Технології інтерпретації геофізичних даних при дослідженні та розвідці нафтогазових родовищ
DOI:
https://doi.org/10.24028/gj.v44i5.272329Ключові слова:
гравітаційне поле, магнітне поле, електромагнітне поле, аналітична апроксимація, якісна і кількісна інтерпретація, обернена задача, нафтогазові родовища, уявний вектор, скалярний імпедансАнотація
У статті наведено результати наукових досліджень зі створення комп’ютерної технології інтерпретації даних геофізичних полів при розвідці нафтогазових родовищ України. Розроблено теоретичні, інформаційні, технологічні і методичні основи для підвищення ефективності геологорозвідувальних робіт у результаті поглибленого вилучення інформації з геолого-геофізичних даних на підставі їх комплексної інтер-претації у межах нових математичних моделей. Тривимірне гравітаційне та магнітометричне моделювання може бути спрямоване на виявлення зон розущільнення і на трасування тектонічних порушень у консолідованій корі, без яких неможливе існування каналів транспортування вуглеводнів. Описано практичне застосування прикладів кількісної інтерпретації даних трикомпонентного магнітного знімання, що істотно сприяє виявленню і локалізації покладів вуглеводнів. Розвинуто і розширено програмний комплекс інтерпретації магнітотелуричних даних на підставі використання граничних умов імпедансного типу. Методика призначена для візуалізації даних МТЗ на етапі якісної інтерпретації паралельно з методом тензора імпедансу і векторів Візе. Безумовною перевагою такого підходу є незалежність від умови плоскої падаючої хвилі і використання всіх шести компонент електромагнітного поля (зокрема Z-компоненти електричної складової МТ-поля). Комплексування статистичних і детерміністичних методів при інверсії геофізичних даних дає можливість підвищити достовірність одержуваних геологічних результатів. Актуальність і важливість результатів, наведених у статті, визначається концептуальною новизною методів і засобів для прогнозування нових перспективних ділянок, а також переоціненням запасів відомих родовищ.
Посилання
Bulakh, E.G., & Shinshin, I.V. (2002). On the analytical approximation of the initial field of the gravity anomaly and its qualitative interpretation. Fizika Zemli, (4), 67—74 (in Russian).
Bulakh, E.G., & Kyshman-Lavanova, T.N. (2006). Another Approximation Approach to Solving Inverse Problems of Gravimetry in the Class of Three-Dimensional Contact Surfaces. Geofizicheskiy Zhurnal, 28(2), 54—62 (in Russian).
Bulakh, E.G., & Lapina, E.P. (2008). On the question of constructing an analytical model of an external magnetic field. Geofizicheskiy Zhurnal, 30(2), 42—50 (in Russian).
Dvoryanin, E.S., Kabyshev, B.P., & Prygarina, T.M. (1996). Oil-and-gas potential of the Southern side of the Dnieper-Donetsk Basin. Kyiv, 44 p. (Preparation of the State Geophysics Agency «Ukrgeofizika»; 96-1) (in Ukrainian).
Kyshman-Lavanova, T. (2020). Pareto-optimal solutions of the inverse gravimetric problem in the class of three-dimensional contact surfaces. Geofizicheskiy Zhurnal, 42(6), 207—221. https://doi.org/10.24028/gzh.0203-3100.v42i6.2020.222297 (in Russian).
Kyshman-Lavanova, T. (2015). Pareto-optimal solutions of the inverse problem of gravimetry with indeterminate a priori information. Geofizicheskiy Zhurnal, 37(5), 93—103. https://doi.org/10.24028/gzh.0203-3100.v37i5.2015.111148 (in Russian).
Kobrunov, A.I. (1988). On the theory of interpretation of gravimetric data for layered media (uniform optimization). Izvestiya AN SSSR. Ser. Fizika Zemli, (8), 33—44 (in Russian).
Korchagin, I.N., Levashov, S.P., Mikheeva, T.L., Orlova, M.I., Prilukov, V.V., Yakimchuk, N.A., Yakimchuk, Yu.N., & Shumik, S.V. (2004). Elements of multi-step strategies in technologies for automated selection of gravitational and magnetic anomalies. Theoretical and applied aspects of geoinformatics, 1, 143—158 (in Russian).
Lapina, E.P., Miheeva, T.L., & Panchenko, N.V. (2016). Localization of geological objects according to magnetometric data with application of algorithms of automated selection. Geofizicheskiy Zhurnal, 38(6), 160—172. https://doi.org/10.24028/gzh.0203-3100.v38i6.2016.91904 (in Russian).
Markova, M.N., & Lapina, E.P. (2013). Higher derivatives of the magnetic field, their study and the possibilities of practical use for solving problems of magnetometry. Theoretical and applied aspects of geoinformatics, (10), 81—98 (in Russian).
Markova, M.N., & Lapina, E.P. (2014). Research and practical application of higher derivatives of the magnetic potential for solving problems of magnetometry. Theoretical and applied aspects of geoinformatics, (11), 102—120 (in Russian).
Mikheeva, T.L., Lapina, E.P., & Panchenko, N.V. (2016). Automated selection by vector measurements of the anomalous magnetic field. 15th EAGE International Conference on Geoinformatics — Theoretical and Applied Aspects, 10—13 May 2016. https://doi.org/10.3997/2214-4609.201600509 (in Russian).
Mikheevа, T.L., & Lapinа, O.P. (2021). Computer technology for interpreting vector measurements of the magnetic field. Geofizicheskiy Zhurnal, 43(5), 219—231. https://doi.org/10.24028/gzh.v43i5.244083 (in Russian).
Mikheeva, T.L., Lapina, E.P., & Panchenko, N.V. (2018). Modeling of magnetometric data using automated selection algorithms. Geoinformatika, (1), 48—54 (in Russian).
Orlyuk, M.I., & Pashkevich, I.K. (2011). Magnetic characteristics and fault tectonics of the Earth’s crust of the Shebelina group of gas fields as a component of the complex search criteria of hydrocarbons. Geofizicheskiy Zhurnal, 33(6), 136—151. https://doi.org/10.24028/gzh.0203-3100.v33i6.2011.116799 (in Russian).
Prichepiy, T.I. (2020). Modifications of imaginary vectors, their properties and possibilities in the visualization of the magnetotelluric field. Geoinformatika, (1), 72—81 (in Russian).
Starostenko, V.I., Lukin, A.E., Rusakov, O.M., Pashkevich, I.K., Kutas, R.I., Gladun, V.V., Lebed, T.V., Maximchuk, P.Ya., Legostaeva, O.V., & Makarenko, I.B. (2012). On the prospects for the discovery of massive hydrocarbon deposits in the heterogeneous traps of the Black Sea. Geofizicheskiy Zhurnal, 34(5), 3—21. https://doi.org/10.24028/gzh.0203-3100.v34i5.2012.116660 (in Russian).
Starostenko, V.I., Lukin, A.E., Tsvetkova, T.A., & Shumlyanskaya, L.A. (2014). Geofluids and up-to-date display of activization of the Ingul megablock of the Ukrainian Shield. Geofizicheskiy Zhurnal, 36(5), 3—25. https://doi.org/10.24028/gzh.0203-3100.v36i5.2014.111567 (in Russian).
Starostenko, V.I., & Rusakov, O.M. (2015). Tectonics and hydrocarbon potential of the crystalline basement of the Dnieper-Donetsk depression. Kyiv: Galaktika, 212 p. (in Russian).
Shuman, V.N. (2015). On conceptual grounds of diagnostics and monitoring of geosystems. Geofizicheskiy Zhurnal, 37(4), 93—103. https://doi.org/10.24028/gzh.0203-3100.v37i4.2015.111128 (in Russian).
Kozlovskaya, E. (2000). An algorithm of geophysical data inversion based on non-probalistic presentation of a apriori information and definition of Pareto-optimality. Inverse Problem, 16(3), 839—861.
Mikheeva, T.L., Lapina, E.P., & Panchenko, N.V. (2018). Application of algorithms for the selection of an automated interpretation system for oil-and-gas prospects. 17th EAGE International Conference on Geoinformatics — Theoretical and Applied Aspects, May 2018. https://doi.org/10.39972214—4609201801856.
Mikheeva, T.L., Lapina, E.P., & Panchenko, N.V.
(2017). The practical realization of program-algorithmie complex modeling of magneto-metrie data. 16th EAGE International Conference on Geoinformatics — Theoretical and Applied Aspects, May 2017. https://doi.org/10.3997/2214-4609.201701854.
Sambridge, M. (1999). Geophysical inversion with a neighbourhood algorithm — І. Searching a parameter space. Geophysical Journal International, 138(2), 479—494. https://doi.org/10.1046/j.1365-246X.1999.00876.x.
Tarantola, A., & Valette, B. (1982). Generalized non-linear inverse problems solved using the least squares criterion. Reviews of Geophysics, 20(2), 219—232. https://doi.org/10.1029/RG020i002p00219.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
1. Автори зберігають за собою авторські права на роботу і передають журналу право першої публікації разом з роботою, одночасно ліцензуючи її на умовах Creative Commons Attribution License, яка дозволяє іншим поширювати дану роботу з обов'язковим зазначенням авторства даної роботи і посиланням на оригінальну публікацію в цьому журналі .
2. Автори зберігають право укладати окремі, додаткові контрактні угоди на не ексклюзивне поширення версії роботи, опублікованої цим журналом (наприклад, розмістити її в університетському сховищі або опублікувати її в книзі), з посиланням на оригінальну публікацію в цьому журналі.
3. Авторам дозволяється розміщувати їх роботу в мережі Інтернет (наприклад, в університетському сховище або на їх персональному веб-сайті) до і під час процесу розгляду її даними журналом, так як це може привести до продуктивної обговоренню, а також до більшої кількості посилань на дану опубліковану роботу (Дивись The Effect of Open Access).
