Abstract

The algorithm which uses horizon depth data obtained in inclined wells vs time-to-depth conversion is proposed. Two data error models - additive error model and location error model - are considered as case histories for two inclined wells drilled in different fields.

Reference

  •  1) Aronov V. I., 1990, Metody postroeniya kart geologo-geofizicheskih priznakov i geometrizaciya zalezhey nefti i gaza na EVM: M., Nedra.

  •  2) Gandin L. S., Kagan R. L., 1976, Statisticheskie metody interpretacii meteorologicheskih dannyh: L., Gidrometeoizdat.

  •  3) Gandin L. S., 1959, Zadacha ob optimalnoy interpolyacii: Trudy Glavnoy geofizicheskoy observatorii, 99, 67 - 75.

  •  4) David M., 1980, Geostatisticheskie metody pri ocenke zapasov rud. Per. s angl.: L., Nedra.

  •  5) Denisov S. B., Bilibin S. I., Dyakonova T. F. i dr., 2001, Formirovanie massivov skvazhin dlya vypolneniya pereschёta zapasov nefti i gaza, dlitelno razrabatyvaemyh mestorozhdeniy: Geofizicheskiy vestnik, 6, 14 - 19.

  •  6) Kolmogorov A. 77, 1941, Lokalnaya struktura turbulentnosti v neszhimaemoy vyazkoy zhidkosti pri ochen bolshih chislah Reynoldsa: Doem. AN SSSR, 30, 4, 299 - 303.

  •  7) Kolmogorov A. N., 1941, Interpolirovanie i ekstrapolirovanie stacionarnyh sluchaynyh posledovatelnostey: Izvestiya AN SSSR. Seriya matematicheskaya, 5, 1, 3 - 14.

  •  8) Levyant V. B., Shuster V. L., Antonova I. Yu., 2005, Statistika podtverzhdaemosti prognozov strukturnyh poverhnostey i podschёtnyh parametrov pri ispolzovanii seysmorazvedki 3D: Tehnologii seysmorazvedki, 3, 105 - 120.

  •  9) Novokreschin A. V., 2006, Problema prostranstvennoy neopredelёnnoe™ v zadachah strukturnyh postroeniy: Geologiya, geofizika i razrabotka neftyanyh i gazovyh mestorozhdeniy, 10. 68 - 71.

  •  10) Sysoev A. 77., Novokreschin A. V., 2001, Statisticheskie modeli interpretacii po sovokupnosti seysmicheskih i skvazhinnyh dannyh: Geofizika, 1, 31 - 42.

  •  11) Chiles J.-P., Delfiner R., 1999, Geostatistics: modeling spatial uncertainly: New York: John Wiley & Sons.

  •  12) Cressie N., Kornak 2003, Spatial statistics in the presence of location error with an application to remote sensing of the environment: Statistical Science, 18, 4, 436 - 456.

  •  13) Matheron G., 1971, The theory of regionalized variables and its applications: Ecole des Mines de Paris: Les cahiers du Centre de Morphologie Mathematique de Fontainebleau.

  •  14) Pebesma E. /., Wesseling C. G., 1998, Gstat, a program for geostatistical modeling, prediction and simulation: Computers and Geosciences, 19, 1, 17 - 31.

Использование данных по наклонным скважинам при структурных построениях

Новокрещин А.В.

Аннотация

Предлагается алгоритм использования данных о глубинах геологических границ по наклонным скважинам при выполнении структурных построений. На примере двух месторождений рассматриваются две модели погрешности данных эксплуатационных скважин: аддитивная модель погрешности и модель погрешности локации данных.

Информация об авторах

Библиографическая ссылка

Новокрещин А.В. Использование данных по наклонным скважинам при структурных построениях // Геофизика. 2008. № 2. С. 65-72.

Список литературы

  •  1) Аронов В. И., 1990, Методы построения карт геолого-геофизических признаков и геометризация залежей нефти и газа на ЭВМ: М., Недра.

  •  2) Гандин Л. С., Каган Р. Л., 1976, Статистические методы интерпретации метеорологических данных: Л., Гидрометеоиздат.

  •  3) Гандин Л. С., 1959, Задача об оптимальной интерполяции: Труды Главной геофизической обсерватории, 99, 67 - 75.

  •  4) Давид М., 1980, Геостатистические методы при оценке запасов руд. Пер. с англ.: Л., Недра.

  •  5) Денисов С. Б., Билибин С. И., Дьяконова Т. Ф. и др., 2001, Формирование массивов скважин для выполнения пересчёта запасов нефти и газа, длительно разрабатываемых месторождений: Геофизический вестник, 6, 14 - 19.

  •  6) Колмогоров А. 77, 1941, Локальная структура турбулентности в несжимаемой вязкой жидкости при очень больших числах Рейнольдса: Доем. АН СССР, 30, 4, 299 - 303.

  •  7) Колмогоров А. Н., 1941, Интерполирование и экстраполирование стационарных случайных последовательностей: Известия АН СССР. Серия математическая, 5, 1, 3 - 14.

  •  8) Левянт В. Б., Шустер В. Л., Антонова И. Ю., 2005, Статистика подтверждаемости прогнозов структурных поверхностей и подсчётных параметров при использовании сейсморазведки 3D: Технологии сейсморазведки, 3, 105 - 120.

  •  9) Новокрещин А. В., 2006, Проблема пространственной неопределённое™ в задачах структурных построений: Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений, 10. 68 - 71.

  •  10) Сысоев А. 77., Новокрещин А. В., 2001, Статистические модели интерпретации по совокупности сейсмических и скважинных данных: Геофизика, 1, 31 - 42.

  •  11) Chiles J.-P., Delfiner Р., 1999, Geostatistics: modeling spatial uncertainly: New York: John Wiley & Sons.

  •  12) Cressie N., Kornak 2003, Spatial statistics in the presence of location error with an application to remote sensing of the environment: Statistical Science, 18, 4, 436 - 456.

  •  13) Matheron G., 1971, The theory of regionalized variables and its applications: Ecole des Mines de Paris: Les cahiers du Centre de Morphologie Mathematique de Fontainebleau.

  •  14) Pebesma E. /., Wesseling C. G., 1998, Gstat, a program for geostatistical modeling, prediction and simulation: Computers and Geosciences, 19, 1, 17 - 31.