tumnigИзвестия высших учебных заведений. Нефть и газOil and Gas Studies0445-01083033-8174Industrial University of Tyumen10.31660/0445-0108-2025-2-69-84tumnig-1309Research ArticleГЕОЛОГИЯ, ПОИСКИ И РАЗВЕДКА МЕСТОРОЖДЕНИЙ НЕФТИ И ГАЗАGEOLOGY, PROSPECTING AND EXPLORATION OF OIL AND GAS FIELDSИнтеллектуальные геоинформационные технологии для вероятностных и нечетких расчетов и оптимизации для ГЕОТЭП и СМН при определении оптимального расположения, ранжирования поисково-разведочных скважин и картированияIntelligent geoinformation technologies for probabilistic and fuzzy calculations and optimization for GEOTEP and SMN in determining the optimal location, ranking of exploration wells, and mappingШпильманА. В.ShpilmanA. V.

Шпильман Андрей Владимирович, генеральный директор

Тюмень

Andrei V. Shpilman, General Director

Tyumen

shpilman@sibgeoproject.ruАлтунинА. Е.AltuninA. E.

Алтунин Александр Евгеньевич, кандидат технических наук, эксперт

Тюмень

Alexander E. Altunin, Candidate of Engineering, Expert

Tyumen

ООО «СибГеоПроект»РоссияLLC SibgeoprojectRussian Federation202530042025026984Copyright © Шпильман А.В., Алтунин А.Е., 20252025Шпильман А.В., Алтунин А.Е.Shpilman A.V., Altunin A.E.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://tumnig.tyuiu.ru/jour/article/view/1309

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.

A geographic information system has been developed for planning, monitoring, and analyzing geological exploration activities. This system incorporates an intelligent core for data analysis, calculations, and optimization in the face of information uncertainty. The proposed methodologies and algorithms have been implemented in the Subsurface Resource Management System, which is designed to monitor geological exploration work and the use of subsurface resources. This paper discusses using fuzzy and probabilistic models — a hybrid approach — for assessing the resource base and calculating reserves. We have developed deterministic and fuzzy algorithms for geographic information system calculations to determine the optimal placement of exploration wells. To generate uncertainty maps for reserve estimation, we created an original fuzzy algorithm that surpasses the commonly used Monte Carlo method in terms of capability, accuracy, calculation time, and stability. This approach allows us to represent all imprecisely defined parameters as membership functions and utilize the proposed fuzzy operations to analyze real field data. The fuzzy operations for map generation include fuzzy overlay operations, which can be employed to create maps that illustrate the uncertainty of calculated parameters and reserves. We also provide a comparison with the "traffic light" map-building method.

условия неопределенности информацииСистема мониторинга недропользованияинтеллектуальные геоинформационные технологииподсчет запасов нефти и газавероятностные методы«светофорный» метод картопостроенияметод Монте-Карлоconditions of information uncertaintySubsoil Management Monitoring Systemintelligent geoinformation technologiescalculation of oil and gas reservesprobabilistic methods“traffic light” mapping methodMonte Carlo methodReferencesШпильман, А. В. Информационный мониторинг бурения скважин и ГРР / А. В. Шпильман, О. В. Спирина. – Текст : непосредственный // Neftegaz.RU. – 2017. – № 6. – С. 44–45.Shpilman, A. V., & Spirina, O. V. (2017). Information monitoring of well drilling and GRR. Neftegaz.RU, (6), рр. 44-45. (In Russian).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.Shpilman, A. V., & Altunin, A. E. (2022). Probabilistic, fuzzy and hybrid models for estimating uncertainties and risks in estimating hydrocarbon reserves using the GEOTEP and SMN software packages. Burenie i neft, (9), pp. 14-21. (In Russian).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.Shpilman, A. V. & Pogoreltseva, I. Yu. (2022). Subsoil Management System - the Essential Component for Digital Field Design. Neft. Gas. Novacii, 11(264), pp. 42-47. (In Russian).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.Altunin, A. E. (2019). Theoretical and practical application of decision-making methods under conditions of uncertainty: Vol. 2. Geological modeling and calculation of reserves of oil and gas fields under conditions of uncertainty based on the theory of fuzzy sets. Ekaterinburg, Publishing solutions Publ., 208 p. (In Russian).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 : непосредственныйAltunin, A. E. (2019). Theoretical and practical application of decision-making methods under conditions of uncertainty: Vol. 1. General principles of decision-making under conditions of various types of uncertainty. Ekaterinburg, Publishing solutions Publ., 484 p. (In Russian).Dolson J. Understanding oil and gas shows and seals in the search for hydrocarbons. – Cham, Switzerland : Springer. – 2016. – 486 р. – Text : direct.Dolson, J. (2016). Understanding oil and gas shows and seals in the search for hydrocarbons. Cham, Switzerland: Springer , 486 р. (In English).Dolson, J. Introducing CCRS Risk Mapping Process to TNK-BP Exploration / J. Dolson. – Text : direct //Innovator, TNK-BP. – 2004. – P. 7–8.Dolson, J. (2004). Introducing CCRS Risk Mapping Process to TNK-BP Ex-ploration. Innovator, TNK-BP, p.7-8. (In English).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.Bilibin, S. I., & Lukhminsky, B. E. (2010). Analysis of errors in oil and gas reserves evaluation. Karotazhnik, 3(192), pp. 37-46. (In Russian).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.Zadeh, L. A. (1978). Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility. Fuzzy Sets and Systems, 1(1), pp. 3-28. (In English).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.Zadeh, L. A. (2006). Generalized theory of uncertainty (GTU) - principal concepts and ideas. Computational Statistics & Data Analysis, 51(1), pp. 15-46. (In English).Дюбрул, О. Использование геостатистики для включения в геологическую модель сейсмических данных / Оливье Дюбрул; перевод с английского. – [Zeist] : Europ. assoc. of geoscientists a. engineers (EAGE). – 2002. – 296 с. – Текст : непосредственный.Dubrul, O. (2002). Using geostatistics to include seismic data in a geological model. Zeist : Europ. assoc. of geoscientists a. engineers (EAGE), 296 р. (In English).Kainz, W. The Mathematics of GIS / W. Kainz. – Text : electronic. – URL : https://docplayer.net/19499479-The-mathematics-of-gis-wolfgang-kainz.htmlKainz. W. The Mathematics of GIS. (In English). Availablе at: https://docplayer.net/19499479-The-mathematics-of-gis-wolfgang-kainz.htmlTarget 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.Target for ArcGIS Pro enhances integration of mining and exploration data. (In English). Availablе at: https://arcreview.esri-cis.ru/2020/09/29/target-for-arcgis-pro-improves-integration/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.Target for ArcGIS Pro. Image Analysis for Petroleum. 2023. (In English). Availablе at: https://www.exprodat.com/exprodat-services-support/arcgis-training/arcgis-image-analysis-for-petroleum/

The authors declare that there are no conflicts of interest present.