Количественный прогноз емкостных свойств коллекторов Гыданской и западной части Енисей-Хатангской нефтегазоносных областей Текст научной статьи по специальности «Науки о Земле и смежные экологические науки»

УДК 550.8.053

КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ ПРОГНОЗ ЕМКОСТНЫХ СВОЙСТВ КОЛЛЕКТОРОВ ГЫДАНСКОЙ И ЗАПАДНОЙ ЧАСТИ ЕНИСЕЙ-ХАТАНГСКОЙ НЕФТЕГАЗОНОСНЫХ ОБЛАСТЕЙ

©2017 г. I Е.А. Копилевич, Н.Д. Сурова, Л.В. Левчук

ФГБУ «Всероссийский научно-исследовательский геологический нефтяной институт», Москва, Россия; kopilevich@vnigni.ru; surova_n@mail.ru; iiudmila-levchuk@mail.ru

QUANTITATIVE FORECAST OF RESERVOIR PROPERTIES

OF THE GYDANSKAYA AND WESTERN PART OF YENISEI-KHATANGA

OIL AND GAS BEARING AREAS

© 2017 | E.A. Kopilevich, N.O. Surova, L.V. Levchuk

FGBU "All-Russian Research Geological Oil Institute", Moscow, Russia; kopilevich@vnigni.ru; surova_n@mail.ru; liudmila-levchuk@mail.ru

Поступила 20.03.2017 г. Принята к печати 16.10.2017 г.

Ключевые слова: Енисей-Хатангский региональный прогиб; Гыданская, Енисей-Хатангская нефтегазоносные области; Западно-Сибирский нефтегазоносный бассейн; геологическая модель; емкостная характеристика; коллектор; эффективная толщина; сейсмика; динамическая интерпретация.

Статья посвящена практическому применению технологии комплексного спектрально-скоростного прогноза, который позволил количественно оценить эффективные толщины и удельную емкость юрско-меловых коллекторов по данным сейсморазведки 2D и бурения в сложных сейсмогеологических условиях Гыданской и западной части Енисей-Хатангской нефтегазоносных областей. Емкостные свойства коллекторов Гыданской и западной части Енисей-Хатангской нефтегазоносных областей получены в виде прогнозных карт и кубов эффективных толщин и удельной емкости коллекторов. Фактические результаты приведены в виде сечений прогнозного куба эффективных толщин. Дано сопоставление сечений куба с прогнозными картами эффективных толщин соответствующих интервалов разреза. Рассматриваемая в статье методика представляет собой адаптацию инновационной технологии комплексного спектрально-скоростного прогноза к сложным сейсмогеологическим условиям изучаемых отложений.

Received 20.03.2017 Accepted for publishing 16.10.2017

Key words: Yenisei-Khatanga regional deep; Gydanskaya and Yenisei-Khatanga oil-and-gas areas; West Siberian oil and gas basin; geological model; permeability properties; reservoir rock; effective thickness; seismic; dynamic interpretation.

Quantitative prediction of storage properties of Jurassic and Cretaceous reservoir rocks of the Gydanskaya and western part of the Yenisei-Khatanga oil-and-gas areas obtained by using the technology of combined spectmm-velocity prediction is presented in the article. The physical basis of this technology, its description and the process chart are also presented. Within the scope of this article the use of the technology of combined spectral and velocity prediction for seven reservoirs in the Jurassic - Cretaceous section of the study area is considered. Permeability properties of reservoir rocks of the Gydanskaya and western part of the Yenisei-Khatanga oil-and-gas areas are obtained in the form of prediction maps and cubes of effective thicknesses and specific permeability properties of reservoir rocks. Comparison between the cube sections and prediction maps of effective thickness of respective section intervals is also shown. The obtained cube of effective thicknesses can be used in the 3D statistical model for basin modeling and resources calculation by volumetric method. Based on all the maps obtained the quantitative assessment of hydrocarbon potential has been updated for the western part of the Yenisei-Khatanga regional deep. The obtained prediction maps and cubes of permeability properties allowed for essentially updating of the prediction parameter (Hd) for determination of the analogy factor between the specified calculated and reference blocks when assessing resources potential by the internal geological analogy method.

Технология комплексного спектрально-скоростного прогноза (КСС11) [2] разработана на базе спект-рально-временного анализа (СВАН) [4] и псевдоакустического (ПАК) преобразования [1] сейсмической записи с целью прогнозирования типов геологического разреза и фильтрационно-емкостных свойств

коллекторов (коэффициентов пористости и проницаемости эффективных толщин, удельной емкости и гидропроводности) с построением карг и кубов. Физическая основа технологии КССП заключается в том, что в соответствии с классической теорией распространения упругих колебаний при изменении

I ЕШ 1ШГ iR A

НЕтти и'"АЗА U

Рис. 1.

Fig. 1.

Геофизическое СВАН моделирование поданным ГИС (АК) и сейсморазведки в интервале меловых отложений по скв. Семаковская-54

Geophysical time-frequency signal analysis modeling using well logging (sonic log) and seismic data for the Cretaceous deposits interval in Well Semakovskaya-54

СВАН-колонка по трассе (i, 2): 1 — сейсмической, 2 — синтетической; 3 — трасса коэффициентов отражения (АК); 4 — акустический каротаж (АК) в скважине; КВК (5, б): 5 — трасс, 6 — СВАН-колонок; трасса (7, 8): 7— реальная, 8 — синтетическая (АК)

TFSA-column from trace (1,2): 1 — seismic, 2 — synthetic; 3 — reflection factors trace (SL); 4 — SL in the well; cross-correlation coefficient for (5, 6): 5 — traces, 6 — TFSA-columns; trace (7, 8): 7 — actual, 8 — synthetic (SL)

упругих свойств среды, обусловленном непостоянством литофациальной и гратгулометрической характеристик разреза, фильтрациопно-емкостных параметров и наличием флюида, изменяются форма импульса волны и скорость его распространения [7]. Наиболее полное отображение изменения формы импульса достигается при его двухмерном спектральном разложении по оси частот и времен [8].

Энергетические спектры СВАН-колонки (рис. 1) характеризуются количественными спектрально-временными атрибутами (СВА), представляющими собой отношение энергии высоких частот и больших времен к энергии низких частот и малых времен, а также произведение удельной спектральной плотности па средневзвешенные и максимальные частоты и времена. Изменение скорости распространения импульса в среде определяется значениями ПАК-ско-рости на основе ПАК-преобразовамий сейсмической записи [3].

Таким образом, количественная спектрально-временная и псевдоакустическая параметризации

волнового поля на временных разрезах и кубах позволяют получить семь соответствующих атрибутов: шесть спектрально-временных (три по оси частот и такие же три по оси времен) и один псевдоакустический (скорость). Эти сейсмические атрибуты сертифицируются по максимальному значению коэффициента взаимной корреляции (КВК) с типами геологического разреза и фильтрационно-ем-костными параметрами коллекторов в эталонных скважинах. Сертифицированные атрибуты определяются по всем сейсмическим трассам с построением карт и кубов атрибутов, которые комплексно интерпретируются с использованием современных математических средств — искусственных нейронных сетей, статистических и спектрально-корреля-ционных алгоритмов.

Результаты применения технологии КССП (рис. 2) представляют собой карты и кубы типов геологического разреза, коэффициентов пористости и проницаемости, эффективных толщин, удельной емкости и гидропроводности коллекторов, имею-

60 !ei lu m , i ô

Рис. 2.

Fig. 2.

Блок-схема методики прогнозирования фильтрационно-емкостных свойств коллекторов с использованием технологии КССП

Process chart of prediction procedure of reservoir rocks porosity-permeability properties using the comprehensive spectral time prediction technology

щих как пористую, так и трещинную и трещинно-кавернозную структуры.

Технология КССП основана на новых способах геофизической разведки, по которым получено шесть патентов на изобретение РФ, и предложена к применению «Методическими рекомендациями по использованию данных сейсморазведки (2D, 3D) при подсчете запасов нефти и газа» (ЛевяптВ.Б., Ампи-лов Ю.П., Глоговский В.М. и др., 2006, с. 23).

В настоящей статье технология КССП применена для прогнозирования эффективных толщин коллекторов (Н:)ф) и удельной емкости (q= К„ ■ Н^) насоновского резервуара (K,t-st) верхнего мела, дол -ганско-верхнеяковлевского (К,а2-K,s), малохетско-верхнесуходудинского (K,v3—а,) и нижнехетско-де-рябинского (K^-v,) резервуаров нижнего мела, сиговского (|3k,-K|b,) резервуара верхней юры, ма-лышевского (I.bt-f.k,) и вымского (J2a2-b,) резер-

вуаров средней юры Гыдано-Усть-Енисейского куба, расположенного на территории Гыдаиской и западной части Енисей-Хатангской НГО [1].

Гыдапо-Усть-Енисейский временной сейсмический куб построен по данным сейсморазведки МОГТ 20 с использованием повой технологии построения объемных седиментациомно-емкостпых моделей осадочных бассейнов [6]. Это стало первым этапом реализации новой методики определения емкостных свойств коллекторов в межскважинном пространстве при региональном сейсмическом прогнозе 20,30 [5].

Адаптация технологии КССП к сейсмогеоло-гическим условиям Гыдаиской и западной части Енисей-Хатангской НГО заключалась в СВАН-моде-лировании, выборе параметров определения объемных спектральных сейсмических атрибутов (ОССА), т.е. временного интервала СВАН, ширины фильтра, чиста фильтров, начальной и конечной частот

I ЕОГрГ 1Я Л

НЕШТИ И'"АЗА U

и времен энергетических спектров СВАН-колоики, уровня отсечки неустойчивой части спектров. Временной интервал СВАН соответствует заданным интервалам абсолютных глубин для семи прогнозных интервалов разреза: насоновского, долганско-верх-неяковлевского, малохетско-верхнесуходудинского, пижнехетско-дерябинского, сиговского, малышев-ского и вымского.

Критерий выбора параметров ОССА и самих ОССА — максимальный КВК сейсмических атрибутов с эталонными (скважинными) значениями петрофизических параметров. СВАН-моделирова-ние проведено для выяснения степени соответствия сейсмических трасс реальным упругим параметрам геологической среды и корреляции СВА и ПАК-атри-бутов с эффективными толщинами и удельной емкостью юрско-меловых коллекторов с использованием акустического каротажа в скважинах, расположенных по всей территории исследований. В результате СВАН-моделирования рассчитаны синтетические трассы и СВАН-колонки, а также ОССА по ним, которые сопоставлены с сейсмическими трассами и СВАН-колонками (см. рис. 1). Значение КВК синтетических и сейсмических трасс во всех случаях превышает 0,7] (0,71-0,86), а КВК СВАН-колонок, как и должно быть [4], выше — 0,75-0,93. Таким образом, можно считать, что трассы исходного временного куба вполне пригодны для дальнейшей интерпретационной обработки, поскольку при минимальном временном интервале 30 с и шаге дискретизации 2мс взаимно коррелируют минимум 15 отсчетов, что означает доверительную вероятность 0,70-0,95, т.е. высокое или допустимое качество соответствия сейсмических трасс реальным жесткостным моделям (Левяпт Л.Б., Билибип С.И., Шурыгин А.М., 2002).

Значение КВК синтетических ОССА более 0,7 (0,72-0,81) с эффективными толщинами и удельной емкостью коллекторов свидетельствует о возможности использования сейсмических трасс, подобных синтетическим с КВК=0,72-0,86, для количественного прогноза емкостных параметров коллекторов.

Для прогноза кубов эффективных толщин коллекторов в межскважинном пространстве в соответствии с блок-схемой (см. рис. 2) были сертифицированы ОССА с различными параметрами расчета Р-полос пропускания примененных фильтров для получения СВАН-колонок и ¿-уровней отсечки спектров. В качестве эталонной использовалась информация по 50 скважинам, расположенным в пределах куба, а также кривые изменения Я)ф с глубиной и суммарные значения эффективных толщин коллекторов в пределах исследуемых интервалов.

Для успешного проведения последующей комплексной интерпретации сертифицированных атрибутов с применением искусственных нейронных

сетей значения КВК должны превышать 0,5 (Вепт-цель Е.С., 1964; Волчихин В.И., Иванов А.И., 2003).

По 50 скважинам сертифицированные ОССА взаимно коррелируют с петрофизическими параметрами КВК >0,5, что вполне достаточно для их комплексной интерпретации с применением ИНС и достижения КВК 5 0,75 между комплексным атрибутом и петрофизическими параметрами, что является естественным основанием для проведения подобных исследований по сейсмическим трассам. Архитектура ИНС — число слоев и нейронов — выбиралась минимальной для уменьшения погрешности прогноза вне эталонных точек (Авербух А.Г., Пустарникова Ю.А., Ахметова Э.Р., 2002). Архитектура ИНС составила 1-5 слоя и 7-21 нейронов.

Результаты сертификации ОССА приведены на рис. 3 и в таблице для долганско-верхнеяковлевского (K,a2-K2s) и малышевского (|2bt-|2ki) интервалов разреза.

Значение КВК псевдоакустических скоростей с емкостными параметрами не превышало 0,4, поэтому он не был использован. В результате проведенных исследований построены кубы и карты эффективных толщин и удельной емкости коллекторов семи наиболее нефтегазоперспективных юрских и меловых интервалов геологического разреза на площади 433200 км2.

В качестве примера приведем вертикальное сечение куба эффективных толщин для сиговского (J^kj —K,b,), малышевского (J2bt-J2k]) и вымского (12а2-Ь,) резервуаров в юрских отложениях и горизонтальное сечение куба эффективных толщин коллекторов нижнего мела (рис. 4,5).

Прогнозные кубы удельной емкости и эффективных толщин могут быть использованы в объем-но-статистической модели бассейнового моделирования и для подсчета ресурсов объемным методом. Все построенные карты были использованы для угочпения количественной оценки ресурсного потенциала УВ западной части Енисей-Хатангского регионального прогиба и позволили существенно уточнить прогностический параметр (Як[)) для определения коэффициента аналогии между выделенными расчетными и эталонными участками при оценке ресурсного потенциала методом внутренних геологических аналогий.

В результате проведенной работы получена принципиально новая геолого-петрофизическая информация, свидетельствующая об эффективности разработанной методики, которую рекомендуется внедрить при проведении региональных, поисковых и детальных сейсморазведочных работ. Результаты получили практическое применение при оценке ресурсов Гыданской и западной части Енисей-Хатангской НГО.

62 Bfenffi&Y.®

Рис. 3.

Fig- 3.

Зависимость эффективных толщин (А) от сертифицированных ОССА для долганско-верхнеяковлевского резервуара (К,а — K,s> и удельной емкости (В) от сертифицированных ОССА для малышевского резервуара (J,bt-J,k,)

Crossplots of effective thickness (A) vs certified volume spectral seismic attributes for the Dolgansko-Verkhneyakovlevskiy reservoir (K,a -K2s) and specific permeability (B) vs certified VSTA for the Malyshevskiy reservoir (Jjbt-J.k,)

ОССА 1 (F = 50; I = 0,3) OCCA 3 (F = 70; L = 0,3)

£ «

200 100

0

KBK = 0,54 *»

10»

ф •

• 4-1--«» I-1-1-r-

llto : to: ш usa uao цел ш tcao i*m taa »0

OCCA 5 (F = 30; I = 0,1)

(DO

OCCA 4 (F = 70; L = 0.2)

OCCA 3 (F = 40; I - 0,3)

OCCA 4 (F = 70; L « 0,2)

OCCA 5 (F » 50; L = 0,1)

OCCA 1 (F = 30; L = 0,2)

I ЕОГрГ iR A

НЕШТИИ'-АЗА U

Таблица. Сертификация объемных спектрально временных атрибутов для прогноза эффективных толщин и удельной емкости коллекторов долгансковерхнеяковлевского и малышевского резервуаров

Table. Certification of volume spectral-lime attributes for prediction of effective thickness and specific permeability of the Doigansko-Verkhneyakovlevskiy and Malyshevskiy reservoir rocks

Фильтра-ционно-емкостные свойства Сертифицированный атрибут KBK KBK среднее Число использованных скважин Общее число скважин Доверительная Р Средняя Р Средняя Р по обоим параметрам

OCCA 1 SO 03 0,54 40 50 0,80

IS s н,ф OCCA 3 70 03 0,56 0,61 40 50 0,80 0,80

. u о и a. S a п: u 5 ST T CO CD OCCA 4 70 02 0,67 40 50 0,80

OCCA 5 30 01 0,66 40 50 0,80 0,82

X <u =; a: cn О Ш QJ ct X CL X OCCA 1 40 02 0,56 42 50 0,84

OCCA 3 70 03 0,69 0,59 40 50 0,80 0,83

Ш Ш 4 OCCA 4 30 03 0,58 42 50 0,84

OCCA 5 40 03 0,57 42 50 0,84

OCCA 1 30 03 0,68 24 30 0,80

JS 1 OL <J Ш m 2" 4 a. OCCA 3 40 03 0,51 0,57 24 30 0,80 0,90

OCCA 4 60 03 0,58 30 30 1,00

OCCA 6 SO 01 0,51 30 30 1,00 0,87

1 ш ja m ^ £ пз Q. 5 OCCA 1 30 02 0,73 24 30 0,80

OCCA 3 40 03 0,56 0,65 24 30 0,80 0,80

Q OCCA 4 70 02 0,55 24 30 0,80

OCCA 5 50 01 0,74 24 30 0,80

Рис. 4. Вертикальное сечение куба эффективных толщин коллекторов сиговского {J;,к,—К,t>,), малышевского (J,bt-J3k,)

и вымского (J,a2-b,) резервуаров (В), график изменения суммарных значений эффективных толщин малышевского резервуара по Crossline 2129 (А) и прогнозная карта эффективных толщин малышевского резервуара (С) Fig. 4. Vertical section of effective thicknesses cube oftheSigovskiy K,b,), Malyshevskiy (J;bt-J,k.) and Vymskiy (J2a,-b,) reservoir rocks (B), variations of aggregate values of the Malyshevskiy reservoir effective thicknesses along Crossline 2129 (A) and prediction map of the Malyshevskiy reservoir effective thicknesses (C)

Зоны отсутствия (Hoi): Щ — отложений, 2 — коллекторов;

Zones free of flt, ¿¡):|Д — deposits",12 — reservoir rocks;! 3 — wells

ко ■ко

«30

к»

I ООО

,m в нее l«!0 ' i no гая una 3100 мао JM0

Рис. 5.

Fig. 5.

Горизонтальное сечение куба эффективных толщин коллекторов нижнего мела Slice 1500 (А) и прогнозная карта эффективных толщин коллекторов долганско-верхнеяковлевского резервуара (К.а_,—K,s) (В)

Horizontal section of effective thicknesses cube of the Lower Cretaceous reservoir rocks Slice 1500 (A) and prediction map of effective thicknesses of the Dolgansko-Verkhneyakovlevskiy reservoir rocks (K,a_,-K,s) (B)

I EDI ЕГ! 1Я

НЕФТИ И rA3A

Границы (1, 2): 1 — НГО, 2 — Гыдано-Усть-Енисейского сейсмического куба; 3 — береговая линия; границы тектонических элементов (4-7): 4 — надпорядковых, 5 — суперпорядковых, б — I порядка, 7—11 порядка. Структурно-тектонические элементы Западно-Сибирской плиты:

суперпорядковые: I — Пакулихинская моноклиза, II — Ямало-Гыданская переходная зона; структурно-тектонические элементы I порядка: отрицательные (1-3): 1 — Пендомаяхская впадина, 2 — Долганский прогиб, 3 — Ямало-Гыданская седловина; положительные (4-6): 4 — Сузунско-Ванкорский вал, 5 — Мессояхский мегавал, б — Гыданская седловина.

Структурно-тектонические элементы Енисей-Хатангского регионального прогиба:

суперпорядковые: III — Северо-Сибирская моноклиза, IV — Центрально-Таймырский желоб, V — Таймырская моноклиза; структурно-тектонические элементы I и II порядков: отрицательные (7-10): 7 — Гыдано-Хатангская переходная зона, 8 — Носковский прогиб, 9 — Дудыптинский мегапрогиб, 10 — Агапский мегапрогиб; положительные (14-17): 14 — Танамско-Малохетский мегавал, 15 — Рассохинский мегавал, 16 — Таймырский высгуп, 17 — Енисей-Янгодский склон

Borders (1. 2): 1 — oil and gas areas, 2 — Gydano-Ust-Eniseyskiy seismic cube; 3 — coastline; borders of tectonic elements of (4-7): 4 — major order, 5 — superorder, б — I order, 7—11 order. Structural-tectonic elements of the West Siberian plate:

superorder: I — Pakulikhinskaya monoclise, II — Yamalo-Gydanskaya transition zone; structural-tectonic elements of the I order: negative (1-3): 1 — Pendomayakhskaya depression, 2 — Dolganskiy deep, 3 — Yamalo-Gydanskaya saddle; positive (4-6): 4 — Suzunsko-Vankorskiy swell, 5 — Messoyakhskiy mega-swell, 6 — Gydanskaya saddle. Structural-tectonic elements of the Yenisei-Khatanga regional deep:

superorder: III — North Siberian monoclise, IV — Central Taimyr trough, V — Taimyr monoclise; structural-tectonic elements of the I and II orders: negative (7-10): 7 — Gydan-Khatanga transition zone, 8 — Noskovskiy deep, 9 — Dudyptmskiy mega-deep,10 — Agapskiy mega-deep; positive (14-17): 14 — Tanamsko-Malokhetskiy megaswell, 15 — Rassokhinskiy megaswell, 16 — Taimyr nose, 17 — Yenisei Yangodskiy slope

Q2 ~5

Литература / References

1. Афонасенков А.П., Сурова Н.Д., Левчук Л.В., Киселев А.А., Копилевич Е.А. Емкостная характеристика коллекторов юрско-меловых отложений Гыданской и западной части Енисей -Хатангской НГО // Геология нефти и газа. - 2017. - № 4. - С. 45-54.

Afanasenkov А.P., Surovo N.D., Levchuk L.V., Kiselev A.A., Kopilevich Е.А. Permeability properties of reservoir rocks of Jurassic - Cretaceous deposits of the Gydanskaya and western part of the Yenisei-Khatanga oil-and-gas areas. Geotogiya nefti i gaza. 2017;(4):4S-54.

2. Бродов Л.Ю., Мушин И.А. Спектрально-временной анализ сейсмических данных при структурно-формационной интерпретации // Геология и геофизика. - 1985. - № 9. - С. 114-126.

Brodov LYu., Mushin I.A. Time-spectral analysis of seismic data for the structural-formational interpretation. Geologiya i geofizika. 1985;(9):114-126.

3. Гогоненков Г.Н., Захаров E.T., Эльманович С.С Прогноз детального скоростного разреза по сейсмическим данным // Прикладная геофизика.-1982. - Вып. 97. - С. 58-72.

Goganenkov G.N., Zakharov Е.Т., Elmanovich S.S. Detailed velocity section prediction using seismic data. Prikladnaya geofizika. 1982;97:58-72.

4. Копилевич E.A., Мушин И.А., Давыдова E.A., Афанасьев М.Л. Комплексное спектрально-скоростное прогнозирование типов геологического разреза и филырационно-емкостных свойств коллекторов // ОАО «НК «Роснефть», сер. Библиотека нефтяного инжиниринга. - Ижевск : АНО «ИИКИ», 2010. - 248 с.

Kopilevich Е.А., Mushin I.A., Davydovo Е.А., Afanosyev Ml. Combined spectral-velocity prediction of geological section types and porosity-permeability properties of reservoir rocks. ОАО «NK «Rosneft», ser. Biblioteka neftyanogo inzhiniringa. Izhevsk: ANO «МК1»; 2010.248 p.

5. Копилевич E.A., Сурова Н.Д. Методика регионального 3D прогнозирования емкостных свойств коллекторов по данным сейсморазведки 2D // Геофизика. - 2015. - № 1. - С. 2-9.

Kopilevich Е.А., Surovo N.D. Method of regional 3D prediction of reservoir rock permeability properties using 2D seismic data. Geofizika. 2015;(l):2-9.

6. Мушин И.А., Фортунатова H.K., Белоусов Г.А. Технология построения объемных седиментационно-емкостных моделей осадочных бассейнов //Технологии сейсморазведки. - 2012. - № 1. - С. 37-45.

Mushin I.A., Fortunatova N.K., Belousov G.A. Technology for obtaining 3D sedimentation-permeability models of sedimentary basins. Tekhriologii seysmorazvedki. 2012;(l):37-45.

7. Пузырев H.H. Интерпретация данных сейсморазведки методом отраженных волн. - М. : Госгопгехиздат, 1959. - 446 с.

Puzyrev N.N. Seismic data interpretation using reflection wave method. Moscow: Gostoptekhizdat; 1959. 446 p.

8. Харкевич A.A. Спектры и анализ. - M. : Физматтиз, 1962. - 236 с.

Harkevich A.A. Spectra and analysis. Moscow: Fizmatgiz; 1962. 236 p.

66 ;Ei IL .( -, r C)