title: Spectral modelling of geophysical fields for predicting mechanical properties of deep porous media
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Латыпов Ильяс Дамирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Габбасов Эмиль Ильдарович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Gabbasov Emil
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Семенов Владимир Семенович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Semenov Vladimir Semenovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:35:08Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:35:08Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 023838
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11717
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Спектральное моделирование геофизических полей является актуальным вопросом ввиду необходимости прогнозирования структурных характеристик нефтеносных пластов. Данный метод позволяет провести эффективную оценку геофизических параметров для восстановления свойств межскважинного пространства. Первая часть данной работы посвящена анализу форм каротажных кривых с помощью разложения по базисам Лежандра и Чебышева и по вейвлетам. Проведен сравнительный анализ результатов разложений. Коэффициенты разложения, полученные при анализе формы каротажа, используются для распространения математического ожидания вдоль пласта с помощью метода К-соседей. Во второй части приведены вариограммный и спектральный подходы к вопросу о моделировании геофизического пласта. Сравнение двух методов представлено при использовании данных с реального месторождения.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Spectral modeling of geophysical fields is an actual question for reasons of necessity to predict structural features of oil-bearing formations. Proposed method provide relevant estimation of geophysical parameters for sub-hole medium properties reconstruction. Log curve analysis is implemented by wavelet decomposition and by Legendre's and Chebyshev's coordinate vectors. Сomparative analysis of decomposition results is performed. Obtained decompositions coefficients used to expansion of mathematical expectation along the layer with k-nearest neighborhoods method. In this study we produce variogram and spectral analysis for geophysical layer modeling. Both of this approaches is tested on the oil accumulation data.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Геофизика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: спектральное моделирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: геостатистика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кригинг
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Geophysics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: spectral modeling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: geostatistics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: kriging
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Spectral modelling of geophysical fields for predicting mechanical properties of deep porous media
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Спектральное моделирование геофизических полей для прогнозирования механических характеристик глубинных пористых сред
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: disser.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11717/1/disser.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,06 MB
resources.filename: reviewSV_skanirovanie0012.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11717/2/reviewSV_skanirovanie0012.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 220,35 kB
resources.filename: reviewSV_st002635_Semenov_Vladimir_Semenovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11717/3/reviewSV_st002635_Semenov_Vladimir_Semenovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,2 kB