CC BY
0
Недропользование. 2024. Т. 24, № 3. С.102-111. DOI: 10.15593/2712-8008/2024.3.1
ISSN 271 2-BDDB
Том I Volume 24 №3 2D24
Домашняя страница журнала: http:IIvestnik.pstu.ruIgeoI
НЕДРОПОЛЬЗОВАНИЕ
УДК 622 + 553.982.2.276.6 Статья / Article © ПНИПУ / PNRPU, 2024
Разработка геолого-статистических моделей для прогноза подтверждаемости структур на территории юга Пермского края
Е.С. Колесников
ООО «НЕФТЬГАЗИССЛЕДОВАНИЕ» (Российская Федерация, 614045, г. Пермь, Комсомольский пр., 20)
Development of Geological and Statistical Models for Forecasting the Confirmability of Structures in the Territory of the South of Perm Krai
Evgeniy S. Kolesnikov
NEFTGASISSLEDOVANIE LLC (20 Komsomolskiy av., Perm, 614045, Russian Federation)
Получена / Received: 12.01.2024. Принята / Accepted: 26.07.2024. Опубликована / Published: 30.08.2024
Ключевые слова: геолого- морфологиче ские характеристики, амплитуда структуры, геолого-разведочные работы, подтверждаемость структур глубоким бурением, оценка рисков, отражающий горизонт, геолого-статистический подход.
На сегодняшний день сейсморазведочные работы 3Б, проводимые на территории юга Пермского края, все больше ориентированы на выявление и подготовку к глубокому бурению локальных геологических структур, амплитуда которых часто сопоставима с точностью структурных построений. Исходя из этого, возникает необходимость разработки нового геолого-статистического подхода, позволяющего оценить риски, связанные с проблемой неподтверждаемости подготовленных объектов глубоким бурением. Минимизация таких рисков позволила бы снизить количество отрицательных результатов поисково-оценочного бурения, что напрямую повлияло бы на эффективность деятельности нефтегазодобывающего предприятия в области геолого-разведочных работ на нефть и газ.
Предлагается один из вариантов разработки геолого-статистического подхода к оценке точности структурных построений изучаемой выборки, позволяющий сделать выводы о степени изученности рассматриваемой территории. На основе полученных результатов сделаны выводы о соответствии структурных планов отражающих горизонтов южной части Пермского края между собой; также приводится сопоставление полученных граничных значений невязок с погрешностями структурных построений, оцененными по результатам выполнения сейсморазведочных работ МОГТ 3Б в южной части Пермского края. Данный геолого-статистический подход может применяться для уточнения рисков, связанных с проблемой неподтверждаемости геолого-морфологических характеристик структур.
Keywords:
geological and morphological characteristics, amplitude of the structure, geological exploration, confirmability of structures by deep drilling, risk assessment, reflecting horizon, geological and statistical approach.
Today, 3D seismic surveys carried out in the south of Perm Krai are increasingly focused on identifying and preparing for deep drilling local geological structures, the amplitude of which is often comparable to the accuracy of structural constructions. Based on this, there is a need to develop a new geological and statistical approach that allows assessing the risks associated with the problem of unconfirmability of prepared objects by deep drilling. Minimizing such risks would reduce the number of negative results of exploration and appraisal drilling, which would directly affect the efficiency of the oil and gas producing enterprise in the field of geological exploration for oil and gas.
This article proposes one of the options for developing a geological-statistical approach to assessing the accuracy of the structural constructions of the studied area, which allows drawing conclusions about the degree of exploration of the territory under consideration. Based on the results obtained, conclusions were drawn about the correspondence of the structural plans of the reflecting horizons of the southern part of the Perm region with each other. A comparison of the obtained boundary values of discrepancies with the errors of structural constructions estimated from the results of 3D CDP seismic surveys in the south of Perm Krai.
This geological and statistical approach can be used to clarify the risks associated with the problem of unconfirmation of the geological and morphological characteristics of structures.
© Колесников Евгений Сергеевич - (SPIN-код: 5862-2836) - специалист 2-й категории блока внедрения и поддержки цифровых решений для интеллектуальных месторождений (тел.: +007 (912) 580 50 60, e-mail: zhenya.kolesnikov.1997@mail.ru).
© Evgeniy S. Kolesnikov (SPIN-code: 5862-2836) - 2nd category specialist of the Block for Implementation And Support Of Digital Solutions For Intelligent Fields (tel.: +007 (912) 580 50 60, e-mail: zhenya.kolesnikov.1997@mail.ru).
Просьба ссылаться на эту статью в русскоязычных источниках следующим образом:
Колесников, Е.С. Разработка геолого-статистических моделей для прогноза подтверждаемости структур на территории юга Пермского края / Е.С. Колесников// Недропользование. - 2024. - Т.24, №3. - С.102-111. DOI: 10.15593/2712-8008/2024.3.1
Please cite this article in English as:
Kolesnikov E.S. Development of geological and statistical models for forecasting the confirmability of structures in the territory of the south of Perm Krai. Perm Journal of Petroleum and Mining Engineering 2024, vol.24, no.3, рр.102-111. DOI: 10.15593/2712-8008/2024.3.1
Perm Journal of Petroleum and Mining Engineering. 2024. Vol.24, no.3. P.102-111. DOI: 10.15593/2712-8008/2024.3.1
Введение
Рассматривается один из вариантов оценки точности структурных построений отражающих горизонтов по результатам анализа несоответствия амплитуд структур, подтвержденных бурением, от амплитуд структур, подготовленных к глубокому бурению.
Минимизация рисков, связанных с проблемой неподтверждаемости подготовленных объектов глубоким бурением позволила бы снизить количество отрицательных результатов поисково-оценочного бурения, что напрямую повлияло бы на эффективность деятельности нефтегазодобывающего предприятия в области геолого-разведочных работ на нефть и газ [1].
Исследуемая выборка объединила структуры, подготовленные к глубокому бурению различными методами (структурное бурение, сейсморазведочные работы методом общей глубинной точки (МОГТ) 2D и 3D). Объем выборки является достаточным для проведения полноценного регрессионного анализа по отражающим горизонтам III (19 структур), IIn (99 структур), IIK (97 структур), 1П (43 структуры), IK (21 структура) [2-8].
Для анализа характера расхождения амплитуд структур по данным бурения (АБ) от амплитуд структур, подготовленных к глубокому бурению по данным паспорта (АП), и оценки точности структурных построений по отражающим горизонтам III, IIn, IIK, In, IK в программном обеспечении Statistica была выполнена пошаговая множественная регрессия для групп разного количества структур N, уже разбуренных на момент исследования на территории юга Пермского края [9-24].
Независимыми переменными в данном исследовании, помимо амплитуды структуры, подготовленной к глубокому бурению, по данным паспорта (АП) являлись такие геолого-морфологические характеристики, как длина (D) и ширина структуры (S), отношение ширины структуры к ее длине (S/D), площадь структуры по соответствующему отражающему горизонту (Sor), интенсивность структуры (I), угол согласованности структуры и оси (или границей) ближайшего тектонического элемента (у), расстояние от структуры до центра (Х1ц) и ближайшего края (L1K) тектонического элемента первого порядка, удаленность от центра тектонического элемента первого порядка (Dq, рассчитанное как отношение L1q к сумме L1q и L1K), а также расстояние от структуры до центра (1?Ц) и ближайшего края (L2K) тектонического элемента второго порядка [25-42].
В ходе пошагового увеличения N анализировалось влияние статистически значимых показателей на АБ [43-52].
Жирным шрифтом в таблицах выделены статистически значимые показатели, для которых значение /»-критерия, характеризующего вероятность ошибки первого рода, меньше или равно 0,05.
Обоснование граничных значений параметра
|Аб - Ап| по отражающему горизонту III
В табл. 1 представлены результаты регрессионного исследования АБ = ДАП, S, D, S/D, Sor, I у, L1q, L1K, Dq, L2q, L2K) при упорядоченном по возрастанию параметре |Аб - АП| по отражающему горизонту III.
^к видно из данных таблицы, регрессия выполнялась для N от 9 до 19 структур включительно по отражающему горизонту III.
Результаты данного регрессионного исследования для отражающего горизонта III позволили объединить полученные геолого-статистические модели, близкие по характеру влияния значимых показателей. Так, для отражающего горизонта III был выделен один класс структур.
Статистически значимыми показателями,
контролирующими модель в интервале N от 9 до 19, являются АП и фрагментарно Sor, I, D1q.
^эффициент множественной корреляции (R2) в данном интервале изменяется в пределах от 0,523 до 1,000, постепенно уменьшаясь. Величина /»-критерия в данном интервале сформированной геолого-статистической модели колеблется около 0,000-0,004.
Поле корреляции B = f(| АБ - АП|) по результатам регрессионного анализа по отражающему горизонту III представлено на рис. 1, а.
При анализе данных табл. 1, и рис. 1, а, видим, что кардинального перестроения геолого-статистической модели на рассматриваемом интервале |АБ - АП| от 4 до 14 м не наблюдается, что позволяет предположить наличие граничного значения параметра |АБ - АП| за пределами рассматриваемого диапазона.
Обоснование граничных значений параметра
\Аб - Ап| по отражающему горизонту IIn
В табл. 2 представлены результаты регрессионного исследования АБ = ДАП, S, D, S/D, Sor, I, у, L1q, L1K, Dq, L2q, L2K) при упорядоченном по возрастанию параметре
|Аб - АП| по отражающему горизонту IIn.
Таблица 1
Результаты регрессионного исследования АБ = ДАП, S, D, S/D, Sor, I, у, L1q, L1K, Dq, L2q, L2K) при упорядоченном по возрастанию параметре |АБ - АП| по отражающему горизонту III
N п/п A, м A, м |A - A|, м B, Kоэффициенты при показателях. , доли ед. R, p-p.
доли ед. An SOr I D S S/D Y J1 J1 К D^ J2 Ц J2 К доли ед. доли ед. SE, м
1 6 6 0
2 14 14 0
3 21 21 0
4 6 7 1
5 7 8 1
6 9 7 2
7 12 14 2
8 9 6 3
9 7 3 4 -2,155 1,818 -3,076 -0,784 -0,616 0,050 -0,065 0,549 -0,463 1,000 0,000
10 7 3 4 0,782 1,566 -2,972 -0,953 0,149 0,063 0,030 0,993 0,002 0,797
11 9 13 4 -0,577 1,243 -0,416 0,030 0,095 0,960 0,000 1,437
12 25 20 5 -0,577 1,243 -0,416 0,030 0,095 0,960 0,000 1,437
13 9 3 6 2,553 0,828 -8,087 0,220 0,842 0,001 2,843
14 21 14 7 5,095 0,701 -7,260 0,237 0,810 0,001 3,014
15 17 9 8 5,174 0,687 -9,374 0,137 0,752 0,001 3,286
16 13 3 10 3,518 0,728 -8,259 0,136 0,638 0,001 3,703
17 14 3 11 5,007 0,651 -5,087 0,623 0,001 3,821
18 19 6 13 6,913 0,543 -9,016 0,529 0,004 4,236
19 22 8 14 7,944 0,505 -10,203 0,523 0,003 4,130
Результаты регрессионного исследования АБ = f Ап, S, D, S/D, Sor, I, у, 1}ц, }К, Гц, }2ц, }2К) при упорядоченном по возрастанию параметре |АБ - Ап| по отражающему горизонту IIn
Таблица 2
доли ед.
N п/п И, - Ап|, м B, доли ед. Коэффициенты при показателях, доли ед.
м м Ап Sor I D S S/D Y А Lk
1 6 6 0
2 12 12 0
3 12 12 0
4 14 14 0
5 16 16 0
6 18 18 0
7 20 20 0
8 20 20 0 0,000 1,000
9 8 7 1 -2,016 1,047 0,035 0,290 0,014
10 13 12 1 0,959 1,018 -1,857 0,010
11 13 12 1 -3,789 1,042 1,154 0,007 0,050 0,040
12 14 13 1 -3,306 0,936 0,525 0,076 0,010 0,055 0,038
13 15 14 1 -3,380 0,938 0,536 0,080 0,010 0,054 0,037
14 20 19 1 -3,838 1,064 1,121 0,013 0,047 0,030
15 20 19 1 -3,035 0,995 0,586 0,050 0,048
16 21 20 1 -7,770 1,077 -0,553 -0,044 2,505 -2,861 8,078 0,015 0,035 0,004
17 17 18 1 -7,383 1,117 -0,432 -0,049 1,878 0,009 0,008 0,107
18 9 7 2 -3,592 1,083 -0,704 -0,019 1,605 0,042 0,028
19 9 7 2 -4,211 1,166 -0,586 -0,049 0,684 2,140 0,007 0,025
20 12 10 2 -4,476 1,167 -0,680 -0,046 1,044 2,486 0,026
21 12 10 2 -4,621 1,211 -0,437 -0,061 3,206 0,008 0,025
22 13 11 2 -3,250 1,066 1,573 0,022
23 15 13 2 -5,023 1,213 -0,472 -0,059 3,399 0,008 0,030
24 18 16 2 -1,584 1,061
25 27 25 2 -1,452 1,048
26 14 16 2 -0,925 1,008
27 24 26 2 -0,808 1,057 -0,377
28 34 36 2 -0,579 1,085
29 13 10 3 -0,545 1,091
30 14 11 3 -0,652 1,094
31 15 12 3 -1,350 1,093 -0,035
32 18 14 4 -0,810 1,067 2,288 -0,051 -0,049
33 20 16 4 -1,661 1,049 1,734 -0,035
34 7 11 4 -0,026 1,033 -0,051
35 10 5 5 -2,032 1,053 2,165 -0,039
36 10 5 5 -2,736 1,064 2,868 -0,037
37 11 6 5 -1,838 1,070 3,169 -0,057 -0,041
38 13 8 5 -1,202 1,083 1,102 -0,074
39 11 11 5 -0,896 1,076 0,961 -0,074
40 19 14 5 -1,202 1,083 1,102 -0,074
41 22 17 5 -0,896 1,076 0,961 -0,074
42 25 20 5 -0,802 1,057 0,790 -0,080
43 11 16 5 -2,412 1,039 3,366 -0,047
44 11 16 5 -1,876 1,019 3,371 -0,050
45 23 28 5 -4,665 1,013 5,819
46 31 36 5 -5,479 1,060 6,115
47 11 5 6 -5,757 1,074 6,036
48 18 12 6 -3,539 1,074 -0,692 4,369
49 22 16 6 -5,097 1,046 5,273
50 25 19 6 -4,271 1,040 -1,495 6,935
51 12 18 6 -4,178 1,012 -1,226 6,863
52 20 26 6 -2,751 1,006 5,660
53 10 3 7 -3,015 1,030 4,816 -0,054
54 12 5 7 -2,545 1,037 4,268 -0,067
55 14 7 7 -3,454 1,047 4,686 -0,053
56 15 8 7 -3,357 1,044 4,940
57 24 17 7 -1,848 1,015 3,723
58 10 17 7 -2,921 1,006 0,084
59 15 22 7 -2,502 1,003 0,071
60 17 24 7 -2,497 0,951 0,064 0,076
61 17 24 7 -2,693 0,961 0,056 0,093
62 19 26 7 -3,050 1,019 0,053 0,111
63 32 39 7 -3,764 1,072 0,109
64 10 2 8 -5,178 1,089 2,765 0,072
65 17 9 8 -5,041 1,077 2,893 0,079
66 19 11 8 -5,390 1,068 3,476 0,084
67 27 19 8 -2,519 1,075 -0,630 0,088
68 18 26 8 -2,760 1,084 -0,720 0,106
69 18 26 8 -3,030 1,086 -0,657 0,121
70 20 28 8 -2,686 1,104 -0,778 0,104
71 26 34 8 -2,233 1,120 -1,125 0,115
72 17 8 9 -2,676 1,116 -1,043 0,113
73 20 11 9 -2,848 1,105 -1,000 0,123
74 20 11 9 -2,463 1,102 -1,240 0,126
75 11 20 9 -4,086 1,052 0,137
76 19 28 9 -3,818 1,062 0,137
77 23 32 9 -4,219 1,077 0,152
78 30 39 9 -4,846 1,109 0,162
79 13 24 11 -4,024 1,094 0,141
80 18 29 11 -5,906 1,082 0,922 0,141
81 20 8 12 -6,123 1,067 1,095 0,140
82 28 16 12 -17,864 0,968 5,275 -6,474 18,962 0,094
83 3 15 12 -19,643 1,004 -1,388 6,932 -5,826 19,450 0,081
84 33 45 12 -5,803 1,006 2,077 0,097
85 15 2 13 -6,160 1,011 2,409 0,091
86 15 2 13 -17,444 1,035 4,044 -4,331 18,805
87 19 6 13 -15,593 1,018 -1,784 4,171 13,268
88 22 8 14 -16,188 1,002 -1,654 4,131 14,209
89 28 14 14 -13,042 0,961 1,522 10,600 0,097
90 38 24 14 -10,807 0,865 1,422 10,403 0,123
91 10 24 14 -12,594 0,927 1,748 10,494 0,099
92 24 9 15 -10,451 0,841 1,392 10,563 0,107
93 28 13 15 -10,598 0,820 1,428 10,852 0,111
94 31 16 15 -10,380 0,803 1,326 11,252 0,109
95 7 22 15 -9,714 0,776 1,279 11,335 0,101
96 16 32 16 -7,464 0,769 2,767 6,829 0,097
97 27 10 17 -5,447 0,780 8,268 0,085
98 23 3 20 -5,467 0,761 8,133 0,115
99 30 10 20 -5,139 0,723 7,727 0,123
D„
р-кр., доли ед.
0,027 1,000 0,000 0,126
-0,059 0,078 0,998 0,000 0,297
0,998 0,000 0,328
-0,017
0,999 0,000 0,219
-0,012
0,999 0,000 0,199
-0,012
0,997 0,000 0,327
0,992 0,000 0,451
0,998 0,000 0,325
0,996 0,000 0,416
0,989 0,000 0,609
0,990 0,000 0,634
-0,023 0,989 0,000 0,621
0,985 0,000 0,716
0,973 0,000 0,830
-0,030
0,980 0,000 0,786
0,949 0,000 1,033
0,945 0,000 1,056
0,953 0,000 1,080
0,955 0,000 1,163
-1,641 -0,036
0,973 0,000 1,144
-1,790 -0,045
0,972 0,000 1,167
-1,914 -0,039
0,968 0,000 1,218
0,964 0,000 1,254
-0,036 0,953 0,000 1,494
0,939 0,000 1,609
0,929 0,000 1,683
0,929 0,000 1,743
0,930 0,000 1,761
0,934 0,000 1,757
0,929 0,000 1,808
0,927 0,000 1,818
0,929 0,000 1,808
0,927 0,000 1,818
0,915 0,000 1,902
0,892 0,000 2,118
0,869 0,000 2,306
0,855 0,000 2,476
0,874 0,000 2,554
0,869 0,000 2,628
0,860 0,000 2,723
0,841 0,000 2,840
0,831 0,000 2,932
0,821 0,000 2,997
-0,063 0,817 0,000 3,110
0,815 0,000 3,148
0,813 0,000 3,187
0,802 0,000 3,287
-2,917
0,792 0,000 3,361
-3,628
0,777 0,000 3,447
0,735 0,000 3,695
0,712 0,000 3,855
0,710 0,000 3,925
0,700 0,000 4,013
0,690 0,000 4,088
0,723 0,000 4,157
0,723 0,000 4,258
-0,088 0,719 0,000 4,312
-0,094 0,712 0,000 4,335
-0,090 0,704 0,000 4,369
-0,073 0,699 0,000 4,435
-0,074 0,691 0,000 4,513
-0,079 0,684 0,000 4,615
-0,077 0,695 0,000 4,664
0,679 0,000 4,747
0,669 0,000 4,798
0,663 0,000 4,813
0,629 0,000 4,990
-0,091 0,625 0,000 5,096
-0,098 0,635 0,000 5,121
-0,093 0,659 0,000 5,149
-0,108 0,633 0,000 5,338
0,620 0,000 5,468
0,602 0,000 5,592
-0,338 -0,288
0,596 0,000
0,614 0,000
0,228 -0,321 0,601 0,000 5,918
0,212 -0,308 0,590 0,000 6,060
0,292
-0,428 -0,416
0,609 0,000 6,002
0,273
~Sj295~ "0,356"
-0,450 -0,454
0,597 0,000 6,100
0,591 0,000 6,135
0,578 0,000 6,197
0,229 -0,391 0,531 0,000 6,510
0,294
-0,450 -0,373
0,550 0,000 6,390
0,504 0,000 6,675
-0,406 -0,425 -0,455
0,497 0,000 6,687
0,492 0,000 6,687
0,288
0,474 0,000 6,773
0,315 -0,462 0,473 0,000 6,850
0,333
-0,480 -0,460
0,443 0,000 6,984
0,306 0,337
0,421 0,000 7,162
-0,477 0,401 0,000 7,262
SE м
к
s*
! ° * я
° 8 S '
! i I I
\AS-A„\,M
2 Д S 8 1ft 12 U 16 18 2ft 22
К-Л1.М
б
-,-Ап\, м
в
¡3 is и
П 8
И,;-Л1, М г
\As-A„\,m
д
Рис. 1. Поле корреляции В = Д|Аб - АП|) по результатам регрессионного анализа по отражающему горизонту: а- III; б- 11П; в- 11К; г- 1П; д- 1К
Kоэффициент множественной корреляции (R2) в данном интервале изменяется в пределах от 0,401 до 0,614, постепенно уменьшаясь. Величина /-критерия в данном интервале сформированной геолого-статистической модели колеблется около 0,000.
Как видно из данных табл. 2, регрессия выполнялась для N от 8 до 99 структур включительно по отражающему горизонту ПП.
Результаты данного регрессионного исследования для отражающего горизонта ПП позволили объединить полученные геолого-статистические модели, близкие по характеру влияния значимых показателей. Так, для отражающего горизонта ПП были выделены два класса структур.
Класс «1» соответствует первой устойчивой геолого-статистической модели, прослеживающейся при N от 8 до 80.
Статистически значимыми показателями,
контролирующими модель в данном интервале, являются АП и фрагментарно, S, D, S/D, Sor, I, L1k.
^эффициент множественной корреляции (R2) в данном интервале изменяется в пределах от 0,620 до 1,000, постепенно уменьшаясь. Величина /-критерия в данном интервале сформированной геолого-статистической модели колеблется около 0,000.
Перестроение геолого-статистической модели с первой на вторую происходит при N, равном 81.
Класс «2» соответствует второй устойчивой геолого-статистической модели, прослеживающейся при N от 81 до 99.
Статистически значимыми показателями, контролирующими модель в данном интервале, являются АП, S/D, L2k и фрагментарно S, D, L1K, 1?ц.
Поле корреляции B = f(| АБ - АП|) по результатам регрессионного исследования по отражающему горизонту ПП представлено на рис. 1, б.
Проанализировав табл. 2 и рис. 1, б, можно сделать вывод, что граничное значение параметра |Аб - АП| находится в диапазоне от 11 до 12 м (принято 11,5 м как среднее значение).
Обоснование граничных значений параметра \Аб - Ап\ по отражающему горизонту II
В табл. 3 представлены результаты регрессионного исследования АБ = ДАП, S, D, S/D, Sor, I, у, L1q, L1K, D1q, L2q, L2K) при упорядоченном по возрастанию параметре |Аб - АП| по отражающему горизонту IIK.
Как видно из данных табл. 3, регрессия выполнялась для N от 8 до 97 структур включительно по отражающему горизонту IIK.
Результаты данного регрессионного исследования для отражающего горизонта IIK позволили объединить полученные геолого-статистические модели, близкие по характеру влияния значимых показателей. Так, для отражающего горизонта IIK были выделены два класса структур.
Класс «1» соответствует первой устойчивой геолого-статистической модели, прослеживающейся при N от 11 до 80.
Статистически значимыми показателями, контролирующими модель в данном интервале, являются АП и фрагментарно, S, S/D, у, L1K, D^.
Коэффициент множественной корреляции (R2) в данном интервале изменяется в пределах от 0,667 до 1,000, постепенно уменьшаясь. Величина /-критерия в данном интервале сформированной геолого-статистической модели колеблется около 0,000.
Перестроение геолого-статистической модели с первой на вторую происходит при N, равном 81.
Класс «2» соответствует второй устойчивой геолого-статистической модели, прослеживающейся при N от 81 до 97.
Статистически значимыми показателями,
контролирующими модель в данном интервале, являются АП, Sor и фрагментарно L1K, D1q.
Коэффициент множественной корреляции (R2) в данном интервале изменяется в пределах от 0,408 до 0,673, постепенно уменьшаясь. Величина /-критерия в данном интервале сформированной геолого-статистической модели колеблется около 0,000.
Поле корреляции B = f(| АБ - АП|) по результатам регрессионного исследования по отражающему горизонту IIK представлено на рис. 1, в.
a
N А, п/п м
Результаты регрессионного исследования Аб = ff An, SS D, S/D, Sor, I, y, L1k, D^, 1}ц,
L2k)
при упорядоченном по возрастанию параметре |АБ - АП| по отражающему горизонту II
к
Аб, /Аб - Ап|,
B, доли ед.
Коэффициенты при показателях, доли ед.
D
S
S/D
Таблица 3
R, доли ед.
р-кр., доли ед.
SE, м
7 6 5 1
8 9 8 1
9 10 9 1
10 8 9 1
11 9 10 1 5,417 1,069 0,716 -0,117 -3,372 -0,017 0,019 0,011 -6,155 0,006 0,098 1,000 0,000
12 11 10 1 3,096 0,969 -4,067 -0,024 0,059 -2,455 0,075 0,029 0,999 0,000 0,317
13 11 10 1 0,463 1,037 -3,233 -0,007 0,053 0,993 0,000 0,577
14 12 11 1 0,291 1,037 -3,139 -0,007 0,057 0,991 0,000 0,594
15 11 12 1 0,217 1,032 -2,966 -0,010 0,067 0,989 0,000 0,619
16 13 12 1 0,061 1,032 -2,916 -0,008 0,068 0,987 0,000 0,643
17 14 13 1 0,058 1,032 -2,881 -0,008 0,067 0,987 0,000 0,616
18 15 14 1 0,850 1,029 -3,610 -0,014 -0,014 0,076 0,988 0,000 0,609
19 25 26 1 0,747 1,010 -2,999 -0,018 -0,015 0,069 0,050 -0,067 0,994 0,000 0,565
-0,903 1,050
0,056
0,984 0,000 0,758
-1,007
1,018
0,032
0,971 0,000 0,978
-0,336 1,013
0,049
0,973 0,000 0,980
23 12 10
-1,298 1,019
0,042
0,965 0,000 1,025
-1,215
1,011
0,038
0,960 0,000 1,076
-1,450 1,022
0,048
0,958 0,000 1,109
-1,621 1,029
0,055
0,958 0,000 1,119
-1,734 1,041
0,057
0,956 0,000 1,160
28 26 28
-1,939 1,057
0,058
0,965 0,000 1,150
29 27 29
-2,102 1,072
0,058
0,971 0,000 1,144
-2,207 1,084
0,056
0,979 0,000 1,129
-2,327 1,099
0,045
0,975 0,000 1,242
-3,973 1,093
2,889 0,020 0,021
0,972 0,000 1,351
-4,124 1,097
3,055 0,017 0,021
0,968 0,000 1,434
-2,944 1,080
3,074
0,962 0,000 1,495
-3,225 1,071
2,678
0,032
0,961 0,000 1,526
-3,361 1,058
3,144
0,039
0,959 0,000 1,551
37 14 11
-3,410 1,055
2,863
0,049
0,956 0,000 1,579
-3,749 1,052
3,508
0,056
-0,054 0,954 0,000 1,616
-3,833 1,046
4,090
0,041
-0,045 0,949 0,000 1,687
-6,817 1,156
-0,186 1,910
-5,269 12,408
0,044
0,951 0,000 1,702
-4,227 1,087
4,707
0,057
-0,052 0,945 0,000 1,759
-4,446 1,087
5,097
0,059
-0,065 0,943 0,000 1,763
43 16 12
-5,686 1,011 0,619
5,129
0,070
-0,070 0,942 0,000 1,755
-5,409 0,999 0,638
4,274
0,079
-0,050 0,933 0,000 1,857
-5,117 0,986 0,681
4,273
0,076
-0,059 0,921 0,000 2,001
46 10 14
-1,271 0,981 1,215
-1,205
0,075
0,899 0,000 2,208
47 19 15
-1,508 0,966 1,252
-1,111
0,084
0,895 0,000 2,219
-4,277 0,962 0,698
0,086
-0,067 0,896 0,000 2,218
49 13 17
-3,531 0,908 0,993 0,101
0,107
-0,054 0,884 0,000 2,323
-1,917 1,000
0,101
-0,060 0,876 0,000 2,348
-3,411 1,014
0,090
-0,068 0,879 0,000 2,371
-2,196 1,022
0,078
0,856 0,000 2,529
-2,332 1,023
0,081
0,850 0,000 2,570
-3,484 1,025
0,059
0,846 0,000 2,613
-3,530 1,016
0,064
0,840 0,000 2,642
-3,378 1,008
0,059
0,825 0,000 2,738
-1,909
1,000
0,077
0,805 0,000 2,845
-3,034 1,004
0,057
0,801 0,000 2,900
59 16 21
-3,252 0,998
0,046
0,799 0,000 2,951
-3,799 1,027
0,047
0,817 0,000 2,975
-3,884 1,026
0,051
0,809 0,000 3,032
62 22 16
-2,643 1,001
0,079
0,794 0,000 3,101
-3,106 0,974 0,412
0,080
0,780 0,000 3,207
64 15 21
-4,660 0,976 1,596
-3,590 6,222
0,060
0,784 0,000 3,243
65 18 24
-2,312 1,008
3,352 -0,020
0,764 0,000 3,364
-4,886 1,015 1,445
7,691
0,775 0,000 3,357
67 20 26
-3,395 1,028 0,364
4,939 -0,020
0,771 0,000 3,410
-3,674 1,038 0,418
4,864 -0,021
0,767 0,000 3,473
-4,216 1,045
2,196
0,056
0,749 0,000 3,586
-4,376 1,044
2,222
0,059
0,740 0,000 3,649
4,601
1,038
2,332
0,066
0,731 0,000 3,697
4,480 1,029
2,344
0,059
0,718 0,000 3,768
-4,784 1,007
2,654
0,072
0,712 0,000 3,778
-5,065 1,016
2,746
0,069
0,707 0,000 3,843
-4,936 1,012
2,672
0,071
0,709 0,000 3,821
76 20 12
-3,618 0,981
2,286
-0,019
0,069
0,695 0,000 3,911
77 22 14
-4,841 0,969
2,830
0,082
0,684 0,000 3,926
-5,147 0,960
3,107
0,095
0,678 0,000 3,971
79 14 22
-5,401 0,955
3,309
0,106
0,672 0,000 4,017
-5,680 0,972
3,327
0,101
0,667 0,000 4,108
-3,725 0,978 1,753
-1,464 0,669
0,133
0,673 0,000 4,156
-3,520 0,970 2,056
-1,532 -0,065
0,145
0,661 0,000 4,224
83 10 20
-3,642 0,950
-1,406
0,164
0,643 0,000 4,302
-4,781 0,941 1,221
0,162
0,607 0,000 4,496
85 20 30
2,069 0,955 1,366
-7,540
0,631 0,000 4,473
86 29 39
1,087 1,025 1,318
-7,199
0,653 0,000 4,610
2,800 1,029 2,169
-1,768
-6,492
-0,082 0,651 0,000 4,697
7,722 1,033 2,893
-3,371
-7,266
0,630 0,000 4,837
89 23 12
3,091 0,996 1,869
-1,232
-11,782
-0,081 0,623 0,000 4,881
3,645 0,974 2,083
-1,505
-11,799
-0,094 0,613 0,000 4,927
0,918
-0,021 0,088
-11,670
-0,158 0,572 0,000 5,159
92 36 22
12,517 0,867 2,400
-3,327
-5,644 -0,021
-8,366
-0,100 0,560 0,000 5,259
11,655 0,873 2,435
-3,360
-5,258
-8,176
-0,115 0,541 0,000 5,443
6,972 0,804
-11,704
-0,141 0,510 0,000 5,592
-1,890 0,735 1,016
0,186
-0,143 0,456 0,000 5,821
5,364 0,726 3,006
0,187
-0,122 0,451 0,000 5,917
0,692 2,927
0,175
-0,154 0,408 0,000 6,120
I
ц
0,037
0,070
Таблица 4
Результаты регрессионного исследования АБ = f Ап, S, D, S/D, Sor, I, у, }Ц, }К, ГЦ, }2Ц, }2К) при упорядоченном по возрастанию параметре |АБ - Ап| по отражающему горизонту 1п
А,, А,, |А, -Ап|, B, доли
Коэффициенты при показателях, доли ед.
1
п/п м м м ед. Ап Sor I D s S/D Y 4, Lk Dn LL Lk доли ед. доли ед.
1 7 7 0
2 7 7 0
3 9 9 0
4 3 2 1
5 3 4 1
6 6 5 1
7 6 7 1
8 7 8 1
9 9 8 1
10 2 4 2 8,029 0,554 -0,210 -0,029 -1,919 -0,034 -0,043 -0,015 -0,022 -0,080 1,000 0,000
11 6 4 2 14,061 -10,577 -0,030 -0,205 -0,175 0,935 0,001 0,729
12 6 4 2 10,198 0,861 -6,770 -0,021 -0,201 0,900 0,001 0,862
13 7 5 2 10,352 -0,282 1,500 -3,265 -1,207 -0,035 -0,025 -0,073 0,943 0,008 0,774
14 6 8 2 11,119 -0,400 1,305 -3,667 -0,332 -0,048 -0,028 0,938 0,001 0,713
15 11 9 2 1,904 0,727 -0,017 0,090 0,774 0,001 1,173
16 10 12 2 5,089 0,592 -5,559 0,033 0,782 0,000 1,348
17 15 13 2 3,930 0,695 -4,647 0,034 0,836 0,000 1,329
18 7 4 3 3,329 0,693 -4,146 0,044 0,785 0,000 1,507
19 8 5 3 3,757 0,668 -4,837 0,047 0,777 0,000 1,496
20 8 5 3 3,765 0,645 -4,975 0,055 0,755 0,000 1,532
21 9 6 3 3,831 0,615 -5,113 0,064 0,742 0,000 1,526
22 7 3 4 4,306 0,614 -5,906 0,056 0,721 0,000 1,599
23 7 3 4 4,149 0,608 -5,996 0,063 0,688 0,000 1,696
24 7 3 4 3,707 0,626 -0,054 -5,122 0,081 0,746 0,000 1,574
25 8 4 4 4,406 0,584 -6,471 0,070 0,694 0,000 1,660
26 4 8 4 3,018 0,644 -0,121 1,154 -3,786 -0,001 0,102 -0,089 0,154 0,768 0,000 1,624
27 7 11 4 6,310 0,683 -0,134 -2,875 -2,830 0,087 -0,122 0,208 0,679 0,001 1,912
28 12 7 5 6,686 0,606 -1,024 -0,112 -5,146 0,086 -0,108 0,196 0,648 0,002 1,955
29 3 8 5 7,534 0,544 -0,134 -3,364 -3,145 0,108 -0,118 0,166 0,615 0,002 2,009
30 15 20 5 9,653 0,786 -0,173 -4,282 -4,340 -0,116 0,248 0,685 0,000 2,343
31 10 3 7 8,186 0,560 -0,106 1,444 -4,950 -5,434 0,031 0,641 0,000 2,492
32 2 9 7 9,341 0,466 -0,113 1,630 -5,249 -6,044 0,029 0,623 0,000 2,517
33 11 18 7 6,240 0,463 -10,323 0,026 0,124 0,062 0,525 0,001 3,094
34 1 9 8 5,325 2,577 0,020 -5,811 0,415 0,001 3,266
35 6 14 8 5,594 2,577 0,020 -5,811 0,415 0,001 3,266
36 10 1 9 4,558 2,828 0,022 -5,399 0,407 0,001 3,422
37 14 5 9 4,430 2,824 0,023 -5,331 0,405 0,001 3,387
38 15 6 9 4,529 2,817 0,022 -5,468 0,404 0,000 3,344
39 22 9 13 4,651 2,'/'/7 0,022 -5,568 0,407 0,000 3,298
40 3 3 14 4,419 2,831 0,023 -5,459 0,418 0,000 3,262
41 3 17 14 4,154 2,510 0,039 -4,380 0,352 0,003 3,689
42 8 24 16 3,943 2,420 0,047 -3,460 0,245 0,013 4,523
43 18 1 17 3,614 2,362 0,051 -3,182 0,240 0,013 4,574
Проанализировав данные табл. 3 и рис. 1, в, можно сделать вывод, что граничное значение параметра |АБ - Ап| находится в диапазоне от 9 до 10 м (принято 9,5 м как среднее значение).
Обоснование граничных значений параметра
|Аб - Ап| по отражающему горизонту I
В табл. 4 представлены результаты регрессионного исследования АБ = fАп, S, D, S/D, Sor, I, у, }1Ц, }1К, ГЦ, }2ц, }2К) при упорядоченном по возрастанию параметре |Аб - Ап| по отражающему горизонту 1п.
Как видно из данных табл. 4, регрессия выполнялась для N от 10 до 43 структур включительно по отражающему горизонту 1п.
Результаты данного регрессионного исследования для отражающего горизонта 1п позволили объединить полученные геолого-статистические модели, близкие по характеру влияния значимых показателей. Так, для отражающего горизонта 1п были выделены два класса структур.
Класс «1» соответствует первой устойчивой геолого-статистической модели, прослеживающейся при N от 10 до 33.
Статистически значимыми показателями,
контролирующими модель в данном интервале, являются Ап и фрагментарно S, S/D, Sor, I, у, }1К, }2Ц.
Коэффициент множественной корреляции (R2) в данном интервале изменяется в пределах от 0,525 до 1,000, постепенно уменьшаясь. Величина р критерия в данном интервале сформированной геолого-статистической модели колеблется около 0,000-0,008.
Перестроение геолого-статистической модели с первой на вторую происходит при N, равном 34.
Класс «2» соответствует второй устойчивой геолого-статистической модели, прослеживающейся при N от 34 до 43.
Статистически значимыми показателями,
контролирующими модель в данном интервале, являются D и фрагментарно у, Гц. Коэффициент множественной корреляции (R2) в данном интервале изменяется в пределах от 0,240 до 0,418, постепенно уменьшаясь. Величина р-критерия в данном интервале сформированной геолого-статистической модели колеблется около 0,000-0,013.
Поле корреляции B = ^(|АБ - Ап|) по результатам регрессионного анализа по отражающему горизонту In представлено на рис. 1, г.
Проанализировав данные табл. 4 и рис. 1, г, можно сделать вывод, что граничное значение параметра |АБ - Ап| находится в диапазоне от 7 до 8 м (принято 7,5 м как среднее значение).
Обоснование граничных значений параметра
|Аб - АП| по отражающему горизонту I
В табл. 5 представлены результаты регрессионного исследования АБ = fАП, S, D, S/D, Sor, I, у, }1Ц, }1К, ГЦ, }2ц, }2К) при упорядоченном по возрастанию параметре |Аб - АП по отражающему горизонту !К.
Как видно из данных табл. 5, регрессия выполнялась для N от 8 до 21 структур включительно по отражающему горизонту !К.
Результаты данного регрессионного исследования для отражающего горизонта !К позволили объединить полученные геолого-статистические модели, близкие по характеру влияния значимых показателей. Так, для отражающего горизонта I были выделены два класса структур.
Таблица 5
Результаты регрессионного исследования АБ = ДАП, S, D, S/D, Sor, I, у, 1}ц, }К, Гц, }2ц, }2К) при упорядоченном по возрастанию параметре |АБ - АП\ по отражающему горизонту 1К
N п/п /Ар - апГ. м B, доли ■ ед. Коэффициенты при показателях, доли ед. R, р-кр.,
А„ м А м Ап Sr I D S S/D у }Ц А i2K доли ед. доли ед. SE, м
1 4 4 0
2 6 6 0
3 8 8 0
4 9 9 0
5 2 3 1
6 2 3 1
7 4 5 1
8 11 10 1 -0,491 0,880 0,272 -0,025 0,763 0,116 -4,496 1,000 0,001 0,005
9 11 8 3 2,112 0,733 -0,087 0,956 0,000 0,637
10 12 9 3 2,246 0,717 -0,098 0,958 0,000 0,615
11 5 9 4 2,103 0,517 0,084 0,799 0,002 1,307
12 13 17 4 12,920 0,458 8,689 0,294 -8,126 -9,656 -0,042 -0,100 0,988 0,001 0,699
13 7 2 5 15,681 0,535 -0,494 -0,147 -0,315 0,850 0,002 1,903
14 9 4 5 16,212 0,525 -0,523 -0,150 -0,329 0,856 0,001 1,804
15 13 8 5 17,072 0,455 -0,538 -0,144 -0,367 0,836 0,001 1,830
16 13 7 6 18,466 0,343 -0,475 -0,158 -0,409 0,818 0,000 1,836
17 14 7 7 23,396 0,452 -0,333 -0,227 -0,578 0,144 0,818 0,001 1,837
18 4 13 9 12,720 -0,238 -0,890 35,457 0,511 0,016 2,883
19 20 10 10 13,357 -0,197 0,350 0,008 3,058
20 17 4 13 13,030 -0,184 0,373 0,004 2,988
21 18 2 16 14,384 -0,266 0,037 -10,189 0,328 0,073 3,344
Таблица 6
Сопоставление погрешности структурных построений отражающих горизонтов III, IIn, IIK, In, IK по результатам сейсморазведочных работ МОГТ 3Г с граничными значениями параметра |АБ - АП|
Отражающий
Граничное значение
горизонт | . . |
1А - ап1> м
Точность структурных построений по результатам сейсморазведочных работ МОГТ 3Э, м Среднее значение (шт/шах)
Разница между средним значением точности структурных построений и граничным значением |АБ - АП|, м
Южная часть Пермского края
Северная часть Пермского края
Южная часть Пермского края
Северная часть Пермского края
> 14
18,9 (10/32,5)
28,9 (21,2/41)
< 4,9
< 14,9
11.5
12,4 (6,4/16,8)
23,2 (12,9/33,9)
0,9
11,7
9,5
12,1 (8/17,4)
24,2 (13,2/34,2)
2,6
14,7
7,5
10,1
(6/16,5)
22,3 (9,1/35)
14,8
9,8 (7/15,1)
15,9 (15,9/15,9)
1,8
7,9
и
К
1
К
8
Класс «1» соответствует первой устойчивой геолого-статистической модели, прослеживающейся при N от 8 до 17.
Статистически значимыми показателями, контролирующими модель в данном интервале, являются АП и фрагментарно АП, S, D, S/D, Sor, I, у, }ц, Гц, }2ц. Коэффициент множественной корреляции (Л2) в данном интервале изменяется в пределах от 0,799 до 1,000, постепенно уменьшаясь.
Величина /»-критерия в данном интервале сформированной геолого-статистической модели колеблется около 0,000-0,002.
Перестроение геолого-статистической модели с первой на вторую происходит при N, равном 18.
Класс «2» соответствует второй устойчивой геолого-статистической модели, прослеживающейся при N от 18 до 21.
Статистически значимыми показателями,
контролирующими модель в данном интервале, являются }ц и фрагментарно Гц.
Коэффициент множественной корреляции (Л2) в данном интервале изменяется в пределах от 0,328 до 0,511, постепенно уменьшаясь. Величина /-критерия в данном интервале сформированной геолого-статистической модели колеблется около 0,004-0,073.
Поле корреляции B = Д|АБ - АП|) по результатам регрессионного анализа по отражающему горизонту IK представлено на рис. 1, д.
Проанализировав табл. 5 и рис. 1, д, можно сделать вывод о том, что граничное значение параметра |Аб - АП| находится в диапазоне от 7 до 9 м (принято 8 м как среднее).
Обоснование соответствия структурных планов
отражающих горизонтов
Для обоснования соответствия структурных планов отражающих горизонтов III, ПП, IIK, F, IK между собой были построены сводные поля корреляции к(АП) = = Д|Аб - АП|), где к(АП) - величина коэффициента при АП (рис. 2).
Для обоснования соответствия структурных планов отражающих горизонтов между собой были проанализированы уравнения линий тренда и диапазоны изменения величины коэффициента при АП по каждому отражающему горизонту:
- уравнение линии тренда по отражающему горизонту III имеет вид к(АП) = 1,7352-0,0997|А - АП|, диапазон изменений к(АП) - от 0,505 до 1,818;
- уравнение линии тренда по отражающему горизонту II" имеет вид () = 1,1194-0,0129 ^ - АП|, диапазон изменений к(АП) - от 0,723 до 1,213;
- уравнение линии тренда по отражающему горизонту IIK имеет вид к(АП) = 1,0822-0,0136-|АБ - АП|, диапазон изменений к(АП) - от 0,692 до 1,156;
- уравнение линии тренда по отражающему горизонту F имеет вид к(АП) = 0,7272-0,0271|Аб - АП|, диапазон изменений к(АП) - от 0,463 до 0,786;
- уравнение линии тренда по отражающему горизонту IK имеет вид к(АП) = 0,9934-0,1049 |Аб - АП|, диапазон изменений к(АП) - от 0,343 до 0,880.
Таким образом, по отражающим горизонтам ПП и IIK линии тренда к(Ад) практически параллельны между собой, и к(АП) принимает значения в общем интервале от 0,692 до 1,213, тогда как по
отражающим горизонтам 1П и 1К между линиями тренда к(АП) прослеживается явно ненулевой угол, зато к(АП) также принимает значения в общем интервале от 0,343 до 0,880 (необходимо учесть неодинаковый объем выборок для разных отражающих горизонтов).
Исходя из приведенных данных, можно сделать вывод о соответствии структурных планов отдельно для пар отражающих горизонтов IIn - IIK и 1П - 1К и несоответствие их планов структурному плану отражающего горизонта III, что подтверждает концепцию геологического строения южной части Пермского края.
Сопоставление полученных граничных значений с результатами расчета точности структурных построений, выполненных в рамках отчетов по сейсморазведке МОГТ 3D
Для сопоставления полученных ранее граничных значений параметра |АБ - АП| с точностью структурных построений отражающих горизонтов III, ПП, IIK, F, IK по результатам сейсморазведочных работ МОГТ 3D в южной части Пермского края было проанализировано 27 отчетов по сейсморазведочным работам МОГТ 3D за период с 2007 по 2019 г. на предмет оценки точности структурных построений отражающих горизонтов [53, 54].
Во всех исследуемых отчетах оценка точности структурных построений была проведена в соответствии с требованиями, изложенными в документе «Инструкция по оценке качества структурных построений и надежности выявленных объектов по данным сейсморазведки МОВ-ОГТ, 1984 г.» [55].
Как видно из данных табл. 6, структурные построения, как и рассчитанные ранее граничные значения параметра |АБ - АП|, имеют минимальную погрешность на вышележащих горизонтах и максимальную погрешность на нижележащих горизонтах.
Для сравнения в табл. 6 приведены значения погрешности структурных построений северной части Пермского края (по данным девяти отчетов по результатам сейсморазведочных работ 3D, проведенных в то же время).
Для южной части Пермского края характерна малая разница между средним значением точности структурных построений, рассчитанной по результатам сейсморазведочных работ МОГТ 3D, и граничным значением |АБ - АП| (для отражающего горизонта III -не более 4,9 м, для ПП - 0,9 м, для IIK - 2,6 м, для F - 2,6 м, для IK - 1,8 м), тогда как для северной части Пермского края характерна большая (для отражающего горизонта III - не более 14,9 м, для ПП - 11,7 м, для IIK - 14,7 м, для F - 14,8 м, для IK - 7,9 м).
Малая разница между средним значением точности структурных построений, рассчитанной по результатам сейсморазведочных работ МОГТ 3D для южной части Пермского края, и граничным значением |АБ - АП|, полученном в данном исследовании, позволяет
Рис. 2. Совмещенное поле корреляции к(АП) = А\Аб - АП|) по результатам регрессионного анализа
сделать вывод повышенной степени изученности южной части Пермского края, по сравнению с его северной частью, а также о применимости используемых геолого-статистических методов, подтверждающих соответствие структурных планов основных отражающих горизонтов, преимущественно для южной части Пермского края.
Заключение
В данном исследовании был рассмотрен один из вариантов разработки геолого-статистического подхода к оценке точности структурных построений изучаемой выборки на основе анализа зависимостей амплитуд структур по данным поисково-оценочного бурения от различных геолого-морфологических показателей. Для каждой модели были определены и описаны характер и степень влияния значимых показателей на подтверждаемость амплитуды бурением.
Данный подход позволил сделать выводы о степени изученности рассматриваемой территории, на основе полученных результатов сделаны выводы о соответствии структурных планов отражающих горизонтов южной части Пермского края между собой. Таким образом, в южной части Пермского края прослеживается соответствие структурных планов отдельно для пар отражающих горизонтов ПП - IIK и F - IK и несоответствие их планов структурному плану отражающего горизонта III, что подтверждает концепцию геологического строения изучаемой территории.
Полученные граничные значения невязок сопоставлены с погрешностями структурных построений, оцененными по результатам выполнения сейсморазведочных работ МОГТ 3D в Пермском крае, на основе чего сделаны выводы о высокой степени изученности южной части Пермского края, по сравнению с его северной частью.
Данный геолого-статистический подход может применяться для уточнения рисков, связанных с проблемой неподтверждаемости геолого-морфологических характеристик структур глубоким бурением.
Библиографический список
1. Геолого-экономическая оценка нефтегазовых объектов (на примере Пермского края) / Н.Ю. Нечаева, В.В. Макаловский, Ю.А. Яковлев, А.В. Распопов,
A.И. Четыркин, Н.И. Кылосова. - Пермь: ООО «Издательский дом «Пресстайм», 2006 - 146 с.
2. Винниковский, С.А. Закономерности размещения и условий формирования залежей нефти и газа Волго-Уральской области. - Т.П. Пермская область и Удмуртская АССР / С.А. Винниковский, Л.В. Шаронов. - М.: Недра, 1977. - 272 с.
3. Воеводкин, В.Л. Исследование влияния критериев нефтегазоносности и изученности территории Пермского края на распределение месторождений углеводородов / В.Л. Воеводкин, В.И. Галкин, С.Н. Кривощеков // Нефтяное хозяйство. - 2012. - № 6. - С. 30-34.
4. Геологическое строение Камско-Кинельской впадины в связи с нефтегазоносностью и угленосностью Пермского области / С.А. Винниковский [и др.] // Геология и нефтегазоносность Камско-Кинельских прогибов. - Казань: Изд-во Казан. ун-та, 1970.
5. Макаловский, В.В. Новые представления о геологическом строении и обоснование направлений нефтепоисковых работ в Пермском Приуралье: дис. ... канд. геол.-мин. Наук / В.В. Макаловский. - Пермь, 1985 - 187 с.
6. Отложения доманикового типа - возможный источник нетрадиционных углеводородов для Пермского края: обзор, перспективы, рекомендации / М.А. Носов,
B.И. Галкин, С.Н. Кривощеков, О.А. Мелкишев // Нефтяное хозяйство. - 2012. - №10. - С. 90-91.
7. Особенности геологического строения и нефтеносность Камско-Кинельских прогибов на территории Пермской области / К.С. Шершнев, Л.Л. Благиных, Ю.А. Дулепов [и др.] // - Геология и освоение ресурсов нефти в Камско-Кинельской системе прогибов. - М.: Наука, 1991ю - С. 79-84.
8. Проворов, В.М. История геологического развития территории Пермской области / В.М. Проворов // Общая и региональная геология, геология морей и океанов, геол. Картирование: обзор ООО Геоинформцентр. - М., 2003. - 38 с.
9. Жуков, Ю.А. Анализ и уточнение сырьевой базы нефти, газа и конденсата Пермской области: отчет о НИР / Ю.А. Жуков. - Пермь: ПермНИПИнефть, 2000.
10. Варушкин, С.В. Комплексирование результатов геолого-геофизических исследований в целях повышения эффективности геологоразведочных работ / С.В. Варушкин, А.С. Чухлов // Геология в развивающемся мире: матер. 11-й Междунар. науч.-практ. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых: в 3 кн. / отв. ред. А.Б. Трапезникова. - Пермь: ПГНИУ, 2018 - Т.1. - С. 213-217.
11. Галкин, В.И. Разработка статистической модели прогноза подтверждаемости амплитуд структур, подготовленных по отложениям среднего карбона на территории Пермского края / В.И. Галкин, А.С. Суворова // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. - 2023. - Т. 334, № 8. - С. 129-136. DOI: 10.18799/24131830/2023/8/4065
12. Галкин, С.В. Вероятностный прогноз геологических рисков при поисках месторождений нефти и газа / С.В. Галкин. - Пермь: Книжный мир, 2009. - 224 с.
13. Галкин, С.В. Опыт и результаты применения вероятностно-статистических критериев при оценке перспектив нефтегазаносности антиклинальных объектов Пермской области / С.В. Галкин // Геология, геофизика и разработка нефтяных месторождений. - 2002. - № 3. - С. 4-9.
14. Галкин, В.И. Разработка статистической модели для оценки степени перспективности приобретения нефтяного участка (на примере территории Пермского края) / В.И. Галкин, А.О. Алексеев, С.И. Соловьев // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - 2016 - №1. - С. 29-32.
15. Галкин, В.И. Районирование территории Пермского края по степени перспективности приобретения нефтяных участков недр / В.И. Галкин, С.И. Соловьев // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. - 2015 - №16. - С. 14-23. DOI: 10.15593/2224-9923/2015.16.2
16. Яковлев, Ю.А. О переоценке ресурсов и ранжировании фонда выявленных и подготовленных структур Пермского края / Ю.А. Яковлев, В.В. Мелкомуков, В.В. Макаловский // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - 2007 - №9. - С. 4-6.
17. Определение перспективных направлений поисков месторождений нефти и газа в Пермском крае с помощью вероятностно-статистических методов / В.И. Галкин, А.В. Растегаев, С.В. Галкин, В.Л Воеводкин. // Наука - производству. - 2006. - № 1. - С. 1-5.
18. Оценка эффективности локального прогноза нефтегазоносности на территории Пермской области / В.И. Галкин, О.А. Шурубор, А.В. Растегаев, С.В. Галкин // Вестник Пермского государственного технического университета. Нефть и газ. - 2000. - Т. 2, № 3. - С. 28-34.
19. Галкин, В.И. Прогнозная оценка подтверждаемости структур, подготовленных сейсморазведкой / В.И. Галкин, А.В. Растегаев, С.В. Галкин // Вестник Пермского государственного технического университета. Нефть и газ. - 2000. - Т. 2. - № 4. - С. 19-24.
20. Путилов, И.С. Разработка методики вероятностно-статистического прогноза нефтегазоносности локализованных структур (напримере южной части Пермского края) / И.С. Путилов, В.И. Галкин // Нефтяное хозяйство. - 2014. - №4. - С. 26-29.
21. Растегаев, А.В. Научное обоснование методов прогноза подтверждаемости структур, подготовленных сейсморазведкой к глубокому нефтепоисковому бурению : дис. ... д-р. геол.-мин. наук / А.В. Растегаев. - Пермь, 2000.
22. Растегаев, А.В. Прогнозирование подтверждаемости структур, подготовленных сейсморазведкой, на примере Бымско-Кунгурской впадины / А.В. Растегаев // Вестник Пермского государственного технического университета. Нефть и газ. - 2000. - Т. 2, № 3. - С. 3-7.
23. Соснин, Н.Е. Разработка статистических моделей для прогноза нефтеносности (на примере терригенных девонских отложений Северо-Татарского свода) /
H.Е. Соснин // Вестник Пермского научно-исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. - 2012. - № 5. - С. 16-25.
24. Шайхутдинов, А.Н. Разработка вероятностных моделей для прогноза нефтегазоносности верхнеюрских отложений (на примере территории деятельности ТПП «Когалымнефтегаз») / А.Н. Шайхутдинов // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. - 2014. - № 11. - С. 11-28. DOI: 10.15593/2224-9923/2014.11.2
25. Дифференцированная вероятностная оценка генерационных процессов в отложениях доманикового типа Пермского края / В.И. Галкин, Т.В. Карасева, И.А. Козлова, М.А. Носов, С.Н. Кривощеков // Нефтяное хозяйство. - 2014. - № 12. - С. 103-105.
26. К обоснованию построения моделей зонального прогноза нефтегазоносности для нижне-средневизейского комплекса Пермского края / В.И. Галкин, И.А. Козлова, С.Н. Кривощеков, О.А. Мелкишев // Нефтяное хозяйство. - 2015. - № 8 - С. 32-35.
27. К вопросу построения геолого-математических моделей соотношений промышленных запасов и ресурсов для территории Пермской области / М.Э. Мерсон, В.Л. Воеводкин, В.И. Галкин, А.В. Растегаев, И.А. Козлова // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - 2005. - № 9-10. - С. 15-18.
28. Кошкин, К.А. Разработка вероятностно-статистических моделей для оценки перспектив нефтегазоносности пластов Тл2-б и Бб Пожвинского участка / К. А. Кошкин // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. - 2018. - Т. 17, № 1. - С. 4-16. DOI: 10.15593/2224-9923/2018.1.1
29. Кривощеков, С.Н. Разработка регионально-зональных критериев прогноза нефтегазоносности территории Пермского Прикамья вероятностно-статистическими методами / С.Н. Кривощеков // Нефтяное хозяйство. - 2011. - № 10. - С. 10-14.
30. Кривощеков, С.Н. Определение перспективных участков геологоразведочных работ на нефть вероятностно-статистическими методами на примере территории Пермского края / С.Н. Кривощеков, В.И. Галкин, И.А. Козлова // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. - 2012. - №4. - С. 7-14.
31. Кривощеков, С.Н. Перспективы нефтегазоносности отложений доманикового типа на территории Пермского края / С.Н. Кривощеков, А. А. Кочнев, И.В. Санников // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. - 2013. - № 9 - С. 18-26. DOI: 10.15593/2224-9923/2013.9.2
32. Кривощеков, С.Н. Применение вероятностно-статистических методов при зональном прогнозе нефтегазоносности визейских отложений юго-востока Пермского края / С.Н. Кривощеков, М.А. Носов, А.Н. Петров // Научные исследования и инновации. - 2010 - Т.4, №1. - С.16-20.
33. Мелкишев, О. А. Выделение и использование антиклинальных и синклинальных областей для зонального прогноза нефтегазоносности (на примере отложений визейского терригенного нефтегазоносного комплекса на юге Пермского края) / О.А. Мелкишев // Нефтепромысловое дело. - 2015 - № 6 - С. 15-19.
34. Мелкишев, О.А. Исследование особенностей распределения нефтегазоносности на юге Пермского края (в пределах Башкирского свода) / О.А. Мелкишев // Проблемы разработки месторождений углеводородных и рудных полезных ископаемых. - 2014. - № 1. - С. 48-51.
35. Зональный прогноз нефтегазоносности девонского терригенного нефтегазоносного комплекса на юге Пермского края / О.А. Мелкишев, В.И. Галкин, Е.Е. Кожевникова, Т.В. Карасева // Нефтяное хозяйство. -2014. - № 6. - С. 4-8.
36. Мерсон, М.Э. Использование геолого-математических методов для прогноза нефтегазоносности локальных структур: учебное пособие / М.Э. Мерсон, В.И. Галкин, А.В. Растегаев. - Пермь: Изд-во Пермского государственного технического университета, 2006. - 291 с.
37. Armstrong, M. Basic Linear Geostatistics / M. Armstrong. - Springer, 1998. - 155 p.
38. Horne, R.N. Modern well test analysis: A computer Aided Approach / R.N. Horne. - 2nd ed. - Palo Alto: PetrowayInc, 2006 - 257 p.
39. Houze, O. Dinamie data analysis / O. Houze, D. Viturat, O.S. Fjaere. - Paris: Kappa Engineering, 2008 - 694 p.
40. Huber, P.J. Robust statistics procedures / P.J. Huber. - Philadelphia: SIAM, 1977. - 56 p.
41. Huber, P.J. Robust statistics / P.J. Huber. - N.Y.: Wiley. - 308 p.
42. Isaaks, E.H. An Introduction to Applied Geostatistics / E.H. Isaaks, R.M. Srivastava. - Oxford University Press, 1989 - 561 p.
43. Kaufman, M.G. Statistical issues in the assessment of undiscovered oil and gas resources / M.G. Kaufman. - MITCEEPR, 1992 - 30 p.
44. Montgomery, D.C. Introduction to liner regression analysis / D.C. Montgomery, E.A. Peck. - New York: John Wiley & Sons, 1982. - 504 p.
45. Геостатистика: теория и практика / В. В. Демьянов, Е. А. Савельева; под ред. Р. В. Арутюняна; Ин-т проблем безопасного развития атомной энергетики РАН. - М.: Наука, 2010. - 327 с.
46. Геостатистический анализ данных в экологии и природопользовании (с применением пакета R) / А.А. Савельев, С.С. Мухарамова, А.Г. Пилюгин, Н.А. Чижикова. -Казань: Казанский университет, 2012. - 120 с.
47. Давыденко, А.Ю. Вероятностно-статистические методы в геолого-геофизических приложениях / А.Ю. Давыденко. - Иркутск, 2007. - 29 с.
48. Девис, Дж.С. Статистический анализ данных в геологии / Дж.С. Девис. - М.: Недра, 1990. - Кн. 1. - 319 с.
49. Девис, Дж.С. Статистический анализ данных в геологии / Дж.С. Девис. - М.: Недра, 1990. - Кн. 2- 426 с.
50. Дементьев, Л.Ф. Математические методы и ЭВМ в нефтегазовой геологии: учеб. пособие для вузов / Л.Ф. Дементьев. - М.: Недра, 1983.
51. Дементьев, Л.Ф. Системные исследования в нефтегазопромысловой геологии: учеб. пособие для вузов / Л.Ф. Дементьев. - М.: Недра, 1988. - 204 с.
52. Кригинг и базовые модели геостатистики / В.В. Демьянов, М.Ф. Каневский, Е.А. Савельева, В.А. Тимонин, С.Ю. Чернов. - М., ВИНИТИ, 1999. - 13 с.
53. Галкин, В.И. О необходимости учета геолого-тектонических условий при подготовке структур к глубокому бурению сейсморазведкой / В.И. Галкин, А.В. Растегаев // Вестник Пермского государственного технического университета. Нефть и газ. - 2000. - Т. 2, № 3. - С. 13-18.
54. Лунев, В.Г. Разработка и совершенствование методов прогнозирования нефтеперспективных объектов в визейской терригенной толще Пермского Прикамья на основе сейсмогеологического моделирования и сейсмофациального анализа: дис. ... канд. геол.-мин. наук / Лунев Владимир Георгиевич. - Пермь, 1986.
55. Инструкция по оценке качества структурных построений и надежности выявленных и подготовленных объектов по данным сейсморазведки МОВ-ОГТ (при работах на нефть и газ) / ВНИИГеофизика. - М., 1984.
References
I. Nechaeva N.Iu., Makalovskii V.V., Iakovlev Iu.A., Raspopov A.V., Chetyrkin A.I., Kylosova N.I. Geologo-ekonomicheskaia otsenka neftegazovykh ob"ektov (na primere Permskogo kraia) [Geological and economic assessment of oil and gas facilities (using the example of the Perm Krai)]. Perm': Presstaim, 2006, 146 p.
2. Vinnikovskii S.A., Sharonov L.V. Zakonomernosti razmeshcheniia i uslovii formirovaniia zalezhei nefti i gaza Volgo-Ural'skoi oblasti - Tom II. Permskaia oblast' i Udmurtskaia ASSR [Patterns of placement and conditions of formation of oil and gas deposits in the Volga-Ural region - Volume II. Perm region and Udmurt Autonomous Soviet Socialist Republic]. Moscow: Nedra, 1977, 272 p.
3. Voevodkin V.L., Galkin V.I., Krivoshchekov S.N. Issledovanie vliianiia kriteriev neftegazonosnosti i izuchennosti territorii Permskogo kraia na raspredelenie mestorozhdenii uglevodorodov [Investigation of the influence of oil and gas content criteria and geological and geophysical knowledge on the distribution of hydrocarbon deposits in the Perm Region]. Neftianoekhoziaistvo)2012) no. 6, pp. 30-34.
4. Vinnikovskii C.A. et al. Geologicheskoe stroenie Kamsko-Kinel'skoi vpadiny v sviazi s neftegazonosnost'iu i uglenosnost'iu Permskogo oblasti [Geological structure of the Kama-Kinel depression in connection with the oil and gas and coal content of the Perm region]. Geologiia i neftegazonosnost' Kamsko-Kinel'skikh progibov. Kazan': Kazanskii universitet, 1970.
5. Makalovskii V.V. Novye predstavleniia o geologicheskom stroenii i obosnovanie napravlenii neftepoiskovykh rabot v Permskom Priural'e [New ideas about the geological structure and justification of the directions of oil exploration work in the Perm Urals]. Ph. D. thesis. Perm', 1985, 187 p.
6. Nosov M.A., Galkin V.I., Krivoshchekov S.N., Melkishev O.A. Otlozheniia domanikovogo tipa - vozmozhnyi istochnik netraditsionnykh uglevodorodov dlia Permskogo kraia: obzor, perspektivy, rekomendatsii [Domanic type deposits - target object of prospecting works]. Neftianoe khoziaistvo, 2012, no. 10, pp. 90-91.
7. Shershnev K.S., Blaginykh L.L., Dulepov Iu.A. et al.Osobennosti geologicheskogo stroeniia i neftenosnost' Kamsko-Kinel'skikh progibov na territorii Permskoi oblasti [Features of the geological structure and oil-bearing capacity of the Kama-Kinel troughs in the Perm region]. Geologiia i osvoenie resursovnefti vKamsko-Kinel'skoi sstemeprogbov.Moscow: Nauka, 1991, pp. 79-84.
8. Provorov V.M. Istoriia geologicheskogo razvitiia territorii Permskoi oblasti [History of geological development of the territory of the Perm region]. Obshchaia i regional'naia geologiia, geologiia moreii okeanov, geologicheskoe kartirovanie: obzor OOO Geoinformtsentr. Moscow, 2003, 38 p.
9. Zhukov Iu.A. Analiz i utochnenie syr'evoi bazy nefti, gaza i kondensata Permskoi oblasti: otchet o NIR [Analysis and clarification of the raw material base of oil, gas and condensate in the Perm region: research report]. Perm': PermNIPIneft', 2000.
10. Varushkin S.V., Chukhlov A.S. Kompleksirovanie rezul'tatov geologo-geofizicheskikh issledovanii v tseliakh povysheniia effektivnosti geologorazvedochnykh rabot [Integration of results of geological and geophysical studies in order to improve the efficiency of geological exploration work]. Geologiia v razvivaiushchemsia mire. Materialy 11 Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii studentov, aspirantov i molodykh uchenykh. Ed. A.B. Trapeznikova. Perm': Permskii gosudarstvennyi natsional'nyi issledovatel'skii universitet, 2018, vol. 1, pp. 213-217.
11. Galkin V.I., Suvorova A.S. Razrabotka statisticheskoi modeli prognoza podtverzhdaemosti amplitud struktur, podgotovlennykh po otlozheniiam srednego karbona na territorii Permskogo kraia [Development of a statistical model for predicting the confirmability of the amplitudes of structures prepared from the deposits of the middle carboniferous in the Perm region]. Izvestiia Tomskogopolitekhnicheskogo universiteta. Inzhiniiing georesursov,2023, vol. 334, no. 8, pp. 129-136. DOI: 10.18799/24131830/2023/8/4065
12. Galkin S.V. Veroiatnostnyi prognoz geologicheskikh riskov pri poiskakh mestorozhdenii nefti i gaza [Probabilistic forecast of geological risks in oil and gas exploration]. Perm': Knizhnyi mir, 2009, 224 p.
13. Galkin S.V. Opyt i rezul'taty primeneniia veroiatnostno-statisticheskikh kriteriev pri otsenke perspektiv neftegazanosnosti antiklinal'nykh ob"ektov Permskoi oblasti [Experience and results of application of probabilistic-statistical criteria in assessment of oil and gas potential of anticlinal objects of Perm region]. Geologiia, geofizika i razrabotka neftianykh mestorozhdenii, 2002, no. 3, pp. 4-9.
14. Galkin V.I., Alekseev A.O., Solov'ev S.I. Razrabotka statisticheskoi modeli dlia otsenki stepeni perspektivnosti priobreteniia neftianogo uchastka (na primere territorii Permskogo kraia) [Development of the statistical model to assess the prospects of an oil site acquisition (the Perm region territory is taken as an example)]. Geologiia, geofizika irazrabotka neftianykh igazovykh mestorozhdenii, 2016, no. 1, pp. 29-32.
15. Galkin V.I., Solov'ev S.I. Raionirovanie territorii Permskogo kraia po stepeni perspektivnosti priobreteniia neftianykh uchastkov nedr [Classification of Perm krai areas according to prospectivity for oil fields acquisition]. Vestnik Permskogo natsional'nogo issledovatel'skogo politekhnicheskogo universiteta. Geologiia. Neftegazovoe i gornoe delo, 2015, no. 16, pp. 14-23. DOI: 10.15593/2224-9923/2015.16.2
16. Iakovlev Iu.A., Melkomukov V.V., Makalovskii V.V. O pereotsenke resursov i ranzhirovanii fonda vyiavlennykh i podgotovlennykh struktur Permskogo kraia [On the revaluation of resources and ranking of the fund of identified and prepared structures of the Perm Territory]. Geologiia, geofizika irazrabotka neftianykh igazovykh mestorozhdenii,2007, no. 9, pp. 4-6.
17. Galkin V.I., Rastegaev A.V., Galkin S.V., Voevodkin V.L. Opredelenie perspektivnykh napravlenii poiskov mestorozhdenii nefti i gaza v Permskom krae s pomoshch'iu veroiatnostno-statisticheskikh metodov [Determination of promising directions for oil and gas field exploration in the Perm region using probabilistic statistical methods]. Nauka - proizvodstvu, 2006, no. 1, pp. 1-5.
18. Galkin V.I., Shurubor O.A., Rastegaev A.V., Galkin S.V. Otsenka effektivnosti lokal'nogo prognoza neftegazonosnosti na territorii Permskoi oblasti [Efficiency estimation of local petroleum forecast in the Perm region]. Vestnik Permskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Neft' i gaz,2000, vol. 2, no. 3, pp. 28-34.
19. Galkin V.I., Rastegaev A.V., Galkin S.V. Prognoznaia otsenka podtverzhdaemosti struktur, podgotovlennykh seismorazvedkoi [Predictive estimates of structures confirmability prepared with seismic]. Vestnik Permskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Neft' i gaz,2000, vol. 2, no. 4, pp. 19-24.
20. Putilov I.S., Galkin V.I. Razrabotka metodiki veroiatnostno-statisticheskogo prognoza neftegazonosnosti lokalizovannykh struktur (na primere iuzhnoi chasti Permskogo kraia) [Developing the technology for probabilistic and statistical forecast of oil-and-gas-bearing capacity of the South Perm Region]. Neftianoekhoziaistvo, 2014, no. 4, pp. 26-29.
21. Rastegaev A.V. Nauchnoe obosnovanie metodov prognoza podtverzhdaemosti struktur, podgotovlennykh seismorazvedkoi k glubokomu neftepoiskovomu bureniiu [Scientific substantiation of methods for predicting the confirmability of structures prepared by seismic exploration for deep oil exploration drilling]. Ph. D. thesis. Perm', 2000.
22. Rastegaev A.V. Prognozirovanie podtverzhdaemosti struktur, podgotovlennykh seismorazvedkoi, na primere Bymsko-Kungurskoi vpadiny [Structures verifiability prediction, prepared with seismic on the example Bymsko-Kungurskaya structural low]. Vestnik Permskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Neft' i gaz,2000, vol. 2, no. 3, pp. 3-7.
23. Sosnin N.E. Razrabotka statisticheskikh modelei dlia prognoza neftenosnosti (na primere terrigennykh devonskikh otlozhenii Severo-Tatarskogo svoda) [Development of statistical models for predicting oil-and-gas content (on the example of terrigenous Devonian sediments of North Tatar arch)]. Vestnik Permskogo natsional'nogo issledovatel'skogo politekhnicheskogo universiteta. Geologiia. Neftegazovoe i gornoe delo,2012, no. 5, pp. 16-25.
24. Shaikhutdinov A.N. Razrabotka veroiatnostnykh modelei dlia prognoza neftegazonosnosti verkhneiurskikh otlozhenii (na primere territorii deiatel'nosti TPP "Kogalymneftegaz") [Probabilistic models construction for prediction of oil and gas potential of Upper Jurassic deposits (exemplified by the BU Kogalymneftegaz activity area)]. Vestnik Permskogo natsional'nogo issledovatel'skogo politekhnicheskogo universiteta. Geologiia. Neftegazovoe i gornoe delo, 2014, no. 11, pp. 11-28. DOI: 10.15593/2224-9923/2014.11.2
25. Galkin V.I., Karaseva T.V., Kozlova I.A., Nosov M.A., Krivoshchekov S.N. Differentsirovannaia veroiatnostnaia otsenka generatsionnykh protsessov v otlozheniiakh domanikovogo tipa Permskogo kraia [Differentiated probabilistic assessment of the generation processes in Domanic sediments of Perm region]. Neftianoe khoziaistvo, 2014, no. 12, pp. 103-105.
26. Galkin V.I., Kozlova I.A., Krivoshchekov S.N., Melkishev O.A. K obosnovaniiu postroeniia modelei zonal'nogo prognoza neftegazonosnosti dlia nizhne-srednevizeiskogo kompleksa Permskogo kraia [On the justification of the construction of models for oil and gas potential area forecast Visean deposits of Perm region]. Neftianoe khoziaistvo,2015, no. 8, pp. 32-35.
27. Merson M.E., Voevodkin V.L., Galkin V.I., Rastegaev A.V., Kozlova I.A. K voprosu postroeniia geologo-matematicheskikh modelei sootnoshenii promyshlennykh zapasov i resursov dlia territorii Permskoi oblasti [On the issue of constructing geological and mathematical models of the relationship between industrial reserves and resources for the territory of the Perm region]. Geologiia, geofizika irazrabotka neftianykh igazovykh mestorozhdenii, 2005, no. 9-10, pp. 15-18.
28. Koshkin K.A. Razrabotka veroiatnostno-statisticheskikh modelei dlia otsenki perspektiv neftegazonosnosti plastov Tl2-b i Bb Pozhvinskogo uchastka [Development of probabilistic and statistical models for evaluation of oil and gas potential of Tl2-b and Bb reservoirs of Pozhvinskiy sector]. Vestnik Permskogo natsional'nogo issledovatel'skogo politekhnicheskogo universiteta. Geologiia. Neftegazovoe i gornoe delo,2018, vol. 17, no. 1, pp. 4-16. DOI: 10.15593/2224-9923/2018.1.1
29. Krivoshchekov S.N. Razrabotka regional'no-zonal'nykh kriteriev prognoza neftegazonosnosti territorii Permskogo Prikam'ia veroiatnostno-statisticheskimi metodami [Establishment of regional and zonal criteria of Perm Regions oil forecast probabilistic and statistical methods]. Neftianoe khoziaistvo,2011, no. 10, pp. 10-14.
30. Krivoshchekov S.N., Galkin V.I., Kozlova I.A. Opredelenie perspektivnykh uchastkov geologorazvedochnykh rabot na neft' veroiatnostno-statisticheskimi metodami na primere territorii Permskogo kraia [Determination of potentially oil bearing areas by behavioristical method by the example of Perm region (krai)]. Vestnik Permskogo natsional'nogo issledovatel'skogo politekhnicheskogo universiteta. Geologiia. Neftegazovoe i gornoe delo,2012, no. 4, pp. 7-14.
31. Krivoshchekov S.N., Kochnev AA., Sannikov I.V. Perspektivy neftegazonosnosti otlozhenii domanikovogo tipa na territorii Permskogo kraia [Oil and gas prospects of domanic sediments in Perm krai]. Vestnik Permskogo natsional'nogo issledovatelskogopolitekhnicheskogo universiteta. Geologiia. Neftegazovoe igornoe dele, 2013, no. 9, pp. 18-26. DOI: 10.15593/2224-9923/2013.9.2
32. Krivoshchekov S.N., Nosov M.A., Petrov A.N. Primenenie veroiatnostno-statisticheskikh metodov pri zonal'nom prognoze neftegazonosnosti vizeiskikh otlozhenii iugo-vostoka Permskogo kraia [Application of probabilistic-statistical methods in zonal forecast of oil and gas potential of Visean deposits in the south-east of Perm Krai]. Nauchnye issledovaniia i innovatsii,2010, vol. 4, no. 1, pp.16-20.
33. Melkishev O.A. Vydelenie i ispol'zovanie antiklinal'nykh i sinklinal'nykh oblastei dlia zonal'nogo prognoza neftegazonosnosti (na primere otlozhenii vizeiskogo terrigennogo neftegazonosnogo kompleksa na iuge Permskogo kraia) [Identification and use of anticlinal and synclinal areas for petroleum potential zonal prediction (by the example of deposits of Visean terrigene oil and gas complex in the South of Perm territory)]. Neftepremyslevee delo,2015, no. 6, pp. 15-19.
34. Melkishev O.A. Issledovanie osobennostei raspredeleniia neftegazonosnosti na iuge Permskogo kraia (v predelakh Bashkirskogo svoda) [Study of the distribution features of oil and gas potential in the south of Perm Krai (within the Bashkir arch)]. Problemyrazrabotkimestorozhdeniiugleve)dere)dnykhirudnykhpoleznykhiskopaemykh,2014, no. 1, pp. 48-51.
35. Melkishev O.A., Galkin V.I., Kozhevnikova E.E., Karaseva T.V. Zonal'nyi prognoz neftegazonosnosti devonskogo terrigennogo neftegazonosnogo kompleksa na iuge Permskogo kraia [Prediction of zonal hydrocarbon potentials Devonian clastic sediments on the south of Perm region]. Neftianoe khoziaistvo,2014, no. 6, pp. 4-8.
36. Merson M.E., Galkin V.I., Rastegaev A.V. Ispol'zovanie geologo-matematicheskikh metodov dlia prognoza neftegazonosnosti lokal'nykh struktur [Use of geological and mathematical methods for forecasting oil and gas potential of local structures]. Perm': Permskii gosudarstvennyi tekhnicheskii universitet, 2006, 291 p.
37. Armstrong, M. Basic Linear Geostatistics. Springer, 1998, 155 p.
38. Horne R.N. Modern well test analysis: A computer Aided Approach. 2nd ed. Palo Alto: PetrowayInc, 2006, 257 p.
39. Houze O., Viturat D., Fjaere O.S. Dinamie data analysis. Paris: Kappa Engineering, 2008, 694 p.
40. Huber P.J. Robust statistics procedures. Philadelphia: SIAM, 1977, 56 p.
41. Huber P.J. Robust statistics. N.Y.: Wiley, 308 p.
42. Isaaks E.H., Srivastava R.M. An Introduction to Applied Geostatistics. Oxford University Press, 1989, 561 p.
43. Kaufman M.G. Statistical issues in the assessment of undiscovered oil and gas resources. MITCEEPR, 1992, 30 p.
44. Montgomery D.C., Peck E.A. Introduction to liner regression analysis. New York: John Wiley & Sons, 1982, 504 p.
45. Dem'ianov V.V., Savel'eva E.A. Geostatistika: teoriia i praktika [Geostatistics: Theory and Practice]. Ed. R.V. Arutiunian. Moscow: Nauka, 2010, 327 p.
46. Savel'ev A.A., Mukharamova S.S., Piliugin A.G., Chizhikova N.A. Geostatisticheskii analiz dannykh v ekologii i prirodopol'zovanii (s primeneniem paketa R) [Geostatistical analysis of data in ecology and nature management (using the R package)]. Kazan': Kazanskii universitet, 2012, 120 p.
47. Davydenko A.Iu. Veroiatnostno-statisticheskie metody v geologo-geofizicheskikh prilozheniiakh [Probabilistic-statistical methods in geological and geophysical applications]. Irkutsk, 2007, 29 p.
48. Devis Dzh.S. Statisticheskii analiz dannykh v geologii [Statistical analysis of data in geology]. Moscow: Nedra, 1990. book 1, 319 p.
49. Devis Dzh.S. Statisticheskii analiz dannykh v geologii [Statistical analysis of data in geology]. Moscow: Nedra, 1990, book 2, 426 p.
50. Dement'ev L.F. Matematicheskie metody i EVM v neftegazovoi geologii [Mathematical methods and computers in oil and gas geology]. Moscow: Nedra, 1983.
51. Dement'ev L.F. Sistemnye issledovaniia v neftegazopromyslovoi geologii [Systematic research in oil and gas field geology]. Moscow: Nedra, 1988, 204 p.
52. Dem'ianov V.V., Kanevskii M.F., Savel'eva E.A., Timonin V.A., Chernov S.Iu. Kriging i bazovye modeli geostatistiki [Kriging and Basic Geostatistical Models]. Moscow, VINITI, 1999, 13 p.
53. Galkin V.I., Rastegaev A.V. O neobkhodimosti ucheta geologo-tektonicheskikh uslovii pri podgotovke struktur k glubokomu bureniiu seismorazvedkoi [The need to integrate geologotectonic conditions in preparing stuktura for deep drilling with seismic]. Vestnik Permskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Neft'i gaz, 2000, vol. 2, no. 3, pp. 13-18.
54. Lunev V.G. Razrabotka i sovershenstvovanie metodov prognozirovaniia nefteperspektivnykh ob"ektov v vizeiskoi terrigennoi tolshche Permskogo Prikam'ia na osnove seismogeologicheskogo modelirovaniia i seismofatsial'nogo analiza [Development and improvement of methods for forecasting oil-promising objects in the Visean terrigenous strata of the Perm Kama region based on seismogeological modeling and seismic facies analysis]. Ph. D. thesis. Perm', 1986.
55. Instruktsiia po otsenke kachestva strukturnykh postroenii i nadezhnosti vyiavlennykh i podgotovlennykh ob"ektov po dannym seismorazvedki MOV-OGT (pri rabotakh na neft' i gaz) [Instructions for assessing the quality of structural constructions and the reliability of identified and prepared objects based on seismic exploration data (in oil and gas operations)]. Moscow: VNIIGeofizika, 1984.
Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки. Конфликт интересов. Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов. Вклад автора 100 %.
