Добрый день, Коллеги. Важное сообщение, просьба принять участие. Музей Ферсмана ищет помощь для реставрационных работ в помещении. Подробности по ссылке

Автор(ы):Достовалов В.В.
Издание:Новосибирск, 2015 г., 124 стр.
Язык(и)Русский
Обоснование методики оптимизации размещения поисково-оценочных скважин в пределах сложнопостроенных нефтегазовых месторождений Дено-Тунгусской нефтегазоносной провинции с использованием нейронного анализа (на примере Юрубчено-Тохомской зоны нефтегазонакоп

Во многих нефтегазоносных бассейнах, как в России, так и за ее пределами геологоразведочная практика все чаще сталкивается со сложнопостроенными месторождениями нефти и газа, изучить строение которых на поисковооценочном и разведочном этапах традиционным набором геолого-геофизических методов (сейсморазведка 2D, 3D и глубокое бурение) в полной мере не удается. Классическим примером таких месторождений являются месторождения Юрубчено-Тохомской зоны нефтегазонакопления в Лено-Тунгусской нефтегазоносной провинции (Конторович и др., 1988; Трофимук и др., 1992).

Автор(ы):Гафуров Д.О.
Издание:Томск, 2013 г., 147 стр.
Язык(и)Русский
Методика комплексной интерпретации геолого-геофизических данных обучаемыми нейронными сетями на примере Талаканского нефтегазоконденсатного месторождения

По оценкам специалистов Международного института энергетической политики и дипломатии (МГИМО МИД РФ) и ведущих мировых экспертов, мировое энергопотребление в период до 2025 года увеличится не менее чем на 58%. Наиболее важным первичным энергоносителем в мире в этот период будет оставаться нефть. Возникает необходимость более бережного отношения к не возобновляемым ресурсам планеты, что выражено, прежде всего, в пополнении запасов и на настоящее время эффективной эксплуатации существующих месторождений, обеспеченной качественной интерпретацией нового и пере-интерпретации старого геологоразведочного материала.

Любой геологический объект, начиная с нефтегазоносной провинции и кончая образцом породы, является сложно организованной системой. Такая система описывается большим числом характеристик, имеющих разную физическую природу и находящихся в сложных взаимосвязях друг с другом. Горные породы в зависимости от условий их образования и распространения обладают различным присущим только им минеральным составом, а также структурными и текстурными признаками. Породы характеризуются определенным комплексом физических свойств, изучение которых путем отбора керна возможно не во всех скважинах. В большинстве случаев керн отбирается не по всему интересующему нас интервалу, что обусловлено ограниченностью применения бурения с отбором керна в силу его высокой стоимости и трудозатрат, а также неполным выносом керна на поверхность. В тоже время, как правило, структурные особенности месторождений охарактеризованы сейсмической разведкой, а весь разрез продуктивных отложений данными геофизических исследований скважин (ГИС). Поэтому прогнозирование коллектора и типов пород по комплексу данных ГИС с дальнейшим комплексированием с данными сейсморазведки для построения согласованной геолого-геофизической модели месторождения, особенно важно для скважин, где отсутствует отбор керна или его вынос мал и непредставителен. На сегодняшний день такие прогнозные модели строятся опытным геофизиком-экспертом в результате комплексной интерпретации и анализа различных полей параметров (геофизических, геохимических), их трансформант, структурного и сейсмического материала, комплекса данных геофизических исследований скважин и т.д. <...>

ТематикаГорючие полезные ископаемые, Диссертация, Математические методы
МеткиДиссертация, Интерпретация геофизических данных, Нейронные сети, Талаканское нефтегазоконденсатное месторождение
Ленты новостей
1945.99