Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Разработка статистических моделей для определения конечного коэффициента извлечения нефти из недр: на примере территории Пермского края

Диссертация: Разработка статистических моделей для определения конечного коэффициента извлечения нефти из недр: на примере территории Пермского края
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

На втором уровне моделирования КИНМ были построены модели по объектам разработки турнейско-фаменского карбонатного, визейского терригенно-го, башкирско-серпуховского карбонатного, московского терригенно-карбонатного и нижнепермского карбонатного нефтегазоносных комплексов. Наибольшее количество моделей (18), учитывающие конкретные условия разработки, построены для визейских терригенных объектов… Читать ещё >

Содержание

  • 1. Общие сведения о районе работ
    • 1. 1. Краткие сведения о геологическом строении территории
    • 1. 2. Анализ различных существующих методик определения КИН
  • 2. Построение и анализ обобщенных статистических моделей для определения КИНм1″
    • 2. 1. Построение и анализ обобщающей статистической модели для определения КИНМ'
    • 2. 2. Построение и анализ обобщенных статистических моделей для определения КИНМ2″
  • 3. Построение и анализ дифференцированных по типу коллектора и способу разработки статистических моделей для определения КИНМ6'
    • 3. 1. Построение и анализ дифференцированных моделей для определения КИНм6*
    • 3. 2. Сопоставление полученных статистических моделей для определения КИНМ
  • 4. Построение и анализ статистических моделей для определения КИНм в зависимости от входящих в объект разработки пластов
    • 4. 1. Статистическая модель для определения КИН объектов разработки терригенного девона
    • 4. 2. Статистическая модель для определения КИНМ10 турнейско-фаменских карбонатных объектов разработки
    • 4. 3. Статистическая модели для определения КИНм1 * визейских терригенных объектов разработки
    • 4. 4. Статистическая модели для определения КИНм29"30 башкирско-серпуховских карбонатных и московских терригенно-карбонатных объектов разработки
    • 4. 5. Статистическая модели для определения КИНМ '*3 нижнепермских карбонатных объектов разработки

Разработка статистических моделей для определения конечного коэффициента извлечения нефти из недр: на примере территории Пермского края (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность проблемы.

В настоящее время в Пермском крае используется ряд отечественных и зарубежных методик для оценки коэффициента извлечения нефти из недр (КИН). Причем все эти методики составлены для более широких территорий, например, для Волго-Уральской нефтегазоносной провинции. Поэтому целесообразно оценить «работоспособность» применяемых методик путем сравнения их с утвержденными ЦКР Роснедра коэффициентами извлечения нефти в проектно-технологических документах (КИНПр) и обоснованными с применением геолого-гидродинамического моделирования.

В целом анализ показывает, что эти методики, обоснованные по состоянию разработки месторождений на период 1970;80 годов, фактически устарели, так как накопленные данные по выработке нефтяных объектов показывают, что использование этих методик в настоящем виде занижает КИНпр и необходима их корректировка.

Использование огромного, накопленного на текущий момент опыта разработки месторождений позволило построить адекватные математические модели для оценки конечной нефтеотдачи объектов разработки Пермского края.

Цель работы.

Разработка математических моделей для определения КИН объектов разработки на основе вероятностно-статистического анализа геолого-промысловых данных.

Основные задачи исследований.

1. Обоснование требований к обучающей выборке при построении моделей для определения КИН;

2. Научное обоснование необходимости оценки КИН в зависимости от типа коллектора, способа эксплуатации объектов разработки, нефтегазоносных комплексов, входящих в объект разработки пластов, нефтегеологического районирования территории;

3. Построение статистических моделей для определения КИН по геолого-промысловой информации.

Методы решения задач.

Для решения поставленных задач использованы результаты геологического и гидродинамического моделирования, а также геолого-промысловая информация по разрабатываемым залежам месторождений Пермского края. Результаты проанализированы и обобщены с использованием статистических методов обработки экспериментальных данных.

Научная новизна.

1. Впервые разработана методика формирования обучающей выборки при построении статистических моделей для определения значений КИН;

2. Впервые построены статистические модели определения КИН с учетом регионального изменения геолого-физических свойств пластов коллекторов и физико-химических характеристик нефтей;

3. Обоснована необходимость дифференцированной оценки КИН в зависимости от типа коллектора, способа эксплуатации объектов разработки, нефтегазоносных комплексов, входящих в объект разработки пластов;

4. Построены общие и дифференцированные статистические модели для определения КИН объектов разработки месторождений Пермского края, выполнен анализ их «работоспособности».

Защищаемые положения диссертации.

1. Методика формирования обучающей выборки при построении моделей КИН;

2. Нефтегеологическое районирование изучаемой территории для построения статистических моделей определения КИН с учетом свойств пластов коллекторов и нефтей;

3. Математические модели для определения КИН объектов разработки месторождений Пермского края.

Практическая ценность работы.

1. Создание и внедрение в практику методики оценки КИН объектов разработки месторождений Пермского края;

2. Повышение точности оценки извлекаемых запасов нефти месторождений Пермского края;

3. Использование полученных моделей при оперативных подсчетах запасов, контроле значений КИН, полученных при промышленном подсчете запасов, геолого-гидродинамическом моделировании объектов разработки, оценке запасов по международным классификациям.

Апробация работы.

Результаты работы используются в ООО «ПермНИПИнефть» для расчета КИН при первом подсчете запасов и в ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ» при контроле проектных значений КИН.

Материалы диссертации докладывались и обсуждались на конференциях молодых ученых и специалистов ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ» (2004;2007 гг.), конференции молодых ученых и специалистов ОАО «ЛУКОЙЛ» (2005 г.), научно-практической конференции ООО «ПермНИПИнефть» (2006 г.), научно-практической конференции Горного Института Уральского отделения РАН (2004 г.), научно-практических конференциях ПГТУ (2002;2007 гг.).

Публикации.

Основные положения диссертации изложены в 8 публикациях. Объем работы.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения. Объем работы 121 страница, включая 94 рисунка, 46 таблиц, список литературы из 116 наименований.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В результате проведенных исследований на большом фактическом материале разработаны и проанализированы многомерные статистические модели для определения КИНм по геолого-технологическим показателям по основным объектам разработки для территории Пермского края.

Построение статистических моделей определения КИНМ по геолого-технологическим показателям разработки выполнено в два этапа. На первом этапе произведено статистическое обоснование определения количества объектов разработки, по данным которых можно построить статистические модели для определения КИНм в зависимости от некоторых обобщенных условий. Построение обобщенных моделей позволило исследовать влияние ряда геолого-технологических факторов на проектное значение КИНпрДалее с помощью пошагового регрессионного анализа было построено 9 обобщенных статистических моделей для определения значений КИНм. Выполнен анализ показателей, по которым строились многомерные модели для определения КИНМ. Оценена возможность использования построенных моделей по тем объектам разработки, у которых значения показателей находятся в диапазонах изменения их в объектах, по которым построены модели.

Для понимания «работоспособности» построенных моделей исследованы корреляции между КИНПр и КИНМ для всех 9 вариантов обобщенных статистических моделей в зависимости от условий их использования.

Первая обобщающая модель построена по данным 104 объектов разработки, по ней расчеты по определению КИНм выполнены по 262 объектам разработки. Всего сопоставление КИНпр и КИНМ путем расчетов коэффициентов корреляции и построения уравнений регрессии произведено по 366 объектам разработки. Исследована эффективность работы данной модели территориально: территории платформы, Предуральского краевого прогиба, крупных тектонических элементов, зон нефтегеологического районирования по терригенным и карбонатным объектам разработки как в целом, так и для условий разработки с системой ППД и без нее, пластов входящих в эксплуатационные объекты.

Вторая обобщающая модель построена для терригенных пород, третьядля карбонатных пород. Для терригенных пород модель построена по характеристикам 77 объектов разработки, для карбонатных — по 35. По этим моделям выполнены расчеты по определению КИНм еще по 123 и 96 объектам разработки. Всего по 2 и 3 обобщенным моделям выполнены расчеты по определению КИНм по 331 объекту разработки. По этим вариантам выполнено сопоставление КИНПр и КИНм и проведен детальный анализ этих соотношений для различных условий разработки.

Еще две обобщающие модели построены для объектов, разрабатываемых с системой ППД и без системы ППД — варианты 4 и 5. Построение модели для объектов, разрабатываемых с ППД, выполнено по данным 69 объектов разработки, без ППД — по 37. Расчеты значений КИНм по геолого-технологическим показателям выполнены еще по 132 объектам, разрабатываемым с ППД, и по 114 объектам, разрабатываемым без ППД. Всего по вариантам 4, 5 выполнено сопоставление значений КИНпр и КИНМ по 352 объектам разработки. Проведен тщательный анализ коэффициентов корреляции и уравнений регрессии, количественно описывающих эти соотношения для различных условий разработки.

Показана необходимость дальнейшей дифференциации эксплуатационных объектов, учитывающей и тип коллектора и способ разработки для моделирования КИНм.

Шестая — девятая обобщающие модели для определения КИНМ построены для более конкретных условий разработки по сравнению с пятью предыдущими, 6 и 7 модели для терригенных и карбонатных пород с наличием системы ППД, 8 и 9 — аналогично, но без ППД. Эти четыре модели построены в сумме по геолого-технологическим показателям разработки по данным 107 объектов, расчеты по определению КИНм выполнены еще по 234 объектам разработки. Всего по этим моделям выполнено сопоставление КИНПр и КИНМ по 314 объектам разработки, выполнен детальный анализ построенных уравнений регрессии и значений коэффициентов корреляции.

В результате детального анализа было установлено, что все девять построенных моделей для определения КИНм работают удовлетворительно, но лучшие результаты получены для модели, построенной для терригенных пород с ППД. В данном случае модель строилась по геолого-технологическим показателям 48 объектов обучения, прогнозирование производилось по 50 объектам обучения, значение коэффициента корреляции между КИНпр и КИНм в первом случае составило 0,72, во втором — 0,65.

Проведенный совместный анализ значений КИНМ, полученных по совокупности использования всех 9 моделей, позволил по данным 286 объектов разработки сравнить их со значениями КИНпр. Выполненный анализ показал, что наиболее сильные корреляционные связи получены при сопоставлении КИНпр и КИНм, рассчитанные по обобщающим моделям, учитывающим как литологию пород, так и наличие или отсутствие ППД (совместные данные, учитывающие расчеты по моделям по вариантам 6−9).

Кроме этого, анализ показал, что при расчетах значений КИНМ по обобщающим моделям необходимо определить, не является ли значение КИНм, полученное в пределах тектонического элемента или нефтегеологического районирования, аномальным.

На втором уровне моделирования КИНМ были построены модели по объектам разработки турнейско-фаменского карбонатного, визейского терригенно-го, башкирско-серпуховского карбонатного, московского терригенно-карбонатного и нижнепермского карбонатного нефтегазоносных комплексов. Наибольшее количество моделей (18), учитывающие конкретные условия разработки, построены для визейских терригенных объектов разработки. Для построения наиболее «работоспособных» моделей для определения КИНм для визейских терригенных отложений разработана схема районирования территории Пермского края, учитывающая свойства нефтей и пластов коллекторов этих отложений. Районирование территории выполнено с использованием ЛДФ, с помощью чего объекты разработки сгруппированы в три зоны. В пределах этих зон построены модели для определения КИНМ, произведен анализ соотношений значений КИНпр и КИНмКроме этого, построены индивидуальные модели для определения КИНм по Тл, Бб, Тл-Бб и другим объектам разработки. По всем построенным моделям определены значения коэффициентов корреляции и уравнений регрессии между КИНПр и КИНМ, выполнен детальный анализ этих соотношений для конкретных условий разработки. Выполнено сопоставление количества объектов разработки, используемых для построения статистических моделей определения КИНм с количеством всех объектов, по которым выполнено определение КИНм и установлено, что они между собой хорошо коррелируют (r=0,92- tp>tt). На примере визейских терригенных объектов разработки с привлечением данных по 9 обобщающим моделям было определено, что если модель строится по данным менее 20 объектов разработки, то не всегда удается в ней учесть комплексное влияние геолого-технологических показателей на КИНмВ случаях, когда значение КИНм определяется по модели, которая строилась по данным менее 20 объектов, значения КИНм необходимо дополнительно оценивать путем вычисления КИНМ по другим, более интегрированным моделям. Весь выполненный анализ соотношений между КИНпр и КИНм показывает, что построение моделей для определения КИН по геолого-технологическим показателям необходимо производить по более дифференцированным моделям, с обязательным условием обоснованности количества объектов, по которым строились эти модели.

Результаты выполненной работы могут быть использованы для расчета КИН на первых стадиях разведки месторождений, при оценке извлекаемых запасов не эксплуатируемых в настоящий момент объектов разработки по зарубежным классификациям (SPE, SEC и др.), а так же для контроля значений КИН, полученных по другим моделям.

Показать весь текст

Список литературы

  1. В. И., Рыжик В. М., Халимов Э. М. Проблемы прогнозирования качества неразведанных запасов и ресурсов нефти // Разработка нефтяных месторождений и методы повышения нефтеотдачи, ВНИИО-ЭНГ, Москва, 1991,. № 5, с. 1−7.
  2. В. И., Сафин Д. К. Состояние и структура сырьевой базы нефтедобычи НК «ЛУКОЙЛ» // Геология, разработка, бурение и эксплуатация нефтяных месторождений Пермского Прикамья, Пермь, 1999, с. 107 110.
  3. И. А. Анализ состояния структуры промышленных запасов нефти разрабатываемых месторождений Пермской области // Горное эхо, Горный институт УрО РАН, Пермь, 2004, № 4, с. 48−50.
  4. И. А. Построение математических моделей для определения коэффициента извлечения нефти на примере визейских терригенных объектов разработки в пределах Пермского края // Горные ведомости, Тюмень, 2007, с. 14−20.
  5. И. А. Использование статистических моделей для определения конечной нефтеотдачи визейских терригенных объектов разработки Пермского края // Геология, геоинформационные системы, горнонефтяное дело, сб. науч. тр. ПГТУ, Пермь, 2007, с. 6−12.
  6. И. Д., Сургучев М. Л., Давыдов А. В. Прогноз разработки нефтяных залежей на поздней стадии. М.: Недра, 1994.
  7. Т. Введение в многомерный статистический анализ. М.: Физ-матгиз, 1963, 500 с.
  8. С. А., Бешаева 3. И., Староваров О. В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974, 237 с.
  9. Т. Введение в многомерный статистический анализ. М.: Физ-матгиз, 1963, 500 с.
  10. В. И. Математические методы обработки геологических данных на ЭВМ. М.: Недра, 1977, С. 168.
  11. А. А., Эйзен С. П. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ. М.: Мир, 1982, С.322−328.
  12. . Т., Исаичев В. В., Кожакин С. В. и др. Регулирование процесса разработки нефтяных месторождений. М.: Недра, 1973.
  13. . А., Геохимические закономерности распределения водорас-творенных газов и органического вещества как критерии нефтегазонос-ности локальных объектов Прикамья: Автореферат дис. к.г.-м.н., 1977, 20 с.
  14. М. Д. Методические аспекты прогноза нефтегазоносности земель // Геология нефти и газа. 1977, № 12, с. 32−37.
  15. Н. Н. Статистический анализ пространственных геологических закономерностей. Л.: Недра, 1971, 173 с.
  16. Ч. Б., Воронин Ю. А. Математика и геологические задачи // Вести, АН СССР, 1975, № 11, с. 122−125.
  17. В. А., Иоффе О. П. и др. Обоснование коэффициентов нефтеотдачи зависимости от различных геолого-физических факторов // Исследования в области нефтепромысловой геологии, ВНИИ, Москва, 1972, вып. 43, с. 146−156.
  18. А. Н., Вострокнутов Е. П., Вострокнутова А. И. Применение экспертных систем в геологическом прогнозировании. М.: Изд-во ВИЭМС, 1986,42 с.
  19. .С., Мирошниченко JI.B. Выбор информативных признаков в распознавании образов применительно к задачам геологии. М.: ВИЭМС, 1986, 72 с.
  20. В. П. Вероятностный прогноз нефтеносности // Математика, ЭВМ и АСУ в геологии нефти и газа / ИГиРГИ. М., 1973. с. 7−41.
  21. Е. С. Теория вероятностей. М.: Недра. 1977.270 с.
  22. В. Д. Влияние особенностей карбонатных коллекторов на эффективность разработки нефтяных залежей. М.: Недра, 1988,150 с.
  23. С. А., Шаронов JI. В., Закономерности размещения и условия формирования залежей нефти и газа Волго-Уральской области. Том 2, М.: Недра, 1977,272 с.
  24. А. В. Основы математической геологии. JL: Недра, 1980, 389 с.
  25. А. М. Конструктивный подход к построению системы, моделирующей деятельность геолога // Применение математических методов и ЭВМ в геологии. Тюмень, 1988, с. 10 19.
  26. А. М. Структура системы решений геологических задач // Математическое моделирование в геологии нефти и газа: Тр. Зап-СибНИГНИ. Вып. 211, Тюмень, 1986, с. 3 8.
  27. Ю. А. Геология и математика. М.: Наука, 1967, С. 251.
  28. Ю. А. Распознавание образов в вычислительной геологоразведке / Методы автоматизированной оценки пористости и водонасы-щенности в терригенных коллекторах. Тюмень, 1987, с. 12 22.
  29. Ю. А. Теория классифицирования и ее приложение. Новосибирск: Наука, 1985,270 с.
  30. Ю. А., Гольдин Н. А. О математико-логическом анализе геологических классификаций в геологии нефти и газа // Геология нефтегазоносных районов Сибири: Тр. ВНИИГГиМС. Вып. 32, Новосибирск, 1984, с. 94−109.
  31. Ю. А., Еганов Е. А. Методологические вопросы применения математических методов в геологии. Новосибирск: Наука, 1984, 75 с.
  32. Ю. А., Марасулов А. К., Зверинский К. И. О сопоставлении алгоритмов распознавания // Теоретическое и алгоритмическое обеспечение задачи вычислительной геологоразведки. Новосибирск: ВЦ СО АН СССР, 1987, с. 148−159.
  33. Г. А. и др. «Региональная геология нефтегазоносных территорий СССР» М.: Недра, 1991.
  34. Н. М. Об оценках информативности признаков в задачах классификации // Автоматизация проектирования информационных систем / Ж АН УССР. Киев, 1976, с. 57 66.
  35. В. И., Распопов А. В., Шустеф И. Н. Приближенный метод расчета показателей разработки месторождений // «Нефтяное хозяйство», Москва, 1988, № 6, с. 25 27.
  36. Ф. А. Подсчет запасов нефти и газа в США. М.: Недра, 1993, 343 с.
  37. Н. Ш. Неформальный анализ данных в геологии и геофизике. М.: Недра, 1987,482 с.
  38. О. И., Кушнарев П. И. Таранов С. М. Математические методы в геологии: Сб. задач. М.: Недра, 1991,205 с.
  39. JI. Ф. Математические методы и ЭВМ в нефтегазовой геологии. М.: Недра, 1983, 187 с.
  40. В. И., Конторович А. Э. Основы методики и правила выбора вероятностей ошибок первого и второго рода последовательной по объектам процедуры распознавания образов // Тр. СНИИГТИМС. 1976, с. 8493.
  41. И. С., Джафаров Н. М., Эфендиев Г. М. Применение теории нечетких множеств к решению задач распознавания в нефтепромысловой геологии и геофизике: Обзор / ВИЭМС. М.: Изд-во ВИЭМС, 1985, 78 с.
  42. А. Н. Методология системно-геологических исследований // Проблемы нефтегазогеологического прогнозирования. М.: Наука. 1986, с. 11−13.
  43. Дж. Статистика и анализ геологических данных. М.: Мир, 1977, 572 с.
  44. Дж. С. Статистический анализ данных в геологии. М.: Недра, 1990, кн. 1. 319 е., кн. 2. — 426 с.
  45. Н. А., Чилингар Г. В. Геология нефти и газа на рубеже веков. М.: Наука, 1996,176 с.
  46. Н. Н. Вероятностно-статистические методы анализа геолого-геофизической информации. Киев: Вища школа, 1975, 304 с.
  47. М. М., Тимофеев В. А., Брагин Ю. И., Дегтярева JI. А. Обводнение продукции, добываемой из залежей при вытеснении нефти водой //Геология нефти и газа. Москва, 1980, № 1, с. 44 48.
  48. М. М. Динамика добычи нефти. М.: Недра, 1976.
  49. А. Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. Киев: Техника, 1975.
  50. Инструкция по применению классификации запасов месторождений, перспективных и прогнозных ресурсов нефти и горючих газов. М., 1984, 24 с.
  51. Инструкция о содержании, оформлении и порядке предоставления в ГКЗ СССР материалов по подсчету запасов нефти и горючих газов. М., 1984, 27 с.
  52. А. 3., Дулепов Ю. А. Нефти, газы и ОВ пород севера Урало-Поволжья. Каталог физико-химических свойств. Выпуск III, Пермь, КАМНИИКИГС, 685 с.
  53. В. И., Гавура А. В. Нефтеотдача карбонатных коллекторов при заводнении. Изд. ВНИИОЭНГ, 1980.
  54. У., Кауфман Н. Модели геологических процессов. М.: Мир. 1969. 396 с.
  55. У., Грейнбилл Ф. Статистические модели в геологии. М.: Мир, 1969, 396 с.
  56. Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975, 647 с.
  57. В. П. Интервальные статистические модели. М.: Радио и связь, 1991,348 с.
  58. Т. ЭВМ и машинные методы в геологии. М.: Мир, 1981,318 с.
  59. Г. С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. Новосибирск: Наука, 1981.
  60. В. Д. Проблемы проектирования разработки нефтяных месторождений. ВНИИОЭНГ, Москва, 1994.
  61. Н. А. Анализ влияния региональных и локальных геологических условий на размещение залежей в каменноугольных отложениях Прикамья // Геология, геофизика и разработка нефтяных месторождений: Экспресс информ. М., 1992, с. 7 — 10.
  62. Н. И. «Палеогеографические условия размещения крупных залежей нефти». М.: Недра, 1965.
  63. В. И., Куренков А. И., Ключарев В. С. Обоснование оптимальной конечной нефтеотдачи на стадии разведки месторождений // Методы подсчета запасов нефти и газа, М.: Наука, 1986.
  64. Р. А., Канн Дж. С. Статистический анализ в геологических науках. М.: Мир, 1965,482 с.
  65. Мелик-Пашаев В. С., Кочетов М. Н. и др. Нефтеотдача длительно разрабатываемых залежей по геолого-промысловым данным // Нефтепромысловая геология. Тр. ВНИИ, М.: Недра, 1965, Вып. XLIII, с. 3 -106.
  66. Методические рекомендации по выполнению аудита запасов с использованием программных продуктов Merak (Peep). Москва, Schlumberger, 2001.
  67. Методические рекомендации по подсчету геологических запасов нефти и газа объемным методом. Под ред. Петерсилье, Пороскуна В. И., Яцен-ко Г. Г. Москва-Тверь: ВНИГНИ, НПЦ «Тверьгеофизика», 2003.
  68. Методические рекомендации по заполнению формы федерального государственного статистического наблюдения № 6-гр (нефть, газ, компоненты), ведению федерального и сводных территориальных балансов запасов. М., 1996,45 с.
  69. Э. Б., Кнепель М. Н., Черкашин М. С. Формализация геологических данных для математической обработки. М.: Недра, 1987,215 с.
  70. М. Н., Азаматов В. И. Коэффициенты извлечения нефти и начальные дебиты показатели качества запасов и ресурсов нефти // Дифференциация запасов и ресурсов нефти, сб. науч. тр. М.: ИГиРГИ, 1992, с. 66 — 76.
  71. В. М., Проворов В. М., Шилова А. А. Физические свойства пород осадочного чехла севера Урало-Поволжья. Свердловск: УНЦ АН СССР, 1985,133 с.
  72. Э. Основы теории распознавания образов. М.: Сов. Радио, 1980, 427 с.
  73. К. Н., Боровиков Л. И. и др. Геологический словарь. М.: Недра, 1978, том 1 486 с, том 2 — 456 с.
  74. Т. Б., Крылов Д. Ю., Хомутова А. В. Создание и применение алгоритмов выбытия фонда скважин в зависимости от условий разработки по месторождениям ЗАО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ» // «Нефть и газ», Москва, 2004, № 5, с. 79 87.
  75. В. М. Структурно-фациальные зоны нефтегазонакопления в северных районах Урало-Поволжья // Тр. ВНИГНИ. М., 1982, Вып. 243, с. 3−21.
  76. В. М. Строение верхнедевонско-турнейского палеошельфа севера Урало-Поволжья и задачи дальнейшего изучения // Геология нефти и газа. 1988, № 2, с. 24−29.
  77. Программа расчета коэффициента извлечения нефти. КИВЦ ОПН, Пермь, 1988.
  78. А. В., Филонов М. П., Новикова В. Л. и др. Разработка программы «Аналог» для анализа технологических показателей разработки месторождений // ООО «ПермНИПИнефть», Пермь, 1996, 57 с.
  79. РД 153−39−007−96 Регламент составления проектных технологических документов на разработку нефтяных и газовых месторождений. М., 1996,202 с.
  80. РД 39−147 035−214−86 Методическое руководство по расчету коэффициентов извлечения нефти из недр. М., 1986, 253 с.
  81. Д. А. Статистические решения в геологии. М.: Недра, 1981, с. 158- 165.
  82. Д. А. Статистические методы разграничения геологических объектов по комплексу признаков. М.: Недра, 1968,158 с.
  83. А. И. Дифференцированная оценка коэффициента извлечения нефти на стадии поисково-разведочных работ // Дифференциация запасов и ресурсов нефти, сб. науч. тр. М.: ИГиРГИ, 1992, с. 91 98.
  84. А. И. Трудноизвлекаемые запасы нефти резерв увеличения выработки пластов // Вопросы методики изучения и освоения нефтяных залежей Пермского Прикамья в усложненных горногеологических условиях. сб. науч. тр. М.: ИГиРГИ, 1986, с. 11 -14.
  85. .Ф. Совершенствование технологии разработки нефтяных месторождений при водонапорном режиме. М.: Недра, 1973.
  86. . Ф. Некоторые проблемы прогнозирования коэффициентов извлечения нефти // Интервал, № 2 (49), 2003.
  87. Дж. Линейный регрессионный анализ. М.: Мир, 1980,455 с.
  88. М. Л., Гомзиков В. К. Статистические модели для определения нефтеотдачи пластов // Нефтепромысловое дело, РНТС, 1979, № 9, с. 11 -14.
  89. М. Л., Калганов В. И., Гавура В. А. и др. Извлечение нефти из карбонатных коллекторов. М.: Недра, 1987,230 с.
  90. И. Г. О классификации задач и методов распознавания образов. М.: Наука, 1968, с. 18 23.
  91. С. Математическая статистика. М.: Наука, 1967, 600 с.
  92. Ю. И. Методика определения области надежной оценки запасов нефти статистическим методом // Тезисы докладов XIII научно-технической конференции молодых ученых «Проблемы освоения труд-ноизвлекаемых запасов» ПермНИПИнефть. Пермь, 1987, с. 69.
  93. А. Математическая статистика с техническими приложениями. М.: Изд-во иностр. лит., 1956,488 с.
  94. Дж., Давтон Дж. X. Применение вероятностных методов в поисково-разведочных работах на нефть. М.: Недра, 1981,243 с.
  95. Дж., Бонем-Картер Г. Моделирование на ЭВМ в геологии. М.: Мир, 1974,318 с.
  96. К. А. и др. Словарь по геологии нефти и газа. М.: Недра, 1988, 679 с.
  97. В. В. Курс теории вероятностей. М.: Наука, 1996, 255 с.
  98. А. М., Статистические исследования нефтеотдачи и водонеф-тяного фактора месторождений «Урало-Поволжья» // Нефтяное хозяйство, Москва, 1981, № 12, с. 30 32.
  99. Н. П. Применение математической статистики в геологии. М.: Недра, 1971,246 с.
  100. И. Н. Геологические основы технологических решений в разработке нефтяных месторождений. М.: Недра, 1988,199 с.
  101. М., Стенсфилд Р. Методы принятия решений. М.: Аудит, 1997.
  102. М. М., Ованесов М. Г. Вероятностные многомерные модели в нефтепромысловой геологии. М.: Изд-во МИНГ им. И. М. Губкина, 1986, 62 с.
  103. Wayhan D. A., Albrecht R. A., Andrea D. W., Lancaster W. R. Estimating waterflood recovery in sandstone reservoirs. Drill. And Prod. Prac. API, 1970, p. 252−259.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!