Разработка геолого-математических моделей оценки ресурсов нефти и газа перспективных площадей

Коноплев, Александр Владимирович

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Разработка геолого-математических моделей оценки ресурсов нефти и газа перспективных площадей
ВАК РФ 25.00.12, Геология, поиски и разведка горючих ископаемых

Автореферат диссертации по теме "Разработка геолого-математических моделей оценки ресурсов нефти и газа перспективных площадей"

На правах рукописи

Коноплев Александр Владимирович

РАЗРАБОТКА ГЕОЛОГО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ РЕСУРСОВ НЕФТИ И ГАЗА ПЕРСПЕКТИВНЫХ ПЛОЩАДЕЙ (НА ПРИМЕРЕ ПЕРМСКОЙ ОБЛАСТИ)

25.00.12 - Геология, поиски и разведка горючих ископаемых

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Пермь - 2004

Работа выполнена в Пермском государственном техническом университете

Научный руководитель

Официальные оппоненты

- доктор геолого-минералогических наук Середин Валерий Викторович

- доктор технических наук Силаев Валерий Аркадьевич

- кандидат технических наук Распопов Алексей Владимирович

Ведущая организация

- Пермский государственный университет

Защита диссертации состоится 15 декабря 2004 г. в 1600 часов на заседании Диссертационного совета Д 212.188.03 в Пермском государственном техническом университете по адресу:

614000, г.Пермь, Комсомольский проспект, 29, ауд. 423Б.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ПГТУ

Автореферат разослан 10 ноября 2004 г.

Ученый секретарь Диссертационного совета, доктор геолого-минералогических наук А.В.Растегаев

Общая характеристика работы

Актуальность проблемы. Геолого-экономическая оценка прогнозных ресурсов углеводородов имеет очень важное практическое значение, поскольку позволяет оценить затраты на подготовку и освоение ожидаемых запасов углеводородного сырья. Отметим, что геолого-экономическая оценка ресурсов зависит от постоянно изменяющихся технических условий, стоимостных характеристик и правовых нормативов. В то же время она зависит от степени промышленного освоения недр и геолого-геофизической изученности. Поэтому геолого-экономическая оценка должна быть оперативной. Этим требованиям отвечают различные экономико-математические модели, основанные на статистических зависимостях и геоинформационных технологиях.

За 75 лет, прошедших с момента открытия на территории Пермской области первого месторождения нефти, накоплен огромный фактический материал, который позволяет построить оперативные геолого-математические модели, с помощью которых с использованием современных геоинформационных технологий можно будет оценивать степень геолого-геофизической изученности территорий и инфраструктуру нефтедобычи. В конечном итоге выполненные геолого-экономические расчеты могут быть использованы при оценке инвестиционной привлекательности территорий.

Цель диссертации состоит в разработке геолого-математических, статистических и геоинформационных моделей для решения вопросов оценки и ранжирования нефтегазовых объектов Пермской области (площадей ГРР, лицензионных участков, продуктивных структур и месторождений нефти).

Основными задачами исследований являются:

1) создание и совершенствование инфраструктуры пространственных данных по углеводородному сырью Пермской области и разработка технологии использования геоинформационных систем для геолого-экономической оценки новых площадей;

2) построение геолого-математических моделей оценки экономических показателей разработки по горно-геологическим условиям территорий;

3) построение геолого-математических моделей для оценки месторождений нераспределенного фонда как основы для постоянно действующих геолого-экономических картографических моделей.

Научная новизна. Предложен комплекс технологических решений по применению геоинформационных систем для геолого-экономической оценки перспективных площадей на базе регионального банка геолого-геофизической информации.

Построены карты плотностей геолого-геофизической изученности, выполнено зональное районирование территории Пермской области по ожидаемой величине открытия новых месторождений.

Впервые разработаны геолого-математические модели для прогнозирования экономических показателей разработки по данным геологоразведочных работ.

Защищаемые положения.

1. Комплекс технологических решений по применению геоинформационных систем для геолого-экономической оценки новых площадей на базе регионального банка геолого-геофизической информации.

2. Геолого-математические модели для прогнозирования экономических показателей разработки и оценки эффективности геологоразведочных работ новых площадей.

3. Геолого-экономические модели для оценки месторождений нераспределенного фонда.

Практическая значимость результатов исследований заключается в том, что оперативная оценка результатов геологоразведочных работ позволит повысить эффективность процесса оптимизации недропользования для повышения инвестиционной привлекательности ресурсов углеводородного сырья Пермской области.

Реализация работы. Основанием для написания диссертации послужили 10 научно-исследовательских отчетов, составленных при непосредственном участии автора. В их число входят технико-экономические обоснования (ТЭО) геологического изучения и освоения ожидаемых новых месторождений по ряду лицензионных участков изучения недр, а также разработка методики геолого-экономической оценки новых площадей с целью постановки нефтепоисковых работ. Кроме того, автор принимал активное участие в создании и формировании регионального банка геолого-геофизической информации, который широко используется в ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ», Территориальном агентстве по недропользованию и Главном управлении по природопользованию Пермской области.

Апробация работы и публикации. Результаты исследований докладывались и обсуждались на региональных научно-практических конференциях по геологии и полезным ископаемым Западного Урала (Пермь, 1997, 1998, 1999), 5-м Всероссийском совещании-семинаре «Компьютерное обеспечение работ по созданию государственной геологической карты Российской Федерации» (Ессентуки, 1998), IV Всероссийской учебно-практической конференции (Москва, 1999), VI Всероссийском совещании-семинаре «Геологическое картографирование и прогнозно-металлогеническая оценка территорий средствами компьютерных технологий» (Красноярск, 1999), 3-й Всероссийской научно-практической конференции «Геоинформатика в нефтегазовой и горной отраслях» (Москва, 2000), научно-практической конференции ГНФ ПГТУ (Пермь, 2004).

По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения. Текст изложен на 148 страницах машинописного текста, иллюстрирован 38 рисунками и 34 таблицами. Список литературы включает 107 наименований.

Автор считает своим приятным долгом выразить глубокую благодарность научному руководителю В.В.Середину за постоянную поддержку и всестороннюю помощь при выполнении исследований, а также В.В.Макаловскому и Ю.А.Яковлеву, помогавшим автору своими советами и замечаниями. Автор искренне признателен В.И.Галкину за существенное содействие при написании диссертации, а также всему коллективу кафедры «Геология нефти и газа».

Содержание работы

В первой главе «Применение геоинформационных систем при геолого-экономической оценке новых площадей» показана возможность и необходимость использования современных информационных технологий в традиционном процессе планирования и оценки эффективности геологоразведочных работ. В связи с лавинообразным ростом объема геолого-геофизической информации необходимо представлять её в удобной для анализа форме, что возможно только с помощью геоинформационных систем (ТИС) и технологий на их основе. Поэтому одной из целей работы является создание и совершенствование инфраструктуры пространственных данных по углеводородному сырью Пермской области, которая бы обеспечивала быстрый и эффективный поиск, анализ и обмен информацией.

При активном участии автора диссертации создана и постоянно пополняется региональная геоинформационная система «Геолого-геофизическая изученность Пермской области», которая включает базы данных «Промышленный баланс запасов», «Структуры», «Баланс ресурсов категории Сз» и базу цифровых тематических карт. Базы фактографических данных увязаны с цифровыми картами при помощи справочников и системы кодировки. Технология настроена на создание единого информационно-программного комплекса, который позволяет объединять пространственные и табличные базы данных в единый информационный поток в виде гибридной пространственно-фактографической модели реляционной базы данных (БД). В рамках единой геоинформационной системы функционируют несколько тематических поисково-аналитических систем, детальное описание которых приведено в диссертации.

Во второй главе «Геолого-экономические модели оценки ресурсов углеводородного сырья Пермской области» рассматриваются основные принципы определения исходных параметров для последующей геолого-экономической оценки и ранжирования анализируемых объектов.

Впервые геолого-экономическая оценка ресурсов УВ для территории Пермской области была выполнена в 1989 г. (Власенко НА, Жуков Ю.А и др.). Далее подобные расчеты были проведены в 1994 и 2002 г.г. после уточнения величин прогнозных ресурсов УВ (Жуков Ю.А., Нечаева Н.Ю. и др.).

В диссертации исследуются данные, полученные по методике оценки стоимости ресурсов и запасов нефтяных и газовых объектов, разработанной в ООО «ПермНИПИнефть».

С целью повышения точности геолого-экономической оценки поисковых площадей автором диссертации разработаны статистические модели для определения исходных параметров, от которых в максимальной степени зависит достоверность получаемых результатов.

Процесс расчетов геолого-экономической эффективности осуществляется в несколько этапов и приведен на рис.1.

Рис. 1. Этапы выполнения геолого-экономической оценки

Основным этапом работы по геолого-экономической оценке является прогноз количества возможных открытий месторождений и залежей с распределением их по величине запасов. Эта исходная информация необходима как для расчетов возможных уровней добычи нефти или газа, так и для определения затрат на стадиях поисков, разведки и освоения месторождений.

Прогноз возможного количества залежей и месторождений с распределением их по величине запасов осуществляется на базе количественной оценки неразведанных ресурсов УВ рассматриваемой территории. Расчеты ведутся с помощью математического аппарата, основанного на принципах распределения Парето, с учетом фактически достигнутой в регионе эффективности работ, коэффициентов удачи поисков, достоверности и подтвер-ждаемости ресурсов и т.д.

В Пермской области 61% открытых месторождений по величине запасов относится к разряду мельчайших (менее 1 млн.т), в т.ч. с запасами от 1 до 0,3 млн.т - 25% и менее 0,3 млн.т - 36%. Практически все открываемые в последние годы месторождения относятся к категории мельчайших и в дальнейшем эта тенденция будет преобладать. Поэтому при прогнозировании структуры ресурсов по величине открытий для условий Пермской области (за исключением центра Соликамской депрессии (СолД) и может быть северо-востока Верхнепечорской депрессии (ВПД) и прилегающих передовых складок Урала (ПСУ)) достаточно выделять 4 класса крупности (в млн.т): от 3 до 1; от 0,3 до 1; от ОД до 0,3; менее 0,1.

Минимальные экономически рентабельные для освоения запасы залежей обоснованы для залежей в нефтегазоносных комплексах карбона на платформе 30 тыс.т, в терригенном девоне и Предуральском прогибе 50 тыс.т. При этом средние размеры залежей по классам крупности составят: 30 тыс.т - 100 тыс.т - 300 тыс.т - 1000 тыс.т и соответственно 50 тыс.т -150 тыс.т - 400 тыс.т -1000 тыс.т.

В табл.1 приведены данные по распределению начальных извлекаемых запасов (НИЗ) и количества месторождений.

Таблица 1

Класс крупности месторождений, >30 3 0- 10-3 3-1 1-0.3 0.3- <0.1 Всего

млн.т 10 0.1

НИЗ в классе 594,1 199,6 132,6 61,4 29,3 5,8 1,6 1024,4

Количество м-ний 9 10 22 33 47 29 41 191

в классе

% НИЗ в классе 57,99 19,48 12,44 5,99 2,86 0,56 0,15 99,97

Средние запасы 66,01 19,96 6,027 1,86 0,623 0,2 0,039

месторождения

НСР УВ в классе 608,7 304,35 152,47 76,08 39,04 19,02 9,51 1217,4

% НСР в классе 50 25 12,5 6,25 3,12 1,56 0,78 100,0

(теоретически)

Средние модель- 67,633 20,286 6,136 19 0,627 0,197 0,046

ные запасы м-ния

Возможное кол-во 5 3 8 9 75 235 345

новых месторож-

дений по Парето

Общее кол-во ме- 9 15 25 41 66 104 276 536

сторождений по

Парето

Модельные запасы 618,1 269,4 166,5 80,4 17,3 51,2 14,4 1217,4

месторождении

Модельное кол-во 9,3 13,5 27,6 43,2 27,7 256 369,2 737,3

месторождений

Из таблицы видно, что средние фактические запасы месторождений и средние модельные (по Парето) запасы практически совпадают. По критерию средние значения по семи классам месторождений между собой не отличаются. Коэффициент парной корреляции между ними составляет 0,99; 1Р>1„

Средние значения процентов распределения по классам фактических и модельных запасов значительно отличаются и по критерию являются статистически различными. В то же время, между ними существует практически функциональная кошеляционная зависимость следующего типа: Пх = 1,85 + 0,862 Пф; г = 0,98; (1 )

где Пт — процент распределения НСР по классам по Парето;

процент распределения по классам НИЗ. По вышеприведенной формуле были вычислены теоретические проценты распределения и установлено, что незначительные различия наблюдаются для класса > 30 млн.т (52,8%) и класса 10-3 млн.т. (13,01%), а максимальные различия имеются по классам 10-30 млн.т. и классов при запасах менее 1 млн.т.

Все вышеприведенное показывает, что необходимо скорректировать НСР в классах с учетом имеющегося фактического распределения запасов и количества открытых месторождений

С помощью пошагового регрессионного анализа получена зависимость между этими величинами:

2^ =117,67+0,88 2ф-2,6588 щ, при Я=0,99; ^//т=73,78;/КО,00012. ( 2) Начиная с запасов менее 1 млн.т, наблюдаются значительные отличия значений ^ и также большие отличия имеются в классе 10-30 млн.т.

Эти отличия для месторождений с запасами менее 1 млн.т. и, особенно, в области мельчайших месторождений, свидетельствуют об их большой степени недоразведанности. Значительные отличия в классе 10 — 30 млн.т, вероятнее всего, объясняются тем, что на территории Пермской области в пределах Соликамской депрессии имеются значительные ресурсы УВ, находящиеся под Верхнекамским месторождениям калийных солей, освоение которых в настоящее время затруднено.

В диссертации рассмотрены примеры практической реализации методики определения возможного количества залежей по крупности для территорий южной части Верхнекамской впадины (ВКВ) и Пермского свода (ПС).

С целью получения количественных оценок правильности построенных геологических моделей месторождений выполнена статистическая обработка этих данных. Были исследованы взаимосвязи между запасами по залежам и количеством залежей по нефтегазоносным комплексам. Показано, что особенности формирования моделей месторождений хорошо проявляются в статистических оценках. Формирование моделей месторождений для разных зон происходило в зависимости от распределения прогно-

зируемых запасов по классам крупности. Поэтому были исследованы статистические связи с запасами по классам крупности. Поставленную задачу решали последовательно. На первом этапе исследовали влияние запасов отдельных нефтегазоносных комплексов (НТК) на величину суммарных запасов Хц, путем построения одномерных моделей, приведенных в табл.2.

Таблица2

Влияние запасов нефтегазоносных комплексов на запасы по залежам

Нефтегазоносные комплексы Уравнение регрессии Коэфф-т корреляции г Значимость г при р=0,05: «+» - связь значима; «-» связь незначима

Сг 2С = 0,52+ 1,023 2а 0,54 +

С\г 2С = 0,54+ \,\\12скг 0,57 +

С1-£>3 2С = 0,43 + 6,331 2а,-т 0,60 +

Ощ, 2С = 0,66 + 0,153 2а, 0,08 -

Отсюда видно, что сформированные модельные запасы залежей по месторождениям хорошо контролируются запасами по и

не зависят от запасов терригенного девона.

Кроме этого, были изучены зависимости модельных запасов по месторождениям с модельными запасами совместно по двум, трем и четырем НТК. При построении статистической модели с использованием запасов по всему разрезу коэффициент Я является максимальным. Выполненный анализ вклада в определение отдельных показателей показывает, что максимальное влияние оказывает Хсг, далее 2си, затем Т^кр и минимальное — %си-т- Аналогичное распределение наблюдается по критерию /.

Выполненный статистический анализ построенных моделей ожидаемых запасов месторождений (залежей) показывает, что разработанная методика является работоспособной. При этом построение моделей определения запасов более целесообразно выполнять на основе деления территории Прикамья по зонам нефтегазогеологического районирования.

Запасы наиболее крупного месторождения, предполагаемого к открытию на оцениваемой территории, могут быть оценены с помощью статистических методов, которые должны учитывать степень изученности, разведанности территории, состояние фонда подготовленных и выявленных структур.

Статистические данные показывают, что плотность сейсмопрофилей на подготовленных структурах за последние 25 лет в среднем по Пермской области увеличилась в 2 раза, с 1,6 пог.км/км2 в 1976-1980 г.г. до 3,2 пог.км/км2 в 1996-2003 г.г. За последние 5 лет 92% структур подготовлены с плотностью 3 пог.км/км2 и выше, тогда как в 1976-1980 г.г. такая плотность достигалась только на 17% подготовленных объектов.

Вопрос определения оптимальной плотности сейсмических профилей и структурных скважин рассмотрен Л.К.Орловым (2000 г.).

Автором диссертации выполнено сопоставление площадей структур с достигнутой плотностью сейсмопрофилей для всей территории Пермской области, которое позволило установить следующую зависимость:

где Р„р — необходимая плотность сейсмопрофилей, пог.км/км2; З'пр — площадь подготавливаемой структуры, км2.

Используя данную зависимость можно вычислить максимальный размер структур, прогнозируемых к обнаружению, при уже достигнутой плотности сейсмопрофилирования. В этом случае зависимость будет иметь вид = 28,8 - 14,12 .Р„р+ 1,84. (Р„р)2, ( 4)

Полученная зависимость подтверждает известное понятие «геологоразведочного фильтра», когда в первую очередь открываются наиболее крупные объекты, а с повышением степени изученности территории наблюдается уменьшение размеров открываемых объектов с одновременным увеличением их количества. Исходя из того, что степень геолого-геофизической изученности контролирует максимальный размер открываемых объектов, выполнено районирование территории Пермской области по возможной величине запасов самого крупного месторождения. Граница максимально возможной величины запасов принята 3 млн.т, а минимальная принята по критерию экономической рентабельности для освоения.

Была установлена зависимость между запасами - и площадью нефтеносности - по месторождениям нераспределенного фонда, которая имеет следующий вид:

5Н = 0,512 + 0,003 2п при г =0.83 (/„>/,), ( 5 )

Величину запасов наиболее крупного месторождения, предполагаемого к открытию - Ъ. можно определить по следующей (Ьоомуле:

2 = 9041 - 4284 (Рпр) + 511 (Рпр)2, #=0.96. ( 6 )

Для районирования территории Пермской области автором диссертации определены граничные значения плотностей сейсмопрофилей для разных классов крупности ожидаемых к открытию месторождений (табл.3).

Таблица 3

Граничные значения плотности сейсмопрофилей

,——для прогноза максим Интервал запасов, млн.т шьгой величины запасов 1 Плотность профилей пог.км/км

1-3 1.8

0.3-1 2.8

0.1-0.3 3.6

0.03-0.1 4.0

<0.03 4.3

Схема районирования территории Пермской области приведена на рис.2. Черным цветом на ней показаны территории, где уже практически невозможно открыть месторождения с рентабельными запасами. Белым цветом показаны территории, где степень изученности территории невелика и на них остаются перспективы открытия месторождений с запасами более 3 млн.т. по данному критерию.

Рис. 2. Районирование территории Пермской области по запасам наиболее крупного месторождения, предполагаемого к открытию

Эта карта является хорошим дополнением к карте перспектив нефте-газоносности Пермской области. Результаты определения возможного количества месторождений и залежей с распределением по классам крупности в дальнейшем используются при прогнозе показателей геологоразведочных работ и технологических показателей разработки.

В данной главе также приводятся методики по прогнозу показателей геологоразведочных работ, технологических показателей разработки, показателей промыслового обустройства и внешних инженерных коммуни-

каций, экономических показателей разработки и показателей экономической эффективности освоения объектов.

Система этих показателей позволяет проводить экономическую оценку освоения запасов с учетом конкретных задач и требований, предъявляемых действующими нормативными документами.

В третьей главе «Обоснование объемов и эффективности геологоразведочных работ» приведен пример практической реализации описанной методики - оценка необходимых объемов геологоразведочных работ и их ожидаемой эффективности по южным землям Пермской области, на основе которых получены геолого-математические модели для оперативной оценки этих параметров.

Южная часть Пермской области является наиболее изученной территорией. Здесь открыто более половины (130 из 210) нефтяных и газовых месторождений, хотя площадь этой территории составляет всего 28% от всех перспективных на нефть и газ земель области. Эти земли, несмотря на высокую степень изученности, остаются еще достаточно перспективными на поиски новых месторождений. Неразведанные прогнозные ресурсы нефти на их территории оцениваются в 170 млн.т, свободного газа - порядка 120 млрд.н.м3. Наиболее перспективными на поиски нефти являются бортовая и зарифовая зоны Камско-Кинельской системы прогибов (ККСП) в пределах Башкирского свода и Бымско-Кунгурской впадины, где плотность неразведанных ресурсов УВ оценивается в 9,5-11 тыс.т /км2, в т.ч. нефти 7,3-7,6 тыс.т /км2. Наименее перспективны осевые зоны ККСП и область мелководного палеошельфа в пределах Пермского свода, где плотность неразведанных ресурсов не превышает 2,3-4 тыс.т /км2. Основные перспективы поисков газа связываются с Юрюзано-Сылвенской депрессией, в первую очередь с ее восточной частью, где сосредоточено более 80% прогнозных ресурсов.

Результаты расчетов показывают, что на территории южных земель Пермской области можно ожидать открытие 329 месторождений, включающих 697 залежей углеводородов, в том числе 270 месторождений нефтяные или преимущественно нефтяные и 59 месторождений газовые или преимущественно газовые.

С целью обоснования постановки геолого-поисковых работ вся территория поделена на ряд расчетных участков с учетом особенностей геологического строения, нефтегазоносности, степени изученности, а также природных и организационных факторов. В диссертации приведен детальный анализ этих данных.

Возможный прирост запасов нефти в случае подтверждения прогноза по количеству и размерам месторождений в целом по району может составить порядка 58,8 млн. т, в т.ч. на Башкирском своде -22,2 млн.т, в Бым-ско-Кунгурской впадине - 17,5 млн.т, в Юрюзано-Сылвенской депрессии — 8,3 млн.т, в Верхнекамской впадине - 7,1 млн.т, на Пермском своде - 3,7

млн.т и прирост запасов газа 30,3 млрд.м3 в Юрюзано-Сылвенской депрессии.

На основании расчетов, выполненных для каждого участка, построены картограммы. На них представлена зависимость эффективности освоения участков от цены реализации нефти, а также процентное отношение экономически рентабельных и нерентабельных запасов от общего количества предполагаемых к освоению запасов.

Для определения приоритетности освоения расчетных участков проведено ранжирование по комбинированному методу. В качестве показателей приняты: ожидаемый прирост запасов, геологическая эффективность ГРР в т/м, экономическая эффективность ГРР в руб/т, удельный и суммарный дисконтированный поток наличности, себестоимость, капитальные вложения, доходы от ожидаемой добычи. При этом, учитывая приоритетные значения освоения участков над геологоразведочными работами, такие показатели как удельный и суммарный дисконтированный поток наличности и капитальные вложения приняты с повышающим коэффициентом 3, а доходы от ожидаемой добычи — с коэффициентом 2.

По результатам этих расчетов первое место с существенным отрывом занимает Таныпский участок, расположенный в бортовой зоне ККСП в пределах БС к северу от Павловского месторождения. Затем следуют Ко-куйский, Солдатовский, Дубовогорский, Москудьинский, Куединский, До-роховский, Баклановский и Батырбайский участки, расположенных вдоль зон развития барьерных рифов на бортах ККСП. Невысокую, но все же положительную экономическую оценку имеют Ординский, Гарюшкинский и Саварский участки. Остальные участки характеризуются отрицательным значением как суммарного, так удельного дисконтированного потока денежной наличности. Результаты оценки могут использоваться при выборе первоочередных площадей геологоразведочных работ и для обоснования цены реализации нефти, необходимой для дальнейшего развития предприятия.

Анализ полученных результатов геологической и экономической эффективности геологоразведочных работ позволил выявить определенные закономерности, позволяющие сократить количество определяемых параметров, на основе которых получены геолого-математические модели. Из анализа исключены данные по Юрюзано-Сылвенской депрессии, где основные перспективы связаны с поисками газа.

Экономическая эффективность ГРР характеризуется стоимостью прироста 1 т запасов Статистический анализ показал, что эта величина зависит от затрат сейсморазведки на подготовку одной структуры ожидаемого прироста запасов нефти и необходимого количества глубоких скважин (Кгл):

БОт = 151,7 + 0,72 Зф - 133,9 + 19,3 Кгл, Я = 0,89 (7)

В качестве основного показателя оценки стоимости запасов участков рассматривается суммарный дисконтированный поток наличности. Анализ корреляционной матрицы показывает, что наиболее значимые коэффициенты парной корреляции у ЫРУ с необходимым количеством глубоких скважин, объемом глубокого бурения и ожидаемым приростом запасов.

Для расчета ИРУ получена следующая многомерная модель: М>К= -1887 + 256,3 гщ, - 17,54 Уг„ + 12,34 Зср - 0,38 Г*Р + 73,8 Кгл, при Д=0,97, где (8)

Уг„- объем глубокого бурения, тыс.м.; р— объем сейсморазведки, км.

Сопоставление полученных по приведенным геолого-математическим моделям значений с фактическими и сравнение их рангов по этим параметрам показали достаточно высокую сходимость и поэтому можно сделать вывод, что данные модели можно рекомендовать для применения.

В четвертой главе «Статистические модели геолого-экономической оценки запасов месторождений Пермской области» показано, что для целей экспресс-анализа и оценки новых площадей большое значение имеет разработка геолого-математических моделей, отражающей зависимость между экономической эффективностью освоения месторождений и горногеологическими параметрами территории.

Когда исходная информация представлена десятками параметров, то успешным является использование методов математического анализа, основанных на применении формальных математических моделей. Особое значение в этой связи приобретают методы математической статистики, поскольку они тесно связаны с внутренней сущностью экономических процессов и их использование возможно при условии, если изучаемые характеристики той или иной площади представлены достаточным количеством данных.

Методической основой является корреляционно-регрессионный анализ горно-геологических факторов, влияющих на величину экономических показателей. При построении статистических моделей используется такое сочетание признаков, при котором статистическая связь с комплексным критерием ЫРУ характеризовалась бы максимальным коэффициентом множественной корреляции.

В диссертации получены геолого-математические модели, учитывающие следующие показатели: параметры пласта - площадь нефтеносности (5„), тыс.м2; запасы нефти геологические/извлекаемые 12ю), тыс.т; глубина залегания продуктивного пласта (Гл), м; нефтенасыщенная толщина общая/эффективная (ТУТ,), м; открытая пористость (т), нефтенасы-щенность (НН), КИН, проницаемость (и), мкм2;

качественные характеристики нефти - плотность и вязкость

(р), мПа*с; процентное содержание серы (5), парафинов (П), смол и ас-фальтенов (СмА);

экономические показатели эффективности разработки - чистый дисконтированный поток наличности (МРУ), тыс.руб; дисконтированный доход государства (Од), тыс.руб.

Для статистического анализа использованы данные геолого-экономической оценки месторождений нераспределенного фонда, проведенной в 2002 г. и учитывающей сценарные условия на тот же период. Рассматривались два варианта оценки, отличающиеся налоговыми отчислениями.

Для оценки связи горно-промысловых характеристик залежей и месторождений с показателями эффективности разработки были рассмотрены следующие варианты:

- по всем месторождениям нераспределенного фонда. При наличии в составе месторождения нескольких комплексов все параметры по комплексам усреднялись. Из анализа исключены месторождения с запасами более 5 млн.т (Юрчукское, им. Архангельского и Верхнее-Чусовское) и извлекаемыми запасами менее 15 тыс.т;

- по комплексам -

- по областям нефтегазогеологического районирования.

Для анализа была использована матрица коэффициентов корреляции между геолого-промысловыми параметрами и показателями эффективности разработки. Анализ корреляционной матрицы показал, что значения между экономическими параметрами по обоим вариантам экономической оценки и геологическими характеристиками практически равны. Кроме того, значения МРУ и дисконтированного дохода государства хорошо корре-лируются между собой. Поэтому в дальнейшем анализе рассматривались только экономические показатели по варианту I.

Значимые г экономических показателей с геологическими параметрами имеются:

для ЫРУ— с площадью нефтеносности (г=0.53), КИН (г=0.65), содержанием парафина (г=0.57), смол и асфальтенов (>=-0.34), запасами начальными (г=0.81) и извлекаемыми (г=0.94);

для дисконтированного дохода - с площадью нефтеносности (г=0.52), КИН (г=0.58), пористостью (г=0.35), содержанием парафина (г=0.48), запасами начальными (г=0.84) и извлекаемыми (г=0.88).

С помощью пошагового регрессионного анализа построены многомерные уравнения регрессии для величин МРУ и дисконтированного дохода Для всех месторождений нераспределенного фонда уравнения регрессии имеют следующий вид:

ЛФК=-16752+355,8 2т - 3,8 £„, при Л=0,89 (9)

Как показано ранее, площадь нефтеносности и запасы имеют очень тесную связь. Поэтому для предварительной оценки локальных объектов можно использовать следующую зависимость:

-14077 + 335 2т, г=0,95 , ¡р>1, ( 10 )

Сравнение расчетных (исходных) значений ИРУи значений, полученных в результате оценки по приведенной зависимости показано на рис. 3.

-1Е5 О IES 2Е5 ЗЕ5 «5 5Е5 CES

результаты оперативной оцени» по модели 1^95% ctrfdence)

Рис. 3. Сопоставление расчетных (исходных) значений NPV

и полученных по геолого-математической модели

Зависимость дисконтированного дохода государства также имеет самую тесную связь с величиной извлекаемых запасов. Зависимость имеет нелинейный характер и выражается следующей зависимостью:

Dj =-3538 +271,7 * Zm- 0,05 (Zm)2, г=0,95 (11)

Сравнение расчетных (исходных) значений дохода государства и значений, полученных в результате оценки по приведенной зависимости показано на рис.4.

-4 5Е5 465 35Е5

ЗЕЗ ¡2яя

: ЗЕ5 I 15Е5

1Е5

50000

.500001---------------

0 50000 1Е5 15Е5 2Е5 25Е5 ЗЕ5 3 565 4Е5 Результаты оперативкой оценки по модели |^95%cortldence|

Рис. 4. Сопоставление расчетных (исходных) значений дохода государства и полученных по геолого-математической модели

Все вышеизложенное показывает, что вышеприведенные модели можно использовать для расчета МРУ и дохода государства.

Анализ по нефтегазовым комплексам позволил получить следующие зависимости (табл.4).

Таблица 4

Комплекс Кол-во м-ний Дисконтированный поток наличности - ИРУ Дисконтированный доход государства - Да

1 - Дгер 5 Л7Т=730+200,72И. г=0,99 А, = 1377 + 257,4 2т. г=0,99

2 - C,t-D3 8 ИРУ=-\ 189+248,Мт. /=0,97 Дд = 1377 +257,4 г=0,98

3-C/v 28 ЛГРК=3769+352,52Щ. г= 0,97 £>л=-518+303,92и1-0,07(2изУ. г=0,98

4-С} 16 №К=-3003+298,бгю. г=0,87 Да=1594+203,7 2я.г=0,97

Рассмотрим зависимости при анализе месторождений и залежей УВ по областям нефтегазогеологического районирования. Для всех зон были построены корреляционные матрицы и методом пошагового регрессионного анализа получены уравнения регрессии (табл.5).

Таблица 5

Геолого-экономические модели по областям нефтегазогеологического районирования

Область НГГР Показатели эффективности разработки

Дисконтированный поток наличности - NРУ Дисконтированный доход государства - Дд

Северо-западного позднедевонского палеошельфа ИРУ= 181332 + 887 2т -102,1 Я., Л= 0,99 Дд =-41053 +71855 Тэ, Л = 0,96

Прибортовых и внутренних частей ККСП МРУ = -15092 + 364.4 7.т, Д=0.96 Дд = -22835,5 + 204,9 1т + 2079 Тэф + 13Д Гл, Д=0.99

Юго-восточного позднедевонского палеошельфа ИРУ= -71871 + 173,9 2т + 61,5 Гл +3,2 5'„, Д= 0.94 Дд = -6654 + 237,1 + 1946 Тэф, Д=0.99

Отсюда видно, что построенные геолого-экономические модели можно использовать для расчета КРУ и дисконтированного дохода государства как по нефтегазовым комплексам, так и по зонам нефтегазогеологического районирования с учетом текущих сценарных условий.

Заключение

Наиболее важные результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

В результате исследований разработан методический подход в использовании технологии геоинформационных систем при геолого-экономической оценке перспективных площадей с целью постановки неф-тепоисковых работ.

Разработаны многомерные геолого-математические модели для определения экономической эффективности геологоразведочных работ. Данные модели комплексно учитывают как степень геолого-геофизической изученности территорий, так и состав сооружений и объемы промыслового обустройства и внешних инженерных коммуникаций условного участка с учетом вероятностного характера прогноза ожидаемых объектов разработки.

Эффективность моделей оценена по ряду участков в пределах южной части Пермской области, которые характеризуются различным геологическим строением, перспективами нефтегазоносности и природно-экономическими условиями.

Для оценки месторождений нераспределенного фонда разработаны методические основы прогнозирования экономических показателей месторождений, учитывающие их горно-геологические характеристики.

Полученные геолого-статистические модели ориентированы, прежде всего, на использование в создаваемом комплексе постоянно действующих геолого-экономических картографических моделей, предназначенных для оперативного анализа и оптимизации условий недропользования в интересах государства, области и инвестиционных компаний.

Основные положения диссертационной работы опубликованы в следующих работах:

1. Голубев, Б.М. Геолого-экономические критерии проведения разведки и разработки нефтяных залежей в зоне Верхнекамского месторождения калийных солей / Б.М. Грлубев, А.И. Кудряшов, А.В. Коноплев // Повышение эффективности поиска, разведки и разработки нефтяных месторождений Пермского Прикамья: Сб. науч. тр. - М.: ИГиРГИ, 1987. - С. 30-32.

2. Коноплев, А.В. Использование технологии геоинформационных систем при решении прогнозно-аналитических задач в геологии / А.В. Коноплев // Геология и полезные ископаемые Западного Урала: материалы регион, конф. - Пермь, 1997. - С. 278-280.

3. Применение ГИС-технологий при ГДП-200 Пермской серии листов и составлении карт геологического содержания других масштабов / В.А. Савченко, Г.Г. Морозов, Б.И. Зонин, А.В. Коноплев [и др.] // Компьютерное обеспечение работ по созданию государственной геологической карты Российской Федерации: материалы 5-го Всерос. совещ.-семинара. - Ессентуки, 1998. С. 102-105.

4. Коноплев, А.В. Информационная система "Минеральные ресурсы Пермской области"/ А.В. Коноплев, Б.К. Ушков // Геология Западного Урала на пороге XX века: тез. докл. регион. науч.-техн. конф. - Пермь, 1999.-С. 71-73.

5. Коноплев, А.В. Опыт создания геолого-экономической карты Пермской области / А.В. Коноплев // Организация, технология и опыт ве-

дения кадастровых работ: материалы IV Всерос. учебно-практ. конф. - М., 1999.-С. 78.

6. Коноплев, А.В. Геолого-экономическое картирование и оценка минерально-сырьевых ресурсов Пермской области / А.В. Коноплев // Геологическое картографирование и прогнозно-металлогеническая оценка территорий средствами компьютерных технологий: материалы VI Всерос. со-вещ.-семинара. - Красноярск, 1999.-С. 164-166.

7. Лядова, Н.А. Опыт создания регионального банка данных с использованием ГИС-технологий / Н.А. Лядова, А.В. Коноплев, И.Б. Шумилова // Геоинформатика в нефтегазовой и горной отраслях: тез. докл. 3-й Всерос. научно-практ. конф. - М, 2000. - С. 31-32.

8. Геолого-экономическая оценка освоения новых разведочных площадей / В.В. Макаловский, Н.Ю. Нечаева, А.В. Коноплев, Ю.А. Яковлев //Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. -2002.-№8.-С. 19-22.

9. Коноплев, А.В. Расчет коэффициентов эффективности геологоразведочных работ средствами ГИС / А.В. Коноплев, В.В. Макаловский // Известия ВУЗов. Нефть и газ. - 2004. - №5. - С. 22-25.

10. Статистическое обоснование достоверности моделей распределения запасов месторождений при геолого-экономической оценке новых площадей/ А.В. Коноплев, В.В. Макаловский, М.Э. Мерсон, В.И. Галкин //. Известия ВУЗов. Нефть и газ. - 2004. - №5. - С.48-54.

11. Коноплев, А. В. Прогноз запасов наиболее крупного месторождения изучаемой территории/ А.В. Коноплев, В.Л.Воеводкин // Сборник научных докладов юбилейной XXXIII научно-практической конференции ГНФ ПГТУ. - Пермь: ПГТУ, 2004. - С. 55-58.

Сдано в печать 4.11.04. Формат 60x84/16. Объём 1,0 уч.-изд.л. _Тираж 100. Заказ 1360._

Печатная мастерская ротапринта ПГТУ.

»22 7 31

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Коноплев, Александр Владимирович

Введение.

1. ПРИМЕНЕНИЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ПРИ ГЕОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ОЦЕНКЕ НОВЫХ ПЛОЩАДЕЙ.

1.1. Применение геоинформационных технологий в геологии

1.2. Инфраструктура пространственных данных для обеспечения геолого-экономических моделей

1.2.1. Балансы запасов и ресурсов углеводородного сырья и карта фонда недр

1.2.2. Нефтегазогеологическое районирование и плотность ресурсов углеводородов

1.2.3. Геолого-геофизическая изученность

1.2.4. Эффективность геологоразведочных работ

1.2.5. Топографическая основа геолого-экономических моделей

1.3. Геолого-экономические картографические модели

2. ГЕОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ

РЕСУРСОВ УГЛЕВОДОРОДНОГО СЫРЬЯ ПЕРМСКОЙ ОБЛАСТИ.

2.1. Методика геолого-экономической оценки

2.2. Прогноз количества залежей и месторождений с распределением по классам крупности

2.2.1. Процент запасов в классе

2.2.2. Запасы наиболее крупного месторождения

2.2.3. Пример расчета количества залежей и месторождений с распределением по классам крупности

2.3. Прогноз показателей геологоразведочных работ

2.4. Прогноз технологических показателей разработки

2.5. Прогноз показателей промыслового обустройства и внешних инженерных коммуникаций

2.6. Прогноз экономических показателей геологоразведочных работ и освоения объектов

2.7. Прогноз показателей экономической эффективности освоения

• объектов

3. ОБОСНОВАНИЕ ОБЪЕМОВ И ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ГЕОЛОГОРАЗВЕДОЧНЫХ РАБОТ.

3.1. Обоснование постановки геолого-поисковых работ

3.2. Оценка экономической эффективности геологоразведочных работ

3.3. Оценка экономической эффективности освоения участков

3.4. Статистические модели эффективности ГРР новых площадей

4. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ГЕОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ ЗАПАСОВ МЕСТОРОЖДЕНИЙ ПЕРМСКОЙ ОБЛАСТИ.

4.1. Обоснование геолого-математических моделей

4.2. Геолого-математические модели по месторождения нераспределенного фонда Пермской области

4.3. Геолого-математические модели по нефтегазогеологическим комплексам

4.4. Геолого-математические модели по областям и зонам нефтега-зогеологического районирования

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Разработка геолого-математических моделей оценки ресурсов нефти и газа перспективных площадей"

Основными задачами исследований являются:

Впервые разработаны геолого-математические модели для прогнозирования экономических показателей разработки по данным геологоразведочных работ [79, 95].

Защищаемые положения.

3. Геолого-экономические модели для оценки месторождений нераспределенного фонда.

Реализация работы. Основанием для написания диссертации послужили 10 научно-исследовательских отчетов, составленных при непосредственном участии автора. В их число входят технико-экономические обоснования (ТЭО) геологического изучения и освоения ожидаемых новых месторождений по ряду лицензионных участков изучения недр[102-107], а также разработка методики геолого-экономической оценки новых площадей с целью постановки нефтепо-исковых работ[26, 101]. Кроме того, автор принимал активное участие в создании и формировании регионального банка геолого-геофизической информации, который широко используется в ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ», Территориальном агентстве по недропользованию и Главном управлении по природопользованию Пермской области [46, 51, 59].

По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ.

Заключение Диссертация по теме "Геология, поиски и разведка горючих ископаемых", Коноплев, Александр Владимирович

Выводы по всем вариантам выборки:

1. Анализ трех вариантов выборки - по всем месторождениям, по залежам в отдельных комплексах (DTep, C\t-D3, C\v, С2) и по залежам, районированным по областям и зонам нефтегазогеологического районирования - показал, что самые тесные связи между горно-геологичекими параметрами и экономическими показателями эффективности разработки выявляются по зонам нефтегазогеологического районирования.

2. Общая выборка по всем месторождениям нераспределенного фонда имеет тесные связи экономических показателей эффективности разработки только с извлекаемыми запасами. При этом получаются достаточно надежные статистические модели, которые можно использовать для экспресс-оценок выявленных объектов, по которым не известны качественные характеристики нефти и параметры пласта кроме глубины залегания и величины ресурсов УВ.

3. Анализ по нефтегазовым комплексам показал, что по площади имеются значительные различия по качественным характеристикам нефти, поэтому получить качественные многомерные статистические модели также не удалось. Достаточно надежные связи выявлены только с извлекаемыми запасами.

4. По областям и зонам нефтегазогеологического районирования на основе выявленного комплекса информативных критериев построены многомерные вероятностно-статистические модели для расчета N.Р¥ и дисконтированного дохода государства. Из десяти зон значимые коэффициенты множественной регрессии получены для семи (7?=0,99). Для трех зон - СЗ барьерного рифа, Чердынского и Яринского массивов рекомендовать применение статистических моделей пока нельзя из-за малого количества анализируемых объектов. В целом полученные результаты подтвердили предположение, что для геолого-экономических оценок нужно оперировать зонами нефтегазогеологического районирования.

Заключение

Наиболее важные результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

В результате исследований разработан методический подход в использовании технологии геоинформационных систем при геолого-экономической оценке новых площадей с целью постановки нефтепоисковых работ. Геолого-экономическая оценка новых площадей подразумевает использование больших массивов геолого-геофизической информации, организованной в виде баз данных, и пространственных закономерностей, организованных в виде картографических баз.

Предложены конкретные алгоритмы и программы, облегчающие расчет экономической эффективности геологоразведочных работ:

- определение достигнутой степени геолого-геофизической изученности и расчет необходимых объемов дополнительных исследований;

- определение коэффициентов эффективности геологоразведочных работ.

Построены карты геолого-геофизической изученности в виде карт плотностей структурного бурения и сейсмопрофилирования, выполнено зональное районирование территории Пермской области по ожидаемой величине открытия новых месторождений.

Анализ результатов оценки геолого-экономической эффективности работ предусматривает следующие направления:

- формирование выходных таблиц, включающих основные показатели геолого-экономической оценки объекта, позволяющих сделать выводы об эффективности его разведки и разработки;

- построение диаграмм (картограмм) для сравнения объектов по любому показателю, которое дает возможность сопоставить несколько объектов между собой или различные варианты освоения одного и того же объекта;

- проведение многокритериальной системы выбора перспективных объектов для первоочередной постановки геологоразведочных работ.

Для ряда этапов разработаны программные блоки, позволяющие проводить расчеты в автоматическом режиме.

Для проверки работоспособности предлагаемых моделей проведена геолого-экономическая оценка освоения новых площадей на части территории Пермской области. В ее пределах выделено несколько расчетных участков, характеризующихся различным геологическим строением, перспективами нефтегазо-носности и природно-экономическими условиями.

Эффективность ГРР и экономическая эффективность освоения площадей не всегда совпадают. Ряд участков с относительно высокой эффективностью ГРР по приросту запасов на метр проходки и стоимости 1т прироста являются нерентабельными для освоения, и наоборот, отдельные участки с более низкой эффективностью ГРР становятся экономически рентабельными для освоения.

Сравнительный анализ ценности участков позволяет дифференцировать их по перспективности освоения.

По результатам оценки на основе вероятностно-статистического анализа разработаны геолого-математические модели для прогнозирования экономических показателей разработки и оценки эффективности геологоразведочных работ новых площадей.

Результаты моделирования наиболее наглядно отражаются на геолого-экономических картографических моделях. Анализ результатов показал, что эффективность освоения площадей находится в прямой зависимости от цены реализации нефти. При установленной цене реализации газа на внутреннем рынке любые работы на газ являются убыточными. Однако при повышении цены газа до средней цены европейского рынка и даже рынка стран СНГ освоение газовых месторождений в изучаемом районе становится рентабельным.

На основе вероятностно-статистического анализа результатов оценки месторождений нераспределенного фонда и горно-геологических параметров месторождений разработаны геолого-математические модели для прогнозирования экономических показателей месторождений.

Анализ трех вариантов выборки - по всем месторождениям, по залежам в отдельных комплексах (£гер, СУ-£>3, С\У, С2) и по залежам, районированным по областям и зонам нефтегазогеологического районирования - показал, что самые тесные связи между горно-геологичекими параметрами и экономическими показателями эффективности разработки выявляются по зонам нефтегазогеологического районирования.

Общая выборка по всем месторождениям нераспределенного фонда имеет тесные связи экономических показателей эффективности разработки только с извлекаемыми запасами. При этом получаются достаточно надежные статистические модели, которые можно использовать для экспресс-оценок выявленных объектов, по которым не известны качественные характеристики нефти и параметры пласта кроме глубины залегания и величины ресурсов УВ.

Анализ по нефтегазовым комплексам показал, что по площади имеются значительные различия по качественным характеристикам нефти, поэтому получить качественные многомерные статистические модели также не удалось. Достаточно надежные связи выявлены только с извлекаемыми запасами.

По зонам нефтегазогеологического районирования на основе выявленного комплекса информативных критериев построены многомерные вероятностно-статистические модели для расчета МРУ \\ дисконтированного дохода государства. Из десяти зон значимые коэффициенты множественной регрессии получены для семи (11=0,99). Для трех зон — СЗ барьерного рифа, Чердынского и Яринского массивов рекомендовать применение статистических моделей пока нельзя из-за малого количества анализируемых объектов. В целом полученные результаты подтвердили предположение, что для геолого-экономических оценок нужно оперировать зонами нефтегазогеологического районирования.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата технических наук, Коноплев, Александр Владимирович, Пермь

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

2. Андрианов В. ГИС в нефтяных компаниях России. ARCREVIEW, 2002, № 4 (23). С. 1-2.

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

4. Астахов A.C. Экономика разведки, добычи и переработки полезных ископаемых (геоэкономика). М,: Недра, 1991. 316 с.

5. Бакиров A.A. Геологические основы прогнозирования нефтегазоносности недр. М., Недра, 1973. 344 с.

6. Батурин Ю.Н. Геолого-экономическая структура НСР нефти основных нефтедобывающих регионов России // Геология нефти и газа. 1996. № Ю. С. 14-20.

7. Боровко H.H. Статистический анализ пространственных геологических закономерностей. JL: Недра, 1971. 173 с.

8. Борукаев Ч.Б., Воронин Ю.А. Математика и геологические задачи // Вестн. АН СССР. 1975. № 11. С. 122-125.

9. 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.

10. Бренер М.М. Экономика нефтяной промышленности. М.: Недра, 1968. 134 с.

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

12. Бугаец А.Н., Дуденко JI.H. Математические методы при прогнозировании месторождений полезных ископаемых. JL: Недра, 1976. — 138 с.

13. Быков В.Н., Данилова Л.Ю. Соотношение проницаемых зон в карбонатных породах / Геология и разработка нефтяных месторождений. Пермь, Перм. кн. изд-во. 1971. С. 33-48.

14. 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.

15. Вистелиус А.В. Основы математической геологии. Л.: Недра, 1980. -389 с.

16. Волков А.М. Структура системы решений геологических задач // Математическое моделирование в геологии нефти и газа: Тр. ЗапСибЕИГНИ. Тюмень, 1986. Вып. 211. С. 3-8.

17. Воронин Ю.А., Еганов Е.А. Методологические вопросы применения математических методов в геологии. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1984. 75 с.

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

19. Временные требования к составу информации цифровых карт «Состояние фонда недр и недропользования по углеводородному сырью» масштабов 1:200000-1:1000000 территории Российской Федерации. МПР РФ, ФГУНПП «Росгеолфонд». М., 2003. 19 с.

20. Галкин В.И., Галкин C.B. О влиянии размеров и возраста структур на их нефтегазоносность // Моделирование геологических систем и процессов: Сб. тез. докл. науч. конф. Пермь: Изд-во Перм. ун-та, 1996. С. 161-163.

21. Галкин В.И., Жуков Ю.А., Шишкин М.А. Применение вероятностных моделей для локального прогноза нефтегазоносности. Екатеринбург: УрО РАН, 1992.- 112 с.

22. Галкин В.И., Растегаев A.B., Галкин C.B. Вероятностно-статистическая оценка нефтегазоносности локальных структур. Екатеринбург.: УрО РАН, 2001. 300 с.

23. Галкин В.И., Растегаев A.B., Галкин C.B. Прогнозная оценка подтверждаемое™ структур, подготовленных сейсморазведкой // Нефть и газ. Вестник ПГТУ. 2000. № 4. С. 19-24.

24. Галкин В.И., Шурубор O.A., Мерсон М.Э. Перспективы развития нефтяной отрасли в Пермской области // Сборник научных трудов. Пермский гос. техн. ун-т. Пермь, 1997г. С.16-20.

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

26. Геолого-экономическая оценка освоения новых разведочных площадей / Макаловский В.В., Нечаева Н.Ю., Коноплев A.B., Яковлев Ю.А. // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений.-2002. № 8. — С. 19-22.

27. Герт A.A., Немова О.Г. и др. Методика и программный комплекс для геолого-экономической оценки объектов углеводородного сырья при различных системах налогообложения // Геология, геофизика и разработка нефтяных месторождений. 1999. - № 1. - С. 2-9.

28. Голубовский В.А., Кучин Е.А. Геофизическая изученность РФ. Федеральный банк данных, выпуск 2. ARCREVIEW, 2002, № 1 (20). С. 3.

29. Горовов В.И., Распопов A.B., Шустеф H.H. Приближенный метод расчета показателей разработки месторождений // Нефтяное хозяйство. 1988. - № 6. -С. 25-27.

30. Горюнова С.А., Нужденова Е.М., Немынов М.П., Хлебников Б.Л. ГИС «Природные ресурсы России». ARCREVIEW, 2000, № 3 (14). С. 5.

31. ГОСТ Р-50828-95. Геоинформационное картографирование. Пространственные данные, цифровые и электронные карты. Общие требования.

32. ГОСТ Р-51353-99. Геоинформационное картографирование. Метаданные электронных карт. Состав и содержание.

33. Григорьев М.Н., Козлова О.И., Остроумов Д.М. Пространственный анализ минерально-сырьевой базы углеводородного сырья средствами геоинформационных систем. ARCREVIEW. 2002. №2(21). С. 12.

34. Громов JI.B. Геолого-экономические карты, их содержание и назначение. Тр. Проблемной лаборатории по вопросам оценки природных условий и ресурсов. М., МГУ. 1970.

35. Гуськов О.И., Кушнарев П.И., Таранов С.М. Математические методы в геологии: Сб. задач. М.: Недра, 1991. 205 с.

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

37. Ермак П.Г., Тэбырцэ М.Г., Кравченко Г.Г. и др. Этапы формирования геоинформационных технологий в нефтегазодобывающих компаниях // Геоинформатика: Сборник. Томск: Изд-во Том. ун-та, 1999. С. 296-314.

38. Зейлер М. Моделирование нашего мира. Руководство ESRI по проектированию баз данных. ESRI press, 1999. М., Дата+, 2001. 254 с.

39. Инструкция по составлению и подготовке к изданию листов Государственной геологической карты Российской Федерации масштаба 1:1000000 (третьего поколения). МПР РФ, ВСЕГЕИ. Санкт-Петербург. 2002. 116 с.

40. Инструкция по планированию, учету и калькулированию себестоимости добычи нефти и газа. М.: ВНИИОЭНГ, 1994.

41. Каждая А.Б., Гуськов О.И. Математические методы в геологии. М.: Недра, 1990.-251 с.

42. Каталог условных знаков и основных образцов для составления картографической документации при разведке и разработке нефтяных месторождений. М., ИГиРГИ, 1986. 70 с.

43. 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.

44. Коноплев A.B. Использование технологии геоинформационных систем при решении прогнозно-аналитических задач в геологии //Геология и полезные ископаемые Западного Урала. М-лы регион, конф., Пермь, 1997. С. 278-280.

45. Коноплев A.B. Опыт создания геолого-экономической карты Пермской области // Организация, технология и опыт ведения кадастровых работ: материалы IV Всерос. учебно-практ. конф. М., 1999. - С. 78.

46. Коноплев A.B., Воеводкин B.JI. Прогноз запасов наиболее крупного месторождения изучаемой территории // Сборник докладов юбилейной XXXIII научно-практической конференции ГНФ ПГТУ. Пермь, 2004. - С. 55-58.

47. Коноплев A.B., Макаловский В.В. Расчет коэффициентов эффективности геологоразведочных работ средствами ГИС // Известия ВУЗов. Нефть и газ. 2004. №5.-С. 22-25.

48. Коноплев A.B., Ушков БЛС Информационная система "Минеральные ресурсы Пермской области" //Геология Западного Урала на пороге XXI века: Тез. докл. науч.-техн. конференции, Пермь, 1999. С. 71-73.

49. Конторович А.Э. Геолого-математическое моделирование как основа современных методов прогноза нефтегазоносности. Тр. СНИИГТиМС, 1977. Вып. 249. С. 2-15.

50. Корпоративный стандарт нефтяной компании ЛУКОЙЛ на топографические цифровые карты масштабов 1:50000, 1:100000, 1:200000, 1:500000, 1:1000000. М., НК ЛУКОЙЛ, 1999. 140 с.

51. Кравченко Г.Г. Геоинформационные технологии в геологоразведочной отрасли. ARCREVIEW, 2000, № з (14). С. 6-7.

52. Крамбейн У., Грейнбилл Ф. Статистические модели в геологии. М.: Мир, 1969.-396 с.

53. Краткая энциклопедия нефтегазовой геологии. — М., Изд-во Академии горных наук, 1998. 576 с.

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

55. Лебедева Н., Смирнова Е. Информационная система по нефтегазовой составляющей ТЭК. ARCREVIEW, 2002, № 4 (23). С. 10.

56. Лядова H.A., Коноплев A.B., Шумилова И.Б. Опыт создания регионального банка данных с использованием ГИС-технологий //Тез. докладов 3-й Всероссийской научно-практической конференции «Геоинформатика в нефтегазовой и горной отраслях», М., 2000. С. 31-32.

57. Макаловский В.В. Новые представления о геологическом строении и обоснование направлений нефтепоисковых работ в Пермском Приуралье. /Дисс. канд. геол.-мин. наук. Пермь, 1985. - 187 с.

58. Математические методы в геологии и геофизике / Элланский М.М., Хо-лин А.И., Зверев Г.И., Петров А.П. М.: Недра, 1972. 200 с.

59. Методическое руководство по количественной и экономической оценке ресурсов нефти, газа и конденсата России. М.: ВНИГНИ, 2000. - 189 с.

60. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов (вторая редакция). Официальное издание. Утверждено: Министерство экономики РФ, Государственный комитет по строительной, архитектурной и жилищной политике № ВК 477 от 21.06.1999г.

61. Методические указания по количественной оценке прогнозных ресурсов нефти, газа и конденсата. М.: ВНИГНИ, 1983. - 215 с.

62. Миллер P.A., Канн Дж. С. Статистический анализ в геологических науках. М.: Мир, 1965. 482 с.

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

64. Мочалов П.С., Гершаник С.Ю. К вопросу о создании и реализации интегрированных ГИС-проектов. «Информационный бюллетень» ГИС-Ассоциации. 1998. №2(14) с. 46.

65. Назаров В.И., Наливкин В.Д., Сверчков Г.П. Экономическая оценка ресурсов нефти и газа России // Геология нефти и газа. 1997. - № 10. С.15-25.

66. Неженский И.А., Павлова И.Г. Методические основы оценки стоимости российских недр // Минеральные ресурсы России. 1995. - № 4. С. 13-17.

67. Немынов М., Хлебников Б. ГИС в Министерстве природных ресурсов РФ. ARCREVIEW, 2002, № 1 (20). С. 2-3.

68. Поляков В.А., Сахаров Ю.П., Суровиков Е.А. Математическая модель процесса выбора направлений геолого-разведочных работ // Геолого-геофизическое моделирование при поисках нефти и газа: Сб. науч. тр./ ИГиР-ГИ. М., 1991. С. 63-71.

69. Рабинович A.A. Использование коэффициентов успешности и подтверждаемое™ при анализе и прогнозировании геолого-разведочных работ // Геология нефти и газа. М., 1990. № 1. С. 25-26.

70. Распопов A.B. Программа экспресс-расчета технологических показателей разработки залежей нефти аналого-статистическим методом: Информ. листок / Пермский ЦНТИ. № 282 - 96 с.

71. Регламент составления проектных технологических документов на разработку нефтяных и газонефтяных месторождений / РД 153-39-007-96,- М., 1996.

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

73. Соловьев К. Анализ информации о месторождении с помощью ГИС. ARCREVIEW, 2003, № 4 (27). с. 18.

74. Статистическое обоснование достоверности моделей распределения запасов месторождений при геолого-экономической оценке новых площадей /Коноплев A.B., Макаловский В.В., Меерсон М.Э., Галкин В.И. // Известия ВУЗов. Нефть и газ. 2004. № 5. С. 48-54.

75. Тимофеева Н.В., Саломаткина И.А. Информационные технологии в геологии. «Информационный бюллетень» ГИС-Ассоциации. 1999. № 2(19). с. 3435.

76. Типовая легенда к «Карте размещения объектов распределенного и нераспределенного фонда недр субъектов Российской Федерации». М., Росге-олфонд, 1999.- 15 с.

77. Торопов С.М. Типизация и стандартизация информационных ресурсов управления фондом недр в условиях региональной ГИС. «Информационный бюллетень» ГИС-Ассоциации. 1998. № 2(14) с. 42-44.

78. Уилкс С. Математическая статистика. М.: Наука, 1967. 600 с.

79. Укрупненные показатели базисной стоимости строительства объектов и сооружений при освоении нефтяных месторождений (УПБС-НМ). Справочное пособие.-М., 1996.

80. Шабельникова Т.Г., Кашик A.C., Гогоненков Г.Н. Новые идеи и технологии создания региональных банков данных по нефтяным и нефтегазовым месторождениям. «Информационный бюллетень» ГИС-Ассоциации. 1998. № 2 (14) с. 39-41.

81. Шапошникова Л.Б. Интеграционные решения в области разведки и разработки месторождений в ЗАО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ». ARCREVIEW, 2003, № 4 (27). с. 7.

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

83. Шекхар Ш., Чаула С. Основы пространственных баз данных. КУДИЦ-ОБРАЗ, 2004.-336 с.

84. Ханжиян Е.С., Петров В.Я., Лексин A.A., Мараев В.Л. Государственный банк морской геолого-геофизической информации. ARCREVIEW, 2003, № 4 (27). с. 4-6.

85. Благиных Л.Л. Анализ результатов и обоснование направлений геологоразведочных работ в Пермской области. Пермь, ПермНИПИнефть, 2001. -208 с.

86. Власенко H.A., Жуков Ю.А. и др. Уточнение прогнозных ресурсов нефти и газа территории Пермской области и оценка перспектив нефтегазоносности локальных поднятий. Пермь, ПермНИПИнефть, 1988. 313 с.

87. Жуков Ю.А. Анализ и уточнение сырьевой базы нефти, газа и конденсата Пермской области / Отчет по договору № 945 с Пермгеолкомом. ПермНИПИнефть, Пермь, 2002. 194 с.

88. Макаловский, В.В. Разработка комплекса алгоритмов и программ для анализа и прогноза результатов геологоразведочных работ/ Макаловский В.В. Лядова Н.К., Коноплев A.B., Бояршинов Д.В. и др.. Отчет о НИР. ПермНИПИнефть, Пермь, 2001. 56 с.

89. Нечаева Н.Ю., Жуков Ю.А. и др. Анализ и уточнение сырьевой базы нефти и газа объединения «Пермнефть». Пермь, ПермНИПИнефть, 1994. 120 с.

90. Соснин, Н.Е. Мониторинг состояния и лицензирования запасов и ресурсов нефти в Пермской области/ Соснин Н.Е., Субботин А.Г. Евсютина В.В. и др. Отчет КамНИИКИГС.-Пермь, 2001.- 225 с.

91. Шумилова И.Б. Создание регионального банка геологических данных /Отчет ПермНИПИнефть, Пермь, 2002. 144 с.

92. Яковлев, Ю.А. Технико-экономические предложения по геологическому изучению и добыче нефти на Восточно-Соликамском лицензионном участке/ Яковлев Ю.А., Макаловский В.В., Нечаева Н.Ю., Коноплев A.B. и др. Отчет ПермНИПИнефть, Пермь, 2000 г. 152 с.

93. Яковлев, Ю.А. Технико-экономические предложения по геологическому изучению и добыче нефти на Колвинском лицензионном участке/ Яковлев Ю.А., Макаловский В.В., Нечаева Н.Ю., Коноплев A.B. и др. Отчет ПермНИПИнефть, Пермь, 2000 г. 154 с.

94. Яковлев, Ю.А. Технико-экономические предложения (ТЭП) по геологическому изучению и добыче нефти на Волимском лицензионном участке/ Яковлев Ю.А., Макаловский В.В., Нечаева Н.Ю., Коноплев A.B. и др. Отчет ПермНИПИнефть, Пермь, 2000 г. 132 с.

Информация о работе

Коноплев, Александр Владимирович
кандидата технических наук
Пермь, 2004
ВАК 25.00.12

Диссертация

Разработка геолого-математических моделей оценки ресурсов нефти и газа перспективных площадей - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы