Научное обоснование методов прогноза подтверждаемости структур, подготовленных сейсморазведкой к глубокому нефтепоисковому бурению

Растегаев, Александр Васильевич

Бесплатный автореферат и диссертация по геологии на тему
Научное обоснование методов прогноза подтверждаемости структур, подготовленных сейсморазведкой к глубокому нефтепоисковому бурению
ВАК РФ 04.00.17, Геология, поиски и разведка нефтяных и газовых месторождений

Автореферат диссертации по теме "Научное обоснование методов прогноза подтверждаемости структур, подготовленных сейсморазведкой к глубокому нефтепоисковому бурению"

На правах рукописи

ГГи ОЛ

1 8 1Л ^

Растегаев Александр Васильевич

НАУЧНОЕ ОБОСНОВАНИЕ МЕТОДОВ ПРОГНОЗА ПОДТВЕРЖДАЕМОСТИ СТРУКТУР, ПОДГОТОВЛЕННЫХ СЕЙСМОРАЗВЕДКОЙ К ГЛУБОКОМУ НЕФТЕПОИСКОВОМУ БУРЕНИЮ

Специальность 04.00.17 - «Геология, поиски и разведка нефтяных и газовых месторождений»

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора геолого-минералогических наук

Пермь 2000

Работа выполнена на кафедре «Геология нефти и газа» Пермского государственного технического университета.

Научный консультант:

- заслуженный деятель науки РФ доктор геолого-минералогических наук, профессор В.И.Галкин

Официальные оппоненты: - доктор геолого-минералогических наук,

профессор В.И.Азаматов

- заслуженный геолог РФ доктор геолого-минералогических наук

В.М.Проворов

- доктор геолого-минералогических наук

С.О.Денк

Ведущее предприятие - ООО «Недра»

Защита состоится 29 июня 2000 г. в 14 часов на заседании Диссертационного совета Д 063.59.02 в Пермском государственном университете по адресу:

614022, г. Пермь, ул. Букирева, 15, зал заседаний Ученого совета. С диссертацией можно ознакомиться в читальном зале библиотеки. Автореферат разослан 26 мая 2000 г.

Ученый секретарь Диссертационного совета, доктор технических наук

'.А.Гершанок

0 У-¿г??.

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы диссертации. Задача поисковых работ на нефть и газ — получение возможно более полной информации о наличии или отсутствии искомого геологического тела (в данном случае локального поднятия) и его основных характеристик.

Для решения этих задач используются современные технические средства и методические приемы, с помощью которых добывается косвенная информация, подлежащая осмыслению, обработке и интерпретации, в результате чего получается искомая информация.

Однако, несмотря на совершенствование поисковых средств и методик интерпретации, получаемая информация может оказаться ошибочной, что происходит довольно часто и приносит ощутимый ущерб. Й ряде случаев многих потерь можно избежать, если изменить традиционную точку зрения на поисковый процесс.

Ни один из применяемых косвенных методов не дает возможности утверждать, что поиск увенчался успехом и искомое геологическое тело найдено. Например, при поиске локальных структур сейсморазведкой (МОГТ и др.) предположение о наличии в данном конкретном месте локального поднятия не всегда оправдывается. Следовательно, получаемые данные не являются абсолютно достоверными.

Важно подчеркнуть, что различные будущие методические разработки в целом не изменят данного положения. Например, в сейсморазведке для интерпретации данных приходится пользоваться некоторой априорной моделью среды. В случае, если характеристики этой среды были бы известны точно, то никакой проблемы интерпретации данных вообще бы не возникло, так как глубины горизонтов тоже можно было бы определить точно, без решения задач интерпретации. Вследствие того, что результат поиска заранее неизвестен, а данные содержат систематические и случайные погрешности, целесообразно учесть достоверность этих данных. Большинство геологических данных получается при наблюдениях или экспериментах, поэтому разумно при оценке их достоверности использовать вероятностно-статистические подходы.

Работы, направленные на поиски нефтегазовых месторождений, включают в себя разнообразные исследования, которые проводятся как последовательно, так и одновременно. Результаты работ на предшествующих этапах исследований используются при планировании последующих работ, что во многом обусловливает их взаимосвязанность и взаимозависимость. Поэтому важно определить позиции, с которых рассматриваются информация, методы ее обработки и интерпретации.

При объединении, совместном использовании информации необходим единый подход к разнородной информации, получаемой методически

разными путями. По мнению автора данной диссертации, таким подходом могут быть только вероятностно-статистические методы.

В настоящее время происходит существенное сокращение фонда крупных и средних структур, вводимых в нефтепоисковое бурение, при этом часть структур не подтверждается. В этой ситуации необходимо разрабатывать методы, которые бы на различных этапах поискового процесса оценивали с вероятностно-статистических позиций вопросы существования локальных структур, подготовленных к глубокому поисковому бурению. Необходимо использовать комплексирование различных методов прогноза с применением ЭВМ.

Существующий уровень добычи углеводородов в России, особенно в старых нефтедобывающих районах, можно сохранить за счет оптимизации объемов поисковых работ, совершенствования методов и форм их организации. Повышению эффективности поисков должно способствовать широкое использование вероятностно-статистических методов при решении задач прогнозирования существования подготовленных структур.

В конечном счете эффективность поисковых работ будет зависеть от точности прогнозов на исследуемых объектах. Надежность прогнозов может обеспечить сокращение объемов буровых работ на недостаточно хорошо подготовленных к глубокому бурению структурах, а также на малоперспективных объектах и позволит проводить поисковые работы более целенаправленно на самых перспективных объектах. Это обстоятельство особенно важно для структур с небольшими ресурсами, поскольку экономичность их разработки в значительной степени зависит от затрат на поисковые работы.

Таким образом, проблема использования вероятностно-статистических методов прогноза как никогда актуальна, особенно в районах с неблагоприятными сейсмогеологическими условиями. Для ее решения необходимо разработать такие методы прогноза, которые бы обеспечили максимальную достоверность при оценке степени перспективности локальных структур до начала поискового бурения.

Целью исследований являлось научное обоснование вероятностно-статистических методов прогноза подтверждаемое™ структур, подготовленных сейсморазведкой к глубокому нефтепоисковому бурению.

Основные задачи исследований заключаются в следующем:

- обобщении и анализе современного состояния вероятностно-статистических методов при нефтепоисковых работах;

- систематизации, установлении и исследовании влияния различных факторов на подтверждаемость структур;

- разработке вероятностно-статистических способов прогноза подтверждаемое™ структур;

- определении геологической эффективности разработанных вероятностно-статистических методов прогнозов.

Научная новизна. В результате исследований автором проведен анализ выполненных работ по использованию вероятностно-статистических методов для нефтепоисковых работ. Впервые произведен вероятностно-статистический анализ показателей, контролирующих существование подготовленных к глубокому бурению структур, установлены количественные связи между вероятностью существования структур и различными критериями. Впервые исследовано комплексное влияние факторов, контролирующих существование локальных структур, особенно для территорий со сложными условиями проведения сейсморазведки. Установлено, что подтверждаемость локальных структур зависит от ряда информативных критериев. Дан анализ эффективности использования разработанных вероятностно-статистических моделей для различных геолого-геофизических условий.

Защищаемые положения:

- принципы и методы вероятностно-статистического прогноза под-тверждаемости структур, подготовленных сейсморазведкой к глубокому бурению;

- комплекс критериев, контролирующих подтверждаемость подготовленных сейсморазведкой структур;

- вероятностно-статистические модели прогноза подтверждаемое™ подготовленных сейсморазведкой структур для различных по геологическому строению территорий;

- геологическая эффективность разработанных вероятностно-статистических моделей прогноза подтверждаемости структур.

Практическая значимость научных положений, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации, заключается в том, что они позволяют повысить геологическую и экономическую эффективность поисковых работ на нефть и газ.

Реализация работы. Предлагаемые способы прогноза опробованы более чем на 300 структурах. Успешность прогноза оценена по 23 разбуренным структурам и составила в конечном счете 100%. Результаты исследований внедрены в ООО «Лукойл-Пермнефть» и Комитете природных ресурсов по Пермской области и Коми-Пермяцкому АО.

Исходные данные. Диссертационное исследование выполнено в Пермском государственном техническом университете. В основу работы положено детальное изучение более 600 подготовленных и выявленных сейсморазведкой структур для различных по геологическому строению территорий. Фактический материал получен в процессе выполнения хоздоговорных и госбюджетных исследований по данной проблеме. Для решения ряда задач широко использовались фондовые и опубликованные работы.

Апробация работы и публикации. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на всероссийских и региональных научно-технических конференциях и совещаниях (1982а, б, 1983а, б, в, 1984а, б, 1985а, б, 1989, 1991, 1998, 2000). Некоторые результаты исследований отражены в учебных программах и методических пособиях, используемых на горно-нефтяном факультете Пермского государственного технического университета.

Общее количество публикаций по теме диссертации, подготовленных лично автором и в соавторстве, составляет 40 работ (среди них - 4 монографии, 7 авторских свидетельств, 1 патент РФ).

Автор выражает искреннюю благодарность С.А.Шихову, А.С.Флаассу, В.И.Копнину, О. А.Щербакову, В.М.Новоселицкому, С.В.Галкину, В.П.Наборщикову, О.А.Шурубору, О.Э.Денку, М.Э.Мерсону и всем сотрудникам кафедры геологии нефти и газа Пермского государственного технического университета за полезные советы и поддержку.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, семи глав и заключения. Текст изложен на 273 страницах, иллюстрирован рисунками и таблицами. Список литературы включает 326 наименований.

В первой главе «Состояние проблемы эффективности подготовки структур сейсморазведкой» выполнен детальный анализ отечественных и зарубежных исследований в этой области. Особую актуальность данная проблема приобрела в последние десять лет, когда повсеместно наблюдается значительное усложнение условий поиска новых месторождений, что связано, в первую очередь, с увеличением количества незначительных по размерам поднятий, вводимых в глубокое поисковое бурение, при достаточно высокой степени изученности нефтеперспективных территорий. Существенным элементом научного метода подготовки структур к глубокому бурению является сопоставление новых подготавливаемых структур и связанных с ними обстоятельств с подобными, уже хорошо изученными структурами (эталонными объектами). Идея о том, что прогноз может основываться на анализе данных за прошедшие годы, общеизвестна. Использование вероятностных оценок в прогнозе подтверждаемое™ структур -это хороший пример распространения современных методов теории вероятностей и математической статистики на объекты, информация о которых зачастую субъективна и мало формализована.

Перестройка геологических оценок с целью придания им вероятностного смысла требует существенной детализации сведений. Во-первых, необходимо строго оговорить условия проведения опыта для обеспечения уверенности в том, что относительные частоты реально отображают появление сходных событий. Для этого необходим тщательный анализ всех имеющих место случаев подтверждаемое™ и неподтверждаемости структур, подготавливаемых сейсморазведкой к глубокому бурению. Во-вторых, задача классификации должна выполняться по единой шкале оценок. На-

пример, шкала вероятности от 0 до 1 позволяет сравнивать конкурирующие альтернативы, даже если обстоятельства, связанные с ними, чрезвычайно разнородны. Особенно важно использовать численное выражение вероятности успеха кондиционности подготовки структур для последующего экономического анализа. В то же время реализация прогноза ожидаемой экономической эффективности (или неудачи) поисковых работ зависит от конкретных геолого-геофгоических условий подготовки структуры к глубокому бурению. Неиспользование в поисковом процессе вероятностных оценок отрицательно может сказаться на объективности решений относительно бурения поисковых скважин на том или ином подготовленном к глубокому бурению локальном поднятии. В данной работе, будут рассмотрены некоторые аспекты оценки вероятности применительно к проблеме подготовки структур сейсморазведкой к глубокому поисковому бурению. В частности, необходимо исследовать условия вероятностной связи между случаями подготовки структур и теми геолого-геофизическими условиями, в которых происходит их подготовка. Представляет интерес также анализ вероятностей соответствия геологической обстановки (которую автор устанавливает на основании ограниченных данных) реальности. Эти вероятности всевозможными способами комбинируются с целью получения конечной оценки качества подготовки структуры к глубокому поисковому бурению.

В ряде случаев целесообразно использовать корреляционный, дис-криминантный и регрессионный анализы, которые предполагают установление различных связей между геологическими показателями и реальным существованием подготовленных к глубокому бурению структур. При этом нужно иметь в виду, что чем большее число геолого-геофизических показателей вовлечено в анализ, тем выше может быть оценена вероятность успеха поисковых работ. Можно оценить относительный эффект влияния каждого из этих показателей и комбинацию наиболее информативных из них использовать в качестве инструмента прогноза. Это положение наиболее широко использовано в данной диссертационной работе. Необходимо отметить, что процесс вероятностной оценки постоянно меняется по мере накопления новой информации по данным бурения глубоких скважин на подготовленных структурах, т.е. информация все время уточняется. К сожалению, многие геологические факторы, контролирующие существование замкнутой геологической структуры, становятся известными и понятными только после выполнения на них глубокого бурения.

В настоящее время при подготовке структур кондиционность их оценивается по двум параметрам: вероятности существования структуры (Рс) и вероятности попадания скважины в свод структуры (Рг). Эффективность использования этих величин проанализирована для 42 структур Прикамья, которые были сданы в бурение, как кондиционные. После проведения глубокого бурения существование 20 из них не подтвердилось.

Следовательно, при таком подходе оценки существования структур правильно классифицируются только 55% случаев.

В диссертации выполнен детальный статистический анализ параметров Рс и Рг, который показал, что классификация структур по значениям вероятностей Рс и Рт затруднительна даже в случае детальной корректировки обучающей выборки с учетом сложившейся ситуации уменьшения амплитуд структур. Эти параметры имеют статистические различия только для 30% исследованных структур, а в большинстве случаев характеризуются значительной областью перекрытия значений для классов подтвердившихся и неподтвердившихся структур [26].

В настоящее время успешность подготовки структур для отдельных тектонических элементов Пермского Прикамья неодинакова. Исследования, выполненные в диссертации, показали, что минимальная подтвер-ждаемость структур, подготовленных к глубокому бурению сейсморазведкой, наблюдается для Бымско-Кунгурской впадины, где наиболее сложные поверхностные сейсмогеологические условия из-за развитости карстовых процессов.

В работе для крупных тектонических единиц Пермского Прикамья приводится анализ изменения во времени комплексной величины К, учитывающей характеристики подготовленных сейсморазведкой структур. Значение К определялось по следующей формуле:

К = 0,0444 А + 0,01403 5 + 0,00003 Я + 0,4562, где А - амплитуда структуры, м;

51 - площадь структуры, км2;

Л - перспективные ресурсы категории Сз, млн.т.

Анализ величины К за последние 20 лет показал, что она снижается по всем тектоническим элементам и в целом по Пермской области, кроме Соликамской впадины. Особенно интенсивно снижение происходит для территории Бымско-Кунгурской впадины.

Выполненный в диссертации анализ эффективности использования сейсморазведки показывает, что в настоящее время для достаточно сильно изученных территорий не разработаны надежные методы прогнозирования подтверждаемое™ структур. Если в необходимости привлечения математических методов для прогноза существования структур сомнений нет и все авторы приходят к выводу об обязательном их использовании, а также имеется целый ряд случаев успешного их применения, то по части выбора информативных критериев единого мнения нет, так как до настоящего времени не было количественного анализа по ним.

Для старых нефтегазоносных территорий мы не располагаем ни общими критериями, описывающими существование малоамплитудных структур, ни специфическими критериями, определяющими существование локальных структур в конкретных геологических условиях, особенно,

если эти условия неблагоприятны для подготовки структур, например, сложное строение верхней части разреза (ВЧР).

Для успешной реализации прогноза существования структур необходимо выполнить анализ факторов, контролирующих существование реальных структур. Анализ нужно произвести с привлечением обширного материала по подтвердившимся и неподтвердившимся структурам в различных геолого-геофизических условиях на основе использования вероятностно-статистических методов, так как только достоверные статистические данные позволят решить задачу подготовки структур к глубокому нефтепоисковому бурению.

Выполненный анализ проблемы показывает, что к настоящему времени не разработаны научные предпосылки повышения эффективности подготовки структур сейсморазведкой в старых нефтедобывающих районах.

Во второй главе «Статистический анализ геолого-геофизических факторов, контролирующих существование локальных структур» представлен детальный статистический анализ влияния различных геолого-геофизических факторов на подтверждаемость локальных поднятий. Необходимость вероятностно-статистической оценки достоверности подготовки структур, преяаде всего, связана с выбором объектов, так как вводить в бурение целесообразно наиболее качественно подготовленные структуры.

В настоящее время нет единой методики оценки достоверности подготовки структур к глубокому бурению. Возможности сейсморазведки по картированию структур определяются рядом факторов, которые обычно представлены тремя группами.

Первая группа факторов объединяет характеристики самих подготовленных объектов: размеры локальных поднятий, тектоническую приуроченность их к структурам более высоких порядков. Ряд показателей данной группы заранее известен, другие можно определить по аналогии с рядом расположенными структурами.

Во вторую группу входят параметры сейсмогеологического разреза: глубина залегания, литологические особенности разреза, изменение скоростей и плотностей горных пород по площади и в разрезе. Особое внимание необходимо уделить изучению ВЧР.

Третья группа факторов объединяет особенности .приемов наблюдений, обработки и интерпретации сейсмических данных и характеризует организационно-технические возможности сейсморазведки.

Характеристики объектов поисковых работ при разработке критериев оценки кондиционности подготовленных структур необходимо считать заданными. Параметры сейсмогеологаческого разреза устанавливаются в процессе поисковых работ. Организационно-технические возможности должны быть обусловлены определенными требованиями, отражающими

современный уровень сейсморазведки. Организационно-технические возможности - наиболее гибкие и управляемые из числа рассматриваемых факторов.

Задача оценки кондиционности подготовки структур к глубокому бурению по данным сейсморазведки может быть сформулирована следующим образом: определение характеристик подготавливаемых структур для конкретных сейсмогеологических условий при современном уровне сейсморазведки и оценка реального существования таких структур. Для оценки кондиционности этих структур необходимо иметь критерий, который количественно будет учитывать вышеприведенные факторы. В диссертации для реализации данной задачи использовались вероятностно-статистические методы [1,4, 27].

В связи с основной направленностью исследований (прогноз под-тверждаемости локальных структур на добуровой стадии) к исходной совокупности показателей выдвигаются следующие требования:

1) все показатели должны быть получены до ввода структур в бурение;

2) показатели должны быть информативными и иметь количественные значения.

При разработке методики прогноза первоначально необходимо установить те факторы, которые предопределяют реальное существование подготовленной локальной структуры, то есть являются информативными. С этой целью изучено влияние различных факторов па эффективность подготовки структур раздельно по подтвердившимся и неподтвердившимся поднятиям. Анализу подвергались следующие характеристики: амплитуда структуры по данным сейсморазведки А (м); интенсивность структуры по длинной A/Lд, (м/км) и короткой A/Lk (м/км) осям; коэффициент изомет-ричности структуры LM /LK; расчетная погрешность сейсмических построений АН (м); отношение амплитуды к погрешности А/АН; площадь структуры S (км2); интенсивность структуры AJS112 (м/км); осредненная прослежи-ваемость отражений от целевых сейсмических горизонтов ПР (%) ; тип источника сейсмических колебаний Тист; тип сейсмогеологической зоны СГ; плотность углубленных скважин ПЛус (км2/! скв); плотность сейсмических профилей ПЛГф (км/км2); количество структурно-параметрических скважин СК; изученность площади глубоким бурением (расстояние ближайшей глубокой скважины от проектируемой) Lv (км); расстояние от центра структуры до ближайшего месторождения Lu (км); мощность осадочного чехла М (км); перспективные ресурсы категории С3 - РЕС (млн.т); ); расстояние от центра локального поднятия до осевой зоны ККСП - БП (км); расстояние от центра локального поднятия до борта ККСП - ОП (км); региональный угол наклона терригенных нижнекаменноугольных отложений ар (угловой градус), критический угол наклона крыла структуры по ниж-некамешюугольным отложениям ал (угловой градус); региональный угол

наклона терригенных верхнедевонских а3, среднекаменноугольных а] и нижнепермских а„ отложений; расстояние от центра структуры до ближайшего разлома Ьр (км); комплексный параметр, зависящий от сейсмогеологии и используемого источника БИС; параметр, характеризующий отношение амплитуды к погрешности с учетом принадлежности структуры к определенному тектоническому элементу А/ДНТ. В случае использование величины ОП знак " - " присваивается структурам внутри ККСП, "+" - за пределами ККСП. Также изучались некоторые технологические характеристики.

В диссертации для тех показателей, которые не имеют точного количественного выражения, использованы разработанные автором градации (тип источников, сейсмогеологические зоны). Для оценки степени их информативности для классов подтвердившихся и неподтвердившихся структур были подсчитаны основные статистические характеристики, построены гистограммы распределения, оценена информативность по критериям ( и определены корреляционные связи между ними.

Выполненный анализ статистических характеристик, гистограмм распределения, критериев t и £ показал, что по таким технологическим факторам, как количество регистрируемых каналов, кратность прослеживания по ОГТ, основные параметры графа обработки значимых различий между исследуемыми классами нет, поэтому при анализе они в дальнейшем не использовались.

В диссертации автором выполнен детальный статистический анализ всех изучаемых показателей, характеризующих подтвердившиеся и непод-твердившиеся структуры. Статистические характеристики некоторых из них приведены в табл.1. Сравнение двух выборок производилось по средним значениям, среднеквадратичным отклонениям, коэффициентам вариации. Кроме этого, оценка информативности определялась по трем независимым методам. Первый метод заключался в том, что для каждого интервала варьирования вычислялась интервальная вероятность, затем она сопоставлялась со средним интервальным значением показателей, далее по этим данным рассчитывался коэффициент линейной корреляции - г. По данным зависимостям вычислялись значения вероятности Р для всей обучающей выборки, далее определялся процент правильного распознавания из условия, что для подтвердившихся структур правильное распознавание считается в том случае, когда Р>0,5, для неподтвердившихся - Р<0,5. Вторым методом явилось использование разработанной оценки с помощью вероятностаых кривых. И, наконец, третьим методом явилось использование линейного дискриминантного анализа по каждому изучаемому при' знаку (см.табл.1). Факторы, контролирующие наличие структур, были проанализированы для решения прогнозных задач, была выполнена оценка

Таблица 1

Статистические характеристики исследуемых показателей

N п.л. Показатели Подготовленные структуры (в числителе - среднее значение и стандарт, откл.; в знаменателе - размах значений) Линейная модель зависимости Р от показателя; t, при р <0,05 Первые две строки - ЛДФ, в третьей - 1-я цифра 2-я-р, 3-я - % распознавания

подтвердившиеся неподтвердившиеся

1 А 20,20 ±8,17 18,00 ±6,07 Р=0,30 + 0,009/1, г = 0,83; tP> 1, Z, = 0,37л - 4,39 Zj = 0,32Л-3,66 1,37; 0,24; 59,09

8-45 10-32

2 S 6.42 ±6,41 4,24 ± 4,05 /■=0,42 + 0,012 S /«=0,82; tP> 1, Z, = 0,215- 1,30 Z2-0,14S- 1,09 1,76; 0,19; 59,09

2-28,5 1.8-18

3 АН 23,10 ±7,39 26,26 ± 5,25 Р=0,89-0,017ДЯ /=-0,81 ip < t, Zi = 0,55 ôji-6,98 Z2 = 0,62 AH-8,99 2,49; 0,12; 56,81

13-41 15-38 .

4 Л1АН 0,8710,19 0,69 ± 0,24 P=0,U+ 0,5 A/&H /=0,79; !P с t, Z,= 17,76 M AH- 8,33 Z2- 13,95 Л/АЯ-5,55 7,73; 0,0079; 77,27

0,6-1,2 0,4- 1,33

5 СГ 2.29 ±0,85 3,10 ± 1,14 />=0,93 - 0,165 СГ r=-0,68; ly < 1, Z, = 2,31 СГ-3,26 Za=3,18Cr-5,80 8,13; 0,0067; 63,63

1-4 1-4

6 ПР 91,16 ±9,43 83,94*12,14 P=-0,2I + 0,008 ПР 1=0,91; lp > t, Z| = 0,80ПР-37,10 Z2 = 0,73 ПР- 31,40 5,63; 0,022; 70,45

66 -100 52-96

7 ¿г 2,62 ± 1,91 3,60 ±2,16 Я=Ю,78-0,092£Г r- OM, lp > t, Z, = 0,63 ¿r-1,43 Z2=0,S3L,- 2,25 1,92; 0,17; 63,13

0,5 - 6 0,5-6

S БП -0,20 + 23,19 11,90 ±20,54 Я=0,53-0,0029 БП /=-0,59; tp < I, = -0,0004 БП-0,60 Z2= 0,02 БП-0,89 2,39; 0,129; 63,63

-40-60 -36 - 52

9 о. 0,69 ±0,66 0,45 ± 0,40 P-0,40 + 0,08 ap r=0,68; tp < t. Zi = 2,21ap -1,37 Z2 = 1,42a,,- 1,10 2,09, 0,15; 50,00

0.2-2,86 0,08-2,0

10 «» 1,30 ±0,80 1,79 ±0,77 P=0,62 - 0,021a, /=-0,55; tp < t, Z, = 2,04 a„- 1,93 Z2= 2,74 ая- 3,18 3,38; 0,07; 68,18

0,2-3,4 0,6-3,4

информативности по трем используемым методам, а также проведен расчет критериев %2 и t для каждого показателя.

В главе 3 «Методика прогнозной оценки подтверждаемое™ подготовленных структур» описываются процедуры выполнения прогнозной оценки. Для разработки методики прогнозирования необходимо использовать комплекс информативных критериев. В данном случае наиболее целесообразно использовать вероятностно-статистические модели [1, 2,4,27].

Для получения прогнозной оценки перспективности подготовленных сейсморазведкой структур без предварительного их разбуривания первоначально применен линейный дискриминантный анализ (ЛДА). В качестве обучающей (эталонной) выборки были использованы 20 неподтвердив-шихся структур (им при анализе присваивался класс 2) и 24 подтвердившиеся структуры, амплитуда которых не превышает 45 метров (класс 1). В качестве контроля на начальном этапе работ при проведении ЛДА использованы и высокоамплитудные подтвердившиеся структуры. Однако при их присутствии в обучающей выборке ввиду существенных различий в параметрах между малоамплитудными и высокоамплитудными структурами во всех моделях подавляющее большинство малоамплитудных "реальных" структур классифицируются как неподтвердившиеся. Поэтому подтвердившиеся структуры, амплитуды которых превышают 45 метров, в обучающей выборке участия не принимали. Обоснования данного положения приведены в работах [1,4].

На первом начальном этапе прогноза было использовано 28 показателей. В работе показано, что ни по одному из показателей нельзя полностью разделить подтвердившиеся и неподтвердившиеся структуры по эталонной и экзаменационной выборкам. Поэтому было проанализировано, как происходит разделение по обучающей выборке подтвердившихся и неподтвердившихся структур при использовании ЛДА в зависимости от различного количества (т) используемых признаков. При использовании двух признаков (а/ар, СГ) эффективность распознавания составила 81,82%, причем лучше распознаются подтвердившиеся структуры, чем мнимые. При т=3 распознавание 77,27%, лучше распознаются неподтвердившиеся структуры. В случае т=4 распознавание улучшилось (90,90%), затем при т-5 несколько снизилось (88,63%). Распознавание структур значительно улучшилось при т>1. Начиная с т=14 до №=18 распознавание составляло 100%, далее при увеличении т - несколько снизилось (97,72% -97,67%). При /я=26,27 также наблюдается 100% распознавание [4].

Анализ статистических характеристик полученных линейно-дискриминантных функций показывает, что наиболее целесообразно для прогнозных решений использовать следующую ЛДФ:

2Х= - 0,022433 ОП - 0,402071 ал/ар - 0,822193 ал + 0,24638 А + 0,039565 5 -- 1,947322 А/АН - 0,136193 £м + 0,054833 СК - 0,931504 СГ + + 0,094192 ИСТ + 0,059478 ПР + 0,217115 £г - 3,205706, при многомерном центре подтвержденных глубоким бурением структур 2\„ = 1,53, неподтвержденных 2,н = -1,84, /г=0,90, 7/Чп,44,¿>=0,000000.

По данной формуле определены 2 для эталонных, экзаменационных и прогнозных структур. Анализ показал, что все эталонные и экзаменационные структуры с использованием данной зависимости определены вер-

но. Необходимо отметить, что при получении новых данных о подтвер-ждаемости структур построенные вероятностно-статистические модели необходимо уточнить включая в них новые полученные данные по разбуренным структурам. Такую корректировку необходимо проводить во всех случаях, когда появляются новые результаты по подтверждаемости или неподтверждаемости структур.

Построенные гистограммы значений 2] для подтвердившихся и не-подтвердившихся структур (рис. 1) показывают, что поля этих двух классов не перекрываются. Однако выполненный анализ гистограмм показывает, что они по виду значительно отличаются друг от друга. Для неподтвер-дившихся структур модальный интервал находится в пределах от -2 до -3 при среднем значении -1,84, т.е. гистограмма достаточно симметрична, тогда как для подтвердившихся структур модальный интервал располагается в пределах 0-1, при среднем значении 1,53, что означает, что достаточно много структур (29,1%) находится в непосредственной близости от граничного значения. В то же время необходимо отметить, что все экзаменационные структуры из данного интервала были расклассифицированы верно. Именно этот последний участок и представляет практический интерес, так как, по всей вероятности, в ближайшем будущем основная часть подготавливаемых структур будет относиться именно к этому интервалу.

К^гая V Л' 1

<=-4 Н;-3] (-3;-2] (-2;-11 (-1;0] (0,11 (1.21 (2;3] <3;4] >4 2

Рис. 1. Гистограммы значений 21 для подтвердившихся и неподтвер-

дившихся структур

Прежде всего, это связано с малыми амплитудами подготавливаемых структур и проведением поисковых работ в сложных сейсмогеологических условиях. Незначительное изменение одного из параметров, характеризующих подготовленную структуру, может привести к неправильной ее классификации. Чтобы исключить этот нежелательный результат, необходимо увеличение расстояния между многомерными центрами двух групп структур. Это можно реализовать за счет увеличения количества информативных факторов и расширения обучающей выборки путем введения в нее дополнительных структур. Аналогичного эффекта при решении этой задачи можно достичь путем комплексного использования нескольких методов вероятностно-статистических оценок.

Параллельно с использованием классического ЛДА оценка подготовленных структур осуществлялась с использованием пошагового дис-криминантного и регрессионного анализов. С помощью пошагового анализа вычислены вероятности принадлежности к классу подтвердившихся структур - Р„, затем эти значения путем использования многомерного пошагового анализа сопоставлены с изучаемыми показателями. В результате расчетов было получено следующее уравнение:

Рп = 0,53172 БИС - 0,12685 ал/ ар+ 1,16774 +0,08986 А - 0,03350 ¿м -- 0,12434 СГ + 0,00688 ПР - 0,17367 а - 1,21555 А/АН -0,04765 Д# +

+ 0,065301г - 0,00393 ОП - 0,16922 а3, при /?=0,91.

Выполненный анализ уравнения показывает, что значительное влияние на подтверждаемость структур оказывает то, в какой сейсмогеологиче-ской зоне готовится структура. Если в 1-й, 2-й и 3-й сейсмогеологических зонах (СГ) количество подтвердившихся и неподтвердившихся структур примерно одинаково или больше подтвердившихся структур, то в 4-й сейсмогеологической зоне большинство подготовленных структур в дальнейшем по результатам бурения не подтвердилось. По разработанной автором методике прогноза средние значения Рф (определенные по 7) и Р„ соответственно составляют для первой сейсмогеологической зоны - 0,62; 0,59; для второй - 0,78; 0,77; для третьей - 0,70; 0,63; для четвертой - 0,10; 0,17. В четвертой сейсмогеологической зоне готовились структуры со средней амплитудой 21,2 м, в остальных зонах ее разброс составлял от 16,7 до 19,5 м, но структуры, находящиеся в четвертой зоне, характеризуются минимальными площадями поднятий - 2,8 км , тогда как в остальных зонах площади располагаются в интервале от 3,9 до 8,9 км2. Для четвертой СГ наблюдается максимальная величина АН = 28,2 м, а для остальных от 22,9 до 23,3 м. Структуры, готовившиеся в 4-й СГ, характеризовались максимальными значениями ОП (43,1 км), тогда как в других зонах эта величина изменяется от 24,1 до 29 км. Необходимо отметить, что для четвертой сейсмогеологической зоны характерно минимальное значение БИС (0,13), для других зон его значения составляют от 0,59 до 0,66. Структуры,

готовящиеся в четвертой сейсмогеологической зоне, имеют максимальное среднее значение по £г. Остальные рассматриваемые характеристики для изучаемых сейсмогеологических зон различаются незначительно. Все вышеизложенное показывает, что структуры, подготовленные в пределах 4-й сейсмогеологической зоны, в основном, являются некондиционными при применяемой в настоящее время технологии. По характеристикам Ре и Рг данная зона ничем не отличаются от остальных. В настоящее время построить геолого-математическую модель только для четвертой сейсмогеологической зоны не представляется возможным из-за ограниченности фактического материала.

Выполненный анализ применения различных источников возбуждения упругих колебаний показал, что они имеют различную эффективность в отношении дальнейшего подтверждения структур. Величины и Р„ для различных источников практически не отличаются. Среднее значение по газодинамическим установкам 0,71; 0,71; для виброисточников - 0,81; 0,82; одиночных скважин — 0,73; 0,71. В то же время наблюдается отличие по величине АН, соответственно - 28,6; 16,7; 22,43 м. Виброисточники характеризуются максимальной прослеживаемостью (83,85%) и, самое главное, максимальной степенью подтверждаемое™ структур (76%), тогда как для ГДУ подтверждаемость составляет 48%, а по одиночным скважинам -60%. При этом необходимо отметить, что именно при помощи виброисточников готовились в основном наиболее малоамплитудные поднятия. По разработанной автором методике прогноза величины и Р„ при использовании виброисточников также являются максимальными. Выполненное сопоставление АН и ИСТ показало их значимую связь между собой.

Кроме использования ЛДА, пошаговых дискриминантного и многомерного регрессионного анализов перспективность подготовленных сейсморазведкой структур производилась с помощью условной комплексной вероятности (УКВ). Для этого первоначально были построены вероятностные кривые. По построенным вероятностным кривым для всех структур определялась вероятность существования структуры по каждому из показателей, которые затем подставлялись в формулу УКВ. В результате находилась условная комплексная вероятность существования структуры - Рг Структура при анализе считалась перспективной, если подсчитанная для ■нее Ру > 0,50, и малоперспективной, если Ру < 0,50. За информативные для . метода УКВ принимались параметры, у которых прогнозные вероятностные кривые имеют однонаправленное распределение, или имеют другой вид, который не противоречит физическому смыслу [1,4].

По значениям 2 определены значения вероятностей - Рф и затем по ним и по Рп Ру, Рс и Р2 вычислены средние значения и среднеквадратичные отклонения для подтвердившихся и неподтвердившихся структур (табл.2).

Таблица 2

Статистические характеристики структур

Класс структур Рф Рп Ру Рс Рг

Подтвержденные структуры 0,951 ±0,008 0,848+ 0,16 0,919+0,11 0,779 + 0,06 0,756 ± 0,08

Неподтвержденные структуры 0,055 ± 0,09 0,126 + 0,09 0,219 ±022 0,680 ± 0,09 0,706 ± 0,08

Все структуры 0,544 ± 0,46 0,520 + 0,39 0,601 +039 0,734 ± 0,09 0,734 ± 0,08

Отсюда видна сильная дифференциация для подтвердившихся и не-подтвердившихся структур по Рф, Рп, Ру Эта дифференциация существенно ниже по величинам Рс и Рп у которых средние значения достаточно близки.

С целью сопоставления Рф, Рп Ру, Рс и Рг вычислены коэффициенты корреляции между ними, анализ которых показал, что величины Рф, Р„ и 1\, очень сильно контролируют друг друга, их связь с Рс статистически значима, с Рг значимая связь отсутствует. Показатели Рс и Рг связаны между собой менее тесно, чем Рф, Р„ и Ру.

Данный анализ показывает, что величины Рф, Рп, и Ру более правильно распознают подготовленные сейсморазведкой структуры к глубокому бурению, чем величины Рс и Рг.

В табл. 3 приведено распределение значений Рф, Р„ и Ру для обучающей и экзаменационной выборок.

Таблица 3

Распределение подготовленных структур в интервалах вероятностей

Вероятности Интервалы вероятностей

00,1 0,10,2 0,20,3 0,30,4 0,40,5 0,50,6 0,60,7 0,70,8 0,8-" 0,9 0,91,0

Распределение количества структур в %

Р* 45 0 0 0 0 0 0 0 3 52

Рп 26 11 2 7 2 0 7 11 4 30

Ру 19 7 4 2 7 4 4 4 11 38

Из табл.3 видно, что при использовании Рф (основная группа значений находится в интервале от 0 до ОД для неподтвержденных структур и в интервале 0,9 - 1,0 для подтвержденных структур) разделение значений более сильное, чем при использовании Р„ и Ру, но при применении величин Р„ и Ру появляется вполне выраженная особенность, заключающаяся в том, что в граничных интервалах (0 - 0,1 и 0,9 - 1,0) находится максимальное количество значений, а затем их количество резко изменяется.

Выполненный анализ значений Рф, Р„ и Ру показывает, что при прогнозировании необходимо использовать все три модели и первоначально рекомендовать к бурению те структуры, у которых значения близки по всем трем моделям.

Таким образом построенные геолого-математические модели можно использовать при прогнозировании существования подготовленных сейсморазведкой структур.

Выполненное разделение подтвердившихся и неподтвердившихся структур показывает, что по показателю Z, а также другим предлагаемым критериям наблюдается присутствие достаточно большого количества структур в пограничных областях между подтвердившимися и неподтвер-дившимися структурами. Поэтому была поставлена задача выявления территориальной приуроченности этих структур в пределах Пермского Прикамья. Произведенный анализ показывает, что между многомерными центрами подтвердившихся и неподтвердившихся структур находится максимальное количество структур, расположенных на юге Пермской области (47,22%). Данная территория характеризуется высокой степенью изученности, а следовательно, подготовкой к глубокому бурению малоамллитуд-ных структур. Кроме этого, юго-восток Пермской области характеризуется очень сложным строением верхней части разреза, что, как было показано выше, достаточно сильно влияет на эффективность подготовки структур к глубокому бурению [3,11,14,18,19,20,22].

В главе 4 «Вероятностно-статистическая оценка основных геолого-геофизических параметров ВЧР, влияющих на кондиционность сейсмического материала» рассматриваются вопросы влияния показателей ВЧР на качество сейсмических работ.

В практике сейсморазведочных работ широко используются поверхностные ксточзшки. Их применение, наряду с повышением производительности труда, удешевлением работ, исключением вреда, наносимого окружающей среде, повышением уровня безопасности работ, связано и с определенными трудностями. Они обусловлены ограниченной мощностью источника, особенностями прохождения сейсмических волн, возбуждаемых с поверхности грунта, через ВЧР. Следовательно, повышение эффективности сейсморазведочных работ с импульсными поверхностными источниками может быть достигнуто за счет совершенствования их в трех направлениях: во-первых, путем создания

оптимальных систем возбуждения упругих колебаний, во-вторых, путем выделения благоприятных площадей для применения поверхностных источников на основе детального и комплексного изучения поверхностных сейсмогеологических условий (для существующего технического уровня систем возбуждения, регистрации и обработки), в-третьих, путем оптимизации характеристик излучаемого сигнала у существующих систем возбуждения с учетом геологического строения ВЧР.

Актуальность совершенствования первого направления несомненна. В настоящее время данной проблеме посвящена значительная часть работ как отечествешшх, так и зарубежных исследователей, занимающихся вопросами сейсморазведки. Автор в течение длительного времени занимался этими вопросами, что нашло отражение в работах [5, 12, 21, 23, 24,27,29, 33-40].

Второму и третьему направлениям уделяется значительно меньшее внимание, так как сейсморазведочные работы в основном проводились на благоприятных в сейсмогеологическом отношении площадях с применением скважинных источников, а следовательно, имелась возможность создания оптимальных условий для возбуждения упругих колебаний путем погружения заряда на необходимую глубину.

При проведении полевых работ с поверхностными источниками на площадях с неблагоприятными поверхностными сейсмогеологическими условиями необходимы более детальные исследования по изучению влияния ВЧР [3, 4, 10, 11, 16, 17, 19, 20, 22, 23]. В связи с этим в диссертации изучено влияние различных факторов ВЧР на эффективность сейсморазведки на примере территории юго-востока Пермской области, территории, наиболее сложной с точки зрения поверхностной сейсмогеологии. Детальный анализ индивидуальной информативности показателей приведен в работе [3].

При выборе признакового пространства соблюдались следующие условия: все критерии можно получить в процессе подготовки структур к глубокому нефтспоисковому бурению; характеристики критериев имеют цифровое выражение; критерии должны содержать информацию о верхней части разреза, т.е. быть информативными. Информативность исследуемых критериев нами определялась по статистикам Стьюдента (/р) и Пирсона (Х2). Статистические характеристики ВЧР приведены в табл. 4.

Из табл.4 видно, что построенные линейные модели ЛДФ характеризуются достаточно высоким процентом распознавания. Кроме этого, прогнозирование выполнялось с помощью вероятностных кривых, приведенных на рис. 2. Детальное описание кривых приведено в диссертации и в работе [3], а процент правильного распознавания в табл. 4.

Таблица 4

Статистические характеристики показателей для различных сейсмогеологических зон _

N п.п. Показатель Среднее значение, средн.квадр. отклонение, коэффициент вариации - числитель; размах - знаменатель Зависимость вероятн. получения конд.материала (Р) от показ-лей - числитель; сред.знач.Р, интервал варьир-я, граничное знач. -знаменатель ЛДФ - числитель; отношение Fp к /г„ значение расстояния Ма-халонобнса-знаменатель % правильного распознавания, 1-я цифра -по линейной модели, 2-я -по вероятностной кривой, 3-я - по ЛДФ

Благоприятные сейсм.зоны Неблагоприятные сейсм.зоны

1 Мощность карбонатных карстующих порол м 43 ± 16; 37.2 78 ±21; 26,9 Р- 1,011-0,0076 А„;г=-0,87 Z--0,09 А„+5,355 81,25; 81,25; 78,75

10-90 10-130 0,47 ±0,32; 0,02-0,93; 67,2 33.37; 3,04

2 Скорость продольных волн в харбонатных карст.породах С», м/с 2100 ± 395; 18,8 1720 ±390; 22,7 Р - -0,041 ± 0,00029 ; г » 0,85 Z3» 0,0018 »'„-з^ 72,50; 72,50; 71,25

1150 -2950 1150-2950 0,53 ±0,23; 0,18-0,55; 1865 8,57; 0,78

3 Мощность сульфатных карстующих пород м 15 ±12; 80,0 52± 30;57,7 Р- 0.796 - 0,0068 К*; г- -0,89 Z = -0,10U„+ 2,345 80,00; 76.50; 77.50

0-50 0-110 0,48 ±0,23; 0,05 -0,79; 43,5 28,73; 2,62

4 Скорость продольных волн в сульфатных карстующих породах К«, м/с 2110 ±410; 19,4 1540 ±405; 26,3 Р = - 0,237 + 0,00039 К„; г = 0,86 Z = 0,005 Va-9.876 78 75; 87,5; 78,5

1450-2950 850-2350 0,58 ±0,24; 0.09-0,67; 1889,7 40,00; 3,66

5 Мощность кайнозойских отложений Кг, м 5.4 ±2,8; 51.8 7,9 ± 3,8; 48,1 Р - 0,672 - 0,027 ; г = -0,90 Z- 1,464 1,135 70,00; 72,50; 65,0

1 -12 1 - 16 0,43 ± 0,14; 0,45 - 0,64; 6,4 3.01; 0,25

6 Скорость продольных ВОЛН F кайнозойских отложениях Кнс, М/С 680 ±95; 13,9 610 ± 105; 17,2 Р = -0,308 +0,0012 У,т ; г = 0,94 Z"0,0084 5,403 67,00; 78.75; 68,75

450-950 350-950 0,46 ± 0.14; 0. И - 0.83; 673.3 9.70; 0,88

7 Скорости в зонах понижены!,ix скоростей У,т, м/с 2000 ±380; 19 1595 ±380; 23,8 Р = -0,279 + 0,00041 Уж-,г-0,90 2 = 0.002 -3,396 78.75; 78,75; 75,00

1150-2950 850 - 2650 0,46±0,27; 0,06-0,93; 1500 10.12; 0,92

8 Количество слоев в BMP N 2,0 ±0,5; 25 2,5 ±0,4; 16 Р = 0,75 -0,076 п; г = -0,70 2=-0,715 n+1,646 50,00; 60,00; 60,00

0-4,0 1,0-4,0 0,59 ±0,17; 0.44-0,75; 3,3 3.21; 0,29

9 Плотность карстовых вороток S шт/км2 3,1 ±2,3; 74,2 12,5 ± 11,0,88 Р = 0,415-0.006 5; 1—0,41 Z=-0,132 5-1,028 -; 75,00; 77,50

0-20 0-60 0,30±0,20; 0,379-0,415 13.67; 1.24

Ю Коэффициент прохождения К 0,30 ±0,08; 26,6 0,24 ±0,07; 29,1 Р"-0,330 + 2,911 Я;г = 0.95 Z= 14,862/C-4,221 67,5; 67,5; 71,25

0,16-0,44 0,12-0,40 0.48 ±0.31; 0,01-0,95; 0,28 6,67; 0,61

Рис.2. Вероятностные кривые, описывающие строение ВЧР

Выполненный статистический анализ индивидуальной информативности показателей, характеризующих ВЧР, показал, что ни по одному из показателей невозможно разделить участки на благоприятные и неблагоприятные для применения поверхностных источников. В диссертации выполнен детальный анализ построенных ЛДФ при различных значениях т, в результате которого была определена функция, которую рекомендуется использовать для практической реализации:

при многомерных центрах для зон с благоприятными сейсмогеологиче-скими условиями -1,784, для зон с неблагоприятными условиями 1,784. Анализ распределений величины 2 показывает, что модальный интервал для зон с благоприятной сейсмогеологией находится в интервале от -2,5 до -2,0, с неблагоприятной - от 1,5 до 2,0. По критерию %2 распределение значений 2 в благоприятных сейсмогеологических условиях не подчиняется нормальному закону распределения, тогда как площади, где кондиционный материал не получен, не противоречат нормальному закону распределения.

В пятой главе «Теоретическое исследование влияния ВЧР на эффективность проведения сейсморазведочных работ» описан математический аппарат вычисления энергии Р-волн для различных моделей сред [7, 13,16, 17]. Выполнено сопоставление полученных расчетов по энергии конически расширяющегося пучка продольных волн, возбуждаемых плоским штампом на поверхности земли в случае многослойной горизонтально-слоистой модели среды, с данными, полученными вероятностно-статистическими методами.

В компактном виде выражение для энергии конически расширяющегося пучка продольных волн, возбуждаемых плоским штампом на поверхности земли, в случае многослойной горизонтально-слоистой модели среды имеет следующий вид:

2= -0,0017 +0,0802 АЙ-0,0048 Ушс-0,00095 Узпс + + 0,0280 Им - 0,0007 3,9339 К+ 8,1280,

соб2 <ру£>1у) -ехр 2]ГаД/со5ср^

УГ- <• А

1-1

где

р1

р! V Р!

соб22ц/^ -япгфй

■ }

хсоз(ф^| — 1

сое' 2ч/Р + ^2.5т2ц;р)бт2ф| УУ

и)

РУ„

„(у)

С05ф"'С081|/|{{ +

^СОЗФЙ созу« -2-8-^-8111(2^ - фр'Мг^Й - ФЙ )

р! +1

V V

' Р!Г т 1

= ЬУ,

К1 •у ' Р' у

к К,

Фр1 = атсэт!

ур' = штат!

где Л0 - амплитуда продольной (Р) волны, возбуждаемой поверхностным источником на границе раздела земля-воздух при ф]= 0; Кр1— коэффициент прохождения, зависимый от угла падения фронта волны на границу раздела; Д, - коэффициент геометрического расхождения фронта волны; а, - коэффициент поглощения; А,— мощность слоя; Ур1 - скорость Р-волн в г'-м слое; У$[ - скорость поперечных (БУ) волн в г-ы слое; Р, - определитель системы граничных условий; <р,-, ф,+1 - углы падения и преломления Р-волны; , *|/,Ч[ - углы падения и преломления ЗУ-волн на границе раздела; п — количество слоев в ВЧР; р, - плотность пород в г-м слое; Т- преобладающий период сейсмического сигнала. Индекс _/ обозначает номер слоя, по углу падения в котором производится интегрирование.

Аналогичные формулы были получены для скважинного и линейного источников. Кроме того, была выведена формула для Е в случае наклонного залегания слоев.

На основании выполненного анализа установлено, что: 1) все рассмотренные поверхностные источники значительно слабее скважинного; 2) изменение сейсмогеологических условий ВЧР, выражающееся в увеличении мощности слоя и коэффициента поглощения в нем, уменьшении скорости продольных волн в первом слое и увеличении скорости в подстилающей толще, влечет за собой убывание энергии проходящих Р-волн по нелинейному закону; 3) при увеличении мощности источника возрастает скорость изменения функции энергии продольных волн, проходящих через ВЧР.

Следовательно, при изменении поверхностных сейсмогеологических условий от благоприятных к неблагоприятным, например, при увеличении мощности слоя в 5 раз, для достижения одинакового сейсмического эффекта необходимо в такое же количество раз увеличить энергию воздействия поверхностного источника, что практически невозможно из-за неприемлемого увеличения массы источника. Поэтому использование поверхностных источников при сейсморазведочных работах ставит повы-

шенные требования к изучению строения ВЧР с целью составления детальных схем сейсмогеологического районирования территорий исследования.

Целесообразность такого районирования автором доказана на примере одной из наиболее сложных, с точки зрения поверхностной сейсмогеологии, площадей юго-востока Пермской области. Данная территория характеризуется неблагоприятными поверхностными условиями, обусловленными широким распространением карста в выходящих на поверхность сульфатных и карбонатных породах нижней перми.

Данное обстоятельство обусловило проведение большого объема опытно-методических работ по оптимизации систем возбуждения. Испы-тывались различные источники сейсмических волн, начиная от взрывных скважинных и кончая взрывными и невзрывными поверхностными, которые оказались наиболее эффективными. Однако неоднозначность получаемого при их использовании сейсмического материала - от хорошего на отдельных участках до полной потери корреляции опорных отражений на других - обусловила необходимость проведения работ по детальному районированию территорий применительно к поверхностным источникам, с целью наиболее рационального размещения сети сейсмических профилей и оптимизации методики сейсмических наблюдений при современном уровне технического и технологического оснащения сейсмических партий.

В шестой главе «Методика сейсмогеологического районирования площадей со сложным строением ВЧР» рассмотрены вопросы использования вероятностно-статистического анализа многокомпонентных систем (формула условной комплексной вероятности), многомерного статистического анализа (линейная дискриминантная функция) и энергетического анализа (величина возбуждаемой источником энергии, вычисленной после прохождения сейсмическими волнами ВЧР) для районирования.

С целью определения эффективности каждого из предлагаемых вариантов сейсмогеологического районирования площадей с неблагоприятными поверхностными сейсмогеологическими условиями проведено их опробование на территории юго-востока Пермской области, характеризующейся относительно постоянными глубинными сейсмогеологическими условиями и очень сложным строением ВЧР.

I вариант. Вероятностно-статистический анализ многокомпонентных систем может применяться для сейсмогеологического районирования площадей на поисковом и детализационном этапе работ, в случае, когда в пределах изучаемой территории по отдельным участкам имеется различный комплекс геолого-гсофизических параметров, характеризующих ВЧР. В методическом плане это сводится к выделению по материалам ранее проведенных сейсморазведочных работ эталонных площадей с различными сейсмогеолошческими условиями, к выявлению информативных показателей в пределах этих участков, вычислению вероятностей получения

информативного материала с помощью вероятностных кривых, а затем по формуле условной комплексной вероятности к построению карты изо-вероятностей на всю площадь исследований [3, 6,9, 11, 14, 20, 22].

По вычисленным значениям Р в дискретных точках строится карта изовероятностей. На основании сравнения значений вероятностей с качеством сейсмического материала на эталонных площадях определяются их граничные величины (/%). Площади, оконтуренные линиями изовероятностей, значения которых выше Р^, считаются благоприятными для проведения сейсморазведочных работ с поверхностными источниками. По полученным данным построена карта сейсмогеологического районирования данной территории.

II вариант. Дискриминантный анализ может применяться для детального сейсмогеологического районирования площадей в случае, когда ВЧР характеризуется постоянным числом геолого-геофизических параметров на всей площади исследований. Этот способ можно применять и в I варианте, но в таком случае для каждого из участков площади, который характеризуется некоторым постоянным комплексом параметров ВЧР, необходимо составлять свои эталоны и свою дискриминантную функцию. Данный математический аппарат рекомендуется использовать на поисковом и детализационном этапе работ [3, 18, 19]. В работе приведено описание применения ЛДФ. С помощью ЛДА получено уравнение, с использованием которого построена карта сейсмогеологического районирования.

При сравнении построенной по методу ЛДФ карты с картой сейсмогеологического районирования, построенной с использованием формулы УКВ, наблюдается некоторое расхождение в положении границ между благоприятными и неблагоприятными для проведения сейсморазведочных работ площадями. Это обусловлено двумя причинами: первая - применение различных математических аппаратов, вторая — использование во втором варианте большего количества параметров ВЧР, чем в первом (I вариант - Zi.cz, Кмс, Кк, йск, ^пс; II вариант - К7_, Укк, /?СК) Уск, К, И, 5).

III вариант. Использование для детального сейсмогеологического районирования величины энергии продольных волн (возбуждаемой импульсным поверхностным источником), вычисленной на подошве ВЧР, возможно только на детализационном этапе работ, когда известны все параметры ВЧР, влияющие на прохождение сейсмических волн через нее (мощности слоев и скорости в них, коэффициенты поглощения и прохождения, плотности горных пород). Математический аппарат для реализации данной методики детально рассмотрен в работах [16, 17].

Для практической реализации предлагаемой методики сейсмогеологического районирования необходимо провести следующие операции: на изучаемой площади в дискретных точках, где проведен комплекс сква-жинных геофизических исследований, определяют параметры ВЧР, входящие в состав формулы энергии продольных волн; для каждой дискрет-

ной точки исследуемого региона на ПЭВМ вычисляют значения энергии продольных волн на подошве ВЧР (£„), затем строят карту равных Еп. Сравнивая построенную карту с материалами сейсморазведочных работ, устанавливают граничные значения величины Еп, соответствующие различному уровню прослеживаемости опорных горизонтов. На построенной карте выделяют области благоприятные, малоблагоприятные и неблагоприятные для проведения сейсморазведочных работ при данном уровне технического и технологического оснащения сейсморазведочных партий.

Преимуществом такой карты по сравнению с двумя предыдущими является то, что нет необходимости изменять эталонные участки и уточнять построенные ранее карты, а достаточно лишь изменить граничную величину £„, соответствующую уверенной корреляции опорных отражений. Предлагаемая методика была опробована на юго-восточной части Пермской области [7]. Построенная карта сейсмогеологического районирования хорошо согласуется с картой качества сейсмического материала по опорному горизонту И". Границы площадей, благоприятных для проведения сейсморазведочных работ с поверхностными источниками, оконтурены изолинией Епгр = 1,0 Дж.

Исходя из сопоставления построенной карты с картой качества сейсмического материала, можно рекомендовать использование величины энергии продольных волн, вычисленной на подошве ВЧР, в качестве критерия выделения благоприятных площадей для проведения сейсморазведочных работ с поверхностными источниками.

При сравнении карты равных Е„ с картой изовероятностей и картой, построенной по методу ЛДА, наблюдается их хорошая согласованность в региональном плане. Но на отдельных участках наблюдаются незначительные расхождения границ, которые, вероятно, связаны с применением различных математических аппаратов.

Для практической реализации влияния строения ВЧР на качество сейсмического материала предлагается использовать обобщенный критерий Per , в который входят все вышерассмотренные методы. Формула вычисления Per имеет следующий вид:

Рсг = -0,000942 Z-0,001326 Е„ + 1,470517 Р - 0,172417, при R = 0,94.

По зтим данным построена карта сейсмогеологического районирования, которая достаточно надежно описывает площади с уверенной корреляцией отраженных волн и потерей ее.

Полученные данные по сейсмогеологическому районированию необходимо обязательно использовать при подготовке структур к глубокому нефтелоисковому бурению, особенно в зонах с неблагоприятными сейсмо-геологическими условиями.

Основная цель седьмой главы «Разработка геолого-математических моделей для территорий со сложным геологическим строением» заключается в обосновании учета влияния морфологических характеристик самих

локальных структур, их положения в геологическом пространстве и строения верхней части разреза на эффективность использования сейсморазведки [31, 32]. В данной главе детально изучаются эти вопросы для обоснования их учета при прогнозе подтверждаемости структур. В качестве объекта исследований выбрана территория юго-востока Пермской области (Башкирский свод (БС) и Бымско-Кунгурская впадина(БКВ)) из-за того, что БС характеризуется очень высокой степенью изученности территории сейсморазведкой и глубоким бурением, и, поэтому, подготавливаются, в основном, малоамплитудные поднятия. Территория БКВ характеризуется чрезвычайно сложным строением верхней части разреза, что было детально рассмотрено в работе ранее. Анализ индивидуальной информативности показателей, контролирующих наличие локальных поднятий, показывает, что ни по одному из показателей, даже с учетом разработанных вероятностно-статистических методик, обоснованных прежде [1,4], не удается полностью разделить подтвердившиеся и неподтвердившиеся структуры по эталонной и экзаменационной выборкам. Отметим, что наибольшие отличия средних значений по всей обучающей выборке (эталон 1) и по обучающей выборке, построенной по юго-востоку Пермской области (эталон 2), наблюдаются по показателям ал/аР, АН, ПР и ИСТ.

В работе показано, как происходит разделение по обучающей выборке с использованием ЛДА в зависимости от различного количества применяемых показателей (т). Для анализа используется такое сочетание показателей, при котором наблюдается наилучшее разделение на группы подтвердившихся и неподтвердившихся структур при равном значении т (табл. 5). В табл. 5 показаны те модели, которые удовлетворяют выполненному условию. На рис. 3 приведены значения критериев у} и Я, которые показывают, как они изменяются при различном количестве т.

С помощью критериев Я, р и расстояния Махаланобиса, рассчитанных при различном сочетании т с учетом результатов оценок по экзаменационным структурам, определена формула для практической реализации, которая имеет следующий вид:

= -0,3519 М- 0,0238 БП- 3819ал/ар + 0,6185ал + 0,1688 А + 0,06655' + 0,1608 Л/АН- 0,0716 Ьм + 0,0967СК + 8,0967РСГ + 0,0484 ПР + 0,1686 1г-- 7,9451, при многомерном центре подтвержденных глубоким бурением структур 5Г2п = 1.50, неподтвержденных Х2н - -1,82, »1=12 (табл.5).

По данной формуле определены значения для эталонных структур. Из табл. 6 видно, что все эталонные структуры с использованием данной функции определены верно. Значения 2\ и 2г по обучающей выборке приведены на рис.4. Анализ построенных гистограмм по '¿2 для подтвердившихся и неподтвердившихся структур показывает, что их значительная часть располагается за центрами групп.

Рис.3. Графики изменения характеристик дискриминантной функции в зависимости от количества показателей: а -Я; б -%г

-3

я »«; т —т- ■ ; - " ; ■ 1— —» ■ ■ — — ^

............-........... /^га^^4'? Р 'ь ■ ; Л^р пй; 6 Iй* ; [ ; 6' ;

■1 п

"1н

О 4 8 12 16 20 24 28 32 33 40 44 Рис.4. График изменения 2\ (обл) и 2г (юг)

-о— обл -о- юг

Табл. 5

Обоснование вероятностно-статистической модели прогноза

Пока-зат. Количество по к аз ателей- т

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

М + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +

оп + + + + + + + + + + + + +

БП + + + + + + + + + + + + • + + + + + + + +

¿-г + + + + + +

а/а„ + + + + + + + + + + + + + - + + + + + + + + + +

а» + + + + + + + +

а» + + + + + + + + + + + + + + +

«1 + + + + + + + + +

а, + +

а» + + + + +

А + + + + + + + + + + + + + + +

ЛИт + + + + + + + + +

А/С, + + + + + + + + + + + + + + + +

5 + + + + + + + + + + + + + + + + + + 4-

А/в + + + + + + + + + + +

АН + + + + + + + + + + + +

А/АН + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +

К + + + + + + + + + + + + + + +

ск + + + + + + + + + + + + + + + + + +

+ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +

ист + + + +

БИС +

ПР + + + + + 4 + + + + + + + + + + + + + + + +

РЕС + + +

¿г + + + + + + + + 4- + + + + + + + + + + +

ГШ + + + + + +

Л 0,8 0,8 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9

х2 28 41 47 48 51 53 55 54 54 53 57 57 56 56 56 56 55 55 54 54 54 53 50 49 48

%пп 1® 100 103 1» 100 100 103 100 100 100 100 1С0 100 100 100 1® 100 100 100 1® 1Ш 1® 1® 1® 1Ш

%нп 73 84 90 95 95 100 100 100 100 100 100 100 100 100 юо 1Ш 100 100 100 1® 100 1® 1® 1Ш 1®

% 86 92 95 97 97 1С0 103 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 1® I® 1® 1® 1® 1® 1® 1®

Примечание: знаком + обозначены те показатели, которые входят в ДДФ при данном т

Таблица 6

Значения характеристик эталонных структур по двум моделям

№ п.п. Название структуры Кл. стр. Эталон 1 (Область) Эталон 2 (БКВ+БС)

Рп 1 Р* Рп 2 Руг

1 Южинская 1 0,214 0,62 0,84 1,126 0,67 0,86

2 З-Батраковская 1 0,264 0,67 0,97 0,250 0,80 0,97

3 В-дороховская 1 0,334 0,72 0,71 2,375 0,77 0,83

4 Гущинская 1 0,421 0,74 0,82 2,930 0,79 0,85

5 Кореневская 1 0,868 0,93 0,89 2,577 0,96 0,95

6 Курясская 1 0,978 0,76 0,92 1,238 0,83 0,90

7 Батраковская 1 1,225 0,99 0,95 2,495 0,96 0,99

8 Южинская 1 1,328 0,92 0,87 1,962 0,92 0,96

9 Зязелгинская 1 1,394 0,76 0,99 2,516 0,79 0,99

10 З-Ильичевская 1 1,994 0,99 0,53 3,209 0,99 0,83

11 Кряжевская 1 2,104 0,94 0,99 2,390 0,95 0,99

12 Ручьевская 1 2,278 0,99 0,97 4,125 0,99 0,99

13 Новобродовская 1 2,522 0,82 0,92 3,136 0,89 0,98

14 Чебакская 1 3,218 0,99 0,99 3,500 0,99 0,99

15 Сотноковская 1 3,388 0,99 0,99 3,841 0,99 0,99

16 Шурманская 2 -3,676 0,01 0,01 -4,365 0,01 0,01

17 В-Бахтинская 2 -3,135 0,01 0,01 -3,718 0,01 0,01

18 Маслаевская 2 -2,670 0,01 0,03 -3,213 0,02 0,05

19 С-Уинская 2 -2,640 0,06 0,04 -3,678 0,03 0,07

20 Зуйковская 2 -2,282 0,03 0,24 -2,865 0,02 0,15

21 Шерстобитовская 2 -2,245 0,2 0,25 -2,000 0,12 0,11

22 Копыловская 2 -2,139 0,08 0,44 -2,824 0,02 0,04

23 Власовская 2 -2,000 0,11 0,02 -2,882 0,06 0,03

24 Валенгиновская 2 -1,892 0,05 0,08 -1,878 0,04 0,04

25 Миковская 2 -1,821 0,16 0,12 -1,772 0,08 0,06

26 Валентиновская 2 -1,734 0,09 0,08 -1,841 0,07 0,06

27 Куликовская 2 -1,220 0,14 0,10 -1,993 0,08 0,03

28 Засекинская 2 -0,777 0,01 0,01 -2,709 0,01 0,01

29 У-Курашимская 2 -0,693 0,15 0,13 -2.074 0,08 0,03

30 Азинская 2 -0,607 0,42 0,76 -0,401 0,21 0,28

31 Евгеньевская 2 -0,566 0,39 0,46 -0,884 0,14 0,11

32 Кувьинская 2 -0,441 0,37 0,49 -2,041 0,21 0,23

Как и в случае разработки геолого-математических моделей по первому варианту, при реализации задачи прогнозирования по второму варианту изучение перспективности подготовленных объектов производилось с помощью УКВ.

Расчеты вычисления величины Ру приведены в табл. 6. Из эталонной выборки все структуры были расклассифицированы верно.

В диссертации выполнено сопоставление показателей, входящих в рекомендованные линейные дискриминантные функции для всей области и её юго-востока, и установлено, что в обоих уравнениях присутствуют следующие показатели: ал/ар, ат A, S, /.„, Ln ПР, А/АН. Отметим, что в ЛДФ, построенной с помощью второго эталона, максимальной информативностью характеризуется комплексный показатель - Ра .

В случае использования ЛДФ, построенной с помощью первой обучающей выборки, 54,5% всех значений располагаются между многомерными центрами групп подтвердившихся и неподтвердившихся структур. В случае расчетов по второй ЛДФ, характеризующей непосредственно юго-восток Пермской области, только 22,7% всей выборки также располагаются между многомерными центрами, а остальные 77,3% структур характеризуются значениями < Z,„ для неподтвердившихся структур и 2гm > Z,„ для подтвердившихся структур. Отсюда следует, что ЛДФ, построенная по второй обучающей выборке, более контрастно делит выборку на два анализируемых класса. Необходимо отметить, что значения 2и и Ъц для подтвердившихся структур располагаются выше нуля, для неподтвердившихся - ниже нуля по обеим обучающим выборкам.

Анализ показал, что в 90,5% случаев значения Zu < Zu, т.е. ЛДФ, построенная по подтвердившимся структурам, расположенным на юге Пермской области, разделяет подтвердившиеся структуры более корректно. Для неподтвердившихся структур в 82,6% случаев Zu < Zu, но превышение Z2, над 2и очень незначительно.

Автором выполнено сопоставление значений 2и и 2Z\ отдельно для структур БС и БКВ. Рассмотрение изменения Zit и Z2, для Башкирского свода показывает, что для подтвердившихся структур во всех случаях верно соотношение 2и < Z2„ для неподтвердившихся структур верно 2и> 2ц, в основном, но разница между 2и и Z2i значительно меньше. При этом необходимо отметить, что величина Z\t для подтвердишихся структур в 62,5% случаев меньше Z„, а по Ъц только в 12,5% случаев меньше Z,„. Для неподтвердившихся структур величина Zu в 85,7% случаев больше Z„,, при использовании величины Z2i ситуация практически не изменилась.

Для Башкирского свода за счет использования более узкого территориального эталона значительное улучшение распознавания с помощью ЛДФ получено только по подтвердившимся структурам.

Для БКВ сравнение Zu с Z2/ показывает, что в 80% случаев для подтвердившихся структур произошло значительное увеличение Z2l по сравнению с Zu, и только по двум структурам значения 2\ к Z2 практически равны. Значения Zu в 60% случаев были меньше Z,„. Значения Z2, только в 20% случаев были меньше Z,„.

Отсюда следует, что построенная ЛДФ для БКВ по второй обучающей выборке, составленной по территории юго-востока Пермской области, дает лучшие результаты, чем разделение на классы подтвердившихся и неподтвердившихся структур для территории Башкирского свода.

Автором работы с помощью вычисления коэффициентов парной корреляции определено влияние на величину 2г ряда показателей, входящих в ЛДФ, построенную для юго-востока Пермской области, отдельно для БКВ и БС [4].

Анализ коэффициентов корреляции показал, что влияние показателей на 2г на этих тектонических единиц достаточно различно. Показатели по оценке влияния можно разделить на три группы: первая группа, где влияние показателей на 2г практически одинаково: аъ А, ПР, вторая группа, где влияние достаточно мало, но различно по знаку: 1м и Ьг, и, наконец, третья группа, где влияние для рассматриваемых групп сильно различается: М, БП, ос„/ар, СК, А/АН, Ра. Именно, влияние на 2г этих показателей, в основном, и объясняет, почему эффективность подготовки структур к глубокому бурению сейсморазведкой для БКВ и БС обусловливается разными условиями.

Для более точного прогноза подтверждаемости подготовленных структур необходимо построение геолого-матемагических моделей с учетом специфики геологического строения территорий исследований. Автором рассмотрены четыре класса объектов: первый - подтвердившиеся по БС, второй - неподтвердившиеся по БС, 3-й и 4-й — соответственно подтвердившиеся и неподтвердившиеся по БКВ. Получены следующие ЛДФ:

22'=-0,3894 М- 0,0193 БП - 0,3479ал/ар - 0,5175ал + 0,1250 Л + 0,0394 5 + 1-1,8712 А/АН-0,0699 ¿м- 0,0609 СК + 10,2531 Рсг+ 0,0339 ПР + 0,0472 £г + -7,7561,

222= 0,3055 М+ 0,0234 БП + 0,0217ал/ар + 0,6753ал- 0,1238 А - 0,1139 5 + + 1,8234 А/АН + 0,0149¿м- 0,0202 СК + 0,8271 Рсг- 0,0333 ПР-0,3557 Хг4 +2,2873

223 = -0,3980 М-0,0047 БП + 0,3227а/ар - 0,2881а- - 0,0751 А + 0,03375 + +3,4973 А/АН + 0,0264 ¿м - 0,1610 СК + 1,9513 Рсг - 0,0355 ПР - 0,0089 ¿г + +1,9629

Используя полученные уравнения, произведен расчет значений 2^, 2г и В результате расчетов установлено, что первый класс верно расклассифицирован на 87,5%, все неверно расклассифицированные структуры попали в третий класс также подтвердившихся структур, но уже БКВ. Второй класс верно расклассифицирован на 85,71%, неверно определенные структуры попали в четвертый класс также

неподтвердившихся структур БКВ. Третий класс верно расклассифицирован на 80%, но 10% структур соответственно принадлежат первому и второму классам, и, наконец, четвертый класс расклассифицирован на 91,66%, остальные структуры находятся во втором классе также неподтвердившихся структур, но только Башкирского свода.

Графически значения 2% и '¿г приведены на рис.5, на котором видно четкое деление по величине Ъ? подтвердившихся и неподтвердившихся структур. При этом все подтвердившиеся структуры имеют значение 2^ > 0, неподтвердившиеся - меньше нуля. Для БС расстояние между многомерными центрами подтвердившихся структур по абсолютной величине составляет 4,2, для БКВ это расстояние 5,9. По величине 2г группирование также имеется как для БКВ, так и для БС, но подтвержденные и неподтвержденные структуры отличаются не так сильно, как по 2г (0,43; 0,97). Лучшее различие получено между подтвержденными структурами, расположенными в БС и БКВ, несколько хуже между неподтвержденными структурами (2,04).

5 4

з г 1

гч

N о

-1 -2 -3 -4

-8

о о д

БС-кл.1 БС-кл.2 БКВ-кл.1 БКВ-кл.2

Рис.5. Графики соотношений параметров и

Весь выполненный анализ показывает, что прогнозирование подтверждаемое™ структур, расположенных на юге области, лучше проводить в пределах одного тектонического элемента. Аналогичное решение очевидно и для других тектонических единиц Прикамья.

В качестве примера решения данной проблемы в диссертации выполнено обоснование построения геолого-математических моделей прогноза подтверждаемости структур в наиболее сложном в отношении подготовки структур тектоническом элементе Пермской области - Бымско-Кунгурской впадине.

Выполненный анализ информативности показателей по Бымско-Кунгурской впадине (эталон 3) показывает, что ни по одному из отдельно взятых показателей не удается однозначно разделить нсподтвердившиеся и подтвердившиеся структуры. В связи с этим с помощью ЛДФ изучены различные сочетания показателей по описанному выше принципу. Установлено, что для практической реализации можно использовать следующую ЛДФ:

2Ъ = 0,1835 М+ 0,0002 БП + 0,4209 а/ар + 1,0879 <хл - 0,1725 А + 0,0537 5--\,5Ъ20А/АН + 0,1063!м + 0,0380 СК- 14,4173РСГ + 0,0043 ПР- 0,2153ХСГ + + 5,2861, при многомерном центре подтвержденных глубоким бурением структур = -4,04, неподтвержденных = 3,36, Я = 0,97, £ - 38,79.

По данной формуле определены значения 2ц для эталонных структур, все эталонные структуры расклассифицированы верно.

В табл.7 приведены частости встречаемости значений ЛДФ, построенных с использованием различных вышеописанных эталонов. При расчетах, выполненных по эталону, учитывающему структуры по всей Пермской области, распределение структур по интервалам характеризуется для подтвердившихся структур от 0 до 4, при модальном интервале 0 - 1, затем по мере увеличения значений 2\ частоты встречаемости убывают, для не-подтвердившихся максимальной частостью характеризуется интервал от -2 до —3. При использовании второго обучающего эталона для подтвердившихся структур наблюдается смещение модального интервала (2-3), для неподтвердившихся модальный интервал остается на месте, но частость его увеличивается на 0,1. При этом необходимо отметить, что наблюдается интервал от -1 до 0, где никаких структур встречено не было. При использовании более локального эталона с учетом показателя Рсг, описывающего строение ВЧР, наблюдается ряд интервалов от -2 до 2, где структуры встречены не были. Для подтвердившихся структур модальный интервал --3; -4, для неподтвердившихся - 3; 4, т.е. наблюдается смещение модальных интервалов относительно 0, что свидетельствует о значительно большей разделяющей способности ЛДФ, построенной по территории БКВ. Все это достаточно наглядно пришпострировано на рис.6.

Таблица 7

' Распределение значений 2\, 2г, и 23, построенных по различным эталонам

Наименование Интервалы изменения значений 2и 2г, и 2Ъ

-5-4 -4-3 -3-2 -2-1 -1 -0 0-1 1-2 2-3 3-4 4-5 5-6

Частости встречаемости

Неподтвердившиеся структуры Подтвердившиеся структуры

Первый эталон 0,16 0,41 0,16 0,25 0,5 0,2 0,2 0,1

Второй эталон 0,08 0,17 0,50 0,25 0,2 0,1 0,4 0,3

Подтвердившиеся структуры Неподтвердившиеся структу ры

Третий эталон 0,3 0,6 0,3 0,2 0,4 0,2 0,2

Рис.6. Гистограммы Рс, 7.и 2г,2Ъ для подтвердившихся и неподтвердившихся структур

Кроме этих расчетов, в диссертации выполнено сравнение по основным статистическим характеристикам ЛДФ, которые также убедительно свидетельствуют о том, что при разработке геолого-математических моделей прогноза необходимо учитывать не только возможности территориально-тектонических эталонов, но и те признаки, которые «заложены» в тот или иной эталон. Особенно это наглядно видно при сравнении территориально одинаковых эталонов.

По полученным в данной работе вероятностно-статистическим моделям в течение последних пяти лет были оценены более 30 поднятий, подготовленных к глубокому бурению. Прогноз выполнялся всегда до постановки на структуре глубокого бурения. К настоящему времени 23 структуры, по которым выполнен прогноз, разбурены. Прогноз, выполненный по первому эталону, подтвердился по Заводской, С.Горской, Саргинской, Юрковской, Лекомцевской, Чукавинской, Моховской, С.Ярковской, Толмазовской, Прошкинской, Ежиковской, Поляничной, Ю-Чайкинской, Талой, Ново-Камской, Клеверской, Шершневской, Ю-Долинской, Ляминской и Кыштымской структурам. Не подтвердился по Н-Бахтинской, В-Аспинской и Щербаковской структурам. Необходимо отметить, что результаты прогноза по первому эталону приведены из официальных заключений для Заказчиков, сделанных до ввода этих структур в глубокое бурение.

Таким образом, вероятностно-статистический прогноз подтверждае-мости структур, выполненный с использованием первого эталона, оказался достаточно точным и составил 80%.

В диссертационной работе построенные геолого-математические модели (эталон 1) были уточнены с учетом особенности подготовки структур в конкретных геологических ситуациях. В случае использования уточненных геолого-математических моделей (эталоны 2 и 3) прогноз подтвердился во всех случаях.

Учитывая вышеизложенное, можно констатировать, что для условий "старых" нефтедобывающих районов разработана оригинальная методика оценки подтверждаемое™ структур, подготовленных к глубокому бурению сейсморазведкой с учетом специфики геологического строения территории.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Наиболее важные результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

1. Достоверность подготовки структур сейсморазведкой к нефтепо-исковому бурению можно установить только на основе комплексного анализа и учета геолого-геофизических показателей, контролирующих их существование в конкретных геологических условиях. В результате анализа

определены причины снижения эффективности сейсморазведочных работ в последние годы. Результаты исследований позволили установить показатели, контролирующие реальное существование структуры. Выполнена оценка их информативности как с вероятностно-статистических, так и с геолого-геофизических позиций. С помощью многомерных статистических методов построены такие вероятностно-статистические модели, которые при определенном количестве используемых показателей позволяют производить прогнозирование существования структур, подготовленных сейсморазведкой, с минимальными ошибками. Прогнозирование выполнялось с помощью линейного дискриминантного, пошагового регрессионного анализов и способом условных комплексных вероятностей. Выполнено сопоставление этих методов между собой, а также произведен детальный анализ каждого метода в отдельности.

2. Установлено, что кондиционность сейсмического материала в значительной степени определяется поверхностными сейсмогеологическими условиями. Для юго-восточной части Пермской области с использованием вероятностно-статистического анализа установлено, что качество сейсмического материала зависит от следующих параметров ВЧР: толщин кайнозойских, карбонатных и сульфатных карстующих пород; скоростей продольных волн в этих толщах; количества слоев и плотности карстовых воронок. Доказано, что ни один из вышеперечисленных параметров, взятый в отдельности, не отображает качества сейсмического материала. Изучено, как происходит разделение по обучающей и экзаменационной выборкам зон с благоприятными и неблагоприятными сейсмогеологическими условиями в зависимости от различного количества используемых признаков. Для практической реализации предложена формула, позволяющая прогнозировать зоны, благоприятные для проведения сейсморазведочных работ с поверхностными источниками и зоны, в пределах которых необходимо оптимизировать системы возбуждения.

3. Получено аналитическое решение задачи об изменении энергии продольных волн при прохождении их через ВЧР в случае горизонтально-слоистой модели среды при возбуждении сейсмических волн как на поверхности, так и во внутренних точках среды. В выражении для энергии продольных волн учитываются следующие параметры источника и среды: амплитуда и частота генерируемого импульса, характеристика направленности источника, мощности слоев в ВЧР, скорости продольных и поперечных волн в слоях, зависимые от углов падения коэффициенты прохождения сейсмических волн через границы раздела, коэффициенты поглощения и геометрического расхождения фронта волны.

жающееся в увеличении мощности слоя и коэффициента поглощения в нем, уменьшении скорости сейсмических волн в первом слое и увеличении ее в подстилающей толще, влечет за собой убывание энергии проходящих продольных волн через ВЧР по нелинейному закону; б) при увеличении мощности источника возрастает скорость изменения функции энергии продольных волн, проходящих через ВЧР.

4. С целью повышения геолого-экономической эффективности сейс-моразведочных работ на площадях со сложным строением ВЧР разработаны методики сейсмогеологического районирования, учитывающие многофакторность влияния ВЧР, с использованием различных математических аппаратов. С использованием предлагаемых методик выполнено детальное сейсмогеологическое районирование юго-востока Пермской области, которое позволяет существенно повысить эффективность сейсморазведочных работ за счет проектирования сети профилей в благоприятных условиях и оптимизации систем возбуждения на площадях с неблагоприятными сейс-могеоло! ическими условиями. Выполненное сейсмогеологическое районирование, использовано при оценке подготовки структур к глубокому бурению на юго-востоке Пермской области.

,..5. Исследовано влияние различных территориальных эталонов при составлении геолого-математических моделей прогноза подтверждаемое™ структур и установлено, что наилучшие результаты получены при применении эталонов, составленных в пределах одной тектонической впадины. В качестве такой тектонической единицы использована Бымско-Кунгурская впадина, на примере которой разработан механизм построения геолого-математических моделей для оценки реальности существования структур.

6. К настоящему времени более 20 выполненных автором прогнозов подтверждены результатами глубокого нефтепоискового бурения, а также определены те объекты, которые по данным вероятностно-статистического анализа характеризуются максимальной степенью реального существования. Успешность разработанных методов прогноза составила в конечном счете 100%. Необходимо отметить, что большое влияние на подтверждае-мость подготовленных объектов оказывают не только характеристики их самих, но и то, в каких геологических условиях подготавливается структура.

. При получении новых данных по подтверждаемое™ или неподтвер-ждаемости структур их необходимо использовать для построения уточненных вероятностно-статистических моделей прогноза. Корректировка моделей должна выполняться постоянно, так как пополнение эталонной выборки новой информацией позволяет точнее учесть все особенности геолого-геофизического строения изучаемых площадей.

Основные положения и научные результаты диссертации опубликованы в следующих работах: Монографии:

1. Применение вероятностно-статистических моделей при подготовке структур сейсморазведкой к глубокому бурению / Перм. гос. техн. ун-т. Пермь, 1996. 59 с. (в соавторстве с Галкиным C.B., Галкиным В.И., Jle-винзоном И.Л.)

2. Прогнозирование нефтегазоносное™ структур в различных геоструктурных зонах / ОАО «ПермНИПИнефть». Пермь, 1996. 78 с. (в соавторстве с Галкиным В.И., Мерсоном М.Э., Шурубором O.A., Левиизоном И.Л., Лядовой H.A., Фофановой Т.В., Галкиным C.B., Пономаревым

B.А., Поносовым Э.Н.)

3. Применение вероятностно-статистических методов для сейсмо-геологического районирования площадей со сложным строением верхней части разреза / Перм. гос. техн. ун-т. Пермь, 2000. 59 с.

4. Прогноз подтверждаемости структур, подготовленных сейсморазведкой к глубокому нефтепоисковому бурению / Перм. гос. техн. ун-т. Пермь, 2000. 87 с. (в соавторстве с Галкиным В.И., Галкиным C.B.) Статьи:

5. Поверхностные источники возбуждения сейсмических волн // Совершенствование методов поисков, разведки и разработки нефтяных месторождений Пермской области: Тез. докл. научно-техн. конф. Пермь, 1982. С. 42 (в соавторстве с Шиховым С.А., Луневым В.Г., Старковой H.A., Наборщиковым В.И.)

6. К вопросу о прогнозировании площадей для применения поверхностных источников / Перм. политехи, ин-т. Пермь, 1983. 8 с. Деп. в ВИНИТИ 26.12.83. N 7043-83.

7. Поток прохождения энергии через ВЧР как критерий районирования территорий для применения поверхностных источников // Поиски, разведка и разработка нефтяных и газовых месторождений 'Западного Урала и Приуралья: Тез. докл. научно-техн. конф. Пермь, 1983. 51-53 с.

8. О возможности комплексирования геохимических и геофизических исследований при поисках залежей нефти и газа // Геохимия литогенеза и осадочных формаций Урала: Тез. докл. научно-техн. конф. Пермь, 1983. 64-65 с. (в соавторстве с Галкиным В.И., Шишкиным М.А., Казачснко A.B.)

9. О возможности прогнозирования качества сейсмического материала // Поиски, разведка и разработка нефтяных и газовых месторождений Западного Урала и Приуралья: Тез. докл. паучно-техп. копф. Пермь, 1983.

C. 50 (в соавторстве с Галкиным В.И., Новиковой Т.А., Прощенковым А.Г.)

Ю.Изучение ВЧР с помощью поверхностных источников // Геология, поиск и разведка горючих полезных ископаемых: Межвуз. сб. науч. тр./

Перм. политехи, ин-т. Пермь, 1983. С. 45-49 (в соавторстве с Шиховым С.А., Потаповым Б.Ф., Рубцовым С.М., Луневым В.Г.)

11.0 влиянии верхней части разреза на качество сейсмического материала на территории Уфимского плато / Перм.политехн.ин-т. Пермь, 1983. 9 с. Деп. в ВИНИТИ 20.04.83. N 2106-83 (в соавторстве с Галкиным В.И., Старковой H.A., Фофановой Т.В., Лядовой H.A.)

12.Волновые поля, возбуждемые импульсными двигателями высокого давления // Геофизические методы поисков и разведки месторождений нефти и газа: Межвуз. сб. научн. тр./ Перм. гос. ун-т. Пермь, 1983, С. 112-115 (в соавторстве с Луневым В.Г., Потаповым Б.Ф.)

13.К вопросу поглощения сейсмической энергии в ВЧР // Вопросы совершенствования методов поисков, разведки и разработки нефтяных месторождений Пермского Прикамья: Тез. докл. научно-техн. конф. Пермь, 1984. С. 43-44.

14.Прогнозирование качества сейсмического материала по геолого-геофизическим данным на юго-востоке Пермской области// Геология и разведка. М., 1984. № 9. С. 98-101 (в соавторстве с Галкиным В.И., Старковой H.A., Фофановой Т.В.)

15.Проблема охраны окружающей геологической среды в нефтедобывающих районах Пермской области // Охрана геологической среды от отрицательного воздействия предприятий горнодобывающего профиля: Тез. докл. всесоюз. научной конф. М., 1984. С. 241-242 (в соавторстве с Галкиным В.И., Калачниковой И.Г., Обориным A.A., Шишкиным М.А.)

16.0 влиянии ВЧР на эффективность работы поверхностного источника // Геофизические методы поисков и разведки месторождений нефти и газа: Межвуз. сб. науч. тр./Перм. гос. ун-т. Пермь, 1985. С. 119-124.

17.0 влиянии ВЧР на прохождение продольных волн // Изучение и учет верхней части разреза при геофизических работах на нефть и газ: Тез. докл. научно-техн. конф. Пермь, 1985. С.4 (в соавторстве с Шиховым С.А., Галкиным В.И.)

18.Применение линейного дискриминантного анализа для сейсмогеологи-ческого районирования юго-востока Пермской области // Геология и разведка горючих полезных ископаемых: Межвуз. сб. науч. тр./ Перм. политехи, ин-т. Пермь, 1985. С. 68-71 (в соавторстве со Старковой H.A., Казаченко Т. А.)

19.Применение линейного дискриминантного анализа для сейсмогеологи-ческого районирования площадей со сложным строением ВЧР // Повышение эффективности поисков, разведки и разработки нефтяных месторождений Пермского Прикамья: Тез. докл. научпо-техп. конф. Пермь, 1985. С. 51.

20.Использование вероятностно-статистических методов для сейсмо-геологического районирования площадей со сложным строением верхней части разреза применительно к поверхностным источникам // Гео-

логическое строение и методика нефтепоисковых работ в Прикамье / Перм. политехи, ин-т. Пермь,1986, С. 58- 66.

21.0 результатах опытных работ по использованию поверхностного источника на основе импульсного реактивного двигателя при скважинных исследованиях / Перм. политехи, ин-т. Пермь, 1986. 6 с. Деп. в ВИНИТИ 11.03.86. № 1683-В86 (в соавторстве с Ковиным О.Н., Луневым В.Г., Потаповым Б.Ф.)

22.К вопросу прогнозирования качества сейсмического материала на Уфимском плато / Перм. политехи, ин-т. Пермь, 1986. 7 с. Деп. в ВИНИТИ 11.03.86. N 1682-В86 (в соавторстве с Галкиным В.И.)

23 .Применение импульсных невзрывных источников как средства охраны геологической среды при проведении сейсморазведочных работ // Охрана и рациональное использование геологической среды: Межвуз. сб. науч. тр./ Перм. политехи, ин-т. Пермь, 1987. С. 119-122 (в соавторстве с Шиховым С.А., Чудиновым Ю.В.)

24.Управляемый источник возбуждения поперечных волн // Совершенствование методов поисков, разведки и разработки нефтяных и газовых месторождений: Тез. докл. научно-техн. конф. Пермь, 1989. С. 35 (в соавторстве с Орловым Л.К., Лукьяновым Р.Ф., Девяткиным В.А., Шустерманом В.Я.)

25.Совершенствование элементов технологии обращенного вертикального сейсмического профилирования // Совершенствование методов поисков, разведки и разработки нефтяных и газовых месторождений: Тез. докл. научно-техн. конф. Пермь, 1991. С. 27-28 (в соавторстве с Орловым Л.К., Лукьяновым Р.Ф., Шустерманом В.Я., Симоновым А.П.)

26.0ценка подтверждаемое™ структур, подготовленных сейсморазведкой в Пермской области. // Геология месторождений полезных ископаемых. / Перм. гос. техн. ун-т. Пермь,1997. С. 125-130 (в соавторстве с Мо-рошкиным А. Н.)

27.Методика вероятностно-статистической оценки подтверждаемое™ структур, подготовленных сейсморазведкой к глубокому бурению // Тез. докл. XXIX научно-техн. конф. горно-нефтяного факультета ПГТУ / Перм. гос. техн. ун-т. Пермь, 1998, С. 3-4 (в соавторстве с Галкиным С.В.)

28.Геофизические исследования горизонтальных скважин при помощи на-сосно-компрессорных труб малого диаметра // Нефтяное хозяйство. М., 1998. № 6. С. 41-44 (в соавторстве с Савичем А.Д., Семенцовым A.A., Поповым Л.Н., Лаврухиным Ю.М.)

29.Исследование волновых полей поверхностных источников сейсмических колебаний на основе импульсных двигателей высокого давления // Совершенствование методов поисков, разведки и разработки нефтяных месторождений Пермской области: Тез. докл. научно-техн. конф.

Пермь, 1982. С. 42 (в соавторстве с Шиховым С.А., Луневым В.Г., Старковой H.A.)

ЗО.Оценка перспектив нефтегазоносности малоизученных территорий на основе историко-генетического моделирования (на примере Юрюзано-Сылвенской депрессии) // Критерии оценки нефтегазоносности ниже промышленно освоенных глубин и определение приоритетных направлений геолого-разведочных работ: Тез. докл. Всерос. науч.-практ. конф./ Пермь, 2000, С. 96-97 (в соавторстве с Галкиным В.И., Козловым И.А.)

31.0 необходимости учета геолого-тектонических условий при подготовке структур к глубокому бурению сейсморазведкой // Нефть и газ: Сб. науч. тр. /Перм. гос.техн. ун-т. Пермь, 2000. С.11-17.(в соавторстве с Галкиным В.И.)

32.Прогнозирование подтверждаемое™ структур, подготовленных сейсморазведкой, на примере Бымско-Кунгурской впадины // Нефть и газ: Сб.науч. тр. /Пермский гос.техн. ун-т. Пермь, 2000. С.4-10.

Авторские свидетельства и патенты:

33.А.с.1276105 СССР, G 01 V 1/104. Источник поперечных сейсмических колебаний / Девяткин В.А., Вахрушев А.Ф., Киселев С.Л., Растегаев A.B., Ковйн О.Н.

34.А.С.1282719 СССР, G 01 V 1/104. Источник сейсмических колебаний / Растегаев A.B., Киселев С.Л., Девяткин В.А., Вахрушев А.Ф., Алифанов A.B.

35.А.С.1373194 СССР, G 01 V 1/104. Источник поперечных сейсмических колебаний / Девяткин В.А., Киселев СЛ., Вахрушев А.Ф., Растегаев

A.B., Алифанов A.B.

36.A.C.1380468 СССР, G 01 V 1/104. Источник поперечных сейсмических колебаний / Девяткин В.А., Алифанов A.B. Растегаев A.B., Киселев С.Л., Вахрушев А.Ф.

37.A.C.1396791 СССР, G 01 V 1/104. Источник сейсмических колебаний / Растегаев A.B., Вахрушев А.Ф., Киселев СЛ., Алифанов A.B. Девяткин ,

B.А.

38.A.C.1579242 СССР, G 01 V 1/104. Источник поперечных сейсмических колебаний / Вахрушев А.Ф., Киселев С.Л., Орлов Л.К., Растегаев A.B., Симонов А.П., Шустерман В.Я.

39.А.с.1626903 СССР, G 01 V 1/104. Источник сейсмических колебаний / Вахрушев А.Ф., Киселев С.Л., Орлов Л.К., Растегаев A.B., Шустерман В.Я.

40.Пат.2012022 РФ. G 01 V 1/104. Скважинный источник сейсмических сигналов / Орлов Л.К., Симонов А.П., Шустерман В.Я., Растегаев A.B.

Содержание диссертации, доктора геолого-минералогических наук, Растегаев, Александр Васильевич

Введение

1 Состояние проблемы эффективности подготовки структур сейсморазведкой

2 Статистический анализ геолого-геофизических факторов, контролирующих существование локальных структур

3 Методика прогнозной оценки подтверждаемое™ подготовленных структур

4 Вероятностно-статистическая оценка основных геолого-геофизических параметров ВЧР, влияющих на кондиционность сейсмического материала

5 Теоретическое исследование влияния ВЧР. на эффективность проведения сейсморазведочных работ

6 Методика сейсмогеологического районирования площадей со сложным строением ВЧР

7 Разработка геолого-математических моделей для территорий со сложным геологическим строением 198 Заключение 238 Библиографический список

Введение Диссертация по геологии, на тему "Научное обоснование методов прогноза подтверждаемости структур, подготовленных сейсморазведкой к глубокому нефтепоисковому бурению"

Задача поисковых работ на нефть и газ - получение возможно более полной информации о наличии или отсутствии искомого геологического тела (в данном случае локального поднятия) и его основных характеристик.

Для решения этих задач используются современные технические средства и методические приемы, с помощью которых добывается косвенная информация, подлежащая осмысливанию, обработке и интерпретации, в результате чего получается искомая информация.

Однако, несмотря на совершенствование поисковых средств и методик интерпретации, получаемая информация может оказаться ошибочной, что происходит довольно часто и приносит ощутимый экономический ущерб. В ряде случаев многих потерь можно избежать, если изменить традиционную точку зрения на поисковый процесс.

Ни один из применяемых косвенных методов не дает возможности утверждать, что поиск увенчался успехом и искомое геологическое тело найдено. Например, при поиске локальных структур сейсморазведкой (МОГТ и др.) предположение о наличии в данном конкретном месте локального поднятия не всегда оправдывается. Следовательно, получаемые данные никогда не являются абсолютно достоверными.

Вследствие того, что результат поиска заранее неизвестен, а данные содержат систематические и случайные погрешности, целесообразно учесть достоверность этих данных. Большинство геологических данных получается при наблюдениях или экспериментах, поэтому разумно при оценке их достоверности использовать вероятностно-статистические подходы.

При объединении, совместном использовании информации необходим единый подход к разнородной информации, получаемой методически разными путями. По мнению автора данной диссертации, таким подходом могут быть только вероятностно-статистические методы.

В настоящее время происходит существенное сокращение фонда крупных и средних структур, вводимых в нефтепоисковое бурение, при этом часть структур не подтверждается. Поэтому в этой ситуации необходимо разрабатывать методы, которые бы на различных этапах поискового процесса оценивали с вероятностно-статистических позиций вопросы существования локальных структур, подготовленных к глубокому поисковому бурению. Необходимо использовать комплексирование различных методов прогноза с широким использованием ЭВМ.

Существующий уровень добычи углеводородов в России, особенно в старых нефтедобывающих районах, можно сохранить за счет оптимизации объемов поисковых работ, совершенствования методов и форм их организации. Повышению эффективности поисков должно способствовать л широкое использование вероятностно-статистическое методов при решении задач прогнозирования существования подготовленных структур.

В конечном счете, эффективность поисковых работ будет зависеть от точности прогнозов на исследуемых объектах. Надежность прогнозов может обеспечить сокращение объемов буровых работ на недостаточно хорошо подготовленных к глубокому бурению структурах, а также на малоперспективных объектах и позволит проводить поисковые работы более целенаправленно на самых перспективных объектах. Это обстоятельство особенно важно для структур с небольшими ресурсами, поскольку в дальнейшем экономичность их разработки в значительной степени зависит от затрат на поисковые работы.

Таким образом, проблема использования вероятностно-статистических методов прогноза как никогда актуальна, особенно в старых нефтедобывающих районах. Для ее решения необходимо разработать такие методы прогноза, которые бы обеспечили максимальную достоверность при оценке степени перспективности локальных структур до начала поискового бурения.

Созданию научно обоснованных методов прогноза подтверждаемости локальных структур, подготвленных сейсморазведкой к глубокому нефтепоисковому бурению и посвящена данная диссертация.

Целью исследований являлось научное обоснование вероятностно-статистических методов прогнозов и реализация их на практике.

Основные задачи исследований заключаются в следующем:

- систематизации, установлении и исследовании влияния различных факторов на подтверждаемость структур;

- разработке вероятностно-статистических способов прогноза подтверждаемости структур;

- определении геологической эффективности разработанных вероятностно-статистических методов прогнозов.

Научная новизна и защищаемые положения. В результате исследований автором проведен анализ выполненных работ по использованию вероятностно-статистических методов для нефтепоисковых работ. Впервые произведен вероятностно-статистический анализ показателей, контролирующих существование подготовленных к глубокому бурению структур, установлены количественные связи между вероятностью существования структур и различными критериями. Впервые исследовано комплексное влияние факторов, контролирующих существование локальных структур, особенно для территорий со сложными условиями для проведения сейсморазведки и высокой степенью изученности. Установлено, что подтверждаемость локальных структур зависит от ряда информативных критериев. Дан анализ эффективности использования разработанных вероятностно-статистических моделей для различных геолого-геофизических условий.

В диссертации защищаются следующие основные положения:

- принципы и методы вероятностно-статистического прогноза подтверждаемости структур, подготовленных сейсморазведкой к глубокому бурению;

- комплекс критериев, контролирующих подтверждаемость подготовленных сейсморазведкой структур;

- вероятностно-статистические модели прогноза подтверждаемости подготовленных сейсморазведкой структур для различных по геологическому строению регионов; геологическая эффективность разработанных вероятностно-статистических моделей прогноза подтверждаемости структур.

Общее количество публикаций по теме диссертации, подготовленных лично автором и в соавторстве, - более 40 (среди них - 3 монографии, 7 авторских свидетельств, 1 патент РФ).

Автор выражает искреннюю благодарность С.А.Шихову, А.С.Флаассу, В.И.Копнину, СХА.Щербакову, В.М.Новоселицкому, С.В.Галкину, В.П.Наборщикову, О.А.Шурубору, О.Э.Денку, М.Э.Мерсону и всем сотрудникам кафедры геологии нефти и газа Пермского государственного технического университета за полезные советы и поддержку.

Заключение Диссертация по теме "Геология, поиски и разведка нефтяных и газовых месторождений", Растегаев, Александр Васильевич

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные теоретические положения, научные и практические результаты проведенных исследований заключаются в следующем:

1. Достоверность подготовки структур сейсморазведкой к нефтепоисковому бурению можно установить только на основе комплексного анализа и учета геолого-геофизических показателей, контролирующих их существование в конкретных геологических условиях. В результате анализа определены причины снижения эффективности сейсморазведочных работ в последние годы. Результаты исследований позволили установить показатели, контролирующие реальное существование структуры. Выполнена оценка их информативности как с вероятностно-статистических, так и с геолого-геофизических позиций. С помощью многомерных статистических методов построены такие вероятностно-статистические модели, которые при определенном количестве используемых показателей позволяют производить прогнозирование существования структур, подготовленных сейсморазведкой, с минимальными ошибками. Прогнозирование выполнялось с помощью линейного дискриминантного, пошагового регрессионного анализов и способом условных комплексных вероятностей. Выполнено сопоставление этих методов между собой, а также детальный анализ каждого метода в отдельности.

С помощью математического моделирования выявлены основные закономерности изменения энергии проходящих сейсмических волн в зависимости от изменения мощности источника и геолого-геофизических параметров ВЧР: а) изменение сейсмогеологических условий ВЧР, выражающееся в увеличении мощности слоя и коэффициента поглощения в нем, уменьшении скорости сейсмических волн в первом слое и увеличении ее в подстилающей толще, влечет за собой убывание энергии проходящих продольных волн через ВЧР по нелинейному закону; б) при увеличении мощности источника возрастает скорость изменения функции энергии продольных волн, проходящих через ВЧР.

4. С целью повышения геолого-экономической эффективности сейсморазведочных работ на площадях со сложным строением ВЧР разработаны методики сейсмогеологического районирования, учитывающие многофакторность влияния ВЧР, с использованием различных математических аппаратов. С использованием предлагаемых методик выполнено детальное сейсмогеологическое районирование юго-востока Пермской области, которое позволяет существенно повысить эффективность сейсморазведочных работ за счет проектирования сети профилей в благоприятных условиях и оптимизации систем возбуждения на площадях с неблагоприятными сейсмогеологическими условиями. Выполненное сейсмогеологическое районирование использовано при оценке подготовки структур к глубокому бурению на юго-востоке Пермской области.

5. Исследовано влияние различных территориальных эталонов при составлении геолого-математических моделей прогноза подтверждаемости структур и установлено, что наилучшие результаты получены при применении эталонов, составленных в пределах одной тектонической единицы. В качестве такой тектонической единицы использована Бымско-Кунгурская впадина, на примере которой разработан механизм построения геолого-математических моделей для оценки реальности существования структур.

6. К настоящему времени более 20 выполненных автором прогнозов подтверждены результатами глубокого нефтепоискового бурения, а также определены те объекты, которые по данным вероятностно-статистического анализа характеризуются максимальной степенью реального существования. Успешность разработанных методов прогноза составила в конечном счете 100%. Необходимо отметить, что большое влияние на подтверждаемость подготовленных объектов оказывают не только характеристики их самих, но и то, в каких геологических условиях подготавливается структура.

При получении новых данных по подтверждаемости или неподтверждаемости структур их необходимо использовать для построения уточненных вероятностно-статистических моделей прогноза. Корректировка моделей должна выполняться постоянно, так как пополнение эталонной выборки новой информацией позволяет точнее учесть все особенности геолого-геофизического строения изучаемых площадей.

Библиография Диссертация по геологии, доктора геолого-минералогических наук, Растегаев, Александр Васильевич, Пермь

1. Абрикосов И.Х. К вопросу формирования нефтяных залежей в каменноугольных отложениях Пермской области// Тр. ВНИГНИ, вып.7. Пермь, 1966.

2. Абрикосов И.Х. Нефтегазоносность Пермской области. Госттоптехиз-дат. М., 1963. 208 с.

3. Авербух А.Г. Изучение состава и свойств горных пород при сейсморазведке. М.: Недра, 1982.

4. Автоматизированные системы информационного комплекса в геологии. Под ред. В.Н.Мошкина. М., Недра, 1973.

5. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староваров О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974. 237 с.

6. Аксенов A.A. Состояние и основные направления совершенствования прогноза нефтегазоносности локальных объектов// Методы прогноза нефтегазоносности локальных объектов: сборник научн. тр. М: ИГИРГИ, 1988. С.5-12.

7. Алексеев A.C. Основные тенденции и результаты развития теории и численных моделей сейсмических методов исследований / Геология и геофизика. 1983, № 1. С. 110-124.

8. Апьберг Дж., Нильсон Э., Уоли Дж. Теория сплайнов и ее приложение. М., Мир, 1972.

9. Аминов Л.З., Амосов Г.А., Белонин М.Д. и др. Анализ схем формирования месторождений и прогноз нефтегазоносности структур. Ленинград: Недра, 1977. 182 с.

10. Анализ влияния различных факторов на размещение и формирование месторождений нефти и газа (на примере платформенных областей). Евсеев Г.П., Кругликов Н.М., Сверчков Г.П., и др. Под ред. Лазарева B.C. и Наливкина В.Д. Л.: Недра, 1971, 335 с.

11. П.Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. М.: Физ-матгиз, 1963. 500 с.

12. Андреев В.Н., Голодовкин В.Д. О необходимости и особенностях моделирования при нефтегеологических исследованиях// Геолого-геофизическое моделирование при поисках нефти и газа: сборник научи. тр. М.: ИГиРГИ, 1991. С. 3-8.

13. Арабаджи М.С. Применение математических методов при структурных литолого-фациальных и прогнозных построениях в нефтяной геологии. М., Недра, 1978.

14. М.Арзиани К.К., Максимов М.М., Чистяков Ю.В. Разработка автоматизированных систем управления в геологии. М., Недра, 1975.

15. Аронов В.И. Математические методы обработки геологических данных на ЭВМ. М.: Недра, 1977. С. 168.

16. Афифи A.A., Эйзен С.П. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ. М.: Мир, 1982. С. 322-328.

17. Ахметшин В.А. Применение некоторых положений теории вероятностей для выбора рациональных размеров сети наблюдений геофизических съемок. В кн.: Геофизические исследования земной коры и мантии Украины. Киев, 1975, с. 92-94.

18. Аширов К.Б. Геологическая обстановка формирования нефтяных и нефтегазовых месторождений Среднего Поволжья. Тр. Гипровосток-нефть, 1965, вып. 8. С. 4-26.

19. Аширов К.Б. О формировании нефтегазовых залежей в Урало-Поволжье // Происхождение нефти и газа и формирование их месторождений. М. с. 588-590.

20. Аширов К.Б. Условия и масштабы миграции нефти и газа, существующие при формировании месторождений Среднего Поволжья. В кн.: Происхождение нефти и газа и формирование их месторождений. М., 1972, с. 588-590.

21. Бакиров A.A. Геологические основы прогнозирования нефте-газоносности недр. М.: 1973. 344 с.

22. Бачурин Б. А. Геохимические закономерности распределения водорастворенных газов и органического вещества как критерии нефтегазоносности локальных объектов Прикамья : Автореф. дис. канд. геол-мин. наук, 1977. №12, 20 с.

23. Беленький В.Я., Кунин Н.Я. Пути повышения эффективности сейсморазведки при подготовке структур в Западной Якутии. Геология нефти и газа, 1978, N5, с. 22-30.

24. Беликов Б.П., Александров К.С, Рыжова Т.В. Упругие свойства породообразующих минералов горных пород. М., Наука, 1970.

25. Белоконь Т.В., Кутуков A.B. Условия нефтегазообразования в верхнедевонско-среднекаменноугольных карбонатных комплексах Волго-Вятского района// Геология нефти и газа. 1984. №2 с.52-56.

26. Белонин М.Д. Методические аспекты прогноза нефтегазоносности земель. Геология нефти и газа, 1977, N 12. С. 32-37.

27. Белонин М.Д., Буялов Н.И. и др. Методы оценки перспектив нефтегазоносности. М. Недра, 1979. 332 с.

28. Бенько E.H., Еханин Е.В. Способ качественного изучения истории тектонического развития локальных поднятий. Советская геология. 1968, N 5. С. 97-109.

29. Березкин В.М., Киричек М.А., Кунарев A.A. Применение геофизических методов разведки для прямых поисков месторождений нефти и газа. М., Недра, 1982. С.182-189.

30. Блюменцвайг В.И., Гребнева И.Л., Скворцова В.В. Достоверность под-готоки структур сейсморазведкой в Предкавказье. Труды ВНИГНИ, М., вып. 203, 1977, с. 189-196.

31. Богданов А.И. Основы пространственной сейсморазведки отраженными волнами. М.: изд. ВНИИОЭНГа, 1983.

32. Боровко Н. Н. Статистический анализ пространственных геологических закономерностей. Л.: Недра, 1971, 173 с.

33. Борукаев Ч.Б., Воронин Ю.А. Математика и геологические задачи // Вестн. АН СССР. АН СССР. - 1975. -N 11. - С. 122-125.

34. Бека К., Высоцкий И.В. Геология нефти и газа. М., Недра, 1979.

35. Белонин М.Д., Кноринг Л.Д. О специфике применения методов распознавания образов для оценки степени нефтегазоносности природных объектов. Геология нефти и газа. 1971, № 7, С.15-18.

36. Боярова Е.Д., Кириллова Ф.Г. К оценке подтверждаемости структур, подготовленных сейсморазведкой в Волго-Уральской провинции// Тр. ВНИГНИ. М., 1977. Вып.203. С. 98-107.

37. Бренер М. М. Экономика нефтяной промышленности. М. : Недра, 1968.

38. Бугаец А.Н., Дуденко Л.Н. Математические методы при прогнозировании месторождений полезных ископаемых. Л.: Недра, 1976. 138 с.

39. Бугаец А.Н. Статистические методы при поисках и оценке пегматитов по геохимическим данным. М., Недра. 1970.

40. Бугаец А.Н., Вострокнутов Е.П., Вострокнутова А.И. Применение экспертных систем в геологическом прогнозировании. М.: изд. ВИЭМС, 1986. - 42 с.

41. Будянский Ю.А., Воронин Ю.А., Чашков A.A. Некоторые свойства «расстояний» и мер сходства между множествами объектов. Новосибирск, 1976. - 38 с. - (препринт / АН СССР. Сиб. отд-ние ВЦ; N 28).

42. Бусыгин Б.С., Мирошниченко Л.В. Выбор информативных признаков в распознавании образов применительно к задачам геологии. М.: изд. ВИЭМС, 1986.-72 с.

43. Буялов Н.И. Основные критерии прогноза нефтегазоносности и их значение при оценке перспектив// Тр.ВНИГНИ, вып.48. М.: Недра. 1967. с.93-102.

44. Бухарцев В.П. Вероятностный прогноз нефтеносности. В кн.: Математика, ЭВМ и АСУ в геологии нефти и газа. М., ИГиРГИ, 1973. С. 7-41.

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

46. Вознесенский В.А. Статистические методы планирования в технико-экономических исследованиях. 2-е изд., перераб. И доп. М.: Финансы и статистика, 11981. 236 с.

47. Ваксман С.И. Формирование линейных мобильных зон в осадочном чехле Волго-Уральской провинции. Геология нефти и газа, 1983, N 2. С. 5-18.

48. Вассерман В.Я., Моделевский М.Ш. О связи нефтеносности структур южной части Печорской депрессии с временем ее формирования.// Нефтегазовая геология и геофизика, М., 1964, №9.

49. Волков A.M. Структура системы решений геологических задач // Тр. ЗапСибНИГНИ. Тюмень, 1986. Вып. 211. С.3-8.

50. Воронин Ю.А. Распознование образов в вычислительной геологоразведке // Методы автоматизированной оценки пористости и водонасы-щенности в терригенных коллекторах. Тюмень, 1987. С. 12-22.

51. Ведерников Г.В. Оценка эффективности сейсморазведочных работ по доразведке месторождений // Геология нефти и газа. М. 1992, № 4, С. 21-24.

52. Винниковский С.А. Закономерности формирования и перспективы открытия зон нефтегазонакопления// Критерии поисков зон нефтегазонакопления: сб. научн. тр. М.: Наука, 1979. с. 168-171.

53. Винниковский С.А., Шаронов С.А. Закономерности размещения и условия формирования залежей нефти и газа Волго-Уральской области. Т.2. Пермская область и Удмуртская АССР. М., Недра, 1977. 270 с.

54. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Высш. школа, 1998, 352 с.

55. Вистелиус A.B. Основы математической геологии. JL: Недра, 1980. 389 с.

56. Воронин Ю.А., Еганов Э.А. Методологические вопросы применения математических методов в геологии. Новосибирск, 1974. 75 с.

57. Влияние неотектонических движений на современное состояние залежей УВ. Проворов В.М., Наборщикова И.И. и др. Геология нефти и газа, N8, 1984. С. 32-38.

58. Волков A.M. Прогноз нефтегазоносности локальных поднятий методами распознавания образцов. Труды ЗапСибНИГНИ, 1975, вып. 88. 108 с.

59. Володин В.М. Анализ надежности структурных построений по данным сейсмических исследований на нефть и газ. Автореф. дисс. на соиск. учен. степ. канд. геол.-минерал, наук, М., 1977 (МГРИ).

60. Володин В. М., Старобинец М. Е., Флакс Я. Ш., Эскин В. М. Результаты анализа надежности структурных построений по данным сейсморазведки на юго-восточном склоне Русской плиты. // Труды ВНИГНИ. М., вып. 203, 1977, с. 107-117.

61. Воробьев В.Я. Статистические методы в геохимии. Изд-во Саратовского университета, 1970. 256 с.

62. Воронин H.H. Влияние региональных наклонов на формирование ловушек нефти и газа // Геология нефти и газа, 1984, №8, с. 50-53.

63. Воронин Ю.А. Геология и математика. Изд-во: Наука, 1967, с. 251.

64. Воронин Ю.А. Исследование операций при поисках и разведке месторождений полезных ископаемых. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1983.-291 с.

65. Воронин Ю.А. О необходимых критериях для управления поисками полезных ископаемых. Новосибирск, ВЦ СО АН СССР, 1977, Препринт 49, 16 с.

66. Воронин Ю.А., Марасулов А.К., Зверинский К.И. О сопоставлении алгоритмов распознавания // Теоретическое и алгоритмическое обеспечение задачи вычислительной геологоразведки. Новосибирск: ВЦ СО АН СССР, 1987.-С. 148-159.

67. Воронин Ю.А. Теория классифицирования и ее приложение. Новосибирск: Наука, 1985. 270 с.

68. Гаврилов В.П. Влияние разломов на формирование зон нефте-газонакопления. М.: Недра, 1975, с.258.

69. Гаврилов В.П. Исследование связей нефтегазоносности структур с региональными разломами эпипалеозойских плит СССР. Автореферат докторской диссертации. М., 1973,33 с.

70. Гаврилов В.П. О закономерных связях нефтегазоносности структур чехла с разломами земной коры молодых платформ СССР// Известия АНСССР. Серия геология. 1972, №2. с.59-69.

71. Гаврилов В.П. Поиски и разведка нефтяных и газовых месторождений в приразломных зонах молодых платформ. М., 1970. 110 с.

72. Гаврин Ю.Г., Ланцев В.Ф. Состояние и перспективы изучения Уфимского плато сейсморазведкой // Геофизические исследования севера Урало-Поволжья: Тр ВНИГНИ. Пермь, 1974. вып. 124. С. 70-78.

73. Галкин В.И., Шурубор O.A., Растегаев A.B., Галкин C.B. Оценка эффективности локального прогноза нефтегазоносности на территории Пермского Прикамья // Нефть и газ /Пермский гос. техн. ун-т. Пемь, 2000.

74. Галкин В.И., Растегаев A.B. О необходимости учета геолого-тектонических условий при подготовке структур к глубокому бурению сейсморазведкой // Нефть и газ /Пермский гос.техн. ун-т. Пемь, 2000.

75. Галкин В.И. Оценка перспектив нефтегазоносности поисковых площадей по геохимическим данным (на примере Уфимского плато): Автореф.дис. канд. геол.-минер. наук. М., 1977.

76. Галкин В.И., Жуков Ю.А. , Шишкин М.А. Применение вероятностных моделей для локального прогноза нефтегазоносности. Екатеринберг, 1992, 108 с.

77. Галкин В.И., Растегаев A.B., Старкова H.A., Фофанова Т.В. Прогнозирование качества сейсмического материала по геолого-геофизическим данным на юго-востоке Пермской области// Геология и разведка. М., 1984. N9. С. 98-101.

78. Галкин В. И., Галкин C.B. Прогнозирование дебитов нефти в добывающих скважинах Пашнинского месторождения // Сборник тезисов к научной конференции "Моделирование геологических систем и процессов". Пермь, ПГУ, 1996, с. 200-203.

79. Галкин В.И., Галкин C.B., Левинзон И.Л., Пономарев В.А. Прогнозирование нефтегазоносности локальных структур вероятностно-статистическими методами. Известия вузов. Нефть и газ,1997, №1, Тюменский государственный нефтегазовый институт, с. 3540.

80. Галкин В.И., Растегаев A.B., Старкова H.A., Фофанова Т.В., Лядова H.A. О влиянии верхней части разреза на качество сейсмического материала на территории Уфимского плато / Перм.политехн.ин-т. Пермь, 1983. 9 с. Деп. в ВИНИТИ 20.04.83. N 2106-83.

81. Галкин В.И., Галкин C.B. О влиянии размеров и возраста структур на их нефтегазоносность // Сборник тезисов к научной конференции "Моделирование геологических систем и процессов". Пермь, ПТУ, 1996, с. 161-163.

82. Галкин В.И., Мерсон М.Э., Никулин В.В. Влияние разломов на нефтегазоносность локальных структур. Геология нефти и газа. М. , 1993, №2, с. 16-18.

83. Галкин В.И., Мерсон М.Э., Галкин C.B. О влиянии региональных углов наклона на нефтегазоносность / Сборник тезисов к научной конференции "Современные проблемы геологии Западного Урала" / Пермь, ПГТУД995.

84. Галкин В.И., Лядова H.A., Галкин C.B. Прогноз нефтегазоносности нижне- и среднекаменоугольных отложений на локальных структурах северо-восточной части Волго-Урала // Пермский гос. техн. ун-т. Пермь, 1996. 95 с.

85. Галкин В.И., Мерсон М.Э., Шурубор O.A., Левинзон И.Л. и др. Прогнозирование нефтегазоносности структур в различных геоструктурных зонах / ОАО «ПермНИПИнефть». Пермь, 1996. С. 78.

86. Галкин В.И., Лядова H.A., Галкин C.B. Роль вертикальной миграции в формировании залежей нефти в палеозойских отложениях Волго-Урала // Сборник тезисов к научной конференции "Моделирование геологических систем и процессов". Пермь, ПТУ, 1996, с.158-161.

87. Галкин C.B. К вопросу о подготовке структур сейсморазведкой к глубокому бурению // Геология месторождений полезных ископаемых. / Пермский гос. техн. ун-т. Пермь, 1997. С. 100-106.

88. Галкин C.B. О возможности прогнозирования подтверждаемое™ структур, подготовленных сейсморазведкой к глубокому бурению // Известия вузов. Сер. Нефть и газ. 1998. № 4. С. 22-27.

89. Галкин C.B. и др. Прогнозирование нефтегазоносности верхнедевонских отложений центральной части Ижма-Печорской впадины / "Депонированные научные работы"/ № 2,1995,б/о 197.

90. Галкин В.И., Середин В.В., Бачурин Б.А. Применение вероятностно-статистических моделей при изучении распределения углеводородов в грунтах и выборе технологий их санаций / Перм. гос. техн. ун-т. Пермь, 1999. 139 с.

91. Геолого-геофизическое моделирование нефтегазоносных территорий / Н.В. Неволин, В.М.Ковылин, Г.А.Масляев и др. -М.: Недра, 1993. 205 с.

92. Геолого-геофизическое моделирование при поисках нефти и газа. Сборник научных трудов. М.: ИГиРГИ, 1991, 168 с.

93. Геофизические методы разведки при решении геологичских и экологических задач. СПБ: изд-во СПБГИ, 1992. - 137 с. - (Записки / СПБГИ; т. 132).

94. Глоговский В.М., Мешбей В.И. Площадные системы сейсмических наблюдений и методика пространственной обработки отраженных волн. М.: изд. ВНИИОЭНГа, 1977.

95. Глазунов Н.М. Об оценках информативности признаки в задачах классификации // Автоматизация проектирования информационных систем. Киев: ИК АН УССР, 1976. - С. 57-66.

96. Глотов О. К., Косов В. М. Оценка точности построения отражающих горизонтов // Разведочная геофизика. М. 1971. Вып. 46. С. 3-9.

97. Гогоненков Г.Н. Изучение детального строения осадочных толщ сейсморазведкой. -М.: Недра, 1987. 220 с.

98. Годер А. А., Сидоренко А.Ф., Эскин В.М. Математические методы прогнозирования результатов и оптимизации процесса поисков нефтяных объектов сейсморазведкой. М.: ВНИИОЭНГ, 1985. 62 с.

99. Годер А. А., Храмов В.Т., Долицкая Т.В. Проблемы принятия оптимальных решений при поисках залежей на основе имитационного моделирования на ЭВМ. // В кн.: Методика поисков и разведки нефтегазоносных объектов нетрадиционного типа. М., Наука, 1990.

100. Гольдин C.B., Волков A.M., Гольдина H.A. Аксиоматическая классификация залежей нефти и газа и ее применение для описания месторождений Тюменской области. М., Недра, 1970. 219 с.

101. Гольдин C.B. Интерпретация данных сейсмического метода отраженных волн. М.: Недра, 1979. - 342 с.

102. Гольдин C.B., Черняк B.C., Судварг Д.И. Оценка параметров скоростной модели среды по данным многократного прослеживания отраженных волн. Геология и геофизика. - 1978. - N 6. - С. 103-114.

103. Гольдин C.B. О сечении геофизических карт // Разведочная геофизика. М.: Недра, 1970. Вып. 42. - С. 23-27.

104. Гольдин C.B. Статистические методы идентификации отраженных волн при наличии полной априорной информации. В кн. Дискретная корреляция сейсмических волн. Новосибирск, Наука, 1972. С. 14-49.

105. Горелов С.К. Морфоструктурный анализ нефтегазоносных территорий. М.: Наука, 1973. 206 с.

106. Губарев В.В. Вероятностные модели: Справ.: (в 2 ч.).Ч.1. Новосибирск: изд-во НЭТИ, 1992. 197 с.

107. Губерман Ш.А. Комплексная интерпретация геофизических данных с помощью обучающейся программы. В кн. «Проблемы ядерной геофизики». М., Недра, 1964, с. 64-73.

108. Губерман Н.Ш. Неформальный анализ данных в геологии и геофизике. М.: Недра, 1987. - 482 с.

109. Губкин И.М. Урало-Волжская или восточная нефтегазоносная область. Изб. соч. т. 1. Изд. АН СССР. М.-Л., 1950.

110. Губкин И.М. Учение о нефти. Изд. 3-е. М.: Наука, 1975. 384 с.

111. Гурвич И.И., Боганик Г.Н. Сейсмическая разведка. М.: Недра, 1980. С.303-304.

112. Гуревич А.Е. Процессы миграции подземных вод, нефти и газов. М., Недра, 1969. 112 с.

113. Гусейнов А. А., Славкин B.C. Локальный прогноз нефтегазоносно-сти. // Геология нефти и газа. М. 1992, № 2, с. 18-21.

114. Гуськов О.И., Кушнарев П.И., Таранов С.М. Математические методы в геологии. Сб. задач: Учеб. Пособие для вузов. М.: Недра, 1991. - 205 с.

115. Гутман И.С. Закономерности распространения поднятий в нефтегазоносных районах восточной части Русской плиты. М., 1971. 104 с.

116. Дементьев Л.Ф. Математические методы и ЭВМ в нефтегазовой геологии. М.: Недра, 1983. 187 с.

117. Демин В.И., Конторович А.Э. Основы методики и правила выбора вероятностей ошибок первого и второго рода последовательной по объектам процедуры распознавания образов. Труды СНИИГГИМС, 1976, т. 220, с. 84-93.

118. Джафаров И.С., Джафаров Н.М., Эфендиев Г.М. Применение теории нечетких множеств к решению задач распознавания в нефтепромысловой геологии и геофизике (обзор). М.: ВИЭМС, 1985. - 78 с.

119. Дмитриевский А.Н. Методология системно-геологических исследований. В кн.: Проблемы нефтегазогеологического прогнозирования. М.: Наука, 1986. С. 11-13.

120. Добрынин В.Н., Черемисина E.H. Математические методы и средства вычислительной техники в геолого-прогнозных исследованиях. М.: Недра, 1988.-201 с.

121. Добрынин В.Н. , Серебряков В.А. Методы прогнозирования аномально высоких пластовых давлений. М.: Недра, 1978. 232 с.

122. Дунаев В.Ф., Миловидов К. Н. Оценка экономической эффективности геофизических работ на нефть и газ. М.: Недра, 1973. с. 28-72.

123. Дунаев Ф.Ф. и др. Система показателей для определения экономической эффективности сейсморазведочных работ на нефть и газ.// Известия вузов. 1961, №10. С. 15-20.

124. Дэвис Дж. Статистика и анализ геологических данных. М.: Мир, 1977. 572 с.

125. Дэниел К. Применение статистики в промышленном эксперименте. М., Мир, 1979, 288 с.

126. Ефимцев H.A. Структурно-геоморфологические исследования при нефтепоисковых работах. Л., 1969, 275 с.

127. Журавлев Ю.И. Непараметрические задачи распознавания образов. Кибернетика, 1976, N 6, с. 5-41.

128. Закс Л. Статистическое оценивание. М., Статистика, 1976.

129. Закономерности размещения и условия формирования залежей нефти и газа Волго-Уральской области. Т.2. Пермская область и Удмуртская АССР/ С.А.Винниковский, Л.В .Шаронов. М.: Недра, 1977. 272 с.

130. Закономерности распространения зон нефтегазонакопления в северных районах Урало-Поволжья и разработка рекомендаций по обеспечению выполнения плана прироста запасов нефти и газа в XI пятилетке. Пермь, 1982. Белышев Б. П., Проворов В. М. и др.

131. Захарова Г. А., Кисилев В. С. Влияние плотности сети профилей на точность структурных построений по данным сейсморазведки. Разведочная геофизика. М., 1985. Вып. 100. С. 3-5.

132. Захаров Е.В., Буялов Н.И. Методические основы прогнозных оценок ресурсов нефти и газа. Обзор. Сер. Нефтегаз. Геол. и геофз., М., ВНИИОЭНГ, 1976.

133. Залежи нефти и газа в ловушках неантиклинального типа. Альбом -справочник / Ратнер В.Я. и др. М., Недра, 1982.

134. Зильбершмидт В.Г., Тимантеев O.A., Митус А.П. Каталог физических свойств горных пород Верхнекамского калийного месторождения / Перм. гос. ун-т. Перм., 1976. 4.1.

135. Зорькин Л.М., Карус Е.В., Кондратов Л.С. Закономерности формирования и распределения геофизических и геохимических полей. -Сов.геология, 1978. N 11. С. 96-104.

136. Зорькин Л.М.,Стадник Е.В., Сошников В.К., Юрин Г.А. Гидрогеохимические показатели оценки перспектив нефтегазоносности локальных структур. М.: Недра, 1974. 80 с.

137. Ивахненко А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление большими системами. Киев, Техника, 1975. 312 с.

138. Ивахненко А.Г., Карпинский A.M. Самоорганизация моделей на ЭВМ в термитах общей теории связи (теория информации). Автоматика, 1982, N 4, с. 7-26.

139. Кабышев Б.П. О связи нефтегазоносности с неотектоническими движениями на древней платформе. Геология нефти и газа, 1985, N 2. С. 3-14.

140. Кабышев Б.П. Палеотектонические исследования и нефтегазонос-ность в авлокогеновых областях. JL: Недра, 1987, 186 с.

141. Кабышев Б.П., Чупрынин Д.И. Принципы и методика локального прогноза нефтегазоносности. Геология нефти и газа, 1984, N 11. С. 1823.

142. Калинко М.К.Основные закономерности распределения газа и нефти в земной коре. М.: Недра, 1964. 194 с.

143. Карасик М.В. Применение сейсморазведки для изучения локальных неоднородностей геологического разреза: Обзор// Региональная, разведочная и промысловая геофизика, М.: ВИЭМС, 1981. - 59 с.

144. Каратаев Г.И., Каретников Л.Г., Калуконис Г.И. Формальное описание геологической модели нефтегазоносности. Тр. БелНИГРИ, Минск, 1976, с. 9-24.

145. Кауфман А. Введение в теорию геофизических методов. 4.1: Гравитационные, электрические и магнитные поля.- М.: Недра, 1997. - 519 е.- (Международная геофизическая серия; т.49).

146. Керимов В.Ю.Поиски и разведка залежей нефти и газа в стратиграфических и литологических ловушках. М.: Недра, 1987. 206 с.

147. Кивелиди В.Х., Старобинец М.Е., Эскин В.М. Вероятностные методы в сейсморазведке. -М.: Недра, 1982.

148. Кивелиди В.Х., Хургин Я.И., Эскин В.М. Методы вероятностного поиска и их применение в геолого-геофизических исследованиях // Нефтегазовая геолгия и геофизика / М.: ВНИИОЭНГ, 1972. С. 16.

149. Киселев B.C. Выбор шага сечений структурной карты// Разведочная геофизика. М.: Недра, 1986. - Вып. 103. - С. 34-39.

150. Киселев B.C. Плотность сети профилей и надежность объектов при выявлении и подготовке под глубокое бурение нефтегазоперспективных структур// Прикладная геофизика. М.: Недра, 1986. - Вып. 114. - С. 74-86.

151. Коган С.Я. О сейсмической энергии, возбуждаемой источником, находящимся на поверхности // Изв. АН СССР. Сер. геофиз. 1963. N 7. С.1000-1013.

152. Козлов Е. А. Об оценке экономической эффективности геофизических работ. // Прикладная геофизика, вып. 59. М.: Недра, 1969. 241-251 с.

153. Козлов Е. А. Определение экономической эффективности геофизических работ на нефть и газ. М.: Недра, 1980. 141 с.

154. Количественные методы оценки погрешностей сейсморазведки.- Обзор. сер. регион, развед. и промысл, геофиз./ В.М.Володин, В.М.Глоговский, В.Х.Кивелиди и др. М., ВИЭМС, 1975.

155. Конторович А.Э. Геохимические методы количественного прогноза нефтегазоносности. М.: Наука, 1976. 250 с.

156. Конторович А.Э. Геолого-математическое моделирование как основы современных методов прогноза нефтегазоносности. Тр. СНИИГ-ГиМС, 1977, вып. 249, с. 2-15.

157. Конторович А.Э., Луговдев А.Д., Фотиади Э.Э. Современные подходы к оценке перспектив нефтегазоносности. Тр. СНИИГГиМС, 1972, вып. 138, с. 4-11.

158. Кобранова В.Н. Физические свойства горных пород. М., Гостоптех-издат, 1962.

159. Корягин В.В., Яковлев В.Н. Зависимость точности структурных построений по данным сейсморазведки от методики полевых наблюдений и обработки// Геолого-геофизическое моделирование при поисках нефти и газа: сборник научн. тр. М.: ИГиРГИ, 1991. С. 54-62.

160. Корягин В.В., Сахаров Ю.П. Матемаческое моделирование в сейсморазведке. М.: Наука, 1988. - 156 с.

161. Кравченко А.Д., Молоканов Г.И. Распределение сейсмической энергии и направленность излучения при невзрывном возбуждении на поверхности // Изв. Вузов. Геология и разведка. М., 1974. N 7. С. 85-92.

162. Крамбейн У., Кауфман Н. Модели геологических процессов. М.; Мир, 1969. С. 396.

163. Крамбейн У. , Грейнбилл Ф. Статистические модели в геологии. М.: Мир, 1969. С. 396.

164. Красильников Б.В., Никулин A.B., Оборин A.A., Шершнев К.С., Щербина В.Д. О возможностях картирования структур в районе Уфимского плата.// Материалы совещания: Геология и разведка нефти и газа Пермского Предуралья. Пермь, 1971,с. 62-71.

165. Красильникова Т.Б., Сардонников Н.М. Подтверждаемость перспективных ресурсов УВ запасами промышленных категорий в ЗападноСибирской и Амударьинской нефтегазоносных провинциях. // ЭИ ВИЭМС. М. 1990, №5, с. 6-11.

166. Креме А .Я. Вопросы формирования залежей нефти и газа. М., Гос-топтехиздат, 1954. 327 с.

167. Креме А.Я., Вассерман В.Я., Матвиевская Н.Д. Условия формирования и закономерности размещения залежей нефти и газа. М.:Недра,1974, 336 с.

168. Критерии количественной оценки нефтегазоносности крупных территорий / В.Д.Наливкин и др. М., ВИЭМС, 1975.

169. Кудрявцев H.A. Генезис нефти и газа. JL: Недра, 1973. 195 с.

170. Кудрявцев H.A. Глубинные разломы и нефтяные месторождения. JL: Недра, 1963, 220 с.

171. Кудрявцев H.A. О закономерности размещения нефтяных и газовых месторождений. В кн.: О закономерностях размещения месторождений нефти и газа Волго-Уральской области. М.: Изд. АН СССР, 1963, с. 24-40.

172. Кузнецов В.П. Интервальные статистические модели. М.: Радио и связь. 1991.348 с.

173. Кунин Н.Я., Красильникова Т.Б. Методика вероятностно-аналитического прогноза числа и размеров нефтегазоперспективных антиклинальных структур в платформенных регионах. Геология нефти и газа, 1980, N4, с. 15-22.

174. Кунин Н.Я. Оценка кондиционности подготовки структур к глубокому бурению по данным сейсморазведки// Геология нефти и газа. М.,1975, N 5. С.24-30.

175. Кунин H .Я. Оценка точности сейсмических построений при подготовке структур по сопоставлению с данными глубокого бурения. Геология нефти и газа, 1975, N 2, с. 41-50.

176. Кунин Н.Я. Подготовка структур к глубокому бурению для поисков залежей нефти и газа. М.: Недра, 1981. 276 с.

177. Клаербоут Дж. Теоретические основы обработки геофизической информации с приложением к разведке нефти. М., Недра, 1981.

178. Кутуков A.B. Условия проявления процесса нефтеобразования в вендской, девонской и визейской терригенных формациях Пермского Прикамья. Геология нефти и газа. 1981. №2. с.35-39.

179. Кучай В.В., Чугадеев Д.Н. Вероятностный геологический прогноз по косвенным отображениям. Недра, 1986, 206 с.

180. Ланцош К. Практические методы прикладного анализа. М.: Физмат-гиз, 1981. 524 с.

181. Ларин В.И.Количественная оценка процессов газонакопления. М.: Недра, 1982. 160 с.

182. Левин А.Н. Эффективные скорости и годографы отраженных волн для слоистой среды с негоризонтальными границами раздела / При-клакдная геофизика, вып.76. М., Недра, 1974. С. 69-78.

183. Ласточкин А.Н. Неотектонические движения и размещение залежей нефти и газа. // Тр. ВНИГРИ. Л.: Недра, 1974, вып. 327, 68 с.

184. Лаудак Т. ЭВМ и машинные методы в геологии. М., Мир, 1981. 318 с.

185. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. Новосибирс, Наука, 1981.

186. Леворсен А.И. Геология нефти и газа. М.: Мир, 1970, 638 с.

187. Лесынчук В. М., Лейбович С. X. О точности картирования нижнекаменноугольных границ сейсморазведкой МОГТ // Нефтяная и газовая промышленность. Киев, 1987. №1. С. 6-9.

188. Лобов В.А. Некоторые^ закономерности размещения нефтяных месторождений в отложениях палеозоя на территории Волго-Уральской области// Закономерности размещения месторождений нефти и газа в Волго-Уральской области. АН СССР, 1963. с. 15-26.

189. Лоули Д., Максвел А. Факторный анализ как статистический метод. М.: Мир, 1967. 144 с.

190. Лопатин Н.В. Образование горючих ископаемых. М.: Недра, 1982. 192 с.

191. Лоран П.Ж. Аппроксимация и оптимизация. М., Мир, 1975, с. 76-78.

192. Лунев В.Г., Потапов Б.Ф., Растегаев A.B. Волновые поля, возбужде-мые импульсными двигателями высокого давления // Геофизические методы поисков и разведки месторождений нефти и газа: Межвуз. сб. научн. тр./ Перм. гос. ун-т. Пермь, 1983, С. 112-115.

193. Лядова H.A. Анализ влияния региональных и локальных геологических условий на размещение залежей в каменноугольных отложениях Прикамья: Экспресс информация. Геология, геофизика и разработка нефтяных месторождений. Вып. М.: 1992. с. 7-10.

194. Маймин З.Л. Вопросы образования нефтяных залежей. Л., 1963. 100 с.

195. Майоров В.В., Шевелев В.А., Краснопольский А.Д. и др. Самоходный излучатель поверхностный сейсмических колебаний (СИП). Экс-пресс-информ. Сер. Регион, развед. и промысл, геофиз./ ВИЭМС, М., 1974, N3. С. 1-10.

196. Майоров В.В., Ходычкин Б.Г., Ваншельбойм Б.Г., Богданов В.В. Результаты сопоставления различных типов наземных невзрывных источников сейсмических колебаний // Прикладная геофизика. М.: Недра, 1986. Вып. 114. С. 63-74.

197. Максимов С.П., Киров В.А., Ларкин В.Н. О минимальной амплитуде структурных ловушек, способных аккумулировать промышленные скопления нефти и газа в платформенных условиях.- Докл. АН СССР, т. 205, №6, 1972, с. 1436-1438.

198. Маловичко A.A. Кинематическая интерпретация данных цифровой сейсморазведки в условиях вертикально-неоднородных сред. Свердловск: Уро АН СССР, 1990. С. 93-126.

199. Маловичко А.А.Погрешности вычисления эффективных и интервальных скоростей при обработке на ЭВМ материалов сейсморазведки МОГТ. Обзор, сер. Разведочная геофизика. - М.: ВИЭМС, 1984. - 76 с.

200. Машкович К.А. Структурные носы, их природа и значение для поисков нефти и газа в Саратовском Поволжье// Газовая промышленность. М., 1959, №3, с. 1-15.

201. Методика поисков месторождений нефти и газа. Под ред. Н.Я.Кунина, Труды ВНИГНИ, М., вып. 203, 1977.

202. Методология локального прогноза нефтегазоносности. (Шпильман В.И., Плавник Г.И., Судат Л.Г., Гаврилов В.Н.). В кн.: Локальный прогноз нефтегазоносности Западно-Сибирской геосинклинали. Тюмень, 1989, с. 12-15.

203. Методы нефтепоисковой геохимии (Сб. науч. трудов). М.: ВНИИЯГГ, 1983, 173 с.

204. Мешбей В.М. Сейсморазведка методом общей глубинной точки. М.: Недра, 1973. 152 с.

205. Миллер P.JL, Кан Дж.С. Статистический анализ в геологических науках. М.: Мир. 1965. 482 с.

206. Мирчинк М.Ф. О закономерностях размещения нефтяных и газовых месторождений. М., Гостоптехиздат, 1963. 122 с.

207. Мовшович Э.Б., Кнепель М.Н., Черкашин М.С. Формализация геологических данных для математической обработки. М.: Недра, 1987. -215 с.

208. Мешбей В.И., Стариченко Н.Д. Влияние анизотропии скоростей на эффективность метода общей глубинной точки / Прикладная геофизика, вып.94. М., Недра, 1979, С.82-92.

209. Начала теории сходства / Ю.А.Воронин. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 991. - 128 с.

210. Невинный A.B., Урупов А.К. Определение пластовых скоростей в средах с криволинейными границами / Прикладная геофизика, вып.83. М., Недра, 1976. СЗ-20.

211. Неручев С.Г. Взаимосвязь между стадийностью нефтегазообразова-ния и размещением нефти и газа в бассейнах. В кн.: Осадочно-миграционная теория образования нефти и газа. М.: Наука, 1978. С. 6575.

212. Нестеров И.И. Критерии прогнозов нефтегазоносности. М.: Недра, 1969. 334 с.

213. Нестеров И.И., Шпильман В.И. Теория нефтегазонакопления. М.: Недра, 1987. 226 с.

214. Нефти, газы и битумоиды Пермского Прикамья и сопредельных районов. Каталог физико-химических свойств, пермь, 1977. 561 с.

215. Новоселицкий В.М., Проворов В.М., Шилова A.A. Физические свойства пород осадочного чехла севера Урало-Поволжья. Свердловск, 1985. 132 с.

216. О связи возраста ловушек с нефтегазоносностью разреза. Галкин В.И., Дозорцев Р.Н., Соколов О.В., Сотин В.В., Красиков П.И. // Геология, геофизика и разработка нефтяных месторождений. М., 1994, №2, с. 6-9.

217. Обобщить материалы и оценить перспективы нефтегазоносности до-девонских отложений восточных районов Русской платформы, том I, Пермь, 1994. Белоконь Т. В. и др.

218. Овчаренко A.B. О роли структурного бурения при поисках нефти и газа. Геология нефти и газа, 1974, N 10, с. 12-18.

219. Окунь Я.О. Факторный анализ. М., Статистика, 1974. 200 с.

220. Отчеты треста "Пермнефтегеофизика" за 1981-1997 гг.

221. Оценка перспектив нефтегазоносности локальных структур математическими методами. / В.А.Ванюшин, А.В.Петухов, Б.П.Кабышев, А.Ф.Шевченко. Обзор ВИЭМС, Сер. геофиз. методы поисков и разв. м-ний нефти и газа, 1973, с. 1-38.

222. Палий A.M., Кабышев Б.П. Локальный прогноз нефтегазоносности. Нефтяная и газовая промышленность. 1986, N 2, с. 10-13.

223. Панченко A.C. Раздельное прогнозирование залежей нефти и газа. М.: Недра, 1985. 200 с.

224. Патрик Э. Основы теории распознавания образов. М.: Сов. Радио, 1980.-427 с.

225. Пахомов В.И., Пахомов И.В. Визейская угленосная формация западного склона Среднего Урала и Приуралья. М.: Недра, 1982. 152 с.

226. Плотников A.A., Медведев Н.В., Плотников Д.А. К методике оценки результатов и планирования геолого-поисковых работ // Геология нефти и газа. М. 1997, №> 7, С. 39-42.

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

228. Поляков В.А., Сахаров Ю.П., Суровиков Е.А. Математическая модель процесса выбора направлений геологоразведочных работ// Геолого-геофизическое моделирование при поисках нефти и газа: сборник научн. тр. М.: ИГиРГИ, 1991. С. 63-71.

229. Полшков М.К., Тарасов Ю.А., Раевский Ю.Г. Учет пространственного сноса при продольных наблюдениях // Прикладная геофизика, вып. 89. М., Недра, 1979, С.32-39.

230. Проворов В.М. Структурно-фациальные зоны нефтегазонакопления в северных районах Урало-Поволжья. Тр. ВНИГНИ. Вып. 243, М.,1982. с.3-21.

231. Прогноз месторождений нефти и газа / А.Э.Конторович, Э.Э.Фотиади, В.И.Демин и др. М.: Недра 1981. 337 с.

232. Рабинович А. А. Использование коэффициентов успешности и под-тверждаемости при анализе и прогнозировании геологоразведочных работ. // Геология нефти и газа. М. 1990, № 1, с. 25-26.

233. Растегаев A.B. К вопросу о прогнозировании площадей для применения поверхностных источников / Перм. политехи, ин-т. Пермь, 1983. 8 с. Деп. в ВИНИТИ 26.12.83. N 7043-83.

234. Растегаев А. В., Морошкин А. Н. Оценка подтверждаемости структур, подготовленных сейсморазведкой в Пермской области. // Геология месторождений полезных ископаемых. / Пермский гос. техн. ун-т. Пермь,1997. С. 125-130.

235. Растегаев A.B. К вопросу поглощения сейсмической энергии в ВЧР // Вопросы совершенствования методов поисков, разведки и разработки нефтяных месторождений Пермского Прикамья: Тез. докл. научно-техн. конф. Пермь, 1984. с. 43-44.

236. Растегаев A.B. О влиянии ВЧР на эффективность работы поверхностного источника // Геофизические методы поисков и разведки месторождений нефти и газа: Межвуз. сб. науч. тр./ Перм. гос. ун-т. Пермь, 1985. С. 119-124.

237. Растегаев A.B. Применение вероятностно-статистических методов для сейсмогеологического районированеия площадей со сложным строением верхней части разреза / Перм. гос. техн. ун-т. Пермь, 2000. С. 59.

238. Растегаев A.B. Повышение эффективности применения поверхностных источников в сейсморазведке в сложных сейсмогеологических условиях на основе учета многофакторности влияния ВЧР: Автореф. Дис. . канд. reo лого-минер, наук. Пермь, 1986.

239. Растегаев A.B., Галкин В.И. К вопросу прогнозирования качества сейсмического материала на Уфимском плато / Перм. политехи, ин-т. Пермь, 1986. 7 с. Деп. в ВИНИТИ 11.03.86. N 1682-В86.

240. Растегаев A.B., Галкин C.B., Галкин В.И., Левинзон И.Л. Применение вероятностно-статистических моделей при подготовке структурсейсморазведкой к глубокому бурению / Перм. гос. техн. ун-т. Пермь, 1996. С. 59.

241. Растегаев A.B., Галкин В.И., Галкин C.B. Прогноз подтверждаемое™ структур, подготовленных сейсморазведкой к глубокому нефтепоиско-вому бурению / Перм. гос. техн. ун-т. Пермь, 2000. С. 87.

242. Растегаев A.B. Прогнозирование подтверждаемости структур, подготовленных сейсморазведкой, на примере Бымско-Кунгурской впадины // Нефть и газ /Пермский гос.техн. ун-т. Пемь, 2000.

243. Результаты анализа надежности структурных построений по данным сейсморазведки на юго-восточном склоне Русской плиты. /

244. B.М.Володин, М.Е.Старобинец, Я.Ш.Флакс, В.М.Эскин. Труды ВНИГНИ. М., вып. 203, 1977, с. 107-117.

245. Родионов Д.А. Статистические решения в геологии. М.: Недра, 1981. С. 158-165.

246. Ростовцев H.H. К методике определения продуктивности структур в нефтегазоносных районах // Геология нефти и газа, 1964, №7, с. 1-8.

247. Савицкий И. Д. Таблицы вероятностей подсечения эллиптических объектов для расчета поисковых сетей. М., Недра, 1993. 190 с.

248. Савич А.Д., Семенцов A.A., Растегаев A.B., Попов JI.H., Лаврухин Ю.М. Геофизические исследования горизонтальных скважин при помощи насосно-компрессорных труб малого диаметра // Нефтяное хозяйство. М., 1998. № 6. С. 41-44.

249. Салманов Ф.К. Критерии оценки нефтегазоносности локальных поднятий в неокомских отложениях Широтного Приобья.// Геология нефти и газа. М.,1976, с.11-18.

250. Сверчков Г.П. , Жуков Ю.А. Влияние различных факторов на экранирующие свойства глинистых покрышек. Тр. ВНИГРИ, 1971, вып. 295.1. C. 103-113.

251. Сейсморазведка: Справочник геофизика. М.: Недра, 1981. С. 2223, 387-388.

252. Сейсморазведка: Справочник геофизика: В 2 кн.(под ред. Номоконо-ва В.П.). Кн. 2. Сейсмометрические методы разведки.- М.: Недра, 1990. 400 с.

253. Системные исследования при прогнозировании нефтегазоносности недр. Под ред. Бакирова A.A. М., Недра, 1986. 286 с.

254. Скидан С. А. Методика оценки результатов сейсморазведки при решении нефтепоисковых задач // Прикладная геофизика. М. ,1970. Вып. 58. С. 3-17.

255. Скидан С.А. О точности сейсмических карт.// Прикладная геофизика. М. 1965. Вып. 46. С.62-78.

256. Соколов В.А.Миграция нефти и газа. М.: Изд-во АН СССР, 1956. 187 с.

257. Старобинец А. Е. , Беленький В. Я., Гагаев А. В., Красильникова Т.Б., Сар донников Н.М. Принципы и методика автоматизированной оценки перспективности ресурсов УВ и их надежности. // Геология нефти и газа. М. 1991, № 7, с. 31-34.

258. Старобинец И.С. Газогеохимические показатели нефтегазоносности и прогноз состава углеводородных скоплений. М.: Недра, 1986. 141 с.

259. Теоретические основы и методы поисков и разведки скоплений нефти и газа. / А.А.Бакиров, Э.А.Бакиров, В.С.Мелик-Пашаев и др. М., Высшая школа, 1976.

260. Тимурзиев А.И. Методика оценки нефтегазоносности локальных структур. Геология нефти и газа, 1988, N 2. С. 13-16.

261. Тимошин Ю.В. Импульсная сейсмическая голография. М., Недра, 1978.

262. Турбович И.Г. О классификации задач и методов опознавания образов // Опознания образов. М.: Наука, 1968. - С. 18-23.

263. Удот Г.Д. Локальные структуры Печорской плиты в связи с нефтега-зоносностью. Л.: Наука, 1979, 95 с.

264. Уилкс С. Математическая статистика. Наука, М., 1967. 600 с.

265. Уотерс К. Отражательная сейсмология. М.: Мир, 1981. С. 53, 63-64.

266. Физико-геологическое моделирование геологических структур. Методические рекомендации / Н.Р.Бурьян, М.Н.Байсарович, Т.И.Бровкина и др.- Л.: Недра, 1991. 103 е.: ил.

267. Физико-химические основы прямых поисков залежей нефти и газа. Под ред. Е.В.Каруса. М., Недра, 1986. 335 с.

268. Хаин В.Е. Геотектонические основы поисков нефти. Баку. Азнефте-издат, 1954, 691 с.

269. Хаин В.Е. Общая геотектоника. М., Недра, 1973. 510 с.

270. Хальд А. Математическая статистика с техническими приложениями. М., Изд-во иностранной лит-ры, 1956. 488 с.

271. ХарбухДж., Давтон Дж., Девис Дж. Применение вероятностных методов в поисково-разведочных работах на нефть. М., Недра, 1981.

272. Хачатрян P.O. Тектоническое развитие и нефтегазоносность Волж-ско-Камской антеклизы. М.: Наука, 1979. 171 с.

273. Холин А.И. Использование математических методов для прогноза нефтегазоносности локальных структур. М.: Недра, 1970, 107 с.

274. Холин А.И. Некоторые общие закономерности размещения залежей нефти в пределах нефтегазоносных зон (по материалам прогноза нефтегазоносности на ЭВМ). В кн.: Проблемы нефтегазогеологического прогнозирования. М.: Наука, 1986. с.58-76.

275. Хоменюк Ю.В. Методика поэтапного построения прогнозных карт нефтегазоносности в изолиниях адекватности. Советская геология, 1974, N5, с. 23-36.

276. Цибулин И.Л. Комплексная интерпретация данных бурения и сейсморазведки основа оптимизации сложнопостроенных месторождений // Геология нефти и газа. М. 1990, № 6, С.25-28.

277. Черников К.А., Сверчков Г.П. Критерии раздельной оценки нефтеносности (на примере Тимано-Печорской провинции). Л.: Недра, 1974. 183 с.

278. Чернов А., Мозес Л. Элементарная теория статистических решений. М. Радио, 1962.

279. Чистяков В.П. Курс теории вероятностей. М.: Наука, 1996. 255 с.

280. Чуйков С.Н., Шпильман В.И. Закономерности дискретного распределения структур в Западной Сибири. // Геология нефти и газа. М. 1992, №3, с. 11-14.

281. Шарапов Н.П. Применение математической статистики в геологии. М.: Недра, 1971. 246 с.

282. Шаронов JI.В. Формирование нефтяных и газовых месторождений северной части Волго-Уральского бассейна. Пермь: ВНИГНИ, 1971. 290 с.

283. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем. Искусство и наука. М., Мир, 1978. 418 с.

284. Шихов С.А., Галкин В.И., Шихов Б.С. и др. Геолого-геофизические основы поисков и оценка нефтегазоносности локальных структур. Пермь, 1983,251 с.

285. Шихов С.А., Галкин В.И., Растегаев A.B. О влиянии ВЧР на прохождение продольных волн // Изучение и учет верхней части разреза при геофизических работах на нефть и газ: Тез. докл. научно-техн. конф. Пермь, 1985. С.4.

286. Шихов С.А., Потапов Б.Ф., Рубцов С.М., Растегаев A.B., Лунев В.Г. Изучение ВЧР с помощью поверхностных источников // Геология, поиск и разведка горючих полезных ископаемых: Межвуз. сб. науч. тр./ Перм. политехи, ин-т. Пермь, 1983. С. 45-49.

287. Эскин В.М., Глаговский В.М., Кивелиди В.Х. Оптимизация геофизических работ при поисках и разведке залежей нефти и газа. М., ВНИИОЭНГ, 1974.

288. Яворский Б.М., Детлаф А.А. Справочник по физике. М.: Наука, 1974. С. 504.

289. Brown R.J. Normal moveout and velocity relations for flat and dipping beds and for Long offsets. Geophysics, vol. 34, No. 2,1969/

290. Ivanhoe L.F. Evaluating prospective basin. Oil and Gas, 1978, N 49, p. 54-55, N 50, p. 108-110; N 51, p. 82-84.

291. Kelamis P.G., Kjartansson E. Forward modeling in the frequency-space domein// Geophysical Prospecting. 1985. - V.33. - P. 252-262.

292. Knapp R.W. Steeples D.W. High resolution common depth point reflection profilling:: Field acquisition parameter desing// Geophysics. — 1986. V. 51. N2. P. 283-294.

293. Newman.P. Divergence Effects in a Layered Earth // Geophysics. 1973. Vol. 38, VI, N3. P. 481-488.

294. Shah P.M. Use of wavefront curvature to relate seismic date with subsurface parameters. Geophysics,vol. 38, No. 5,1973, p. 812-825.

295. Schneider W.A. Developments in seismic data processing and analysis// Geophysics. 1971. -V. 36. -N 6. P. 625-638.

296. A.c.1276105 СССР, G 01 V 1/104. Источник поперечных сейсмических колебаний / Девяткин В.А., Вахрушев А.Ф., Киселев СЛ., Растегаев А.В., Ковин О.Н.

297. А.с.1282719 СССР, G 01 V 1/104. Источник сейсмических колебаний / Растегаев А.В., Киселев СЛ., Девяткин В.А., Вахрушев А.Ф., Алифанов А.В.

298. А.с.1373194 СССР, G Ol V 1/104. Источник поперечных сейсмических колебаний / Девяткин В.А., Киселев C.JL, Вахрушев А.Ф., Растегаев A.B., Алифанов A.B.

299. А.с.1380468 СССР, G 01 V 1/104. Источник поперечных сейсмических колебаний / Девяткин В.А., Алифанов A.B. Растегаев A.B., Киселев С.Л., Вахрушев А.Ф.

300. A.c. 1396791 СССР, G 01 V 1/104. Источник сейсмических колебаний / Растегаев A.B., Вахрушев А.Ф., Киселев С.Л., Алифанов A.B. Девяткин В.А.

301. A.c. 1579242 СССР, G 01 V 1/104. Источник поперечных сейсмических колебаний / Вахрушев А.Ф., Киселев С.Л., Орлов Л.К., Растегаев A.B., Симонов А.П., Шустерман В.Я.

302. A.c. 1626903 СССР, G 01 V 1/104. Источник сейсмических колебаний / Вахрушев А.Ф., Киселев С.Л., Орлов Л.К., Растегаев A.B., Шустерман В.Я.

303. Пат.2012022 РФ. G 01 V 1/104. Скважинный источник сейсмических сигналов / Орлов Л.К., Симонов А.П., Шустерман В.Я., Растегаев A.B.

Информация о работе

Растегаев, Александр Васильевич
доктора геолого-минералогических наук
Пермь, 2000
ВАК 04.00.17

Диссертация

Научное обоснование методов прогноза подтверждаемости структур, подготовленных сейсморазведкой к глубокому нефтепоисковому бурению - тема диссертации по геологии, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы