3119

i 1

где Сmj – элементы обратной матрицы С; X – среднее значение соответствующего показателя.

Затем вычисляют граничное значение дискриминантной функции (R0), которое делит выборку на два подмножества, принадлежащие разным классам, по формуле

при R > R0 объект принадлежит классу W1, и наоборот. Надежность классификации определяют с помощью критериев

Пирсона, Фишера и расстояния Махаланобиса.

При выборе признакового пространства должны соблюдаться следующие условия: все критерии можно первоначально получить по эталонным поднятиям, а затем, имея информацию по всей территории исследований, сравнивать ее с данными эталонных поднятий; критерии должны иметь цифровое выражение; критерии должны быть информативными, т.е. иметь статистические различия между классами эталонной выборки.

Построение статистической модели прогноза нефтегазоносности структур производится следующим образом. Первоначально с помощью пакета Statistica определяются информативные показатели и по ним строятся линейные классификационные функции, которые имеют следующий вид:

Z1 = 3,1952 РУКВгх – 1,9195 РУКВм гх – 17,8952 РУКВморф – 3,3454 РУКВсм + + 19,2577 РУКВгм + 8,6773 РУКВгг + 2,7132 РУКВиз – 5,6254,

Z2 = 1,0576 РУКВгх + 1,2251 РУКВм гх – 12,1437 РУКВморф – 1,5934 РУКВсм + + 10,05 РУКВгм + 6,7057 РУКВгг + 5,0166 РУКВиз – 3,0321.

71

С помощью этих функций определяется соотношение между канонической дискриминантной функцией Z и вероятностью принадлежности к нефтегазоносным структурам – Р(Z), которое имеет следующий вид:

Р(Z) = 0,004Z5 + 0,009Z4 – 0,053Z3 – 0,078Z2 + 0,379Z + 0,679,

и приведено на рис. 16.

Рис. 16. Зависимость P(Z) от Z

Отсюда видно, что при изменении Z от отрицательных значений к положительным Р(Z) закономерно увеличивается. Среднее значение Р(Z) для нефтяных структур равно 0,798 ± 0,241; для пус-

тых – 0,296 ± 0,283.

Корреляционные связи между Р(Z) и РУКВ, а также между всеми РУКВ приведены ниже.

Из матрицы видно, что для первого варианта все значения r являются статистически значимыми, для второго статистически

незначимой является только корреляция Р(Z) и РУКВм гх.

72

Корреляционная матрица (числитель – нефтяные структуры, знаменатель – пустые)

Примечание: 0,53* – значимые корреляционные связи при р = 0,05.

С целью понимания процесса формирования многомерной модели нефтегазоносности рассмотрим сочетание РУКВ при разных значениях m, приведенных в табл. 26.

Таблица 26 Сочетание показателей при разных значениях m

73

При вычислении РУКВ при различных m используется сочетание вероятностей, при котором средние значения нефтяных и пустых структур наиболее сильно отличаются. Из табл. 26 видно, что для обнаружения на территории Соликамской депрессии месторождений нефти и газа необходимо наличие положительной структу-

ры РУКВморф , а также благоприятные структурно-мощностные ха-

рактеристики РУКВсм . Затем в процесс формирования нефтегазо-

носности включаются группа геохимических критериев РУКВгх ,

далее – гидрогеологические РУКВгг . Далее идут динамические характеристики РУКВм гх , и завершает процесс формирования модели нефтегазоносности степень геологической изученности территории РУКВиз . На наш взгляд, это является обобщенной схемой

формирования залежей УВ на территории Соликамской депрессии.

Сопоставим вероятность РУКВкомп при m = 7 c условными комплексными вероятностями РУКВ путем вычисления коэффициентов r для нефтяных и пустых структур.

Корреляционная матрица (числитель – нефтяные структуры, знаменатель – пустые структуры)

Примечание: 0,39* – значимые корреляционные связи при р = 0,05.

Из матрицы видно, что все связи между РУКВкомп и РУКВ по различным критериям статистически значимы и не противоречат приведенной выше схеме формирования залежей УВ на территории Соликамской депрессии.

74

По данным вычисления РУКВкомп построена карта перспектив

нефтегазоносности Соликамской депрессии (рис. 17), откуда видно, что основные перспективы нефтегазоносности связаны с территорией под ВКМКС. На заключительном этапе прогноза нефтега-

зоносности построена модель, учитывающая Р(Z) и РУКВкомп с по-

мощью метода ЛДА – Р(Z2). В результате расчета получены следующие классификационные функции:

Z1 = 0,96051РУКВкомп + 12,95379Р(Z) – 5,30218,

Z2 = 0,50198РУКВкомп + 4,96151Р(Z) – 1,61276.

С помощью данных функций вычислены значения вероятностей принадлежности к классу нефтяных структур – Р(Z2). По значениям Р(Z2) вычислены средние значения для нефтяных и пустых структур, которые соответственно равны 0,825 ± 0,266; 0,264 ± 0,332 при tp = 8,828019, р= 0,000000.

Исследуем соотношение между количеством нефтяных (nн) и пустых (nп) структур и средними интервальными вероятностями Рин по даннымтабл. 27.

Таблица 27

Распределение количества нефтяных и пустых структур в зависимости от интервальных вероятностей Рин

75

Для нефтяных структур при использовании критерия Р(Z)ин корреляция имеет следующий вид:

nн = 3,161 + 18,121Р(Z)ин, r = 0,61, tp > tt;

для пустых поднятий:

nп = 7,469 – 7,939Р(Z)ин, r = – 0,72, tp > tt.

Отсюда видно, что для нефтяных поднятий при увеличении Р(Z)ин количество поднятий растет, для пустых – убывает.

При использовании РУКВкомп.ин количество нефтяных поднятий увеличивается по следующему соотношению:

nн = – 2,169 + 15,33РУКВкомп.ин, r = 0,37, tp < tt;

для пустых поднятий – убывает по следующей зависимости:

nп = 7,831 – 8,667РУКВкомп.ин, r = –0,41, tp < tt.

При использовании Р(Z2)ин количество нефтяных структур повышается при увеличении Р(Z2)ин по формуле

nн = 4,288 + 19,576Р(Z2)ин, r = 0,65, tp > tt;

для пустых структур формула имеет следующий вид: nп = 8,439 – 9,879Р(Z2)ин, r = –0,63, tp > tt.

Всё вышеизложенное показывает, что все три варианта разработанных комплексных моделей прогноза нефтегазоносности достаточно надежно отражают нефтегазоносность недр Соликамской депрессии и могут быть использованы при оценке перспектив нефтегазоносности структур, подготовленных к глубокому бурению.

77

3. ПОРЯДОК САМОСТОЯТЕЛЬНОГО ВЫПОЛНЕНИЯ НИР СТУДЕНТАМИ

1.Построить карты изменения ОВ, Сорг, Бхл, Бпэ, Бсп, β.

2.Определить местоположение на этих картах структур, под-

готовленных к глубокому бурению, и снять значения ОВ, Сорг, Бхл, Бпэ, Бсп, β по центру структур.

3.По вероятностным моделям, приведенным в табл. 1, вычислить значения Р(ОВ), Р(Сорг), Р(Бхл), Р(Бпэ), Р(Бсп), Р(β).

4.Повсемпрогнознымструктурамвычислить значения РУКВгх.

5.Построить карты по всем динамическим характеристикам, приведенным втабл. 3.

6.По местоположению подготовленных к глубокому бурению структур определить значения динамических показателей.

7.По вероятностным моделям, приведенным в табл. 3, вычислить значения вероятностей по структурам по всем 17 показателям.

8.Повсемпрогнознымструктурамвычислить значения РУКВм гх.

9.По паспортам подготовленных к глубокому бурению структур

гическимповерхностям, определитьразмеросиструктур.

10.По вероятностным моделям, приведенным в табл. 5, вычислить значения вероятностей по всем подготовленным структурам и по всем 18 показателям.

11.Вычислить значения РУКВморф по всем подготовленным струк-

турам.

12.По паспортам подготовленных к бурению структур определить показатели, приведенные в табл. 8.

13.По вероятностным моделям вычислить значения вероятностей по всем подготовленным структурам.

14.Вычислить значения РУКВсм по всем подготовленным струк-

турам.

15. Определить, к какой зоне нефтегеологического районирования относятся подготовленные к глубокому бурению структуры.

78

16.По всем структурам определить значения LККСП и других показателей, приведенных в табл. 18.

17.По вероятностным моделям, приведенным в табл. 18, вычислить значения вероятностей по всем подготовленным к глубокому бурению структурам.

18.Вычислить значения РУКВгм по всем подготовленным к глу-

бокому бурению структурам.

19.По гидрогеологическим картам определить значения рангов и по вероятностным моделям, приведенным в табл. 20, вычислить значения вероятностей.

20.Вычислить значения РУКВгг по всем подготовленным к

глубокому бурению структурам.

21. По всем подготовленным к глубокому бурению структурам определить значения Kусп, Пн, Пс, Псб.

22.По вероятностным моделям, приведенным в табл. 23, вычислить вероятности по всем подготовленным структурам.

23.Вычислить значения РУКВиз по всем подготовленным струк-

турам.

24.С помощью пакета Statistica определить значения Z и Р(Z).

25.Вычислить значения коэффициентов корреляции между

Р(Z) и РУКВгх, РУКВм гх, РУКВморф, РУКВгм, РУКВгг, РУКВиз по данным

обучающей и прогнозной выборок.

26. По даннымРУКВгх, РУКВм гх, РУКВморф, РУКВгм, РУКВгг, РУКВиз

вычислить условную комплексную вероятностьРУКВкомп , сопоставить РУКВкомп с формирующими ее условными комплексными вероятностями путем вычисления коэффициентов корреляции r.

27.Сопоставить между собой Р(Z) и РУКВкомп по всем обучающим и прогнозным структурам.

28.Выполнить районирование структур по степени перспек-

тив в отношении нефтегазоносности.

79

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате выполнения индивидуальной научно-исследова- тельской работы студенты получат навыки проведения самостоятельных научных исследований, а также выполнят прогнозную оценку перспектив нефтегазоностности территории Соликамской депрессии. Оценка проводится с помощью комплексного анализа геохимических, геодинамических, морфологических, структурномощностных, геолого-миграционных, гидрогеологических показателей, а также показателей, описывающих изученность территории Соликамской депрессии геолого-геофизическими методами. С помощью вероятностно-статистических методов рассчитываются индивидуальные, а затем условные комплексные вероятности по указанным показателям. В качестве задания студентам предложено выполнить оценку перспектив нефтегазоносности прогнозных структур. Итогом исследовательской работы студентов должны быть доклад на научной конференции и статья в периодическом издании.

80