發(fā)布時(shí)間：2019-03-10 20:39

【摘要】：國(guó)內(nèi)外主流統(tǒng)計(jì)方法的預(yù)測(cè)結(jié)果,作為區(qū)帶高效勘探部署的有效決策依據(jù)還有一段距離,評(píng)價(jià)方法研究與應(yīng)用仍有提升空間。立足于提升區(qū)帶商業(yè)發(fā)現(xiàn)效益以及解決區(qū)帶勘探部署規(guī)劃中的實(shí)際問(wèn)題,分別提出:(1)區(qū)分邊際概率、條件概率與空間概率模型的地質(zhì)模型內(nèi)涵與適用條件,揭示特定地質(zhì)條件約束下的地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn),輔助提升低勘探程度區(qū)帶的預(yù)探目標(biāo)或風(fēng)險(xiǎn)井的勘探成功率;(2)遵循油氣成藏體系理論劃分高勘探程度區(qū)帶范圍,按最早探井發(fā)現(xiàn)時(shí)間整理、歸并儲(chǔ)量計(jì)算單元為經(jīng)歷了相同地質(zhì)作用過(guò)程的油氣藏(樣本)數(shù)據(jù),為求解油氣藏規(guī)�？傮w分布模型提供較為客觀(guān)的樣本數(shù)據(jù);(3)充分考慮不同勘探投入對(duì)油氣藏發(fā)現(xiàn)的影響,推導(dǎo)期望最大化算法并基于勘探效率圖版求解地質(zhì)帕萊托概率分布參數(shù),更加客觀(guān)地預(yù)測(cè)區(qū)帶油氣資源潛力及油氣藏規(guī)模結(jié)構(gòu);(4)分別采用體現(xiàn)地質(zhì)和市場(chǎng)不確定性的情景樹(shù),以及勘探目標(biāo)地質(zhì)相關(guān)性或戰(zhàn)略相關(guān)性的貝葉斯網(wǎng)絡(luò),可有效將投資組合技術(shù)與公司戰(zhàn)略規(guī)劃部署有機(jī)結(jié)合起來(lái)。
[Abstract]:The prediction results of the mainstream statistical methods at home and abroad, as the effective decision-making basis for high-efficiency exploration and deployment in the zone, are still a long way away, and there is still room for improvement in the research and application of evaluation methods. Based on improving the commercial discovery benefit and solving the practical problems in zone exploration deployment planning, this paper puts forward the following points: (1) distinguishing marginal probability, conditional probability and spatial probability model's geological model connotation and applicable conditions, respectively, and puts forward the following problems: (1) distinguishing marginal probability, conditional probability and spatial probability model. To reveal the geological risk under the restriction of specific geological conditions and to promote the exploration success rate of the pre-exploration targets or risk wells in the low exploration zone; (2) according to the theory of oil and gas reservoir-forming system, the zone of high exploration degree is divided, the discovery time of the earliest exploration well is arranged, and the reserve calculation unit is merged into the data of oil-gas reservoir (sample) which has experienced the same geological process. In order to solve the overall distribution model of oil and gas reservoir scale, we can provide more objective sample data. (3) considering the influence of different exploration investment on the discovery of oil and gas reservoir, the expectation maximization algorithm is deduced and the probability distribution parameters of geological Pareto are solved based on the exploration efficiency chart. It is more objective to predict the potential of oil and gas resources and the scale structure of oil and gas reservoirs in the zone. (4) using the scenario tree which reflects the uncertainty of geology and market, and the Bayesian network of geological correlation or strategic relevance of exploration target can effectively combine the investment portfolio technology with the strategic planning and deployment of the company.
【作者單位】： 中國(guó)石化石油勘探開(kāi)發(fā)研究院;清華大學(xué)理學(xué)院數(shù)學(xué)科學(xué)系;
【基金】：中國(guó)科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專(zhuān)項(xiàng)(A類(lèi))(XDA14010101)的軟件成果
【分類(lèi)號(hào)】：P618.13

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本文編號(hào)：2437995