Математические модели распределения и выявления ресурсов углеводородов в крупных осадочных бассейнах

• Автор: Лившиц, Валерий Рафаилович
• Шифр специальности: 25.00.12
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Новосибирск
• Количество страниц: 331 с. : ил.

Глава 1. Общие принципы построения моделей. Глава 2. Земли. Количественные характеристики аттрактора
нафтидогенеза. Основные результаты главы 2. Глава 3. Общие принципы оценки. Имитационная модель оценки структуры ресурсов нефтегазоносного бассейна. Оценка параметра у. Оценка параметра Л. Совместная оценка параметров Л, у и числа месторождений. Основные результаты главы 3. Глава 4. Имитационная модель процесса выявления
любая модель является лишь некоторым приближением реальной ситуации. Критерием полезности модели служит степень совпадения прогноза ситуации, даваемой моделью и соответствующим фактическим материалом, который не использовался при ее построении. Если некоторая модель верна, то она обязательно согласуется с наблюдениями. В третьих, описание сложных явлений не обязательно требуют применения сложных моделей. Чем больше факторов учитывает модель, тем она сложнее, тем полнее и, в принципе, точнее описывает систему. Однако, изза ограниченности знаний о реальной системе и неточности исходной информации, часто сложные модели оказываются более низкими по качеству, чем некоторые более простые модели.


Если модель данного объекта или процесса оказывается слишком громоздкой, содержит большое число различных параметров, то, скорее всего, здесь следует рассмотреть другую модель. Всегда желательно использовать простые модели, увеличивая их сложность только в том случае, если такая модель оказывается неудовлетворительной. Наконец, так как модель служит более глубокому пониманию исследуемых явлений, объектов и процессов, их внутренней структуры и взаимосвязей, желательно, чтобы математическая модель и ее параметры легко интерпретировались с содержательной точки зрения. Результаты наблюдений над любым реальным объектом или процессом, при проведении ряда повторных наблюдений всегда будут отличаться между собой, причем это отличие носит несистематический, случайный характер и не может быть однозначно предсказано по известным величинам, входящим в модель. Причиной этого является, вопервых, невозможность учета большого числа неконтролируемых факторов, действующих в сложной системе и, вовторых, невозможность проведения абсолютно точных измерений. Кроме того, существуют ситуации, которые принципиально не могут быть предсказаны с полной определенностью и допускают лишь вероятностное описание, которое не является следствием неполноты информации о системе. Если этими различиями можно пренебречь и считать, что результаты наблюдений при их повторении совпадают, то математическое описание такого объекта приводит к детерминированной модели, в противном случае, используются стохастические модели.