авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 8 |

Модели и методы прогнозирования освоения нефтегазовых ресурсов территорий различной изученности

-- [ Страница 4 ] --

Шансы с учетом поправок для соответствующих зон вычисляются как

,

где, и пересчитываются в апостериорную вероятность.

На карте апостериорной вероятности (рис. 3) область (1) отвечает локальной аномалии силы тяжести, область (2) зоне предполагаемого развития песчаников продуктивной толщи, область (3) предполагаемой переходной зоне от песчаников к глинам, область (4) зоне предполагаемых глин, (5) локальной отрицательной аномалии силы тяжести. После введения поправок за счет предсказателей А и В апостериорная вероятность получила разброс от 0,005 до 0,28.

Интерпретируя карту апостериорной вероятности, отметим, что за счёт существенной дифференциации территории по вероятности открытия месторождений она указывает конкретные направления проведения разведочных работ. Поэтому при наличии такой карты три наиболее крупных месторождения из области (1) были бы открыты быстрее и с меньшими затратами. Небольшая залежь в области (5) мала и не представляет коммерческого интереса. Метод нечётких весов при решении проблемы оптимизации разведки на нефть и газ может рассматриваться как вспомогательный малозатратный способ при выборе стратегии поисковых работ, позволяющий синтезировать и численно выражать через вероятность разнородную косвенную информацию, используя в ряде случаев признаки, которым ранее не придавалась существенного значения. Вероятностный подход открывает возможность ранжирования частей исследуемой территории в соответствии с их инвестиционной привлекательности с целью минимизации коммерческого риска. Рассмотренный выше алгоритм дает оптимальный эффект в случае применения его для выбора первоочередных участков для проведения геологоразведочных работ.

3. Предложена концепция стоимостного эквивалента изученности территорий, впервые позволившая создать методы численной оценки неопределённости знаний об их нефтегазоносности в зависимости от изученности, выявления её пространственного распределения и вычисления затрат на доразведку представляющих инвестиционный интерес территорий (пп. 1.4 и 2.3 Паспорта специальности 08.00.13 ВАК РФ).

Осознают руководители и специалисты нефтегазовых компаний или нет, но все характеристики нефтегазоносности любой территории получены в условиях неопределённости. Аппарат статистического анализа, широко применяемый до сих пор, неприменим к оценкам ресурсов УВ, потому что отсутствует необходимая для его применения последовательность опытов (измерений). В действительности имеют место единичные оценки, представляющие собой компромиссное мнение специалистов по подсчётам запасов и ресурсов УВ. Поэтому для моделирования таких ситуаций адекватен математический аппарат теории нечётких множеств, позволяющий оперировать нечёткими понятиями, свойственными человеческому языку в повседневной жизни. Особенно уместен такой подход в ситуации с неразведанными ресурсами, чья доля, как правило, велика, а доверие к показателям которых часто основано не столько на исходных данных и несложных процедурах подсчёта, сколько на интуиции и даже вере.

Априори ясно, что стоимость поисково-разведочных работ на нефть и газ напрямую связана с изученностью территории – чем выше изученность, тем меньше, в общем случае, затраты хозяйствующих субъектов при достижении своих целей. Отсюда вытекает значение концепции стоимостного эквивалента изученности территории как инструмента, устанавливающего зависимость (как правило, нелинейную) между затратами в изучение строения и нефтегазоносности территории, уровнем неопределённости знаний и достоверности значений параметров, существенных для экономической значимости ресурсов УВ.

Совокупность сведений, полученных при изучении недр, есть геологи-ческая информация, всегда неполная относительно такой сложной системы, как земная кора. Принятие же решений в условиях неопределённости означает наличие риска, величина которого является одним из главных исходных пунктов при выборе эффективных решений по поиску и освоению ресурсов УВ. При оценке неопределённости в диссертации используется 4-компонентная модель месторождения УВ, включающая следующие характеристики: геометрическую (условия залегания пластов), фильтрационно-ёмкостную (наличие коллекторов и их проницаемость), изолирующую (существоввание флюидоупоров, удерживаю­щих нефтегазо­вый флюид в ловушке) и, наконец, наличие непосредственно самого флюида. Процесс обследования нефтегазоносных территорий таким образом сводится к выявлению комбинаций из четырех основных признаков. На языке теории множеств это означает моделирование отношений <<x,y,z>,u>, где x, y, z, u соответственно подмножества геометрических форм (ловушек), флюидоупоров, ёмкостей, наличия нефтегазового флюида, чьё пересечение определяет подмножество месторождений УВ в исходном множестве – недрах исследумой территории.

Отношение <<x,y,z>,u> создаёт предпосылки для оценки неопределён-ности информации о моделируемом месторождении. В геологиче­ской практике по причине огромного разнообразия наблюдаемых ситуаций определить функцию принадлежности удаётся лишь в общем виде. Буровые скважины далеко не всегда полностью пересекают нефтегазовый комплекс, а проведённые в них исследования, как правило, не дают полного ответа на поставленные разведкой вопросы. Из-за этого даже в случаях вскрытия нефте­газонос­ного комплекса на полную мощность нельзя говорить о наличии достаточной информации. Поэтому при оценке принадлежности из-за неясности соотношений объективного и субъективного исследователи не решаются выходить за пределы троичной модели.

В нашем случае также используется троичная модель для ответа на вопрос: имеется ли в некоторой элементарной ячейке исследуемой территории достоверная информация об отношении <<x,y,z>,u>? или, возможно, неполная, вызывающая сомнение? или таковая информация вообще отсутствует? Источниками информации о потенциальном месторождении служат результаты сейсморазведочных работ, представленные в виде структурных карт, в той или иной степени отражающие геометрию залегания пластов, а также итоги бурения, включающие прямые и геофизические исследования скважин, содержащие сведения о наличии коллекторов (ёмкостей, вмещающий флюид), покрышек (флюидоупоров) и, наконец, самого нефтегазового флюида. Поскольку только компонента, характеризующая геометрическую форму, имеет пространственное распределение, а остальные фиксируются в точках (скважинах), при составлении карт неопределённости необходимо привести территорию в дискретное состояние путем её разбиения на элементарные ячейки предпочтительно квадратной формы. Значения приписываются к центрам элементарных ячеек. Суммарная оценка наличия информации в ячейке будет заключена в интервале от 0 до 1, но по причине отсутствия информации о той или иной компоненте (в случае состояния «или да, или нет») может изменяться в заданном интервале с шагом 0.125.

Скважины располагаются на месторождениях и структурах либо группами, либо в одиночку. Компактные группы, занимающие площадь из нескольких элементарных ячеек, рассматриваются как информационные узлы, где достаточно одной или нескольких хорошо исследованных скважин, чтобы обеспечить оценку нефтегазового комплекса как =1, распространяющуюся на всю площадь информационного узла. Если в элементарной ячейке оказывается свыше одной скважины, то в качестве основной принимается та, которая исследована с максимальной тщательностью и вскрыла обследуемый комплекс на большую мощность. Построение карты неопределённости равносильно созданию модели, где каждая элементарная ячейка должна получить численную характеристику функции принадлежности отношения <<x,y,z>,u>. При этом используется понятие информационного предположения, позволяющего оценивать функцию принадлежности в окрестностях пробуренных скважин и на удалении по следующему принципу: от каждой скважины, фиксирующей наличие информации, для каждой «пустой» элемен­тарной ячейки по правилам теории нечётких множеств рассчитывается своего рода информационное влияние. Для этой цели используется быстроубывающая (рис. 4) функция вида. Очевидно, что подобные вычисления не могут применяться к такому параметру, как наличие флюида.

Рис. 4. Функция учета информационного влияния.

Значение функции принадлежности для каждой элементарной ячейки определяется как среднее по четырём компонентам

,

где – оценка информации относительно геометрии напластования,

– оценка информации относительно флюидоупоров,

– оценка информации относительно наличия ёмкостных свойств,

– оценка информации относительно нефтегазового флюида.

Последний показатель оценивается отдельно для каждой ячейки.

Вычисленные таким образом для всех элементарных ячеек значения функции принадлежности показателя неопределённости и обратного к ней показателя достоверности позволяют составить карту их пространственного распределения по исследуемой территории (рис. 5).

Выбор порогов, шкалирование неопределённости приёмы, несущие черты субъективности. Они во многом предопределяются такими факторами, как склонность к риску, величиной и привлекательностью исследуемого геологического объекта, сложностью его строе­ния. Однако при всём влиянии субъективных моментов значение может быть определено по шкале функции принадлежности, сос­тавленной с использованием прямых физических показателей обследованности территории коли­чества метров пробуренных скважин, погонных километров сейсмопрофилей на единицу площади и других показателей. Подобный подход, позволяющий задействовать в оценках понятие неопределённости, применим во всех прикладных экономических исследованиях, информация для которых заведомо неточна.

Рис. 5. Картосхема показателя достоверности при поисках месторождений УВ.

Косью-Роговская впадина. Верхневизейско-нижнеартинский комплекс (C1v3-P1ar1).

Рассмотрим пример реализации концепции стоимостного эквивалента изученности в случае решения задачи оценки объёма инвестиций, необходимых для доисследования слабоизученной территории. В этой методике при поиске и разведке залежей УВ используется вышеописанная 4-компонентная модель. Понятно, что накопленная для объекта информация позволяет построить модель месторождения, лишь в некоторой степени адекватную реальному состоянию недр. С другой стороны, очевидно, что по мере поступления новых данных степень адекватности возрастает, и при некотором объёме информации правомерно говорить о достаточности модели. Иными словами, достигнутый уровень неопределённости позволяет делать обоснованный выбор о дальнейшем проведении ГРР или об отказе от них.

Степень адекватности модели реальным геологическим условиям в рамках 4-компонентной модели для единичной площади выражается через расстояние Хемминга:

,

где А – состояние полной определённости каждого из параметров (геометрии напластований L, фильтрационно-ёмкостных свойств М, флюидоупоров К, наличия нефтегазового флюида q); соответственно В – состояние, зафиксированное исследователем. При этом для первого параметра можно построить график функции принадлежности, а для второго и третьего – из-за отсутствия такой возможности – лучше воспользоваться троичной моделью. Для четвёртого целесообразно использовать специальную шкалу. Существенно, что с практической точки зрения имеет смысл доводить степень информационной обеспеченности до =0.7, поскольку дальнейший рост (рис. 6) сопряжен со всё большими расходами при незначительном повышении достоверности. Назовём эту величину порогом информационной достаточности, и будем ориентироваться на неё при дальнейших расчетах.

Рис. 6. График функции принадлежности достаточности

данных сейсморазведки по исследуемой территории.

Рассмотрим эти процедуры в отдельности. Как показывает мировой опыт, при изучении геометрии напластований наивысшая эффективность достигается с помощью сейсморазведки, которая, начиная со второй половины ХХ века, становится основным инструментом при поиске залежей нефти и газа. Установлено, что при увеличении протяженности сейсморазведочных профилей на единицу площади (при условии соблюдения качества работ) достигаются детализация и уточнение поверхности в смысле приближения модели к реальности, в целом подчиняясь закону (рис. 6).

Проинтерпретировать это обстоятельство можно следующим образом: при малой протяженности сейсморазведочных профилей можно построить много моделей, которые не будут противоречить имеющейся информации, но невозможно сделать выбор одной их них в качестве предпочтительной. При увеличении протяженности происходит интенсивное увеличение надёжности и уменьшение количества возможных моделей. И так вплоть до уровня, когда одна из моделей становится доминирующей, а дополнительные объёмы сейсморазведки сколь-нибудь существенных изменений в построения не вносят. Исходя из этой объективной закономерности, можно выполнить шкалирование функции принадлежности, используя показатель протяженности сейсмопрофилей на единицу площади и определившись с параметрами k и а графика на рис. 6.

При построении графика и, соответственно, шкалы функции принадлежности показателя "наличие залежи УВ" целесообразно воспользоваться показателями, отражающими изменение плотности прогнозных ресурсов в пределах рассматриваемой территории, которые образуют соответствующий ряд. Если во главе этого ряда поставить промышленные запасы (как аналог свершившегося факта), то все последующие члены ряда по мере уменьшения плотности будут выражать предположения относительно уменьшающейся возможности открытия новых залежей вплоть до нулевой плотности, отрицающей возможность каких-либо открытий залежей нефти и газа. Такая конструкция логически приводит к установлению отношения между плотностью ресурсов, в зависимости от его положения в вышеупомянутом ряду, и функцией принадлежности показателя "наличие залежи УВ". Для нефтегазоносных провинций, при заданных специалистами интервалах группирования показателей плотности прогнозных ресурсов, такая шкала приобретает вид (табл. 2).

Таблица 2

Соотношение плотности прогнозных ресурсов

и функции принадлежности показателя "наличие залежи УВ"

Плотность прогнозных

ресурсов, тыс. т.у.т./км2

Функция принадлежности

250

0,8

200

0,6

50

0,16

30

0,1

10

0,03

5

0,01

Троичная модель для второго (наличие информации относительно фильтрационно-ёмкостных свойств) и третьего компонентов (наличие информации относительно флюидоупоров-покрышек) показателей имеет вид

Для построения пространственной модели неопределённости с использованием функции принадлежности исследуемую территорию необходимо подвергнуть разбиению на единичные (элементарные) площади, исходя из предположения однородности их геологических свойств и при соблюдении равенства формы и размера. Для каждой единичной площади по заданным показателям вычисляется расстояние Хемминга, характеризующее степень приближения модели к реальному состоянию, эквивалентное дефициту информации и, следовательно, состояние неопределённости и дефицита информации посредством функции принадлежности.

Для 4-компонентной системы (геометрия, фильтрационно-емкостные свойства, флюидоупоры, наличие или отсутствие УВ) показатели будет иметь вид:

А:

0.7

0.7

0.7

0.7

– определенность в ячейке, соответствующая порогу информационной достаточности

В:

0.3

0.5

0.5

0.1

– текущая определенность в ячейке



Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 8 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.