Интеллектуальные геоинформационные технологии для вероятностных и нечетких расчетов и оптимизации для ГЕОТЭП и СМН при определении оптимального расположения, ранжирования поисково-разведочных скважин и картирования

Обложка

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Разработана геоинформационная система планирования, мониторинга и анализа геологоразведочных работ с интеллектуальным ядром для интеллектуального анализа данных, расчета и оптимизации в условиях неопределенности информации. Предложенные подходы и алгоритмы применены в Системе мониторинга недропользования, созданной для мониторинга по геологоразведочным работам и недропользованию. Рассмотрены принципы использования нечеткой и вероятностной моделей (гибридный подход) оценки ресурсной базы и подсчета запасов. Созданы детерминированный и нечеткий алгоритм расчета для геоинформационной системы при определении оптимального расположения поисково-разведочных скважин. Для построения карт неопределенностей при оценке запасов создан оригинальный нечеткий алгоритм, который по возможностям, точности, времени счета и устойчивости расчетов превосходит стандартно применяемый метод Монте-Карло. Такой подход дает возможность представить все неточно заданные параметры в виде функций принадлежности и использовать предложенные нечеткие операции для работы с реальной промысловой информацией. Предложенные нечеткие операции для работы с картами представляют из себя нечеткие оверлейные операции и могут быть использованы для построения карт, характеризующих неопределенность подсчетных параметров и запасов. Проводится сравнение метода со «светофорным» методом картопостроения.

Об авторах

А. В. Шпильман

ООО «СибГеоПроект»

Email: shpilman@sibgeoproject.ru

А. Е. Алтунин

ООО «СибГеоПроект»

Автор, ответственный за переписку.
Email: shpilman@sibgeoproject.ru

Список литературы

  1. Шпильман, А. В. Информационный мониторинг бурения скважин и ГРР / А. В. Шпильман, О. В. Спирина. – Текст : непосредственный // Neftegaz.RU. – 2017. – № 6. – С. 44–45.
  2. Шпильман, А. В. Вероятностные, нечеткие и гибридные модели оценки неопределенностей и рисков при подсчете запасов углеводородов с использованием программных комплексов ГЕОТЭП и СМН / А. В. Шпильман, А. Е. Алтунин. – Текст : непосредственный // Бурение и нефть. – 2022. – № 9. – С. 14–21.
  3. Шпильман, А. В. Система мониторинга недропользования как компонент для создания интеллектуального месторождения / А. В. Шпильман, И. Ю. Погорельцева. – Текст : непосредственный // Нефть. Газ. Новации. – 2022. – № 11(264). – С. 42–47.
  4. Алтунин, А. Е. Теоретическое и практическое применение методов принятия решений в условиях неопределенности : Т. 2. Геологическое моделирование и подсчет запасов нефтегазовых месторождений в условиях неопределенности на основе теории нечетких множеств / А. Е. Алтунин. – Екатеринбург : Издательские решения, 2019. – 208 с. – Текст : непосредственный.
  5. Алтунин, А. Е. Теоретическое и практическое применение методов принятия решений в условиях неопределенности : Том 1. Общие принципы принятия решений в условиях различных видов неопределенности / А. E. Алтунин. – Екатеринбург : Издательские решения, 2019. – 484 с. – Текст : непосредственный
  6. Dolson J. Understanding oil and gas shows and seals in the search for hydrocarbons. – Cham, Switzerland : Springer. – 2016. – 486 р. – Text : direct.
  7. Dolson, J. Introducing CCRS Risk Mapping Process to TNK-BP Exploration / J. Dolson. – Text : direct //Innovator, TNK-BP. – 2004. – P. 7–8.
  8. Билибин, С. И. Анализ погрешностей при оценке запасов нефти и газа / С. И. Билибин, Б. Е. Лухминский. – Текст : непосредственный // Каротажник. – 2010. – № 3(192). – С. 37–45.
  9. Zadeh, L. A. Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility / L. A. Zadeh. – Text : direct // Fuzzy Sets and Systems. – 1978. – Vol. 1, Issue 1. – P. 3–28.
  10. Zadeh, L. A. Generalized theory of uncertainty (GTU) – principal concepts and ideas / L. A. Zadeh. – Text : direct // Computational Statistics & Data Analysis. – 2006. – Vol. 51, Issue 1. – P. 15-46.
  11. Дюбрул, О. Использование геостатистики для включения в геологическую модель сейсмических данных / Оливье Дюбрул; перевод с английского. –: Europ. assoc. of geoscientists a. engineers (EAGE). – 2002. – 296 с. – Текст : непосредственный.
  12. Kainz, W. The Mathematics of GIS / W. Kainz. – Text : electronic. – URL : https://docplayer.net/19499479-The-mathematics-of-gis-wolfgang-kainz.html
  13. Target for ArcGIS Pro enhances integration of mining and exploration data. URL : https://arcreview.esri-cis.ru/2020/09/29/target-for-arcgis-pro-improves-integration/ – Text : electronic.
  14. Target for ArcGIS Pro. Image Analysis for Petroleum. 2023. URL : https://www.exprodat.com/exprodat-services-support/arcgis-training/arcgis-image-analysis-for-petroleum/ – Text : electronic.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».