Автоматизация решения геологических задач, связанных с подсчетом запасов углеводородного сырья

• Автор: Романов, Александр Валерьевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Тюмень
• Количество страниц: 177 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
Глава 1. Анализ существующих методов решения геологических задач,
связанных с подсчетом запасов углеводородов
§1.1. Математическая модель решения задач, связанных с подсчетом запасов
углеводородов
§1.2. Общие принципы построения геологических моделей залежей
углеводородов
§1.3. Создание модели межфлюидных контактов
§1.4. Создание карт эффективных продуктивных толщин залежей углеводородов
1.4.1. Методики создания карт эффективных толщин
1.4.2. Особенности использования различных алгоритмов картопостроения для решения геологических задач
§1.5. Комплексирование различных видов трендов для целей трехмерного геологического моделирования
1.5.1. Особенности создания трехмерных геологических моделей с помощью различных алгоритмов
1.5.2. Комплексирование геологических трендов
Глава 2. Алгоритмическое обеспечение решения геологических задач, связанных с подсчетом запасов углеводородов
§2.1. Алгоритм автоматизированного создания моделей межфлюидных контактов в залежах углеводородов
2.1.1. Постановка задачи оптимизации
2.1.2. Ньютоновский метод отыскания минимума функций многих переменных
2.1.3. Квазиньютоновские методы отыскания минимума функций многих переменных
2.1.4. Триангуляция Делоне
2.1.5. Постановка задачи создания модели межфлюидных контактов
2.1.6. Создание модели горизонтального контакта (алгоритм №1)
2.1.7. Аппроксимация абсолютных отметок контактов в скважинах поверхностями (алгоритм №2)

2.1.8. Создание модели межфлюидных контактов на основе триангуляции Делоне (алгоритм №3)
2.1.9. Комплексирование алгоритмов, основанных на аппроксимации данных поверхностью и триангуляции Делоне (алгоритм №4)
§2.2. Создание литологических моделей залежей углеводородов с использованием методики квазитрехмерного моделирования
2.2.1. Постановка задачи построения карт эффективных продуктивных толщин залежей углеводородов
2.2.2. Решение задачи создания карт эффективных продуктивных толщин залежей углеводородов
§2.3. Алгоритм создания трехмерных параметров на основе одно- и двухмерных геологических трендов
2.3.1. Постановка задачи комплексирования одно- и двухмерных трендов84
2.3.2, Решение задачи комплексирования одно- и двухмерных трендов
§3.1. Методология функционального моделирования ГОЕРО
§3.2. Функциональная модель процесса решения задачи автоматизированного
создания модели межфлюидных контактов
§3.3. Функциональная модель процесса решения задачи построения карт эффективных продуктивных толщин залежей углеводородов с
использованием методики квазитрехмерного моделирования
§3.4. Функциональная модель процесса решения задачи создания трехмерных
параметров на основе одно- и двухмерных геологических трендов
Глава 4. Программный комплекс геологического моделирования
§4.1. Существующее программное обеспечение, применяемое для целей геологического моделирования
4.1.1. Общеинженерные программные средства двухмерного моделирования
4.1.2. Специализированные программные средства двухмерного моделирования
4.1.3. Специализированные программные средства трехмерного моделирования
§4.2. Общие сведения об «облачных» технологиях

§4.3. Применение безопасных «облачных» вычислений в задачах подсчета
запасов углеводородов
Глава 5. Использование разработанных алгоритмов и программных средств для
моделирования и подсчета запасов углеводородов
§5.1. Применение алгоритмов автоматизированного создания моделей
межфлюидных контактов
§5.2. Применение методики квазитрехмерного моделирования для создания
модели пласта БТб Северо-Пуровского месторождения углеводородов
§5.3. Выявление трендовых составляющих в моделируемых параметрах при создании трехмерной модели сеноманской залежи Ямбургского
месторождения
Заключение
Литература
Приложение I. Описание сеноманской залежи Ямбургского месторождения
углеводородов
Приложение II. Описание газоконденсатных залежей пласта БТ6
Северо-Пуровского месторождения углеводородов
Приложение III. Примеры работы с созданным программным комплексом
геологического моделирования
Приложение IV. Диаграммы функционального моделирования IDEF0
Приложение V. Карты, созданные с помощью алгоритмов автоматизированного создания моделей межфлюидных контактов (модель сеноманской залежи
Ямбургского месторождения углеводородов)
Приложение VI. Геолого-статистические разрезы по скважинным данным
Ямбургского месторождения углеводородов
Приложение VII. Корреляционные зависимости между исходными данными и результатами трехмерного моделирования (модель сеноманской залежи Ямбургского месторождения углеводородов)

Необходимо отметить, что существует три основных вида кригинга-простой, обыкновенный и универсальный (или, как его еще называют, кригинг с трендом) — которые отличаются между собой способами задания детерминированной компоненты. При этом принципиальных отличий в используемом математическом аппарате между ними нет, поэтому в рамках данной работы рассмотрен лишь простой кригинг.
Для простого кригинга предполагается, что трендовая составляющая является константой, соответствующей среднему значению:
т(р) = т = Е((р(р;)) = const (1.28)
Тогда выражение (1.19) примет вид:
N(p)
(р * (р) = т + Щ ' (P(Pi )~т) (1 -29)

Поскольку математическое ожидание отклонений значений функции в известных точках от их среднего (невязок) равно нулю (E( E(tp*(p))-m = E(ip(p)) (1.30)
Ошибку оценок можно представить в виде линейной комбинации:

Дисперсия ошибок может быть записана следующим образом:
4(?>-ВД> = 4ч?) + 4?) - WZ * Ob z<-Р» (1-32)
Если же теперь записать (1.32) с использованием ковариаций:
N(p)N(p) N
4(?>-z= (i .33)
i=i j=i k—i
Минимум же функции многих переменных (которыми являются неизвестные веса W) находится путем приравнивания нулю частных производных и совместного решения получившейся при этом системы линейных уравнений следующего вида: