Научная статья на тему 'Петрофизическое обеспечение интерпретации комплекса геофизических исследований скважин на базе спектрометрического гамма-каротажа'

Петрофизическое обеспечение интерпретации комплекса геофизических исследований скважин на базе спектрометрического гамма-каротажа Текст научной статьи по специальности «Науки о Земле и смежные экологические науки»

CC BY
861
80
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ПЕТРОФИЗИКА / PETROPHYSICS / ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ СКВАЖИН / INTERPRETATION OF GEOPHYSICAL WELL INVESTIGATIONS / ЭФФЕКТИВНАЯ ПОРИСТОСТЬ / EFFECTIVE POROSITY / СПЕКТРАЛЬНЫЙ ГАММА-КАРОТАЖ / SPECTRAL GAMMA-LOGGING / ПОЛИМИКТОВЫЕ ОТЛОЖЕНИЯ / POLYMICTIC DEPOSITS / МИНЕРАЛЬНО-КОМПОНЕНТНАЯ МОДЕЛЬ / MINERAL-COMPONENT MODEL

Аннотация научной статьи по наукам о Земле и смежным экологическим наукам, автор научной работы — Корост Д.В., Калмыков Г.А., Решетов Е.В., Блохин В.С.

Статья посвящена новой методике выделения пород-коллекторов сложного состава, слагающих пласты малой мощности. Основная цель выработка оптимального комплекса петрофизических исследований, используемых при интерпретации комплекса ГИС. Решение задачи заключается в формировании минерально-компонентной модели отложений и нахождении диапазона допустимых значений каждого макрокомпонента, а также их петрофизических параметров.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по наукам о Земле и смежным экологическим наукам , автор научной работы — Корост Д.В., Калмыков Г.А., Решетов Е.В., Блохин В.С.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

The work is devoted to an advanced detachment methodic of reservoir rocks of complicated composition that are composing the layers of low thickness. Main aim is elaborating an optimal complex of petrophysical investigations that are being used at interpretation of geophysical well lodging complex. Problem solution consists in forming of mineral-component sediment model and finding an acceptable values range of every microcomponent as well as their petrographic parameters.

Текст научной работы на тему «Петрофизическое обеспечение интерпретации комплекса геофизических исследований скважин на базе спектрометрического гамма-каротажа»

КРАТКИЕ СООБЩЕНИЯ

УДК 552.08:550.8

Д.В. Корост, Г.А. Калмыков, Е.В. Решетов, В.С. Блохин

ПЕТРОФИЗИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИНТЕРПРЕТАЦИИ КОМПЛЕКСА ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ СКВАЖИН НА БАЗЕ СПЕКТРОМЕТРИЧЕСКОГО ГАММА-КАРОТАЖА

Статья посвящена новой методике выделения пород-коллекторов сложного состава, слагающих пласты малой мощности. Основная цель — выработка оптимального комплекса петрофизических исследований, используемых при интерпретации комплекса ГИС. Решение задачи заключается в формировании минерально-компонентной модели отложений и нахождении диапазона допустимых значений каждого макрокомпонента, а также их петрофизических параметров.

Ключевые слова: петрофизика, интерпретация геофизических исследований скважин, эффективная пористость, спектральный гамма-каротаж, полимиктовые отложения, минерально-компонентная модель.

The work is devoted to an advanced detachment methodic of reservoir rocks of complicated composition that are composing the layers of low thickness. Main aim is elaborating an optimal complex of petrophysical investigations that are being used at interpretation of geophysical well lodging complex. Problem solution consists in forming of mineral-component sediment model and finding an acceptable values range of every microcomponent as well as their petrographic parameters.

Key words: petrophysics, interpretation of geophysical well investigations, effective porosity, spectral gamma-logging, polymictic deposits, mineral-component model.

Введение. Основные задачи интерпретации комплекса геофизических исследований скважин (ГИС) — выделение коллекторов, определение их эффективных мощностей и пористости.

Традиционно задача выделения коллекторов решалась на качественном (по наличию глинистой корки, расхождению показаний зондов различной глубинности, например микрозондов различных зондов бокового каротажного зондирования) или на количественном уровне (Кп > Кп крит) [Латышева, 1981]. При этом для терригенных полимиктовых коллекторов Западной Сибири основным методом определения пористости был метод измерения потенциала собственной поляризации и его пересчет в коэффициент пористости (Кп) по петрофизическим зависимостям типа керн — ГИС.

В течение последних лет применение всех этих подходов весьма затруднительно: во-первых, для поддержания пластового давления на месторождениях Западно-Сибирского нефтегазоносного бассейна (НГБ) используются поверхностные пресные воды; во-вторых, при бурении применяются полимерные растворы; в-третьих, истощение традиционных коллекторов требует проведения геолого-разведочных работ в отложениях, которые ранее не исследовались, например, для Западной Сибири это юрские отложения, характеризующие-

ся небольшой мощностью полимиктовых коллекторов, породы фундамента и коры выветривания.

Методика проведения работ. Невозможность использовать традиционные подходы требует разработки новых методик выделения коллекторов. Необходимое условие для выделения коллектора — наличие эффективной пористости (Кп эф), которая описывается следующим выражением

Кп эф = Кп(1 - КювХ (1)

где Ков — коэффициент остаточной водонасыщеннос-ти. Остаточная вода коллекторов может быть разделена на Ков скелета и адсорбированную воду глинистых минералов [Эланский, 2000]. Увеличение содержания глинистых минералов повышает долю сорбированой воды, но так как эти минералы образуют пленки на поверхности зерен, то они уменьшают объем воды, физически связанной с зернами скелета. На основании изложенного можно записать уравнение для остаточной воды:

К = К

^-ов ^-ов.ск

[1

Юя

(Кгл/Кп)] + Юадс(Кгл/Кп), (2)

^адс шадс\А>тл/

где юадс — вода, адсорбированная глинистыми минералами; Кгл — объемная глинистость.

В уравнении (2) первое слагаемое отвечает за уменьшение воды, физически связанной с зерна-

ми скелета, а второе — за увеличение количества связанной воды при увеличении глинистости. Преобразование уравнения (2) приводит к следующему соотношению, описывающему связь остаточной воды с глинистостью и пористостью:

Ков = Ков.ск + юадс(Кгл/Кп) (1 - Ков.ск). (3)

Как видно из уравнения (3), для расчета остаточной водонасыщенности необходимо измерение

Кп и Кгл.

При проведении работ по выделению коллекторов пласта ЮС1 Северо-Юрьевского месторождения (Сургутский свод, Западная Сибирь) было установлено, что стандартные методы ГИС нельзя использовать для расчета Кп и Кгл, так как изучаемые отложения сильно заглинизированы и имеют сложное полиминеральное строение скелета и глинистого компонента. Для разрешения возникших трудностей было решено наряду со стандартными применить радиоактивные методы ГИС, показания которых наиболее тесно связаны с вещественным составом пород. Особая роль при этом отводилась данным спектрометрического гамма-каротажа (СГК), существенно расширяющего возможности исследования сложных терригенных коллекторов.

Как известно, горная порода содержит различные минеральные (кварц, полевые шпаты, глины) и неминеральные (углеводороды, вода) компоненты. Ввиду сложного строения горных пород число составляющих ее компонентов может значительно превышать число геофизических характеристик, измеряемых в скважине, вследствие чего возникает необходимость сократить число компонентов породы путем объединения их в макрокомпоненты, которые могут представлять собой как мономинеральные компоненты, так и ассоциации отдельных минералов и неминеральных составляющих горной породы. Оптимально использовать пять макрокомпонентов, что обеспечивает достаточную точность решения задачи.

Для терригенных отложений Западно-Сибирского НГБ была предложена следующая система петрофи-зических уравнений, связывающих показания методов ГИС и содержание составляющих горных пород:

КМ18М1СК

М1

+ КМ28М2СК

М2

+ КМ38М3СК

М3

+

+ КМ48М4С

К + КМ58М5

е ^ М5 _ ^

;8Л/р;СК~ С

К 8ГП,

КМ18М1СтГ + КМ28м2СТЬМ2 + КМ38М3СТМ

+

+ КМ4^М4СТЬМА + КМ5§М5СТЬМ5

СТЪ 8ГП,

КМ18М1 + КМ28М2 + КМ38М3 + КМ48М4 + КМ58М5 8ГП, КМ1ЮМ1 + КМ2ЮМ2 + КМ3ЮМ3 + КМ4ЮМ4 + КМ5ЮМ5 = ЮГП,

КМ1 + КМ2 + КМ3 + КМ4 + КМ5 1,

(4)

где Кг- — объемная доля /'-го макрокомпонента в горной породе; 8/, 8ГП — плотность /-го макрокомпонента

и горной породы; СКг, Стьг, СК, СтИ — массовая доля концентрации калия и тория в г'-м макрокомпоненте и горной породе; юГП — условный водородный индекс горной породы, рассчитанный по зависимости, которая построена для матрицы, состоящей из кальцита (СаС03) с порами, заполненными водой; т/ — удельный вклад водородного индекса макрокомпонента в условный водородный индекс горной породы; М/ — индекс соответствующего макрокомпонента.

Для детального изучения строения полимиктовых терригенных коллекторов был обоснован комплекс лабораторных литолого-петрофизических исследований [Калмыков, 2001], включающий следующие методы:

— изучение вещественного состава пород: петрографическое описание шлифов; рентгеноструктур-ный анализ, который позволяет оценить содержание различных глинистых минералов, имеющих большое влияние на показания ГИС; исследование сколов породы под растровым электронным микроскопом, что дает возможность оценить распределение глинистых минералов в поровом пространстве коллекторов; термогравиметрический анализ (дериватография);

— измерение петрофизических характеристик керна, аналогичных данным, получаемым по комплексу радиоактивных методов ГИС, а именно изучение распределения концентраций естественных радиоактивных элементов (К, и, ТИ) и объемной плотности пород;

— измерение следующих стандартных фильтра-ционно-емкостных свойств пород: коэффициента открытой пористости (Кп), коэффициента абсолютной проницаемости (Кпр), коэффициента остаточной водонасыщенности (Ков), коэффициента глинистости (Кгл), минералогической плотности (8); а также расчет параметра пористости (Рп) и параметра насыщенности (Рн).

В результате рентгеноструктурного анализа получено распределение минералов в породе и рассчитано их среднее содержание в отложениях пласта ЮС1 (табл. 1). В результате проведения стандартного пет-рофизического комплекса исследований получены значения коэффициентов открытой пористости (Кп), проницаемости (Кпр), остаточной водонасыщенности (Ков), а также плотности (8), рассчитаны параметры пористости (Рп) и насыщения (Рн).

На основании анализа полученных данных, выполненного с учетом изучения пород под растровым электронным микроскопом и на дериватографе, исследования природы образования различных минеральных (глинистых) компонентов породы определены основные макрокомпоненты породы, в дальнейшем используемые при построении минерально-компонентной модели отложений.

Построение минерально-компонентной модели отложений. Формирование минералогической модели заключается в выявлении закономерностей соотношения минералов между собой и их объеди-

Таблица 1

Статистические параметры распределения содержания (%) основных породообразующих минералов пород пласта ЮС1

Статистические характеристики Глинистые минералы Полевые шпаты Карбонаты Кварц Пирит Коэффициент глинистости Карбонат-ность

Смеша-нослой-ные Гидрослюды / Иллит Каолинит Хлорит Альбит / Микроклин Кальцит Сидерит

Мах 4,38 32,12 19,84 23,12 42,82 10,04 24,30 61,84 9,33 79,1 24,3

Мт 0 0,7 3,82 0,5 11,81 0 0,00 14,74 0 28,12 0,00

Среднее значение 1,64 10,46 8,66 7,36 29,41 1,37 1,35 37,25 1,71 33,32 2,65

Статистическое отклонение 7,55 9,77 5,46 2,04 7,95 3,01 5,43 10,6 6,29 18,94 5,79

нения в единый макрокомпонент. Общие принципы формирования такой модели: сходство минералов по элементному составу, расположение минералов в поровом пространстве или скелете породы, близкие физические свойства минералов, наличие формальных корреляционных связей между минералами.

Кварц выделен в качестве основного компонента терригенных пород, содержание которого не коррелирует ни с одним из минералов.

Так как альбит и микроклин являются минералами одного изоморфного ряда полевых шпатов и в исследуемых отложениях их содержание хорошо коррелирует, то эти минералы объединены в макрокомпонент полевые шпаты.

При разделении глинистых минералов на макрокомпоненты учитывали их количественные вза-

общая корреляция

корреляция зоны глин

корреляция зоны коллектора

Рис. 1. Количественная корреляция содержания глинистых минералов и суммарного содержания глинистых минералов в отложениях пласта ЮС1

имоотношения как в преимущественно глинистом разрезе, так и в зоне коллекторов (рис. 1). На графиках, приведенных на рис. 1, видно, что наименьшие значения коэффициента корреляции (Я2) с суммарным содержанием глин отмечаются у каолинита, что послужило причиной выделения его в отдельный макрокомпонент — глину 1.

В свою очередь содержание хлорита, гидрослюды (представляющей собой гидратированные слюдистые образования) и иллита (выделяемого отдельно от остальных гидрослюд [Шлыков, 2006]) имеет достаточно высокие значения коэффициента корреляции. В исследуемых отложениях смешанослойные образования содержатся в незначительном количестве, а с учетом их схожих физико-химических свойств с гидрослюдами и иллитом, они отнесены к одному макрокомпо-

Каолинит ЮС

ненту — глине 2, состоящей из иллита, гидрослюды, хлорита, смешанослойных образований.

Значения коэффициента пористости (Кп), по сути характеризующего общее содержание углеводородов и воды в породе, приняты в качестве пятого макрокомпонента, используемого в дальнейшем при построении модели изучаемых отложений.

Таким образом, для пласта ЮС1 Северо-Юрь-евского месторождения выделены следующие макрокомпоненты: кварц, полевые шпаты, глина 1, глина 2, Кп.

На основании статистических параметров распределения петрофизических характеристик пород пласта ЮС1 (табл. 1, 2) была предложена минерально-компонентная модель отложений (рис. 2).

По результатам рентгенофлюоресцентного и нейтронно-активационного анализов образцов керна определено содержание радиоактивных элементов (К, и, ТИ) в породе. Связь между концентрациями радиоактивных элементов и содержанием макрокомпонентов записывается в следующем виде:

с к = Е те к ,

I=1 п

С ТЪ — ^ т гС ТЪ ,

(5)

г—1 п

с и — £ тгС М,

Статистические характеристики Кп, % Плотность, г/см3 Кпр, мД Калий, % Уран, 10-4,% Торий, 10-4,%

Мах 21,01 2,58 29 3,4 6,8 15,1

Мт 0,33 2,14 0,0013 1,8 0,8 5,3

Среднее 11,71 2,35 6,54 2,58 2,47 10,04

Статистическое отклонение 5,57 0,14 9,29 0,49 1,64 2,63

—1

где СК, СТЬ, Си — значения массовой концентрации калия, тория и урана в горной породе соответственно; тг — значения массового содержания г-го минерального или неминерального макрокомпонента в горной породе. В нашем случае это глина 1, глина 2 и полевые шпаты.

Обсуждение возможных ограничений метода. Опыт определения концентрации К, ТИ, и в отдельных минералах горных пород по описываемой методике показал, что практически невозможно подобрать и использовать единое значение концентраций естественных радиоактивных элементов (ЕРЭ) для различных геологических объектов. Это обусловлено тем, что ЕРЭ не являются образующими элементами для большинства (исключение составляет калий в мик-

Таблица 2

Статистические параметры распределения петрофизических характеристик в породах пласта ЮС1

Рис. 2. Модель отложений коллектора пласта ЮС1

роклине) минералов осадочных горных пород. Таким образом, определение содержания ЕРЭ в породе путем решения системы уравнений (5) превращается в недоопределенную задачу. Это означает, что кроме установления содержания составляющих необходимо уточнять петрофизические параметры каждого макрокомпонента. Решение этой более усложненной задачи представляется возможным с использованием следующих предпосылок:

— изменение петрофизических параметров каждого минерала в пределах одного пластопересечения (пересечение пласта одной скважиной) будет незначительно, и следовательно, для данного пластопересечения можно использовать единую петрофизическую матрицу;

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

— изменение измеряемых геофизических величин связано только со стратиграфическим разбросом (все измеряемые величины, входящие в систему (5), являются радиоактивными параметрами, а ядерный распад по определению является случайным процессом);

— диапазон изменения петрофизических параметров в рамках одной литофациальной зоны ограничен и может быть оценен при исследовании коллекции кернового материала.

На основании этих предпосылок был разработан алгоритм и создан пакет программ решения блока систем уравнений типа (4) для данного пластопересечения. Входными данными являются результаты обработки комплекса ГИС и расширенного СГК, литологическое расчленение конкретного интервала, макрокомпонентная модель, включающая как непосредственно набор компонентов, так и пределы их ожидаемых значений, математическое ожидание значений петрофизических параметров каждого макрокомпонента и диапазон их изменения для данной литофациальной зоны.

Исходя из перечисленного перед петрофизиче-скими исследованиями ставятся следующие задачи: 1) выделение литофациальных зон; 2) создание мак-рокомпонентной модели изучаемых отложений; 3) нахождение математического ожидания и диапазона изменений петрофизических характеристик каждого макрокомпонента; 4) нахождение количественных ограничений содержания макрокомпонентов в изучаемых отложениях.

Исследования структуры породы под растровым электронным микроскопом показали, что межзер-

п

Рис. 3. Крупная пора, зерна которой покрыты битумно-глинистой

пленкой

новое пространство содержит флюид и глинистые минералы (рис. 3). Анализ взаимодействия и распределения минералов в поровом пространстве пород показал, что для описания пространства между зернами и расчета коэффициента остаточной водона-сыщенности (Ков) можно применять математическую модель, предложенную М.М. Эланским.

Для рассматриваемой системы массовая доля глинистых минералов определяется как сумма массовых концентраций, рассчитанных по данным рентге-ноструктурного анализа. На рис. 4 приведен график зависимости Ков и Кгл/Кп и аппроксимационная зависимость между этим величинами.

Эту функцию находили только для интервалов коллекторов, характеризующихся Кпэф > 3% (при Кп > 10%) и Кпр > 1 мД, поскольку в меньших диапазонах данное уравнение не имеет решений, характеризующих промышленные коллекторы. На рис. 5 видно, что эмпирическая зависимость, несмотря на наличие ограничений, возникающих за счет статистических и методических погрешностей, имеет высокий коэффициент корреляции двух параметров (Я = 0,9412).

Результаты и их обсуждение. В результате проведения литолого-петрофизического анализа по-

Рис. 5. Зависимость коэффициента проницаемости от коэффициента эффективной пористости для пласта ЮС1

лучены фактически допустимые пределы значений петрофизических характеристик для отдельных макрокомпонентов отложений (табл. 3). В дальнейшем эти настройки можно использовать для определения минерального состава и емкостных свойств отложений этого типа.

При построении итоговой сводной таблицы математических ожиданий и диапазона изменения петрофизических характеристик отдельных макрокомпонентов не приведены значения концентрации урана, так как уран имеет сложную геохимию (уран может сорбироваться на органическом веществе, фосфоритах либо поступать в пласт в растворенном виде), что не позволяет однозначно связать его содержание с минеральным составом.

Опробование методики определения минерального состава и емкостных свойств проведено на скважине с отбором керна (скв. 2070 Федоровского месторождения), не вошедшей в основную выборку. Результаты интерпретации представлены на рис. 6. В колонках 2—5 приведены результаты обработки каждого метода, используемого в минерально-компонентном анализе. В колонке 1 приведена литоло-гическая кривая.

Таблица 3

Петрофизические характеристики макрокомпонентов для пласта коллектора, полученные в результате литолого-петрофизической настройки

"0 Рис. 4

Макрокомпонент Калий, % Торий, 10-4% Плотность, г/см3 Водородный индекс, у.е.

Каолинит 1 15 2,63 80

0-2 25-36 2,62-2,68 60-100

Глины 8 14 2,7 51

7-9 9-19 2,4-2,6 35-65

Полевые шпаты 4 15 2,6 0

2-6 10-20 2,55-2,65

Кварц 0 0 2,67 0

2,65-2,68

Кп 0 0 1 100

Связь остаточной водонасыщенности и отношения объемной глинистости к пористости

Примечание. Над чертой — математическое ожидание характеристики каждого макрокомпонента, под чертой — допустимые пределы значений получаемых характеристик.

LITO

Э 1.25 2.5 3.75

POTA

THOR

) 3.5

BK1 42 14 KB

2)6 219.5 233 246.5 2Й

ГТК п

)2 ^2.25 2.5 GR

03 7.75 11.5

РОТА - массовая концентрация калия, %

THOR - массовая концентрация тория, ррт

ВК1 - боковой каротаж, Ом-м

ГГК п - гамма-гамма-каротаж, г/см3

GR - гамма-каротаж, мкР/ч

TRNP - водородосодержание, %

NKT1 - нейтронный каротаж (большой зонд), у.е.

NKT2 - нейтронный каротаж (малый зонд), у.е.

КВ - кавернометрия, мм

Условные обозначения

С1а1 - каолинит-хлоритовая ассоциация, % С1а2 - гидрослюда, смешанослойная ассоциация, БвЬр - полевой шпат, % О - кварц, % СаСОэ - известняк, д.е. КП - коэффициент открытой пористости, % К1М - коэффициент эффективной пористости, %

С1а I V - каолинит-хлоритовая ассоциация, % С1а2_у - щдрослюда, смешанослойная ассоциация, БЗНРу — полевой шпат, % 0_у - кварц, % СаСО,_у - известняк, д.е.

КШуу - доля породы, занятая связной водой, % КПеГ у - эффективная пористость, % Сауегпа у - каверна Соа1_у - углистость

каолинит глины

полевой шпат кварц

открытая пористость

эффективная пористость

известняк

каверна

углистость

LITO - литологическая кривая

1 - песчаник,

2 - глина,

3 - известняк,

4 - уголь,

5 — каверна против глинистого пласта

кровля пласта

ЮС1 ЮС1 ——1 подошва пласта

Рис. 6. Результаты интерпретации скв. 2070 Федоровского месторождения, пласт ЮС1

и

о л о н

Результаты расчета объемного содержания макрокомпонентов приведены в колонке 6, а построенная на их основе объемная минерально-компонентная модель — в колонке 8, в колонке 7 приведена кривая пористости (Кп) и значение Кпэф.

В этой скважине выполнен полный комплекс необходимых методов ГИС и петрофизических измерений на образцах керна. На рис. 7 приведены результаты сопоставления измерения концентраций тория (THOR), калия (РОТА) и плотности (RHOB) по данным каротажа и исследования керна. Отмечается хорошая согласованность данных изучения керна и ГИС. Это служит обоснованием применения предложенной модели к материалам изучаемой скважины.

Заключение. Основными результатами интерпретации являются значения двух параметров — пористости и глинистости. От них зависят фильтра-ционно-емкостные свойства изучаемых пород. На рис. 7 в колонках 4 и 5 приведены результаты данных обработки комплекса ГИС по методике минерально-компонентного анализа и по данным измерения указанных величин на образцах керна из этой скважины. Хорошее совпадение измеренных и расчетных значений доказывает корректность применения разработанной методики.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

га о л

g Дахнов В.Н. Интерпретация результатов геофизических

О исследований разрезов скважин. М.: Недра, 1982. г? Калмыков Г.А. Методика определения минерально-ком-

^ понентного состава терригенных пород в разрезах нефтега-

Э зовых скважин по данным комплекса ГИС, включающего

^ спектрометрический ГК. М.: ВНИИгеосистем, 2001. К Латышева М.Г. Практическое руководство по интер-

| претации диаграмм геофизических методов исследования

^ скважин. М.: Недра, 1981.

g Ревва М.Ю. Технология оценки фильтрационно-ем-

u костных свойств терригенных коллекторов по комплексу

g радиоактивных методов с включением спектрометрического

g гамма-каротажа (на примере месторождений Вартовского

g свода). М., 2006.

В Шлыков В.Г. Рентгеновский анализ минерального сои става дисперсных грунтов. М.: ГЕОС, 2006. к Эланский М.М. Петрофизические связи и комплекс-g ная интерпретация данных промысловой геофизики. М., ^ 2000.

Геологическией факультет МГУ Поступила в редакцию

им. М.В. Ломоносова, 04.03.2008

кафедра геологии и геохимии

горючих ископаемых:

Д.В. Корост, аспирант,

e-mail: dkorost@mail.ru;

Г.А. Калмыков, ст. науч. сотр.,

канд. геол.-минерал. н.,

e-mail: gera64@mail.ru;

Е.В. Решетов, инженер, тел: 930-81-73;

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

В.С. Белохин, тел: 930-81-73

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.