Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Информационные технологии комплексной интерпретации геофизических данных для геологического моделирования

Диссертация: Информационные технологии комплексной интерпретации геофизических данных для геологического моделирования
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Математическая модель и технология уточнения плотностной модели по гравитационным данным на основе стохастических алгоритмов и «Критериального подхода при решении обратных задач геофизики и задачи комплексной интерпретации геолого-геофизических данных», предложенного Кобруновым А. И., дают возможность наиболее полного использования априорной информации для построения плотностной модели среды… Читать ещё >

Содержание

  • РАЗДЕЛ 1. ТЕОРИЯ КОМПЛЕКСНОГО ПОДХОДА К СОЗДАНИЮ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
    • 1. 1. Понятие модели
    • 1. 2. Комплексная или интегральная интерпретация
    • 1. 3. Теоретические основы моделирования
      • 1. 3. 1. Структурно-тектоническая основа геологической модели
      • 1. 3. 2. Фациальная и петрофизичесная модель
      • 1. 3. 3. Обзор методов интерполяции.21,
    • 1. 4. Комплексная интерпретация и геологическое моделирование
  • РАЗДЕЛ 2. ИНВЕРСИЯ СЕЙСМИЧЕСКИХ ДАННЫХ
    • 2. 1. Краткий обзор методов инверсии сейсмических данных
    • 2. 2. Детерминистическая инверсия в спектральной области
    • 2. 3. Инверсия на основе частичных сумм {АУО/АУА инверсия) в спектральной области
    • 2. 4. Генетическая инверсия
    • 2. 5. Использование результатов инверсии при геологическом моделировании
  • РАЗДЕЛ 3. ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ГРАВИМАГНИТНЫХ ДАННЫХ
    • 3. 1. Краткий обзор современных методов интерпретации гравимагнитныхданных
    • 3. 2. Построение эквивалентных решений обратной задачи гравиразведки и магниторазведки
      • 3. 2. 1. Математическое обоснование
      • 3. 2. 2. Реализация и анализ источников ошибок
    • 3. 3. Уточнение геологической модели поданным гравитационного поля
    • 3. 4. Прямая и обратная задача зо гравиметрии
  • РАЗДЕЛ 4. АЛГОРИТМЫ, ТЕХНОЛОГИИ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ПРИ ГЕОЛОГО-ГЕОФИЗИЧЕСКОМ МОДЕЛИРОВАНИИ И ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ
    • 4. 1. Построение геометрической модели как структурно тектонической основы геологической модели и оценка напряженности в пласте
    • 4. 2. Выделение сейсмофаций на основе автоматической классификации объемных сейсмических сигналов в виде суб-кубов
    • 4. 3. Комплексный анализ геолого-геофизических данных
    • 4. 4. Методика преобразования сейсмических данных 20-М0ГТ взй
    • 4. 5. Программная реализация предлагаемых технологий
  • РАЗДЕЛ 5. ПРИМЕРЫ ПРАКТИЧЕСКОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПРЕДЛАГАЕМЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
    • 5. 1. опробование генетической инверсии при моделировании штокмановского га30к0нденсатн0г0 месторождения
    • 5. 2. Выделение трещиновато-кавернозных коридоров в карбонатных массивах по сейсмическим данным на месторождения нефти и газа в восточной сибири
    • 5. 3. пример преобразования 20 сейсмических данных в
    • 5. 4. Методика прогнозирования золоторудных полей

Информационные технологии комплексной интерпретации геофизических данных для геологического моделирования (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

:

Энергетический потенциал любой страны в современных условиях является определяющим фактором роста экономики. Самым важным мероприятием, повышающим энергетический потенциал страны, является проведение геологоразведочных работ (ГРР).

Огромный объем геологической и геофизической информации, получаемой в результате ГРР, невозможно осмыслить без ее сведения в комплексную модель, которая характеризует недра исследуемого района. Эта модель должна использовать максимум имеющейся информации и быть согласованной, увязанной и внутренне непротиворечивой.

Основной целью геолого-геофизических исследований является понимание внутреннего строения недр и ответы на вопросы — где находятся полезные ископаемые и как их добывать, безопасно и с минимальными затратами. Геологическая модель является описанием данного понимания с использованием специальных языков. Например, такой моделью может служить простое текстовое описание геологического строения какого-либо объекта со схемами, картами и разрезами. Другим примером может служить компьютерная модель месторождения, описанная математическим и программно-цифровым языком, которую можно визуализировать в различных ракурсах и просчитывать различные варианты внутренних элементов, удовлетворяющих входным измерениям.

Переход к решению задач в сложных геолого-геофизических условиях, а также в связи со значительным удорожанием поисково-разведочного бурения в настоящее время очень остро ставит вопрос повышения эффективности геофизического сопровождения геологоразведочного процесса. В связи с этим, крайне актуальной является проблема разработки и использования современных математических методов геологического моделирования, информационно-компьютерных технологий, автоматизированных систем и, объединяющих все это вместе, технологий углубленного извлечения максимального объема полезной информации из имеющегося комплекса геолого-геофизических данных.

Создание технологий геологического моделирования требует решения широкого круга теоретико-математических, информационных, алгоритмических, программных, технологических, методических и других вопросов, нацеленных на обеспечение интегрального анализа комплекса геолого-геофизических данных.

Цель и задачи исследований:

Разработать теоретические, информационные, технологические и методические основы геолого-геофизического моделирования для повышения эффективности геологоразведочных работ за счет углубленного извлечения информации из комплекса геолого-геофизических данных на основе их интегральной интерпретации в рамках математических моделей максимально адаптированных к особенностям строения геологического разреза.

Объект исследований: — геолого-геофизические модели и информационно-компьютерные технологии интегральной интерпретации комплекса геолого-геофизических данных.

Предмет исследований: — математические и алгоритмические методы и информационно-компьютерные технологии определения параметров интегральных геолого-геофизических моделей сложно построенных геологических сред.

Задачи исследований:

1. Разработка технологии сейсмической инверсии на основе обращения оператора свертки в спектральной области по полным и по угловым суммам.

2. Разработка технологии нелинейной многотрассовой сейсмической инверсии для прогноза фильтрационно-емкостных свойств горных пород по сейсмическим данным.

3. Разработка технологии решения обратной задачи для данных гравимагниторазведки на основе построения эквивалентных распределений физического параметра в условиях минимума априорной информации.

4. Разработка математико-алгоритмической основы и технологии решения обратной задачи для данных гравимагниторазведки на основе итерационного уточнения первоначальной модели.

5. Разработка математической основы и технологии решения прямой и обратной задачи для данных ЗБ гравиразведки с учетом измерений гравитационного поля в скважинах.

6. Разработка программно-математического обеспечения для решения обратных задач сейсморазведки и гравимагниторазведки в виде 5 плагинов (дополнительных модулей) для программного комплекса Petrel компании Шлюмберже.

7. Разработка отдельных математических, алгоритмических и методических вопросов в виде плагинов (дополнительных модулей) для программного комплекса Petrel компании Шлюмберже:

• разработка методики геометрического моделирования — создание структурно — тектонической основы геологической модели с анализом напряженности горных пород в квазиупругих пластах;

• выделение сейсмофаций на основе автоматической классификации объемных сейсмических сигналов в виде субкубов;

• разработка технологии многомерного анализа комплексных геолого-геофизических данных на основе регрессионного, компонентного и кластерного анализов;

• разработка технологии построения псевдо 3D сейсмических кубов по данным 2D съемки.

8. Адаптация разработанных технологий для решения поисковых, разведочных и эксплуатационных задач и оценка эффективности их применения в различных геологических условиях.

Научная новизна полученных результатов:

В диссертационной работе впервые:

1. Разработаны алгоритмические основы и технология сейсмической инверсии по полной сумме и по угловым суммам на основе обращения оператора свертки в спектральной области и использования регуляризации по А. Н. Тихонову.

2. Разработана технология нелинейной многотрассовой сейсмической инверсии на основе использования нейронных сетей и генетических алгоритмов — «Генетическая инверсия».

3. Разработана технология построения эквивалентных распределений источников в объеме по гравимагнитным данным в условиях недостатка априорной информации.

4. Разработаны математико-алгоритмические основы и технология уточнения плотно стной модели по гравитационным данным на основе стохастических методов и «Критериального подхода к выражению априорной информации при решении обратных задач геофизики и задачи комплексной интерпретации геолого-геофизических данных», предложенного Кобруновым А.И.

5. Разработаны математическая основа и технология решения прямой и обратной задачи для данных 3D гравимагниторазведки с учетом измерений гравитационного поля в скважинах.

6. Разработан ряд плагинов для программного комплекса Petrel с целью реализации технологии интегральной интерпретации комплекса геолого-геофизических данных и построения геологической модели месторождения.

7. Получены новые результаты геологического строения нефтяных и газовых месторождений в различных геологических условиях.

Практическое значение исследований:

1. Разработаны способы обработки и интерпретации данных сейсморазведки, данных гравиразведки и магниторазведки, обеспечивающие наилучшую оценку физических параметров среды.

2. Созданы технологии, которые повышают эффективность геолого-геофизического моделирования месторождений нефти и газа на основе использования объемных трендов, полученных по данным сейсморазведки, гравиразведки, при интерполяции свойств со скважин в межскважинное пространство.

3. Практическое применение технологий сейсмической инверсии и гравимагнитной инверсии позволили существенно уточнить геологические модели ряда месторождений, что, в конечном итоге, позволило сократить затраты на разведку и оптимизировать сеть эксплуатационных скважин для ряда месторождений на территории России и в мире.

4. Предлагаемые технологии встроены в программный пакет Petrel (компания Шлюмберже) в виде дополнительных модулей (плагинов). Это сделало их доступными для сотен рабочих мест в Российских компаниях, использующих этот пакет. Также эти технологии доступны для нескольких тысяч рабочих мест интерпретаторов во многих нефтяных и сервисных компаниях мира.

5. Технология гравимагнитной инверсии встроена в программный комплекс КОСКАД 3D (Петров A.B. и др., 2000) и широко используется пользователями данного пакета, а также в геоинформационную систему ГИС ИНТЕГРО ГЕОФИЗИКА (ГНЦ РФ ВНИИгеосистем) при построении физико-геологической модели земной коры по опорным и региональным профилям.

Личный вклад соискателя:

Основные теоретические и методические результаты, которые выносятся на защиту, разработаны автором самостоятельно. Программные реализации предложенных методик и алгоритмов выполнены в виде плагинов (встроенных модулей) для программного комплекса Petrel непосредственно автором.

Апробация результатов диссертации:

Положения и результаты работы докладывались и обсуждались на научных конференциях КазПТИ (Алма-Ата) (1983;1990), всесоюзных школах — семинарах «Теория и практика геологической интерпретации гравитационных и магнитных аномалий» (Алма-Ата, 1984, Ленинакан, 1985). Всесоюзный семинар по интерпретации гравитационных полей им. Д. Г. Успенского (Киев — 1989, Алма-Ата — 1990). Международная конференция-семинар «Вопросы теории и практики геологической интерпретации гравитационных, магнитных и электрических полей» (Ухта -2008, Казань — 2009, Москва — 2010). Международная конференция «Геомодель» (EAGE) (Геленджик — 2005, 2006, 2007, 2008, 2009), Международная конференция (выставка) геоученых (EAGE/EAGO/SEG) (Тюмень — 2007, 2009), ежегодная конференция EAGE (Санкт Петербург — 2006, 2010, Амстердам — 2009).

Публикации:

По теме диссертации опубликовано 42 научные работы, среди которых 14 работ — в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, 11 работ в материалах международных конференций.

Защищаемые положения:

1. Разработанная технология сейсмической инверсии по полной сумме и по угловым суммам на основе обращения оператора свертки в спектральной области и использования регуляризации по Тихонову обеспечивает надежную оценку упругих и акустических свойств в изучаемой среде.

2. Предложенная технология нелинейной многотрассовой сейсмической инверсии на основе использования нейронных сетей и генетических алгоритмов — «Генетическая инверсия» позволяет установить взаимосвязь между сейсмическим волновым полем и фильтрационно-емкостными свойствами горных пород. 8.

3. Математическая модель и технология уточнения плотностной модели по гравитационным данным на основе стохастических алгоритмов и «Критериального подхода при решении обратных задач геофизики и задачи комплексной интерпретации геолого-геофизических данных», предложенного Кобруновым А. И., дают возможность наиболее полного использования априорной информации для построения плотностной модели среды.

4. Математический аппарат и технологии решения прямой и обратной задачи для данных 3D гравиметрии с учетом измерений гравитационного поля в скважинах позволяют решать детальные задачи по определению положения фронта заводнения пласта и по доразведке более глубоких пластов известных месторождений нефти и газа.

5. Созданные технологические элементы интегральной интерпретации комплекса геолого-геофизических данных и построения геологической модели месторождения с анализом напряженности горных пород в квазиупругих пластах обеспечивают более полное представление физико-геологических моделей.

Структура и объем работы.

Диссертационная работа состоит из введения, пяти разделов, выводов и списка использованных источников, который насчитывает 195 наименований. Она изложена на 232 страницах машинописного текста и содержит 115 рисунков и 1 таблицу.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Автором обоснованы и разработаны технологические и методические средства комплексного геолого-геофизического моделирования и основными результатами, полученными автором в процессе работы над диссертацией, являются:

Выполнен анализ проблем геологического моделирования и роль комплексных геофизических интерпретационных средств при моделировании месторождений.

Разработан математический аппарат и технология быстрой сейсмической инверсии в спектральной области на основе обращения уравнения свертки и стабилизации вычислений с использованием операции интегрирования и регуляризации по А. Н. Тихонову.

Разработан математический аппарат и технология сейсмической инверсии по угловым суммам на основе упрощенных уравнений Аки-Ричардса и технологии быстрой сейсмической инверсии в спектральной области для отдельных сумм.

Предложен математический аппарат и технология решения обратной задачи гравимагниторазведки в волночисловой области в условиях минимума априорной информации.

Разработана технология уточнения структурной плотностной модели по гравитационным данным в волночисловой области на основе стохастических алгоритмов и «Критериального подхода к выражению априорной информации при решении обратных задач геофизики и задачи комплексной интерпретации геолого-геофизических данных» по Кобрунову А.И.

Предложен математический аппарат и технология решения прямой и обратной задачи 3D гравиметрии в волночисловой области для поддержки измерений гравитационного поля в скважинах.

Предложены алгоритмы для моделирования геолого-геофизических данных:

• построения структурно — тектонической основы для геологической модели и оценка напряженности в пласте.

• выделения сейсмофаций на основе классификации объемных сигналов в пласте.

• преобразования сейсморазведочных данных 2D в псевдо 3D.

Программная реализация вышеописанных алгоритмов выполнена в виде дополнительных модулей (plug-ins) для программного комплекса Petrel компании Шлюмберже. Это позволило воспользоваться всеми богатыми средствами Petrel по вводу, выводу, хранению информации и графическому диалогу. Реализация приложенных технологий в программном комплексе сделало их доступными для нескольких тысяч рабочих мест в России и в мире.

Предложенные технологии опробованы на модельных и практических данных.

С помощью предложенных технологий получены новые данные о месторождения нефти и газа в России и в мире. Кроме этого, получены новые прогнозные данные для золоторудных месторождений в Южной Якутии.

Показать весь текст

Список литературы

  1. .Д., Дахкильгов Т. Д., Хасанов М. А., Эльжаев А.СА Теоретическое обоснование механизма образования трещиноватой пористости. Каротажник 2009, № 5.
  2. Ю.П. От сейсмической интерпретации к моделированию и оценке месторождений нефти и газа. Москва, ООО «Издательство Спектр», 2008, 384с.
  3. Ю.П. Сейсмическая интерпретация: опыт и проблемы. М.: Геоинформмарк, 2004 — 286 с.
  4. Ю.П. От сейсмической интерпретации к моделированию и оценке месторождений нефти и газа М., ООО «Издательство «Спектр», 2008. 384 с.
  5. В.И. Трехмерная аппроксимация как проблема обработки, моделирования и интерпретации геофизических и геологических данных. // Геофизика. 2000. — 4. — С.21−25.
  6. JI.A., Приезжев И. И., Пузин A.B., Солоха Е. В., Преобразование сейсмических данных 2D-MOTT в 3D и прогноз продуктивности коллекторов, Геоинформатика, 2007, № 4, с49−53.
  7. В.М. Метод полного градиента при геофизической разведке / В. М. Березкин. М.: Недра, 1988, 188с.
  8. Ю.И. Решение прямой задачи магниторазведки для трехмерных анизотропных геологических объектов с учетом размагничения. Физика Земли, 1987, № 12, с. 49−55.
  9. Г. Н., Гурвич И. И. «Сейсморазведка»: Учебник для вызов. Тверь: Издательство АИС, 2006. 744 е., 204 ил.
  10. В.А., Кобрунов А. И. К построению пространственных распределений масс с нулевым гравитационным эффектом // Геофизический журнал. 1983, Т.5, N3. — С.53−56.
  11. Вычислительная математика и техника в разведочной геофизике. Справочник геофизика. Под ред. доктора физ.-мат. наук В. И. Дмитриева. Москва. «Недра». 1982 г. С.-222.
  12. Е.И. Вертикальное сейсмическое профилирование. 2-е изд., доп. и перераб. М.: Недра, 1982. 344 с.
  13. В.А., 1977, Уточнение модели среды с помощью синтетических сейсмограмм: Нефтегазовая геология и геофизика, 5, 32−36.
  14. А.Ф. Геолого-математическое моделирование нефтяного резервуара: от сейсимки до геофлюидодинамики. Научный мир, 2006.-344С.
  15. Г. Н. Изучение детального строения осадочных толщ сейсморазведкой.- М.: Недра 1987.
  16. Г. Н., Федосова А. И. Влияние основных процедур обработки на возможность выделения аномалий, обусловленных залежами углеводородов. Часть III. Оценка эффективности акустической инверсии журнал ЕАГО «Геофизика», № 4, 2007
  17. Г. Я. Комплексная интерпретация геофизических полей при изучении глубинного строения земной коры.-М.:Недра, 1988.-212с.:ил.
  18. С.В. Интерпретация данных сейсмического метода отраженных волн. Г.:Недра, -1978, -344 о.
  19. Гольдшмидт В. И, Кузьмин Ю. И., Шабалдин В. Н. Методические рекомендации по применению автоматизированной системы обработки данных рудной геофизики (АСОМ-РГ) для ЕС-ЭВМ.-Алма-Ата, КазВИРГ, 1984. 108с.
  20. Ф.М., Калинина Т. Б. Моделирование трехмерных геологических объектов по комплексу геоданных в условиях априорной неопределенности. // Физика Земли. 1996. — 2. Сс.82−89.
  21. Ф.М., Калинина Т. Б. Статистическая интерпретация магнитных и гравитационных аномалий. -JL: Недра, 1983,248 с.
  22. Гравиразведка. Справочник геофизика / Под ред. Е. А. Мудрецовой. -М.: Недра, 1981. 397 с.
  23. Р.П. Решение обратной линейной задачи структурной гравиметрии при переменной плотности пластов // Геофиз. журн.-1998.- 20, № 5.- С.48−56.
  24. Р.П., Кобрунов А. И. О выборе параметра релаксации при решении обратной задачи гравиразведки // Геофизический журнал. -1983, Т.5, N2. -С. 63−68.
  25. Р.П., Кобрунов А. И. Решение обратной задачи гравиразведки в классе плотностных границ с переменной плотностью на контакте // Изв.вузов. Геология и разведка.-1982, N9. С.108−117.
  26. О.И., Кобрунов А. И. Использование спектральных представлений для решения обратной задачи гравиразведки структурного типа (равномерная оптимизация) // Изв. АН СССР. Физика Земли.- 1991, N5. С. 47−58.
  27. О.И., Кобрунов А. И. Схема решения нелинейной структурной задачи гравиметрии на основе спектральных представлений (равномерная оптимизация) // Докл. АН УССР, Б. 1990, N11. — С. 18−21.
  28. К.Е. Геологическое 3D моделирование. М.: ООО «ИПЦ Маска», 2009, 376с.
  29. A.M., Земцова Д. П., Никитин A.A. Сейсморазведка при изучении метаноугольного разреза. М.: ООО «Центринформационных технологий в природопользовании», 2008. 164 е.: ил. ISBN 978−5-9751−0064−1.
  30. Д.Е., Кирнос Д. Г., Использование имитационного аннилинга для инверсии данных сейсморазведки, журнал ЕАГО «Геофизика», спец. вып. «Технологии сейсморазведки-1». 2002. 75−80
  31. А.И. Математические основы теории интерпретации геофизических данных Ухта: УГТУ, 2007. — 286 с.
  32. А.И., Варфоломеев В. А. Об одном методе -эквивалентных перераспределения и его использовании при интерпретации гравитационных полей, Физика Земли, № 10, 1981, с, 2544.
  33. А.И., Варфоломеев В.А К построению пространственных распределений масс с нулевым гравитационным эффектом, «Геофизический журнал», 1983, т.5, № 3, с.53−56.
  34. А.И., Войнова О. В. Оптимальность в задачах структурной гравиметрии в равномерной метрике // УкрНИИНТИ. 24 с. -Деп. в УкрНИИНТИ 17.11.86, № 2657-Ук 86.
  35. А.И., Денисюк Р. П. 0 выборе параметра релаксаций при решений обратной задачи гравиразведки в классе плотностных границ итерационным методом // Геофизический журнал 1983 N 2 т. с. 63−68 17.
  36. Л.А., Овчаренко A.B., Приезжев И. И. Методические рекомендации по применению автоматизированной системы обработкиаэрогеофизических данных на ЭВМ ЕС (АСОМ-АГС/ЕС). Часть 2 Алма-Ата, КазВИРГ-КазПТИ, 1988, 125с.
  37. Л.А., Приезжев И. И., Жирнов В. А. Об истолковании комплексных аэрогеофизических данных в Саякском рудном районе. Изв. АН КазССР, сер.геол., № 3, 1985, с.73−84.
  38. Л.А., Приезжев И. И., Овчаренко A.B. Интерпретация комплексных данных методами распознавания и классификации в автоматизированной системе обработки аэрогеофизических материалов. — Геология и геофизика, № 9 (277), 1984, с. 127−133.
  39. Л.А., Приезжев И. И., Создание числовой модели поля в узлах матричной сети в системе АСОМ-АГС/ЕС. Вопросы рудной и нефтяной геофизики. Алма-Ата, КазПТИ, 1984, с 35−47.
  40. Е.А. Миграционные преобразования в сейсморазведке.- М.: Недра, 1986. 247 с.
  41. И.К., Бондаренко М. Т., Каменев С.П., 1996, Динамическая интерпретация данных сейсморазведки при решении задач нефтегазовой геологии: Геофизика, 5, 41−47.
  42. И.К., Лисицын П. А, Киссин Ю.М., 2005. Детальность и точность решений в задаче сейсмической волновой инверсии. Геофизика, 3, 19−25.
  43. Е.А., Афанасьев М. Л., Петров А. Ю. Модельное обоснование прогнозирования фильтрационно-емкостных коллекторов в межскважинном пространстве // М.: «Нефтяное хозяйство» № 9 2006 С. 1014.
  44. Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. М.: Наука, 1978, с. 831.
  45. В.И. Элементы объемной (3D) сейсморазведки: Учебное пособие для студентов вузов. Тюмень, Издательство «Тюмень», 2004, 272с.
  46. Е.А., Коренюк М. К., Приезжев И. И. Геолого-геофизическая система поисков слабопроявленных рудных объектов по данным аэрозондирования. Разведка и охрана недр. 11, ноябрь, 2009, стр 39−45.
  47. В.Б., Ампилов Ю. П., Глоговский В. М., Колесов В. В., Коростышевский М. Б., Птецов С. Н. Методические рекомендации по использованию данных сейсморазведки (2D, 3D) для подсчета запасов нефти и газа. Москва, 2006. УДК 553.98.2.048.
  48. A.A. Магниторазведка. Ленинград «Недра». Ленинградское отделение. 1968 г. С.-295.
  49. В.В. Программное обеспечение обработки геофизических данных. -Л. Недра, 1982. -280 с.
  50. Магниторазведка. Справочник геофизика. Под ред. В. Е. Никититского, Ю. С. Глебовского. Москва, «Недра». 1980 г. С.-367.
  51. П. С. Пруткин И.Л. О решении прямой и обратной задачи магниторазведки.Геофиз. Журнал. 1982. Т. 4. № 6. С.39−49
  52. П.С., Пруткин И. Л. Технология разделения источников гравитационного поля по глубине // Геофизический журнал. -2003.- 25, № 3.- С. 159−168
  53. Методика прогнозирования золоторудных полей (на примере Алданского щита). Лаубенбах Е. А., Приезжев И. И., Фатеев A.B., Шпекторов A.A., Коренюк М. К. Тезисы докладов на Международной конференции геофизиков и геологов, ЕАГО, SEG, AAPG, Тюмень, 2007, с. 4.
  54. Методические рекомендации по применениюавтоматизированной системы обработки аэрогеофизических данных наj
  55. ЭВМ ЕС (АСОМ-АГС/ЕС). Коваль Л. А., Приезжев И. И. и др. Алма-Ата, КазВИРГ-КазПТИ, 1983, 164с.
  56. A.A. О выметании однополюсных источников / Вопросы нефтяной и рудной геофизики. Алма-Ата: КазПТИ, 1974.
  57. A.A. О пространственном изучении и разделении суммарных магнитостатических полей на основании delta Т и их интерпретации методом сеток. / Методы интерпретации и обработки данных в разведочной геофизике. Алма-Ата: КазПТИ, 1978, с.21−39.
  58. A.A., Овчаренко A.B., Ли B.C., Соколов Л. В. Интерпретация гравитационных аномалий на основе пространственного изучения и разделения полей. Алма-Ата, 1979.
  59. A.A. Комплексная интерпретация геофизических полей при изучении глубинного строения Земли. // Геофизика. 1997. — 4. С.3−12.
  60. A.A. Теоретические основы обработки геофизической информации. М.: Недра, 1986. 256 с.
  61. A.A. Теория и методы выделения слабоконтрастных объектов в геофизических полях. // Геофизика. 2001. — 2. — С.9−18.
  62. A.A., Хмелевской В. К. «Комплексирование геофизических методов»: учебник для вузов. Тверь: ООО «Издательство ГЕРС», 2004.-294 е., ил.
  63. В.M. К теории определения плотности в горизонтальном пласте по аномалиям силы тяжести // Изв. АН СССР. Физика Земли. 1965. № 5. с. 25−32.
  64. В.М. О построении плотностных границ по аномалиям силы тяжести // Прикладная Геофизика. 1966. Вып. 47. с. 120 129.
  65. Новый инструмент тектонической интерпретации. Ольнева Т. В., Приезжев И. И., Технологии сейсморазведки, № 3, 2006, с.65−68.
  66. Опыт применения аэрогеофизических данных в системе АСОМ-АГС/ЕС для тектонических реконструкций Саякской синклинали. Коваль Л. А., Кулкашев Н. Т., Овчаренко A.B., Приезжев И. И. и др. Изв. АН КазССР, сер .геол., № 6, 1987, с.69−81.
  67. A.B. Методы многомерного дисперсионного анализа в алгоритмах комплексной интерпретации геофизических наблюдений. // Геофизика. 1996. — 1. С.19−22.
  68. A.B., Берзин Р. Г., Сулейманов А. К., Ермолаева Г. М., Страхов В. М. Шаров С.А. Новые возможности обработки сейсмических материалов СГ-ОГТ с использованием компьютерной технологии КОСКАД-ЗД. //Геофизика. 2002. — 1. — С.29−34.
  69. A.B., Трусов A.A. Компьютерная технология статистического и спектрально-корреляционного анализа трехмерной информации КОСКАД 3D. — Геофизика, 2000, № 4, с. 29−33
  70. А.П. Информационное обеспечение и модельные представления интегрированной интерпретации геолого-геофизических данных при изучении нефтегазоносных структур. Геофизический журнал. 2004. — № 2
  71. А.П. Критерии оптимальности дифференциального типа при решении обратных задач геофизики в критериальной постановке. Геоинформатика 2004. — № 3
  72. . O.A. «Технология полевых сейсморазведочных работ». -М.: Недра, 1987. 309 с.
  73. Преобразование сейсмических данных 2D-MOTT в 3D и прогноз продуктивности коллекторов, Барышев JI.A., Приезжев И. И., Пузин A.B., Солоха Е. В., Геоинформатика, 2007, № 4, с49−53.
  74. И.И. Построение распределений физических параметров среды по данным гравиразведки, магнитометрии: Геофизика, 2005, № 3,46−51.
  75. И.И. Сейсмическая инверсия на основе угловых сумм (AVO инверсия) в спектральной области. Геоинформатика, 2010, № 1, с. 67−69.
  76. И.И. Спектральный и статистический анализ аэрогеофизических данных в системе АСОМ-АГС/ЕС. Дисс. кандидата технических наук. -М.:МГРИ, 1989, 100с.
  77. И.И. Теоретические основы и технология совместной интерпретации данных гравиразведки и сейсморазведки. Тезисы докладов конференции «Геомодель-2005». Геленджик, 2005.
  78. И.И. Уточнение геологической модели по данным гравитационного поля на основе критериальных методов решения обратных задач. Геофизика, 2010, № 1,
  79. Развитие гравиметрии и магнитометрии в XX веке: Труды конференции. Москва, 23−25.09.1996г.-М.:ОИФЗ РАН, 1997.-234с.
  80. Г. Е., Алфосов A.B., Веденяпин O.A., Иванова О. В., 2004, О выделении тонкослоистых коллекторов по данным сейсморазведки и ГИС на базе технологии ПАРМ-КОЛЛЕКТОР: Геофизика, 3, 16−22.
  81. Г. Е., Иванова О. В., 2003, Оптимизационная технология ПАРМ-КОЛЛЕКТОР: Геофизика, Технологии сейсморазведки, II, 85−89.
  82. И.Д. О нахождении контактной поверхности по гравитационному и магнитному полях. // Физика Земли. 1994. — 10. С.53−57.
  83. С. А. Корреляционные методы, анализа в гравиразведки и магниторазведке. -М.: Недра, 1986, 247 с.
  84. Совмещение цифровой и оптической обработки аэрогеофизических данных в системе АСОМ-АГС/ЕС. Коваль Л. А., Приезжев И. И., Овчаренко A.B., Полковникова Т. Н. Геология и разведка, № 11, 1987, Деп. ВИЭМС от 30.09.87, № 469-Д, 19с.
  85. Современные системы визуализации геолого-геофизических данных. Приезжев И. И., Брусенцов П. И., Технологии ТЕК, декабрь 2005, № 6, 4с.
  86. Состояние и перспективы развития отраслевой системыобработки аэрогеофизических данных на ЕС ЭВМ АСОМ-АГС/ЕС.
  87. Л.А., Приезжев И. И., Овчаренко A.B., Долгов C.B., Лиокумович221
  88. Г. Б. Тезисы докладов Всесоюзного совещания «Перспективы научно-технического прогресса в аэрогеофизических исследованиях», ДСП-Л., Рудгеофизика, 1986, с 16−19.
  89. Средства интерпретации комплексных аэрогеофизических материалов в системе АСОМ-АГС/ЕС и результаты их применения в Восточной Туве. Коваль Л. А., Овчаренко A.B., Приезжев И. И. и др, Геология и геофизика, № 6, 1987, с. 81−92.
  90. В.И. Устойчивые численные методы в задачах гравиметрии. Киев: Наук. Думка, 1978. 227 с.
  91. Статистическая интерпретация геофизические данных Под ред. проф. Гольцмана Ф. М., Л.: изд-во Ленинградского ун-та, 1981, 256 с.
  92. В.Н. Геофизика и математика. М. ОИФЗ РАН, 1999.64 с.
  93. В.Н. Главнейшая задача в развитии теории и практики интерпретации потенциальных полей в начале XXI века -разрушение господствующего стереотипа мышления. // Геофизика. 2001. -1. — С.3−18.
  94. В.Н. Интерпретационные процессы в гравиметрии и магнитометрии это реализации единого аппроксимационного подхода. 1. Основные идеи и конструктивные принципы. // Физика Земли. — 2001. — 10. С.3−18.
  95. В.Н. Новая парадигма в теории линейных некорректных задач, адекватная потребностям геофизической практики. I. Общие положения // Геофизический журнал -2004.- 26, № 1.- С. 36−41
  96. В.Н. О новом этапе в развитии теории интерпретации гравитационных и магнитных аномалий. Изв. АН СССР, Физика Земли, 1977,-№ 2, С.20−41.
  97. B.H. Общая схема и основные итоги развития терии и практики интерпретации потенциальных полей в XX веке // «Развитие гравиметрии и магнитометрии в XX веке», Труды конференции, Москва, 23−25 сентября 1996 г. М. ОИФЗ РАН, 1997. — с 98−121.
  98. В.Н. Основные направления развития теории интерпретации гравиметрических данных в начале XXI века // Геофизический журнал -2003.- 25, № 3.- С. 3−8
  99. Точечные и пространственные индикаторы трещиноватости. Бланк A.M., Н. З. Заляев, Ольнева Т. В., Приезжев И. И. Тезисы докладов конференции «Геомодель-2006». Геленджик, 2006.
  100. Учет сферичности Земли при обработке радиогеодезческих данных в АСОМ-АГС/ЕС. Массон В. Е., Приезжев И. И., Методы интерпретации и обработки данных в разведочной геофизике. Алма-Ата, КазПТИ, 1987, с. 80−84.
  101. A.B. Функции комплексного переменного в теории и методах потенциальных геофизических полей. Свердловск, 1990. 135 с.
  102. P.E., Грегори А. П., Вейл П. Р., Митчем P.M. и др. «Сейсмическая стратиграфия». -М.: «Мир», 1982.
  103. Р., Гелдарт JI. Сейсморазведка. В двух томах. Москва, Мир, 1987.
  104. , S.K., 1998, Neural network classification method helps seismic interval interpretation: Oil and Gas Journal, 38, 47−59.
  105. Aki, K., and Richards, P.G., 2002, Quantitative Seismology, 2nd Edition: W.H. Freeman and Company.
  106. A1 Fattah, S. M, and A. A1 Nairn, 2009, Artificial intelligence technology predicts relative permeability of giant carbonate reservoirs: SPE Reservoir evaluation and engineering, 12, No. l, 96−103.
  107. Alistair R. Brown. «Interpretation of Three-Dimensional Seismic Data», Fifth Edition. AAPG.
  108. Ashley Francis, Понимание процедуры стохастической инверсии, часть 1, часть 2, First Break, том 24, ноябрь, декабрь 2006.
  109. Balz О., Pivot F. and Veeken P. (1999) Reservoir characterisation using neural networks controlled by petrophysical and seismic modelling. Extended Abstracts, 61th EAGE annual meeting, S015, p 1−4.
  110. Banchs, R. E., and RJ. Michelena, 2002, From 3D seismic attributes to pseudo-well-log volumes using neural networks: practical considerations: The Leading Edge, 21, No. 10, 996−1001.
  111. Boschetti, F., Dentith, M. & List, R. D., 1997, Inversion of potential field data by genetic algorithm: Geophys. Pros., 45, 461−478.
  112. Broadhead M.K. Frequency Domain Bayesian Inversion and Impedance Uncertainty Estimates, Amsterdam 2009, EAGE, p012
  113. Burrow J., and C.R. Darwin, 1984, The origin of species. Reprint, Penguin English library.
  114. Contreras, A., and C. Torres-Verdin, 2005, More vertical resolution and accuracy with less uncertainty in reservoir characterization: First Break, 23, No. 10, 75−78.
  115. D. Kashcheev, D. Kirnos, 2006. Use of simultaneous stochastic seismic inversion for lithology determination. Paper A013 in proceedings of ECMOR X, Amsterdam, the Netherlands, 4−7 September.
  116. D.E. Kashcheev, D.G. Kirnos, 2007. Probabilistic Technique of Lithology and Fluid Units Determination Based on Using Seismic Inversion Results. Paper A29 in proceedings of Petroleum Geostatistics 2007, Cascais, Portugal, 10−14 September.
  117. D.E.Goldberg. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. — New York: Addison-Wesley Publishing Company, Inc., 1989.
  118. Da Silva, M., M. Rauch, A. Soto Cuervo, and P.C.H. Veeken, 2004, Data conditioning for a combined inversion and AVO reservoir characterisation study. EAGE 66th annual conference, Extended Abstracts, P306.
  119. C. R., 1859, On the origin of species by means of natural selection, or the preservation of favoured races in the struggle for life. John Murray, ISBN 0−486−45 006−6.
  120. , C.V., 2002. Geostatistical Reservoir Modeling, Oxford University Press, 384 pp.
  121. Dorrington, K.P., and C.A. Link, 2004, Genetic-algorithm/neural-network approach to seismic attribute selection for well-log prediction: Geophysics, 69, No. 1,212−221.
  122. Duboz, P, Y. Lafet, and D. Mougenot, 1998, Moving to a layered impedance cube: advantages of 3D stratigraphic inversion: First Break, 16, No. 9,311−318.
  123. , O., 2003, Geostatistics for seismic data integration in earth models: EAGE distinguished instructor series No. 6, EAGE.
  124. Fatti, J., Smith, G., Vail, P., Strauss, P., and Levitt, P., 1994, Detection of gas in sandstone reservoirs using AVO analysis: a 3D Seismic Case History Using the Geostack Technique: Geophysics, 59, 1362−1376.
  125. , A., 2006, Understanding stochastic inversion, part 2: First Break, 24, No. 12, 79−84.
  126. Geman, S., E. Bienenstock, and R. Doursat, 1992, Neural Networks, and the Bias/Variance Dilemma: Neural Computation, 4, 1−58.
  127. Giroldi, L., A. Lopez Angriman, J. P. Blangy, J.C. Cordoba, and E. Martinez, 2005, Seismically driven appraisal and development: a case study from Bolivia’s Chaco Basin: The Leading Edge, 24, No. 11, 1099−1108.
  128. Hampson D. P. and Russell B. H. Simultaneous inversion of pre-stack seismic data, SEG/Houston 2005 Annual Meeting.
  129. Hampson D. P., J. S. Schuelke, and J. A. Quirein, 2001, Use of multiattribute transforms to predict log properties from seismic data. Geophysics, Vol. 66, No. l, p.220−239.
  130. , S.J., 2005, Inversion-based thickness determination: The Leading Edge, 24, No. 5, 477−480.
  131. , H., 2009, Visualizing 3D features in 3D seismic data: First Break, 27, No. 3, 57−62.
  132. Klefstad, L., S. Kvarsvik, J.E. Ringas, JJ. Stene, and O. Sundsby, 2005, Characterization of deeply buried heterolithic tidal reservoirs in the Smorbukk Field using inverted post-stack seismic acoustic impedance: Petroleum Geoscience, 11, 47−56.
  133. I., Kiselev J., Krilov D., 1993. The dependence between resolving power and accuracy of the seismic waveform inversion. Report on 55th EAEG meeting, Stavanger.
  134. I., Kiselev J., Mikalstev A., Polovov A., 1992. Fast and effective method of waveform inversion. Abstracts of papers 54th EAEG meeting, Paris.
  135. Lancaster, S., and D. Whitcombe, 2000, Fast track «coloured» inversion: 70th Annual International Meeting, SEG, Expanded Abstracts, 15 721 575.
  136. Latimer, R.B., R. Davison, and P. Van Riel, 2000, Interpreter’s guide to understanding and working with seismic derived acoustic impedance data: The Leading Edge, 19, No. 3, 242−256.
  137. Levy, S. and Fullagar, P. K., 1981, Reconstruction of a sparse spike train from a portion of its spectrum and application to high-resolution deconvolution: Geophysics, 46, no. 09, 1235−1243.
  138. , R., 1979, Synthetic sonic logs a process for stratigraphic interpretation: Geophysics, 44, 3−26.
  139. Liu, Z. and J. Liu, 1998, Seismic-controlled nonlinear extrapolation of well parameters using neural networks: Geophysics, 63, No. 6, 2035−2041.
  140. Ma, X., 2002, Simultaneous inversion of prestack seismic data for rock properties using simulated annealing: Geophysics, 67, No. 6, 1877−1885.
  141. MacQueen, J. B. (1967). «Some Methods for classification and Analysis of Multivariate Observations». Proceedings of 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. 1. University of California Press, pp. 281−297.
  142. Morris, H., R. Christensen, D. Gawith, and M. Millwood Hargrave, 2007, Fast-track reservoir characterization of a subtle Paleocene deep-marine turbidite field using a rock physics and seismic modeling-led workflow: First Break, 25, No. 5, 63−68.
  143. Mrinal K. Sen and Paull Sioffa, 1992, Genetic inversion of AVO, THE LEADING EDGE OF EXPLORATION JANUARY 1992 27
  144. N. Wiener, «The Extrapolation, Interpolation, and Smoothing of Stationary Time Series with Engineering Applications,» Wiley, New York, 1949
  145. Neff, Dennis B., Runnestrand, Scott A., Butler, Edgar L. 2001 Multi-attribute seismic waveform classification United States Phillips Petroleum Company USA Patent 6 223 126
  146. Parker R.L. The rapid calculation of potential anomalies // Geophys. J. Roy. Astron. Soc. 1973. V 31. P. 447−455.
  147. Perez, M., Grechka, V., and Michelena, R. (1999). Fracture detection in a carbonate reservoir using a variety of seismic methods. Geophysics, 64(4):1266−1276.
  148. Priezzhev I., Shmaryan L. and Bejarano G, (2008), Nonlinear multitrace seismic inversion using neural network and genetic algorithm -«Genetic Inversion», Expanded abstract, EAGE annual meeting, Saint Petersburg. AO 16.
  149. Priezzhev, I., L. Shmaryan, and P. Veeken, 2009, Genetic seismic inversion using a non-linear, multi-trace reservoir modeling approach. Extended Abstracts, 71th Annual Conference, EAGE, P018.
  150. , I., Shmaryan L., Bejarano G., 2008 System and method for predicting subterranean formation properties, US PATENT APPLICATION ATTORNEY DOCKET NO. 9 469/118001- 94.0169
  151. Qing Li. LP Sparse Spike Impedance Inversion, Hampson-Russell Software Services Ltd., CSEG 2001
  152. Ronghe, S., and K. Surarat, 2002, Acoustic impedance interpretation for sand distribution adjacent to a rift boundary fault, Suphan basin, Thailand: AAPG Bulletin, 86, No. 10, 1753−1771.
  153. Rowbotham, P., D. Marion, R. Eden, P. Williamson, P. Lamy, and P. Swaby, 2003a, The implications of anisotropy for seismic impedance inversion: First Break, 21, 53−57.
  154. Rowbotham, P. S, D. Marion, P. Lamy, E. Insalaco, P.A. Swaby, and Y. Boisseau, 2003b, Multi-disciplinary stochastic impedance inversion: integrating geological understanding and capturing reservoir uncertainty: Petroleum Geoscience, 9, 287−294.
  155. S. I. Pedersen, T. Randen, L. Sonneland, 0. Steen, «Automatic Fault Extraction using Artificial Ants», Ann. Int. Mtg., Soc. Expl. Geophys., Exp. Abstr, 2002.
  156. Saggaf, M. M., M. N. Toksoz, and H. M. Mustafa, 2003, Estimation of reservoir properties from seismic data by smooth neural networks: Geophysics, 68, No. 6, 1969−1983.
  157. Seismic Atlas of Structural and Stratigraphic features, edited by W. Goudswaard and M.K.Jenyon, © EAGE 1988.
  158. , Y., 2007, Lithofacies detection through simultaneous inversion and principal component attributes: The Leading Edge, 26, No. 12, 1568−1575.
  159. Sirgue, L., and R.G. Pratt, 2004, Efficient waveform inversion and imaging: a strategy for selecting temporal frequencies: Geophysics, 69, No. 1, 231−248.
  160. , M., 1996, Neural Networks for Statistical Modeling, Boston: International Thomson Computer Press, ISBN 1−850−32 842−0.
  161. Subhashis Mallick, 1995, Model-based inversion of amplitude-variations-with-off set data using a genetic algorithm. GEOPHYSICS, VOL. 60, NO. 4 (JULY-AUGUST 1995) — P. 939−954
  162. Sunil K. Singh, Hanan Abu-Habbiel, Badruzzaman Khan, Mahmood Akbar, Arnaud Etchecopar and Bernard Montaron, 2008, Mapping fracture corridors in naturally fractured reservoirs: an example from Middle East carbonates, first break volume 26, May 2008
  163. T. Randen, E. Monsen, et al., «Three-Dimensional Texture Attributes for Seismic Data Analysis», Ann. Int. Mtg., Soc. Expl. Geophys., Exp. Abstr, 2000.
  164. T. Randen, L. Sonneland, A. Carrillat, T.S. Valen, T. Skov, S.I. Pedersen, B. Rafaelsen, G. Elvebakk, «Preconditioning for Optimal 3D Stratigraphical and Structural Inversion», Mtg. Eur. Assn. Geosci. Eng., Stavanger, Norway, Jun. 2003.
  165. T. Randen, S. I. Pedersen, L. Sonneland, «Automatic Extraction of Fault Surfaces from Three-Dimensional Seismic Data», Ann. Int. Mtg., Soc. Expl. Geophys., Exp. Abstr, 2001.
  166. T. Skov, S. I. Pedersen, T. S. Valen, P. Fayemendy, A. Gronlie, J. O. Hansen, A. Hetlelid, T. Iversen, T. Randen, L. Sonneland, «Fault system analysis using a new interpretation paradigm», Mtg. Eur. Assn. Geosci. Eng., Stavanger, Norway, Jun 2003.
  167. Van Riel, P., 2000, The past, present and future of reservoir characterization: The Leading Edge, 19, p. 878−881.
  168. Veeken P.C.H. (2007) Seismic stratigraphy, basin analysis and reservoir characterisation. Handbook of Geophysical Exploration, Volume 37, eds prof K. Helbig and S. Treitel, Elsevier Scientific Publisher, Amsterdam, 5091. P
  169. Veeken, P., and M. Da Silva, 2004, Seismic inversion methods and some of their constraints: First Break, 22, No.6, 47−70.
  170. Veeken, P.C.H., 2007, Seismic stratigraphy, basin analysis and reservoir characterization. Handbook of Geophysical Exploration, Volume 37, eds prof K. Helbig and S. Treitel, Elsevier Scientific Publisher.
  171. Veeken, P.C.H., and M. Rauch-Davies, 2006, AVO attribute analysis and seismic reservoir characterization: First Break, 24, No. 2, 41−52.
  172. Veeken, P.C.H., M. Rauch, R. Gallardo, E. Guzman, and R. Vila
  173. Villasenor, 2002, Seismic inversion of the Fortuna National 3D survey,
  174. Tabasco, Mexico: First Break, 20, 287−294.231
  175. Yang, X. S., 2009, Introductory Mathematics for Earth Scientists, Dunedin Academic Press, 240pp
  176. , O., 2001, Seismic data analysis Vol. 1 and 2. Society of Exploration Geophysicists, Investigations in Geophysics No. 10, SEG. t
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?