Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Теоретические и методические основы принятия решений при поисках и разведке месторождений нефти и газа с использованием компьютерных технологий

ВАК РФ 25.00.12, Геология, поиски и разведка горючих ископаемых

Автореферат диссертации по теме "Теоретические и методические основы принятия решений при поисках и разведке месторождений нефти и газа с использованием компьютерных технологий"

На правах рукописи

ПОРОСКУН ВЛАДИМИР ИЛЬИЧ

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПОИСКАХ И РАЗВЕДКЕ МЕСТОРОЖДЕНИЙ НЕФТИ И ГАЗА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

СПЕЦИАЛЬНОСТЬ: 25.00.12 — Геология, поиски и разведка горючих

ископаемых

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора геолого-минералогических наук

Москва - 2006

Работа выполнена в Федеральном государственном унитарном предприятии «Всероссийском научно-исследовательском геологическом нефтяном институте» (ВНИГНИ)

Официальные оппоненты:

доктор геолого-мииералогических наук ЗолотовА. Н., доктор геолого-минералогических наук Фурсов А. Я., доктор геолого-минералогических наук Филиппов В. П.

Ведущая организация: Открытое акционерное общество Научно-производственный центр по геофизическим работам «ТВЕРЬГЕОФИЗИКА»

Зашита состоится «27» ноября 2006 г.вИ часов на заседании диссертационного совета Д 216.015.01 при Федеральном государственном унитарном предприятии «Всероссийском научно-исследовательском геологическом нефтяном институте» (ВНИГНИ) по адресу: 105118, Москва, шоссе Энтузиастов, 36

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГУП «ВНИГНИ»

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы

Поиски и разведка месторождений нефти и газа в последние годы столкнулись со значительными трудностями. Объектами изучения становятся все более сложные месторождения, залегающие на больших глубинах и весьма удаленные от районов потребления сырья. Затраты на проведение геологоразведочных работ непрерывно возрастают, что существенно повышает величину риска принимаемых решений.

Традиционные методы и приемы поисков и разведки, основой которых служил метод «проб и ошибок», становятся все менее эффективными. При ведении геологоразведочных работ в настоящее время необходимо не только учитывать накопленный многолетний опыт, но и решать целый ряд геолого-экономических задач, прибегая к построению различного рода моделей. Существенно повысить качество принимаемых решений, а тем самым и эффективность геологоразведочных работ, можно только за счет внедрения интегрированных компьютерных технологий в виде Систем Поддержки Принятия Решений (СППР), которые позволяют оперативно обрабатывать огромные массивы разнородной геолого-геофизической информации, использовать самые современные методы моделирования геологических объектов и процесса поисков и разведки.

В этой связи весьма актуальной является проблема разработки теоретических и методических основ решения задач поисков и разведки месторождений нефти и газа с применением компьютерных технологий.

Цель и задачи исследований

Цель исследований - теоретическое обоснование, разработка и практическая реализация методов решения задач поисков и разведки месторождений нефти и газа с использованием компьютерных технологий. Основные задачи исследований:

• теоретическое обоснование методологии решения геологических задач с использованием компьютерной Системы Поддержки Принятия Решений (СППР);

• разработка и апробация математических методов моделирования неоднородности природных резервуаров и геометризации пространственной изменчивости геологических признаков с использованием компьютерных технологий;

• разработка принципов и методологии моделирования и оптимизации процесса поисков и разведки с использованием методов теории статистических решений;

• разработка методов и компьютерных технологий вероятностной оценки запасов и ресурсов нефти и газа в условиях неопределенности и риска;

• разработка методологии интеллектуальной поддержки решений при поисках и разведке месторождений нефти и газа;

• разработка методологии информационной поддержки планирования и управления процессом недропользования с использованием ГИС-технологий.

Научная новизна

Впервые обоснована необходимость применения Систем Поддержки Принятия Решений (СППР) для решения задач поисков и разведки месторождений нефти и газа. Использование СППР позволяет сосредоточить в одном месте большой объем разнородной геолого-геофизической информации, моделировать геологические объекты и управлять процессом их изучения, оценивать эффективность принятых решений.

Теоретически обоснован комплекс статистических и аналитических методов моделирования неоднородности строения геологических объектов (геометризация, кластерный анализ, перколяционный метод), который позволяет выделять и анализировать неоднородности разного масштаба.

Обосновано применение спектрального анализа для описания изменчивости геологических признаков и свойств, с помощью которого можно выделять трендо-вую, пространственно-коррелированную и случайную составляющие изменчивости и прогнозировать величину ошибки интерполяции.

Разработан метод построения матрицы сравнения вариантов, который позволяет проводить многовариантное моделирование свойств геологического объекта с учетом неопределенности геолого-геофизической информации. Решена задача оптимизации поискового и оценочного бурения на основе моделирования процесса геологоразведочных работ с использованием методов теории статистических решений.

Разработана методика применения вероятностных моделей в СППР и предложен способ сопоставления вероятностного и детерминированного методов оценки запасов.

Разработаны теоретические основы и методика интеллектуальной поддержки принятия решений с использованием экспертных систем.

Разработана структура и основные элементы Системы мониторинга недропользования на основе ГИС-технологий.

Практическое значение

Разработанные автором теоретические и методические основы принятия решений при поисках и разведке месторождений нефти и газа положены в основу ря-

да утвержденных МПР Российской Федерации нормативных документов, регламентирующих недропользование и проведение геологоразведочных работ. Основными из них являются:

- Методическое руководство по размещению скважин при разведке массивных залежей нефти и газа (1979 г.);

- Методические рекомендации по выбору систем размещения поисковых скважин (1982 г.);

- Методические рекомендации по применению пространственной сейсморазведки ЗО на разных этапах геологоразведочных работ на нефть и газ (2000г.);

- Методическое руководство по количественной и экономической оценке ресурсов нефти, газа и конденсата России (2000 г.);

- Методические рекомендации по применению пространственной сейсморазведки ЗБ на разных этапах геологоразведочных работ на нефть и газ (2002г.);

- Методические рекомендации по подсчету запасов нефти и газа объемным методом (2003 г.).

Компьютерная технология вероятностной оценки запасов и ресурсов нефти и газа ОГЬСАБ - 2003 использовалась для оценки ресурсов, расположенных на Астраханском своде Северо-Астраханского и Пойменного лицензионных участков, при составлении программ проведения геологоразведочных работ. Разработанная автором Система информационной поддержки мониторинга недропользования на основе геоинформационных технологий используется во ВНИГНИ для подготовки оперативных заключений и материалов к конкурсам и аукционам, а также для составления Сводной программы лицензирования недр на углеводородное сырье.

Методика моделирования неоднородности и связанности пород коллекторов карбонатного резервуара Астраханского серогазокоденсатного месторождения с использованием перколяционного метода была применена для обоснования гидродинамической сообщаемости резервуара и построения геологической модели для подсчета запасов и проектирования разработки.

Моделирование поверхности кровли продуктивного пласта Астраханского месторождения с использованием спектрального анализа позволило оценить точность построения карты по данным бурения и сейсморазведки и обосновать минимальное расстояние между скважинами.

Разработаны и апробированы экспертные системы для решения задач:

- построения геологической модели разреза карбонатных отложений;

- построения геологической модели разреза терригенных отложений;

- диагностики фазового состояния флюидальной системы залежи;

- оценки достоверности геологической модели разведываемой залежи.

Основные положения, защищаемые в работе

1. Разработана и теоретически обоснована структура компьютерной Системы Поддержки Принятия Решений (СППР) при поисках и разведке месторождений нефти и газа. Использование разработанной системы в нефтегазовой отрасли повысит эффективность геологоразведочных работ на разных стадиях, увеличит достоверность моделирования месторождений и позволит определить экономическую целесообразность работ.

2. Теоретически обосновано применение комплекса методов моделирования неоднородности строения геологических объектов, пространственной изменчивости геологических признаков и свойств и стадийности процесса геологоразведочных работ, которые позволяют с помощью компьютерных технологий выделять и классифицировать неоднородность и изменчивость разного масштаба и оценивать эффективность выбранной стратегии поисковых и разведочных работ.

3. Разработанная методика интеллектуальной поддержки принятия решений с использованием экспертных систем позволяет формализовать и тиражировать опыт и знания высококвалифицированных специалистов для решения задач классификации, диагностики и оценки достоверности. В СППР экспертные системы должны использоваться для решения трудноформализуемых геологических задач.

Апробация полученных результатов

Результаты исследований неоднократно обсуждались во ВНИГНИ на Ученом Совете и научных семинарах. Основные результаты исследований докладывались на научных совещаниях и конференциях в Москве, Санкт-Петербурге, Тюмени, Перми, Архангельске и других городах, в том числе на международных научных семинарах в Канаде, Норвегии, Москве и экспонировались на ВДНХ, обсуждались на совещаниях и заседаниях научно-технических советов министерства природных ресурсов России, министерства энергетики России и Государственной комиссии по запасам министерства природных ресурсов России.

Публикации

Результаты исследований освещены автором в более чем 50 публикациях: в том числе в трех монографиях, пяти научно-технических обзорах, в тезисах докладов и статьях, из которых две изданы на английском языке. Материалы исследований опубликованы в различных сборниках и журналах, в том числе в журналах -«Геология нефти газа», «Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений», «Технология нефти и газа» и др.

Использованные материалы

Основой для выполнения диссертационной работы послужили опубликованные материалы по данной проблеме на русском и английском языках, фондовые материалы, а также результаты личных исследований автора, проведенных во ВНИГНИ и в производственных организациях в течение последних 25 лет. В процессе проведенных исследований, при решении конкретных задач, связанных с применением разработанных автором методических приемов, использован значительный фактический материал (более 2000 скважин по 60 месторождениям и перспективным ловушкам, около 1500 пог. км сейсмических профилей и 2000 км2 сейсморазведки 3D). Структура и объем работы

Диссертация объемом 17-1 страниц состоит из введения, пяти глав, заключения и включает рисунков, % таблиц и список использованной литературы из /35 наименований. Благодарности

В процессе работы над диссертацией автор получал ценные советы и консультации ведущих ученых страны и поддержку коллег по работе. Считаю своим долгом выразить глубокую благодарность профессору, д.г.-м.н. Г.А. Габриэлянцу за помощь, ценные советы и замечания, но главным образом за то, что он сумел убедить автора написать эту работу.

Искренне признателен сотрудникам отдела № 4 ВНИГНИ, которые помогали мне при проведении исследований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ ВВЕДЕНИЕ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цель и задачи проведенных исследований, указана научная новизна и практическая значимость полученных результатов и приведены данные по апробации работы. Также приводится структура и краткое содержание диссертации.

Глава 1. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ ПРИ ПОИСКАХ И РАЗВЕДКЕ МЕСТОРОЖДЕНИЙ НЕФТИ И ГАЗА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

В первой главе рассмотрены особенности геологоразведочного процесса и ' строения месторождений нефти и газа и теоретические основы принятия решений при поисках и разведке месторождений нефти и газа с использованием компьютерных технологий.

Геологоразведочные работы на нефть и газ представляют собой сложный многостадийный процесс изучения земных недр с целью выявления скоплений углеводородов и подготовки их к промышленному освоению. Теоретические основы методики поисков и разведки месторождений нефти и газа рассмотрены в работах М.В. Абрамовича, А.Г. Алексина, A.A. Аксенова,

A.A. Бакирова, Э.А. Бакирова, М.Д. Белонина, А.М. Бриндзинского, И.О. Брода, Н.И. Буялова, В.Б. Васильева, Ю.А. Васильева, А.М. Волкова, Г.А. Габриэлян-ца, И.С. Гутмана, Э.А. Енгалычева, H.A. Еременко, М.А. Жданова, А.Н. Золо-това, МЛ. Зыкина, К.А. Клещева, Л.Д. Кноринга, А.Э. Конторовича, B.C. Ме-лик-Пашаева, М.Ф. Мирчинка, В.В. Мухина, В.Д. Наливкина, И.И. Нестерова,

B.И. Петерсилье, В.П. Савченко, Ф.К. Салманова, В.В. Семеновича, B.C. Слав-кина, В.Л. Соколова, В.Я. Соколова, В. В. Стасенкова, В.П. Филиппова, Е.Ф. Фролова, А.Я. Фурсова, Э.М. Халимова, Ф.З. Хафизова, В.И. Шпильмана и многих др.

Методологию решения задач при поисках и разведке месторождений нефти и газа определяют следующие специфические свойства геологоразведочных работ:

- стадийность процесса геологического изучения;

- сложность и уникальность геологического строения разведываемых объектов (залежей, месторождений), необходимость использования большого объема информации для их полного описания;

- разнородность и разноточность получаемой информации (прямая, косвенная, геологическая, геофизическая и т.д.);

- дефицит как прямой, так и косвенной информации для построения геологической модели и принятия однозначного решения, большие затраты на получение дополнительной информации;

- уникальность и неопределенность ситуаций при принятии решений;

- несоответствие между реализуемой практически и оптимальной последовательностью проведения работ из-за объективных (экономических и технических) и субъективных причин.

В процессе проведения геологоразведочных работ решается большое число разнообразных геологических задач. Ниже рассмотрены основные из них. Выбор геологического объекта для проведения поисков и разведки - нетривиальная геологическая задача многокритериальной оценки, требующая применения компьютерных технологий. Для ее решения необходимо сформировать перечень критериев, по которым проводится выбор, определить относительную значимость (веса) этих критериев и оценить последствия принятого решения. Проектирование геологоразведочных работ — включает задачи: определение проектной глубины скважин; выбор системы размещения скважин и расстояния между ними; обоснование очередности бурения скважин и комплекса исследования в них. Для решения этих задач необходимо не только проводить геологические построения, но и формализовать знания, опыт и интуицию геолога. Мониторинг геологоразведочных работ (мониторинг недропользования) - задача, требующая оперативного получения и обработки информации, что без применения компьютерных технологий практически невозможно. Построение геологической модели — задача, результаты которой служат основой для подсчета запасов, проектирования геологоразведочных работ, выбора технологии рациональной разработки и принятия других решений, требует для обработки разнородной информации привлечения компьютерных технологий и формализованных знаний, опыта и интуиции специалиста.

Подсчет запасов и ресурсов в случае применения вероятностных методов требует не только специальных компьютерных технологий обработки информации, но и неформальных методов обоснования достоверности подсчетных параметров.

Оценка подготовленности залежи к промышленному освоению (определение момента, когда необходимо завершить стадию оценки и приступить к разработке) - многофакторная оптимизационная задача, при решении которой необходимо не только провести многовариантные технико-экономические расчеты, но и определить возможные геологические риски и оценить их влияние на конечный результат.

Таким образом, в процессе принятия решений при поисках и разведке необходимо перерабатывать огромные объемы геолого-геофизической информации, рассматривать множество альтернатив, учитывать влияние различных факто-

ров, оценивать вероятные последствия того или иного решения. Решение задач такого типа невозможно без использования интегральных компьютерных систем.

Методы решения геологических задач с использованием компьютерных технологий рассмотрены в работах В.А. Аракеляна, В.И. Аронова, В.Б. Васильева, A.M. Волкова, Г.А. Габриэлянца, C.B. Гольдина, Н.И. Жукова, Л.Д. Кноринга, Н.И. Нестерова, В.И. Пяткова, А.Н. Сидорова, М.Ю. Стернина, Г.И. Шепелева и ряда других исследователей.

С точки зрения применения компьютерных технологий процесс поисков и разведки характеризуется следующими особенностями:

- сложной сетевой структурой данных;

- динамичностью структуры (изменением описания отдельных моделей, их числа и количества взаимодействий между ними);

- слабой формализуемостью и большим влиянием опыта и знаний при построении геологических моделей.

В этой связи теоретической основой для решения задач поисков и разведки с использованием компьютерных технологий должен служить системный анализ, который позволяет комплексно подойти к процессу изучения геологических объектов и геологических процессов. Различные аспекты применения системного анализа в геологических науках рассмотрены в работах А. И. Айнеме-ра, И. В. Высоцкого, О. А. Вотаха, Ю. А. Воронина, А.Н. Дмитриевского, В. И. Драгунова, Э. А. Еганова, В. Ю. Забродина, А. Н. Истомина, А. Б. Каждана Ю. А; Косыгина, Ю.Н. Карогодина, В. А. Кулындышева, М. В. Крутя, В. В. Менне-ра, С. В. Мейена, Э. Б. Мовшовича, М. В. Раца, Ю. С. Салина, Л. И. Четверикова и др. В области нефтегазопромысловой геологии широко известны работы Л. Ф. Дементьева, M. М. Ивановой, В. Г. Каналина, Э. М. Халимова, А. И. Холина, И. П. Чоловского, Ю. В. Шурубора, M. М. Элланского и др. В соответствии с системным подходом геологические объекты рассматриваются как иерархическая система структурных уровней, каждый из которых состоит из своих геологических элементов.

Отношения между геологическими объектами могут быть двух типов - иерархические и ассоциативные.

Иерархические отношения отражают подчиненность (вложенность) реальных геологических объектов, последовательность и детальность их изучения. Ассоциативные отношения служат для указания качественного сходства или различия между отдельными показателями и объектами в целом. Установление ассоциативных связей необходимо для выведения зависимостей или аналогий между соответствующими показателями (объектами).

Важнейшие принципы системного анализа при решении задач сводятся к следующему: процесс решения должен начинаться с выявления и четкого форму-

лирования конечных целей; необходимо рассматривать всю проблему как целое, как единую систему и выявлять все последствия и взаимосвязи каждого частного решения; необходимо выявление и анализ всех возможных альтернативных путей достижения цели; цели отдельных подразделений не должны вступать в конфликт с целями всей программы.

Центральная процедура системного анализа - построение обобщенной модели (или моделей), отображающей все факторы и взаимосвязи реальной ситуации, которые могут проявляться в процессе осуществления решения. В качестве наиболее эффективного метода решения задач поисков и разведки месторождений нефти и газа предлагается использовать Систему Поддержки Принятия Решений (СППР) - взаимосвязанную систему компьютерных программ, позволяющих моделировать ситуации, в которых приходится принимать решения, оценивать параметры возможных исходов того или иного решения. Учитывая особенности решения геологических задач СППР должна иметь следующую структуру:

- Блок информационной поддержки решений. Информационная поддержка решений — сбор и обработка геолого-геофизической информации на основе технологии Баз Данных. Для принятия решений при поисках и разведке необходимо использовать большой объем сосредоточенной в одном месте информации и иметь средства быстрого доступа к ней и формирования различных выборок. Это традиционная и наиболее известная форма поддержки решений, которую стали применять еще до появления ЭВМ.

Применение компьютерных технологий для решения задач информационной поддержки решений позволяет существенно увеличить как объемы хранимой информации, так и скорость ее обработки. Пользователь получает возможность быстро и эффективно получать информацию, необходимую для принятия решения.

- Блок интеллектуальной поддержки решений. Многие геологические задачи с трудом поддаются формализации и в целом ряде случаев специалист, обладая уникальным умением быстро оценивать обстановку, выделять главное и отбрасывать второстепенное, соизмерять противоречивые оценки, восполнять неопределенность своим опытом, решает задачи управления эффективнее компьютера. Блок интеллектуальной поддержки решений должен содержать неформальные алгоритмы обработки информации и принятия решений, отражающих опыт, интуицию и знания высококвалифицированных специалистов в конкретной предметной области.

- Блок моделирования геологических объектов предназначен для построения геологических моделей. Компьютерные технологии позволяют проводить многовариантные расчеты, используя априорные теоретические модели. Помимо этого, компьютерные технологии позволяют применять принципиально новые методы моделирования геологических объектов, учитывающие неопределен-

ность исходной информации и возможность альтернативного моделирования.

- Блок моделирования процессов поисков и разведки. Вследствие специфики, как геологоразведочных работ, так и изучаемых объектов (залежей нефти и газа) одним из наиболее эффективных методов принятия решений при поисках и разведке месторождений нефти и газа является моделирование. Компьютерные технологии значительно расширяют возможности моделирования, как метода принятия решений, так как позволяют создавать • «виртуальные реальности», изучая которые можно принимать оптимальные решения при поисках и разведке месторождений нефти газа.

- Блок оценки эффективности решения предназначен для оценки эффективности каждого рассмотренного решения и выбора оптимального варианта. СППР должна играть роль своеобразного экспериментального полигона для проверки влияния на результаты принятого решения тех или иных гипотез эксперта. При использовании СППР любое решение получают не "с компьютера" как решение некоторой математической задачи, а на основе субъективных суждений людей (их здравом смысле), подкрепленных компьютерными расчетами. Внедрение СППР в нефтегазовую отрасль обеспечит более высокое качество принятых решений за счет:

• привлечения для анализа большего объема разнородной геологической и геофизической информации;

• рассмотрения целого ряда гипотез и вариантов решения задачи и сравнения разных путей достижения поставленной цели;

• построения и сопоставления нескольких вариантов геологической модели;

• повышения точности и достоверности расчетов за счет применения более эффективных методов обработки информации.

Проведенный анализ методологии решения геологоразведочных задач с использованием компьютерных технологий, позволил обосновать необходимость применения при поисках и разведке месторождений нефти и газа Системы Поддержки Принятия Решений (СППР), в которой интегрированы компьютерные технологии моделирования геологических объектов и процессов и компьютерные технологии информационной и интеллектуальной поддержки решений.

Глава 2. МЕТОДОЛОГИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ГЕОЛОГИЧЕСКОГО СТРОЕНИЯ И ПРОЦЕССА ПОИСКОВ И РАЗВЕДКИ МЕСТОРОЖДЕНИЙ НЕФТИ И ГАЗА

Во второй главе рассмотрены теоретические модели описания неоднородности строения месторождений нефти и газа и изменчивости геологических признаков, предложены и апробированы методы моделирования геологического строения с использованием компьютерных технологий, разработана и опробо-

вана методика моделирования и оптимизации процесса поисков и разведки с использованием теории статистических решений.

2.1. Методы получения и достоверность геологической информации

Геология, как и другие, преимущественно описательные науки, оперирует чрезвычайно большими объемами разнохарактерной информации - текстовой, графической и цифровой.

В зависимости от способа получения геологическую информацию можно подразделить на три группы:

- прямая - характеризующая непосредственно геологический объект (образцы пород, пробы флюидов и др.)

- косвенная - характеризующая некоторые свойства геологического объекта, используя которые по установленным связям можно определить реальные необходимые характеристики объекта (например, по кажущемуся электрическому сопротивлению - пористость коллектора или глубину залегания пласта по времени прихода отраженной волны).

- априорная — отражающая закономерности геологического строения, полученные на основе обобщения теоретических знаний и практического опыта ведения геологоразведочных работ.

Прямая геологическая информация, как правило, имеет дискретный характер и она точнее косвенной, в связи с чем она обычно используется в качестве эталонной (базовой), на основе которой определяют достоверность и надежность косвенной информации.

Геологические, геохимические и геофизические методы получения информации служат основой для построения геологической модели изучаемого объекта и поэтому полнота и достоверность получаемой геологической информации и, в первую очередь, точность замеров геологических параметров существенно влияют на эффективность принимаемых решений.

Специфика геологических и геофизических измерений состоит в том, что они характеризуются погрешностью, которую необходимо учитывать при принятии решений при поисках и разведке месторождений нефти и газа. Вопросы точности определения геологических параметров рассмотрены в работах Э. Р. Балаянца, А.М. Бриндзинского, Г.А. Габриэлянца, Т.Ф. Дьяконовой, Н. М. Емельяновой, М. Н. Кочетова, М.Г. Латышевой, В.А. Саркисова, Е. Ф. Фролова, А.Я. Фурсова, В.П. Цирюльникова и ряда других исследователей. В данной работе на основе анализа результатов разведки, проведенного автором по ряду месторождений нефти и газа, было установлено, что техническая точность замера в скважине составляет:

- эффективной толщины от 0.5.M до 1.8 м;

- коэффициента пористости - от 0.5 % абс. до 3.6 % абс;

- коэффициента нефте- и газонасыщенности - от 1.0 % абс. до 4.4 % абс.

Точность геологической информации определяет предельную точность, с которой может быть изучена изменчивость геологического признака. Автором было исследовано изменение соотношения точности определения параметров с точностью геометризации геологических полей этих параметров в процессе разведки. Для решения данной задачи проводилось поэтапное построение карт с оценкой точности геометризации следующих- параметров: эффективной толщины (ЬЭф); коэффициента пористости (К„); нефте- и газонасыщенности (Кщ.); проницаемости (Кпр.); гидропроводности (т|); песчанистости (КПес.) и расчлененности (Кр). Для анализа были отобраны месторождения различного геологического строения, но с таким расчетом, чтобы можно было проследить изменение точности геометризации перечисленных параметров не только в процессе разведки, но и, что самое главное, в процессе эксплуатационного бурения.

Результаты исследования проведенные автором показали, что техническая точность замера в скважинах величин коэффициента нефтенасыщенности (KJ, а в ряде случаев и коэффициента пористости (К„), становится сопоставимой с дисперсией признака уже на начальной стадии разведки, а для величины эффективной толщины (Н,ф) - на заключительных стадиях эксплуатационного разбуривания.

2.2. Моделирование геологического строения месторождений нефти и газа 2.2.1. Применение методов моделирования для принятия решений при поисках

и разведке месторождений нефти и газа Для принятия решений при поисках и разведке месторождений нефти и газа используют моделирование геологических объектов и моделирование геологоразведочного процесса.

Месторождения нефти и газа - сложные, многогранные объекты, которые с одной стороны являются частью более крупных систем (зон нефтегазонакопле-ния, нефтегазоносных областей, нефтегазоносных провинций), а с другой стороны их можно разделить на более мелкие геологические объекты (залежь, пласт, образец породы, проба флюида и т.д.).

Теоретической основой для изучения неоднородности природных резервуаров месторождений нефти и газа служит системный подход, в соответствии с которым месторождения представляют собой иерархическую систему структурных уровней.

Для решения задач поисков и разведки можно выделить четыре уровня неоднородности:

I - залежь (часть залежи) нефти и газа (характерный размер - 102 - 103 м);

II - пачка пластов ( 101 - 102 м);

III - пласт коллектора или неколлектора (10"1 - 101 м);

IV - прослой, разновидность типа породы (10"1 - 10"2м).

Каждому порядку неоднородности будет соответствовать свой элемент неоднородности, который на данном уровне рассматривается как условно однородный. Изучаемые порядки неоднородности должны соответствовать уровням строения природных геологических образований, которые определяются геологической природой, а также зависят от целей, задач и детальности исследований.

2.2.2. Классификация резервуаров нефти и газа по типу неоднородности Различные аспекты изучения неоднородности строения залежей нефти и газа, применительно к решению задач поисков и разведки, рассмотрены в работах Л.Ф. Дементьева, И.С. Гутмана, А.И. Дмитриевского, М.М. Ивановой А.Б. Ка-ждана, М.В. Раца, З.К. Рябининой, автора диссертации и многих других. Природные резервуары залежей нефти и газа, согласно системному подходу, необходимо рассматривать как иерархическую систему, состоящую из множества условно неделимых элементов неоднородности, объединенных между собой совокупностью внутренних связей. Изменчивость свойств и сложность внутреннего строения природного резервуара определяются характером соотношения данных элементов неоднородности.

Автором на основе иерархической модели строения недр была проведена типизация природных резервуаров массивных и пластовых залежей нефти и газа. Природные резервуары пластовых и массивных залежей можно разделить на две группы - однородные и неоднородные.

Резервуары, объединенные в первую группу, имеют не более одного элемента неоднородности, или элементы неоднородности незначимы на рассматриваемом уровне исследования. Однородный резервуар, как правило, целиком сложен коллекторами одного типа (без включения непроницаемых пропластков). Неоднородный резервуар представляет собой совокупность двух и более элементов неоднородности, в котором наряду с коллекторами различного типа в виде линз или пропластков встречаются непроницаемые породы, нарушающие однородность строения резервуара и осложняющие его внутреннюю структуру. Представление об однородности изучаемого объекта - понятие относительное, зависящее в каждом конкретном случае от соотношения размеров элементов неоднородности и той степени детальности, с которой они изучаются, или от требований к степени изученности объекта. Строение одного и того же резервуара может быть оценено как однородное при разведке по редкой сетке и невысоких требованиях к изученности и как неоднородное, если изучение его проводилось по более плотной сетке и при более высоких требованиях к степени изученности. В связи с этим выделена подгруппа условно однородных резервуаров с небольшим количеством элементов неоднородности незначительных размеров и случайным размещением в резервуаре.

Неоднородные резервуары можно разделить на два класса: в резервуарах первого класса размеры элементов неоднородности одного порядка с размерами

залежи (непрерывная неоднородность)-, в резервуарах второго класса они меньше размеров залежи (прерывистая неоднородность). В первом случае элементы неоднородности представляют собой выдержанные в пределах всей залежи пласты и поэтому освещаются всеми скважинами, попавшими в контур продуктивности; во втором - элементы неоднородности не выдержаны, представляют собой локальные линзы различной протяженности, и изучены единичными скважинами, вскрывшими их.

Подразделение природных резервуаров на классы необходимо для учета выдержанности коллекторов и покрышек в теле резервуара (являющихся элементами неоднородности) при выборе, как системы разведки, так и системы разработки залежи.

Прерывистость строения резервуара усложняет выявление пространственных закономерностей изменчивости, что затрудняет оценку запасов, причем эти трудности возрастают по мере увеличения степени прерывистости. В неоднородном резервуаре с выдержанными по площади элементами неоднородности процесс вытеснения нефти (газа) водой происходит совсем иначе, чем в резервуаре с прерывистой неоднородностью. В связи с этим при проведении разведочных работ для построения достоверной геологической модели, как для подсчета запасов, так и для проектирования разработки, необходимо устанавливать степень выдержанности слагающих резервуар элементов. Каждый из выделенных классов неоднородных резервуаров подразделяется на подклассы: резервуары со случайным распределением элементов неоднородности (случайная изменчивость); резервуары с закономерным распределением этих элементов (закономерная изменчивость). В первом случае все элементы неоднородности размещены по объему независимо друг от друга, во втором -проницаемые пласты, пропластки и линзы концентрируются в некоторых областях резервуара, в результате чего на этих участках доля коллекторов, а, следовательно, и концентрация запасов больше, чем на других. Залежи в резервуарах выделенных подклассов принципиально отличаются характером распределения плотности запасов по площади, что имеет решающее значение при выборе оптимальной системы размещения оценочных и разведочных скважин.

Неоднородность природных резервуаров определяет необходимость двух-этапного изучения залежей нефти и газа. На первом этапе решается задача определения принципиальной модели неоднородности резервуара — закономерности распространения пород коллекторов по площади и установление зон их концентрации. На втором этапе проводится детальное изучение неоднородности резервуара в зоне концентрации основных запасов нефти и газа.

2.2.3. Моделирование неоднородности природных резервуаров методами

геометризации

Изучение неоднородности резервуаров нефти и газа необходимо для решения важного практического вопроса поисков и разведки - определения представительности локального замера геологического признака. Понятие представительности замера подразумевает выделение некой относительно элементарной части недр, которую данный локальный замер характеризует (представляет) в объекте разведки. Каждому наблюдению свойственна своя представительность. Одни результаты наблюдения нельзя распространять дальше точки наблюдения; другие - характеризуют некоторую область в районе проведенного замера; третьи - могут служить основанием для корреляции с соседними скважинами, т.е. интерполируются не менее чем на половину расстояния между ними; четвертые - можно распространить на все изучаемое геологическое тело. Понятие представительности неотделимо от реализации принципа относительной элементарности. Выделение при разведке недр относительно элементарных частей может быть осуществлено разными методами в зависимости от конкретных практических задач разведки, специфики строения разведываемого участка недр, а также от методики, детальности и даже техники разведки. Из сказанного следует, что прежде чем решать на практике задачу по количественной оценке представительности замеров параметров, следует осуществить выделение относительно элементарных частей в объекте разведки, или, другими словами, определить уровень изученности, достигнутый на данной стадии разведки. Для изучения неоднородности природных резервуаров в работе рекомендовано применять методы геометризации, т.е. проводить построение карт показателей неоднородности — карт доли коллекторов, карт расчлененности и т.п. Такого рода карты часто используются при подсчете запасов, проектировании и анализе разработки месторождений нефти и газа.

При геометризации показателей неоднородности необходимо определять модель изменчивости - детерминированную или случайную. Современные методы компьютерных технологий геометризации позволяют не только проводить построение карт, но и корректно обосновывать модель описания изменчивости показателя неоднородности.

В работе на примере ряда месторождений нефти и газа Западной Сибири, Вол-го-Урала и Средней Азии были изучены закономерности изменения по площади различных показателей неоднородности природных резервуаров. Результаты исследований показывают, что при плотности сети скважин, достигаемой на стадии разведки (до 2 км между скважинами), изменение величины коэффициента песчанистости по площади носит, как правило, случайный характер, величина коэффициента вариации колеблется от 17 % до 25 % Коэффициент расчлененности при редкой сети скважин ведет себя как случайная величина, но при уплотнении сетки выявляются закономерности его изме-

нения и для описания его изменения можно проводить геометризацию этого показателя. Например, на Даулетабад-Донмезском газоконденсатном месторождении (Туркменистан) закономерности изменения величины коэффициента расчлененности терригенного неокомского резервуара по площади выявляются после бурения первых 18-20 скважин. Причем абсолютная точность геометризации коэффициента расчлененности составляет ± 2-3; относительная ошибка для северного блока — 17 %; для южного блока - 35 %.

Изучение неоднородности терригенного девонского резервуара Ромашкинского месторождения показало, что количество пропластков пород коллекторов в скважинах отличается от среднего количества пропластков пород коллекторов в резервуаре на 30-40 % в большинстве скважин и на 60-80 % в каждой третьей скважине. Таким образом, разрезы двух соседних скважин, пробуренных на расстоянии нескольких сотен метров друг от друга, часто невозможно сопоставить друг с другом и все изменения особенностей строения продуктивного пласта по площади представляются как случайные.

Проведенные исследования показали, что при геометризации показателей неоднородности большое значение имеет обоснование модели изменчивости, так как во многих случаях изменчивость показателей неоднородности имеет случайный характер.

2.2.4. Моделирование неоднородности природных резервуаров с использованием

кластерного анализа Для моделирования неоднородности сложнопостроенных природных резервуаров нефти и газа предлагается применять методы многофакторного статистического анализа, требующие привлечения специальных компьютерных технологий.

В представленной работе были исследованы возможности моделирования геологической неоднородности методами кластерного анализа. Кластерный анализ представляет собой метод выделения классов в заданном множестве объектов по совокупности признаков.

На примере неокомского резервуара Даулетабад-Донмезского газоконденсатно-го месторождения была проведена типизация разрезов 82 скважин. С помощью кластерного анализа была построена карта типизации разреза неокомского резервуара Даулетабад - Донмезского месторождения и было показано, что рассмотренный резервуар характеризуется высокой неоднородностью - выделено восемь типов разреза скважин и установлено, что разрезы продуктивного горизонта даже двух соседних скважин могут резко отличаться друг от Друга.

Проведенные исследования показали, что кластерный анализ позволяет проводить типизацию неоднородного природного резервуара, результаты которой можно использовать для прогнозирования продуктивности скважин и прове-

дения дифференцированного подсчета запасов нефти и газа и проектирования избирательной системы разработки.

2.2.5. Моделирование неоднородности природного резервуара методом перколяционного анализа Определение выдержанности пород коллекторов по площади - важная задача для выбора методики изучения резервуара и выбора технологии разработки. В работе предложен принципиально новый метод определения сообщаемости пород коллекторов в природном резервуаре на основе перколяционной модели. Согласно перколяционной модели возможность протекания флюида в резервуаре определяется наличием связанного кластера (кластер — это группа проницаемых ячеек решетки, связанных друг с другом).

На основе перколяционного анализа была разработана методика определения сообщаемости пород коллекторов, которая была использована для обоснования модели башкирского карбонатного резервуара Астраханского серогазоконден-сатного месторождения (АСГКМ). Проведенные расчеты показали, что, в зависимости от величины граничного значения пористости, породы коллекторы, слагающие резервуар, могут либо распадаться на изолированные линзы (отдельные кластеры), либо объединяться в единую гидродинамическую систему (образовывать бесконечный кластер). При граничном значении пористости Кп.гр.= 6 %, принятом при подсчете запасов АСГКМ, породы коллекторы в продуктивном резервуаре Астраханского месторождения сообщаются по всему объему резервуара, образуя единую гидродинамическую систему.

2.2.6 Моделирование пространственной изменчивости геологических признаков с использованием аппарата спектрального анализа Для решения практических задач принятия решений при поисках и разведке большое значение имеет выбор модели изменчивости геологических признаков, замер которых производится в процессе геологоразведочных работ. Для описания пространственной изменчивости признаков существует большое количество методов. Традиционными методами изображения изменчивости признаков в геологии является построение различного рода карт. Они являются компактным, эффектным и наглядным средством отображения пространственных зависимостей.

Математические методы анализа пространственной изменчивости позволяют формализовать процесс построения карт, что облегчает получение более объективных результатов. Современные компьютерные технологии дают в руки геологов набор методов, позволяющих решать широкий круг задач, связанных с пространственной изменчивостью геологических объектов.

Различные методы описания изменчивости геологических признаков рассмотрены в работах В.И. Аронова, В.А. Букринского, А.Б. Вистелиуса, А. И. Кажда-на, Л.Д. Кноринга, В.И. Деча, А. М. Марголина, Ж. Матерона, П.К. Соболева Теоретической основой для построения модели изменчивости геологических признаков служит представление об иерархической структуре природной изменчивости. Для изучения иерархической изменчивости в работе использовался математический аппарат спектрального анализа.

Спектр амплитуд изменчивости геологического признака (Б^)) можно представить в следующем виде:

Б(\у) = БтМ + 8„(\у) + где: 8т(ш), Sn(w), Sш(w) соответственно, спектры амплитуд (или дисперсий) трендовой, пространственно-коррелированной и высокочастотной (шумовой) составляющих изменчивости признака.

Трендовая составляющая спектра (Э т(\у)) с оответству ет наиболее низкочастотной составляющей изменчивости признака, которая характеризует его плавные региональные изменения. Высокочастотная составляющая (Эц^)) спектра отвечает случайной компоненте изменчивости признака. Пространственно-коррелированная составляющая (8п(ш)) отражает локальные изменения геологического параметра.

Изучение полей изменения геологических параметров показало, что в зависимости от соотношения спектров амплитуд изменчивости (8Т, 8П, 8Ш) поля изменения признаков можно разделить на три принципиально различных типа. Первый тип изменчивости признака характеризуется уменьшением величины амплитуды колебания признака с увеличением частоты составляющей. Если уменьшение амплитуды колебаний происходит довольно быстро, то поле признака в этом случае имеет плавный, закономерный характер и его легко геомет-ризировать. При данном типе изменчивости несложно выявить анизотропию и определить ее особенности. Примером геополей этого типа может служить поверхность кровли и подошвы продуктивных горизонтов, в отдельных случаях -изменение толщины продуктивных пластов.

Второй тип изменчивости признака отличается тем, что амплитуда колебаний уменьшается с уменьшением частоты не столь резко, как в первом типе. Изменение поля признака, несмотря на достаточно резкие изменения, характеризуется наличием общей тенденции в поведении. Эти изменения отчетливо заметны без каких-либо предварительных приемов сглаживания. Примером второго типа изменчивости может служить изменение эффективной толщины пласта резервуара, в отдельных случаях пористости.

Третий тип изменчивости признака характеризуется увеличением амплитуды колебаний признака с увеличением частоты колебаний. Это приводит к тому, что изменения признака имеют случайный характер и происходят скачкообраз-

но и незакономерно. Классическим примером поля такого типа изменчивости может служить изменение коэффициента проницаемости.

В зависимости от преобладания в изменчивости признака той или иной составляющей должна выбираться модель изменчивости рассматриваемого параметра. Если преобладает закономерная или коррелированная составляющая, то для описания изменчивости следует выбирать детерминированную модель. Изменчивость признака в этом случае можно охарактеризовать картой и оценить точность ее построения.

Если случайная составляющая изменчивости является более значимой, то для ее описания необходимо принимать статистическую модель, т.е. рассчитывать статистические характеристики изменчивости признака - среднее значение, дисперсию и др.

В работе была проведена типизация полей изменчивости различных признаков типичных месторождений нефти и газа.

Изучение спектральных характеристик изменчивости эффективной толщины показывает, что с увеличением частоты отмечается слабое затухание амплитуды, причем для самой высокочастотной составляющей она не превышает 1-1,5 м. В отдельных случаях было установлено возрастание амплитуд изменчивости эффективных толщин до 2,5-3 м (Миннибаевская площадь) в интервале частот 0,6-0,8 км"1, что указывает на возможную периодичность в изменении эффективной толщины по рассмотренным профилям.

Наличие в изменениях эффективной толщины заметной закономерной составляющей предопределяет тот факт, что точность прогнозирования эффективной толщины по детерминированной модели выше, чем по статистической. Для коэффициента пористости с увеличением частоты колебания амплитуда изменения коэффициента пористости практически не меняется, она остается на уровне 0,5-1 % абс. По некоторым месторождениям отмечается тенденция к увеличению амплитуды для низкочастотной составляющей изменчивости коэффициента пористости. В большинстве случаев по характеру изменения по площади коэффициент пористости относится к третьему типу геополей, для описания изменчивости которых следует использовать статистическую модель. Отмечаемое на графиках увеличение амплитуды составляющей изменчивости в интервале частот 0,6-0,8 км"1 указывает на возможное наличие некоторой периодичности в изменении величины коэффициента пористости по площади рассмотренных месторождений.

Для коэффициента нефтегазонасыщенности, как и для коэффициента пористости, с увеличением частоты амплитуда колебаний не изменяется. Для отдельных залежей нефти установлена слабая тенденция увеличения амплитуды колебаний с ростом частоты составляющей изменчивости. Следовательно, коэффициент нефтегазонасыщенности по характеру изменчивости по площади относится к третьему типу геополей. Для описания изменения коэффициента

нефтегазонасыщенности по площади с достаточной точностью можно использовать статистическую модель.

Спектр амплитуд коэффициента проницаемости в исследованном диапазоне частот (от ОД до 1.0 км"1) дифференцирован весьма слабо. Для некоторых месторождений установлено небольшое увеличение амплитуды для низкочастотной составляющей изменчивости. Поскольку изменение коэффициента проницаемости, по площади определялось по сети скважин, как правило, более редкой, чем для других параметров, проследить тенденцию изменения амплитуды в область высокочастотной составляющей не всегда представлялось возможным. По имеющимся данным можно заключить, что изменение величины коэффициента проницаемости по площади при сетках скважин, характерных для разведки, описывается статистическими моделями.

Изучение спектральных характеристик изменчивости признаков, характеризующих фильтрационно-емкостные свойства пород коллекторов, показывает, что эксплуатационное бурение существенно не уточняет структуру изменчивости признаков, выявленную в процессе разведки. Амплитуда изменения признаков с увеличением частоты уменьшается, либо остается постоянной, поэтому, невыявленные в процессе разведки изменения признака (которые при разведке воспринимаются как случайные), существенно не влияют на общую изменчивость признака.

В диссертации приведен пример изучения спектральных характеристик поверхности кровли продуктивных башкирских отложений Астраханского месторождения. Результаты исследований позволили обосновать рациональное расстояние между разведочными скважинами, которое обеспечивает достоверную геометризацию залежи.

Исследование спектральных характеристик изменчивости признаков необходимо проводить для определения модели изменчивости признака, что имеет большое значение для обоснования рационального комплекса геолого-геофизичесих исследований и оценке точности геометризации.

2.3. Моделирование процесса поисков и разведки с использованием компьютерных технологий 2.3.1. Многовариантное моделирование месторождений нефти и газа с учетом неопределенности геолого-геофизической информации При поисках и разведке преобладающих в настоящее время мелких и сложно-построенных месторождений нефти и газа в условиях дефицита исходной геологической информации можно построить несколько, иногда достаточно отличающихся друг от друга геологических моделей залежей. Весь этот ряд возможных геологических моделей отражает достигнутый уровень изученности объекта. В практике геологоразведочных работ из набора таких равноправных моделей обычно выбирается одна, которая рассматривается как результи-

рующая. Проявление субъективизма при выборе одного из вариантов геологической модели может привести к бурению безрезультативных и неинформативных разведочных скважин.

Для принятия решений при поисках и оценке залежей нефти и газа в условиях неопределенности рекомендуется использовать метод многовариантного моделирования.

Метод многовариантного моделирования в геологических исследованиях впервые, видимо, был рассмотрен в работах Т. Чамберлина (Т. Chamberlin 1890), который предложил так называемый метод многовариантных рабочих гипотез (MWH - Multiple Working Hypotheses).

В настоящее время этот подход получил развитие в виде предложенного в 1976 г. Г.А. Габриэлянцем, В.А. Аракеляном и М.Б. Павловым метода "различия вариантов", в котором для выбора системы размещения поисковых и оценочных скважин предполагается использовать не одну, а несколько равновероятных моделей строения залежи нефти. Количество возможных вариантов геологических построений, по мнению авторов, можно ограничить двумя. Основная проблема применения метода многовариантных геологических моделей состоит в том, что для его реализации необходимо выполнять не только достаточно большой объем геологических построений (несколько вариантов структурных карт, карт эффективных и эффективных насыщенных толщин и т.д.), но и проводить весьма трудоемкое сравнение полученных карт. Реализация этой методики без применения компьютерных технологий практически невозможна.

В настоящей работе предложен метод построения матрицы сравнения вариантов, который позволяет в графическом виде представить различия между вариантами геологической модели рассматриваемой залежи. Принципиальное отличие предлагаемого метода заключается в том, что одновременно сравниваются варианты карты по кровле продуктивных отложений и варианты карты эффективных насыщенных толщин, что дает наглядное представление об изученности объекта и позволяет определить области заложения разведочных скважин. В работе на примере Вишневского газового месторождения (Украина) показано, что методика позволяет проводить сравнение принципиально различных геологических моделей (пликативной, тектонически-экранированной и литоло-гически-экранированной).

Предложенная автором методика построения матрицы сравнения вариантов позволяет оценивать изученность разведываемых залежей и может быть использована при проектировании поисковых и разведочных работ в сложных геологических условиях, в условиях высокого риска и неопределенности исходной информации.

2.3.2. Моделирование процесса поисков и разведки с использованием методов теории статистических решений Одной из важных практических задач планирования геологоразведочных работ является определение темпов опоискования перспективных ловушек. Оптимальным является последовательное бурение поисковых и оценочных скважин. В этом случае опоискование может проводиться последовательно одним станком. Это позволяет использовать геолого-геофизическую информацию, полученную в пробуренных скважинах, для обоснования местоположения последующих поисковых и оценочных скважин. Последовательное бурение на площади нескольких поисковых скважин снижает риск бурения малоинформативных и законтурных скважин, но приводит к увеличению продолжительности работ.

Для ускорения темпов открытия и оценки месторождений нефти и газа может применяться одновременное бурение нескольких скважин. Риск бурения законтурных скважин увеличивается, но экономически такая стратегия может оказаться более предпочтительной.

Задача усложняется, если предстоит оценка ловушки (месторождения), в разрезе которой предполагается (или вскрыто) несколько этажей нефтегазоносности. Даже при простом геологическом строении изучаемого объекта необходимо выбирать стратегию ведения поисковых работ - проводить поиски одной или несколькими скважинами разной глубины, бурить ли эти разноглубинные скважины одновременно или поочередно.

Для определения оптимального варианта проведения поискового бурения на нефть и газ на локальной площади (определение оптимального количества скважин и последовательности их бурения) в работе рекомендуется использовать методы теории статистических решений.

В рамках теории статистических решений задача определения рациональной стратегии поисков и разведки формулируется следующим образом. Известна совокупность возможных состояний природы (наличия или отсутствия залежей) - Бп, вероятность каждого из этих состояний Ра..., Р„ , =1). Имеется набор решений (стратегий ведения поисковых работ) У0, ..., Уп и матрица потерь Пц, учитывающая последствия выбора того или иного решения в зависимости от состояния природы. При заданном критерии эффективности Я можно выбрать оптимальный вариант ведения работ с учетом возможного риска. Результаты расчетов показывают, что на выбор стратегии поисковых работ значительное влияние оказывают перспективы опоисковываемой ловушки. Бурение одиночных поисковых скважин предпочтительно при низких вероятностях открытия залежей. С ростом вероятности открытия и размеров залежи увеличивается эффективность бурения нескольких поисковых скважин, причем последовательное бурение более эффективно, чем параллельное. Пропуск перепек-

тивного объекта приводит, как правило, к большим потерям, чем бурение лишней поисковой скважины.

Разработанная методика моделирования и оптимизации процесса поисков и разведки с использованием теории статистических решений позволяет определить оптимальный вариант проведения поискового бурения на нефть и газ на локальной площади.

Глава 3. ВЕРОЯТНОСТНАЯ ОЦЕНКА ЗАПАСОВ НЕФТИ И ГАЗА ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

ИРИСКА

В третьей главе рассмотрена методика оценки запасов и ресурсов нефти и газа в условиях неопределенности и риска и проведено сопоставление вероятностного и детерминированного методов подсчета запасов.

3.1. Методика вероятностной оценки запасов и ресурсов нефти и горючих

газов

В последние годы в связи с тем, что принятие решений по освоению перспективных участков приходится выполнять в условиях дефицита геолого-геофизической информации, значительный интерес стали представлять вероятностные методы оценки запасов.

Исследования по вероятностной оценке запасов проводились Ю.П. Ампило-вым, В.И Деминым, Н.М. Емельяновой, А.Б. Золотухиным, О.П. Иоффе, Р.И. Коганом, А.Э. Конторовичем, А.Е. Старобинцем, М.Ю. Стерниным, A.A. Тро-фимуком, Г.И. Шепелевым, Е.Ф. Фроловым, А.Я. Фурсовым и многими другими.

С практической точки зрения основное отличие вероятностной модели от детерминированной состоит в следующем: детерминированная модель приводит к единственной ("точечной") оценке запасов; вероятностная модель порождает интервальную оценку - диапазон возможных значений запасов на объекте. Достоинством детерминистского подхода является простота реализации и наглядность получаемых результатов. Однако для принятия решений точечная оценка запасов (ресурсов) недостаточна, так как она не содержит информации о достоверности полученного результата и не отражает степени неопределенности и неполноты знаний о геологическом строении оцениваемого объекта. При вероятностном подходе подсчетные параметры месторождения рассматриваются как случайные величины, а величина запасов (ресурсов) представляет собой не точечное значение, а распределение, которое показывает вероятность получения того или иного значения величины запасов (ресурсов). При вероятностном методе определяют минимальное (Qmdfi), максимальное (QMax) и наиболее вероятное (QBCp) значения величины запасов (ресурсов), соответствующие граничные значения вероятностей равны — 10%, 90% и 50%.

Исследования по разработке вероятностных методов подсчета и классификации запасов, как в России, так и за рубежом ведутся уже достаточно давно. Первые предложения о необходимости реализации количественных требований к изученности и достоверности оценок запасов в России были сделаны еще в семидесятые годы прошлого столетия. Было рекомендовано использовать в ка- ^ честве количественного показателя достоверности оценок запасов точность определения подсчетных параметров и точность подсчета запасов разных категорий.

За рубежом применение вероятностных методов подсчета запасов было официально узаконено классификацией запасов нефти и газа БРЕДУРС/ААРО в 2000 г. В России официальное признание эти методы получили только в последние годы, в Классификацию запасов и ресурсов РФ 2005 г. они были внесены по предложению автора.

Автором совместно с сотрудниками Института Системного Анализа РАН разработана специальная компьютерная Система 01ЬСА8 - 2003, которая позволяет проводить вероятностную оценку запасов и ресурсов нефти и газа. При вероятностной оценке запасов и ресурсов все или некоторые подсчетные параметры рассматриваются как случайные величины (независимые или коррелированные) и для них задается распределение вероятности, отражающее неопределенность значений этого параметра и шанс получения того или иного его значения применительно к оцениваемой залежи.

При экспертной оценке вида распределения для каждого параметра задают обоснованное (с точки зрения эксперта) минимальное, наиболее вероятное и максимально возможное значения параметров и тип распределения (равномерное, нормальное, логнормальное, треугольное или другое распределения). Результирующее распределение величины запасов (ресурсов) моделируется методом Монте-Карло по характеристикам распределений каждого подсчетно-го параметра.

Вероятностный метод позволяет оценить достоверность проведенного подсчета запасов для принятия решений при поисках и разведке месторождений нефти и газа.

Особенность применения вероятностного метода состоит в том, что значительно возрастает роль компьютерных средств, технологий и специалиста, производящего оценку запасов. Специалист по подсчету запасов должен уметь не только строить гипотезы о типах распределений вероятностей параметров, задавать характеристики этих распределений, но и критически осмысливать промежуточные результаты расчетов. Более того, он должен принимать решение о том, какой результат, из множества полученных, следует выбрать в качестве итогового.

Разработанная автором методика вероятностной оценки запасов и ресурсов

нефти и газа была апробирована на примере целого ряда перспективных ловушек и залежей нефти и газа в различных регионах России. Кроме того, в рамках работы Российско-Канадского семинара по недропользованию, на примере российских и канадских месторождений, было проведено совместное тестирование Системы OILGAS - 2003 и ее аналога, используемого в США и Канаде, системы @Risk. Тестирование показало идентичность принципов работы систем и близость получаемых результатов.

3.2. Принципы классификации запасов нефти и горючих газов на основе вероятностного подхода

Для практического внедрения вероятностных методов оценки запасов и ресурсов по предложению автора в Классификацию запасов и ресурсов РФ 2005 и Инструкцию по применению Классификации были внесены следующие дополнения.

Критериями выделения категорий запасов по геологической изученности и достоверности, как и в действующей Классификации, должны быть - степень раз-буренности залежи по площади и разрезу, детальность проведенных геофизических, геохимических и других видов работ, достоверность построения геологической и фильтрационной моделей залежи и, кроме того, достоверность подсчета запасов.

Оценка запасов должна моделироваться непрерывными случайными величинами с вычисляемыми или заданными зкспертно функциями распределения для каждой категории запасов f(Qj),

f(Qj) = f(Qj,CTj), j =A, В, Ci, C2

где j - индекс категории запасов. Функция распределения f(Qj) характеризуется математическим ожиданием Qj и среднеквадратическим отклонением oj. В качестве точечной вероятностной оценки категории запасов Qj принимается величина математического ожидания распределения f(Qj).

Q= Qj, j=A,B,C„ С2 Математическое ожидание выбрано для точечных оценок категорий запасов потому, что такая оценка является статистически лучшей в том смысле, что она обеспечивает получение суммарной величины запасов при их агрегировании по категориям, близкой к арифметической сумме фактических запасов, за счет компенсации положительных и отрицательных отклонений реальных величин запасов от их оценок.

В качестве количественного показателя достоверности оценок запасов принимается величина относительной ошибки оценки запасов 6Qj = ± (a/Qj), j=A,B,C,, Cj Предлагаемый метод, в отличие от принятого в классификации SPE/WPC/AAPG, обеспечивает более корректный способ перехода от детерми-

нированного метода классификации запасов к вероятностному. Применение вероятностных моделей в системах поддержки принятия решений позволяет получить оценку достоверности проведенного подсчета запасов для принятия решений по освоению месторождений нефти и газа. Предложенный автором способ построения классификации на основе вероятностного метода оценки запасов допускает сопоставление вероятностного и детерминированного методов оценки категорий запасов.

Глава 4. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПОИСКАХ И РАЗВЕДКЕ МЕСТОРОЖДЕНИЙ НЕФТИ И ГАЗА

В четвертой главе рассмотрена методика интеллектуальной поддержки принятия решений при поисках и разведке месторождений нефти и газа с помощью экспертных систем.

Геологоразведочные работы являются весьма наукоемкой отраслью производства. Для решения задач диагностики, интерпретации, прогнозирования и принятия решений требуются высококвалифицированные специалисты, поэтому одной из актуальных проблем поисков и разведки месторождений нефти и газа является проблема тиражирования знаний таких специалистов.

4.1. Геологические законы, закономерности, правила и принципы поисков

и разведки

Методологической основой для принятия решения при поисках и разведке месторождений нефти и газа служат геологические знания, которые можно условно разделить на:

- законы, закономерности и факты, которые составляют теоретическую основу методов поисков и разведки;

- навыки и умение - способность решать задачи, диагностировать ситуацию, принимать рациональное решение на основе накопленного опыта.

Геология нефти и газа развивалась, в основном, как прикладная наука и в качестве научной базы для решения поисков и разведки принимались выявленные закономерности. В ряде случаев основой для принятия решений служили гипотезы, на основе которых создавались имитационные модели. Неопределенность исходной информации, неоднозначность получаемых результатов, трудности формализации и моделирования поисково-разведочного процесса приводят к тому, что при проведении работ широко используют опыт и интуицию геолога, которые обычно формулируют в виде принципов или правил разведки.

Принципы разведки - правила ведения поисково-разведочных работ, выработанные на основе теоретических предпосылок и опыта геологоразведочных работ. Изучением основных принципов разведки занимались многие исследователи. Наиболее существенный вклад в решения этого вопроса внесли В.М.

Крейтер, В.И. Бирюков, М.В. Рац, Г.К. Бондарик, М.Н. Кочетов и др. На основе обобщения имеющегося опыта ведения поисков и разведки можно сформулировать следующие основные принципы геологоразведочных работ на нефть и газ:

1. Принцип аналогий подразумевает, что в однотипных по геологическому строению месторождениях должно наблюдаться более или менее выраженное сходство. Поэтому при решении различного рода геологических задач в качестве априорной информации могут привлекаться данные по соседним месторождениям и залежам.

2. Принцип последовательных приближений при изучении месторождения и отдельной залежи. Процесс изучения геологических объектов (как перспективных на нефть и газ, так и открытых месторождений нефти и газа) должен проводиться последовательно, в несколько этапов. Изучение начинают с общих свойств объекта, на основании которых составляют проект детальных работ и проводят их. С учетом новой информации детализируют строение изучаемого объекта.

3. Принцип относительной равномерности (равной достоверности) в изучении месторождения или отдельной залежи. Данный принцип предполагает, что достоверную модель изучаемого объекта можно построить только при относительно равномерной изученности его как по площади, так и по разрезу. Однако, данный принцип не следует понимать упрощенно, т.е. как необходимость равномерной по площади сетки скважин или равномерного опробования по разрезу. В основу выбора системы наблюдения должны быть положены геологические особенности продуктивного пласта. При проведении разведочных работ принцип равномерности необходимо реализовывать, как правило - "на равные по запасам участки залежи - равное число скважин", таким образом, реализуется равномерное размещение скважин не по площади, а по отношению к объему залежи.

4. Принцип минимальных затрат времени и средств. Согласно данному принципу геологоразведочные работы должны проводиться таким комплексом и в таких объемах, которые обеспечивали бы рациональное изучение месторождения (залежи) в кратчайшие сроки. Если объем выполненных исследований недостаточен, то возрастает риск возможных потерь в процессе эксплуатации месторождения, с другой стороны "переразведка" залежи ведет к бурению лишних скважин. Специальные геолого-экономические методы позволяют оценивать рациональные объемы геологоразведочных работ.

Из перечисленных принципов необходимо детально остановиться на принципе равномерности, который довольно широко используется в геологии, однако в большинстве случаев принимается, что его можно реализовать только через регулярную сеть системы наблюдений. Вместе с тем, равномерность необходимо рассматривать как правило поведения, как принцип изучения сложной системы,

в зависимости от целей и решаемых задач, в это понятие можно вкладывать различный смысл и, соответственно, говорить о различных видах равномерных систем наблюдения.

Принцип равномерности, как принцип размещения разведочных скважин «на равные объемы - равное количество скважин» был впервые предложен Г.А. Габриэлянцем и В.И. Пороскуном в 1974 году. В последующем была показана универсальность данного метода не только для разведки залежей различного типа, но и для разработки месторождений нефти и газа.

Принцип равномерности «на равные по запасам участки залежи - равное количество скважин» как правило размещения разведочных скважин был реализован при разведке целого ряда массивных залежей нефти и газа — Западно-Крестищенского, Астраханского и целого ряда других и позволил значительно сократить затраты на разведку этих месторождений.

4.2. Методика решения геологических задач с использованием экспертных систем

В большинстве случаев решение геологических задач требует привлечения опыта и интуиции геолога, поэтому одной из основных проблем методологии принятия решений при поисках и разведке месторождений нефти и газа является формализация геологических знаний и методических основ ведения геологоразведочных работ. Для решения этой задачи в последние годы широко используются экспертные системы.

Объективная необходимость применения экспертных систем для решения задач поисков и разведки заключается в следующем:

- исходная геологическая информация бывает недостаточно достоверной для принятия однозначного решения, более того, и достоверная информация не всегда обеспечивает принятие правильного решения;

- часть информации может носить качественный характер, что резко ограничивает возможности формальных методов принятия решений;

- - необходимая для принятия решения информация отсутствует, а ее получение требует больших дополнительных затрат времени и средств;

- значение ряда факторов невозможно точно определить (или предсказать) при принятии решений.

Экспертная система (ЭС) — компьютерная программа, позволяющая автоматизировать логику мышления человека-эксперта в конкретной предметной области.

Исследования по разработке экспертных систем для решения задач поисков и разведки месторождений нефти и газа проводили М.Г. Арабаджи, Л.С. Гнеден-ко, Л.И Григорьев, Б.Н. Еникеев, В.П. Фарбирович, Е.М. Фуремс, Л.В. Чукина, И.М. Чурикова и ряд других исследователей.

В геологии наиболее часто встречающимися являются задачи классификации, т.е. задачи о принадлежности того или иного объекта к определенному классу. В связи с этим в диссертации была использована экспертная система STEPCLASS (Е.М. Фуремс, JI.C. Гнеденко, 1996), которая представляет собой функциональную среду для выявления знаний и проведения на их основе соответствующей экспертизы в задачах классификационного характера. В системе STEPCLASS реализован новый технологический подход к структуризации проблемной области (формированию признакового пространства) и выявлению решающих правил эксперта с обеспечением их полноты и непротиворечивости в рамках формируемой структуры.

Основными компонентами экспертной системы являются база знаний, система приобретения знаний, системы логических выводов, модуль советов и система диалога с пользователем.

Процесс выявления экспертных знаний для решения конкретной геологической задачи реализуется в системе STEPCLASS в два этапа:

- предварительная структуризация решаемой геологической задачи;

- классификация на основе знаний эксперта в рамках полученной структуры с возможностью уточнения последней.

Процесс выявления экспертных знаний в системе STEPCLASS завершается, когда система обнаруживает, что совокупность решающих правил оказывается полной.

После этого строится дерево решающих правил, обеспечивающее их рациональное представление и оптимальный поиск при проведении экспертизы. На основе экспертной системы STEPCLASS были разработаны системы интеллектуальной поддержки решения следующих геологических задач:

- построение геологической модели разреза карбонатных отложений;

- построение геологической модели разреза терригенных отложений;

- диагностика фазового состояния флюидальной системы залежи;

- оценка достоверности геологической модели разведываемой залежи. Система интеллектуальной поддержки принятия решений при построении геологической модели разреза карбонатных отложений (Экспертная система REEF)

Моделирование карбонатных отложений служит основой для проектирования поисков и разведки месторождений нефти газа. Ключевым элементом моделирования является диагностика генетического типа отложений в точке отбора образца. Результаты диагностики в соответствии с теоретическими закономерностями, установленными работами Н.К. Фортунатовой и др., экстраполируются как на определенный интервал разреза, так и в окрестности этого разреза.

В экспертной системе REEF диагностика проводится на основе стандартного литолого-петрографического описания образцов или шлифов. Диагностирую-

щая система охватывает более восьмидесяти литологических разновидностей (литотипов), формирование которых связано с бассейнами карбонатонакопле-ния.

: В заключении, которое дает экспертная система REEF, сообщается название литотипа, название генетического типа, к которому тот принадлежит, и демонстрируется седиментационная модель бассейна карбонатонакопления с указанием зоны формирования этого генетического типа и его пространственное соотношение с другими генетическими типами.

Экспертная система диагностики карбонатных пород предназначена как для использования в автономном режиме, так и в качестве блока компьютерной системы геологического моделирования. Ее можно так же использовать и для обучения специалистов-геологов и студентов геологических факультетов. Система интеллектуальной поддержки принятия решений при построении геологической модели разреза терригенных отложений (Экспертная система SAND)

Построение геологической модели разреза терригенных отложений служит основой для проектирования поисков и разведки месторождений нефти газа. Закономерности распределения емкостных свойств природного резервуара определяются условиями накопления осадков, поэтому основой разработки модели строения резервуара является генетическая диагностика песчаных тел и вмещающих отложений.

Модели генетических типов песчаных тел разработаны на основе изучения современных отложений и их древних аналогов в различных регионах. Генетические типы песчаных тел различаются по комплексу литологических и морфологических признаков и характеру фациальных взаимоотношений. В экспертной системе SAND диагностируются следующие генетические типы терригенных отложений: отложения речного русла, дельтово-авандельтовые отложения, отложения пляжа, баровые отложения, отложения подводного берегового склона, отложения вдольбереговых течений, отложения инерционных течений, отложения сводов конседиментационных поднятий, отложения склонов конседиментационных поднятий, отложения шельфовых равнин, отложения кромки шельфа, отложения пологого континентального склона, отложения отрогов континентального склона и отложения подножья континентального склона (контуриты).

Классификация выполняется на основе литолого-петрографического описания образцов или шлифов пород, анализа морфологии песчаных тел и неоднородности строения разреза.

В: заключении экспертной системы SAND указывается название генетического типа терригенных отложений и демонстрируется седиментационная модель бассейна осадконакопления с указанием зоны формирования этого генетиче-

ского типа и его пространственное соотношение с другими генетическими типами.

Экспертная система диагностики терригенных пород может быть использована для оперативного построения геологической модели терригенных толщ как самостоятельно, так и в качестве блока компьютерной системы геологического моделирования.

Система интеллектуальной поддержки принятия решений при диагностике фазового состояния флюидалъной системы залежи (Экспертная система FLUID)

В связи с открытием залежей углеводородов со сложными флюидальными системами, залегающими на больших глубинах при высоких пластовых давлениях (более 40 мПа) и температурах (более 100 градусов С) актуальной стала проблема диагностики фазового состояния таких залежей. Особенность решения этой задачи состоит в том, что для определения фазового состояния используется достаточно разнородная и часто противоречивая информация:

- данные промысловых и геофизических исследований скважин;

- лабораторные исследования глубинных и поверхностных проб нефти и газа;

- лабораторные исследования проб углеводородных флюидов на установках PVT.

Для правильной диагностики притока нефти и газа в разведочной скважине требуются специалисты высокой квалификации. Существенную помощь при решении этой задачи может оказать экспертная система, решающая задачу диагностики флюидальной системы на уровне высококвалифицированного специалиста.

Для диагностики используется очень большой набор признаков - данные стандартных и специальных геофизических исследований скважин, данные специальных промысловых исследований и результаты анализа состава проб флюидов.

Экспертная система диагностики фазового состояния флюидальных систем может быть использована для составления оперативных заключений по результатам исследования скважин и разработке рекомендаций по проведению дополнительных специальных исследований для диагностики фазового состояния залежи

Система оценки достоверности геологической модели разведываемой залежи (Экспертная система ДЦВ)

При проведении геологоразведочных работ на малоразмерных сложнопостро-енных залежах большое значение имеет определение момента, когда можно считать, что модель строения залежи определена и нет необходимости продолжать изучение залежи. Ее следует либо вводить в опытно-промышленную эксплуатацию, либо прекращать разведочные работы, а залежь консервировать.

Сложность решения данной задачи заключается в том, что количественно определить достаточный уровень изученности месторождения очень сложно и в решении данной задачи в значительной мере приходится полагаться на опыт и знания геолога.

Для решения задач такого типа, на примере небольших газовых месторождений Днепрово-Донецкой впадины, была разработана экспертная система «ДДВ», которая по заданному набору признаков дает заключение о достоверности геологической модели разведываемой залежи.

Тестирование системы "ДДВ" было проведено на примере ряда месторождений в районе деятельности треста «Полтавнефтегазразведка». После переинтерпретации всей информации и уточнения геологической модели залежей продуктивных горизонтов В-16, В-17, В-19, В-21, В-23, В-25А, В-25Б, В-25 Ка-мышнянского месторождения была проведена оценка достоверности построенных геологических моделей.

Результаты тестирования показали, что система "ДДВ" дает адекватные решения и помогает геологу при обосновании решения о вводе в промышленное освоение или прекращении геологоразведочных работ.

Экспертная система «ДДВ» передана для использования в трест «Полтавнефтегазразведка».

Создание и широкое внедрение экспертных систем в геологии решает важную и весьма актуальную проблему тиражирования знаний высококвалифицированных специалистов для решения трудноформализуемых геологических задач. Формированию Геологических Баз Знаний для конкретных систем интеллектуальной поддержки принятия решений должен предшествовать методологический анализ предметной области, включающий предварительную структуризацию, выявление правил и проверку правильности ответов эксперта.

Глава 5 МЕТОДИКА МОНИТОРИНГА НЕДРОПОЛЬЗОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

В пятой главе рассмотрена методика информационной поддержки решений задач мониторинга недропользования с использованием Геоинформационных Систем.

Мониторинг недропользования является актуальной государственной проблемой, необходимой для решения широкого круга задач планирования и управления процессом пользования недрами и контроля выполнения недропользователями условий лицензионных соглашений.

Вопросы мониторинга недропользования с использованием геоинформационных систем рассмотрены в работах И.Ф. Глумова, М.Н. Григорьева, О.Н. Козловой, Д.М. Остроумовой и др. Задачами мониторинга недропользования являются: - анализ состояния сырьевой базы;

- анализ состояния недропользования;

- контроль выполнения условий лицензионных соглашений;

- планирование процесса лицензирования пользования недрами.

Недра в информационном плане представляют собой сложную многокомпонентную систему. На Государственном балансе полезных ископаемых Российской Федерации числится более 3000 открытых месторождений нефти и газа, из которых около 1050 находятся в разработке и еще около 150 подготовлено к промышленному освоению, при этом, каждое месторождение характеризуется более чем 50-ю показателями. Объектами мониторинга недропользования помимо месторождений являются выявленные и подготовленные ловушки, изученные детальными геолого-геофизическими исследованиями. В работе показано, что система информационной поддержки мониторинга недропользования углеводородного сырья должна состоять из следующих элементов:

- Электронной карты нефтегазоносности РФ;

- Базы данных по запасам месторождений нефти и газа и ресурсам перспективных ловушек;

- Базы данных по состоянию фонда недр;

- Базы данных по контролю выполнения условий лицензионных соглашений;

- Базы данных по планируемым конкурсам и аукционам на право пользования недрами.

Основой Системы мониторинга недропользования является Электронная карта нефтегазоносности и состояния недропользования.Российской Федерации масштаба 1:1000000, созданная во ВНИГНИ в системе Map Info. Эта карта содержит 46 электронных слоев картографической информации, которые объединены в 5 групп:

- географическая основа;

- инфраструктура нефтяной и газовой промышленности;

- геологическая основа;

- нефтегазогеологическое районирование;

- состояние недропользования.

Вся информация по состоянию недропользования и нефтегазоносности РФ структурирована таким образом, что можно создавать тематические карты, как для отдельных субъектов, так и России в целом.

Система мониторинга недропользования на основе геоинформационной технологии позволяет решать следующие задачи:

1. Проверка и корректировка информации по действующим лицензиям Геоинформационные системы дают возможность визуализировать границы лицензионных участков, выявить и исправить ошибки в определении координат границ участков, как по действующим лицензиям, так и по конкурсным участкам.

2. Информационное сопровождение недропользования

На основе электронной карты состояния недропользования можно проводить обработку информации, находящейся в Базе Данных, и составлять различные выборки. Например, можно выбрать лицензионные соглашения:

- действующие в пределах определенного региона или субъекта Российской Федерации;

- срок действия которых истек или истекает в ближайшее время;

- по целевому назначению (НП; НР; НЭ);

- одного или нескольких заданных недропользователей.

На основе этих данных можно составлять обзорные и детальные карты состояния недропользования и решать различные практические задачи сопровождения недропользования и планирования процесса лицензирования.

3. Анализ состояния сырьевой базы углеводородного сырья

Система мониторинга позволяет проводить анализ состояния ресурсной базы углеводородного сырья распределенного и нераспределенного фонда недр как по определенным регионам и субъектам Российской Федерации, так и по России в целом, оценивать перспективы нефтегазоносности конкурсных участков и ранжировать их по величине прогнозных ресурсов.

4. Проектирование геологоразведочных работ для изучения перспективных территорий

Система мониторинга недропользования может быть использована для составления региональных карт изученности отдельных субъектов РФ и крупных нефтегазоносных территорий России (например, Западной и Восточной Сибири, шельфов морей РФ, территорий, прилегающих к Каспийскому морю) и планирования на этой основе региональных геологоразведочных работ на нефть и газ.

5. Составление программ лицензирования и подготовка предложений по освоению сырьевой базы углеводородного сырья

Для составления Программы лицензирования и планирования процесса воспроизводства минерально-сырьевой базы углеводородного сырья с помощью Системы мониторинга недропользования можно моделировать разные варианты «нарезки» лицензионных участков, определять последовательность их освоения в зависимости от выбранного направления транспорта нефти и газа из нефтедобывающих регионов и оценивать конечную эффективность принятого варианта программы лицензирования.

Преимущество Системы мониторинга недропользования на основе геоинформационных технологий состоит в том, что она позволяет:

- проводить анализ пространственно привязанных данных и наглядно представлять геологическую информацию в виде различных карт, графиков, диаграмм;

- интегрировать геолого-геофизическую информацию с информацией по состоянию недропользования в удобном и привычном для геологов графическом виде;

- сократить затраты и увеличить производительность труда за счет автоматизации отдельных операций при работе с картографической информацией. Разработанная Система информационной поддержки мониторинга недропользования на основе геоинформационных технологий используется для подготовки оперативных заключений для Федерального агентства по недропользованию и Министерства природных ресурсов России.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

В диссертации решены следующие теоретические и методические вопросы:

1. Проведен анализ методологии решения геологоразведочных задач в нефтегазовой отрасли с использованием компьютерных технологий, который позволил обосновать необходимость применения при поисках и разведке месторождений нефти и газа Системы Под держки Принятия Решений (СП HP).

2. Разработана структура СППР, которая включает компьютерные технологии моделирования геологических объектов и процессов и компьютерные технологии информационной и интеллектуальной поддержки решений.

3. Обоснована необходимость использования СППР для повышения эффективности геологоразведочных задач.

4. Исследованы теоретические модели описания неоднородности строения месторождений нефти и газа и изменчивости геологических признаков, проведена классификация природных резервуаров по типу неоднородности, предложены и апробированы методы моделирования неоднородности природных резервуаров (геометризация, кластерный анализ, перколяционный метод) и геометризации пространственной изменчивости геологических признаков с использованием компьютерных технологий.

5. Доказано, что неоднородность природных резервуаров определяет необходимость двухэтапного изучения залежей нефти и газа. На первом этапе должна решаться задача определения принципиальной модели неоднородности резервуара - закономерности распространения пород коллекторов по площади и установление зон их концентрации. На втором этапе должно проводиться детальное изучение неоднородности резервуара в зоне концентрации основных запасов нефти и газа.

6. Разработана и апробирована методика моделирования и оптимизации процесса поисков и разведки с использованием метода многовариантного моделирования и теории статистических решений.

7. Предложен метод вероятностной оценки запасов и ресурсов нефти и газа и разработана реализующая его компьютерная технология.

8. Разработана методика интеллектуальной поддержки решений при поисках и разведке месторождений нефти и газа с использованием экспертных систем.

9. Разработаны и апробированы экспертные системы для решения задач:

- построения геологической модели разреза карбонатных отложений;

- построения геологической модели разреза терригенных отложений;

- диагностики фазового состояния флюидалыюй системы залежи;

- оценки достоверности геологической модели разведываемой залежи.

10. Исследованы методы информационной поддержки принятия решений с использованием ГИС - технологий и разработана Система мониторинга недропользования, которая используется для подготовки оперативных заключений для Федерального агентства по недропользованию и Министерства природных ресурсов России.

ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ ТРУДЫ

Основные положения диссертации опубликованы в трех монографиях и 5 научно-технических обзорах, 48 статьях и тезисах докладов, наиболее значимые из них перечислены ниже.

1. О роли латеральной и вертикальной миграции в формировании газовых скоплений (на примере Центрально-Каракумского газоносного района) // Геология и разведка газовых и газоконденсатных месторождений. - 1972. - № 9. -С. 12-19 (соавт. Ларин В. И.)

2. Способ разведки массивных залежей нефти и газа. Авторское свидетельство № 438775 на изобретение // Бюллетень изобретений. - 1974. - № 29.- С.13 (соавт. Габриэлянц Г.А.).

3. Методика определения рациональной сетки скважин при разведке массивных залежей // Геология нефти и газа. - 1974. - № 8. - С. 61—66 (соавт. Габриэлянц Г. А.).

4. Анализ эффективности размещения скважин при разведке массивных залежей // Геология и разведка газовых и газоконденсатных месторождений. -1974. - № 12. - С. 9-16 (соавт. Карпушин В. 3., Саркисов В. А.).

5. Анализ методики разведки массивных газовых залежей. - М.: ВНИИЭгаз-пром, 1974. - 92 с. (соавт. Габриэлянц Г. А., Карпушин В. 3., Саркисов В. А. ).

6. Особенности применения неравномерной сетки скважин при разведке массивных залежей: Сб. тр. /ВНИГНИ/. - М.: ВНИГНИ, 1975. - Вып. 201. - С. 33-43

7. Изучение геологической неоднородности природных резервуаров при разведке массивных залежей: Сб. тр. /ВНИГНИ/. - М.: ВНИГНИ, 1977. - Вып. 169,- С. 37-40

8. Методика разведки массивных залежей нефти и газа: Сб. тр. /ВНИГНИ/. -М.: Недра, 1978. - Вып. 197. - 136 с. (соавт. Габриэлянц Г. А., Карпушин В.З.)

9. Методическое руководство по размещению скважин при разведке массивных залежей нефти и газа (Утверждено министерством геологии СССР). - М.: ВНИГНИ, 1979. - 24 с. (соавт. Габриэлянц Г. А., Карпушин В.З.)

10. Методика поисков и разведки месторождений нефти и газа. - М.: Недра, 1985. -304 с. (соавт. Габриэлянц Г. А., Сорокин Ю. В.)

11. Значение детализационной сейсморазведки при оценке запасов Астраханского месторождения //Геология нефти и газа.-1987.- №9.- С. 1-5 (соавт. Габриэлянц Г.А., Литвиненко А.П.)

12. Перколяционный подход к оценке сводной проницаемости по данным о неоднородности резервуара //Автоматизация подсчета коэффициентов извлечения нефти: Сб. тр. /ВНИГНИ/. - М.: ВНИГНИ, 1987. - С. 45-66 (соавт. Васильев А.В.)

13. Создание автоматизированных систем обработки геологических данных //Геология нефти и газа.- 1987.- №8.- С. 33-36 (соавт. Аракелян В.А., Беляйков Н.Е., Марчук Г.Н.)

14. Опыт разведки и подсчета запасов Астраханского месторождения //Геология нефти и газа.- 1988.- №12,- С. 5-10 (соавт. Габриэлянц Г.А., Иванов Г. Н.)

15. Подсистема «Нефть и газ - прогноз, поиски, разведка»: Тр. Всесоюзного совещания.- М., 1989.- С. 26-28 (соавт. Габриэлянц Г.А., Аракелян В.А., Шуми-хин Е.В.)

16. Концепция подсистемы «Нефть и газ - прогноз, поиски, разведка» //Поиски месторождений нефти и газа: Сб. тр. /ВНИГНИ/. - М.: ВНИГНИ, 1989. - С. 28-37 (соавт. Габриэлянц Г.А., Аракелян В.А., Шумихин Е.В.)

17. Количественные критерии разведанности месторождений нефти и газа //Оптимизация разведки месторождений нефти и газа: Сб. тр. /ВНИГНИ/. - М.: ВНИГНИ, 1987.- С. 25-30

18. Автоматизированная система управления разведочными работами «Разведка»: Обзор /Ml 11 Геоинформмарк/. — М., 1992.- 56 с. (соавт. Аракелян В.А., Беляйков Н.Е.)

19. Диагностирующая система «FLUID» для определения притока в разведочную скважину // Научно-технические достижения и передовой опыт в области геологии и разведки недр. — М.: АО Геоинформмарк, 1993. - С. 49-56 (соавт. Гнеденко JI.C., Фуремс Е. М.)

20. Диагностирующая система ДДВ для определения подготовленности месторождений к промышленному освоению // Геология, геофизика и разработка нефтяных месторождений. - 1993.- № 7.- С. 19-22 (соавт. Гнеденко Л.С., Фуремс Е. М)

21. Развитие методики геолого-разведочных работ и создание базы углеводородов России и ближнего зарубежья // Геология нефти и газа.- 1993.- №7.- С.

14-17 (соавт. Габриэлянц Г.А., Бридзинский A.M., Петерсилье В.И., Аракелян

B.А., Ларкин В.Н., Оксман В.А.)

22. Применение экспертных систем при решении задач поисков и разведки месторождений нефти и газа // Геология, методы поисков, разведки и оценки месторождений топливно-энергетического сырья: Обзор / АО Геоинформмарк/. — М., 1994. - 34 с. (соавт. Аракелян В.А., Фарбирович В. П., Фуремс Е.М.).

23. Система поддержки принятия решений OIL при оценке месторождений нефти и газа //Геологическое изучение недр. Э.И.- 1995.- № 1-3,- С.25 (соавт. Стернин М.Ю., Шепелев Г.И.)

24. Принятие решений в условиях неопределенности и риска в задачах оценки нефтегазовых месторождений //Экономика и управление нефтегазовой промышленности.- 1995.-№8.- С. 17-21 (соавт. Стернин М.Ю., Шепелев Г.И.)

25. Система поддержки принятия решений в задачах стоимостной оценки нефтегазовых месторождений - СППР OIL // Матем. методы и автоматиз. системы в геологии: Обзор / АОЗТ Геоинформмарк/. - М., 1996. - 37 с. (соавт. М.Ю. Стернин, Г. И. Шепелев, В.А. Аракелян)

26. Системы интеллектуальной поддержки принятия решений при поисках и разведке месторождений нефти и газа // Развитие идей И.М. Губкина и практика нефтегазового дела: XIV Губкинские чтения. - М.: РГУ нефти и газа, 1996.-

C. 7-8.

27. Построение систем диагностики генетических типов терригенных и карбонатных пород в среде STEPCLASS //Информационные процессы и системы.-1996,- № 9.- С. 27-31 (соавт. Фарбирович В. П., Фуремс Е. М.)

28. Достоверность определения балансовых и извлекаемых запасов (по материалам рассмотрения пересчета запасов нефти в ГКЗ) //Минеральные Ресурсы России.- 1997.- № 1. - С. 23-28 (соавт. Немченко H.H., Зыкин М.Я., Москвиче-ва В.Г.)

29. Комбинаторное планирование разведки нефти и газа // Геологическое изучение и использование недр. - 1997.- Вып. 4.- С. 58-63 (соавтор Левин М.Ш.)

30. Данные сейсморазведки 3D и подсчет промышленных запасов нефти и газа //Нефть и капитал.- 1998,- № 6-7.- С. 104-107 (соавт. Келлер М.Б., Аккуратов О.С., Овчаренко A.B.)

31. Система ведения контроля лицензионной деятельности (ЛИЦЕНЗИЯ) // Основные направления совершенствования деятельности организаций МПР по формированию и использованию государственных информационных ресурсов: Тез. докл. научно-практической конференции. - М., 1998.- С. 43-44 (соавт. Розанова Г.Н., Кошелев Н.И., Аносов С.С.)

32. СППР для стоимостной оценки нефтегазовых объектов на ранней стадии изученности // Научно-техническая информация. Информационные процессы и системы. - Серия 2. - 1998.- № 3.- С.27-38 (соавт. Стернин М.Ю., Шепелев Г.И.)

33. Вероятностная оценка запасов на начальных стадиях изучения залежей нефти и газа //Геология нефти и газа.- 1999.- №5-6,- С. 59-63 (соавт. Стернин М. Ю., Шепелев Г. И.)

34. Проблемы оценки промышленных запасов нефти и газа в России //Геология нефти и газа.- 1998. - №4,- С. 4-9 (соавт. Немченко H.H., Зыкин М.Я., Гутман И.С.)

35. Требование к запасам нефти на различных этапах проектирования разработки месторождений. Коэффициент извлечения нефти при проектировании //Проектирование и разработка нефтяных месторождений: Материалы научно-практической конференции,- М.: ОАО ВНИИОЭНГ, 1999.- С.254-261 (соавт. Лисовский H.H., Зыкин МЛ., Гутман И.С., Дунаев В.Ф., Чоловский И.П.)

36. База моделей системы поддержки экспертных решений для прогноза перспективности нефтегазовых объектов на ранней стадиях изученности //Искусственный интеллект,- 2000.- № 2.- С. 432 - 436 (соавт. Стернин М. Ю. Шепелев Г. И.)

37. Вероятностная оценка результатов количественного прогноза нефтегазо-носности //Методическое руководство по количественной и экономической оценке ресурсов нефти, газа и конденсата России.- М.: ВНИГНИ, 2000. - С. 8186 (соавторы Демин В.И., Шпильман В.И.)

38. База моделей системы поддержки экспертных решений для прогноза перспективности нефтегазовых объектов на ранней стадиях изученности //Интеллектуализация обработки информации (ОИ 2000): Тез. докл. Международной научной конференции.- Симферополь , 2000.- С. 119-120 (соавт. Стернин М.Ю., Шепелев Г.И.)

39. Методические рекомендации по применению пространственной сейсморазведки 3D на разных этапах геологоразведочных работ на нефть и газ. - М.: ОАО Центральная геофизическая экспедиция, 2000. - 35 с. (соавт. В.Б. Левянт, К.Е. Закревский)

40. Государственное регулирование недропользования: состояние и проблемы. //Геохимические и геофизические методы разведки, моделирование и разработка месторождений нефти и газа. - М.: ВНИГНИ, 2001.-С. 130— 137 (соавт. Розанова Г.Н)

41. Стратегия ведения переговоров по условиям СРП, обеспечивающая баланс интересов государства и потенциального инвестора //Нефть, газ и бизнес. -2001,- N3.- С.23-25 (соавт. Богданов С.Д., Черникова З.Н.)

42. Стратегия ведения переговоров по условиям СРП, обеспечивающая баланс интересов государства и потенциального инвестора // Сырьевая база России в XXI веке : Материалы конференции. - М.: ОАО ВНИИОЭНГ, 2002. - С. 24-33 (соавт. Богданов С.Д., Черникова З.Н.)

43. К вопросу о построении карт ошибок интерполяции //Геофизика.- 2002.- № 2. - С.39-40 (соавт. Аронов В.И.)

44. Экспертные модели прогнозных оценок подготовки и освоения запасов нефти //Искусственный интеллект.- 2002.- № 2.- С. 540 - 546 (соавт. Стернин М. Ю. Шепелев Г. И.)

45. Разработка концепции определения оптимальных размеров и разделение участков Магадан-1 и Магадан -2 на конкурсные блоки // Сырьевая база России в XXI веке,- М.: ОАО ВНИИОЭНГ, 2002. - С. 201-208 (соавт. Богданов С.Д., Богданов Н.С.)

46. Состояние лицензирования и анализ выполнения условий лицензионных соглашений крупнейшими нефтяными компаниями // Прогноз, поиски, разведка и разработка месторождений нефти и газа. - М.: ВНИГНИ, 2002.-С. 184 - 195 (соавт. Розанова Г.Н., Джимбина Т.С., Ковтонюк Г.П.)

47. Временное руководство по содержанию, оформлению и порядку представления материалов сейсморазведки 3D на Государственную экспертизу запасов нефти и горючих газов. - М., 2002. - 23 с. (соавт. В.Б. Левянт, В.И. Аронов, С.И. Билибин, С.Б. Денисов, К.Е. Закревский, И.Н. Керусов, К.Н. Кунин)

48. Современное состояние и проблемы лицензирования в нефтегазовой отрасли. Государственное регулирование недропользования: состояние и проблемы //Геохимические и геофизические методы разведки, моделирование и разработка месторождений нефти и газа.- М.: ВНИГНИ, 2003. - С. 182 — 191 (соавт. Розанова Г.Н., Родионова Н.Л.)

49. Методические рекомендации по подсчету запасов нефти и газа объемным методом. - Москва-Тверь, 2003.- 250 с. (соавт. В.И. Петерсилье, Г.Г. Яценко, и ДР-)

50. Вероятностный метод подсчета и классификации запасов нефти и газа (анализ методических подходов) // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений.- 2004.- № 7.- С. 4-12 (соавт. Емельянова H. М.)

51. Интервальная оценка запасов месторождения в системах классификации запасов // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений,- 2004,- Л"» 11,- С. 4-9 (соавт. Емельянова H. М.)

52. Новая классификация запасов и ресурсов нефти и горючего газа //Технологии ТЭК. - 2004,- № 4.- С. 6-13 (соавт. Габриэлянц Г.А., Коваленко Е.Г.)

53. Агрегирование оценок запасов нефти и газа при детерминированном и вероятностном методах подсчета // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений,- 2005.- № 8.-С. 4-12 (соавт. Емельянова H. М.)

54. Методика мониторинга недропользования с применением геоинформационных систем //Технология нефти и газа,- 2006.- № 2(43).- С. 17-20

55. Distinction in oil and gas reserves and resources classification in Russia and USA - Sours of distinction //Energy Exploration and Explotation. - 1995. - Vol. 13. - N 6. - pp. 583-597. (соавт. Немченко H.H., Зыкин МЛ., Арбатов А.А)

56. Reserves/resource classification schem used in Russia and western countries: a rei^r and compai^ki // Journal of Petroleum Geology.- 2004 January.- Vol. 27(1).-pp!s5-94 (соавт. A^i. Хитров, O.B. Заборин, М.Я. Зыкин, С. Хейберг, Э. Сон-деья )

Принято к исполнению 11/10/2006 Исполнено 12/10/2006

Заказ № 744 Тираж: 110 экз.

Типография «11-й ФОРМАТ» ИНН 7726330900 Москва, Варшавское ш., 36 (495) 975-78-56 www.autoreferat.ru

Содержание диссертации, доктора геолого-минералогических наук, Пороскун, Владимир Ильич

ВВЕДЕНИЕ.

1. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ ПРИ ПОИСКАХ И РАЗВЕДКЕМЕСТОРОВДЕНИЙ НЕФТИ И ГАЗА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ.

2. МЕТОДОЛОГИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ГЕОЛОГИЧЕСКОГО СТРОЕНИЯ И ПРОЦЕССА ПОИСКОВ И РАЗВЕДКИ МЕСТОРОЖДЕНИЙ НЕФТИ И ГАЗА.

2.1. Методы получения геологической информации и оценка ее достоверности.

2.2. Моделирование геологического строения месторождений нефти и газа.

2 21 Применение методов моделирования для принятия решений при поисках и разведке месторождений нефти и газа.

2 2 2 Классификация резервуаров нефти и газа по типу неоднородности.

2 2 3 Моделирование изменчивости показателей неоднородности природных резервуаров методами геометризации.

2 2 4 Моделирование неоднородности природных резервуаров с использованием кластерного анализа.

22 5 Моделирование неоднородности природного резервуара методом перколяционного анализа.

2 2 6 Моделирование пространственной изменчивости геологических признаков с использованием аппарата спектрального анализа.

2.3. Моделирование процесса поисков и разведки с использованием компьютерных технологий.

2 31. Многовариантное моделирование месторождений нефти и газа с учетом неопределенности геолого-геофизической информации.

2 3 2 Моделирование процесса поисков и разведки с использованием методов теории статистических решений.

3. ВЕРОЯТНОСТНАЯ ОЦЕНКА И КЛАССИФИКАЦИЯ ЗАПАСОВ НЕФТИ И ГАЗА ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И РИСКА.

3.1. Принципы и методика вероятностной оценки запасов и ресурсов нефти и горючих газов.

3.2. Принципы классификации запасов нефти и горючих газов на основе вероятностного подхода.

4. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПОИСКАХ И РАЗВЕДКЕ МЕСТОРОЖДЕНИЙ НЕФТИ И ГАЗА.

4.1. Геологические законы, постулаты, закономерности, правила и принципы разведки.

4.2. Методика решения геологических задач с использованием экспертных систем.

4 21 Система генетической диагностики типов карбонатных отложений

Экспертная система REEF).

4 2 2 Система генетической диагностики типов терригенных отложений (Экспертная система SAND).

4 2 3 Система диагностики фазового состояния флюидальной системы залежи

Экспертная система FLUID).

4 2 4 Советующая система для определения подготовленности месторождения к промышленному освоению (Экспертная система ДЦВ).

5. МОНИТОРИНГ НЕДРОПОЛЬЗОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ

ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Теоретические и методические основы принятия решений при поисках и разведке месторождений нефти и газа с использованием компьютерных технологий"

Поиски и разведка месторождений нефти и газа в последние годы столкнулись со значительными трудностями. Объектами изучения становятся все более сложные месторождения, залегающие на больших глубинах и весьма удаленные от районов потребления сырья. Затраты на проведение геологоразведочных работ непрерывно возрастают, что существенно повышает величину риска принимаемых решений.

Традиционные методы и приемы поисков и разведки, основой которых служил метод «проб и ошибок», становятся все менее эффективными. При ведении геологоразведочных работ в настоящее время необходимо не только учитывать накопленный многолетний опыт, но и решать целый ряд геолого-экономических задач, прибегая к построению различного рода моделей. Существенно повысить качество принимаемых решений, а тем самым и эффективность геологоразведочных работ, можно только за счет внедрения интегрированных компьютерных технологий в виде Систем Поддержки Принятия Решений (СППР), которые позволяют оперативно обрабатывать огромные массивы разнородной геолого-геофизической информации, использовать самые современные методы моделирования геологических объектов и процесса поисков и разведки.

В этой связи весьма актуальной является проблема разработки теоретических и методических основ решения задач поисков и разведки месторождений нефти и газа с применением компьютерных технологий.

Геологические задачи, решаемые в процессе поисков и разведки месторождений нефти и газа, можно разделить на три класса:

- хорошо структурированные, т.е. задачи, решение которых можно описать жестким алгоритмом;

- плохо стуктурированные, т.е. задачи, для решения которых помимо методов и алгоритмов требуется опыт, талант и интуиция геолога;

- неструктурированные (неформализуемые), т.е. задачи, которые практически целиком решаются на основе опыта и интуиции геолога. Методы решения хорошо структурированных задач легко формализуются, и применение компьютерных технологий для их решения существенно повышает эффективность геологоразведочных работ.

В геологии преобладают задачи, которые относятся ко второму и третьему классам (плохо структурированные или неструктурированные). При решении таких задач необходимо учитывать влияние различных факторов, оценивать вероятные последствия того или иного решения, привлекать аналогии, опыт и интуицию геолога.

При решении задач этого типа человек уступает компьютеру в скорости и точности вычислений, но обладает уникальным умением быстро оценивать обстановку, выделять главное и отбрасывать второстепенное, соизмерять противоречивые оценки, восполнять неопределенность своими догадками. Задачи такого типа наиболее эффективно можно решать с использованием систем поддержки принятия решений. Системы поддержки принятия решений (СППР) - компьютерные программы, моделирующие ситуации, в которых приходится принимать решение, и оценивающие возможные исходы того или иного решения. СППР появились в середине 70-х годов и показали свою эффективность в различных областях, в особенности в тех, где анализ и выбор решения необходимо проводить по большому числу количественных и качественных признаков.

Опыт применения СППР для решения задач поисков и разведки месторождений нефти и газа показал, что такие системы помогают геологу, используя геолого-геофизическую информацию, теоретические геологические модели и формализованные геологические знания, проанализировать возможные варианты решения задач и найти наилучшее из них.

Цель проведенных исследований - теоретическое обоснование, разработка и практическая реализация методов решения задач поисков и разведки месторождений нефти и газа с использованием компьютерных технологий.

Основными задачами проведенных исследований являлись:

• теоретическое обоснование методологии решения геологических задач с использованием компьютерной Системы Поддержки Принятия Решений (СППР);

• разработка и апробация математических методов моделирования неоднородности природных резервуаров и геометризации пространственной изменчивости геологических признаков с использованием компьютерных технологий;

• разработка принципов и методологии моделирования и оптимизации процесса поисков и разведки с использованием методов теории статистических решений;

• разработка методов и компьютерных технологий вероятностной оценки запасов и ресурсов нефти и газа в условиях неопределенности и риска;

• разработка методологии интеллектуальной поддержки решений при поисках и разведке месторождений нефти и газа;

• разработка методологии информационной поддержки планирования и управления процессом недропользования с использованием ГИС-технологий.

Научная новизна полученных результатов заключается в следующем: - Впервые обоснована необходимость применения Систем Поддержки Принятия Решений (СППР) для решения задач поисков и разведки месторождений нефти и газа. Использование СППР позволяет сосредоточить в одном месте большой объем разнородной геолого-геофизической информации, моделировать геологические объекты и управлять процессом их изучения, оценивать эффективность принятых решений.

- Теоретически обоснован предложенный комплекс статистических и аналитических методов моделирования неоднородности строения геологических объектов (геометризация, кластерный анализ, перколяционный метод), которые позволяют выделять и анализировать неоднородности разного масштаба.

- Обосновано применение спектрального анализа для описания изменчивости геологических признаков и свойств, с помощью которого можно выделять трен-довую, пространственно-коррелированную и случайную составляющие изменчивости и прогнозировать величину ошибки интерполяции.

- Разработан метод построения матрицы сравнения вариантов, который позволяет проводить многовариантное моделирование свойств геологического объекта с учетом неопределенности геолого-геофизической информации.

- Решена задача оптимизации поискового и оценочного бурения на основе моделирования процесса геологоразведочных работ с использованием методов теории статистических решений.

- Разработана методика применения вероятностных моделей в СППР и предложен способ сопоставления вероятностного и детерминированного методов оценки запасов.

- Разработаны теоретические основы и методика интеллектуальной поддержки принятия решений с использованием экспертных систем.

- Разработана структура и основные элементы Системы мониторинга недропользования на основе ГИС-технологий.

Практическое значение

Разработанные автором теоретические и методические основы принятия решений при поисках и разведке месторождений нефти и газа положены в основу ряда утвержденных МПР Российской Федерации нормативных документов, регламентирующих недропользование и проведение геологоразведочных работ.

Основными из них являются:

- Методическое руководство по размещению скважин при разведке массивных залежей нефти и газа (1979 г.);

- Методические рекомендации по выбору систем размещения поисковых скважин (1982 г.);

- Методические рекомендации по применению пространственной сейсморазведки 3D на разных этапах геологоразведочных работ на нефть и газ (2000г.);

- Методическое руководство по количественной и экономической оценке ресурсов нефти, газа и конденсата России (2000 г.);

- Методические рекомендации по применению пространственной сейсморазведки 3D на разных этапах геологоразведочных работ на нефть и газ (2002г.);

- Методические рекомендации по подсчету запасов нефти и газа объемным методом (2003 г.).

Компьютерная технология вероятностной оценки запасов и ресурсов нефти и газа OILGAS - 2003 использовалась для оценки ресурсов расположенных на Астраханском своде Северо-Астраханского и Пойменного лицензионных участков при составлении программ проведения геологоразведочных работ. Разработанная автором Система информационной поддержки мониторинга недропользования на основе геоинформационных технологий используется во ВНИГНИ для подготовки оперативных заключений и материалов к конкурсам и аукционам, а также для составления Сводной программы лицензирования недр на углеводородное сырье.

Методика моделирования неоднородности и связанности пород коллекторов карбонатного резервуара Астраханского серогазокоденсатного месторождения с использованием перколяционного метода была применена для обоснования гидродинамической сообщаемости резервуара и построения геологической модели для подсчета запасов и проектирования разработки. Моделирование поверхности кровли продуктивного пласта Астраханского месторождения с использованием спектрального анализа позволило оценить точность построения карты по данным бурения и сейсморазведки и обосновать минимальное расстояние между скважинами.

Разработаны и апробированы экспертные системы для решения задач:

- построения геологической модели разреза карбонатных отложений;

- построения геологической модели разреза терригенных отложений;

- диагностики фазового состояния флюидальной системы залежи;

- оценки достоверности геологической модели разведываемой залежи.

Результаты проведенных автором исследований неоднократно обсуждались во ВНИГНИ на Ученом Совете и научных семинарах. Основные результаты исследований докладывались на научных совещаниях и конференциях в Москве, Санкт-Петербурге, Тюмени, Перми, Архангельске и других городах, на международных научных семинарах в Канаде, Норвегии, Москве, экспонировались на ВДНХ, обсуждались на совещаниях и заседаниях научно-технических советов министерства природных ресурсов России, министерства энергетики России и Государственной комиссии по запасам министерства природных ресурсов России.

Результаты исследований освещены автором в более чем 50 публикациях: в том числе в трех монографиях, пяти научно-технических обзорах, в тезисах докладов и статьях, из которых две изданы на английском языке. Материалы исследований опубликованы в различных сборниках и журналах, в том числе в журналах -«Геология нефти газа», «Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений» и др.

Основой для выполнения диссертационной работы послужили опубликованные материалы по данной проблеме на русском и английском языках, фондовые материалы, а также результаты личных исследований автора, проведенных во ВНИГНИ и в производственных организациях в течение последних 25 лет.

В процессе проведенных исследований, при решении конкретных задач, связанных с применением разработанных автором методических приемов, использован значительный фактический материал (более 2000 скважин по 60 месторождениям и перспективным ловушкам, около 1500 пог. км сейсмических профилей и 2000 км2 сейсморазведки 3D).

Диссертация объемом 171 страница состоит из введения, пяти глав, заключения и включает 54 рисунка, 7 таблиц и список использованной литературы из 135 наименований.

Заключение Диссертация по теме "Геология, поиски и разведка горючих ископаемых", Пороскун, Владимир Ильич

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

В диссертации решены следующие теоретические и методические вопросы:

1. Проведен анализ методологии решения геологоразведочных задач в нефтегазовой отрасли с использованием компьютерных технологий, который позволил обосновать необходимость применения при поисках и разведке месторождений нефти и газа Системы Поддержки Принятия Решений (СППР).

2. Разработана структура СППР, которая включает компьютерные технологии моделирования геологических объектов и процессов и компьютерные технологии информационной и интеллектуальной поддержки решений.

3. Обоснована необходимость использования СППР для повышения эффективности геологоразведочных задач.

4. Исследованы теоретические модели описания неоднородности строения месторождений нефти и газа и изменчивости геологических признаков, проведена классификация природных резервуаров по типу неоднородности, предложены и апробированы методы моделирования неоднородности природных резервуаров (геометризация, кластерный анализ, перколяционный метод) и геометризации пространственной изменчивости геологических признаков с использованием компьютерных технологий.

5. Доказано, что неоднородность природных резервуаров определяет необходимость двухэтапного изучения залежей нефти и газа. На первом этапе должна решаться задача определения принципиальной модели неоднородности резервуара - закономерности распространения пород коллекторов по площади и установление зон их концентрации. На втором этапе должно проводиться детальное изучение неоднородности резервуара в зоне концентрации основных запасов нефти и газа.

6. Разработана и апробирована методика моделирования и оптимизации процесса поисков и разведки с использованием метода многовариантного моделирования и теории статистических решений.

7. Предложен метод вероятностной оценки запасов и ресурсов нефти и газа и разработана реализующая его компьютерная технология.

8. Разработана методика интеллектуальной поддержки решений при поисках и разведке месторождений нефти и газа с использованием экспертных систем.

9. Разработаны и апробированы экспертные системы для решения задач:

- построения геологической модели разреза карбонатных отложений;

- построения геологической модели разреза терригенных отложений;

- диагностики фазового состояния флюидальной системы залежи;

- оценки достоверности геологической модели разведываемой залежи.

10. Исследованы методы информационной поддержки принятия решений с использованием ГИС - технологий и разработана Система мониторинга недропользования, которая используется для подготовки оперативных заключений для Федерального агентства по недропользованию и министерства природных ресурсов России.

Основные положения, защищаемые в работе

1. Разработана и теоретически обоснована структура компьютерной Системы Поддержки Принятия Решений (СППР) при поисках и разведке месторождений нефти и газа. Использование разработанной системы в нефтегазовой отрасли повысит эффективность геологоразведочных работ на разных стадиях, увеличит достоверность моделирования месторождений и позволит определить экономическую целесообразность работ.

2. Теоретически обосновано применение комплекса методов моделирования неоднородности строения геологических объектов, пространственной изменчивости геологических признаков и свойств и стадийности процесса геологоразведочных работ, которые позволяют с помощью компьютерных технологий выделять и классифицировать неоднородность и изменчивость разного масштаба и оценивать эффективность выбранной стратегии поисковых и разведочных работ.

3. Разработанная методика интеллектуальной поддержки принятия решений с использованием экспертных систем позволяет формализовать и тиражировать опыт и знания высококвалифицированных специалистов для решения задач классификации, диагностики и оценки достоверности. В СППР экспертные системы должны использоваться для решения трудноформализуемых геологических задач.

Библиография Диссертация по наукам о земле, доктора геолого-минералогических наук, Пороскун, Владимир Ильич, Москва

1. Акселерод С.М. Теория фракталов и ее применение в геологии и геофизике //НТВ Каротажник. -2002. Вып.92.- С.9-25

2. Анализ методики разведки массивных газовых залежей. М.: ВНИИЭгаз-пром, 1974.- 92 с. Габриэлянц Г. А., Карпушин В. 3., Пороскун В. И., Саркисов В. А.

3. Аракелян В.А., Беляйков Н.Е., Пороскун В.И. Автоматизированная система управления разведочными работами «Разведка»: Обзор /МГП Геоинформмарк/. -М.,- 1992. -56 с.

4. Аронов В.И. Методы построения карт геолого-геофизических признаков и геометризация залежей нефти и газа на ЭВМ. М.: Недра, 1990. - 301 с.

5. Бугаец А.Н., Вострокнутов Е.П., Вострокнутова А.И. Применение экспертных систем в геологическом прогнозировании// Математические методы и автоматизированные системы в геологии: Обзор/ВИЭМС/.-М., 1986. 59с.

6. Воронин Ю. А. Теория классифицирования и ее приложения. Новосибирск: Наука, 1985.-231 с.

7. Временная классификация запасов месторождений, перспективных и прогнозных ресурсов нефти и горючих газов. М.: МПР, 2001. - 5 с.

8. Габриэлянц Г. А., Пороскун В. И. Методика определения рациональной сетки скважин при разведке» массивных залежей //Геология нефти и газа. 1974. -№8. -С. 61—66

9. Габриэлянц Г. А., Карпушин В. 3., Пороскун В. И. Методика разведки массивных залежей нефти и газа: Сб. тр. /ВНИГНИ/. М.: Недра, 1978. - Вып. 197. - 136 с.

10. Габриэлянц Г.А., Аракелян В.А., Пороскун В.И., Славкин B.C., Шумихин Е.В. Концепция Подсистемы «Нефть и газ прогноз, поиски, разведка» //Поиски и разведка месторождений нефти и газа: Сб. тр. /ВНИГНИ/. - М.: ВНИГНИ, 1989.-С. 28-37

11. Габриэлянц Г.А., Аракелян В.А., Шумихин Е.В., Пороскун В.И., Подсистема «Нефть и газ прогноз, поиски, разведка»: Тр Всесоюзного совещания. - М., 1989.- С. 45-47

12. Габриэлянц Г.А., Иванов Г. Н., Пороскун В.И. Опыт разведки и подсчета запасов Астраханского месторождения //Геология нефти и газа.- 1988. №12.-С. 5-10

13. М.Габриэлянц Г.А., Литвиненко А.П., Пороскун В.И. Значение детализацион-ной сейсморазведки при оценке запасов Астраханского месторождения //Геология нефти и газа. 1987. - №9.- С. 1-5

14. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.:Радио и связь, 1992.-200 с.

15. Геологический словарь. М.: Недра, 1973. - 308 с.

16. Геометризация месторождений полезных ископаемых. / Под ред. В.А.Букринского и др./. М.: Недра, 1977. - 156 с.

17. Глумов И.Ф., Григорьев М.Н. Информационное обеспечение недропользования на шельфе Баренцева и Карского морей//Разведка и охрана недр. -1998. -№4-5.-С. 33-39

18. Гнеденко Л.С., Пороскун В.И., Фуремс Е.М. Диагностирующая система ДДВ для определения подготовленности месторождения к промышленному освоению // Геология, геофизика и разработка нефтяных месторождений. -1993. -№ 1.-С. 19-22

19. Голубовский В. А., Кучин Е. А. ГИС «Геофизическая изученность РФ», Федеральный банк данных // Arcreview. 2000. - №3 (14). - С. 4

20. Гордеев Д.И. Общие законы развития науки. Минск, 1988. - 120 с.

21. Грановская P.M., Березная И.Я. Интуиция и искусственный интеллект. -Л.: изд. ЛГУ, 1991.- 272 с.

22. Григорьев М. Н., Козлова О. Н., Остроумова Д.М. Пространственный анализ минерально-сырьевой базы углеводородного сырья средствами геоинформационных систем //Arcreview. 2002. - №2 (21). -С. 12

23. Григорьев М.Н. Принципы и подходы многовариантного анализа минерально-сырьевой базы углеводородного сырья // Кн.: Современные проблемы геологии нефти и газа. М.: Научный мир, 2001. - С. 206-212

24. Гришин Ф.А. Подсчет запасов нефти и газа в США.- М.: Недра, 1993.- 140 с.

25. Груза В.В. Методологические проблемы геологии.- М.: Недра, 1977. 181 с.

26. Дэвис Дж. С. Статистический анализ данных в геологии. М.: Недра, 1990.-319с.

27. Демин В.И, Конторович А.Э. Применение математических методов и ЭВМ при подсчете запасов нефти и газа промышленных категорий // Геология и геофизика. 1973.-N 10. - С. 17-21

28. Емельянова Н. М, Пороскун В.И. Вероятностный метод подсчета и классификации запасов нефти и газа (анализ методических подходов) // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2004.- № 7.- С. 4-12

29. Емельянова Н. М, Пороскун В.И. Интервальная оценка запасов месторождения в системах классификации запасов //Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2004. - № 11. - С. 4-9

30. Зайченко В.Ю. Классификация геологической информации о недрах // Отечественная геология. 1994. -№ 12. - С. 12-16

31. Зайченко В.Ю. Классификация объектов интеллектуальной собственности в сфере недропользования и их правовая защита // Руды и металлы. 2001. - № 2.-С. 24-28

32. Зелькина О.С. Системный анализ основных категорий диалектики. Саратов, 1991.- 140 с.

33. Зубков И.Ф. Проблема геологической формы движения материи . М., 1990.- 168 с.

34. Иваневский Л.И. Философские вопросы геологии. М.,1989. - 105 с.

35. Ильин В.Д., Фортунатова Н.К. Методы прогнозорования и поисков нефтегазоносных рифовых комплексов. М.: Недра, 1988. - 201 с.

36. Информационно-аналитическая система поддержки управления развитием минерально-сырьевой базы ОАО «РОСНЕФТЬ» // Нефтяное хозяйство. -2002. -№ 10. С. 28-32 Григорьев М. Н., Козлова О. Н., Остроумова Д.М, Гудырин М.П., Бородяев Б.Г.

37. Иоффин A.M. Системы поддержки принятия решений. //Мир ПК. 1993. -N5. - С.47-58

38. Искуственный интеллект: В 3 кн. Справочник /под ред.Э.В.Попова/. М.: Радио и связь, 1990. - 538 с.

39. Каждан А.Б. Методологические основы разведки полезных ископаемых. М.: Недра, 1974.-272 с.

40. Карпушин В. 3., Саркисов В. А., Пороскун В. И. Анализ эффективности размещения скважин при разведке массивных залежей //Геология и разведка газовых и газоконденсатных месторождений. 1974. - № 12. - С. 9-16

41. Классификация запасов месторождений, перспективных и прогнозных ресурсов нефти и горючих газов. М.: ГКЗ СССР, 1983. - 25 с.

42. Кноринг Л.Д., Деч В.Н. Геологу о математике. Советы по практическому применению.- Л.: Недра, 1989.- 208 с.

43. Коган Р.И. Интервальные оценки в геологических исследованиях. М.: Недра, 1986.- 124 с.

44. Козленке» В.Г. Системная интерпретация геофизических полей. Киев: Нау-кова Думка, 1984.-220 с.

45. Корнилова Т.В., Тихомиров O.K. Принятие интеллектуальных решений в диалоге с компьютером. М.: МГУ, 1990. - 180 с.

46. Кравченко Г. Геоинформационные технологии в геологоразведочной области //Arcreview. 2000. - №3 (14). - С. 6

47. Крылов С.С., Бобров Н.Ю. Фракталы в геофизике. СПб.: Издательство Петербургского университета, 2004. - 138 с.

48. Куражковская Е.А., Философские проблемы геологии. М., 1975. - 185 с.

49. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а так же Хроника событий в волшебных странах. М.: Логос, 2003. - 392 с.

50. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. М.: Наука, 1979. - 98 с.

51. Ларичев О.И., Мечитов А.И., Мошкович Е.М., Фуремс Е.М.Выявление экспертных знаний. М.: Наука, 1990. - 267 с.

52. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. -М.: Наука, 1996.-239 с.

53. Левин М.Ш., Пороскун В.И. Комбинаторное планирование разведки нефти и газа //Геологическое изучение и использование недр. 1997. - № 4. - С. 58-63

54. Левин Р., Дранг Д., Эдельсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на бейсике. -М.: Финансы и статистика, 1990. 145 с.

55. Мартос В.Н., Куренков А.И. Прогнозирование нефтеотдачи на стадии разведки месторождений. М.: Недра, 1989. - 165 с.

56. Назаров И.В. Методология геологического исследования. Новосибирск, 1993.- 165 с.

57. Немченко Н.Н., Зыкин М.Я., Гутман И.С., Пороскун В.И. Сопоставление классификаций ресурсов и запасов нефти и газа России и США //Геология нефти и газа. 1996. - N8. - С. 20 - 24

58. Немченко Н.Н., Зыкин М.Я., Москвичева В.Г., Пороскун В.И. Достоверность определения балансовых и извлекаемых запасов (по материалам рассмотрения пересчета запасов нефти в ГКЗ) // Минеральные Ресурсы России. -1997.-№ 1.-С. 23-28

59. Немченко Н.Н., Зыкин М.Я., Пороскун В.И., Гутман И.С. Проблемы оценки промышленных запасов нефти и газа в России // Геология нефти и газа. 1998. -№4.-С. 4-9

60. Никифоров О.А. О формальных признаках утверждений, выражающих законы природы //Вопросы философии. 1990. -№6. - С. 8-14

61. Нужденова Е. М., Немынов М. П., Хлебников Б. JI. ГИС «Природные ресурсы России» // Arcreview. 2000. - №3 (14). -С. 5

62. Нужденова Е. М., Нужденова А. И., Ивановская А. А., Морина И. Создание цифровых карт геологического содержания // Arcreview. 2000. - №3 (14). -С. 5

63. Оноприенко В.И. Природа геологических исследований. Киев, 1989. - 178 с.

64. Основы разработки шельфовых нефтегазовых месторождений и строительство сооружений в Арктике: Учебное пособие/ Золотухин А.Б. и др. М.: Нефть и газ, 2000. - 770 с.

65. Переверзев-Орлов B.C. Советчик специалиста. Опыт разработки партнерской системы. М.: Наука, 1990. - 168 с.

66. Попов Э.В. Экспертные системы,- М.: Наука, 1987. 288 с.

67. Пороскун В. И. Васильев А.В. Перколяционный подход к оценке сводной проницаемости по данным о неоднородности резервуара //Автоматизация подсчета коэффициентов извлечения нефти: Сб. тр. /ВНИГНИ/. М.: ВНИГНИ, 1987.-С. 34-42

68. Пороскун В. И. Количественные критерии разведанности месторождений нефти и газа //Оптимизация разведки месторождений нефти и газа: Сб. тр. /ВНИГНИ/. М.: ВНИГНИ, 1987. - С. 14-23

69. Пороскун В. И. Особенности применения неравномерной сетки скважин при разведке массивных залежей: Сб. тр. /ВНИГНИ/. М.: ВНИГНИ, 1975. -Вып. 169.-С. 33-43

70. Пороскун В. И., Стернин М. Ю, Шепелев Г. И. Принятие решений в условиях неопределенности и риска в задачах оценки нефтегазовых месторождений // Экономика и управление нефтегазовой промышленности. -1995. -№ 7. -С. 1721

71. Пороскун В. И., Фарбирович В. П., Фуремс Е. М. Построение систем диагностики генетических типов терригенных и карбонатных пород в среде STEPCLASS //Информационные процессы и системы. 1996. - № 9. - С. 27-31

72. Пороскун В.И. , Розанова Г.Н. Государственное регулирование недропользования: состояние и проблемы //Геохимические и геофизические методы разведки, моделирование и разработка месторождений нефти и газа М.: ВНИГНИ, 2001.- С. 130-137

73. Пороскун В.И. Системы интеллектуальной поддержки принятия решений при поисках и разведке месторождений нефти и газа// Развитие идей И.М. Губкина и практика нефтегазового дела: XIV Губкинские чтения. М.: РГУ нефти и газа, 1996.-С. 7

74. Пороскун В.И., Гнеденко Л.С., Фуремс Е. М. Диагностирующая система ДДВ для определения подготовленности месторождений к промышленному освоению // Геология, геофизика и разработка нефтяных месторождений. -1993.-№7. -С. 19-22

75. Пороскун В.И., Стернин М.Ю., Шепелев Г.И. Система поддержки принятия решений OIL при оценке месторождений нефти и газа // Геологическое изучение недр. 1995. - № 1-3. - С.25

76. Пороскун В.И., Стернин М.Ю., Шепелев Г.И. Принятие решений в условиях неопределенности и риска в задачах оценки нефтегазовых месторождений // Экономика и управление нефтегазовой промышленности.- 1995.- N7.- С. 17-21

77. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии.- М.: Наука, 1988.- 280 с.

78. Построение экспертных систем. /Под ред. Ф.Хейес-Рота, Д.Уотермана, Д.Лената/. М.: Мир, 1987. - 441 с.

79. Пчелинцев С., Свигницкий И. Некоторые примеры использования Arc View G1S в решении задач структурной геологии и тектодинамики //Arcreview. -2000. -№3(14).-С. 15

80. Розова С. С. Классификационная проблема в современной науке. Новосибирск: Наука, 1985.-222с.

81. Седиментологическое моделирование карбонатных осадочных комплексов / под редакцией Н.К. Фортунатовой/. М.: НИА-Природа, 2000.-249 с.

82. Скворцов В.В. Математический эксперимент в теории разработки нефтяных месторождений. М.: Наука, 1970. 248 с.

83. Соболевский П.К. Современная горная геометрия //Социалистическая реконструкция и наука. 1932. - №7. - С. 5-7

84. Соколов В .Я. Геологические расчеты в поисково-разведочном бурении на нефть и газ. М.: Недра, 1991.- 147с.

85. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989. 275 с.

86. Философский энциклопедический словарь. Сов. Энциклопедия. Под ред. Ильичева Л.Ф., Федосеева П.Н., Ковалева С.М., Панова В.Г. М.: 1983. - 840 с.

87. Фурсов А.Я. Оптимизация изученности нефтяных месторождений. М.: Недра, 1985.- 165 с.

88. Хаин В.Е., Рябухин А.Г. История и методология геологических наук. М.: Изд-во МГУ, 1997.-224с.

89. Хант Э. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1978. 234 с.

90. Хейберг С., Сонденья Э., Блистар П. Международный опыт классификации и методология оценки запасов и ресурсов нефти и газа //Геология, геофизика и разработка нефтяных месторождений. 2000. -№7. - С. 8-14

91. Четверяков Л.И. Теоретические основы разведки недр. М.: Недра, 1984. -156 с.

92. Шарапов И.П. Метагеология. М.: Недра, 1989. - 123 с.

93. Швембергер Ю.Н. Многокритериальность и выбор альтернативы в поисково-разведочных работах на нефть и газ: Обзор/ВНИИОЭНГ/. М., 1987.-Вып.З.-С. 110

94. Элланский М.М. Петрофизические основы комплексной интерпретации данных геофизических исследований. М., 2001. - 229 с.

95. Элланский М.М. Повышение информативности геолого-геофизических методов изучения залежей нефти и газа при поисках и разведке. М.: Издательство «Техника», 2004. - 112 с.

96. Яценко И. Г., Карпицкий В. И., Полищук Ю. М. Использование ГИС для оценки перспектив нефтегазоносности //Arcreview. 2000. - №2 (13). - С. 8

97. Brodbent S.R., Hammersiey J.M. Proc. Camb. Phil. Soc., 53, 629 (1957)

98. Caldwell R.H., Heather D.I. Why Our Reserves Definitions Don't Work Anymore.// SPE Reservoir Engineering, February 1996.

99. Chemberlin T.C. A Method of Multiple Working Hypotheses, Science, 1965, v 148, p 754-759

100. David Amlel, Kipp James M. Risk Factors in Oil and Gas Lendidg New Financing Alternatives. // JPT, December 1991.

101. Definition for Oil and Gas Reserves. //JPT, May 1987.

102. DeSorcy G.J. et. al. Definitions and Guidelines for Classification of Oil and Gas Reserves. // JCPT, 1993, v.32, N 5.

103. Distinction in oil and gas reserves and resources classification in Russia and USA Sours of distinction //Energy Exploration and Explotation. - 1995. - Vol. 13. - N 6. - pp. 583-597. Nemchenko N.I., Poroskun V. I. and others

104. Downey R. A. Simple Calculation Helps to Assess E&D Risk. World Oil. May 1989. Pp. 50-53.

105. Elliott D.C. Reserve Estimates: Uncertainty and Its Implications. // JCPT, April 1995, v 34, N4.

106. Furems E., Gnedenko L. STEPCLASS Technique and System for knowledg Acquistion. Proceeding of the X Conference on MCDM, 1992, Taivan, Mol.2.

107. Garb F.A. Assessing Risk in Estimating Hydrocarbon Reserves and in Evaluating Hydrocarbon Producing Properties. // JPT, 1988, June.

108. Garb F.A. Oil and Gas Reserves Classification, Estimation and Evaluation. // JPT, 1985, v. 37, N3.

109. Hickman Scott. The Evolution of Economic Forecasts and Risk Adjustments in Property Evaluation in the U.S. // JPT, Fabruary 1991.

110. Hillestad J.G., Goode D.L. Reserve Determination Implications in the Business World. // The APEA Journal, 1989, v.29, part 1,52.

111. Johnson J.G. Method of multiple Working Hypotheses, A chimera, Geology, 1980, v 18, p 44-45.

112. Kelly B.A. Systems Development Methodology: defining approaches. In KBS86, Proceedings of the International Conference, July 1986, Online.

113. McKae B.G. and Taylor N.F. Definition of Petroleum Reserves Using Probability Analysis. // APEA J., 1979, v. 19, part 1.

114. Nemchenko N.N., Zikin M.Ya., Arbatov A.A., Poroskun V.I. Distinction in oil and gas reserves and resources classification in Russia and USA Sours of distinction Energi Exploration and Explotation. - 1995. - Vol. 13, N 6. -p. 583-597.

115. Newendorp P. D. A Strategy for Implementing Rise Analysis. // JPT, October 1984., pp. 1791 1796

116. Newendorp P.D. Decision Analysis for Petroleum Exploration. Petroleum Publishing Company, Tulsa (1975) 82, 214.

117. Patricelli J.A., Mc Michael C.L. An Integrated Deterministic / Probabilistic Approach to Reserve Estimations. // JPT, January 1995.

118. Patricelli J.A., McMichael C.L. An Integrated Deterministic/Probabistic Approach to Reserve Estimations. Journal of Petroleum Technology, Jan. 1995, pp.49 -53

119. Petroleum Reserve Definitions. Selection of Regulations and Definitions for Evaluation and Reporting of Oil and Gas Reserves. Probabilistic Assessment of Reserves. An SPE Applied Technology Workshop. March 1999.

120. Reserves/resource classification schem used in Russia and western countries: a review and comparison // Journal of Petroleum Geology.- 2004 January.- Vol. 27(1).-pp. 85-94 Poroskun V.I. and others

121. Robinson J.Glenn. Determination of Reserves and Values and Application of Risk. // JCPT, 1990,v.29, Nov. Suppl., 62

122. Rose Peter R. Dealing with Risk and Uncertainty in Exploration: How Can We Improve? // The American Association of Petroleum Geologists Bulletin, V 71. N 1 1987.

123. Ross J.G. Booking Reserves // JPT, November, 1998.

124. Schuyler John. Probabilistic Reserves Definitions, Practices Need Further Refinement. // Oil & Gas J., May, 31,1999.

125. Warren J.E. Economics and Decisions. In Sheriff R. (Ed.) "Reservoir Gephys-ics". SEG. 1992.

126. Yung H. Reserves Definitions Clarifying the Uncertainties. // JCPT, 1997, v. 36, N4.