Добрый день, Коллеги. Важное сообщение, просьба принять участие. Музей Ферсмана ищет помощь для реставрационных работ в помещении. Подробности по ссылке
The intention of this paper is to provide the user with a few essential and handy hints for variogram analysis. So often one is faced with the task of analysing the spatial continuity of a data set or with the task of generating a resource model using geostatistical techniques. However, practical guidelines for completing these tasks are few and far between and, even though one may attend a geostatistics course, time lapses between exposure to geostatistical techniques and actual application of the techniques to real situations is generally large enough for the handy hints of variography to be lost in the never-never land of memories. <...>
Many geostatistical variables have sample distributions that are highly positively skewed. Because of this, significant deskewing of the histogram and reduction of variance occurs when going from sample to block support, where blocks are of larger volume than samples. When making estimates in both mining and non-mining applications we often wish to map the spatial distribution on the basis of block support rather than sample support.
This paper presents an overview of geostatistical simulation with particular focus on aspects of importance to its application for quantification of risk in the mining industry. Geostatistical simulation is a spatial extension of the concept of Monte Carlo simulation. In addition to reproducing the data histogram, geostatistical simulations also honour the spatial variability of data, usually characterised by a variogram model. If the simulations also honour the data themselves, they are said to be ‘conditional simulations’.
Большинство месторождений нефти, газа и газового конденсата Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции (НГП) находятся на завершающих стадиях разработки, с неуклонным истощением традиционных запасов углеводородов (УВ) и снижением темпов роста нефтегазодобычи. Основные эксплуатационные объекты характеризуются высокой степенью вовлеченности в разработку (78%), выработанностью (33%) залежей разного фазового состава и значительным обводнением продукции скважин.
В условиях современного этапа развития топливно-энергетического комплекса России одной из главных задач нефтегазовой промышленности является задача воспроизводства сырьевой базы. Основным источником России по добыче углеводородного сырья на протяжении многих десятилетий была и остается Западно-Сибирская нефтегазоносная провинция (НГП), в пределах которой ведущими нефтедобывающими регионами являются Ямало-Ненецкий автономный округ (ЯНАО), Ханты-Мансийский автономный округ (ХМАО) и Томская область (ТО). Основная часть объёмов углеводородов (УВ) сосредоточена в юрскомеловых нефтегазоносных комплексах, обеспечивающих в последние годы добычу свыше 80% всей российской нефти и не менее 90% российского газа и газового конденсата.
Geostatistics is a subset of statistics specialized in analysis and interpretation of geographically referenced data (Goovaerts, 1997; Webster and Oliver, 2001; Nielsen and Wendroth, 2003). In other words, geostatistics comprises statistical techniques that are adjusted to spatial data. Typical questions of interest to a geostatistician are:
how does a variable vary in space?
what controls its variation in space?
where to locate samples to describe its spatial variability?
how many samples are needed to represent its spatial variability?
what is a value of a variable at some new location?
