CC BY
9
А
Г
© Попков Василий Иванович,
доктор геолого-минералогических наук,
профессор, академик РАЕН,
ФГБОУ ВО «Кубанский государственный
университет»,
ул. Ставропольская, 149,
350049, г. Краснодар, Российская Федерация
ОРОЮ: 0000-0002-2959-4901
эл.почта: geoskubsu@mail.ru.
© Popkov Vasily Ivanovich,
doctor of geological and mineralogical sciences, professor,
Member of Russian Academy of Natural Sciences,
Federal State Budgttari Educational Instution of
Higher Education Kuban State University,
st. Stavropolskaya, 149,
350040, Krasnodar, Russian Federation
ORCID: 0000-0002-2959-4901
E-mail: geoskubsu@mail.ru
© Попков Иван Васильевич,
кандидат геолого-минералогических наук, доцент,
ФГБОУ ВО «Кубанский государственный
университет».
ул. Ставропольская, 149,
350049, г. Краснодар, Российская Федерация
ОРОЮ: 0000-0002-2386-661
эл.почта: iv-popkov@mail.ru.
© Popkov Ivan Vasilievich,
candidate of geological and mineralogical sciences, assistant professor,
Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "Kuban State University", st. Stavropolskaya, 149, 350040, Krasnodar, Russian Federation, ORCID ID: 0000-0002-2386-6611 E-mail: iv-popkov@mail.ru
УДК 550.311 001 10.24412/1728-5283-2023-3-29-41
РЕЗУЛЬТАТЫ ПРИМЕНЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТНОГО АНАЛИЗА ГЕОЛОГО-ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ДАННЫХ НА ТЕРРИТОРИИ РУССКОЙ ПЛАТФОРМЫ ДЛЯ ОЦЕНКИ ПЕРСПЕКТИВ НЕФТЕГАЗОНОСНЫХ ОБЛАСТЕЙ*
© Харитонов Андрей Леонидович
ФГБУН Институт земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн имени Н.В. Пушкова Российской академии наук, г Москва, Российская Федерация
В статье представляется вероятностный метод, построенный на основе использования предварительного анализа статистических рядов нескольких различных видов геолого-геофизических параметров, который применен для вероятностного прогноза нефтегазовой перспективности соседних с Республикой Башкортостан регионов Приуралья (республики Татарстан, Удмуртская, Марийская, Чувашская, Коми, Пермский край). Объектом исследования этой статьи является локальные тектоно-концентрические структуры на территории восточных регионов Русской платформы. Предметом исследования этой статьи является прогноз нефтегазоносных областей. Рассмотрены результаты использования метода вероятностного анализа четырех видов различных геолого-геофизических данных (вертикальной мощности земной коры, плотности пространственного расположения тектонических разломов земной коры, вертикальной мощности литосферы, значений геотермальной энергии), измеренных в пределах расположения радиальных направлений нескольких локальных тектоно-концентрических структур на территории восточной части Русской
* Для цитирования:
Харитонов А.Л. Результаты применения вероятностного анализа геолого-геофизических данных на территории Русской платформы для оценки перспектив нефтегазоносных областей // Вестник Академии наук Республики Башкортостан. 2023. №3. С. 29-41. Б01 10.24412/17285283-2023-3-29-41
Харитонов А.Л. ////////////////////^^^^
литосферной плиты. По этим данным предварительно были построены статистические гистограммы пространственного распределения значений вертикальной мощности земной коры, плотности пространственного расположения тектонических разломов, вертикальной мощности литосферы, значений геотермальной энергии по измерениям в основных нефтегазоносных регионах Российской Федерации и сопредельных стран (Западная Сибирь, Ямал, Ненецкий автономный округ, Прикаспийская впадина, Предкавказье и некоторые другие, например Приаралье). В результате, с помощью вероятностного метода анализа четырех различных видов геолого-геофизических данных в этих Приуральских регионах на востоке Русской платформы были рассчитаны значения вероятностей по данным этих четырех геолого-геофизических параметров. По рассчитанным значениям вероятностей четырех геолого-геофизических параметров была составлена сводная таблица данных _ Ключевые слова: вероятностный метод, терриП и выявлены локальные тектоно-концент-тория востока Русской платформы, геолого-геофи- рические структуры, перспективные для зические данные, концентрические структуры, про- поисков новых месторождений нефти гноз нефтегазоносных областей и газа.
RESULTS OF THE APPLICATION OF PROBABILISTIC ANALYSIS OF GEOLOGICAL AND GEOPHYSICAL DATA ON THE TERRITORY OF THE RUSSIAN PLATFORM TO ASSESS THE PROSPECTS OF OIL AND GAS FIELDS
© Kharitonov Andrey Leonidovich
Pushkov Institute of Terrestrial Magnetism, Ionosphere and Radio Wave Propagation of Russian Academy of Sciences, Moscow Russian Federation
The article presents a probabilistic method based on the use of a preliminary analysis of statistical series of several different types of geological and geophysical parameters, which is applied to a probabilistic forecast of the oil and gas prospects of the Ural regions neighboring the Republic of Bashkortostan (Republics of Tatarstan, Udmurt, Mari, Chuvash, Komi, Perm Territory). The object of this article is the local tectonic-concentric structures on the territory of the eastern regions of the Russian platform. The subject of this article is the forecast of oil and gas fields. The results of using the method of probabilistic analysis of four types of different geological and geophysical data (vertical thickness of the earth's crust, density of the spatial arrangement of tectonic faults of the earth's crust, vertical thickness of the lithosphere, geothermal energy values) measured within the location of the radial directions of several local tectonic-concentric structures in the territory are considered in the eastern part of the Russian lithospheric plate. Based on these data, statistical histograms of the spatial distribution of the values of the vertical thickness of the earth's crust, the density of the spatial arrangement of tectonic faults, the vertical thickness of the lithosphere, and the values of geothermal energy were previously constructed based on measurements in the main oil and gas regions of the Russian Federation and neighboring countries (Western Siberia, Yamal, the Nenets Autonomous District, Caspian depression, Ciscaucasia and some others, for example, the Aral Sea). As a result, using the probabilistic method of analyzing four different types of geological and geophysical data in these Cis-Ural regions in the east of the Russian Platform, the probabilities were calculated from the data of these four geological and geophysical parameters. Based on the calculated values of the probabilities of four geological and geophysical parameters, a summary table of data was compiled and local tectonic-concentric structures were identified
Key words: probabilistic method, the territory of the east of the Russian platform, geological and geophysical data, concentric structures, forecast of oil and gas areas
that are promising for the search for new oil and gas fields.
Введение. Территория Республики Башкор- носных областей (НГО) Российской Федерации тостан, расположенная в восточной части Рус- почти такой же по запасам углеводородов как ской платформы, является одной из нефтегазо- и Республика Татарстан (рис. 1).
Рисунок 1 - Схема углеводородных ресурсов и предприятий их переработки Татарстана [1 с дополнениями автора],
где: 1 - нефтяные месторождения, 2 - газоперерабатывающие предприятия, 3 - нефтеперерабатывающие предприятия, 4 - месторасположение тектоно-концентрических структур: 6а - Ромашкин-ская, 6j - Ижевская.
В последнее время широкую известность получила теория глобальной дегазации мантии Земли [2-6], происходившей в процессе ее эволюционного тектоно-магматического преобразования и о связи с ней процессов нефтегазонакопления [2-5]. В ряде научных публикаций показано, что значительная часть месторождений нефти и газа и некоторых других горючих полезных ископаемых (уголь, угольный метан, битумы, асфальте-ны) найдена в зонах расположения тектоно-кон -центрических структур (ТКС) [7], сформированных древними мантийными плюмами [8, 9], где до сих пор наблюдаются высокие значения дегазации мантии Земли [3; 6], постепенно пополняющих запасы газа и нефти на старых «законсервированных» скважинах некоторых нефтегазо-
вых месторождений [7].
Известно [3-7], что в результате постоянных процессов дегазации мантии Земли, происходивших в течение многих миллионов лет эволюционных тектоно-магматических процессов на Земле [8-12], поступали газотермальные и гидротермальные потоки геофлюидов различного химического состава (СН4 - метан и другие природные углеводороды - алканы, алкены), которые, проникая через сеть тектонических разломов и трещин, постепенно могли сформировать месторождения углеводородов (рис. 2 А) на территории некоторых ТКС на востоке Русской платформы: Волго-Уральской (6), Тимано-Печорской (34), Пай-Хойской (34а) и некоторых других (рис. 2).
ВЕСТНИК АКАДЕМИИ НАУК РБ / __
I 2023, том 48, № 3(111)^^^^ШПППППППП1 31
Рисунок 2 - Фрагменты карт,
где: А - фрагмент карты тектоно-концентрических структур (ТКС) центрального типа [11];
Б - Горнопромышленная карта. Северный и северо-западный экономические районы [13 с дополнениями автора], выделенных на территории северо-восточной части Русской платформы, где: окружностями выделены зоны расположения наиболее известных в настоящее время ТКС на территории северо-востока Русской платформы: 4а - Кольская, 6а - Ромашкинская, 6Ь - Ки-зеловская, 6с - Сыктывкарская, 6е - Кировская, 6] - Ижевская, 61 - Башкирская, 10 - Ноябрьская, 34 - Тимано-Печорская, 34а - Пай-Хойская, 34Ь - Ухтинская, 35а - Котласская, 35Ь - Мезенская, 35с - Чешская, 35d - Онежская, 36s - Южно-Карская.
Исходные материалы. В восточной, Приуральской части территории Русской платформы имеется несколько крупных активно эксплуатирующихся нефтегазоносных бассейнов (НГБ) (Волго-Уральский НГБ, Тимано-Печорский НГБ, Прикаспийский НГБ). В настоящее время, в нашей стране, в геологических фондах накоплено значительное количество геолого-геофизических данных в виде карт различных масштабов, созданных с помощью 4-х основных геофизических методов геологоразведки (сейсморазведка, магниторазведка, гравиразведка, геотермия). И сейчас продолжают активно изучаться восточные районы Русской платформы для пополнения энергетических потребностей различных предприятий Урала.
В данной статье предлагается рассмотреть несколько геолого-геофизических параметров, которые могут использоваться для поисков новых нефтегазоносных территорий Приуралья. На основании изложенных в [1-13] данных можно предположить, что это будут: 1) значения вертикальной мощности земной коры (Нм); 2) значе-
ния плотности тектонических разломов (рраз); 3) значения вертикальной мощности литосферного слоя (Нл), которые характеризуют наличие глубо -ких «корней» мантийных плюмов, позволяющим через них идти процессам дегазации мантии из астеносферных линз частичного плавления пород мантии; 4) аномалий геотермальной энергии (О,), обычно расположенных в зонах мантийных плюмов, в которых идет ускоренный тепломассо-перенос геофлюидов в верхние слои коры.
В этой статье представлены результаты вероятностного анализа четырех геолого-геофизических параметров (Нм, рраз, Нл, Q) и на этой основе предполагается сделать прогноз, где могут быть расположены новые НГО на территории Республики Башкортостан и соседних с ней регионах (Татарстан, Удмуртская, Марийская, Чувашская, Коми республики, Пермский край) (рис.1).
Для выявления геолого-геофизических прогнозных критериев для поисков новых НГО предлагается рассмотреть в данной статье новую методику, используемую для оценки нефтегазовой перспективности восточных регионов Русской
А
Г
платформы по данным вероятностной оценки различных геолого-геофизических параметров (Нм, рраз, Нл, 0). Это может иметь принципиальное значение для поиска новых месторождений нефти и газа не только в Республике Башкортостан, но и в соседних областях. Почему были выбраны именно эти геолого-геофизические параметры (Нм, рраз, Н, 0) для оценки нефтегазовой перспективности восточных районов Русской платформы. Из ранее проведенных исследований известно [14], что многие месторождения нефти и газа связаны с повышенной вертикальной мощностью горных пород земной коры (Нм=40±5 км) (рис. 3А) и литосферы (рис. 3В), обычно встречающейся в зонах расположения ТКС (рис. 2 А), а также в районах с определенными значениями геотермальной энергии (рис. 3Б) и плотности (рраз) тектонических разломов на исследуемых нефтегазоносных территориях.
Поскольку крупные ТКС сформированы ман-
тийными плюмами с глубокими «корнями» [4], то обычно под действием повышенного тепло-массопереноса мантийного вещества в этих зонах происходит частичное плавление вещества земной коры и мантии и вследствие этого происходит некоторое увеличение мощности земной коры (Н ) и мощности литосферы (Н) в целом, отличающиеся от остальных более «холодных» регионов верхней мантии на территории Российской Федерации. Поэтому для поисков новых перспективных НГО на территории востока Русской платформы, по-видимому, было бы целесообразно, чтобы были проанализированы значения мощности земной коры [15] (рис. 3) и посмотреть совпадают ли эти значения с расположением ТКС, через территорию которых часто происходит дегазации мантийных плюмов [4], на предмет соответствия этих ТКС повышенной средней глубине расположения поверхности Мохоровичича (Н = 40±5 км).
Рисунок 3 - Фрагменты карт,
где А - фрагмент карты (мощности земной коры) глубины до поверхности Мохоровичича территории Российской Федерации и сопредельных стран, построенной по данным глубинного сейсмического зондирования [15 с дополнениями автора];
Б - фрагмент карты геотермальной энергии Российской Федерации [18 с дополнениями автора];
В - фрагмент карты вертикальной мощности литосферы (Нл) [16 с дополнениями автора], построенной по данным поверхностных сейсмических волн, где: 1 - 4 - различные виды промежуточных пунктов, использованных при проведении глубинных сейсморазведочных исследований; 5 - обозначение расположения рек; 6 - номера опорных сейсмических пунктов; 7 - опорные пункты ГСЗ; 8 - месторасположение ТКС: 5а - Кольская, 6 - Волго-Уральская, 10а - Ханты-Мансийская, 10Ь - Пурская; 10с - Новосибирская.
ВЕСТНИК АКАДЕМИИ НАУК РБ /
2023, том 48, № 3(111
Как видно из рис. 3А, концентрические изолинии мощности земной коры связаны с расположением достаточно крупных ТКС на территории восточной части Русской платформы: Волго-Уральской (6), Тимано-Печорской (34), Ухтинской (34Ь), Пай-Хойской (34а), которые коррелируют со скоплениями месторождений горючих полезных ископаемых (рис. 2Б).
Известно [4; 8], что через зоны мантийных плюмов и сформированных ими ТКС на поверхности кристаллического фундамента коры идет интенсивный тепломассоперенос и миграция углеводородных геофлюидов из мантии [17]. Поэтому, при подготовке этой статьи были проанализированы также значения геотермальной энергии (Й) (в диапазоне от Q<3*104 до Q>27*104 Мдж/ м2) [18], расположенных на территории основных НГБ [19] Российской Федерации по данным представленным на соответствующих карте (рис. 3Б).
Опираясь на различные случайно распределенные на профилях реализации геолого-геофизических данных, используемых как параметры для проверки статистических гипотез будут: 1) значения мощности земной коры (Нм) (рис. 3А) [15], предварительно проанализированные в пределах известных НГБ на территории Российской Федерации; 2) значения мощности литосферного слоя (НЛ) (рис. 3В) [16], предварительно проанализированные в пределах известных НГБ на территории Российской Федерации, которые характеризуют наличие глубоких «корней» мантийных плюмов, позволяющим через них быстрее идти процессам дегазации мантии из астеносферных линз частичного плавления пород; 3) значения геотермальной энергии (й) по данным (рис. 3Б) [18], также были предварительно проанализированы в пределах НГБ на территории Российской Федерации. Для прогноза новых НГО на территории востока Русской платформы предлагается рассмотреть в данной статье вероятностный метод [20], который предлагается использовать для прогноза нефтегазовой перспективности регионов Приуралья (Республики Башкирия, Коми).
Методы исследования. В качестве методики прогноза нефтегазовой перспективности территории Республики Башкортостан и соседних регионов востока Русской платформы предлагается использовать элементы теории вероятности [20]. В этой статье, на основании разрабатываемой методики вероятностного анализа [14; 20]
с использованием различных геолого-геофизических данных (Нм, рраз, Нл, Q), автор пытался проанализировать, почему несколько примерно одинаковых по размеру ТКС (рис. 3А) с примерно одинаковыми средними значениями вертикальной мощности земной коры (Нм) [15] и литосферы (Нл) [16], с примерно одинаковой плотностью тектонических разломов (рраз) [21] и значениями геотермальной энергии (й) [18] имеют в своих пределах существенно разное количество и структуру размещения месторождений горючих полезных ископаемых (рис. 2Б)? Вследствие этого непонятно почему в пределах территорий соседних с ТКС (6а) на территории Республики Татарстан пока не найдено крупных месторождений углеводородов, подобных Ро-машкинскому (рис. 1), при прочих равных условиях в их пределах? Не совсем понятно, в каких регионах восточной части Русской платформы с большей вероятностью можно попытаться найти территории перспективные для поисков новых месторождений горючих полезных ископаемых, а в каких нет?
Все критерии принятия решений о наличии (или отсутствии) определенных значений геолого-геофизических параметров (Нм, рраз, Нл, Q), характерных для НГО, в этой статье базируются на теории проверки статистических гипотез (1-го и 11-го рода) [20]. При этом необходима информация о гистограммах N(0) и плотностях распределения р(Ф) анализируемых геолого-геофизических параметров.
На основе ранее проведенных исследований [14] с использованием многочисленных данных [15; 16; 18] в статье был произведен расчет и построение гистограмм значений нескольких геолого-геофизических параметров (Hм, рраз, H, Q). Гистограмма (также как и понятие классической вероятности - формула (1)) описывает распределение частот М(Нм) = (ш / п), определяемых для каждого из п - общего количества значений Нм ряда случайных величин (вдоль профиля измеренных случайно распределенных геолого-геофизических данных) [20, с. 115]. На рис. 4 представлены гистограммы распределения значений мощности земной коры М(Нм) (глубины до поверхности Мохоровичича) [14], плотности распределения тектонических разломов М(рраз) [14], значений теплового потока N(0), значений мощности литосферы М(Н ) на территории основных НГБ Российской Федерации.
Рисунок 4 - Гистограммы [14], характерные для нефтегазоносных территорий
Российской Федерации,
где: А - мощность земной коры (Нм) по значениям глубины до поверхности Мохоровичича [15]; Б - плотность крупных тектонических разломов (рраз) в пределах сетки 10*10 градусов исследуемых территорий [21]; В - значения геотермальной энергии [18]; Г - мощность литосферы (Нл) по данным поверхностных сейсмических волн [16]
Из данных [14], представленных на графике гистограммы Щ(Им) (рис. 4А) видно, что многие месторождения углеводородов на территории Российской Федерации расположены в областях, где значения вертикальной мощности земной коры (ИМ) входят в доверительный интервал глубины Мохоровичича от 35 до 45 км. Гистограмма значений мощности земной коры (Нм) (рис. 4А) в зонах расположения месторождений углеводородов была построена [14] на основе выборки данных объемом около 2400 определений. А по данным [4; 9; 12] значительная часть месторождений горючих полезных ископаемых (в частности, углеводороды) расположена в зонах формирования ТКС с повышенной мощностью земной коры (40±5 км). Другая гистограмма Щ(рраз) (рис. 4Б), построенная по данным о расположении глубинных тектонических разломов [21], оконтуривающих многие ТКС, которые, в соответствии с предлагаемой методикой [14], могут определять вероятность наличия приразломных месторождений нефти и газа в пределах ТКС. Для построения гистограммы Щ(рраз) плотности тектонических разломов рис. 4Б) в зонах распо-
ложения месторождений углеводородов была использована статистически достаточная выборка данных объемом около 1400 определений [14]. На построенной гистограмме Щ(Ил) (рис. 4Г) выделено три основных значения мощности литосферы 100 км, 150 км, 220 км, характерных для основных НГБ Российской Федерации и стран ближнего зарубежья (СБЗ).
Эти данные гистограмм (рис. 4) были использованы при расчетах значений условных плотностей распределения р(Ф/81) и связанных с этим прогнозов нефтегазовой перспективности исследуемых территорий в пределах ТКС в восточной части Русской платформы. Одномерная условная плотность распределения р(Ф/8]) случайного процесса определяет вероятность того, что значения этого процесса (например, значения (Ф.) реализации случайно распределенных данных по профилю) в произвольный момент (х) расположения их на профиле измерений будут заключены в определенном интервале (ЛФ.) и при этом вероятность Р(Ф) и плотность распределения р(Ф/8]) случайного процесса (например, ряда случайных геолого-геофизических величин
на профиле), в первом приближении, будут связаны следующим соотношением [20]:
Рф < Фг (х) < Ф.+АФ.) кр(Ф1/5;)*АФ. (1)
Из соотношения (1) следует, что если считать интервал (АФ.) = 1, то с некоторым приближением можно считать, что вероятность Р(Ф) возникновения события (Ф.) с точностью до величины этого интервала (АФ.) будет соответствовать значению плотности распределенияр(Ф/Б) случайного процесса.
С использованием гистограмм (рис. 4) производился расчет по ним кривых условных плотностей распределения р(Ф/Б) для гипотезы наличия аномалии или р(Ф/Б1) гипотезы ее отсутствия (где ,31 - функций правдоподобия) [20, с. 115-116] анализируемых геолого-геофизических
данных (Нм, рраз, Нл, О), где Ф. - определенный вид анализируемых геолого-геофизических данных. В частности, данной статье были рассчитаны значения условной плотности распределения р(Нм/^1) наличия аномалии [20] мощности земной коры, измеренной в основных НГБ на территории Российской Федерации. Тогда либо в соответствии с формулой из [20, с. 109 формула (5.4)] (двусторонний критерий) по значениям графика условной плотности распределения р(Нм/Б) мощности земной коры можно было определить значение вероятности (Р(Н -АН < Н < Н +АН )
м м м м м
=р(Нм/Б)* АНм) значений мощности земной коры (Нм) по территории основных НГБ Российской Федерации и сопредельных стран (Западно-Сибирский, Ямало-Ненецкий, Волго-Уральский, Тимано-Печорский, Прикаспийский) (рис. 5).
Рисунок 5 - Кривые условной плотности распределения,
где: А - кривая условной плотности распределения р(Ф) соответствующая нормальному (Гаус-совому) распределению значений мощности земной коры (НМ), характерных для нефтегазоносных бассейнов Российской Федерации и сопредельных стран, - область отклонения гипотезы о наличии аномалии (Ф0=Нм = 40 км); Б1 - область принятия гипотезы о наличии аномалии (Ф0=Нм = 40 км); а - вероятность ошибки Iрода; в - вероятность ошибки IIрода; И - величина порога принятия решения;
Б - кривая условной плотности распределения р(НЛ) значений мощности литосферы, аппроксимированная с помощью нормального (Гауссового) закона распределения, характеризующая вероятностную связь аномалий глубины залегания нижней кромки литосферного слоя (Нл) в зонах расположения основных нефтегазоносных бассейнов Российской Федерации;
В - кривая рассчитанной условной плотности распределения р(О) значений геотермальной энергии, аппроксимированная с помощью равномерного закона распределения, построенные по данным измерения на территориях расположения нефтегазоносных бассейнов Российской Федерации.
А
Г
Согласно расчетам по критерию Пирсона [20, формула 5.12, с. 117], значения условной плотности распределения р(Нм/Б1) мощности земной коры (рис. 5 А) и плотности тектонических разломов р(р/51) оказались близкими к нормальному (Гауссовому) закону распределения. Для выработки критерия о проверке гипотезы [20] о наличии определенного значения (аномалии) мощности земной коры (ИМ = 40 ± 5 км) в данных условной плотности распределения (рис. 5А) необходимо было провести определенные расчеты. В конечном счете, все сводились к нахождению значения й-порога принятия решения, разделяющего области пространства 50 и 5 на графике условной плотности распределения (рис. 5А). В результате, при расчетах был определен доверительный интервал, в пределах которого возможные значения изучаемого параметра (мощности земной коры - ИМ) встречаются с наибольшей вероятностью. На основании формулы [20] можно сказать, что вероятность Р(НМ) определения соответствующего наиболее вероятного значения мощности земной коры (ИМ = 40 ± 5 км), характерного для нефтегазоносных областей Российской Федерации, с точностью до величины интервала (ё = ЛФ. = ЛНМ = ± 5 км) (двусторонний критерий проверки гипотез) будет соответствовать максимальному значению на графике условной плотности распределения р(НМ/51) (рис. 5А) этой реализации ряда случайных значений этого геолого-геофизического параметра (НМ).
Предлагается в качестве методики для прогноза нефтегазовой перспективности территорий, занимаемых ТКС, использовать элементы теории анализа случайных процессов [20] и вероятностно-статистические методы интерпретации результатов геофизических наблюдений [20]. В качестве основного вероятностного параметра, который может определять объективную возможность возникновения какого-либо события Ф0 (например, наличия месторождений углеводородов) является вероятность этого события Р(Ф0) [20]. Классическое определение вероятности события можно определить согласно [20] отношением благоприятствующих событию (Ф0) исходов (т) к общему числу всех равновозмож-ных исходов (п) эксперимента [20]:
Р(Ф0) = т / п (2)
В качестве оценки величины вероятности Р.(Ф0) по каждому отдельному виду (Ф0) геолого-геофизических данных, в пределах каждой из
(к=9) анализируемых ТКС (6а - Ромашкинской, 6Ь - Кизеловской, 6с - Сыктывкарской, 6е - Кировской, 61 - Башкирской, 6j - Ижевской, 34Ь
- Ухтинской, 35а - Котлаской, 35Ь - Мезенской), были использованы радиальные направления внутри этих ТКС (север-юг, запад-восток) вдоль которых оценивались значения различных видов геолого-геофизических данных (Нм, р Нл, О).
В результате был произведен расчет по значениям мощности земной коры - Им в пределах территории нескольких ТКС на территории востока Русской платформы. В пределах каждой из 9-и исследуемых ТКС на территории восточной части Русской платформы было выполнено определение количества точек со значениями мощности коры по радиальным направлениям этих ТКС. На основании проведенного вероятностного анализа данных о значениях мощности земной коры [15] (при доверительном интервале ЛНМ = ± 5 км), зафиксированных на территории ТКС на востоке Русской платформы были рассчитаны значения вероятностей, которые составили для: 6а - Ромашкинской 0,97, 6Ь - Кизеловской 0,98, 6с - Сыктывкарской 0,96, 6е - Кировской 0,71, 6j - Ижевской 0,93, 34Ь - Башкирской 0,99, 35а
- Котлаской 0,80, 35Ь - Мезенской 0,93.
Аналогичным образом, по данным о вертикальной мощности литосферы (НЛ), приведенным на карте (рис. 4В) [16] и данным о расположении нефтегазоносных бассейнов Российской Федерации, приведенных на карте [21], на территории Западно-Сибирского, Волго-Уральского, Тимано-Печорского, Прикаспийского регионов была сначала построена гистограмма (рис. 5Г) и по ней рассчитана и построена кривая условной плотности распределения (рис. 6А), характеризующие определенные значения мощности литосферы в зонах расположения вышеперечисленных нефтегазоносных бассейнов Российской Федерации.
Затем было выполнено определение количества точек со значениями мощности литосферы (рис. 4В) в пределах каждой из 9-и исследуемых ТКС (по радиальным направлениям) на территории востока Русской платформы. Тогда, согласно формулы из [20] можно сказать, что условная плотность распределения р(Нл) (рис. 7) значений мощности литосферы, характерная для нефтегазоносных областей, с точностью до величины доверительного интервала (ЛФ = ЛНл = ± 10 км) будет соответствовать значению вероятности
Харитонов А.Л. ////////////////////^^^^
Р(Нл) [20] этой реализации случайного процесса (ряда данных о мощности литосферы). Поэтому на основании проведенного вероятностного анализа данных о значениях мощности литосферы [16], зафиксированных на территории ТКС востока Русской платформы были рассчитаны значения вероятностей, которые составили для: 6а - Ромашкинской 0.72, 6Ь - Кизеловской 0,27, 6с - Сыктывкарской 0,27, 6е - Кировской 0,43, 6j - Ижевской 0,40, 61 - Башкирской 0.50, 34Ь - Ухтинской 0,48, 35а - Котлаской 0,28, 35Ь - Мезенской 0,51.
Для расчета гистограммы и плотности распределения р(<2) была проанализирована связь месторасположения нефтегазоносных областей (НГО) [19] с месторасположением зон повышенных значений геотермальной энергии (<2) [18]. По данным, полученным с карты геотермальной энергии Российской Федерации (рис. 4Б) была построена гистограмма (рис. 5В) и рассчитана кривая условной плотности распределения р^) значений геотермальной энергии (рис. 6В), измеренных на территории основных нефтегазоносных районов Российской Федерации.
По проведенным расчетам проверки гипотез по критерию Пирсона [20] оказалось, что данные гистограммы, приведенные на рис. 5 В и данные теоретического (равномерного) закона распределения значений геотермальной энергии наиболее соответствует друг другу при значении моды, начинающейся от Q1=15 Мдж/м2 и до б2=27 Мдж/ м2. Таким образом, из рис. 6В можно видеть, что рассчитанная кривая условной плотности распределения р^) геотермальной энергии соответствует равномерному закону распределения [20, с. 112, таблица 5.4] проанализированного ряда данных геотермальной энергии, измеренных на территории расположения основных НГБ Российской Федерации.
Используя данные гистограммы (рис. 4В) и кривой статистической плотности распределе-нияр(0) (рис. 5В) значений геотермальной энергии с учетом [20] были определены значения вероятности Р(Ф/Q) по данным значений геотермальной энергии измеренным на территории основных НГБ Российской Федерации [19]. Затем, на основании проведенного вероятностного анализа данных о значениях геотермальной энергии [18] (рис. 4Б, зафиксированных на территории ТКС востока Русской платформы (рис. 2А) были рассчитаны по статистическим плотностям
распределения [20] значения вероятностей Р(Ф/ Q), которые составили: для 6а - Ромашкинской 0,01, 6Ь - Кизеловской 0,01, 6с - Сыктывкарской 0,65, 6е - Кировской 0,01, 61 - Башкирской 0,01, 6j - Ижевской 0,01, 34Ь - Ухтинской 0,99, 35а - Котлаской 0.20, 35Ь - Мезенской 0.20.
И уже по ним оценивались вероятности определенного вида геолого-геофизических данных P(Ф), где 1 - номер определенного вида используемых геолого-геофизических данных. По вероятностям отдельных видов геолого-геофизических данных Р(Ф) производилась оценка значения вероятности Р (Ф) в пределах каждой из k = 9 ТКС.
Можно считать, что все исследуемые геолого-геофизические параметры (Нм, рра, Н, Q) выявляют статистически независимые события, так как выявление одного из этих событий не изменяет вероятности появления других статистических параметров (событий). Для статистически независимых событий (например, аномалий мощности коры - Н мощности литосферы - Нл, плотности тектонических разломов - р , зна-
г г раз
чений геотермальной энергии - Q) вероятность от четырех этих событий равна произведению вероятностей [20]. На основании практики применения классических математических методов обработки данных, следующих из теории вероятностей [20], по результатам расчета значений вероятности по отдельным видам геолого-геофизических данных, в которых выявлены независимые события, можно рассчитать, общее значение вероятности по всем исследуемым данным для какой-то одной ТКС (например, Башкирской) по стандартной формуле:
P*(Ф) = [Pl(Ф)*P2(Ф)*Pъ(Ф)*PA(Ф)] / 4, (4)
где Р1(Ф) - значения вероятности, определяемое по данным (Нл) вертикальной мощности земной коры [15] в пределах месторасположения ТКС [11]; Р2(Ф) - значения вероятности, определяемое по данным (рраз) плотности тектонических разломов [23] в пределах месторасположения ТКС [11]; Р3(Ф) - значения вероятности, определяемое по данным (Нл) вертикальной мощности литосферы [16] в пределах месторасположения ТКС [11]; P4(Ф) - значения вероятности, определяемое по данным значений геотермальной энергии (Q) [18] в пределах месторасположения ТКС [11].
А
Г
Результаты исследований. В результате проведения вероятностного анализа, выполненного в соответствии с формулами (1)-(4), по региональным геолого-геофизическим данным
Представленные данные (табл. 1) могут служить некоторыми вероятностными критериями для поиска новых нефтегазоносных областей на территории восточной части Русской платформы. Результаты вероятностного анализа четырех видов геолого-геофизических данных, полученные для территории востока Русской платформы показывают, что наиболее информативными прогнозными параметрами из них являются: мощность земной коры (Нм) (рис. 3А); мощность литосферы (Нл) (рис. 3В); значения геотермальной энергии (рис. 3Б). Другие геолого-геофизические данные, такие как плотность тектонических разломов (рраз) [21] оказались менее информативными, так как плотность тектонических разломов была в пределах всех анализируемых ТКС примерно одинаковой, поэтому из-за отсутствия контрастов этот параметр не всегда позволяет хорошо выделять нефтеперспективные регионы. Кроме того, на основании проведенных расчетов статистических отклонений от средних значений вероятности (йРс) (табл. 1) можно сказать, что новые нефтегазовые месторождения, могут быть связаны с территорией ТКС: Ухтинской (34Ь), Сыктывкарской (6с), а также с уже достаточно хорошо изученными территориями Березовской (6а), Башкирской (61) ТКС (рис. 2А).
Из остальных исследуемых территорий ТКС, которые, по результатам расчетов, можно рассматривать, как пока недостаточно изученные
по нескольким ТКС, расположенным в восточной части Русской платформы были произведены расчеты, которые были систематизированы в таблице № 1.
территории для поисков месторождений горючих полезных ископаемых являются: северная часть Мезенской ТКС (35Ь), а также Кизеловская (6Ь), Ижевская (6_|) из-за недостатка у автора некоторых видов более детальных геолого-геофизических данных.
Выводы:
1. Рассмотрены результаты применения вероятностного метода для прогноза нефтегазовой перспективности территорий нескольких ТКС на востоке Русской платформы, полученных по данным четырех геолого-геофизических параметров.
2. По данным нескольких геолого-геофизических параметров на территории Республик Башкортостан, Коми и примыкающих регионах из 9-и проанализированных ТКС, выделено 4 нефтегазоперспективных структуры (Ромаш-кинская, Ухтинская, Башкирская, Сыктывкарская), связанные с так называемыми «трубами» мантийной дегазации этих ТКС.
Благодарности. Автор искренне благодарит докторов геолого-минералогических наук Тимур-зиева А.И., Сейфуль-Мулюкова Р.Б., Сыворотки-на В.Л. - организаторов ежегодных конференций «Кудрявцевские чтения» за их огромную работу по организации этих конференций и за возможность проанализировать замечания поступившие при изложении доклада и устранить их в рамках данной статьи.
Таблица 1 - Расчет значений вероятности нефтегазовой перспективности территорий, занимаемых различными тектоно-концентрическими структурами и используемых для этого геолого-геофизических данных
№ Название ТКС Р1 Р 2 Р3 Р4 Р* Р с йР с
6а Ромашкинская 0,99 0,75 0,50 0,01 0,04 0,56 0,00
6Ь Кизеловская 0,98 0,75 0,27 0,01 0,02 0,50 -0,06
6с Сыктывкарская 0,96 0,75 0,37 0,65 0,12 0,68 +0,01
35Ь Мезенская 0,93 0,50 0,51 0,20 0,05 0,54 -0,02
6е Кировская 0,71 0,75 0,43 0,01 0,02 0,48 -0,08
35а Котлаская 0,80 0,50 0,28 0,20 0,02 0,45 -0,11
6] Ижевская 0,93 0,75 0,40 0,01 0,03 0,52 -0,04
61 Башкирская 0,96 0,75 0,50 0,01 0,04 0,56 0,00
34Ь Ухтинская 0,99 0,75 0,48 0,99 0,36 0,80 +0,07
Р(Ф) 0,92 0,74 0,42 0,23 0,08 0,56
ВЕСТНИК АКАДЕМИИ НАУК РБ / __
I 2023, том 48, № 3(111)^^^^ШПППППППП1 39
Л И Т Е Р А Т У Р А
1. Схема углеводородных ресурсов Татарии // ООО «Геобайт» (на основе ЭИС «Нефтегазо-носность России»).
2. Тимурзиев А.И. Миф «энергетического голода» от Хабберта и пути воспроизводства ресурсной базы России на основе реализации проекта «Глубинная нефть» // Бурение и нефть. 2019. № 1. С. 12-20.
3. Кропоткин П.Н. Дегазация Земли и происхождение углеводородов // Бюллетень Московского общества испытателей природы. 1985. Т. 60. № 6. С. 3-18.
4. Валяев Б.М. Углеводородная дегазация Земли, геотектоника и происхождение нефти и газа (признание и развитие идей П.Н. Кропоткина) / Дегазация Земли и генезис нефтегазовых месторождений: Матер. Всерос. конф., посвящ. 100-летию со дня рождения П.Н. Кропоткина. М.: ГЕОС, 2011. С. 10-32.
5. Павленкова Н.И. Ротационно-флюид-ная модель глобального тектогенеза / Дегазация Земли и генезис нефтегазовых месторождений: Матер. Всерос. конф., посвящ. 100-летию со дня рождения П.Н. Кропоткина. М.: ГЕОС, 2011. С. 69-92.
6. Сывороткин В.Л. Глубинная дегазация Земли и глобальные катастрофы. - Москва: Гео -информцентр, 2002. 250 с.
7. Смирнова М.Н. Нефтегазоносные кольцевые структуры и научно-методические аспекты их изучения // Геология нефти и газа. 1997. № 9. С. 35-40.
8. Гаврилов С.В. Проникновение теплового диапира в континентальную литосферную плиту из неньютоновской верхней мантии // Физика Земли. 1994. № 7-8. С. 18-26.
9. Пучков В.Н. Плюмы - новое слово в геологии Урала // Литосфера. 2018. Т. 18, № 4. С. 483-499.
10. Брюханов В.Н., Глуховский Н.З., Ставцев А.Л. Кольцевые структуры Земли // Природа. 1977. № 10. С. 54-65.
11. Соловьев В.В. (ред.) Карта морфострук-тур центрального типа территории СССР. Масштаб 1: 10000000, (Объяснительная записка). М.: Аэрогеология, 1981. 44 с.
12. Хаин В. Е. Загадки кольцевых структур / В кн.: Основные проблемы современной геологии. М.: Научный мир, 2003. С. 242-259.
13. Горнопромышленная карта. Северный и северо-западный экономические районы Российской Федерации. М-б 1:11 500 000. 2012. 1 л.
14. Закиров А.Ш., Харитонов А.Л. Глубин -ное строение и перспективы нефтегазоносности Северного Устюрта // Электронный журнал «Глу -бинная нефть». 2014. Т.2. № 11. С. 1759-1771.
15. Вольвовский И.С., Вольвовский Б.С. Разрезы земной коры территории СССР по данным глубинного сеймического зондирования. М.: Советское радио, 1975. 267 с.
16. Чермак В. (ред.) Геофизические поля, их природа и геологическая интерпретация // Геоди -намика. 1986. Т. 5. № 2. С. 111-256.
17. Сейфуль-Мулюков Р.Б. Нефть и газ. Глубинная природа и ее прикладное значение. М.: Торус Пресс, 2012. 216 с.
18. Смыслов А.А. (ред.) Карта геотермальных ресурсов России. Масштаб 1:30000000. Л.: ВСЕГЕИ, 1995. 1 л.
19. Петров О.В. (ред.) Карта месторождений полезных ископаемых для территории Российской Федерации, масштаб 1 : 5 000 000. Санкт-Петербург: ВСЕГЕИ, 2008. 1 л.
20. Дмитриев В.И. (ред.) Вычислительная математика и техника в разведочной геофизике. Справочник геофизика. М.: Недра, 1982. 222 с.
21. Ананьева Е.М., Беляев И.В., Головин И.В. Схема зон глубинных разломов территории СССР, масштаб 1:10 000 000. Л.: ВСЕГЕИ, 1977.
R E F E R E N C E S
1. Scheme of hydrocarbon resources of Tataria // LLC "Geobyte" (based on the EIS "Oil and Gas Potential of Russia").
2. Timurziev A.I. The myth of "energy hunger" from Hubbert and the ways of reproduction of the resource base of Russia on the basis of the implementation of the project "Deep Oil" // Drilling and oil. 2019. No. 1. Pp. 12-20.
3. Kropotkin P.N. Degassing of the Earth and the origin of hydrocarbons // Bulletin of the Moscow Society of Naturalists. 1985. V. 60. No. 6. Pp. 3-18.
4. Valyaev B.M. Hydrocarbon degassing of the Earth, geotectonics and the origin of oil and gas (recognition and development of the ideas of P.N. Kropotkin) / Degassing of the Earth and the genesis of oil and gas fields: Mater. Vseros. conf., dedicated 100th anniversary of the birth of P.N. Kropotkin. M:
..........ВЕСТНИК АКАДЕМИИ НАУК РБ /
40 ' 2023, том 48, № 3(111]
À
GEOS, 2011. Pp. 10-32.
5. Pavlenkova N.I. Rotational fluid model of global tectogenesis / Degassing of the Earth and the genesis of oil and gas fields: Mater. Vseros. conf., dedicated 100th anniversary of the birth of P.N. Kropotkin. M: GEOS, 2011. Pp. 69-92.
6. Servorotkin V.L. Deep degassing ofthe Earth and global catastrophes. Moscow: Geoinformtsentr, 2002. 250 p.
7. Smirnova M.N. Oil and gas bearing ring structures and scientific and methodological aspects of their study // Geology of oil and gas. 1997. No. 9. Pp. 35-40.
8. Gavrilov S.V. Penetration of thermal diapirus into the continental lithospheric plate from the non-Newtonian upper mantle // Physics of the Earth. 1994. No. 7-8. Pp. 18-26.
9. Puchkov V.N. Plumes - a new word in the geology of the Urals // Lithosphere. 2018. V. 18, No. 4. Pp. 483-499.
10. Bryukhanov V.N., Glukhovsky N.Z., Stavtsev A.L. Ring structures of the Earth // Nature. 1977. No. 10. Pp. 54-65.
11. Soloviev V.V. (ed.) Map of morphostructures of the central type of the territory of the USSR. Scale 1: 10000000, (Explanatory note). M.: Aerogeologiya, 1981. 44 p.
12. Khain V.E. Riddles of ring structures / In the book: The main problems of modern geology. M.: Scientific world, 2003. Pp. 242-259.
13. Mining map. Northern and northwestern economic regions of the Russian Federation. M-b 1:11 500 000. 2012. 1 sheet.
14. Zakirov A.Sh., Kharitonov A.L. Deep structure and prospects of oil and gas potential of Northern Ustyurt // Electronic journal "Deep Oil". 2014. V.2. No. 11. Pp. 1759-1771.
15. Volvovsky I.S., Volvovsky B.S. Sections of the Earth's crust in the territory of the USSR according to the data of deep seismic sounding. M.: Soviet radio, 1975. 267 p.
16. Chermak V. (ed.) Geophysical fields, their nature and geological interpretation // Geodynamics. 1986. V. 5. No. 2. Pp. 111-256.
17. Seiful-Mulyukov R.B. Oil and gas. Deep nature and its applied significance. M.: Torus Press, 2012. 216 p.
18. Smyslov A.A. (ed.) Map of Russia's geothermal resources. Scale 1:30000000. L.: VSEGEI, 1995. 1 sheet.
19. Petrov O.V. (ed.) Map of mineral deposits for the territory of the Russian Federation, scale 1: 5,000,000. St. Petersburg: VSEGEI, 2008. 1 p.
20. Dmitriev V.I. (ed.) Computational mathematics and technology in exploration geophysics. Handbook of geophysics. M.: Nedra, 1982. 222 p.
21. Ananyeva E.M., Belyaev I.V., Golovin I.V. Scheme of deep fault zones in the territory of the USSR, scale 1:10,000,000. L.: VSEGEI, 1977.
© Харитонов Андрей Леонидович,
кандидат физико-математических наук,
ведущий научный сотрудник,
ФГБУН Институт земного магнетизма, ионосферы
и распространения радиоволн
им. Н.В.Пушкова Российской академии наук,
Калужское шоссе, 4, 108840,
Москва, Российская Федерация,
ОРСЮ: 0000-0002-0843-452Х
Эл. почта: ahariton@izmiran.ru
© Kharitonov Andrey Leonidovich,
Candidate of physical and mathematical sciences, Leader scientist,
Pushkov Institute of Terrestrial Magnetism, Ionosphere and Radio Wave Propagation of Russian Academy of Sciences, 4, Kaluzhskoe shosse, 108840, Moscow, Russian Federation, ORCID: 0000-0002-0843-452X e-mail: ahariton@izmiran.ru
ВЕСТНИК АКАДЕМИИ НАУК РБ / __
I 2023, том 48, № 3(111)^^^^ШПППППППП1 41
