Введение 18
1 Общие сведения о месторождении и его характеристика 20
1.1 Общие сведения о месторождении 20
1.2 Стратиграфия 23
1.2.1 Васюганская свита 25
1.2.2 Георгиевская свита 28
1.2.3 Баженовская свита 28
1.3 Тектоника 29
1.4 Седиментационная характеристика и нефтегазоносность 30
2 Информационная энтропия 36
4 Социальная ответственность 58
4.1 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности 59
4.1.1 Специальные (характерные для проектируемой рабочей зоны)
правовые нормы трудового законодательства 59
4.1.2 Организационные мероприятия при компоновке рабочей зоны 59
4.2 Производственная безопасность 60
4.2.1 Анализ потенциально возможных и опасных факторов, которые могут возникнуть на рабочем месте при проведении исследований 60
4.3 Экологическая безопасность 69
4.3.1. Анализ влияния объекта исследования на окружающую среду 69
4.3.2 Анализ влияния процесса исследования на окружающую среду 70
4.4 Безопасность в ЧС 71
4.4.1 Анализ вероятных ЧС, которые может инициировать объект
исследований и обоснование мероприятий по предотвращению ЧС 71
4.5 Выводы по разделу 73
5 Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение 74
5.1 Оценка коммерческого потенциала и перспективности проведения
научных исследований 74
5.1.1 Потенциальные потребители результатов исследования 74
5.1.2 SWOT - анализ 75
5.2 Планирование научно-исследовательских работ 76
5.2.1 Структура работ в рамках научного исследования 76
5.3 Бюджет научно-технического исследования 77
5.3.1 Расчет материальных затрат исследования 77
5.3.2 Расчет затрат на специальное оборудование для научных работ 78
5.3.3 Основная заработная плата исполнителей темы 79
5.3.4 Дополнительная заработная плата исполнителей темы 81
5.3.5 Отчисления во внебюджетные фонды 82
5.3.6 Формирование бюджета затрат 83
Заключение 84
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 86
Приложение А
Каждая статическая модель характеризуется набором свойств, таких как пористость и проницаемость. Численные значения этих свойств в межскважинном пространстве варьируются в некотором диапазоне неопределённости, анализ которой является актуальной проблемой отрасли в настоящий момент [34].
На основании геологической модели, построение которой сопровождалось некорректной оценкой неопределенностей, возможно принятие решений, результаты которых могут не совпадать с ожидаемыми, что в конечном итоге скажется на бюджете проекта [37].
Наличие неопределенностей напрямую связано с количеством информации об объекте исследования. Так на новых, недостаточно изученных участках степень неопределенности распространения свойств в пространстве и их численных значений выше. В таком случае компании необходимо разделить территорию на отдельные регионы по степени изученности для дальнейшего принятия решения по доизучению зон с наивысшей неопределенностью. Одним из методов, позволяющих разделить исследуемую территорию по количеству информации и визуализировать результат, является метод применения информационной энтропии (энтропии Шеннона).
Задачи данной работы:
• ознакомиться с понятием информационной энтропии и оценить возможность ее применения к геологической модели;
• получить несколько реализаций геологических моделей одного участка. Численные значения какого-либо свойства модели должны варьироваться в заданном диапазоне неопределенности;
• получить карту средних значений выбранного свойства по объему модели для каждой реализации;
• найти вероятности того или иного исхода (численного значения свойства) для каждого участка модели;
• зная вероятность, определить информационную энтропию;
• оценить различие значений энтропии в зонах наличия и отсутствия информации.
Актуальность темы исследования. Построение геологической модели сопровождается работой с большим количеством неопределенностей. Так, например, геолог не может быть точно уверен в значениях пористости, проницаемости или насыщенности в межскважинном пространстве. Также достоверно не может быть определен тренд распространения этих свойств. В связи с наличием таких неопределенностей актуальной проблемой является их оценка, так как на ее основании могут приниматься те или иные решения по разработке или доразведке месторождения. Информационная энтропия позволяет разделить территорию на отдельные регионы по степени изученности и представить результат в виде карты, что может помочь при проектировании комплекса исследований.
Таким образом, в ходе написания данной работы были выполнены следующие шаги:
• было проведено ознакомление с понятием информационной энтропии, а также оценена возможность ее применения на геологической модели;
• были получены численные значения средней пористости по объему для нескольких вариантов геологической модели;
• были построены карты средних значений пористости для каждой из итераций построения статической модели;
• определены значения вероятностей нахождения того или иного значения пористости в ячейке;
• посчитано численное значение информационной энтропии для каждой ячейки и построена карта энтропии;
• на качественном уровне определена зависимость численного значения информационной энтропии от количества информации (то есть от наличия скважин).
В ходе выполнения работы было определено, что информационная энтропия может быть использована для количественной оценки неопределенности и визуализации ее распределения в пространстве. Также были сделаны выводы о количестве итераций построения модели, необходимом для корректной оценки количества информации на исследуемой территории. Было определено, что 50 итераций достаточно для того, чтобы энтропия в ячейке далее не изменялась.
Карта энтропии, полученная по результатам анализа данных, показывает, что территория исследуемого участка, содержащая данные по скважинам (то есть информацию) характеризуется меньшим значением энтропии, то есть неопределенности. В дополнение к этому была оценена степень влияния новой информации на общую неопределенность системы, что может быть полезно при проектировании комплекса исследований на рассматриваемой территории. После выявления точки с наивысшей энтропией в ней было симулировано бурение новой скважины. Построенная после этого карта энтропии показывает, что появление новой информации в точке с наивысшей энтропией снижает неопределенность не только в данной точке, но и в некотором радиусе вокруг. Радиус, на котором будет происходить изменение неопределенности при появлении информации в какой-либо точке, напрямую зависит от обстановки осадконакопления или, в рамках геологической модели, от параметров вариограмм.
