Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Автоматизация решения геологических задач, связанных с подсчетом запасов углеводородного сырья

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Анализ существующих методик и алгоритмов решения отдельных задач, связанных с подсчетом запасов углеводородного сырья, показывает, что немногие из них в полной мере удовлетворяют потребностям, возникающим на практике. Причинами тому зачастую служат как несоответствие темпов развития технической базы и методического обеспечения, так и недостаток внимания к некоторым проблемам, с которыми… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Анализ существующих методов решения геологических задач, связанных с подсчетом запасов углеводородов
    • 1. 1. Математическая модель решения задач, связанных с подсчетом запасов углеводородов
    • 1. 2. Общие принципы построения геологических моделей залежей углеводородов
    • 1. 3. Создание модели межфлюидных контактов
    • 1. 4. Создание карт эффективных продуктивных толщин залежей углеводородов
      • 1. 4. 1. Методики создания карт эффективных толщин
      • 1. 4. 2. Особенности использования различных алгоритмов картопостроения для решения геологических задач
    • 1. 5. Комплексирование различных видов трендов для целей трехмерного геологического моделирования
      • 1. 5. 1. Особенности создания трехмерных геологических моделей с помощью различных алгоритмов
      • 1. 5. 2. Комплексирование геологических трендов
  • Глава 2. Алгоритмическое обеспечение решения геологических задач, связанных с подсчетом запасов углеводородов
    • 2. 1. Алгоритм автоматизированного создания моделей межфлюидных контактов в залежах углеводородов
      • 2. 1. 1. Постановка задачи оптимизации
      • 2. 1. 2. Ньютоновский метод отыскания минимума функций многих переменных
      • 2. 1. 3. Квазиньютоновские методы отыскания минимума функций многих переменных
      • 2. 1. 4. Триангуляция Делоне
      • 2. 1. 5. Постановка задачи создания модели межфлюидных контактов
      • 2. 1. 6. Создание модели горизонтального контакта (алгоритм № 1)
      • 2. 1. 7. Аппроксимация абсолютных отметок контактов в скважинах поверхностями (алгоритм № 2)
      • 2. 1. 8. Создание модели межфлюидных контактов на основе триангуляции Делоне (алгоритм № 3)
      • 2. 1. 9. Комплексирование алгоритмов, основанных на аппроксимации данных поверхностью и триангуляции Делоне (алгоритм № 4)
    • 2. 2. Создание литологических моделей залежей углеводородов с использованием методики квазитрехмерного моделирования
      • 2. 2. 1. Постановка задачи построения карт эффективных продуктивных толщин залежей углеводородов
      • 2. 2. 2. Решение задачи создания карт эффективных продуктивных толщин залежей углеводородов
    • 2. 3. Алгоритм создания трехмерных параметров на основе одно- и двухмерных геологических трендов
      • 2. 3. 1. Постановка задачи комплексирования одно- и двухмерных трендов
      • 2. 3. 2. Решение задачи комплексирования одно- и двухмерных трендов
  • Глава 3. Функциональное моделирование процесса решения задач
    • 3. 1. Методология функционального моделирования ГОЕРО
    • 3. 2. Функциональная модель процесса решения задачи автоматизированного создания модели межфлюидных контактов
    • 3. 3. Функциональная модель процесса решения задачи построения карт эффективных продуктивных толщин залежей углеводородов с использованием методики квазитрехмерного моделирования
    • 3. 4. Функциональная модель процесса решения задачи создания трехмерных параметров на основе одно- и двухмерных геологических трендов
  • Глава 4. Программный комплекс геологического моделирования
    • 4. 1. Существующее программное обеспечение, применяемое для целей геологического моделирования
      • 4. 1. 1. Общеинженерные программные средства двухмерного моделирования
      • 4. 1. 2. Специализированные программные средства двухмерного моделирования
      • 4. 1. 3. Специализированные программные средства трехмерного моделирования
    • 4. 2. Общие сведения об «облачных» технологиях
    • 4. 3. Применение безопасных «облачных» вычислений в задачах подсчета запасов углеводородов. ЮЗ
  • Глава 5. Использование разработанных алгоритмов и программных средств для моделирования и подсчета запасов углеводородов
    • 5. 1. Применение алгоритмов автоматизированного создания моделей межфлюидных контактов
    • 5. 2. Применение методики квазитрехмерного моделирования для создания модели пласта БТ6 Северо-Пуровского месторождения углеводородов
    • 5. 3. Выявление трендовых составляющих в моделируемых параметрах при создании трехмерной модели сеноманской залежи Ямбургского месторождения

Автоматизация решения геологических задач, связанных с подсчетом запасов углеводородного сырья (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность работы. Добыча углеводородного сырья стала основой экономического развития России в XX веке и продолжает оставаться таковой в новом тысячелетии. Поэтому задачи точной оценки запасов нефти, газа и конденсата, а также повышения эффективности разработки месторождений углеводородов являются актуальными и сегодня. Подсчет запасов углеводородов представляет собой сложный процесс, состоящий из множества этапов. В частности, одним из этапов является создание геологических моделей залежей, которые в настоящее время можно рассматривать в качестве особого рода математических моделей, описывающих различные характеристики геологических объектов, начиная от их структурных особенностей и заканчивая распределением фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС). В разное время вопросами их создания занимались такие исследователи, как Гутман И. С., Фурсов А. Я., Ту-ренко С. К., Стрекалов А. В., Дорошенко А. А. и многие другие. Во многом точность оценок запасов углеводородов зависит от адекватности созданной геологической модели залежи имеющейся информации об объекте исследования и общим представлениям о его геологических особенностях. Следует отметить, что в большинстве случаев поля геологических параметров характеризуются неопределенностью в межскважинном пространстве, поэтому существует бесконечное множество моделей, соответствующих исходному набору сква-жинных данных, но различным образом представляющим объект между скважинами. Кроме того, и в самих скважинах параметры определяются с погрешностями. Вследствие этого значимым фактором при выборе той или иной реализации геологической модели является ее соответствие априорным представлениям геолога об особенностях строения изучаемого объекта и физическим законам, оказавшим влияние на свойства рассматриваемой залежи. Зачастую применение существующих на данный момент методик построения геологических моделей не позволяет получать корректные результаты, поэтому создание математического аппарата построения геологических моделей и реализация полученных решений в виде программных средств имеет важное научное и практическое значение.

Целью данной работы является создание новых и усовершенствование существующих алгоритмов, призванных улучшить качество математических моделей месторождений углеводородов, и разработка программного комплекса, позволяющего автоматизировать предложенные способы моделирования.

Объектами исследования выступают математические модели геологических параметров, имеющие различные формы представления: модели межфлюидных контактов в виде значений абсолютных отметок в скважинах и соответствующих им карт, двухмерные литологические модели залежей углеводородов, а также трехмерные математические модели, отражающие распределение вероятности появления коллекторов внутри пластов.

Предметом исследования служат закономерности поведения моделируемых свойств и их специфика при наличии некоторых геологических особенностей изучаемых нефтегазоносных пластов.

Методом исследования стало математическое моделирование геологического строения нефтегазоносных объектов. Оно включало в себя постановку и формализацию решаемых задач, построение эффективных численных алгоритмов отыскания их решения и реализацию предложенных алгоритмов в виде программного комплекса.

Основные задачи исследования.

1. Анализ существующей методики создания модели межфлюидных контактов в залежах углеводородов.

2. Разработка алгоритмов создания модели межфлюидных контактов с учетом физических закономерностей, характерных для процессов установления контактов в залежах, на основе использования численных методов.

3. Изучение существующих методик 2 В геологического моделирования нефтегазоносных пластов с целью выявления проблем, связанных с корректностью создаваемых моделей.

4. Разработка альтернативных способов математического моделирования, которые лишены выявленных недостатков существующих методик 2D моделирования.

5. Детальное рассмотрение технологии создания полей параметров при ЗВ геологическом моделировании и определение этапов, приводящих к неоднозначности получаемых результатов.

6. Создание алгоритмов построения ЗБ полей параметров, позволяющих повысить однозначность результатов геологического моделирования.

7. Реализация созданных алгоритмов в виде программного комплекса геологического моделирования.

На защиту выносятся следующие результаты, соответствующие трем пунктам паспорта специальности 05.13.18 — Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ по техническим наукам:

Пункт 1: Разработка новых математических методов моделирования объектов и явлений.

1. Разработан новый математический метод создания моделей межфлюидных контактов в залежах углеводородов (на основе численного метода Брой-дена-Флетчера-Гольдфарба-Шанно).

2. Создан новый математический метод построения карт эффективных продуктивных толщин.

3. Усовершенствован математический метод решения задачи построения ЗБ трендового куба вероятности появления коллекторов.

Пункт 4: Реализация эффективных численных методов и алгоритмов в виде комплексов проблемно-ориентированных программ для проведения вычислительного эксперимента.

4. Создан программный комплекс решения геологических задач, связанных с подсчетом запасов углеводородного сырья, реализующий разработанные автором алгоритмы. В основу комплекса легло использование технологий «облачных» вычислений.

Пункт 5: Комплексные исследования научных и технических проблем с применением современной технологии математического моделирования и вычислительного эксперимента.

5. В рамках работы проведено комплексное исследование и вычислительные эксперименты по применению разработанных алгоритмов и программного комплекса для построения геологических моделей месторождений углеводородов Севера Тюменской области (Ямбургского и Северо-Пуровского).

Научная новизна результатов.

Пункт 1: В работе впервые предложен математический метод решения задачи создания модели межфлюидных контактов на основе выявления закономерностей распределения интервалов их возможного нахождения в скважинах, отыскания трендовых составляющих в исходных данных и, как следствие, построения карт межфлюидных контактов, учитывающих процессы установления контактов в залежах. Разработанный автором алгоритм дает возможность уменьшить неопределенность и получить представление о наиболее вероятном поведении контакта на площади залежи. Также разработан новый алгоритм создания карт эффективных продуктивных толщин залежей углеводородов на основе квазитрехмерного подхода, вобравшего в себя положительные свойства как двухмерного, так и трехмерного моделирования. Кроме того, в работе представлены результаты усовершенствования существующего алгоритма построения трендовых трехмерных кубов вероятности появлений коллекторов на основе однои двухмерных геологических трендов, повышающего его вычислительную эффективность.

Пункт 4: При разработке программного комплекса впервые в сфере геологического моделирования были использованы «облачные» вычисления, позволившие улучшить его технологические показатели. Кроме того, в комплексе реализованы разработанные автором алгоритмы, которые в значительной мере расширили его функциональные возможности по сравнению с существующими программными продуктами.

Пункт 5: В рамках работы проведен анализ и оценка достоверности результатов применения разработанных алгоритмов для построения геологических моделей залежей Ямбургского и Северо-Пуровского месторождений углеводородов.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Научные положения диссертации соответствуют формуле специальности 05.13.18-Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ. Результаты проведённого исследования соответствуют областям исследования специальности, конкретно пунктам 1, 4 и 5 ее паспорта.

Личный вклад автора. Созданные алгоритмы решения задач, связанных с подсчетом запасов углеводородов, и последующая их реализация в виде программного комплекса геологического моделирования выполнены лично автором. Основой диссертационной работы стали исследования, проведенные автором в период с 2006 по 2011 гг. при выполнении работ, связанных с моделированием залежей нефти, газа и конденсата Западной Сибири.

Фактический материал. Основным материалом для изучения в работе явились существующие методические рекомендации по построению двухи трехмерных геологических моделей, а также различные программные комплексы геологического моделирования, в алгоритмах работы которых указанные рекомендации нашли свое отражение. Кроме того, исследования были бы невозможны без привлечения исходных данных для осуществления моделирования. Такими материалами послужила информация по скважинам и геофизическим исследованиям на площади некоторых месторождений Западной Сибири. В частности, изучению подверглись данные для залежей углеводородов Уренгойского, Ямбургского, Заполярного, Северо-Каменномысского, Антипаютин-ского, Северо-Пуровского, Западно-Таркосалинского и других месторождений.

Степень обоснованности и достоверности полученных результатов. Обоснованность результатов работы предопределена использованием в качестве ее основы фундаментальных теоретических положений математики и геологии. Достоверность результатов подтверждена применением разработанных математических методов и программного комплекса, их реализующего, для подсчета запасов углеводородов ряда месторождений Западной Сибири.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях: XIV всероссийская научно-практическая конференция молодых ученых и специалистов (г. Тюмень, 2006 г.) — XV всероссийская научно-практическая конференция молодых ученых и специалистов (г. Тюмень, 2008 г.) — всероссийская научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых (г. Тюмень, 2009 г.) — XVI всероссийская научно-практическая конференция молодых ученых и специалистов (г. Тюмень, 2010 г.) — всероссийская научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых (г. Тюмень, 2010 г.) — VII Всероссийская научно-техническая конференция «Геология и нефтегазоносность Западно-Сибирского мегабассейна», посвященная 100-летию Николая Байбакова (г.Тюмень, 2011 г.) — Международная научно-техническая конференция, посвященная 55-летию ТюмГНГУ (г. Тюмень, 2011 г.) — всероссийская научно-практическая конференция, посвященная 50-летнему юбилею Союза научных и инженерных организаций Тюменской области (г. Тюмень, 2011 г.).

Публикации. По результатам исследований, выполненных в рамках диссертации, опубликовано восемь печатных работ, из них три — в рецензируемых изданиях.

Практическая значимость работы определяется повышением эффективности решения задач, связанных с геологическим моделированием залежей углеводородов, что обусловлено улучшением качества получаемых моделей вследствие внедрения в общую процедуру моделирования предложенных алгоритмов. В частности, они были использованы при подсчете запасов для залежей углеводородов таких месторождений, как Северо-Пуровское, Ямбургское, Заполярное, Северо-Каменномысское и других. Работы, проведенные для перечисленных месторождений, прошли защиту в ФБУ «ГКЗ», а запасы углеводородов были поставлены на Государственный баланс.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Объем работы — 177 страниц (в том числе 27 страниц приложений), она содержит 7 таблиц и 52 рисунка. Библиография включает 114 наименований публикаций.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Анализ существующих методик и алгоритмов решения отдельных задач, связанных с подсчетом запасов углеводородного сырья, показывает, что немногие из них в полной мере удовлетворяют потребностям, возникающим на практике. Причинами тому зачастую служат как несоответствие темпов развития технической базы и методического обеспечения, так и недостаток внимания к некоторым проблемам, с которыми исследователи сталкиваются в процессе работы. В частности, обзор методик построения карт эффективных продуктивных толщин выявил существенные неточности в результатах при их использовании, которые связаны со значительным упрощением представлений о нефтегазоносных объектах. Задача распределения трендовых составляющих при трехмерном моделировании изучена в недостаточной мере, что ведет к искажению картины геологического строения залежей. Использование же средств автоматизации при создании моделей межфлюидных контактов в методической литературе вообще не рассматривается.

Подобные ограничения существующих методик привели к необходимости создания ряда новых математических методов и их программной реализации, позволивших преодолеть обозначенные трудности. Таким образом, результаты исследования заключаются в следующем:

1. Проведен анализ методики создания моделей межфлюидных контактов и выявлены проблемы ее использования.

2. Разработаны алгоритмы автоматизированного создания моделей межфлюидных контактов, позволяющие получать лучшие результаты при меньших временных затратах.

3. Изучены существующие алгоритмы построения двухмерных геологических моделей и выявлены проблемы, возникающие при их использовании.

4. Создан алгоритм квазитрехмерного моделирования, который дает возможность строить модели, близкие по характеристикам к результатам трехмерного моделирования.

5. Детально рассмотрены технологии ЗБ моделирования и показаны особенности использования трендов.

6. Предложен алгоритм комплексирования однои двухмерных трендов, лишенный недостатков, присущих существующим в настоящее время способам проведения такой операции.

7. Созданные алгоритмы решения задач, связанных с подсчетом запасов углеводородов, реализованы в виде программного комплекса геологического моделирования, основанного на применении технологий «облачных» вычислений.

8. Разработанные алгоритмы опробованы при подсчете запасов залежей Ямбургского, Северо-Пуровского, Заполярного, Северо-Каменномысского и других месторождений.

Безусловно, в рамках работы решения предложены лишь для некоторых проблем, возникающих при выполнении работ по подсчету запасов углеводородов. Многие вопросы данной области только ожидают своего детального рассмотрения. В частности, функциональные возможности существующих в настоящее время программных продуктов геологического моделирования постоянно расширяются, однако полностью автоматизированное инструментальное средство проведения всех этапов подсчета запасов углеводородного сырья только предстоит создать. Однако, перед этим необходимо значительно увеличить алгоритмическую базу для решения большого числа связанных между собой, объединенных общей тематикой, но локализуемых и формализуемых задач.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Т. Введение в многомерный статистический анализ. — М.: Физ-матгиз, 1963. — 500 с.
  2. В. И. Математические методы обработки геологических данных на ЭВМ. М.: «Недра», 1977.- 168 с.
  3. В. И. Методы построения геолого-reo физических карт и геометризация залежей нефти и газа на ЭВМ. М.: «Недра», 1990. — 301 с.
  4. В. А., Яковлев А. А. Воспроизведение геологической неоднородности в геолого-гидродинамических моделях // Научно-технический вестник ОАО «НК «Роснефть». 2010. — № 2. — С. 13−15.
  5. А. Ю. Геолого-технологическое моделирование разработки нефтяных и газонефтяных меторождений. М.: Издательство ВНИИОЭНГ, 2008. -111 с.
  6. А. В., Рыкус М. В., Давлетова А. Р., Савичев В. И. Вопросы внедрения методов многоточечной статистики // Научно-технический вестник ОАО «НК «Роснефть». 2010. — № 2. — С. 8−12.
  7. А. В., Савичев В. И., Мухарлямов А. Р. Проблема пространственной связности фациальных тел в 3D геологических моделях // Научно-технический вестник ОАО «НК «Роснефть». 2009. — № 2. — С. 4−7.
  8. Ю. И. Количественная интерпретация гравитационных и магнитных аномалий. Учебное пособие. М.: МГГА, 1998. — 88 с.
  9. Борисенко 3. Г. Методика геометризации резервуаров и залежей нефти и газа. М.: «Недра», 1980. — 206 с.
  10. В. А. Сплайн-функция: теория, алгоритмы, программы. Новосибирск: «Наука», 1983. — 214 с.
  11. ВендровА. М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: Учебник. 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 2006. — 544 е.: ил.
  12. ВержбицкийВ. М. Основы численных методов.- М.: Высшая школа, 2002. 840 с.
  13. Волков, А М. Геологическое картирование нефтегазоносных территорий с помощью ЭВМ. М.: «Недра», 1988. — 221 с.
  14. Временное руководство по содержанию, оформлению и порядку представления материалов сейсморазведки ЗБ на Государственную экспертизу запасов нефти и горючих газов. М.: 2002. — 23 с.
  15. ГитисВ. Г., Ермаков Б. В. Основы пространственно-временного прогнозирования в геоинформатике. М.: Физматлит, 2004. — 256 с.
  16. Ф. А. Промышленная оценка месторождений нефти и газа. М.: «Недра», 1985. — 279 с.
  17. И. С. Методы подсчета запасов нефти и газа. М.: «Недра», 1979. -112 с.
  18. . Н. О пустоте сферы // Изв. АН СССР. 1934. — № 4. — С. 793−800.
  19. А. И., Дорошенко А. А., Технология построения карт на основе фа-циально-стохастического моделирования //- «Газовая промышленность». -2006.-№ 7-С. 31−33.
  20. Детальная корреляция для построения трехмерных геологических моделей залежей УВ / Гутман И. С., Брагин Ю. И., Бакина В. В. и др. М.: ГУП Издательство «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И. М. Губкина, 2001. — 79 с.
  21. М. В., Кутрунов В. Н., Медведев Е. А. Восстановление геологических полей методом крайгинга // Оптимизация технологий разработки нефтяных месторождений. Екатеринбург: Средне-Уральское книжное издательство, 2003. — С. 191−197.
  22. А. А., Ковальчук Н. А. Алгоритм идентификации структуры нефтяных пластов на основе трехмерных геологических моделей // Математическое и информационное моделирование: Сборник научных трудов. Тюмень: Издательство «Вектор-Бук», 2004. — С. 54−66.
  23. А. А. Методы геолого-промыслового изучения нефтяных залежей на основе дискретно-непрерывных моделей. Тюмень: Издательство «Вектор-Бук», 1999.-88 с.
  24. А. А., Федорова Ж. С. Вычислительный эксперимент по оценке качества моделей геологических параметров // Математическое и информационное моделирование: Сборник научных трудов. Тюмень: Издательство «Вектор-Бук», 2004. — С. 40−54.
  25. А. А., Хорошев Н. Г., Куклин А. В. Идентификация структур нефтяного пласта методами сплайн-аппроксимации и распознавания образов //
  26. НТЖ Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. -1994. вып. 9−10. — С. 27−30.
  27. ДрейперН., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Финансы и статистика, 1986. — 366 с.
  28. Дж. С. Статистика и анализ геологических данных: Пер. с англ. Под ред. Родионова Д. А. М.: «Мир», 1977. — 572 с.
  29. Дж. С. Статистический анализ данных в геологии: Пер. с англ. В 2 кн. Под ред. Родионова Д. А. Кн. 1. М.: «Недра», 1990. — 319 с.
  30. Дж. С. Статистический анализ данных в геологии: Пер. с англ. В 2 кн. Под ред. Родионова Д. А. Кн. 2. М.: «Недра», 1990. — 427 с.
  31. О. Использование геостатистики для включения в геологическую модель сейсмических данных. SES/EAGE, 2002. — 296 с.
  32. М. А. Нефтегазопромысловая геология и подсчет запасов нефти и газа. М.: «Недра», 1981. — 453 с.
  33. К.Е. Геологическое 3D моделирование М.: ООО «ИПЦ «Маска», 2009. — 376 с.
  34. К. Е., Майсюк Д. М., Сыртланов В. Р. Оценка качества 3D моделей. М.: ООО «ИПЦ «Маска», 2008. — 272 с.
  35. КоротаевГ. И., Пашкевич И. К. Геолого-математический анализ комплекса геофизических полей. Киев: Наукова думка, 1986. — 226 с.
  36. А. В., Тикунов В. С. Геоинформатика. М.: Картгеоиз-дат-Геодезиздат, 1993. — 213 с.
  37. КрейнинЕ. Ф., ЦхадаяН. Д. Нефтегазопромысловая геология: учеб. пособие. Ухта: УГТУ, 2011. — 131 с.
  38. А. А. Метод построения карт нефтегазонасыщения // Экспресс-информация ВИЭМС. Сер. Геологические методы поисков и разведки месторождений нефти и газа. 1984. — Выпуск 2. — С. 9−14.
  39. С. В. ВРуш и ЕИшп. СА8Е-средства разработки информационных систем. М.: Диалог-МИФИ, 2000. — 256 с.
  40. В. П., В. Б. Белозеров, Кошовкин И. Н., Рязанов А. В. Методика отображения в цифровой геологической модели литолого-фациальных особенностей терригенного коллектора // Журнал «Нефтяное хозяйство». -2006. -№ 5. С. 66−70.
  41. Е. А. Использование адаптивных треугольных сеток при построении геолого-промысловых карт // Математическое и информационное моделирование: Сборник научных трудов. Тюмень: Издательство «Вектор-Бук», 2004. — С. 17−25.
  42. Методические рекомендации по использованию данных сейсморазведки (2Б, ЗБ) для подсчета запасов нефти и газа / Левянт В. Б., Ампилов Ю. П., Гло-говский В. М., Ко лесов В. В., Птецов С. Н. М.: МПР, ОАО «ЦГЭ», 2006.40 с.
  43. Методические рекомендации по подсчету геологических запасов нефти и газа объемным методом / Под. ред. Петерсилье В. И., Пороскуна В. И., Яценко Г. Г. Москва-Тверь: ВНИГНИ, НПЦ «Тверьгеофизика», 2003. — 258 с.
  44. Методические рекомендации по применению пространственной сейсморазведки ЗВ на разных этапах геологоразведочных работ на нефть и газ / ЛевянтВ. Б., Закревский К. Е., ПороскунВ. И. и др. М.: ОАО «ЦГЭ», 2000.35 с.
  45. Методические указания по созданию постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и газонефтяных месторождений (Часть 1. Геологические модели) М.: ОАО «ВНИИОЭНГ», 2003. — 164 с.
  46. Методы оптимизации: метод, указания к лабораторным работам. / П. В. Желтов и др. Чебоксары: Чуваш, ун-т, 2006. — 24 с.
  47. Н., Кан Дж. Статистический анализ в геологических науках. М.: «Мир», 1965.-482 с,
  48. Нефтегазопромысловая геология и гидрогеология залежей углеводородов: Учебник для вузов / Чоловский И. П., Иванова М. М., Гутман И. С., Вагин С. Б., БрагинЮ. И. М.: ГУЛ Издательство «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И. М. Губкина, 2002. — 456 с.
  49. А. В., Сафонов А. С., Ермаков Б. В. Новые геофизические технологии прогнозирования нефтегазоносности. М.: «Научный мир», 2001.103 с.
  50. А. А. Нейросетевой анализ в геоинформационных системах. -Красноярск: ФЦП «Интеграция», 2000. 97 с.
  51. Подсчет запасов нефти, газа, конденсата и содержащихся в них компонентов. Справочник / Стасенков В. В., Гутман И. С. и др. М.: «Недра», 1989. -270 с.
  52. Г. С. Математические методы моделирования в геологии. СПб: Санкт-Петербургский государственный горный институт (технический университет), 2006. — 223 с.
  53. Построение трехмерной детерминированной геологической модели залежи УВ по результатам детальной корреляции / Гутман И. С., Брагин Ю. П., Баки-наВ. В. и др. М.: ГУП Издательство «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И. М. Губкина, 2001.
  54. В. Н. Отношение эквивалентности двухмерных и трехмерных геологических моделей // Математическое и информационное моделирование: Сборник научных трудов.- Тюмень: Издательство «Вектор-Бук», 2004.-С.3−16.
  55. В. Н. Регуляризационный метод построения трехмерных геологических моделей // Математическое и информационное моделирование: Сборник научных трудов. Тюмень: Издательство «Вектор-Бук», 2004. — С. 66−73.
  56. РД 153−39.0−047−00 Регламент по созданию постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и газонефтяных месторождений. М.: 2000. — 143 с.
  57. РД 153−39.0−072−01 Техническая инструкция по проведению геофизических исследований и работ приборами на кабеле в нефтяных и газовых скважинах. -М.: Издательство «Гере», 2001. 135 с.
  58. Д. А, Коган Р. И., Голубева В. А. Справочник по математическим методам в геологии. М.: «Недра», 1987. — 335 с.
  59. А. В. Использование методики квазитрехмерного геологического моделирования на примере Северо-Пуровского нефтегазоносного месторождения // Сборник научных трудов ООО «ТюменНИИгипрогаз». Тюмень: Флат, 2011.-С. 95−97.
  60. А. В. Реализация методики построения карт эффективных нефте- и газонасыщенных толщин с использованием квазитрехмерного подхода // Журнал «Территория Нефтегаз». 2011. — № 10. — С. 20−24.
  61. А. В. Реализация методики прогнозирования положения межфлюидных контактов в залежах углеводородов // Электронный научный журнал «Нефтегазовое дело». — 2011.- № 6.- С. 316−324. URL: http://www.ogbus.ru/authors/Romanov/Romanovl.pdf
  62. А. В. Решение задач создания трехмерных параметров на основе одно- и двухмерных геологических трендов // Журнал «Территория Нефте-газ». -2011.-№ 8.-С. 30−33.
  63. С. И. Седиментологические основы литологии. М.: «Недра», 1977.-408 с.
  64. Руководство по исследованию скважин / Гриценко А. И., Алиев 3. С., Ермилов О. М. и др. М.: «Наука», 1995. — 525 с
  65. А. В. Алгоритм построения триангуляции с ограничениями // Вычислительные методы и программирование. 2002, — № 3. — С. 82−93.
  66. А. В. Триангуляция Делоне и ее применение. Томск: Изд-во Том. ун-та, 2002. — 128 с.
  67. Справочник по нефтепромысловой геологии / Под ред. Быкова Н. Е., Максимова М. И., Фурсова А. Я. М.: «Недра», 1981. — 526 с.
  68. А. В. Системный анализ и моделирование гидросистем поддержания пластового давления. Тюмень: ИФ «Слово», 2002. — 324 с.
  69. А. Н., АрсенинВ.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1977. — 285 с.
  70. А. Н., Гласко В. Б., Дмитриев В. И. Математические методы в разведке полезных ископаемых. М.: Знание, 1983 — 63 с.
  71. С. К. Интерпретация данных полевой геофизики. Часть 1: Учебное пособие. Тюмень: ТюмИИ, 1992. — 112 с.
  72. С. К. Интерпретация данных полевой геофизики. Часть 2: Учебное пособие. Тюмень: ТюмИИ, 1993. — 100 с.
  73. С. К. Интерпретация данных полевой геофизики. Часть 3: Учебное пособие. Тюмень: ТюмГНГУ, 1995. — 83 с.
  74. ФурсовА. Я. Оптимизация изученности нефтяных месторождений.- М.: «Недра», 1985.-211 с.
  75. В. И. Практические методы крайгинга. М.: ВИЭМС, 1989. — 51 с.
  76. А. Ю. Комбинированный метод интерполяции сеточных карт // Совершенствование методологии освоения газовых месторождений севера Западной Сибири: Сб. науч. тр.- Тюмень: ООО «ТюменНИИгипрогаз" — СПб.: С.-Петерб. отд-ние, 2003. С. 97−110.
  77. Bohling G. Introduction to geostatistics and variogram analysis. C&PE 940,2005. 20 p.
  78. Bohling G. Kriging. C&PE 940, 2005. — 20 p.
  79. Bohling G. Stochastic simulation and reservoir modeling workflow. -C&PE 940, 2005. 20 p.
  80. Briggs I. C. Machine contouring using minimum curvature. Geophysics, v. 39, № 1, 1974.-Pp. 39−48.
  81. Caers J. Petroleum geostatistics. SPE, 2005. — 88 p.
  82. Goovaerts P. Geostatistics for Natural Resources Evaluation. New York: Oxford University Press, 1997. — 483 p.
  83. Goovaerts P., Jacquez G, Marcus A. Geostatistical and local cluster analysis of high resolution hyperspectral imagery for detection of anomalies. University of Oregon, 2004. — Pp. 353−367.
  84. Hansen Т., Journel A., Tarantela A., Mosegaard K. Linear inverse Gaussian theory and geostatistics. Geophysics, Vol. 71, 2006. — Pp. 101−111.
  85. HonarkhahM., Caers J. Stochastic Simulation of Patterns Using Distance-Based Pattern Modeling Mathematical Geosciences, Vol. 42, 2010. — Pp. 487−517.
  86. Isaaks E., Srivastava R. An introduction to applied geostatistics. New York: Oxford University Press, 1989. — 561 p.
  87. Journel A. Fundamentals of geostatistics in five lessons. Washington D.C.: American Geophysical Union Press, 1989. — 40 p.
  88. Journel A., Rossi M. When do we need a trend model in kriging? Mathematical geology, Vol. 21,1989. -Pp 715−739.
  89. LantuejoulC. Geostatistical simulation: models and algorithms.- Berlin: Springer, 2002. 232 p.
  90. Lin Y., Tan Y., Rouhani S. Identifying spatial characteristics of transmissivity using simulated annealing and kriging methods. Environmental Geology, Vol. 41, 2001 — Pp 200−208.
  91. MatiasJ., VaamondeA., TaboadaJ., Gonzales-ManteigaW. Comparison of kriging and neural networks with application to the exploitation of a Slate Mine. -Mathematical Geology, Vol. 36, № 4,2004. Pp. 463−486.
  92. RemyN. Applied Geostatistics with SGeMS: a user’s guide. Cambridge University Press, 2009. — 284 p.
  93. Wackernagel H. Multivariate geostatistics. Berlin: Springer-Verlag, Third edition, 2003. — 387 p.
  94. ZhuC., ByrdR.H., NocedalJ. L-BFGS-B: Algorithm 778: L-BFGS-B, FORTRAN routines for large scale bound constrained optimization, ACM Transactions on Mathematical Software, Vol. 23. Num. 4. 1997. Pp. 550−560.
Заполнить форму текущей работой