Методы и алгоритмы для прогноза геологического разреза на основе информационных свойств фазовых спектров сейсмических волн тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат наук Нгуен Суан Хунг

• Нгуен Суан Хунг
• кандидат наук
• 2018

Оглавление диссертации кандидат наук Нгуен Суан Хунг

Введение

1. Анализ существующих моделей, методов и программных средств для прогноза геологического разреза по данным сейсмических наблюдений

1.1. Общая характеристика задач прогноза геологического разреза

1.2. Математическое описание геологических сред. Модель сейсмического волнового поля

1.3. Методы прогноза геологического разреза и их реализация в современных комплексах обработки сейсмической информации

Выводы

2. Исследование информационных свойств фазовых спектров отраженных сейсмических волн на моделях геологических поглощающих сред

2.1. Построение математических моделей слоистых поглощающих сред на основе системного подхода в частотной области

2.2. Спектральный анализ коэффициентов отражения и преломления сейсмических волн для построенных моделей слоистых поглощающих сред

2.3. Исследование информативности фазовых спектров отраженных сейсмических волн на моделях слоистых поглощающих сред путем вычислительного эксперимента

Выводы

3. Методы и алгоритмы прогноза типов геологического разреза на основе фазовременного анализа сейсмических сигналов

3.1. Фазовременной анализ сейсмических сигналов

3.1.1. Методы фазочастотного прослеживания (ФЧП) сейсмических волн с равновесной и неравновесной обработкой

3.1.2. Фазочастотный алгоритм прослеживания сейсмических сигналов с управляемой протяженностью функции качества

3.1.3. Исследование помехоустойчивости и разрешающей способности алгоритмов ФЧП на моделях волновых полей

3.1.4. Численная реализация метода фазовременного анализа на основе алгоритмов фазочастотного прослеживания

3.2. Алгоритм прогноза типов геологического разреза на основе фазовременного анализа сейсмических сигналов

3.2.1. Построение алгоритма прогноза типов геологического разреза на основе фазовременного анализа сейсмических сигналов

3.2.2. Исследование алгоритма прогноза типов геологического разреза на моделях слоистых поглощающих сред путем вычислительного эксперимента

3.3. Программная реализация разработанных алгоритмов и их применение для прогнозирования типов геологического разреза в около- и межскважинном пространствах месторождений углеводородов

3.3.1. Разработка комплекса программных средств для реализации алгоритма прогноза на основе фазовременного анализа

3.3.2. Прогноз типов геологического разреза и выделение

нефтеперспективных зон на Конторовичском нефтяном месторождении

Выводы

4. Методы и алгоритмы прогноза коллекторских свойств пород на основе анализа взаимных фазовых спектров отраженных сейсмических волн

4.1. Численный метод оценки ВФС сейсмических сигналов по функциям качества алгоритмов ФЧП

4.2. Алгоритм прогноза коллекторских свойств пород на основе ВФС сейсмических волн

4.3. Программная реализация алгоритма и его применение для выделения нефтегазоперспективных зон при разведке нефтяных и газовых месторождений

Выводы

Заключение

Приложения

Литература

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и алгоритмы для прогноза геологического разреза на основе информационных свойств фазовых спектров сейсмических волн»

Введение

Сейсмическая разведка является одним из прогрессивных современных средств изучения строения земной коры и включает различные методы исследования, основанные на анализе процессов распространения в ней искусственно возбужденных упругих волн. Сейсмические методы широко применяются для поиска различных полезных ископаемых, особенно при поисках нефтяных и газовых месторождений, где они занимают ведущее положение среди других геофизических методов разведки.

При обработке и интерпретации данных сейсмических наблюдений, полученных при поисках нефти и газа, можно выделить следующие основные группы задач [23, 42, 47, 64]:

1. Задачи структурной сейсмической разведки, основной целью которых являются построение целевых отражающих горизонтов и определение скоростных параметров геологической среды;

2. Задачи прогноза геологического разреза (ПГР).

Прогнозирование геологического разреза можно рассматривать как программно-методический комплекс различных средств специальной совместной обработки и интерпретации материалов сейсмической разведки и геофизического исследования скважин (ГИС), с основной целью - определения вещественного состава геологических пород, обнаружения продуктивных толщ и прогнозирования содержания углеводородов в этих толщах [64]. При решении задач ПГР изучаются взаимосвязи тех или иных геологических характеристик пород (пористости, флюидонасыщения, литологии, текстуры и т.д.) с выделяемыми параметрами исследуемых волновых сейсмических полей.

Для обнаружения залежей углеводородов (УВ) и изучения свойств пород недостаточно рассматривать только кинематические характеристики сейсмических колебаний, как это делается при решении задач структурных построений, необходимо также анализировать динамические параметры волн. К динамическим характеристикам волн относятся распределение амплитуд экстремумов отраженных импульсов, форма колебания, мгновенные фаза, амплитуда и частота,

определяемые на основании преобразований Гильберта, а также параметры спектрального представления колебаний (энергетические, амплитудные и фазовые спектры) [1, 64]. Главная проблема при прогнозе залежей УВ по данным геофизики заключается в том, что залежи УВ, находящиеся на глубине нескольких километров, не всегда четко и однозначно выражаются в динамических характеристиках колебаний. Поэтому сущность интерпретации данных с целью оценки нефтегазоносности осадочных толщ заключается в последовательном и тщательном анализе всего вмещающего залежь геологического разреза, выявлении особенностей возникновения и природы аномалий параметров отражений, установлении основных закономерностей при прогнозировании перспектив содержания УВ для неоднородных слоистых осадочных толщ.

Эффективность прогноза залежей УВ определяется, прежде всего, информативностью выбранных параметров сейсмических отраженных волн, т.е. наличием устойчивых корреляционных связей между изменениями параметров отраженных волн и свойствами осадконакопления при их насыщении углеводородами. Следует отметить, что информативность параметров в значительной степени зависит от помехоустойчивости и разрешающей способности методов их оценки, выбранного критерия, используемого при прогнозе.

В настоящее время для ПГР в современных комплексах обработки и интерпретации сейсмических данных в той или иной степени используется комплекс кинематических и динамических характеристик отраженных волн. Основываясь на анализе этих комплексов, в некоторых районах России, прежде всего в Западной Сибири, получены важные и интересные результаты при выявлении продуктивных осадочных толщ и оценки их нефтегазоносности. Однако, практический опыт показывает, что при прогнозировании, еще достаточно велик процент неточных решений и выделяемых ошибочных аномалий кинематических и динамических параметров отражений, используемых при решении задач прогноза. Это во многом связано с тем, что при прогнозе геологического разреза по сейсмическим данным, в том числе прогнозе

перспективности содержания нефти и газа в осадочных толщах, чаще всего употребляются в качестве прогнозных признаков - динамические характеристики отраженных волн, которые непосредственно связаны с их энергией и амплитудой. Фазочастотные характеристик (ФЧХ) отраженных сейсмических волн по различным причинам до последнего времени не находили практического применения. В то же время, в фазу сейсмических волн, а вернее в сложный закон изменения их фазовых спектров, заложена информация о местоположении границ исследуемых толщ, дисперсионных и поглощающих свойствах слоистых геологических сред. Следовательно, фазочастотные характеристики отраженных волн могут быть использованы в качестве эффективных прогнозных признаков при оценке нефтегазоперспективности осадочных толщ.

Учитывая все вышесказанное, необычайно актуально дальнейшее изучение взаимосвязей фазовых спектров сейсмических отраженных волн с характеристиками исследуемых геологических объектов и создание на основе полученных из ФЧХ информативных параметров, фазочастотных алгоритмов для ПГР, в том числе для прогноза содержания нефти и газа в осадочных толщах.

Целью диссертационной работы является разработка методов, алгоритмов и программ для прогноза геологического разреза на основе анализа фазовых и взаимных фазовых спектров отраженных сейсмических волн.

Для достижения цели решается ряд задач:

1) Провести анализ основных задач ПГР и существующих методов их решения;

2) На основе системного подхода в спектральной области построить математическую модель слоистых поглощающих сред;

3) Путем вычислительного эксперимента на построенной модели исследовать информационные свойства фазовых и взаимных фазовых спектров отраженных сейсмических волн;

4) На основе выделенных информационных свойств фазовых спектров разработать методы и алгоритмы прогноза типов геологического разреза и

привести их исследования на моделях поглощающих сред;

5) На основе диагностических признаков взаимных фазовых спектров построить методы и алгоритмы прогноза коллекторских свойств геологического разреза;

6) Реализовать разработанные методы и алгоритмы в виде комплекса программ для прогноза типов геологического разреза в межскважинном и около-скважинном пространствах месторождений Томской области.

Методы исследования. В процессе выполнения работы использовались методы системного анализа, теории случайных функций, вычислительной математики, цифровая обработка сигналов и изображений волновых полей, статистическое моделирование и вычислительный эксперимент, а также методы объектно-ориентированного программирования.

Достоверность и обоснованность полученных в диссертационной работе теоретических результатов и сформулированных выводов, обеспечивается строгостью математических выкладок, основанных на аппарате дифференциального и интегрального исчисления, теории вероятностей и математической статистики. Справедливость выводов относительно эффективности предложенных методов и алгоритмов подтверждена вычислительными экспериментами, результатами прогноза и картирования типов геологического разреза на ряде месторождений Томской области, а, также, сопоставлением с общепризнанными результатами.

Научная новизна:

1) Построена математическая модель слоистых поглощающих сред, отличающаяся от традиционных моделей комплексным расчетом параметров волнового поля в спектральной области на основе системного подхода;

2) Разработан фазочастотный метод прослеживания сейсмических сигналов с управляемой протяженностью функции качества, обеспечивающий разрешающую способность порядка четверти длины волны;

3) На основе анализа функции качества фазочастотного прослеживания,

предложен и реализован численный метод оценки взаимных фазовых спектров сейсмических волн, позволяющий повысить точность получаемых оценок при интенсивных помехах и интерференции волн (погрешность вычислений не более

5%);

4) Построены алгоритмы и созданы программные средства с параллельной обработкой сейсмических трасс для прогноза геологического разреза на основе принципиально новых диагностических признаков - фазовых и взаимно-фазовых спектров отраженных сейсмических волн.

Практическая значимость работы. Результаты обработки и интерпретации сейсмических материалов межскважинного и околоскважинного пространств на месторождениях Томской области показали, что применение разработанных в диссертационной работе алгоритмов, позволило повысить достоверность прогноза геологического разреза на 15-20%.

Основные положения, выносимые на защиту:

1) Математическая модель слоистых поглощающих сред, исследование на которой позволило показать, что изменение петрофизических параметров геологических сред непосредственно влияет на свойства фазочастотных характеристик сейсмических волн;

2) Фазочастотный метод прослеживания сейсмических сигналов с управляемой протяженностью функции качества, обеспечивающий разрешающую способность порядка четверти длины волны;

3) Численный метод определения взаимных фазовых спектров сейсмических волн на основе функции качества алгоритмов фазочастотного прослеживания, который позволяет получать оценки взаимных фазовых спектров в условиях тонкослоистых геологических сред с погрешностью не более 5%;

4) Алгоритмы прогноза геологического разреза на основе фазовременного анализа и диагностических признаков взаимных фазовых спектров, позволяющие повысить достоверность прогноза геологического разреза на 15-20%;

5) Комплекс программ с параллельной обработкой данных,

предназначенный для проведения вычислительного эксперимента, обработки и интерпретации реальных сейсмических материалов, реализующий разработанные методы и алгоритмы прогноза геологического разреза.

Апробация работы. Полученные автором результаты достаточно полно изложены в 17 научных работах, 4 из которых опубликованы в журналах, рекомендованных ВАК (3 из них одновременно проиндексированы в Scopus), 1 работа опубликована в трудах международной конференции, проиндексированных в Scopus. Материалы по диссертационной работе докладывались в 13 Всероссийских и международных конференциях в Томске, Москве, Сочи и Владивостоке.

Реализация результатов исследований. Результаты диссертационной работы внедрены в компании ООО НАЦ «Недра», г. Томск в виде комплекса программ для прогноза геологического разреза и картирования типов разреза в межскважинном и около-скважинном пространствах исследуемых месторождений с целью выделения перспективных зон для последующего бурения скважин. Также результаты диссертационной работы используются при проведении учебных занятий для магистров ТПУ в курсе «Цифровая обработка сигналов и изображений волновых полей».

Личный вклад автора. Все результаты, составляющие основное содержание диссертации, получены автором самостоятельно, а именно:

- Построена математическая модель слоистых поглощающих сред;

- Исследована взаимосвязь петрофизических параметров поглощающих сред с динамическими характеристиками отраженных сейсмических волн;

- Путем проведения вычислительного эксперимента научно обоснован выбор диагностических параметров взаимных фазовых спектров;

- Предложен и программно реализован новый метод определения взаимных фазовых спектров сейсмических волн на основе функции качества алгоритмов фазочастотного прослеживания;

- Разработаны алгоритмы прогноза геологического разреза на основе фазовременного анализа и диагностических признаков взаимных фазовых

спектров;

- Создан комплекс программ, реализующий алгоритмы прогноза типов геологического разреза для проведения вычислительного эксперитента и обработки и интерпретации реальных сейсмических данных.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения; изложена на 143 страницах текста, включает 5 таблиц и проиллюстрирована 59 рисунками. Библиографический список содержит 121 наименование.

1. Анализ существующих моделей, методов и программных средств для прогноза геологического разреза по данным сейсмических наблюдений

1.1. Общая характеристика задач прогноза геологического разреза

Сейсмическая разведка является одним из прогрессивных современных средств изучения строения земной коры и включает различные методы исследования, основанные на анализе процессов распространения в ней искусственно возбужденных упругих волн. Сейсмические методы широко применяются для поиска различных полезных ископаемых, особенно при поисках нефтяных и газовых месторождений, где они занимают ведущее положение среди других геофизических методов разведки [50-53, 80]. При поиске месторождений нефти и газа, наиболее широкое применение находит сейсмический метод отраженных сейсмических волн (МОВ) и его модификация - метод общей глубинной точки (ОГТ). В МОВ осуществляется регистрация и изучение упругих волн, вызванных взрывом или ударом, которые отражаются от границ раздела двух геологических слоев, обладающих различными акустическими свойствами. Метод ОГТ основан на системе многократных перекрытий и отличается от МОВ суммированием отраженных волн (ОВ) от общих участков границы при различных расположениях источников возбуждения колебаний и приемников сейсмических сигналов.

Изучение полезной информации из зарегистрированных сейсмических сигналов осуществляется в процессе их обработки и интерпретации. От качества выполнения обработки данных и их интерпретации зависит точность, надежность и полнота получаемых геологических результатов. Основное содержание обработки и интерпретации сейсмических данных заключается в решении так называемых обратных геологических задач. Обратная задача - это определение строения сейсмогеологической среды, геометрических и физических параметров составляющих ее слоев по наблюдениям возникающего в ней поля искусственно-возбуждаемых упругих волн. Идеальным решением обратной задачи являлось бы установление истинного распределения поглощающих и скоростных свойств

пород во всем объеме исследуемой геологической среды. На практике, такое идеальное решение недостижимо из-за ряда ограничений, из которых наиболее существенны следующие [23, 53]: конечность пространства наблюдения; дискретность системы наблюдений; отсутствие достаточно полной математической модели геологических сред; разнообразие геологических факторов, имеющих влияние на физические свойства пород и отраженных в параметрах наблюдаемых волновых полей; присутствие возможных помех, снижающих качество и информативность экспериментальных данных. Однако, в рамках этих ограничений, имеются достаточно большие возможности для построения результативных алгоритмов обработки сейсмических материалов, используемых для решения конкретных геолого-геофизических задач.

Важным аспектом решения обратной задачи является понятие ее корректности, которое подразумевает существование, единственность и устойчивость ее решения [15, 70, 111, 113, 114]. Однако, в сложных геологических условиях обратная задача не решается однозначно, т.е. является некорректной. Кроме этого, наблюдаемые сейсмические поля, как правило, отягощены различного вида помехами, что приводит к неустойчивости решения. Для однозначного и устойчивого решения обратной задачи необходимо использовать дополнительную информацию о свойствах исследуемой среды и наблюдаемом волновом поле и применять специальные методы решения некорректных задач [15]. На рисунке 1.1 представлена общая схема решения обратных задач в сейсморазведке.

Задача Априорная информация Экспериментальный материал

1 1 1

Модель среды и модель сейсмограммы Обработка

±

- Интерпретация

I

Геологический результат

Рисунок 1.1. Общая схема решения обратных задач

Исходными данными при решении обратных задач являются задача, априорная информация и экспериментальный материал. Исходя из поставленной задачи, на основе имеющихся априорных данных выбирают модели среды и сейсмограммы. Далее осуществляют обработку имеющегося экспериментального материала, и ее результаты подвергаются интерпретации, т.е. физико-геологическому истолкованию полученных результатов. Из-за недостатка априорных данных в процессе интерпретации следует помимо уточнения модельной основы, разрешать неоднозначность отдельных результатов обработки. В этом проявляется некорректность решаемых задач. Поэтому четкая грань между стадиями обработки и интерпретации отсутствует.

При обработке и интерпретации материалов сейсмических наблюдений, полученных при поисках залежей нефти и газа, можно выделить следующие основные задачи [23, 42, 47, 64]: задачи структурной сейсмической разведки и задачи ПГР. Решение задач структурной сейсморазведки опирается главным образом на исследование кинематических параметров сейсмических волн, таких как времена прихода ОВ в различные точки приема и скорости их распространения. Прогноз геологического разреза можно рассматривать как программно -методический комплекс различных средств специальной совместной обработки и интерпретации материалов сейсмической разведки и геофизического исследования скважин для оценки вещественного состава осадочных пород, обнаружения продуктивных толщ и прогнозирования содержания УВ [64]. Среди широкого спектра задач, решаемых при ПГР, можно выделить следующие основные направления [19, 23, 47, 64]:

1. Поиск и разведка неантиклинальных ловушек;

2. Детальное расчленение слоистых неоднородных осадочных толщ на основе данных сейсморазведки и ГИС;

3. Определение состава и свойств осадочных пород, в том числе литологии и их углеводородосодержания;

4. Прогнозирование геологического разреза в местоположениях глубоких разведочных и эксплуатационных скважин;

5. Прогнозирование коллекторских свойств песчаных объектов,

включающее оконтуривание зон выклинивания песчаных коллекторов. При решении задач ПГР изучается взаимосвязь тех или иных геологических характеристик пород (пористости, флюидонасыщения, литологии, текстуры и т.д.) с выделяемыми параметрами исследуемых сейсмических полей. Следует отметить, что большая часть геологических параметров не может быть количественно выражена и строго формализована [66]. Поэтому при ПГР привлекаются фундаментальные для геофизики петрофизические характеристики сред, среди которых важнейшее значение имеют диссипативные свойства (рассеивание и поглощение волн) осадочных толщ, плотности пород и скорости распространения упругих волн.

Сейсмические данные несут информацию не только о литологии осадочных толщ, но и о возможном характере их нефтегазонасыщения. Поэтому одной из важных задач ПГР является прогнозирование нефтегазоперспективности объектов. Проведенный широкий спектр теоретических и экспериментальных исследований показал, что в благоприятных сейсмогеологических условиях существует принципиальная возможность обнаружения залежей УВ по аномалиям параметров отраженных сейсмических волн [19, 41, 107]. Главная проблема при прогнозе залежей УВ по данным геофизики заключается в том, что залежи УВ, находящиеся на глубине нескольких километров, не всегда четко и однозначно выражаются в динамических характеристиках колебаний. Поэтому суть интерпретации данных с целью оценки нефтегазоносности состоит в последовательном и тщательном изучении всего вмещающего залежь геологического разреза, выявлении особенностей возникновения и природы аномалий сейсмических параметров, установлении основных закономерностей при прогнозировании содержания УВ для неоднородных слоистых осадочных толщ. К признакам наличия залежи УВ можно отнести следующие [10, 19, 23, 52, 115]:

1. Аномалии амплитуд отраженных волн («яркие» и «темные» пятна);

2. Установленный эффект сейсмической неупругости геологической среды в области залежи, проявляющийся в уменьшении акустической жесткости,

увеличении поглощения и дисперсии скорости волн, возрастающей с частотой;

3. Возможное обращение полярности волн, отраженных от границ коллектора;

4. Наличие горизонтальных отражений от поверхности раздела флюидов. Эффективность обнаружения этих признаков определяется, прежде всего,

информативностью выбранных параметров отраженных сейсмических волн, т.е. наличием устойчивых корреляционных связей между изменениями параметров отраженных волн и свойствами осадконакоплений, при их насыщении УВ. Вопросы выбора информативности параметров в полной мере относится также к решению и других, отмеченных выше задач ПГР. Следует отметить, что информативность параметров в значительной степени зависит от помехоустойчивости и разрешающей способности методов их оценки, выбранного критерия, используемого при прогнозе. Установить информативность параметров сейсмических волн возможно путем решения прямой геофизической задачи, когда для заданной модели геологической среды исследуются общие взаимосвязи выбранных параметров синтетических волновых полей и петрофизических свойств среды. При этом, обычное описание геологической среды в виде слоистой и идеально-упругой модели, для решения задач ПГР, оказывается недостаточным, необходим учет поглощающих и дисперсионных свойств среды. В этой связи предварительно остановимся на основных подходах, используемых при описании поглощающих сред и формировании на их основе математических моделей сейсмических волновых полей.

1.2. Математическое описание геологических сред. Модель сейсмического

волнового поля

Реальные геологические среды - очень сложные образования, характеризующиеся большим числом различных параметров. При сейсмическом воздействии на такую среду регистрируются не менее сложные волновые поля. Ввиду большой сложности физических процессов, определяющих распространение сейсмических волн в реальных средах, их аналитические

описания получены лишь для ограниченного числа простейших случаев. Поэтому при анализе волновых процессов в зависимости от решаемых задач прибегают к определенным допущениям и идеализации среды при построении ее, так называемой сейсмогеологической модели. Так, при решении структурных задач обычно ограничиваются моделью абсолютно идеальной упругой среды [23]. Однако, как показали экспериментальные исследования, реальные среды не являются идеально упругими. Поэтому многие важные динамические особенности волнового поля в реальных средах (изменение спектрального состава колебаний в процессе распространения, затухание колебаний и различия формы продольных и поперечных волн) в рамках идеальной упругости не могут быть объяснены. Это вызвано тем, что в горных породах на движущиеся частицы среды помимо упругих сил действуют силы, вызванные теплопроводностью, вязким и сухим трением и т.п. Их действие приводит к необратимому переходу механической энергии колебаний в другие виды энергии. Среды, в которых происходит такое преобразование энергии упругих колебаний, называют поглощающими средами.

Описание моделей сред с поглощением и дисперсией

Как было отмечено выше, реальные среды не являются идеально упругими. В таких средах скорость распространения поперечных и продольных волн изменяется с частотой, т.е. присутствует дисперсия скорости. Дисперсия связана с поглощением, слоистостью и другими факторами, обуславливающими неидеальную упругость и неоднородность среды. Частотная дисперсия скорости может иметь как нормальный, так и аномальный характер [3, 97, 117]. При нормальной дисперсии скорость возрастает с уменьшением частоты колебаний. При аномальной дисперсии скорость возрастает с увеличением частоты колебаний.

При изучении закономерностей возникновения дисперсии в поглощающих средах можно использовать два подхода. Первый подход основывается на предположении о сущности физических процессов при распространении упругих волн. Существуют теории, исходящие из гипотез упругого последействия, вязкого трения [1, 42]. Общим их недостатком является грубая схематизация сложных явлений, происходящих при воздействии частиц в реальных средах, в связи, с чем

удается использовать эти теории главным образом для качественного объяснения экспериментальных зависимостей.

Другой подход, получивший распространение сравнительно недавно при динамической интерпретации сейсмических волн, связан с представлением среды в виде линейного фильтра (линейной системы), вносящего искажения в амплитуды и фазы проходящих через него сейсмических колебаний [3, 23, 27, 42, 48]. При этом поглощающая среда рассматривается как линейно-неупругая система, для которой справедлив принцип суперпозиции. Известно, что данный принцип хорошо соблюдается в сейсморазведке, за исключением небольшой по размеру области вблизи источника возбуждения волн [23]. При этом подходе для многих практических ситуаций удается значительно проще, чем в первом случае, выявить основные закономерности и связи, существующие между кинематическими и динамическими характеристиками ОВ и петрофизическими характеристиками изучаемого геологического разреза. В этом случае не делается никаких предложений о взаимодействии частиц среды при распространении упругих колебаний, что приходиться признать положительным фактором, учитывая слабую изученность физики процессов, происходящих при распространении упругих волн в горных породах.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Нгуен Суан Хунг, 2018 год

Литература

1. Авербух А. Г. Изучение состава и свойств горных пород при сейсморазведке. - М.: Недра, 1982. - 232 с.

2. Авербух А., Гриншпун А., Птецов С., Прёль С., Ценкер Ф. Информативность различных параметров волнового поля при прямых поисках месторождений углеводородов // Сборник докладов второго научного семинара по нефтяной геофизике. -М.: изд. СЭВ, Т.1,1982, - С. 158-170.

3. Авербух А.Г. Определение дисперсии скоростей упругих волн по амплитудной характеристике среды//Прикладная геофизика, 1969. - С. 50-60.

4. Авербух А.Г. Разработка прямых методов геофизических работ на нефть и газ в мире. - М.: ВНИИОЭНГ, 1982. - 38 с. - (Обзорная информация. Серия «Нефтегазовая геология и геофизика»; вып. 12 (32)).

5. Авербух А.Г., Буцневий Э.М., Гельфанд В.А., Гогоненков Г.Н. и др. Вопросы применения сейсморазведки для прогноза нефтегазонасыщенности, литологии, аномально высоких давлений и буримости горных пород. - М.: ВНИИОЭНГ, 1976. - С. 1-76.

6. Авербух А.Г., Трапезникова Н.А. Отражения и преломления плоских волн при нормальном падении на границу поглощающих сред // Изв. АН СССР. Физика Земли. - 1972. - № 9. - С. 74-83.

7. Барышев Л.А. Прогноз продуктивности терригенных коллекторов по динамическим параметрам отраженных волн на Верхнечонской площади // Геофизика. 2003. № 2. - С. 27-32.

8. Белов Р.В. Методология прогнозирования нефтегазоносности по сейсморазведочным данным. -М.: ВНИИОЭНГ, 1995. - 37 с.

9. Березкин В.М., Киричек М.А., Кунарев А.А. Применение геофизических методов разведки для прямых поисков месторождений нефти и газа. - М.: Недра, 1978. - 214 с.

10. Берзон И.С., Епинатьева А.М., Парийская Г.Н., Стародубровская С.П. Динамические характеристики сейсмических волн в реальных средах. -М.: АНСССР. 1962 г. - 512 с.

11. Борисов А.С., Куликов С.А. Искусственные нейронные сети в прогнозировании нефтегазоносности по данным сейсморазведки. Учебное пособие. Казань, 2012. - 25 с.

12. Вакман Д.Е. Асимптотические методы в линейной радиотехнике.

- М.: Советское радио, 1962. - 248 с.

13. Вознесенский Е.А. Поведение грунтов при динамических нагрузках: учебное пособие. - М.: Изд-во МГУ. - 1997. - 288 с

14. Воскресенский Ю.Н. Изучение изменений амплитуд сейсмических отражений для поисков и разведки залежей углеводордов. - М.: Из-во РГУ нефти и газа, 2001, - 68 с.

15. Вычислительная математика и техника в разведочной геофизике: справочник геофизика / ред. В. И. Дмитриев. - М.: Недра, 1990. - 498 с.

16. Галаган Е.А. Методические указания по использованию автоматизированной системы ИДС-1 // Минск, 1985. - 78 с.

17. Гельфанд В. А. Уточнение сейсмогеологической модели среды при помощи синтетических сейсмограмм // Нефтегазовая геология и геофизика. 1977. №5.

- С. 32-36.

18. Гогоненков Г.Н. Изучение детального строения осадочных толщ сейсморазведкой. - М.: Недра, 1987. - 221 с.

19. Гогоненков Г.Н. Прогнозирование геологического разреза по сейсмическим данным // Геология нефти и газа, №1. - М.: Недра, 1981, - С.20-25.

20. Гогоненков Г.Н., Захаров Е.Т. Теоретические сейсмограммы в тонкослоистых поглощающих средах. Изв. АН СССР. Физика Земли, 1971, № 2. - С. 45-54.

21. Гольдин С.В. Помехоустойчивость амплитудных критериев фазовой корреляции сейсмических волн // Геология и геофизика, № 4, 1966. - С. 107119.

22. Гринь Н.Е. Исследование структуры и свойств среды по динамике сейсмических волн. Киев, Наукова думка, 1979. - 216 с.

23. Гурвич И.И., Боганик Г.Н. Сейсморазведка. Учебник для вузов. Тверь: Издательство АИС, 2006. -774 с.

24. Давыдова Е. А., Копилевич Е. А., Мушин И. А. Спектрально-временной метод картирования типов геологического разреза // Доклады РАН, 2002, - Т. 385, №5. - С. 682-684.

25. Давыдова Е.А. Технология спектрально-временного прогнозирования типов геологического разреза по данным сейсморазведки, бурения и ГИС: дис. д-ра техн. наук. - М., 2004. - 206 с.

26. Дедовская Е.М. О влиянии слоистости среды на форму теоретических сейсмограмм // Вопросы динамической теории распространения сейсмических волн. - Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1989. - Вып. 29. - С. 59-67.

27. Дойбель К. Исследование сейсмических сигналов в реальных средах с поглощением // Сборник докладов второго научного семинара по нефтяной геофизике. Том 1. Сейсморазведка. - М.: Изд.СЭВ, 1982. - С. 171-180.

28. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ. - М.: Статистика, 1977. - 185 с.

29. Иванченков В.П., Вылегжанин О.Н., Орлов О.В. и др. Фазочастотный анализ сейсмических сигналов и его применение в задачах прогноза геологического разреза // Инновационные методы и технологии нефтегазопоисковых. - Томск: ЦНТИ. -2000. - С. 62-74.

30. Иванченков В.П., Вылегжанин О.Н., Орлов О.В., Кочегуров А.И., Козлов А.А. Методы фазочастотного анализа волновых полей и их применение в задачах обработки данных сейсморазведки. // Изв. Том. политехн. ун-та. 2006. - Т. 309, - № 7. - С. 65-70.

31. Иванченков В.П., Кочегуров А.И. Определение временного положения сейсмических сигналов по оценкам их фазочастотных характеристик // Геология и геофизика. -1988. -№9. - С. 77-83.

32. Иванченков В.П., Кочегуров А.И., Купина Н.А., Орлов О.В. Методы фазочастотного прослеживания отраженных волн и их применение в задачах обработки сейсмической информации // Технологии сейсморазведки. - 2013. -№3. - С. 5-10.

33. Иванченков В.П., Кочегуров А.И., Нгуен Суан Хунг, Злобина Е.В., Лаевский В.Е. Определение временного сдвига между сейсмическими трассами на

основе анализа их фазочастотных характеристик // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2016. Т. 327. - №5. - С. 97-105.

34. Иванченков В.П., Кочегуров А.И., Нгуен Суан Хунг, Орлов О.В. Прогноз типов геологического разреза на основе фазовременного анализа данных сейсмических наблюдений // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. - 2017. - Т. 328. - №4. - С. 55-64.

35. Иванченков В.П., Кочегуров А.И., Нгуен Суан Хунг, Орлов О.В. Фазочастотный алгоритм прослеживания сейсмических сигналов с управляемой протяженностью функции качества // Научный вестник НГТУ. Том 57, - № 4, - 2014, - С. 59-68.

36. Иванченков В.П., Кочегуров А.И., Нгуен Суан Хунг. Прогноз коллекторских свойств пород на основе взаимных фазовых спектров отраженных сейсмических // Нефтяное хозяйство. - 2016. - № 5. - С. 24-28.

37. Иванченков В.П., Кочегуров А.И., Нгуен Суан Хунг. Прогноз коллекторских свойств пород на основе взаимных фазовых спектров отраженных сейсмических волн // Нефтяное хозяйство. 2016. № 5. - С. 24-28.

38. Иванченков В.П., Кочегуров А.И., Орлов О.В. Фазочастотные методы анализа сейсмических сигналов и их применение в задачах прогноза геологического разреза// Сборник трудов Украинского государственного геологоразведочного института. - 2013. - № 4. - С. 79-92.

39. Иванченков В.П., Нгуен Суан Хунг, Сидоренко С.Н. Исследование информационных свойств взаимных фазовых спектров сейсмических волн на моделях слоистых геологических сред // Актуальные задачи математического моделирования и информационных технологий: Материалы Международной научно-практической конференции // Соч. гос. ун-т; Науч. ред.: Ю.И. Дрейзис, И.Л.Макарова, А.Р. Симонян, Е.И. Улитина. - Сочи, - 2015. - С. 44-49.

40. Иванченков В.П., Шлотгауэр В.А. Применение спектральных характеристик для решения некоторых задач автоматической обработки сейсмограмм// Изв. вузов. Геология и разведка. -1977. -№ 3. - С. 108-116.

41. Ковалев А.П., Жданович В.В. Повышение достоверности результатов площадного анализа динамических параметров волнового поля // Геофизика. 1999. №3. - С. 22-26.

42. Кондратьев О.К. Сейсмические волны в поглощающих средах. - М.: Недра, 1986. - 176 с.

43. Кондратьев О.К. Физические возможности и ограничения разведочных методов нефтяной геофизики // Геофизика. 1997. № 3. - С. 3-17.

44. Копилевич Е.А., Скворцов М.Б., Сурова Н.Д., Кузнецов Г.В. Новая методика регионального прогноза высокопродуктивных баженовских коллекторов Западной Сибири // Геология нефти и газа. - 2016. - № 4. - С. 58-63.

45. Кочнев В.А. Адаптивное прослеживание отраженных волн и оценка их параметров по данным многократных систем наблюдения // Геология и геофизика. - 1983. - № 2. - С. 95-103.

46. Кочнев В.А., Антоненко A.B., Игошкин В.П. Использование адаптивных алгоритмов определения статических поправок // Разведочная геофизика. - М.: Недра, 1988. -Т. 103, - С. 3-9.

47. Крылов Д.Н. Детальный прогноз геологического разреза в сейсморазведке. -М.: ООО «Недра-Бизнесцентр», 2007. - 195 с.

48. Лоссовский Е.К. Теоретические сейсмограммы на идеализированных моделях нефтегазовой залежи// Геофизический журнал. -1982. - Т. 4. - № 5. - С. 26-35.

49. Лоссовский Е.К., Гордиенко Л.Я., Макарчук Л.С. Синтетические сейсмограммы на идеализированных моделях нефтегазовой залежи// Геофизический журнал. - 1985. - № 4.

50. Май Тхань Тан. Инновация сейсмических технологий в нефтегазовой разведке в Вьетнаме. Ханой, Нефтегазовый журнал, - № 7, - 2002. (на вьетнамском языке)

51. Май Тхань Тан. Сейсмические технологии для определения нефтегазовых пластов // сборник трудов V Вьетнамской научной конференции «Геофизика», - 2007. (на вьетнамском языке)

52. Май Тхань Тан. Сейсморазведка в нефтегазовой геологии. - Ханой,

Транспортное издательство. - 2007. - 240 с. (на вьетнамском языке)

53. Май Тхань Тан. Сейсморазведка. - Ханой, Транспортное издательство. - 2011. - 524 с. (на вьетнамском языке)

54. Михальцев А.В., Мушин И.А., Погожев В.М. Обработка динамических параметров в сейсморазведке. - М.: Недра, 1990. - 189 с.

55. Мушин И.А., Бродов Л.Ю., Козлов Е.А., Хатъянов Ф.И. Структурно-формационная интерпретация сейсмических данных. М: Недра, 1990. - 299 с.

56. Мушин И.А., Лисунова О.В., Копилевич Е.А. Методики спектрально-временного прогнозирования типов геологического разреза // Геофизика. 2008. № 3. - С. 22-27.

57. Нгуен Суан Хунг, В. П. Иванченков, А. И. Кочегуров. Исследование помехоустойчивости фазочастотного модифицированного алгоритма прослеживания сейсмических сигналов // сборник научных трудов Международной научной конференции «Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине» - Часть I. - Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2014 г. - С 21-23.

58. Нгуен Суан Хунг, Иванченков В.П., Кочегуров А.И. Сравнительный анализ эффективности фазочастотных алгоритмов оценки временного положения сигналов // Технологии Microsoft в теории и практике программирования: сборник трудов XI Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. г.Томск, 23-24 апреля 2014 г. -Томск: Изд-во Томского политехнического университета, - 2014. - С. 92-94.

59. Нгуен Суан Хунг, Сидоренко С.Н. Информационная модель слоистых поглощающих сред // Сборник трудов XII Международной научно -практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь и современные информационные технологии». Томск, 12-14 ноября 2014 г. - Томск: Изд-во ТПУ. - Т. 1 - C. 146-147.

60. Нгуен Суан Хунг. Разработка методов прослеживания сейсмических сигналов по фазочастотным характеристикам (фчх) // Сборник трудов XI Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и

молодых ученых «Молодежь и современные информационные технологии». Томск, 13-16 ноября 2013 г. - Томск: Изд-во ТПУ. - С. 85-86.

61. Нежданов А.А. Сейсмогеологический прогноз и картирование неантиклинальных ловушек нефти и газа в Западной Сибири / Разведочная геофизика. - М.: МГП «Геоинформарк», 1992, вып. 1.

62. Нежданов А.А., Огибенин В.В., Бабурин А.М. и др. Сейсмогеологический прогноз и картирование неантиклинальных ловушек нефти и газа в Западной Сибири / Разведочная геофизика. М.: МГП «Геоинформарк», 1992, вып. 3.

63. Немова В.Д., Бордюг М.А., Ревяко А.В. Сейсмогеологическое моделирование изменений свойств отложений баженовской свиты в межскважинном пространстве // Технологии сейсморазведки. - 2013. - № 2. - С. 72-97.

64. Птецов С.Н. Анализ волновых полей для прогнозирования геологического разреза. - М.: Недра, 1989. -135 с.

65. Разин А.В. Методика детального определения акустических и коллекторных свойств горных пород по данным сейсморазведки: дис. ... канд. геол.-минерал. наук. - Томск, 1999. - 175 с.

66. Рапопорт М.Б., Ульмасвай Ф.С. Прогноз месторождений углеводородов - путь повышения эффективности их поисков // Газовая промышленность, 1997. №7. - С. 22-23.

67. Самаркин М.А. Теоретическое и модельное обоснование методики определения типов геологического разреза переменной толщины в межскважинном пространстве // Журнал Геофизика. - 2003. - Специальный выпуск. - С. 85-89.

68. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. - М.: Питер, 2006. - 751 с.

69. Степанов Д.Ю., Яппарова Е.А. Разрешающая способность и параметры веерной фильтрации при обработке сейсмических волновых полей //Известия Томского политехнического университета, 2008. - Т. 312, - № 5. - С. 17-22.

70. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. - М.: Наука, 1974. - 223 с.

71. Трапезникова H.A. Прогноз и интерпретация динамики сейсмических волн. -

М.: Наука, 1985. - 112 с.

72. Трапезникова Н.А. Методика спектральных вариаций для прогнозирования свойств геологического разреза // Геофизика. - 1997. №2. - С. 12-16.

73. Троян В.Н. Статистические методы обработки сейсмической информации при исследовании сложных сред. - М.: Недра, 1982. - 184 с.

74. Тяпкин Ю. К. Оптимальная линейно-фазовая полосовая фильтрация сейсмических записей // Геология и геофизика. 1984. № 3. - С. 99-105.

75. Тяпкин Ю. К. Шадура А.Н. Обзор методов оценки неупругого сейсмических волн // Сборник науч. трудов УкрДГРИ, Киев, 2010, №3-4. - С. 178-189.

76. Хаттон Л., Уэрдингтон М., Мейкин Дж. Обработка сейсмических данных. -М.: Мир, 1989. - 216 с.

77. Холмянская Н.Ю., Самаркин М.А., Давыдова Е.А., Ворошилова М.С. Методика выявления малоамплитудных разломов по спектрально-временным параметрам // Геофизика. 2002. № 4. - С. 7-10.

78. Худзинский Л.А. Об определении некоторых параметров однородных слоев по их фазовым спектральным характеристикам// Изв. АН СССР. Физика земли. -1996. -№5. - C. 68-77.

79. Худзинский Л.Л. О частотно-фазовом анализе сейсмических волн// Динамика земной коры. - М.: Наука, 1965. - С. 65-70.

80. Чыонг Минь. Разведка нефти и газа геофизическими методами. PetroTimes, -2014. (на вьетнамском языке)

81. Шлотгауэр В.А. Разработка методов и средств фазочастотного анализа низкочастотных сигналов // Дис. Канд. техн. наук. - Томск, 1975. - 160 с.

82. Якимов А.С. Геолого-геофизические методы прогнозирования неоднородностей геологического разреза на современном этапе // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений, 2005, №11. - С. 7-13.

83. Яновский А.К. Использование функций взаимной корреляции сейсмических трасс для увязки сейсмических колебаний // Дискретная корреляция сейсмических волн / Под ред. Н.Н. Пузырева. - Новосибирск: Наука, 1971. -

С. 50-72.

84. Bansal R., Imhof M. Diffraction enhancement in pre-stack seismic data. Geophysics, 2005, vol. 70, no. 3, pp. 73-79. doi:10.1190/1.1926577

85. Bendat J.S., Piersol A.G. Random Data: Analysis and Measurement Procedures 4th ed., New York: - Wiley, - 2010. 613 p.

86. Bibi C. Aritman. Repeatability study of seismic source signatures // Geophysics. -2001. - V. 66. - № 6. - P. 1811-1817.

87. Bormann P. Seismic Signals and Noise // New Manual of Seismological Observatory Practice (NMSOP), Potsdam: Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ, - P. 1 - 34.

88. Bracewell R. N. The Fourier Transform and Its Applications, McGrawHill Book Company, New York, 1978.

89. Chen J. Specular ray parameter extraction and stationary-phase migration. Geophysics, 2004, vol. 69, no. 1, pp. 249-256. doi:10.1190/1.1649392

90. Do Thanh Nghi. Clustering algorithms // College of information and communication technology - Can Tho university [электронный курс]

91. Gelchinsky B., Landa E., Shtivelman V. Algorithms of phase and group correlation // Geophysics. - 1985. - V. 50. - P. 596-608.

92. Goparaju Sreechakra, Georgiy A. Bordakov, Jaideva C. Goswami. Reflected Wave Spectrum Analysis for Estimation of Earth Subsurface Fluid Properties // Antennas and Propagation Society International Symposium, 2008. IEEE, 2008. - P. 1-4.

93. Gregory A.R. Fluid saturation effect on dynamic elastic properties of sedimentary rocks. - Geophysics, v.41, N5, 1976. - P. 895-921.

94. Hatton L., Worthington M.H., Makin J. Seismic data processing: theory and practice. Blackwell Scientific, 1986. - 177 p.

95. Istekova S.A, Umirova G.K. Characteristics of Seismic Data Used to Study the Reservoir of South Torgay Oil and Gas Basin // International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology. - 2014. - V. 3. - Iss. 11. - P. 17382-17394.

96. Ivanchenkov V.P., Vylegzhanin O.N., Orlov O.V., Kochegurov A.I. Informational

technologies of processing and interpretation of data for surface and in wells seismic observations for solving of tasks of geological section prognosis // Proc. 9th Russian-Korean International Symposium on Science and Technology. KORUS-2005. -Tomsk, 2005. - V. 1. - P. 159-162.

97. José M. Carcione, Gérard C. Herman, and A. P. E. ten Kroode (2002). "Seismic modeling." GEOPHYSICS, 67(4), - P. 1304-1325.

98. Kazemi N., Bongajum E., Sacchi M. Surface-Consistent Sparse Multichannel Blind Deconvolution of Seismic Signals // IEEE Transactions on geoscience and remote sensing. - 2016. - V. 54. - P. 3200-3207.

99. Kochegurov A.I., Kochegurova E.A., Kupina N.A. Detection accuracy of the temporary state of complex signals using phase-frequency tracking methods with equilibrium and non-equilibrium processing // Advances in Intelligent Systems and Computing. - 2015. - V. 342. - P. 27-36.

100. Kochegurov A.I., Kochegurova E.A., Kupina N.A. Detection accuracy of the temporary state of complex signals using phase-frequency tracking methods with equilibrium and non-equilibrium processing. Advances in Intelligent Systems and Computing, 2015, vol. 342, - P. 27-36.

101. Lavergne M., Willm C. Inversion of seismograms and pseudo velocity logs // Geophysical prospecting, v.25, N3, 1977. - P. 231-250.

102. Mitrofanov G., Priimenko V. Features of phase spectrum and its calculation in seismic data processing. // Revista Brasileira de Geofisica. - 2012. - vol. 30 (1). - P. 15-29.

103. Mitrofanov G., Priimenko V. Phase Spectra In Seismic Data Processing // International Conference on Mathematical Methods in Geophysics "MMG-2008", Novosibirsk. - 2008. Open access [http : //www.sscc.ru/conf/mmg2008/papers/Priimenko_2 .pdf].

104. Mitrofanov G., Priimenko V. Structural decomposition of the wave field in the solution of inverse seismic problems. // Revista Brasileira de Geofisica. - 2010. -vol. 28 (4). - P. 657-671.

105. Nguyen Thu Huyen, Nguyen Trung Hieu, ... AVO analysis in gas hydrate

exploration and the possibility of its application in deep water continental shelf of Vietnam. PetroVietnam Journal vol 6/2015, - P. 21-26.

106. Peterson J. Observation and modeling of seismic background noise. U.S. department of interior geological survey. Report 93-322. - P. 1-95. 1993.

107. Satinder Chopra, Kurt J. Marfurt. Seismic attributes for prospect identification and reservoir characterization //SEG Geophysical Developments Series No. 11. Stephen J. HM. - 464 p.

108. Schimmel M., Paulssen H. Noise reduction and detection of weak, coherent signals through phase-weighted stacks // Geophys. J. Int. - 1997. - V. 130. - P. 497-505.

109. Simon Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation (3rd Edition), Prentice-Hall, Inc., Upper Saddle River, NJ, - 2007. - 906 p.

110. Steven W. Smith. Digital signal processing, 2d Ed. California, California technical publishing. 1999. - 650 p.

111. Suresh B Srinivasamurthy. Methods of Solving Ill-Posed Problems. Kansas 2004. -33 p.

112. Tadeusz J. Ulrych, Mauricio D. Sacchi, and J. Michael Graul (1999). Signal and noise separation: Art and science. GEOPHYSICS, VOL. 64, NO. 5, 1999. - P. 16481656.

113. Tikhonov A.N., Arsenin V.Y. Solutions of Ill-Posed Problems. Wiley, New York, 1977.

114. Tikhonov A.N., Goncharsky A., Stepanov V.V., Yagola A.G. Numerical methods for the solution of ill-posed problems. Kluwer Academic Publishers Dordrecht, 1995. - 253 pp.

115. Trinh Xuan Cuong, Nguyen Manh Hung, Nguyen Hoang Son, Ta Quang Minh. Gas hydrate evidences and prospective areas in the East Sea of Vietnam / PetroVietnam Journal vol. 7/2016. - P. 23-32.

116. Trion R. G. Cluster analysis. - London: Ann Arbor Edwards Bros, 1939. - 139 p.

117. Virieux J., Etienne V., Cruz-Atienza V., Brossier R., Chaljub E., et al. Modelling Seismic Wave Propagation for Geophysical Imaging. Seismic Waves - Research and Analysis, Masaki Kanao, 253-304, Chap.13, 2012, 978-953-307-944-8.

118. Widess M. Quantifying resolving power of seismic systems. Geophysics, 1982, vol. 47, no. 8, pp. 1160-1173. doi: 10.1190/1.1441379

119. Xu R, Wunsch D (2005) Survey of clustering algorithms. IEEE Trans Neural Netw 16:645-678.

120. Xu, D.K., Tian, Y.J.: A Comprehensive survey of clustering algorithms. Ann. Data Sci. 2(2), 165-193 (2015)

121. Xuan Hung Nguyen, Victor P. Ivanchenkov. Study of seismic waves cross-phase spectrum information properties on the ground of a bedded geological structure // 2015 International Conference on Mechanical Engineering, Automation and Control Systems (MEACS): proceedings of the International Conference, Tomsk, 1-4 December, 2015.

НАУЧНО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЦЕНТР

Общество с ограниченной ответственностью

634029, г. Томск, ул. Советская, 26, e-mail: nedra(cpmail. tomsknet. г и, (382-2) 53-48-65

Исх. №_от_2017 г.

на №_от_

АКТ

о внедрении результатов диссертационной работы Нгуен Суан Хунга на тему: «Методы и алгоритмы для прогноза геологического разреза на основе информационных свойств фазовых спектров сейсмических волн», представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук

Настоящий акт составлен в том, что предложенные в диссертационной работе Нгуен Суан Хунга методы, алгоритмы и комплекс программ для прогноза геологического разреза на основе фазовременного анализа и диагностических признаков взаимных фазовых спектров использованы в ООО Научно-аналитическом центре «Недра» при выполнении хоздоговоров по интерпретации сейсмических данных, полученных методом общей глубинной точки (МОГТ).

С помощью разработанного комплекса программ, реализующего предложенные методы и алгоритмы прогноза геологического разреза на основе фазовременного анализа и диагностических признаков взаимных фазовых спектров, была проведена производственная спецобработка материалов 3D МОГТ, полученных на Конторовичском месторождении Томской области с целью прогнозирования и картирования типов геологического разреза в интервале Юрских отложений. Внедрение показало, что с помощью предложенных методов удается качественно разделить типы геологического разреза в около- и межскважинном пространстве. На основе прогноза и картирования типов

геологического разреза на Конторовичском месторождении были выделены четыре зоны, рекомендованные для промышленного бурения. При этом, разработанный Нгуен Суан Хунгом новый способ определения взаимного фазового спектра отраженных сейсмических сигналов по функции качества фазочастотного прослеживания волн позволил получить достаточно надежные оценки взаимного фазового спектра при анализе тонкослоистых геологических сред в пределах данного месторождении.

В целом полученные результаты имеют несомненную практическую значимость и способствуют дальнейшему повышению эффективности геолого-геофизических работ при поиске и эксплуатации нефтяных и газовых месторождений.

Заместитель директора по

ООО НАЦ «НЕДРА».

науке и инновациям

к.т.н.

TOMSK POLYTECHNIC UNIVERSITY

■I1 1.1

ТОМСКИИ

ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Ministry of education and Science of the Russian Federation Federal State Autonomous educational Institution of Higher education "National Research Tomsk Polytechnic University" (TPU) 30, Lenin ave., Tomsk, 634050, Russia Tel. [phone], Fax [phone], e-mail: [e-mail], tpu.ru OKPO (National Classification of Enterprises and Organizations):

02069303,

Company Number: 1027000890168, VAT / KPP (Code of Reason for Registration) 7018007264/701701001, BIC 046902001

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное автономное образовательное

учреждение высшего образования

«Национальный исследовательский

Томский политехнический университет» (ТПУ)

Ленина, пр., д. 30, г. Томск, 634050, Россия

Тел.: [phone],

Факс: [phone], e-mail: [e-mail], tpu.ru

ОКПО 02069303, ОГРН 1027000890168,

ИНН/КПП 7018007264/701701001, БИК 046902001

АКТ

№

УТВЕРЖДАЮ

Директор инженерной школы информационных технологий и робототехники ФГАУ ВО НИ ТПУ

Д.М. Сонькин 201jLr.

Комиссия в составе: председателя Демина А.Ю., руководителя отделения информационных технологий, и членов комиссии: Шевелева Г.Е., Орлова О.В., Вылегжанина О.Н., рассмотрела применение результатов диссертационной работы сотрудника отделения информационных технологий федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Национальный исследовательский Томский политехнический университет» Нгуена Суана Хунга на тему «Методы и алгоритмы для прогноза геологического разреза на основе информационных свойств фазовых спектров сейсмических волн» в учебном процессе отделения и составила настоящий акт о следующем.

Комиссия подтверждает, что результаты диссертационной работы используются в учебном процессе в отделении информационных технологий федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Национальный исследовательский Томский

политехнический университет». А именно: разработанные в диссертации методы, алгоритмы и комплекс программ для обработки и интерпретации сейсмических данных применяются в качестве инструментария при проведении лабораторных работ по курсу «Цифровая обработка сигналов и изображений волновых полей» для магистров ТПУ по направлению «Прикладная математика и информатика», а также при подготовке магистрантами отделения курсовых работ по прикладной математической статистике и системному анализу.

Члены комиссии:

Председатель

О.В. Орлов О.Н. Вылегжанин