3119

влияние оказывают их морфологические характеристики: амплитуда А, площадь S, размеры осей, углы наклона крыльев и др. Примеры установленной взаимосвязи перспектив поисков от морфологических характеристик локальных структур установлены для многих территорий. Например, по данным Б.П. Кабышева (1987) по ДнепровскоДонецкой впадине, средняя амплитуда для нефтегазоносных структур превышает аналогичный показатель для пустых объектов (соответственно 265 и 226 м) [19]. Сильнее различаются морфологические характеристики нефтегазоносных и пустых структур при анализе одновозрастных потенциально перспективных объектов. Так, при анализе среднекаменноугольных структур А = 250 м – для нефтегазоносных, А = 120 м – для пустых структур. По объектам верхнедевонского возраста Б.П. Кабышевым приведены следующие данные: А = 160 м – длянефтегазоносных иА= 322 м– дляпустыхструктур [19].

Для территории северо-востока Волго-Урала перспективы нефтегазоносности в значительной мере связаны с местоположением локальных объектов относительно Камско-Кинельской системы впадин, что также будет учтено в данной работе.

В настоящее время проблему нефтегазоносности локальных структур решают с помощью использования вероятностно-статис- тических методов [6, 10, 11, 15]. Для территории Соликамской депрессии прогнозные оценки будут выполняться с использованием данных методов.

11

2.РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ

2.1.Оценка генерационного потенциала. Обоснование использования

вероятностно-геохимического критерия PУКВгх

На первом этапе для оценки PУКВгх использовались следующие

характеристики франско-фаменско-турнейской толщи, которая по современным представлениям является основной нефтематеринской толщей как на всей территории Пермского края, так и на территории Соликамской депрессии: количество в породе рассеянного органического вещества – ОВ, %; содержание органического углерода – Сорг, %; концентрация хлороформенных битумов – Бхл, %, петролейных битумов – Бпэ, %, спиртобензольных битумов – Бсб, % и величина битумоидного коэффициента – β, %. Изучались данные по 90 площадям Соликамской депрессии, 55 изкоторых являются нефтегазоносными.

Чтобы уйти от различной размерности используемых геохимических показателей и перейти к количественным вероятностным оценкам, построим статистические линейные модели для определения вероятности принадлежности к нефтяным структурам. Теоретические предпосылки построения таких вероятностных моделей детально изложены в работах [10, 11, 15]. Здесь рассмотрим построение индивидуальных вероятностных моделей на конкретном примере. Пусть имеем две выборки, в нашем случае класс 1 (нефтяные структуры – 55) и класс 2 (пустые структуры – 35). Необходимо по совокупности (набору) каких-либо геохимических показателей разделить их на объекты, принадлежащие к классу 1. Рассмотрим случай, когда для этих целей взят один показатель – Сорг. На первом этапе построения вероятностной модели для классов 1 и 2 строятся гистограммы по Сорг. Оптимальные величины интервалов значений показателя Сорг вычисляются по формуле Стерджесса

12

cоответствует первому классу, q = 2 соответствует второму классу; Nk – число случаев содержания параметра Р Сорг в k-м интервале;

Nq – объем выборки для первого и второго классов.

Далее интервальная вероятность принадлежности к классу 1 сопоставляется со средними интервальными значениями Сорг. По вели-

чинам Р(Хj/W1) и Сорг высчитывался парный коэффициент корреля-

ции r и уравнение регрессии, приведенное в табл. 1. Пример зависимостиP(Cорг) отСорг приведен нарис. 1.

Рис. 1. Зависимость P(Cорг) от Сорг

13

14

Аналогичные расчеты выполнены по остальным шести геохимическим показателям. По вышеприведенным уравнениям были вычислены вероятности нефтегазоносности по всем 90 структурам. Для выяснения информативности рассматриваемых геохимических показателей по двум классам вычислим средние значения, среднеквадратичные отклонения и с помощью критерия t выполним оценку степени их влияния на нефтегазоносность. Будем считать, что чем больше по критерию t разделяются средние значения, тем более сильно они контролируют нефтегазоносность структур. Средние значения вероятностей в рассматриваемых классах приведены в табл. 1. Кроме этого оценку информативности произведем с помощью критерия χ2, который сравнивает между собой плотности распределения. Как и в случае с t, чем больше расчетное значение

2р превышает табличное, тем более информативен изучаемый показатель. Значения 2р и р при различных вариантах приведены в

табл. 1. Выполненный анализ значений t и p показал, что характе-

ристики Р(Сорг), Р(ОВ), Р(Бхл), Р(Бсб) являются информативными, так как средние значения вероятностей в классах 1 и 2 статистиче-

ски различаются. По Р(Бпэ), Р(Бхл/Бсб), β значение р > 0,05.

Всё это указывает на то, что необходимо использовать комплексный подход к решению этой задачи, поэтому будем использовать условные комплексные вероятности РУКВгх с различным коли-

чеством геохимических показателей m. Методика вычисления РУКВгх для решения аналогичных прогнозных задач приведена в

работе [2]. Формула для вычисления РУКВгх по геохимическим показателям имеет следующий вид:

где Р(Сорг), Р(β) – вероятности, вычисленные по уравнениям регрессии, приведенным в табл. 1.

15

При вычислении РУКВгх используется такое сочетание вероятностей, при котором средние значения вероятностей РУКВгх наибо-

лее сильно отличаются в изучаемых классах при равном значении m. Количество сочетаний определяется по следующей формуле:

где n – количество всех показателей, равное 7.

Выбранные таким образом сочетания геохимических показателей отm = 2 до m = 7 иоценка комплексирования приведены в табл. 2.

Таблица 2

Оценка комплексирования показателей

при разных значениях m по геохимическим критериям

Из табл. 2 видно, что при m = 2 РУКВгх значительно различаются как по средним значениям (критерий t), так и по плотностям распре-

16

деления (критерий χ2). При повышении m от 2 до 4 среднее значение РУКВ для нефтяных структур закономерно растет от 0,608 до 0,633, затем падает и при m > 5 остается постоянным. Для пустых структур наблюдается тенденция уменьшения значений РУКВгх при по-

вышении m. Верность распознавания по геохимическим данным составляет 66–67 %. В дальнейших расчетах будем использоватьРУКВгх , определенное при m = 7. По значениям РУКВгх построе-

на карта для территории Соликамской депрессии (рис. 2).

Отсюда видно, что в пределах Соликамской депрессии выделяются три зоны с благоприятными условиями генерации УВ в фа- мен-турне-визейской нефтематеринской толще пород. Данную карту можно использовать для зональных прогнозных оценок, определяя, в какой зоне находится та или иная подготовленная к глубокому бурению структура. К сожалению, по остальным отложениям не представляется возможным выполнить аналогичный анализ по геохимическим критериям из-за отсутствия представительных данных, поэтому для оценки процессов преобразования ОВ по всему потенциально нефтематеринскому разрезу будем использовать динамические критерии.

2.2. Динамические критерии

Динамические критерии будут представлены в двух вариантах. Первый вариант (эталонный) – по совокупности динамических показателей по франским, фаменским и турнейским отложениям. Далее эти расчеты будут сопоставлены с расчетами, полученными по геохимическим данным (показательРУКВгх ), и в случае наличия

значимых корреляционных связей между ними и отсутствия статистических различий в средних значениях будут выполняться расчеты по остальным отложениям. Это позволит компенсировать недостаток данных по прямым определениям геохимических характеристик ОВ в районе исследований для оценки генерационного потенциала исследуемой территории.

17

Использованы динамические критерии, полученные в результате историко-генетического моделирования погружения нефтегазоматеринских пород: максимальные палеотемпературы погружения подошв основных нефтепроизводящих толщ Ptн, C; скорость осадконакопления толщ за весь период погружения v, м/млн лет; геологическое время, в течение которого происходило наращивание стадий катагенеза в главной зоне нефтеобразования (ГЗН) Т, млн лет, и количественный показатель степени преобразования органического вещества (суммарный импульс тепла) SIT, усл. ед. По литературным данным, эти критерии, как и геохимические, характеризуют степень преобразования ОВ пород и потенциальные возможности преобразования ОВ в УВ [21, 22]. Для ухода от размерности, как и ранее по геохимическим критериям, построим линейные модели по динамическим критериям для определения вероятности принадлежности к нефтяным структурам (табл. 3). По данным моделям были вычислены вероятности нефтегазоносности по всем 90 структурам. На рис. 3 приведен пример зависимостиР(РtnC1v) отРtnC1v.

Рис. 3. Зависимость Р(РtnC1v) от РtnC1v

19

Для выяснения информативности рассматриваемых динамических показателей по двум классам вычислим средние значения, среднеквадратичные отклонения и с помощью критерия t выполним оценку степени их влияния на нефтегазоносность. Средние значения вероятностейврассматриваемыхклассах приведеныв табл. 3.

Выполненный анализ значений t и p показал, что средние значения вероятностей в рассматриваемых классах статистически различаются только по Р(vC2m). По остальным показателям значение p > 0,05. Необходимо отметить, что по Р(РtnC3), Р(TD3–C1t), Р(SITC1v) значение p близко к 0,05. Значение РУКВгх4 по первому варианту определялось по

четырем показателям: Р(TD3–C1t), Р(SITD3–C1t), Р(РtnD3–C1t), Р(VD3–C1t). По значениям РУКВгх4 определены средние значения для нефтяных и

пустых структур, которые соответственно составляют 0,551 ± 0,180; 0,462 ± 0,185 при t = 2,256733, р = 0,026501, что свидетельствует о том, что они статистически различны. Далее значение РУКВгх4 было

сопоставлено со значением РУКВгх с помощью вычисления коэффици-

ента корреляции r, которыйравен0,53, tp > tt.

Кроме того, по критерию t выполнено сравнение средних значений РУКВгх4 и РУКВгх. Среднее значение РУКВгх4 для нефтяных структур

равно 0,516 ± 0,186; для пустых – 0,473 ± 0,391 и по критерию t они являются статистически неразличными. Наличие значимых корреляционных связей между РУКВгх4 и РУКВгх и отсутствие статистического

различия в средних значениях свидетельствует о том, что динамические показатели могут быть использованы для оценки нефтематеринского потенциала по всему разрезу исследуемой территории. Исходя из этого исследуем сочетание динамических показателей в диапазоне

от m = 2 до m = 17 (табл. 4). Из табл. 4 видно, что при m = 2 РУКВгх значительно различаются как по средним значениям (критерий t), так и по плотностям распределения (критерий χ2). При повышении m от 1 до 17 среднее значение РУКВгх для нефтяных структур законо-

мернорастетот0,553 до 0,627.

20