МЕТОД ФОРМУВАННЯ ПРОГНОЗНИХ ОЦІНОК НАФТОГАЗОНОСНОСТІ ДІЛЯНОК НАДР ШЛЯХОМ КОМБІНУВАННЯ ГЕОЛОГІЧНОЇ, НАЗЕМНОЇ ПАРАМЕТРИЧНОЇ ТА СУПУТНИКОВОЇ ІНФОРМАЦІЇ
DOI:
https://doi.org/10.17721/1728-2713.96.14Ключові слова:
поклад вуглеводнів, геологічна, параметрична і супутникова інформація, інтегрування гетерогенних даних, нафтогазоносність ділянок надр, теорія свідчень Демпстера–ШейфераАнотація
Присвячено пошуку і розвідці покладів вуглеводнів, що є важливим і складним геологічним завданням, вирішення якого потребує великих обсягів первинних даних і значних інтелектуальних зусиль експертів-геологів. У зв'язку з цим актуальною є задача полегшити умови праці експертів і підвищити точність прогнозування нафтогазового потенціалу ділянок надр шляхом застосування сучасних цифрових методів інтегрування та інтерпретації гетерогенних даних. Запропоновано новий метод формування прогнозних оцінок нафтогазоносності ділянок надр шляхом комбінування геологічної, наземної параметричної й супутникової інформації. Як математична основа методу використовується інструментарій теорії свідчень Демпстера–Шейфера, який дозволяє досить просто комбінувати дані з різних джерел, оперувати з неповними і неточними даними та ін. Велика частина процедур, що складають тіло методу, представлена у формі алгоритмів, що суттєво спрощує його технологізацію. Кінцевим інформаційним продуктом методу є карта з розподілом імовірнісних оцінок нафтогазоносності ділянок надр у межах заданої території дослідження. Розроблений метод реалізований програмно і пройшов тестування на території Східнорогінцівского нафтового родовища. Результати тестування свідчать про його досить високу ефективність.
Посилання
Al Makki Mohamed, M.T., Al Naimi, L.Sh., Mgbeojedo, T.I., Agoha, Ch.Ch. (2021). Geological mapping and mineral prospectivity using remote sensing and GIS in parts of Hamissana, Northeast Sudan. Journal of Petroleum Exploration and Production, 11, 1123–1138. DOI: 10.1007/s13202-021-01115-3
Carranza, E.J.M. (2015). Data-Driven Evidential Belief Modeling of Mineral Potential Using Few Prospects and Evidence with Missing Values. Natural Resources Research, 24, 3, 291-304. DOI: 10.1007/s11053-014-9250-z.
Carranza, E.J.M., van Ruitenbeek, F.J.A., Hecker, C., van der Meijde, M., van der Meer, F.D. (2008). Knowledge-guided data-driven evidential belief modeling of_mineral prospectivity in Cabo de Gata, SE Spain. Int. Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 10, 374-387.
Dubucq, D., Ebner, A. (2019). Remote sensing onshore hydrocarbon direct detection for exploration: why is it different? Proc. SPIE 11156, Earth Resources and Environmental Remote Sensing. GIS Applications X, 111560P (3 October 2019). DOI: 10.1117/12.2533192
Gaci, S., Hachay, O. (Eds.). (2017). Oil and Gas Exploration: Methods and Application.Wiley. DOI: 10.1002/9781119227519
Jiao, L., Pan, Q., Liang, Y. et al. (2016). Combining sources of evidence with reliability and importance for decision making. Central European Journal of Operations Research, 24, 87–106. DOI:10.1007/s10100-013-0334-3
Jousselme, A.L., Grenier, D., Bossé, É. (2001). A new distance between two bodies of evidence. Information Fusion, 2, 91–101. DOI: 10.1016/S1566- 2535(01)00026-4
Lyalko, V.I., Popov, M.A. (Eds.). (2012). Satellite methods for minerals prospecting / Kiev: Carbon-Ltd. [in Russian]
Moon, W.M., Chung, C.-I.F., An, P. (1991). Representation and Integration of Geological, Geophysical and Remote Sensing Data. Geoinformatics, 2, 2, 177-182.
Popov, M.A., Stankevich, S.A., Arkhipov, A.I., Titarenko, O.V. (2018). About possibility of hydrocarbon deposit remote detection using computer assistance. Ukrainian Journal of Remote Sensing, 16, 34-40. [in Russian]
Popov, M.O., Stankevich, S.A., Topolnitsky, M.V., Titarenko, O.V. (2017). Integration of remote and geological/geophysical data in oil and gas deposits onshore prospecting. Environmental Security and Natural Resources, 1-2 (23), 36-43. [in Ukrainian]
Popov, M.O., Stankevich, S.A., Topolnitsky, MV, Sedlova, O.V. (2015). Approach to the integration of remote and geological/geophysical data based on the Dempster-Shafer theory of evidence. Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine, 4, 94-98. DOI:10.15407/Dopovidi2015.04.094. [in Ukrainian]
Popov, M.O., Тopolnytskyi, М.V., Titarenko, O.V., Stankevich, S.A., Аndreiev, А.A. (2020). Forecasting Gas and Oil Potential of Subsoil Plots via Co-analysis of Satellite, Geological, Geophysical and Geochemical Information by Means of Subjective Logic. WSEAS Transactions on Computer Research, 8, 90-101. DOI: 10.37394/232018.2020.8.11
Porwal, A., Carranza, E.J.M. (2008). Classifiers for modelling of mineral potential. In: Bayesian Networks: A Practical Guide to Applications, O. Pourret, P. Naїm, B. Marcot (Eds.). John Wiley & Sons, Chichester, 149–171.
Shaheen, M., Shahbaz, M., ur Rehman, Z. et al. (2011). Data mining applications in hydrocarbon exploration. Artif. Intell. Rev., 35, 1–18. DOI:10.1007/s10462-010-9180-z.
Smets, P. (2005). Decision Making in the TBM: the necessity of the pignistic transformation. Int. Journal of Approximate Reasoning, 38, 133-147.
Sudano, J.J. (2002). Inverse pignistic probability transforms. Proceedings of the Fifth Int. Conf. on Information Fusion, 2, 763-768.
Yager, R.R., Liu, L. (Eds.). (2008). Classic Works of the Dempster-Shafer Theory of Belief Functions. Berlin-Heidelberg: Springer-Verlag.
Zhang, H., Li, Y., Deng, Y. (2012). A New Method of Combining Conflict Evidences. Journal of Computational Information Systems, 8, 8, 3421–3427.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Геологія
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Ознайомтеся з політикою за посиланням: https://geology.bulletin.knu.ua/licensing
