Построение моделей для оценки качества нефтематеринского потенциала пород (на примере Когалымского и Покачевского регионов Западной Сибири)
- DSpace Home
- →
- Геология России
- →
- КиберЛенинка
- →
- View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Построение моделей для оценки качества нефтематеринского потенциала пород (на примере Когалымского и Покачевского регионов Западной Сибири)
Лац Сергей Анатольевич; Пантелейко Ирина Анатольевна
xmlui.dri2xhtml.METS-1.0.item-citation:
Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология, нефтегазовое и горное дело, 2015, , 16
Date:
2015
Abstract:
В условиях усложнения поисков месторождений нефти и газа на территории Когалымского и Покачевского регионов Западной Сибири всё большее экономическое значение приобретает создание более совершенных моделей для оценки качества нефтематеринского потенциала пород. На этой территории накоплен определенный фактический материал по качеству нефтематеринского потенциала пород. На данном статистическом материале можно опробовать методику построения моделей для оценки качества нефтематеринского потенциала пород по характеристикам рассеянного органического вещества (РОВ). Особенностью данной методики является то, что будут использованы те показатели, которые всегда имеются в распоряжении производственников. При этом необходимо отметить, что данные показатели будут использоваться комплексно, что является залогом высокой надежности построенных вероятностно-статистических моделей прогноза качества нефтематеринского потенциала пород. Данная методика прогноза может быть реализована в условиях определенной изученности территории. Здесь необходимо отметить, что все исследованные пробы должны быть охарактеризованы одними и теми же показателями. Это обстоятельство позволяет строить вероятностно-статистические модели, которые практически можно будет использовать при оценке качества нефтематеринского потенциала пород по всей территории исследований. С помощью данной методики можно будет оценивать качество нефтематеринского потенциала пород на территории Когалымского и Покачевского регионов Западной Сибири. Выделение наиболее перспективных по качеству нефтематеринского потенциала пород участков предлагается производить с помощью построения геолого-математических моделей прогноза. При помощи анализа характеристик РОВ будут количественно определены те, которые реально формируют нефтематеринский потенциал пород. Отличительной особенностью данной работы является то, что при построении моделей на первом этапе будут использоваться не сами показатели, которые имеют различные размерности, а вероятности, вычисленные по ним. Для этого будут построены уравнения регрессии, по которым и будут вычислены вероятности. По значениям вероятностей с использованием пошаговых линейного дискриминантного и многомерного регрессионного анализа будет разработан комплексный вероятностный критерий. Данный критерий в дальнейшем будет использован для построения многомерной модели уже непосредственно для оценки качества нефтематеринских пород.
Files in this item
This item appears in the following Collection(s)
-
КиберЛенинка
Метаданные публикаций с сайта https://cyberleninka.ru/
Related items
Showing items related by title, author, creator and subject.
-
Щербаков В.П. (СОЛО, 2014)Предлагаем вашему вниманию материалы Международной школы-семинара по проблемам палеомагнетизма и магнетизма горных пород. Эта школа-семинар проводится ежегодно под эгидой Научного совета по геомагнетизму РАН и при финансовой ...
-
Дриль Сергей Игоревич; Носкова Юлия Владимировна; Ковач Виктор Петрович; Сасим Сергей Александрович (Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Иркутский государственный университет», 2020)Исследуется олёкминский гранитоидный комплекс трехфазного строения, представленный протяженным поясом крупных массивов и батолитов, локализованным вдоль северо-западного фланга Монголо-Охотского орогенного пояса. Отмечается, ...
Search DSpace
Browse
-
All of DSpace
-
This Collection