Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Технология комплексного спектрально-скоростного прогнозирования фильтрационно-емкостных свойств и нефтепродуктивности коллекторов в трехмерном межскважинном пространстве

Диссертация: Технология комплексного спектрально-скоростного прогнозирования фильтрационно-емкостных свойств и нефтепродуктивности коллекторов в трехмерном межскважинном пространстве
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Полученные новые геологические данные в виде трехмерных моделей удельной емкости, гидропроводности коллекторов и их прогнозной нефтепродуктивности наилучшим образом согласуются с имеющейся скважинной информацией, ГИС, геологическими обстановками осадкопакопления, а также проверены моделированием и математическим тестированием при комплексной интерпретации спектрально-временных… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Состояние проблемы
  • Выводы к главе 1
  • Глава 2. Методика и технология сертификации атрибутов
    • 2. 1. Выбор и обоснование атрибутов
    • 2. 2. Методика и технология сертификации атрибутов
  • Выводы к главе 2
  • Глава 3. Методика и технология комплексного прогнозирования фильтрационно-емкостных свойств коллекторов и их нефтепродуктивности
    • 3. 1. Получение кубов сертифицированных атрибутов
    • 3. 2. Статистический и спектрально-корреляционный анализ сертифицированных атрибутов
    • 3. 3. Выбор параметров многослойного сейсмического персептрона (искусственные нейронные сети)
    • 3. 4. Методика комплексной геологической интерпретации результатов
  • Выводы к главе 3
  • Глава 4. Закономерности распределения фильтрационно-емкостных свойств и нефтепродуктивности карбонатных и терригенных коллекторов
    • 4. 1. Приразломная площадь
    • 4. 2. Баганская площадь
    • 4. 3. Верхпе-Часельская площадь
  • Выводы к главе 4

Технология комплексного спектрально-скоростного прогнозирования фильтрационно-емкостных свойств и нефтепродуктивности коллекторов в трехмерном межскважинном пространстве (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Одной из наиболее актуальных научных и практических проблем является изучение неоднородности строения нефтепродуктивных интервалов геологического разреза в межскважинном пространстве, и прежде всего изменений фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) пород-коллекторов и их нефтепродуктивности. Это связано с увеличением объема геологоразведочных работ (ГРР) по разведке нефтяных резервуаров с пространственной литолого-фациальной изменчивостью отложений [8, 9, 10, 23, 32, 33, 35,61,68,81,82, 83, 99].

Поэтому знание распределения ФЕС коллекторов и прогноз нефтепродуктивности на исследуемой территории приобретает особую значимость для оптимального размещения разведочных и эксплуатационных скважин. Любая интерполяция этих параметров между скважинами, а тем более экстраполяция в заскважинном пространстве, приводит к ошибкам, снижающим эффективность ГРР на нефть. Геофизические методы, в первую очередь сейсморазведка МОГТ, давно используются для заполнения межи заскважинного пространства ([1, 2, 5, 13, 20, 21, 24, 39, 40, 41, 57, 62, 63, 69, 78]. В настоящее время проблема заключается в том, чтобы расширить возможности, повысить точность и детальность сейсмических исследований по решению задач прогнозирования геологического разреза (ПГР).

Одной из современных эффективных разработок в этом направлении являются способы геофизической разведки, обладающие патентной чистотой, и соответствующая им технология прогнозирования типов геологического разреза, ФЕС коллекторов и их нефтепродуктивности, базирующиеся на спектрально-временном и псевдоакустическом преобразовании сейсмической записи и данных геофизических исследований скважин (ГИС) [25, 26, 27,42,43,44].

Диссертационные исследования автора развивают это перспективное направление ПГР в плане увеличения детальности и точности результатов путем заполнения трехмерного межскважииного пространстваиспользования физически различных, независимых сейсмических спектрально-временных и псевдоакустических атрибутовкомплексной их интерпретации с помощью статистических и спектрально-корреляционных алгоритмов [58, 59, 60, 64, 65] и искусственных нейронных сетей (ИНС) [2,66, 67].

Отличительными особенностями выполненной разработки, обуславливающими ее научную и практическую актуальность, являются изучение трехмерного пространства, использование физически различных, независимых атрибутов и комплексная их интерпретация на современном математическом уровне.

Цель работы.

Разработка эффективной технологии прогнозирования ФЕС коллекторов и их нефтепродуктивности в трехмерном межскважинном пространстве по данным сейсморазведки и ГИС.

Основные задачи исследований:

— выбор и обоснование спектрально-скоростных атрибутов сейсмической записи и кривых ГИС, наиболее подходящих для прогнозирования фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) коллекторов и их нефтепродуктивности в трехмерном межскважинном пространстве;

— разработка методики и технологии сертификации спектрально-скоростных атрибутов сейсмической записи ЗД и кривых ГИС на основе их спектрально-временной и псевдоакустической параметризации;

— разработка методики и технологии определения сертифицированных объемных спектрально-скоростных сейсмических атрибутов и построения их кубов;

— разработка методики комплексной интерпретации кубов сертифицированных объемных спектрально-скоростных сейсмических атрибутов на основе использования статистических, спектрально-корреляционных алгоритмов и искусственных нейронных сетей для построения кубов удельной емкости, гидропроводности и прогнозной нефтепродуктивности целевых интервалов разреза;

— внедрение разработанной технологии в сейсмогеологических условиях карбонатного разреза на двух месторождениях Тимано-Печорской нефтегазоносной провинции (НГП) и терригенного — на одном месторождении Пур-Тазовской нефтегазоносной области (НГО) Западно-Сибирской НГПанализ эффективности применения новой технологии для прогноза фильтрационно-емкостных свойств коллекторов и их нефтепродуктивности в трехмерном межскважинном пространстве.

Научная новизна исследований:

— предложена и обоснована совокупность физически разнородных спектрально-временных и скоростного сейсмических атрибутов для прогнозирования фильтрационно-емкостных свойств коллекторов и их нефтепродуктивности в трехмерном межскважинном пространстве;

— разработаны концепция, методика и технология сертификации спектрально-скоростных атрибутов по данным сейсморазведки ЗД и геофизических исследований скважин (ГИС) на основе спектрально-временной и псевдоакустической параметризации сейсмической записи и кривых ГИС для прогнозирования фильтрационно-емкостных свойств коллекторов и их нефтепродуктивности в трехмерном межскважинном пространстве;

— разработаны методика и технология определения сертифицированных объемных спектрально-скоростных сейсмических атрибутов с построением соответствующих кубов;

— разработана методика комплексной интерпретации кубов объемных спектрально-скоростных сейсмических атрибутов на основе использования статистических, спектрально-корреляционных алгоритмов и искусственных нейронных сетей для построения кубов удельной емкости, гидропроводности и прогнозной нефтепродуктивности целевых интервалов разреза;

— выявлены закономерности распределения карбонатных и терригенных нефтепродуктивных объектов в отложениях перми, юры и силура на двух площадях Тимано-Печорской (НГП) и на одной площади Пур-Тазовской НГО Западно-Сибирской НГП.

Личный вклад автора.

Все результаты, обладающие научной новизной и практической ценностью, были получены лично автором или при его непосредственном участии.

Автор участвовал в разработке методики и технологии комплексного спектрально-скоростного прогнозирования фильтрационно-емкостных свойств и нефтепродуктивности коллекторов в трехмерном межскважинном пространствелично выполнил весь объем 616 км спектралыю-времепных и псевдоакустических преобразований сейсмической записи ЗД и кривых ГИС с построением трех кубов сертифицированных объемных спектрально-временных сейсмических атрибутов и куба псевдоакустических скоростей для каждого из трех целевых интервалов в карбонатных и терригенных отложениях на трех месторожденияхпровел их комплексную интерпретацию с построением кубов удельной емкости, гидропроводности и прогнозной нефтепродуктивности, соответствующих карт по продуктивным пластам, сейсмогеологических разрезоввыполнил анализ эффективности внедрения новой технологии для изучения трехмерного межскважинпого пространства.

Практическая ценность и результативность внедрения.

Разработанная технология комплексного спектрально-скоростного прогнозирования фильтрационно-емкостных свойств и нефтепродуктивности коллекторов в трехмерном межскважинном пространстве позволила построить трехмерные модели емкости и гидропроводности карбонатных нижнепермских и силурийских коллекторов на Приразломной и Баганской площадях в Тимано-Печорской НГП и терригенных юрских коллекторов в Пур-Тазовской НГО Западно-Сибирской НГП.

Сделан количественный прогноз нефтепродуктивности коллекторов в виде пространственного распределения коэффициента нефтепродуктивности.

В результате выполненных исследований установлены принципиально новые геологические особенности строения целевых нефтеперспективных отложений, заключающиеся в кубах и картах удельной емкости и гидропроводности карбонатных коллекторов рифогенных объектов с повышенными значениями этих петрофизических параметров, а в условиях терригенных коллекторов — литологических зон с повышенными значениями удельной емкости и гидропроводности на восточных склонах Верхне-Часельских локальных поднятий.

Наибольшие прогнозные коэффициенты нефтепродуктивности связаны с этими объектами и зонами.

Все это позволило выявить 7 локальных высокоперспективных объектов, характеризующихся улучшенными прогнозными фильтрационно-емкостными свойствами и нефтепродуктивностью, в пределах которых необходимо сосредоточить дальнейшее разведочное и эксплуатационное бурение.

Результаты внедрения разработанной технологии прогнозирования геологического разреза в межскважинном пространстве являются основанием для оптимизации процесса разведки и эксплуатации месторождений нефти в отложениях перми, юры и силура в Тимано-Печорской НГП и Пур-Тазовской НГО Западно-Сибирской НГП.

Реализация работы на производстве.

Реализация полученных в диссертации результатов заключается в передаче Заказчикам — ОАО «Пурнефтегаз», ОАО «Северная нефть», ОАО «Севморнефтегаз» текстов отчетовкубов и карт удельной емкости, гидропроводности, прогнозной нефтепродуктивности коллекторовразрезов, графиков. Все приведенные материалы использованы Заказчиками для планирования глубокого бурения, а научно-технические рекомендации автора получили положительную оценку.

Апробация работы и публикации.

Основные положения диссертации рассматривались на научно-технических советах ООО «Инжиниринговый центр», ОАО «Пурнефтегаз», ОАО «Северная нефть», КНТЦ ОАО «НК «Роснефть».

Результаты проведенных исследований по теме диссертации опубликованы в журнале «Технологии сейсморазведки» (2 статьи), «Нефтяное хозяйство» (1 статья) и в бюллетенях Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам (описания 3 патентов на изобретения). Тезисы 2-х докладов опубликованы в материалах международного семинара «Геомодель-2005».

Достоверность выводов диссертации базируется на большом объеме сейсморазведочной (616 км2) и скважинной (46 скважин) информации на 3-х площадях с существенно различными геологическими условиями образования нижнепермских, юрских и силурийских карбонатных и терригенных продуктивных отложений в Тимано-Печорской и Западно-Сибирской НГП.

Полученные новые геологические данные в виде трехмерных моделей удельной емкости, гидропроводности коллекторов и их прогнозной нефтепродуктивности наилучшим образом согласуются с имеющейся скважинной информацией, ГИС, геологическими обстановками осадкопакопления, а также проверены моделированием и математическим тестированием при комплексной интерпретации спектрально-временных и псевдоакустического атрибутов с использованием искусственных нейронных сетей.

Объем работы.

Диссертация содержит 101 страниц текста, состоит из 4 глав, Введения и Заключения. Текст диссертации иллюстрирован 71 рисунком. Список использованной литературы включает 107 наименований.

Диссертационные исследования выполнены в КНТЦ ОАО «НК «Роснефть».

Автор благодарит директора по науке ОАО «НК «Роснефть» и КНТЦ доктора технических наук, профессора, академика РАЕН Хасанова М. М. за возможность выполнить диссертационные исследования и представление диссертации для защиты в РГГРУ.

Автор выражает благодарность научному руководителю доктору геолого-минералогических наук, профессору Копилевичу Е. А. и научному консультанту доктору технических наук Давыдовой Е. А., а также доктору технических наук, профессору Мушину А. И. за помощь, советы и научные консультации при работе над диссертацией.

Автор благодарит своих соавторов и коллег — к.т.н. Нестерова В. Н., д. г.-м. н. Малышева Н. А., д.т.н., профессора, академика РАЕН Денисова С. Б., Борисевича Б. А., к.г.-м.н. Гончарова А. В., Векшина Р. В., Афанасьеву Ж. О., Бирун Е. М., сотрудников ФГУП «ВНИИГеофизика» к.т.н. Фролова Б. К., к.т.н. Таратына Э. А., Белоусова Г. А. за помощь и полезные советы.

Защищаемые положения.

В диссертации защищаются следующие основные научные положения:

1. Разработаны методика и технология сертификации предложенных спектрально-скоростных атрибутов по данным сейсморазведки ЗД и геофизических исследований скважин на основе спектрально-временной и псевдоакустической параметризации сейсмической записи и кривых ГИС, обеспечивающие наилучшую корреляцию выбранных атрибутов с удельной емкостью, гидропроводностью и коэффициентом нефтепродуктивности коллекторов.

2. Разработаны методика и технология прогнозирования удельной емкости, гидропроводности и нефтепродуктивности коллекторов в трехмерном межскважинном пространстве с использованием сертифицированных объемных сейсмических спектрально-скоростных атрибутов и их комплексной интерепретации на базе статистических, спектрально-корреляционных алгоритмов и искусственных нейронных сетей, обеспечивающие достоверную оценку фильтрационно-емкостных свойств и коэффициента нефтепродуктивности целевых интервалов разреза, а также определение местоположения наиболее перспективных объектов.

3. Выявлены закономерности распределения карбонатных и терригенных нижнепермских, нижнесилурийских и юрских нефтепродуктивных объектов с улучшенными фильтрациоппо-емкостпыми свойствами на трех площадях в пределах Тимано-Печорской НГП, Пур-Тазовской НГО Западно-Сибирской НГП на основе применения разработанной технологии.

Основные результаты выполненных исследований заключаются в следующем:

1. Предложена и обоснована совокупность физически разнородных спектрально-временных и скоростного атрибутов для прогнозирования фильтрационно-емкостных свойств коллекторов и их нефтепродуктивности в трехмерном межскважинном пространстве.

2. Разработаны алгоритмы расчета объемных спектрально-временных сейсмических атрибутов.

3. Разработаны методика и технология сертификации атрибутов на основе сейсмического моделирования, количественной спектрально-временной и псевдоакустической параметризации синтетических сейсмотрасс и кривых ГИС, установления регрессионных зависимостей и определения КВК сейсмических атрибутов с модельными и по данным ГИС, удельной емкостью и гидропроводностью коллекторов, а также геологического обоснования сертифицированной атрибутной совокупности.

4. Разработана методика и технология построения кубов сертифицированных сейсмических спектрально-временных атрибутов и псевдоакустических скоростей (импедансов).

5. Разработана методика выбора архитектуры (количества слоев, нейронов) многослойного сейсмического персептрона (искусственные нейронные сети) для комплексной интепретации сертифицированных объемных сейсмических спектрально-временных атрибутов и псевдоакустических скоростей (импедансов) с целью определения фильтрационно-емкостных свойств коллекторов и их нефтепродуктивности в трехмерном межскважинном пространстве.

6. Разработана методика использования статистических и спектрально-корреляционных алгоритмов комплексной интерпретации сертифицированных объемных сейсмических спектрально-временных атрибутов и псевдоакустических скоростей (импедансов) для определения типов геологического разреза в трехмерном межскважинном пространстве.

7. Разработана методика комплексной геологической интерпретации результатов интегрирования сейсмических атрибутов математическими алгоритмами современной геостатистики.

8. Разработанная технология успешно внедрена в различных сейсмогеологических условиях карбонатного и терригенного разреза в Тимано-Печорской и Западно-Сибирской НГП, что позволило получить новую геологическую информацию о распределении ФЕС коллекторов и их прогнозной нефтепродуктивности с построением кубов и карт удельной емкости, гидропроводности и прогнозной нефтепродуктивности на трех нефтяных месторождениях.

9. Выявлены закономерности распределения карбонатных и терригенных нижиепермских, нижнесилурийских и юрских нефтепродуктивных объектов с улучшенными ФЕС. На 7-ми наиболее перспективных объектах в нижнесилурийских, юрских и нижнепермских отложениях рекомендовано бурение 7-ми разведочных скважин. Рекомендации приняты ОАО «НК «Роснефть».

Заключение

.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А.Г. Изучение состава и свойств пород при сейсморазведке. М., Недра, 1982, 232с.
  2. А.Г. Методика интерпретации данных сейсморазведки при интегрированном изучении нефтегазовых резервуаров. Геофизика, № 1, ЕАГО, М., 1998, с.13−19.
  3. Ю.П. Ампилов «Сейсмическая интерпретация: опыт и проблемы» «Геоинформмарк», М., 2004, с. 277.
  4. Н.М. «Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения» Успехи физических наук, т. 166, № 11, М., 1996, с. 1145−1170.
  5. Д.А. «Влияние структурно-текстурных особенностей строения пород на фильтрационно-емкостпые и петрофизические свойства». Геология нефти и газа, № 1, Геоииформцентр, М., 2004, с. 14−22.
  6. К.И. Карбонатные породы-коллекторы нефти и газа. -М., Недра, 1977, 221с.
  7. К.И. Особенности формирования и свойства карбонатных коллекторов сложного строения. В кн.: Особенности строения и формирования сложных коллекторов. -Труды ВНИГНИ, вып. 239, М., 1982, с.3−20.
  8. Н.Н. Анализ эпигенеза мезозойско-кайнозойских отложений в разрывных зонах на локальных структурах восточных районов Средней Азии. Труды ВНИГНИ, вып. 91, 1970 («Вопросы изучения литологии в нефтегазоносных областях), с. 93−160.
  9. П.Барышев Л. А. Прогноз продуктивности терригенных коллекторов по динамическим параметрам отраженных волн на Верхнечонской площади. Геофизика, № 2, ЕАГО, М., 2001, с.27−32.
  10. Г. Н., Мохсин Н. А. Спектральный анализ волновой картины для выделения зон малоглубинных тектонических нарушений на разрезах MOB. Третья международная конференция „Новые идеи в науках о Земле“, М., 1997.
  11. Бродов J1.IO., Мушин И. А. „Спектрально-временной анализ сейсмических данных при структурно-формационной интерпретации“ Геология и геофизика, № 9, 1985, с. 114−126.
  12. Ю.Л. Проблемы изучения геофизическими методами фильтрационно-емкостных свойств горных пород, Геофизика, № 5,1995, с. 54−58.
  13. Е.С. Теория вероятностей. М., Наука, 1964.
  14. В.И., Иванов А. И. Предварительная сертификация качества образов, предназначенных для их использования при обучении искусственных нейронных сетей. http://beda.stup.ac.ru/biometrv/CD Rom/BICD/html. 2003, стр. 8.
  15. P.M. Латеральный прогноз литологии тонкослоистых сред на основе частотно-зависимых сейсмических отображений. Тезисы Международной геофизической конференции и выставки. ЕАГО, EAGE, SEG.M., 1997, А5.9
  16. Г. Н. Прогнозирование геологического разреза по сейсмическим данным. Геология нефти и газа, N1, М., Недра, 1981, с.20−25.
  17. Г. Н., Захаров Е. Т., Эльманович С. С. Прогноз детального скоростного разреза по сейсмическим данным. Прикладная геофизика, вып.97, М., Недра, 1982, с.58−72.
  18. А.О., Старовойтов А. В. Возможности спектрально-временного анализа данных морской сейсморазведки. Геофизика, Специальный выпуск, технология сейсморазведки И, ЕАГО, М., 2003, с. 186−189.
  19. А.Р. Физические свойства горных пород по лабораторным и промыслово-геофизическим исследованиям и их значение для интерпретации результатов сейсморазведки. Сейсмическая стратиграфия. — М., Мир, 1982, ч.1, с.36−103.
  20. Е.А. Технология спектрально-временного прогнозирования типов геологического разреза по данным сейсморазведки, бурения и ГИС. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук, М., МГГРУ, 2004.
  21. Е.А., Копилевич Е. А., Мушин И. А. Спектрально-временной метод картирования типов геологического разреза. Доклады РАН, т. 385, № 5, М., 2002, с. 37−42.
  22. Е.А., Копилевич Е. А., Фролов Б. К. Количественные спектрально-временные критерии определения типов геологического разреза. Геофизика, № 5, М., ЕАГО, 2002, с. 30−36.
  23. Динамические характеристики сейсмических волн в реальных средах / И. С. Берзон, А. М. Епинатьева, Г. Н. Парийская, С. П. Стародубровская. -М.: изд-во АН СССР.-1962
  24. З.Д. Пакет программ ПАРМ. Руководство пользователя-геофизика. М., Нефтегеофизика, 1985, с. 68.
  25. Н.А., Чилингар Г. В. Геология нефти и газа на рубеже веков.- М.: Наука, 1996,176с.
  26. В.Д., Фортунатова Н. К. Методы прогнозирования и поисков нефтегазоносных рифовых комплексов. М., Недра, 1988,200 с.
  27. Использование ПРОНИ-фильтрации с целью выделения перспективных зон при разработке месторождений УВ. Г. М. Митрофанов, Т. В. Нефедкина, А. Н. Бобрышев и др. Геофизика, Специальный выпуск к 50-летию Хантымансийскгеофизика. М., ЕАГО, 2001, с.92−100.
  28. Г. А. Изменчивость отложений на тектонических структурах. М., Наука, 1985, 183 с.
  29. Картирование фильтрационно-емкостных свойств для различных типов коллекторов. Руденко Г. Е., Михальцев А. В., Овчаренко А. В и др., Тезисы Международной геофизической конференции и выставки. ЕАГО, EAGE, SEG М., 1997, А6.3.
  30. Л.Г., Максимов А. В. Нейрокомпьютеры: М., Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002.
  31. И.К., Бондаренко М. Т., Каменев С. П. Динамическая интерпретация данных сейсморазведки при решении задач нефтегазовой геологии, Геофизика, 1996, № 56, с. 41−47.
  32. O.K. Автоматизированные системы оценки качества сейсмограмм и волновых сейсмических разрезов ОГТ. Геофизика, Специальный выпуск, ЕАГО, М., 2002, с.3−12.
  33. O.K. Физические возможности и ограничения разведочных методов нефтяной геофизики. Геофизика, № 3, ЕАГО, М., 1997,. с.3−17.
  34. Е.А. Изменение скорости распространения продольных волн в связи с емкостными свойствами коллекторов. Геология нефти и газа, № 8, М., Геоинформмарк, 1995, с. 13−21.
  35. Е.А., Таганов Ю. А., Шарапова Е. С. Прогнозирование сейсмоакустических моделей и типов геологического разреза по сейсмическим данным. ЭИ ВНИИОЭНГ Нефтегазовая геология и геофизика, вып. 11, М., 1990, с. 15−21.
  36. В.В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика: М., Горячая линия Телеком, 2001.
  37. Д.Н. К оценке определения литологии и коллекторских свойств по данным сейсморазведки. Геология нефти и газа, N3, М., Недра, 1992, с.27−32.
  38. Д.Н. Комплексный геологический анализ сейсмических отражений и данных ГИС. Разведочная геофизика: Обзор МГП „Геоиформарк“, М., 1982, с. 43.
  39. В.М. Многоволновая поляризационная сейсморазведка в применении к изучению трещиноватых сред. Автореферат диссертации на соискание ученой степени к.т.н. М, ВНИИГеофизика, 2001, 14с.
  40. В.Б., Билибин С. И., Шурыгин A.M. Граничные условия, способы оптимизации и подтверждаем ость атрибутного прогнозирования параметров продуктивных пластов по данным ЗД и ГИС. Геофизика, Специальный выпуск, ЕАГО, М., 2002, с. 106−116.
  41. Левкович-Маслюк Л., Переберин А. „Введение в вейвлет-анализ“ 9-я международная конференция по компьютерной графике и машинному зрению (Графикон'99), М., 1999.
  42. Литогенез и спектрально-временная характеристика типов разреза рифейских отложений Куюмбинского месторождения. Н. Н. Бакун, Е. А. Копилевич, Е. А. Давыдова, Н. Е. Соколова. Геология нефти и газа, Геоинформмарк, М., 1999, № 9−10, с.57−64.
  43. А.В., Масюков В. В., Шленкин В. И. „Семейство эффективно вычисляемых интегральных вейвлет-преобразований“ Труды международной конференции „Математические методы в геофизике“, Новосибирск, 2003, с. 190−196.
  44. Методические указания по составлению типовых геолого-геофизических разрезов нефтегазоносных территорий. Мингео СССР, ВНИГНИ, Апрелевское отделение, М., 1984.
  45. А.В., Мушип И. А., Погожев В. Н. Обработка динамических параметров сейсморазведки. М., Недра, 1990, с. 250.
  46. И.А., Корольков Ю. С., Чернов А. А. Выявление и картирование дизъюнктивных дислокаций методами разведочной геофизики. М, Научный мир, 2001, 119с.
  47. И.А., Хатьянов Ф. И., Бродов Л. Ю. Структурно-формационная интерпретация данных сейсморазведки. Прикладная геофизика, вып. 112, М., Недра, 1987, с. 19−26.
  48. А.А. „Статистичесая теория адаптивного выделения слабокоитрастных объектов в геополях“. Изв. РАН Физика земли, 7, М., 1995, с. 40−50.
  49. А.А., Земцова Д. П., Долинин А. Н. „Технология выделения малоразмерных залежей углеводородов в полях сейсмических параметров“ Геофизика № 6, ЕАГО, М., 2003, с. 3−9.
  50. Hyp А. Использование сейсмических свойств горных пород для изучения и мониторинга пластов-коллекторов. Сейсмическая томография. Пер. с англ. Под ред. Г. Нолета. М., Мир, 1990, с.213−250.
  51. Определение параметра удельной емкости коллектора в межскважинном пространстве. Е. А. Копилевич, Е. С. Шарапова и др. Геология нефти и газа, № 8, М., Недра, 1988, с. 27−36.
  52. Перспективные разработки ВНИИГеофизика в области сейсморазведки. О. А. Потапов, Е. А. Козлов, Г. Е. Руденко, и др. GEOFIZIKA-Геофизика, журнал ЕАГО, N5, М., Гере, 1994, с.9−22.
  53. А.В. Методы многомерного дисперсионного анализа в алгоритмах комплексной интерпретации геофизических наблюдений» Геофизика № 1, ЕАГО, М., 1996, с 33−43.
  54. А.В., Трусов А. А. «Компьютерная технология статистического и спектрально-корреляционного анализа трехмерной геоинформации КОСКАД ЗД» Геофизика № 4, ЕАГО, М., 2000, с. 29−33.
  55. Ю.А., Ахметова Э. Р. «Искусственная нейронная сеть как инструмент прогнозирования геологических параметров по сейсмическим атрибутам и данным бурения» Геофизика, Специальный выпуск, I, М., ЕАГО, 2002, с. 117−120.
  56. X. Обстановки осадконакопления и фации. М., Мир, 1990, с. 322.
  57. М.Б. Корреляционная методика прямых поисков нефти и газа по сейсмическим данным. Разведочная геофизика, вып. 77, М., Недра, 1986, с. 54−61.
  58. Ч. Сейсмическая стратиграфия (пер. с англ.) М., Мир, 1982, 846с.
  59. К.Ю. Проблема анализа зависимости амплитуды отраженных волн от удаления источник приемник в выборках ОГТ. Геология, геофизика и разработка нефтяных месторождений. — М., ОАО ВНИИОЭНГ, 1996, № 12, с. 24−31.
  60. Спектрально-временной анализ данных ГИС для их комплексирования с сейсморазведкой/Э.А.Таратын, И. А. Мушин, В. Я. Птохов и др-Прикладная геофизика, вып. 128, М., Недра, 1993, с.137−150.
  61. Способ геофизической разведки для выявления нефтегазопродуктивных типов геологического разреза в трехмерном межскважинном пространстве. Нестеров В. Н., Копилевич Е. А., Мушин А. И., Соколов Е. П., Давыдова Е. А. Патент на изобретение № 2 255 358,2005.
  62. Способ геофизической разведки для определения продуктивности нефтяного пласта. Арье А. Г., Копилевич Е. А., Славкин B.C. Патент на изобретение № 2 098 851, 1997.
  63. Ч.Б. Метод «яркого пятна». В кн. «Достижения в нефтяной геологии' под ред. Г. Д. Хобсона. М., Недра, 1980, с.278−294.
  64. Структурно-формационная интерпретация сейсмических данных. И. А. Мушин, Л. Ю. Бродов, Е. А. Козлов, Ф. И. Хатьянов.- М.: Недра, 1990,299с.
  65. Н.А. Методика спектральных вариаций для прогнозирования свойств геологического разреза, Геофизика, № 2, ЕАГО, М., 1997, с. 12−16.
  66. В.Л., Милашин В. А., Хазиев Ф. Ф. Технология высокоразрешающей сейсмики ВРС-Гео для обнаружения ловушек нефти и газа разнообразного генезиса и размеров. Тезисы докладов научно-практической конференции Геомодель-2001: Геленджик, с.31−35.
  67. Д.Л. Карбонатные фации в геологической истории (пер. с англ.) М., Недра, 1980, 462с.
  68. Н.К. Генетические типы и седементационные модели карбонатных отложений. Советская геология № 1, М., Недра, 1985, с.32−45
  69. Н.К. Теоретические основы прогнозирования высокоемких ловушек нефти и газа в бентогенных карбонатных формациях. Автореферат диссертации на соискание ученой степени д.г.-м.н., М., ВНИГНИ, 1990, 47с.
  70. А.Б. Методические рекомендации по использованию импульсных сейсмических трасс для построения тонкослоистых скоростных разрезов. ВНИИГеофизика, М., 1989, 74с.
  71. Цифровая обработка сейсморазведочных данных. Е. А. Козлов, Г. Н. Гогоненков, БЛЛернер и др. М., Недра, 1973, с. 301.
  72. Bosman С. and Реасос J. «Seismic data compression using wavelet transforms» 63rd Ann. Internat. Mtg., Soc. Expl. Geophys., Expended Abstracts, 1993.
  73. Castagna J.P. Petrophysical imaging using AVO. Geophysics, vol.12, № 3, 1993, p.172−178.
  74. Castagna J.P., Smith S.W. Comparison of AVO indicators: A modeling study. Geophysics, vol.59, № 12,1994, p.1849−1855.
  75. Castagna J.P., Han D.H., Batzle M.L. Issues in rock physics and implication for DHI interpretation// The Leading Edge., 1995, vol, 14, № 8., p.883−885.г
  76. Detection of gas in sandstone reservoirs using AVO analysis: A 3-D seismic case history using the Geostack technique. Fatti Z., Smith G.C., Vail P.J., Strause P.J., Zevitt P.R. Geophysics, vol.59, № 9, 1994, p.1362−1376.
  77. Drufuca G., Mazzotti A. Ambiguities in AVO inversion of reflections from a gas sand. Geophysics, vol.60, № 1,1995, p.134−141.
  78. Grossmann A., Morlet J. Decomposition of Hardy functions into square integrable wavelets of constant shape., 1984 SIAM J. Math. Anal. 15 723, 1984.
  79. Mushin I., Makarov V. and Lowrie A. «Structural-formational interpretation tool for seismic stratigrafy». Geophysical Prospecting, 48(6), 2000, p. 953−982.
  80. Pisetski V. Mefod for determining the presence of fluids and subterranean formation. Application for utility patent, U.S. Patent and trademark office, EMO 57 274 744,1997.
  81. Schmoker J.M. Selected characteristics of Limestone and Dolomite Reservoirs in the United States. The American Association of Petroleum Geologists Bulletin, vol.69, N5,1985,p.733−741.
  82. Schuster G.T. and Sun Y. «Wavelet filtering of tube and surface waves» 63rd Ann. Internat. Mtg., Soc. Expl. Geophys., Expended abstracts, 1993.101.б. Фондовая
  83. C.K. (отв. исп.) Отчет о сейсморазведочных исследованиях MOB ОГТ на акватории Печорского моря. Объект 31/94. ФГУП «Севморнефтегеофизика». Мурманск. 1994.
  84. И.В. (отв. исп.) Отчет о сейсморазведочных работах 3D на Приразломном месторождении. ФГУП «Севморнефтегеофизика». Мурманск, 1997.
  85. И.В. (отв. исп.) Уточнение геологической модели Приразломногоместорождения с учетом данных переобработки и переинтерпретации трехмерной сейсморазведки. ФГУП «Севморнефтегеофизика». Мурманск, 2000.
  86. Воробьева Л.Ф.(отв. исп.) Отчет о сейсморазведочных работах MOIT-3D на
  87. Баганском, Южно-Баганском и Среднемакарихинском месторождениях (сейсмопартия № 10−04) Том II. Баганский участок. ОАО «Геонис». Ухта, 2005 г.
  88. Е.Г. (отв. исп.) Отчет о детализационных сейсморазведочных работах MOrT-3D на Северо-Баганской площади. (Северо-Баганская сейсмопартия № 10−01). ОАО «Геонис». Ухта, 2002 г.
  89. Нехорошков А.М.(отв. исп.) Отчет о результатах переобработки и интерпретации сейсморазведочных работ прошлых лет на Кынско-Часельском лицензионном участке (Договор № 39 от 05.12.2002 г.). Тюмень, 2004.
  90. Кондратович Ю.В.(отв. исп.) Отчет. Обработка, интерпретация и архивация сейсморазведки MOIT-3D на Кынской площади. ЦГЭ Москва, 2004 г.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!