Введение 8
1. Задачи и методы сейсморазведки 10
1.1. Понятие сейсморазведки и её задачи 10
1.2. Методы наземной сейсморазведки 12
1.3. Методы геофизического исследования скважин 14
1.3.1. Электрические методы 14
1.3.2. Радиоактивные методы 15
1.3.3. Акустические методы 16
Выводы по разделу 1 16
2. Построение трехмерных моделей параметров геологических сред 17
2.1. Математическая постановка задачи 17
2.2. Существующие методы решения 18
2.2.1. Методы регрессионного анализа 19
2.2.2. Методы геостатистики 20
2.2.3. Метод главных компонент 21
2.2.4. Нейронный анализ 22
2.2.5. Кластерный анализ 24
2.2.6. Недостатки рассмотренных методов 24
Выводы по разделу 2 25
3. Программная реализация алгоритма 26
3.1. Алгоритм решения задачи 26
3.2. Описание программной реализации 28
Выводы по разделу 3 29
4. исследование алгоритма 30
4.1. Исследование на модельных данных 30
4.2. Исследование на реальных данных 33
Выводы по разделу 4 36
5. Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение ... 37
5.1. Организация и планирование работ 37
5.1.1. Определение основных этапов работы 37
5.1.2. Расчёт продолжительности этапов работы 38
5.1.3. Расчет накопления технической готовности работы 40
5.1.4. Построение линейного графика работ 41
5.2. Расчет сметы затрат на выполнение проекта 43
5.2.1. Заработная плата 43
5.2.2. Расчет затрат на социальный налог 43
5.2.3. Расчет затрат на электрическую энергию 44
5.2.4. Расчет амортизационных расходов 44
5.2.5. Расчет прочих расходов 45
5.2.6. Расчет общей себестоимости разработки 45
5.2.7. Расчет прибыли 45
5.2.8. Расчет НДС 45
5.2.9. Цена разработки магистерской диссертации 45
5.3. Оценка экономической эффективности магистерской диссертации 46
5.3.1. Расчет срока окупаемости инвестиций 46
5.3.2. Оценка научно-технического уровня работы 47
6. Социальная ответственность 48
6.1. Производственная безопасность 48
6.1.1. Анализ выявленных вредных факторов 49
6.1.2. Анализ выявленных опасных факторов 52
6.2. Экологическая безопасность 53
6.3. Безопасность в чрезвычайных ситуациях 54
6.4. Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности 55
Заключение 57
Список публткаций 58
Список используемых источников 59
Приложение А 61
Приложение Б 75
Приложение В 76
На сегодняшний день математическое моделирование широко применяется во всех сферах деятельности. Связано это с тем, что испытания на реально существующих физических объектах весьма дорогостоящие, а современные компьютерные технологии с высокой точностью позволяют воссоздать эксперимент в цифровом виде. Вдобавок, вычислительные мощности компьютеров непрестанно наращиваются и тем самым увеличивается потенциал их возможностей [1].
В геофизике математическое моделирование применяется для описания строения месторождений полезных ископаемых. На основе данных наземной сейсморазведки (2D и 3D МОГТ), строится дискретная модель [2]. Ее дальнейшая интерпретация служит обоснованием для выбора места бурения скважин, наличие которых делает возможным более детальное изучение строения геологической среды с помощью методов «геофизического исследования скважин» (ГИС).
ГИС, в отличие от МОГТ, позволяют измерять фильтрационно-емкостные свойства (ФЕС) геологической среды, определяющие местоположение нефтенасыщенных коллекторов на месторождении и играющие ключевую роль в выборе зон для дальнейшего бурения [3]. Информативность данных ГИС делает востребованными их двухмерные и трехмерные модели, задачу построения которых решают с помощью различных методов: геостатистики, нейронных сетей, регрессионного анализа и т.д. Однако все эти методы имеют существенные ограничения и не могут быть использованы для прогнозирования больших участков.
Объектом исследования данной работы является геологическая среда, а предмет её исследования - трехмерная модель данных параметров геологической среды. Предлагаемый метод её построения представляет собой модификацию Крайгинга - интерполяционного геостатистического метода, суть которого заключается в минимизации дисперсии ошибки измерения [4].
Научную новизну работы и ее практическую ценность определяют:
1. Востребованность объемных моделей параметров ГИС и невозможность их построения с помощью существующих пакетов обработки геологических данных.
2. Аналоги предлагаемой методики имеют ряд существенных ограничений и недостатков, что делает их малоэффективными на практике.
3. В отличие от классических методов геостатистики, предлагаемый метод не требует введения предположения об однородности и стационарности прогнозируемого поля.
Результаты данной ВКР докладывались на следующих конференциях:
1. Конкурс студенческих инновационных проектов, проходивший в рамках дня института кибернетики 12 - 14 сентября 2014 г.
2. XVI Всероссийская конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям, г. Красноярск, 28 - 30 октября 2015 г.
3. 54-я Международная научно студенческая конференция МНСК - 2016, г. Новосибирск, 16 - 20 апреля 2016 г.
4. III Международная конференция «информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине», г. Томск, 23-26 мая 2016 г. Результаты работы опубликованы в виде тезисов докладов, а также:
1. Статья «Построение трехмерных моделей параметров геологических сред», сборник работ III Международной конференции «информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине» с индексацией РИНЦ (в печати).
2. Статья «Three-dimensional models of geoenvironmental parameters» журнал издательства Atlantic Press с индексацией Web of Science (в печати).
В ходе выполнения магистерской диссертации был проведен анализ методов оценки свойств геологической среды, основанных на комплексировании данных наземной и скважинной сейсморазведки. Основываясь на их преимуществах и недостатках, разработан новый метод, представляющий собой модификацию геостатистического метода Крайгинга. Необходимость модификации заключалась в двух недостатках геостатистического подхода: предположение об однородности и стационарности прогнозируемого поля, неограниченность области значений искомой оценки.
Новый метод реализован в виде программного приложения средствами языка C# и протестирован на модельных, а также реальных данных месторождения Томской области. В обоих случаях метод показал высокую эффективность.
Метод опробован и внедрен в технологический процесс в ООО Научно - аналитический центр «Недра».
