«Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений»

Вероятностная оценка фильтрационно-емкостных свойств терригенных отложений при дефиците данных

УДК: 622.276.031.011.43:51
DOI: -

Авторы:

¹ Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы, Москва, Россия
² Ярославский государственный университет имени П.Г. Демидова, Ярославль, Россия
³ ЛУКОЙЛ-Инжиниринг, Москва, Россия

Ключевые слова: вероятностная оценка, фильтрационно-емкостные свойства, терригенные отложения, аппроксимация, интерполяция, дефицит данных

Аннотация:

В современных условиях волатильности энергетических рынков нефтегазовые компании стремятся к радикальной оптимизации операционных расходов, связанных с доразведкой и уточнением параметров продуктивных пластов. Методы предиктивного математического моделирования позволяют априорно оценить рентабельность геолого-разведочных работ и минимизировать риски в условиях дефицита фактического материала. В данной статье представлен авторский алгоритм формирования вероятностной оценки фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) терригенных отложений. Предложенный методический подход обеспечивает эффективную работу с неполными или гетерогенными массивами данных, полученными в ходе петрофизических исследований керна или интерпретации геофизических исследований скважин. Реализованное авторами специализированное программное обеспечение интегрирует сложные алгоритмы аппроксимации и интерполяции, адаптированные для выполнения вычислительных задач на ЭВМ малой мощности.

Список литературы:

1. Марданов Н.Р., Марданов Р.М., Марданов М.Р. Reservoir Probability Estimator: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2026660380. – М., 2026.
2. Захрямина М.О., Константинова Л.Н. Прогноз распространения песчаников васюганской свиты на северном склоне Нижневартовского свода // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2014. – № 4. – С. 22–29.
3. Глушаков А.А., Пивоваров Д.Е., Афанаскин И.В. Математическая модель для анализа разработки нефтяных месторождений с нелинейной зависимостью пористости и проницаемости от давления в рамках концепции ячеек заводнения // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2024. – № 7(391). – С. 52–57.
4. Лебедев М.В., Лаптей А.Г. Фациальное моделирование как инструмент исследования на разных этапах нефтегазоразведочных работ // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2025. – № 12(408). – С. 5–12.
5. Повышение достоверности трёхмерной геологической модели на примере месторождения с очень сложным геологическим строением / С.В. Ладейщиков, И.А. Селетков, А.Е. Подосенов, А.П. Фадеев // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2024. – № 10(394). – С. 29–36.
6. Зеленин А.В. Анализ керновых данных на базе технологий компьютерного зрения // Международный научный журнал "Символ науки". – 2024. – № 4-1-2. – С. 50–52.
7. Орехов Д.А. Цифровая обработка тестовой геолого-геофизической информации // Международный научный журнал "Символ науки". – 2024. – № 4-1-2. – С. 71–75.
8. Методология оценки управления запасами углеводородов на одном из месторождений Мексиканского залива в условиях высокой неопределенности / Е.А. Лисовская, Л.Н. Колбеева, А. Риель [и др.] // Нефтепромысловое дело. – 2024. – № 10(670). – С. 63–67.
9. Катанов Ю.Е. Анализ и синтез информационных систем (обработка разнородных данных, геология): учебное пособие. – Тюмень, 2020. – 159 с.
10. Страхов П.Н., Маркелова А.А. Вероятностная оценка проницаемости отложений верхней части Тюменской свиты Шаимского нефтегазоносного района // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Инженерные исследования. 2022. – Т. 23, № 3. – С. 224–231. – DOI: 10.22363/2312-8143-2022-23-3-224-231
11. Павленко В.Н., Хрыкина М.А. Описание динамики технологических коэффициентов на основе использования кривой Гомпертца // Вестник Челябинского государственного университета. – 2006. – № 5. – С. 78–81.
12. Гундина М.А., Богдан П.С., Юхновская О.В. Особенности процесса определения количества аномальных значений при обработке измерительной информации // Вестник Белорусско-Российского университета. – 2024. – № 2(83). – С. 96–103. – DOI: 10.24412/2077-8481-2024-2-96-103
13. Чумаченко С.А. Гладкие аппроксимации в c[0, 1] // Известия Саратовского университета. Серия: Математика. Механика. Информатика. – 2020. – № 3. – С. 326–342.
14. Артеменко М.В., Богданов М.В., Стародубцева Л.В. Экстраполяция коротких временных рядов на основе коррекции обучающей выборки // Вестник Воронежского государственного технического университета. – 2011. – № 7. – С. 1–5.
15. Жураковский В.Н., Иванникова Л.О. Вероятностное моделирование цифровых обнаружителей при коррелированных входных воздействиях // Машиностроение и компьютерные технологии. – 2017. – № 6. – С. 72–85.
16. Терновский В.А., Ясиненко Е.А. Оценка величины коэффициента Рейнбоу // Вестник Воронежского государственного технического университета. – 2009. – № 7. – С. 1–3.