Аннотация
Цель данного курса заключается в том, чтобы показать, не прибегая к языку математики, что геостатистика является простым и гибким формальным подходом для количественного представления геологических данных. В курсе также рассматривается применение геостатистики в целях интеграции данных различных дисциплин, а также количественное описание неопределенности. Каждая из данных тем иллюстрируется большим количеством практических примеров, дающих понятие о возможных способах адаптации геостатистических моделей для решения конкретных задач.
Содержание
От Редакционного совета
Предисловие
Глава 1. Краткая история развития геостатистических методов в нефтедобывающей промышленности
Глава 2. Количественное представление геологических данных
2.1. Чем занимается геостатистика?
2.2. Зачем моделировать неоднородности?
2.3. Многоэтапный метод моделирования
2.4. Методы, не относящиеся к индикаторному моделированию и объектно-ориентированным моделям
2.5. На пути к более реалистичной передаче особенностей геологического строения
2.6. Немного философии
2.7. Получение информации по латеральной протяженности из различных источников
Глава 3. Условное моделирование в двух измерениях
3.1. Условное моделирование в двух измерениях: простые примеры
3.2. Двухмерное условное моделирование и элементы структурной неопределенности
Глава 4. Кригинг
4.1. Что такое кригинг
4.2. Прямой расчет кригинговой поверхности
4.3. Применение кригинга в отношении дискретных переменных
4.4. В каких случаях вместо условного моделирования следует использовать кригинг?
Глава 5. Интеграция данных различных дисциплин с применением геостатистики
5.1. Непрямые методы
5.2. Прямые методы
5.3. Получение информации о фациях с опорой на информацию, представленную непрерывными переменными
5.4. Заключение по интеграции
Глава 6. Количественное описание неоднородностей
6.1. Метод Монте-Карло
6.2. Условное моделирование для количественного описания неоднородности
6.3. Значение выбора модели и определения ее параметров
6.4. Сложность количественного представления нашего незнания
6.5. Сбор данных и уменьшение неопределенности
6.6. Выводы
6.7. Имеющееся прогораммное обеспечение
Глава 7. Что представляет собой геостатистическое моделирование и чем оно не является
7.1. Чем является геостатистическое моделирование
7.2. Чем не является геостатистическое моделирование
Глава 8. Размышления о будущем вероятностного моделирования
Благодарности
Литература
Иллюстрации к курсу
Упражнение 1. Расчет экспериментальной индикаторной вариограммы
Упражнение 2. Прямой метод создания коррелированной случайной функции в одномерном пространстве
Упражнение 3. Анализ одномерной экспериментальной вариограммы
Упражнение 4. Эффект основания
Упражнение 5. Подбор анизотропной вариограммной модели
Упражнение 6. Кригинговая система
Упражнение 7. Метод Монте-Карло
