,9. Тираж 140. Зак. № 223

НП АИ «Гео», 630090, Новосибирск, пр-т. ак. Коптюга 3

Таблица 2. Этапы моделирования, гины задач, методы и алгоритмы их решения

ПЕРВЫЕ ТРИ ЭТАПА ГЕОМОДЕЛИРОВАНИЯ

Генерирование сеток для наличествующих на начало моделирования версий структурных карт по опорным поверхностям

II. Создание региональных сеток структурных карт опорных поверхностей и толщин между ними (опорных толщин)

ТЕХНОЛОГИ ЧЕСКИЕ ТИПЫ ЗАДАЧ

МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ

Т1. Создание равномерной сетки (грида) по 'разбросанным данным ________ " Метод интерполяции потенциал-полиномами

для связной области

Т2. < косвен

Создание грида с учётом косвенной информации

- при полном пересчёте сетки,

- при генерировании сетки по другим сеткам, стохастической зависимости и данным бурения

ТЗ. Задачи сборки сеток:

- сборка "слабо" и "плохо" согласованных сеток,

- гладкое сопряжение сеток

Модифицированный метод минимальной кривизны

Метод учёта косвенной информации на базе потенциал-полиномов

Методы поиска стохасти ческих зависимостей и констант

Т4. Нахождение границы распространения погруженной геологической поверх- 4 ности но косвенным признакам

Ш. Гененирование сеток структурных карт и толщин по слабо изученным горизонтам

Алгоритмы распознавания

I-1 Изогипсы кровли юры |-1 Граница ЗСП |-j Граница юры

Рис. 1. Уменьшенная копия структурной карты М 1:1 500 ООО по кровле юры Западно-Сибирской НГП

О 100 200 300 400

Рис. 2. Уменьшенная копия карты-схемы катагенеза рассеянного органического вещества М 1:2500000 в отложениях верхней юры Западно-Сибирской НГП

\г>

,1Ь»»- I ©27 !

О' И' И7

Рис. 3. Фрагмент карты направлений возможной миграции УВ флюидов с разреженной через 5 км. сетью стартовых точек. 1 - изогипсы кровли тюменской свиты, 2 - скважина.(Лесная 206. Ясная 20. Южно-Мыльджинские 27,28, Лосино - Ярская 40), 3 - зона отсутствия песчаников горизонта КХ4 - трассы направлений потоков флюидов, 5 - границы генерализованных зон ПАФ, 6 - границы локальных зон ПАФ, 7 - терминальные точки.

Содержание диссертации, доктора технических наук, Красавчиков, Владимир Октябрьевич

Введение

1.1. Понятийная база

1.2. Классификация решаемых задач

1.3. Основные информационные ресурсы регионального и зонального моделирования

1.4. Алгоритмы принимаемых решений

1.5. Интеграция разнородных научных результатов

2.1. Осадочный бассейн и региональные резервуары - основные объекты исследований при решении прогнозных задач геологии нефти и газа

2.2. Классическая схема описания бассейнов и резервуаров

2.3. Типы применяемых моделей

Глава 3. Методы, алгоритмы и технология геомоделирования при изучении нефтегазоносных бассейнов

3.1. Методы обработки информации

3.2. Общая схема построения региональных и зональных сеток

3.3. Технология моделирования параметров геологического объекта

3.4. Компьютерная технология трёх этапов геомоделирования

Глава 4. Примеры геомоделирования в нефтегазоносном бассейне

4.1 Общая характеристика созданных моделей

4.2. Структурная карта по кровле юры Западно-Сибирского нефтегазоносного бассейна

4.3. Структурная карта по кровле проницаемого комплекса батского резервуара в северных районах Западно-Сибирского нефтегазоносного бассейна

4.4. Карты толщин проницаемого комплекса и песчаников верхнеюрского резервуара в северных районах Западно-Сибирского нефтегазоносного бассейна

4.5. Карта-схема катагенеза рассеянного органического вещества в отложениях верхней юры Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции

4.6. Карты физико-химических свойств нефтей Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции

4.7. Моделирование направлений возможной миграции углеводородных флюидов и зон их потенциальной аккумуляции

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Математические методы, алгоритмы и технология геомоделирования для решения задач геологии нефти и газа"

История и современное состояние вопроса. Защищаемая работа относится к разделу геоинформатики, который длительное время развивался в русле общих исследований по математической геологии. Широкое применение математических методов и компьютерных технологий при решении задач геологии нефти и газа, комплексной обработке и интерпретации геолого-геофизических данных в СССР началось около полувека тому назад. У истоков математической геологии стоял известный ленинградский ученый А.Б. Вистелиус. В середине 60-х - начале 70-х годов сложились научные школы в Москве, Ленинграде, Новосибирске, позже в Тюмени и других научных центрах. Использовался, в основном, аппарат теории вероятности и математической статистики, теория распознавания образов, логико-дискретные методы и др. Важные работы по формализации геологического знания выполнены в ИГиГ СО АН СССР под руководством Ю.А. Косыгина, Ю.А. Воронина и Э.Э. Фотиади. В начале 70-х годов А.А. Трофимук, B.C. Вышемирский и А.Н. Дмитриев показали эффективность логико-дискретных методов и на глобальном материале разработали методы прогноза гигантских месторождений нефти. Ряд их прогнозов по Западной и Восточной Сибири получил убедительное подтверждение. При поддержке А.А. Трофимука эти методы развивались в лаборатории логико-математической обработки геологической информации ИГиГ для решения задач локального прогноза нефтегазоносно-сти, выделения аномалий типа «залежь» по данным газовой съёмки, оптимизации разведки месторождений углеводородов, раздельного прогнозирования нефтяных и газовых месторождений и т. д. Значительный вклад в развитие логико-дискретных методов внесли Ю.И. Журавлёв (ВЦ АН СССР) и В.Б. Кудрявцев (МГУ).

Теория, методики и технологии решения задач регионального и локального прогноза нефтегазоносности (количественная оценка перспектив слабо изученных нефтегазоносных бассейнов, глобальные прогнозы, дифференциация территорий осадочных бассейнов на перспективные и бесперспективные, дифференциация перспективных земель по плотности начальных ресурсов, дифференциация земель, перспективных преимущественно на нефть или газ, районирование территорий по качеству нефти, прогноз месторождений нефти и газа по величине запасов, локальный прогноз нефтегазоносности и др.) разработаны в СНИИГГиМС и, затем, в ИГНГ и ИНГГ СО РАН под руководством А.Э. Конторовича (В.И. Берилко, Л.М.Бурштейн, В.И. Демин, Е.Н. Кронгард, В.В. Лапковский и др.). А.Э. Конторович и В.И. Демин разработали схему вероятностной оценки запасов месторождений углеводородов.

В 90-е годы ИГНГ СО РАН совместно с ОАО «СибНАЦ», ЗАО «Кра-сноярскгеофизика», ГУП «Иркутскгеофизика» и др. созданы атласы специализированных электронных карт нефтегазоносных бассейнов Западной и Восточной Сибири (A.M. Брехунцов, Г.Ф. Букреева, Л.М. Бурштейн, Н.П. Дещеня, А.А. Конторович, В.А. Конторович, Д.В. Косяков, В.О. Красавчиков и др.).

По инициативе С.В. Гольдина и A.M. Волкова научная школа в области математической геологии организована в Тюмени, в ЗапСибНИГНИ и ТИИ. Под руководством A.M. Волкова созданы широко известные методы картирования нефтегазоносных территорий с помощью сплайнов (В.А. Волков, В.И. Пятков, А.Н. Сидоров, С.В. Торопов, В.М. Яковлев и др.).

Активное участие в математизации геологии нефти и газа принимали Л.Ф. Дементьев, М.И. Игнатов, Л.Д. Кноринг, Э.Б. Мовшович, М.С. Моде-левский, А.Б. Певный, Г.И. Плавник, Н.Н. Поплавский и др. В это же время на примере большого числа нефтегазоносных и минерагенических провинций близкие по целям и математическому аппарату задачи в США, Великобритании, Германии, Канаде, Франции и других странах решали J.R. Allen, Р.А. Allen, M.J Anderson, Y. Balcer, I.C. Briggs, J.L. Buchwalter, R.E. Calvert, L. Catalan, I. Chatzis, R.J. Cook, J.C. Davis, J.H. Doveton, F. A.L. Dullien, X. Fu, R. Gras, J.V. Harbaugh, J. Harf , D. Harsal, A.D. Hindle, E. Isaaks, H R. Jackson, F.X Jian., G.D. Jones, R. Katiyar, J.M. Kaufman, D.A. Kruit, S.R. barter, F.K. Lehner, J.H. Ligtenberg, H.G. Machel, J.A. May, J. McDonald, Molohon, A. Ouenes, P.K. Painuly, I. Pannatier, A.G. Pramanik, P.S. Ringrose, W.C. Ross, B.J. Rostron, V. Singh, P.L. Smart, J.L. Smith, W. H. F. Smith, I.J. Taggart, D. Tamhane, P. Thompson, R.S. Туе, L. Wang, A.G. Wansink, G.L. Ward, D.E. Watts., P. Wessel, P.M. Wong, A.M. Zellou и многие другие.

Актуальность исследования. В настоящее время накоплен огромный фактический материал по территории Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции, обобщение которого не проводилось в течение десятилетий. Наличие громадных информационных ресурсов позволяет осуществить построение детальной модели геологического строения этого региона, создать разномасштабные карты нового поколения, отвечающие современной степени изученности бассейна. Аналогичная ситуация имеет место и для Сибирской платформы, которая, как известно, рассматривается в качестве стратегического нефтегазодобывающего региона.

Объект и предмет исследования - математические методы, алгоритмы и компьютерная технология комплексной обработки и интерпретации разномасштабных, несогласованных геолого-геофизических данных, создающие методическую и технологическую основу для построения современных геомоделей нефтегазоносных бассейнов.

Идея работы заключается в том, что создать информационную основу для повышения эффективности стратегии и тактики нефтегазопоисковых работ в крупных нефтегазоносных бассейнах можно за счёт

2) интеграции этого ресурса с результатами современных геолого-геофизических исследований.

Задачи исследований.

3) сглаживать, генерализовать и детализировать сеточные модели;

4) учитывать косвенную информацию при создании сеточных моделей;

5) моделировать направления возможной миграции углеводородов с учётом геометрии и др. характеристик проницаемых комплексов и флюидо-упоров.

1) широкое применение вторичных информационных ресурсов;

2) интерактивный режим анализа исходных данных и их программную коррекцию;

3) сведение многообразия исходных данных к согласованным сеточным моделям.

Апробировать технологию на материалах Западно-Сибирской и Лено-Тунгусской нефтегазоносных провинций.

1) структурных карт масштабов от М 1:200000 до М 1:2500000 по региональным стратиграфическим реперам,

2) карт изопахит осадочных комплексов,

3) карт состава и качества нефтей,

4) карт-схем катагенеза органического вещества.

Построить модели направлений возможной миграции углеводородов на региональном уровне.

Фактический материал: информация о геологическом строении Западно-Сибирской и Лено-Тунгусской нефтегазоносных провинций (разномасштабные карты разных лет, базы данных по литологии, стратиграфии, свойствам нефтей, геофизическим, петрофизическим, геохимическим и др. параметрам); данные по десяткам тысяч нефтегазоносных скважин; локальные карты по сотням площадей.

Методы исследования:

2) современные научные представления и методики в области геологии нефти и газа и др. наук о земле.

Защищаемые положения и результаты:

1) широкое применение вторичных информационных ресурсов,

2) интерактивный режим анализа исходных данных и их программную коррекцию,

3) сведение многообразия исходных данных к согласованным сеточным моделям.

3. Использование разработанной технологии позволяет:

2) рассчитывать направления возможной миграции углеводородов.

По разработанной технологии в ИНГГ СО РАН создан электронный атлас структурных карт и карт изопахит мегакомплексов, а также разнообразных геолого-геофизических и геохимических карт нового поколения Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции.

Научная новизна и личный вклад в решение проблемы:

•формализованы понятия «слабой» и «плохой» согласованности данных, что обеспечило создание алгоритмов обработки противоречивой и разнохарактерной информации, •разработан программно-алгоритмический комплекс для построения сеток параметров региональных и зональных геологических объектов, а также геофизических, геохимических и других полей с учётом специфики первичных и вторичных информационных ресурсов,

•создан программно-алгоритмический комплекс для псевдотрёхмерного моделирования региональных и зональных геологических объектов, •создан программно-алгоритмический комплекс для моделирования направлений миграции углеводородов с учётом геометрических и других характеристик проницаемых комплексов и флюидоупоров.

2. С помощью разработанной технологии в ИНГГ создан электронный атлас карт на территорию Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции масштабов от 1: 200000 до 1: 2500000, соответствующих современному состоянию изученности бассейна.

Диссертация основана на теоретических и экспериментальных исследованиях, программных и технологических разработках, выполненных автором в ИНГГ в 1986-2006 гг. Все отмеченные в п. 1 разработки выполнены автором лично. Ряд методов, алгоритмов и программ (два алгоритма, основанные на аппарате потенциал-полиномов и два алгоритма кластер-анализа) выбран и адаптирован для включения в технологические цепочки на основе проведённых нами лично экспериментов. Отдельные алгоритмы и программы, используемые в гл. 4, созданы специалистами ИНГГ, что оговорено в диссертации. Эти разработки не входят в защищаемые положения и результаты. Апробация проведена совместно со специалистами ИНГГ.

Достоверность и обоснованность научных положений и результатов обеспечивается высоким теоретическим уровнем методических и экспериментальных исследований и гарантируется корректным применением математических методов. Разработанная технология широко апробирована на представительном фактическом материале (свыше 10000 скважин, структурные карты по сотням локальных площадей и пр.). Кондиционность результатов, полученных с ее использованием, подтверждена высокой экспертной оценкой специалистов в области геологии и геохимии нефти и газа и тектоники платформенных областей.

Научная и практическая значимость результатов. Созданная теоретическая база (методы, алгоритмы) и реализующая её компьютерная технология геомоделирования создают предпосылки для массового ввода в научный оборот ранее практически не использовавшихся данных (карты на бумажных носителях по отдельным площадям и пр.) и построения карт нового поколения с учётом современной изученности нефтегазоносных бассейнов мира. Это позволяет вывести на более высокий уровень знания по геологическому строению бассейнов, повысить достоверность прогноза скоплений и уточнить оценки ресурсов углеводородов. Технология может найти широкое применение при обобщении геолого-геофизических материалов по крупнейшим нефтегазоносным провинциям и акваториям мира.

Реализация работы. Полученные результаты позволили специалистам ИНГГ создать электронный атлас карт Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции и её крупных частей масштабов от 1:200000 до 1:2500000. Разработанная технология использована также при моделировании резервуаров углеводородов в отдельных крупных регионах Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции (Ямало-Ненецком АО, Юганском Приобье, Пур-Тазовском междуречье и т.д.). С помощью разработанных методических приемов построены базовые структурные поверхности и карты изопахит осадочных комплексов для моделирования процессов миграции углеводородов для Западно-Сибирской провинции в целом и ее отдельных регионов. Технология хорошо проявила себя и в условиях древней Сибирской платформы. Так, проведено моделирование структурной поверхности и карты температур тэтэрской свиты (кровля венда) на территории всей Восточной Сибири и построен комплект карт резервуаров нефти и газа на Нэпско-Ботуобинскую ан-теклизу. Материалы, полученные с использованием технологии, послужили основой для количественной оценки перспектив нефтегазоносности ЗападноСибирской провинции и использовались при определении стратегии и тактики нефтегазопоисковых работ в этом регионе.

Апробация работы. Основные положения и разделы работы докладывались на 13 международных конференциях: ИНТЕРКАРТО 3 и 6 (Новосибирск, 1997, Апатиты, 2000), «Новые идеи в геологии и геохимии нефти и газа» (Москва, 1998), «Геохимическое моделирование и материнские породы нефтегазоносных бассейнов России и стран СНГ» (СПб., 1999), научно-практической конференции «Геоинформатика - 2000» (Томск, 2000), Международном геологическом конгрессе (Рио-де-Жанейро, 2000), 4-ой конференции «Человек и компьютер - НС-2001» (Айдзу, Япония, 2001), Региональной конференции AAPG (СПб., 2001), симпозиуме по поискам нефти в Китае в 21 веке (Ханьчжоу, 2002), International Symposium "Remote Sensing for Environmental Monitoring, GIS Applications and Geology" (Париж, 2002), 6 конференции «Новые идеи в науках о Земле» (Москва, 2003), Российско-китайском «Симпозиуме по нефтяной геологии Таримского бассейна в Китае и Сибирской платформе в России» (Новосибирск, 2001), AAPG European Region Conference with GSA, (Прага, 2004); восьми всероссийских: «Геология и нефтегазоносность Западно-Сибирского мегабассейна» (Тюмень, 2000), 33, 35, 37 Тектонических совещаниях (Москва, 2000, 2002, Новосибирск, 2004), съезде геологов (СПб., 2000), совещании «Тектоника неогея: общие и региональные аспекты» (Москва, 2001), совещании, посвященном 90-летию академика Н. А. Шило (Магадан, 2003), совещании «Перспективы нефтегазоносности Западно-Сибирской НГП» (Тюмень, 2004); «Актуальные фундаментальные и прикладные проблемы геологии и геохимии нефти и газа (Новосибирск, 2004), трёх региональных: научно-технической конференции

Повышение уровня добычи нефти на месторождениях ОАО ННГ в 19972005 гг.» (Ноябрьск, 1997), «Органическая геохимия нефтепроизводящих пород Западной Сибири» (Новосибирск, 1999), научно-практической Южнороссийской конференции «Проблемы бассейнового и геолого-гидродинамического моделирования» (Волгоград, 2006).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 65 печатных работ общим объёмом 788 стр., из них 5 монографий и 15 работ в изданиях из перечня ВАК. В автореферате из-за недостатка места приведено только 22 работы; остальные представлены в списке литературы к диссертации.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения и списка литературы (250 наименований) общим объёмом 317 страниц, 42 рисунка, 4 таблицы.

Заключение Диссертация по теме "Геоинформатика", Красавчиков, Владимир Октябрьевич

Основные результаты заключаются в следующем.

3) сглаживание, генерализацию и детализацию сеточных моделей;

4) учёт косвенной информации;

5) моделирование направлений миграции углеводородов с учётом геометрии и др. характеристик проницаемых комплексов и флюидоупоров.

Модифицированный метод минимальной кривизны является полифункциональным. Наряду с интерполяцией, решает задачи, связанные с восполнением и варьированием частично определённых сеток, гладким сопряжением нерегулярно расположенных «слабо» или «плохо» согласованных фрагментов сеток (поверхностей, толщин и пр.), А-сглаживанием, где Д>0 - максимальное допустимое (по модулю) отклонение от корректируемой сетки, гладкой инкорпорацией отредактированных фрагментов. Метод особенно эффективен в моделировании толщин отложений при заданных сетках ограничений (сверху и снизу), а также поверхностей, интенсивно разбитых дизъюнктивными нарушениями.

Оптимальное трёхзначное кодирование, алгоритмы поиска аномальных объектов и кластеризации территории по типичности применяются на начальной и завершающей стадиях моделирования для контроля исходных данных и анализа завершённых построений. Алгоритмы кластер-анализа («Быстрый ди-визимный комбинационный алгоритм» Chaudhuri и «Некомбинаторные итерации по принципу k-средних») используются для обработки наборов региональных сеток, практически недоступных для других методов из-за гигантского объёма исходных данных.

Алгоритмы, основанные на аппарате потенциал-полиномов, предназначены для построения равномерных сеток и учёта косвенной информации в рамках модели Гольдииа. Этот аппарат даёт наименьшее число артефактов при создании сеточных моделей по оцифрованным изолиниям. При интерполяции отсутствует эффект «ложных складок», характерный для сплайнов, не возникают краевые эффекты типа ложных высоких градиентов, присущих методу минимальной кривизны. По сравнению с «популярными» интерполянтами, он более гибок, что важно при учёте трудно формализуемых геологических факторов.

Технология эффективно решает комплекс задач геологии нефти и газа в условиях противоречивости, неполноты, нерегулярности и разномасштабности геолого-геофизических данных и обеспечивает:

1) широкое применение вторичных информационных ресурсов,

2) интерактивный режим анализа исходных данных и их программную коррекцию,

3) сведение многообразия исходных данных к согласованным сеточным моделям.

1) структурных карт масштабов от М 1:200000 до М 1:2500000 по региональным стратиграфическим реперам,

2) карт изопахит осадочных комплексов,

286

3) карт физико-химических свойств нефтей,

4) карт-схем катагенеза органического вещества.

Выполнено моделирование направлений миграции углеводородов на региональном и зональном уровне.

Созданный пакет картографических документов в настоящее время является основой для количественной оценки перспектив нефтегазоносности, разработки программ лицензирования недр, планирования геологоразведочных работ для воспроизводства и расширения минерально-сырьевой базы нефтяной и газовой промышленности Западной Сибири.

АББРЕВИАТУРЫ

ГИС - геоинформационная система.

ГИС - геофизическое исследование скважин (в отличие от ГИС).

КТ - компьютерная технология.

Кп - коэффициент песчанистости.

ММК - метод минимальной кривизны Бриггса. м-ММК - модифицированный Красавчиковым метод минимальной кривизны.

MOB - метод отражённых волн в сейсморазведке.

МОГТ - метод общей глубинной точки в сейсморазведке.

МОЗ - машинное обнаружение закономерностей.

НГБ - нефтегазоносный бассейн.

НГП - нефтегазоносная провинция.

ОБ - осадочный бассейн.

ПАК - программно-алгоритмический комплекс.

Зона ПАФ - зона потенциальной аккумуляции флюидов углеводородов.

ПК - проницаемый комплекс (природного) резервуара.

ПО - программное обеспечение.

РОВ - рассеянное органическое вещество.

СБ - седиментационный бассейн.

ТТ - терминальная точка.

ФУ - (покрышка) флюидоупор (природного) резервуара. Сорг - органический углерод. Hs - толщина песчаников. НЭф- эффективная толщина песчаников.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Библиография Диссертация по наукам о земле, доктора технических наук, Красавчиков, Владимир Октябрьевич, Новосибирск

1. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. -М.: Финансы и статистика, 1983. - 218 с.

2. Алберг Дж., Нильсон Э., Уолш Дж. Теория сплайнов и её применения. М.: Мир, 1972.-316 с.

3. Алгоритмы и программы восстановления зависимостей / под редакцией В.Н. Вапника. М.: Наука, 1984. - 816 с.

4. Антипов М.В., Кирейтов В.Р. О некоторых математических вопросах топографии поверхностей // Геология и геофизика. 1979, а. - №4. - С. 124131.

5. Антипов М.В., Кирейтов В.Р. Построение T(W) множества рельефной поверхности // Геология и геофизика. 1979, б. - № 11. - С. 90-97.

6. Артюшков Е.В. Физическая тектоника. М.: Наука, 1993. - 456 с.

7. Арье А.Г. Роль межфазовых взаимодействий в процессе вторичной миграции нефти и газа // Геол. нефти и газа. 1996. - №2. - С. 9-16.

8. Афанасьев С.А., Красавчиков В.О. Метод интерполяции по мерам принадлежности для нахождения границ распространения пород-коллекторов // Математические методы решения прогнозных задач нефтяной геологии. -Новосибирск: ИГиГ СО АН СССР, 1978. С. 131-136.

9. Афанасьев С.А., Красавчиков В.О., Воробьев В.Н. Выделение зон развития пород-коллекторов логико-математическими методами по структурно-пространственным характеристикам локального поднятия // Геология нефти и газа. 1982. - №5. - С. 32-36.

10. Афанасьев С.А., Красавчиков В.О., Задачи прогноза и оптимизации при разведке месторождений нефти и газа. Новосибирск: Наука, 1986. - 133 с.

11. Баландис В.А. Геоинформационный анализ экогеохимических характеристик почвенного покрова Академгородка // Материалы IV международной экологической студенческой конференции «Экология России и сопредельных территорий». Новосибирск: НГУ, 1999. - С. 5-9.

12. Белоусов А.Ф., Красавчиков В.О. Обобщённая модель системы воспроизведения // Системный подход в геологии. М.: Наука, 1989. - С. 108114.

13. Беляев С.Ю., Конторович В.А., Красавчиков В.О. Тектоника мезо-зойско-кайнозойского осадочного чехла Западно-Сибирской геосинеклизы // Современные проблемы геологии нефти и газа. М.: Научный мир, 2001. - С. 219-228.

14. Бидюков Б.Ф., Красавчиков В.О., Разум В.А. Термолюминесцентные аномалии почв района Тунгусского падения // Следы космических воздействий на Землю. Новосибирск: Наука, Сиб. отд-ние, 1990. - С.88-108.

15. Бондаренко В.Н. Сравнительный анализ геологических объектов с закономерной изменчивостью свойств. М.: Недра, 1978. - 133 с.

16. Борисов Е.В., Елишева О.В., Истомин А.В. Закономерности распространения и нефтегазоносность верхне- и среднеюрского резервуаров на территории Омской области // Геология, геофизика и разработка нефтяных месторождений. 2001. - №10. - С. 30-35.

17. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTIC А. Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 1997. - 608 с.

18. Бурштейн Л.М. Важнейшие факторы, влияющие на величину начальных геологических ресурсов углеводородов // Геология и геофизика. -1988.-№10.-С. 57-64.

19. Быков Р.И., Холин А.И. Оценка возможностей нефтегазоносности разведочных площадей с помощью программ распознавания // Нефтегазовая геология и геофизика. 1965. - №12. - С. 44-49.

20. Вапник В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. М.: Наука, 1979. - 805 с.

21. Вапник В.Н., Червониенкис А.Я. Теория распознавания образов. -М.: Наука, 1979.-311 с.

22. Василенко В.А. Сплайн-функции: теория, алгоритмы, программы. -Новосибирск: Наука, 1983. 256 с.

23. Василенко В.А., Зюзин М.В., Ковалков А.В. Сплайн-функции и цифровые фильтры. Новосибирск: ВЦ СО РАН, 1984. - 156 с.

24. Василенко В.А., Переломов Е.М. Сплайн-интерполяция в прямоугольной области с хаотически расположенными узлами // Машинная графика и её приложение. Новосибирск, 1973. - С. 96-102.

25. Василенко. В.Б., Зинчук Н.Н., Красавчиков В.О., Будаев Д.А., Кузнецова Л.Г. Критерии петрохимической идентификации кимберлитов // Геология и геофизика. 2000. - Т.41, №12. - С. 1748-1759.

26. Вассоевич Н.Б. Теория осадочно-миграционного происхождения нефти (исторический обзор и современное состояние) // Изв. АН СССР, сер. геол. -1967.-№11.-С. 17-29.

27. Верховская Л.А., Сорокина Е.П. Математическое моделирование геохимического поля в поисковых целях. М.: Недра, 1981. - 185 с.

28. Вистелиус А.Б. Основы математической геологии. Л.: Наука, 1980. - 380 с.

29. Волков A.M. Решение практических задач геологии на ЭВМ. М.: Недра, 1980.-224 с.

30. Волков A.M. Прогноз нефтегазоносности локальных поднятий методами распознавания образов. Свердловск: Уральское кн. изд-во, 1975. - 121 с.

31. Волков A.M. Геологическое картирование нефтегазоносных территорий с помощью ЭВМ. М.: Недра, 1988. - 221с.

32. Вышемирский B.C., Дмитриев А.Н., Трофимук А.А. Поисковые признаки гигантских нефтяных месторождений. Специальный доклад (СД-8). VIII Мировой нефтяной конгресс. М.: ВНИИОЭНГ, 1971. - С. 127-142.

33. Прямые геохимические поиски нефти и газа на шельфе Черного моря / Вышемирский B.C., Доильницын Е.Ф., Красавчиков В.О.и др. Новосибирск: Наука, Сиб. отд-ние, 1991. - 93 с.

34. Гайдебурова Е.А. Строение пограничных нефтегазоносных отложений средней и верхней юры Западной Сибири // Проблемы геологии и нефтегазоносности верхнепалеозойских и мезозойских отложений Сибири: Тр. СНИИГГиМС. Новосибирск, 1984. - С. 32-40.

35. Геологическая модель флюид о динамической связи палеозойских и нижнесреднеюрских резервуаров нефти и газа в Западно-Сибирском бассейне / Красавчиков В.О., Букреева Г.Ф., Санин В.Я., Саенко Л.С. // Геология и геофизика. 1998. - Т.39, №3. - С.307-315.

36. Геология и математика (методологические, теоретические и организационные вопросы геологии, связанные с применением математических методов и ЭВМ) / Воронин Ю.А., Алабин Б.К., Гольдин С.В. и др. Новосибирск: Наука, 1967. - 253 с.

37. Геология и математика (задачи диагноза и распознавания в геологии, геохимии и геофизике) / Воронин Ю.А., Ионина Н.А., Каратаева Г.Н. и др. -Новосибирск: Наука, 1970. 264 с.

38. Геология нефти и газа Западной Сибири / Конторович А.Э., Нестеров И.И., Салманов Ф.К., Сурков B.C., Трофимук А.А., Эрвье Ю.Г. М: Недра, 1975. - 680 с.

39. Гольдин С.В. Линейные модели при анализе структурных взаимоотношений // Труды ЗапСибНИГНИ. Тюмень, 1971. - Вып. 45. - С. 104-124.

40. Гольдин С.В. К теории лучевой сейсмической томографии, ч. 1,2// Геология и геофизика. 1997. - Т. 37, №5. - С. 1-17.

41. Губерман Ш.А. Неформальный анализ данных в геологии и геофизике. М.: Недра, 1987. - 261 с.

42. Дадашев Т.М. Об алгоритмах распознавания, экстремальных по порогам осторожности // Журнал вычислительной математики и математической физики. 1973. - №13. с. 737-749.

43. Дмитриев А.Н., Журавлев Ю.И., Кренделев Ф.П. О математических принципах классификации предметов и явлений // Дискретный анализ. Новосибирск, 1966. - Вып. 7. - С.3-15.

44. Дмитриев А.Н., Красавчиков В.О. Процедуры математической обработки описаний нефтяных месторождений // Геология и геофизика. 1976. -№11.-С. 133-151.

45. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Мир, 1973.-391 с.

46. Дробышев Ю.П. Задачи и методы анализа данных // Математические вопросы анализа данных. Новосибирск: ВЦ СО АН СССР, 1980. - С. 6-14.

47. Еременко Н.А. Чилингар Г.В. Геология нефти и газа на рубеже веков. -М.: Наука, 1996.- 176 с.

48. Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания и классификации // Проблемы кибернетики. М.: Наука, 1978. -Вып. 33. - С. 5-68.

49. Завьялов Ю.С., Квасов Б.И., Мирошниченко B.JT. Методы сплайн функций. М.: Наука, 1980. - 352 с.56.3авьялов Ю.С., Леус В.А., Скороспелов В.А. Сплайны в инженерной геометрии. М.: Машиностроение, 1985. - 235 с.

50. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и их применение. М: Сов. радио, 1972. - 206 с.

51. Загоруйко Н.Г., Ёлкина В.Н, Тимеркаев B.C. Алгоритм «ZET-75» заполнения пробелов в эмпирических таблицах и его применение. // Машинныеметоды обнаружения закономерностей: материалы Всесоюзного симпозиума, 5-7 апреля 1976г. Новосибирск, 1976. - С. 57-63.

52. Зангвилл У.И. Нелинейное программирование. М.: Сов. радио, 1973.-311 с.

53. Игнатов М.И., Певный А.Б. Натуральные сплайны многих переменных. Л: Наука, 1991.-258 с.

54. Использование алгоритма распознавания образов для решения задач промысловой геофизики / Губерман Ш.А., Извекова М.Д., Холин И.А., Хургин Я.И. // Докл. АН СССР. 1964. - Т. 154, №5. - С. 1082-1083.

55. История тектонического развития Западно-Сибирской плиты в мезозое и кайнозое / Конторович А.Э., Беляев С.Ю., Конторович В.А., Красавчиков В.О. / Тектоника и геофизика литосферы: материалы XXXV Тектонического совещания М.: ГЕОС, 2002. - С. 260-263.

56. Карманов В.Г. Математическое программирование. М.: Наука, 1980. 256 с.

57. Карташов А.А. Особенности геологического строения верхнемалы-шевского резервуара на северном погружении Сургутского свода // Геология и геофизика. -1999. Т. 40, № 3. - С. 201-212.

58. Карташов А.А. Крупные зоны развития пород-коллекторов батского резервуара Надым-Тазовского междуречья // Материалы региональной конференции геологов Сибири, Дальнего Востока и Северо-Востока России. -Томск, 2000. Т. 1. - С. 198-201.

59. Карташов А.А. О структурной приуроченности крупных зон пород-коллекторов батского резервуара Надым-Тазовского междуречья // Геология и геофизика. 2002. - Т. 43, №6. - С. 549-562.

60. Карташов А.А. Геологическое строение и нефтегазоносность батского регионального резервуара Надым-Тазовского междуречья: автореф. дис. . канд. геол.-мин. наук: 25.00.12 / Ин-т геологии нефти и газа СО РАН. Новосибирск, 2004. - 19 с.

61. Катагенез органического вещества и перспективы нефтегазоносности юрских отложений Ямало-Ненецкого автономного округа: материалы Всероссийской научной конференции «Геология и нефтегазоносность Западно

62. Сибирского мегабассейна». / Фомин А.Н., Конторович А.Э., Дочкин Д.А., Красавчиков В.О. Тюмень: Вектор Бук, 2000. - 4.1. - С. 6-10.

63. Каштанов В.А., Соколов А.Д. Прогноз продуктивности локальных поднятий до их ввода в бурение // Логико-математическая обработка геологической информации. Новосибирск, 1976. - С. 133-151.

64. Коган Б.С., Гинзбург Л.Н., Буренков Э.К. Моделирование структуры геохимического поля на ЭВМ // Теория и практика геохимических поисков в современных условиях. М.: Наука, 1990. - С. 39-50.

65. Комплексная интерпретация геологических и геофизических данных на вычислительных машинах // Тр. МИНХ и ГП им. Губкина. М.: Недра, 1966.-Вып. 62.- 187 с.

66. Константинов P.M., Королева З.Е., Кудрявцев В.Б. Комбинаторно-логический подход к задачам прогноза рудоносности // Проблемы кибернетики. М.: Наука, 1976. - Вып. 31. - С. 5-33.

67. Конторович А.Э., Растегин А.А. Прогноз фазового состояния углеводородов в залежах // Применение математических методов и ЭВМ при поиске и разведке месторождений нефти и газа: Тр. СНИИГГиМС. Новосибирск, 1976.-Вып. 220.-С. 4-16.

68. Конторович В.А. Моделирование волновых полей при прогнозе геологического разреза нижнеюрских отложений Колтогорского прогиба // Геология и геофизика. 1992. - №12. - С.124-132.

69. Конторович В.А. Тектоника и нефтегазоносность мезозойско-кайнозойских отложений юго-восточных районов Западной Сибири (Томская область): автореф. дис. . докт. геол.-мин. наук: 04.00.17 / ВНИГРИ. СПб, 2000. - 43 с.

70. Конторович В.А., Брысякина J1.A, Красавчиков В.О. Палеогеография и перспективы нефтегазоносности геттанг-ааленских отложений Нюрольского седиментационного бассейна (Западная Сибирь) // Геология и геофизика. -1999. Т.40, №6. - С. 874-883

71. Конторович В.А. Тектоника и нефтегазоносность мезозойско-кайнозойских отложений юго-восточных районов Западной Сибири. Новосибирск: Изд-во СО РАН, филиал ГЕО, 2002. - 253 с.

72. Королёв В.А., Некрасова М.А., Полигцук C.J1. Роль электроповерхностных явлений в механизмах вторичной миграции нефти // Геол. нефти и газа. -1997.-№6.-С. 28-32.

73. Котляр П.Е., Красавчиков В.О., Долгунин А.В. Основные результаты научно-исследовательских работ ОИГГМ за 1996гг. Новосибирск: НИЦ ОИГГМ СО РАН, 1996. - С. 54-55.

74. Красавчиков В.О. Модификация тестового подхода к анализу таблиц описаний на основе понятия тупикового табличного свойства: автореф. дис. . канд. физ.-мат. наук: 01.01.09 / Саратовский гос. ун-т. Саратов, 1983. - 16 с.

75. Красавчиков В.О., Санин В.Я. Исследование логико-математическими методами проблем морфологической классификации // Логико-математические методы в геологических исследованиях. Новосибирск: ИГиГ СО АН СССР, 1986.-С. 93-121.

76. Красавчиков В.О. Кластер-анализ при заданных необходимых условиях // Моделирование при логико-математической обработке геологических данных. Новосибирск, 1990. - С. 17-34.

77. Красавчиков В.О. Кластер-анализ при заданных условиях // Материалы IV-ой Всесоюзной школы-семинара «Статистический и дискретный анализ данных и экспертное оценивание» (2-7 сентября 1991г.). Одесса: Одесский политех, ин-т, 1991. - С. 186-188.

78. Красавчиков В.О. Интегрированные геолого-математические модели нефтяных и газовых систем // Основные результаты научно-исследовательских работ ОИГГМ за 1991-1995 гг. Новосибирск: НИЦ ОИГГМ СО РАН, 1996. -С. 29-32.

79. Красавчиков В.О. Компьютерное моделирование направлений возможной миграции углеводородных флюидов и зон их потенциальной аккумуляции // Геология и геофизика. 2000 (а). - Т. 41, №3. - С. 356-370.

80. Красавчиков В.О. Комплексная интерпретация слабо согласованных геолого-геофизических данных при построении региональных структурных карт (на примере осадочного чехла ЗСП) // Геология и геофизика. 2002. - Т. 43, № 5. - С. 454-467.

81. Красавчиков В.О. Линейные решающие правила, минимальные по числу признаков, при решении прогнозных задач геологии нефти и газа // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2007, № 1,-С. 23-30.

82. Крейг Ф.Ф. Разработка нефтяных месторождений при заводнении. -М.: Недра, 1974.- 192 с.

83. Брехунцов А.М, Бочкарев B.C., Дещеня Н.П. // Геология и геофизика. 2002. -Т.43, №12.-С. 1107-1123.

84. Кузьмин В.Б. Построение групповых решений в пространствах четких и нечетких бинарных отношений. -М.: Наука, 1982. 168 с.

85. Кушниренко Е.А. Основные параметры для описания состояния наземной экосистемы // Методы физических измерений параметров экологических систем и математическая обработка получаемых данных. Новосибирск: ВЦ СО АН СССР, 1982. - С. 5-17.

86. Лапковский В. В. Использование математических методов и ЭВМ при структурных построениях (на примерах нефтегазоносных районов Сибири): автореф. дис. . канд. геол.-мин. наук: 04.00.04 / Ин-т геологии и геофизики СО АН СССР. Новосибирск, 1987. - 16 с.

87. Ласло М. Вычислительная геометрия и компьютерная графика на С++. М.: Изд-во БИНОМ, 1997. - 304 с.

88. Леворсен А.И. Геология нефти. М.: Гос. науч.-тех. изд. нефтяной и горно-топливной аппаратуры, 1958. - 487 с.

89. Леус В.А., Сысоев А.П. Метод локального покрытия в задаче картирования сейсмопараметров и его параллельная реализация // Тр. 1-ой Сибирской конференции по индустриальной и прикладной математике. Новосибирск: ИМ СО РАН, 1994. - С. 164-172.

90. Леус В.А. О дифференциально обусловленном генерировании функций на базе степенных потенциалов // Сиб. журн. вычисл. матем.: РАН, Сиб. отд-ние. 1998. - Т.1, №4. - С. 363-371.

91. Леус В.А. Решение задач геологической компьютерной картографии на основе потенциал-полиномов // Геология и геофизика. 1998. - Т. 39, №10. -С. 1423-1430.

92. Леус В.А. Показатель обусловленности матриц, возникающих в задачах генерирования функций многих переменных // Сиб. журн. вычисл. матем.: РАН, Сиб. отд-ние. 2003. - Т. 6, № 2. - С. 159-169.

93. Jleyc В.А. Интерполяционный метод учёта косвенной информации при построении карт геологических поверхностей // Геология и геофизика. -2005. Т. 46, №2. - С. 223-234.

94. Литтл Р. Дж.А., Рубин Д.Б. Статистический анализ данных с пропусками. М.: Финансы и статистика, 1990. - 336 с.

95. Мазуров В.Д. Математические методы распознавания образов. -Свердловск: Изд. Уральского ун-та, 1982. 84 с.

96. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988.- 176 с.

97. Матерон Ж. Основы прикладной геостатистики. М.: Мир, 1968.408 с.

98. Матула Д.В. Методы теории графов в алгоритмах кластер-анализа // Классификация и кластер. М.: Мир, 1980. - С. 83-111.

99. Машинные методы обнаружения закономерностей: материалы Всесоюзного симпозиума, 5-7 апреля 1976 г. Новосибирск, 1976. - 167с.

100. Методы анализа данных. Подход, основанный на методе динамических сгущений / Э. Дидэ и др.; под ред. и с предисл. С.А. Айвазяна и В.М. Бухштабера. М.: Финансы и статистика, 1985. - 357 с.

101. Методы обработки и представления геолого-геофизической и промысловой информации (на примере газовых месторождений севера Западной Сибири) / Ермилов О.М., Дмитриевский А.Н., В.Р. Лившиц, В.О. Красавчиков и др. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2003. - 62 с.

102. Мироненко В.А. Динамика подземных вод. М.: Издательство Московского государственного горного университета, 1996. - 519 с.

103. Мовшович Э.Б., Кнепель М.Н., Черкашин М.С. Формализация геологических данных для математической обработки. М.: Недра, 1987. - 190 с.

104. Мясникова Г.П., Плавник Г.И., Шпильман В.И. Методика оценки перспективных запасов // Методика оценки прогнозных и перспективных запасов и обоснование подсчетных параметров: Тр. ЗапСиБНИГНИ. Тюмень, 1972. - Вып. 53. - С. 129-165.

105. Неручев С.Г. Нефтепроизводящие свиты и миграция нефти. Л.: Гостоптехиздат, 1962. - 224 с.

106. Нефтегазоносные бассейны и регионы Сибири. Западно-Сибирский бассейн / Конторович А.Э., Сурков B.C., Трофимук А.А. и др. Новосибирск, 1994. - Вып. 2. - 201 с.

107. Нефтепроизводящие толщи и условия образования нефти в мезозойских отложениях Западно-Сибирской низменности / Конторович А.Э. и др. // Тр. СНИИГГиМС. Новосибирск, 1967. - Вып. 50. - 194 с.

108. Новый этап в изучении Западной Сибири / Беляев С.Ю., Конторович В.А., Красавчиков В.О., Сенников Н.В. // Наука в Сибири. 2000. - №10.

109. Носач В.В. Решение задач аппроксимации с помощью персональных компьютеров. М.: МИКАП, 1994. -382 с.

110. Опыт прогнозирования пород-коллекторов на основе логико-информационных методов / Афанасьев С.А., Воробьев В.Н., Красавчиков В.О., Соколов А.Д // Геология и геофизика. 1979. - № 2. - С. 115 -120.

111. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981. - 208 с.

112. Основные результаты научно-исследовательских работ Объединенного института геологии, геофизики и минералогии за 1991-1995гг. / РАН, Сиб отд-ние. Новосибирск: НИЦ ОИГГМ СО РАН, 1996. - С. 29-32.

113. Особенности геологического строения и разработки уникальных залежей газа Крайнего Севера Западной Сибири / Ермилов О.М., Конторович А.Э., Тер-Саакян Ю.Г., Красавчиков В.О. и др Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2004. - 141 с.

114. О сравнительном изучении гигантских месторождений нефти с использованием логико-дискретного анализа / А.А. Трофимук, B.C. Вышемир-ский, А.Н. Дмитриев и др. // Геология нефти и газа. 1969. - №6. - С. 17-19.

115. Пакет программ решения задач геологии нефти и газа: Тр. ЗапСиб-НИГНИ. Тюмень, 1981. - Вып. 161. - 115 с.

116. Петрак Л.В. Приближённые функции одного переменного рациональными дробями // Программы оптимизации (приближение функций). -Свердловск, 1975. Вып.6. - С. 110-129.

117. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982. - 256 с.

118. Представление и использование знаний.- М.: Мир, 1989. 220 с.

119. Применение математического моделирования при разработке крупных газовых месторождений Западной Сибири / Ермилов О.М., Гордеев В.Н., Гацолаев А.С., Красавчиков В.О и др. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2003. -78 с.

120. Приобретение знаний. М.: Мир, 1990. - 315 с.

121. Применение математических методов и ЭВМ для решения задач нефтяной геологии // Труды СНИИГГиМС / под ред. А.Э. Конторовича и Э.Э. Фотиади. Новосибирск, 1972. - Вып. 138. - 264 с.

122. Прогноз месторождений нефти и газа / Конторович А.Э., Фотиади Э.Э., Дёмин В.И. и др. М.: Недра, 1981. - 350 с.

123. Пятков В.И., Рыбак В.К., Торопов С.В. Методика построения карт эффективных мощностей // Проблемы нефти и газа Тюмени. Тюмень, 1982. -С. 61-65.

124. Пятков В.И. Методы учета косвенной информации в задачах моделирования геологических поверхностей // Проблемы нефти и газа Тюмени. -Тюмень, 1983. С. 53-57.

125. Распознавание образов гигантских нефтяных месторождений / А.А. Трофимук, B.C. Вышемирский , А.Н. Дмитриев и др. // Проблемы нефтеносности Сибири. Новосибирск, 1971. - С. 34-51.

126. Региональные карты изменения физико-химических свойств нефтей Западной Сибири / Борисова Л.С., Косяков Д.В., Красавчиков В.О., Лапин

127. П.С., Новикова С.Н., Стасова О.Ф., Стрехлетова Е.П. // Органическая геохимия нефтепроизводящих пород Западной Сибири: тез. докл. науч. совещ. 12-14 окт. 1999 г. Новосибирск: Изд-во СО РАН, НИЦ ОИГГИМ, 1999. - С. 158-160.

128. Регламент по созданию постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и газонефтяных месторождений. РД 15339.0-047-00. М.: Минтопэнерго, 2000. - 130 с.

129. Роберте Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам. М.: Наука, 1986. -496 с.

130. Сапоженко А.А., Асратян А.С., Кузюрин Н.Н. Обзор некоторых результатов по задачам о покрытии // Методы дискретного анализа в решении комбинаторных задач. Новосибирск, 1977. - С. 46-75.

131. Связь содержаний органического углерода с породообразующими элементами в породах баженовской свиты Западной Сибири / Эдер В.Г, Красавчиков В.О., Занин Ю.Н., Замирайлова А.Г. // Литология и полезные ископаемые. 2001. - №3. - С. 274-281.

132. Сидоров А.Н. Математические методы обработки и интерпретации геолого-геофизической информации на примере построения карт геологических параметров // Проблемы нефти и газа Тюмени. Тюмень, 1979. - С. 5964.

133. Соколов А.Д. Программа П-5 «Оптимальное бинарное кодирование признаков, подсчет строчечных нагрузок и минимизация» // Логико-математическая обработка геологической информации. Новосибирск, 1975. -С. 151-158.

134. Соколовский Р.А. Условия накопления и перспективы нефтегазо-носности нижнесреднеюрских отложений в Нижневартовском районе: авто-реф. дис. . канд. геол.-мин. наук: 25.00.12 / ТГНУ. Тюмень, 1999. - 24 с.

135. Справочник по прикладной статистике; под редакцией Э.Ллойда, У. Ледермана. М.: Финансы и статистика, 1990. - Т.2. - 241 с.

136. Схрейвер А. Теория линейного и целочисленного программирования: в двух томах. М.: Мир, 1991, а. - Т. 1. - 364 с.

137. Схрейвер А. Теория линейного и целочисленного программирования: в двух томах. М.: Мир, 1991, б. - Т. 2. - 342 с.

138. Тиссо Б., Вельте Д. Образование и распространение нефти. -М.: Мир, 1981.-502 с.

139. Торопов С.В. Программа построения региональных карт в изолиниях // Тр. ЗапСибНИГНИ. Тюмень. - 1981. - Вып. 161. - С. 43-52.

140. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. М.: Мир. -1978.-416 с.

141. Усманов Ф.А. Основы математического анализа геологических структур. Ташкент: Фан. - 1997. - 202 с.

142. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Ким Дж.-О., Мьюллер Ч.У., Клекка У.Р. и др. М.: Финансы и статистика. - 1989. - 215 с.

143. Филина С.И. О стратиграфической приуроченности пласта Ю2 (Западная Сибирь) // Основные типы разрезов мезозойско-кайнозойских отложений Западно-Сибирской равнины: Тр. ЗапСибНИГНИ. Тюмень. - 1977. -№121. - С.32-33.

144. Фомин В.Н. Математическая теория обучаемых опознающих систем. JL: Изд. Ленингр. ун-та, 1976. - 236 с.

145. Фукугава К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. М.: Наука, 1979. - 367с.

146. Хадлет Р., Джонсон Р. Линейная классификация и некоторые дальнейшие результаты по наилучшим представлениям более низкой размерности // Классификация и кластер. М.: Мир, 1980. - С. 305-327.

147. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975. - 534с.

148. Холин А.И. Использование математических методов для прогноза нефтегазоносности локальных структур: тематич. науч. тех. обзоры, сер. неф-тегаз. геол. и геофиз. М.: ВНИИОЭНГ. - 1970. - 57 с.

149. Эколого-геохимический анализ природно-антропогенной экосистемы (на примере Новосибирского Академгородка) / Баландис В.А., Зольников И.Д., Красавчиков В.О., Птицын А.Б. // География и природные ресурсы. -2002. №2. - С. 32-39.

150. Элти Дж, Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры. -М.: Финансы и статистика, 1987. 191 с.

151. Эфрос А.Л. Физика и геометрия беспорядка. М.: Наука, 1982.356 с.

152. Яковлев В.М. К постановке задачи картирования структурных поверхностей в связи с оценкой их точности // Проблемы нефти и газа Тюмени. -Тюмень, 1979. С.74-76.

153. Alfaro М. The Random Coin Method: Solution of the Problem of the Simulation of a Random Function in the Plane // Mathematical Geology. 1980. -Vol. 12, № 1. - P. 25-32.

154. Allen P.A., Allen J.R. Basin analysis: Principles and applications. -Oxford: Blackwell, 1990. 427 p. - Reprinted 1993.

155. A model of secondary oil migration as a buoyancy-driven segregated flow / Lehner F.K., Harsal D., Hermans L., Van Kuyk A. // 59th Annu. Int. SEG Meet., Oct. 29 Nov. 2, 1989, Tulsa (Okla). - Dallas, 1989. - P. 602-605.

156. An experimental Study of secondary oil migration / Catalan L., Xiaowen F., Chatzis I., Dullien F.A.L. // AAPG Bull. 1992. - Vol. 76, № 5. - P. 638-650.

157. Barnes R. The Variogram Sill and the Sample Variance // Mathematical Geology. 1991. - Vol. 23, №. 4. - P. 673-678.

158. Briggs I. С. Machine Contouring Using Minimum Curvature // Geophysics. 1974. - Vol. 39, №. 1. - P. 39-48.

159. Cheney E., Loeb H. Two new Algorithms for Rational Approximation // Numer. Math. 1961. -Vol. № 3. - P 72-75.

160. Cressie N. Statistics for Spatial Data. New York: John Wiley and Sons. - 1991.-900 p.

161. Dembicki H.J., Anderson M.J. Secondary migration of oil: experiments supporting efficient movement of separate buyoant oil phase along limited conduits // AAPG Bul.l 1989. - Vol. 73, № 8. - P. 1018-1021.

162. Diamond potential estimation based on kimberlite major element chemistry / Vasilenko V.B., Zinchuk N.N., Krasavchikov V.O., Kuznetsova L.G., Khlestov V.V., Volkova N.I. II J. of Geochemical Exploration. 2002. - V. 76, iss. 2. - P. 93102.

163. Ferial El-Hawary. Pattern Recognition for Marine Seismic Exploration II Automated Pattern Analysis in Petroleum Exploration. New York: Springer-Verlag New York Inc. - 1992. - P. 155-172.

164. Geological modeling and simulation. Sedimentary Systems; ed. by D.F. Merriam, J.C. Davis. Lawrence: university of Kansas, 2001. - 352 p.

165. Geophysical technology integration in hydrocarbon exploration and production: an overview / Pramanik A.G., Painuly P.K., Singh V., Katiar Rakesh // Geohorizons. 2001. - Vol. 6, № 2. - 24 p.

166. Golubyatnikov V., Bukreeva G., Kontorovich V., Krasavchikov V. Geometrical approach to modeling of Hydrocarbon migration pathways // 3D Forum. The journal of three dimensional images. 2001. - Vol. 15, No. 4. - P. 140145.

167. Gras R. Statistical analysis of syn-rift sediments: An example Sarir sandstone, Messiah field, Sirte basin, Libia // J. Petrol. Geol. -1998. Vol. 21, iss. 3. -P. 329-342.

168. Hindle A.D. Petroleum migration pathways and charge concentration: A three-dimensional model // AAPG Bull. 1997. - Vol. 81, № 9. - P. 1451-1481.

169. Horstad I., barter S.R. Petroleum migration, alteration and remigration within Troll field, Norwegian North Sea // AAPG Bull. 1997. - Vol. 81, № 2. - P. 222-248.

170. Interpreting biostratigraphical data using fuzzy logic: the identification of regional mudstones within the Fleming field, UK North Sea / Wakefield M.I., Cook R.J., Jackson H., Thompson P. // J. Petrol. Geol. 2001. - Vol. 24, iss. 4. - P. 417440.

171. Isaaks E., Mohan S. An Introduction to Applied Geostatistics. New York: Oxford University Press, 1989. - 561 p.

172. Kartashov A.A., Yan P.A. Petroleum geology of the Bathonian-Callovian reservoir of the northern part of Latitude Priob (West Siberia) // Abstracts 31-th International Geological Congress: Brazil, 2000. CD ROM.

173. Kou-Yuan Huang. Pattern Recognition to Seismic Exploration // Automated Pattern Analysis in Petroleum Exploration. New York: Springer-Verlag New York Inc., 1992. - P. 121-154.

174. Ligtenberg J.H., Wansink A.G. Neural network prediction of permeability in the El Garia Formation, Ashtart Oilfield, offshore Tunisia II J. Petrol. Geol. -2001. Vol. 24, iss. 4. - p. 389-404.

175. Numerical modeling of reflux dolomitization in the Grosmont platform complex (Upper Devonian), Western Canada sedimentary basin / Jones G.D., Smart P.L., Whitaker F.F., Rostron B.J., Machel H.G. // AAPG BULL. 2003. - Vol. 87, iss. 8.-P. 1273-1298.

176. Numerical Recipes in С / Press W.H., Flannery B.P., Teukolsky S.A., Vetterling W.T. Cambridge: Cambridge University Press. - 1988. - 198 p.

177. Pannatier Y., Vario W. Software for Spatial Data Analysis in 2D. New York: Springer-Verlag. - 1996. - 91 p.

178. Rivoirard J. Introduction to disjunctive kriging and non-linear geostatis-tics. Oxford: Clarendon Press. - 1999. - 181 p.

179. Ross W.C., Watts D.E., May J.A. Insights from stratigraphic modeling -mud-limited versus sand-limited depositional systems // AAPG Bull. 1995. - Vol. 79, iss. 2.-P. 231-258.

180. Scaled physical model of secondary oil migration discussion / Ringrose P.S., barter S.R., Corbett P.W.M., Carruthers D.L. // AAPG Bull. 1996. - Vol. 80, N2. - P. 292-294.

181. Smith W. H. F., Wessel, P. Gridding with Continuous Curvature Splines in Tension // Geophysics. 1990. - Vol. 55, № 3. - P. 293-305.

182. Time-Critical Decision Making Using PC-Based Reservoir Simulation Электронный ресурс. / Hazlett W.G., Buchwalter J.L. [et al]. SPE 53980. -Venezuela, Caracas. - 1999. - Режим доступа: www.geminisi.com/html/53980. html, свободный. - Загл. с экрана.

183. Туе R.S. Geomorphology: An approach to determining subsurface reservoir dimensions // AAPG BULL. 2004. - Vol. 88, iss. 8. - P. 1123-1147.

184. Zadeh L. A. Fuzzy sets // Inf. Contr. 1965. - № 8. - P 338-353.

185. Zellou A.M., Ouenes A. Integrated fractured reservoir characterization using neural networks and fuzzy logic: three case studies // J. Petrol. Geol. 2001. - Vol. 24, iss. 4. - P. 459-476.

186. Wong P.M., Jian F.X., Taggart IJ. A critical comparison of neural networks and discriminant analysis in lithofacies, porosity and permeability predictions // J. Petrol. Geol. 1995. - Vol. 18, iss. 2. - P. 191-206.

187. Wong P.M., Tamhane D., Wang L. A neural-network approach to knowledge based well interpolation: a case study of a fluvial sandstone reservoir // J. Petrol. Geol. - 1997. - Vol. 20, iss. 3. - P. 363-372.

Информация о работе

Красавчиков, Владимир Октябрьевич
доктора технических наук
Новосибирск, 2007
ВАК 25.00.35

Диссертация

Математические методы, алгоритмы и технология геомоделирования для решения задач геологии нефти и газа - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы