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

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.

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. – [Zeist] : 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.