автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Оценка точности выделения нефтенасыщенных коллекторов на основе аппарата нечеткой логики в зависимости от количества проведенных на скважине методов каротажа

ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. ОБЗОР МЕТОДОВ СБОРА, ОБРАБОТКИ И ИНТЕРПРЕТАЦИИ РЕЗУЛЬТАТОВ ГИС.

1.1. Роль ГИС при разведке месторождений с помощью скважин.

1.2! Методы каротажа.

1.2.1. Использование методов каротажа.

1.2.2. Электрические методы каротажа.

1.2.3. Акустический каротаж.

1.2.4. Радиоактивные методы каротажа.

1.2.5. Кавернометрия.

1.3. Классические методы интерпретации результатов ГИС.

1.3.1. Статистические методы.

1.3.2. Литологическое разделение по диагностическим кодам.

1.3.3. Литологическое разделение с оценкой вероятности.

1.3.4. Метод нормализации.

1.3.5. Методы классификации, основанные на петрофизических данных.

1.4. Основные модели нечеткой логики.

1.5. Обзор программных средств.

1.5.1. Программные средства для интерпретации каротажных диаграмм.

1.5.2. Программные средства для разработки систем нечеткой логики и эволюционных алгоритмов.

1.6. Постановка цели и задач исследования.

2. РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИТОЛОГИЧЕСКОЙ СТРУКТУРЫ РАЗРЕЗА СКВАЖИНЫ ПОСРЕДСТВОМ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ.

2.1. Постановка задачи.

2.2. Предварительная обработка исходных данных.

2.2.1. Увязка кривых по глубине.

2.2.2. Приведение к стандартным условиям измерений.

2.2.3. Нормирование данных.

2.3. Теория систем нечеткой логики.

2.3.1. Основные положения теории нечетких множеств.

2.3.2. Алгоритмы нечеткого логического вывода.

2.3.3. Обоснование применимости аппарата нечеткой логики.

2.3.4. Выбор модели нечеткой логики.

2.4. Создание базы знаний для системы нечеткой логики.

2.4.1. Основные положения.

2.4.2. Использование известных геофизических зависимостей.

2.4.3. Обучение системы нечеткой логики.

2.5. Использование эволюционных алгоритмов.

2.5.1. Теория эволюционных алгоритмов.

2.5.2. Генетический алгоритм.

2.6. Выводы.

3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ИНФОРМАТИВНОСТИ МЕТОДОВ КАРОТАЖА ПРИ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ПОСРЕДСТВОМ НЕЧЕТКИХ МЕТОДОВ.

3.1. Определение объекта и целей исследования.

3.2. Обучение на одном методе каротажа.

3.2.1. Построение модели нечеткой логики.

3.2.2. Применение генетического алгоритма.

3.2.3. Результаты интерпретации по одному методу каротажа.

3.3. Обучение на нескольких методах каротажа.

3.2.1. Построение модели нечеткой логики.

3.2.2. Применение генетического алгоритма.

3.2.3. Результаты интерпретации.

3.6. Выводы.

4. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНЫХ МОДУЛЕЙ ИСИ ГИС.

4.1. Разработка программного комплекса.

4.1.1. Назначение ИСИ ГИС.

4.1.2. Структура ИСИ ГИС.

4.1.3. Решения по комплексу технических средств.

4.1.4. Решения по комплексу программных средств.

4.1.5. Описание информационной базы.

4.1.6. Применение ИСИ ГИС.

4.2. Разработка подсистемы импорта-экспорта.

4.2.1. Назначение.

4.2.2. Функционирование подсистемы.

4.2.3. Работа подсистемы с файлами формата LAS.

4.2.4. Алгоритмы работы.

4.3. Разработка модуля предварительной обработки исходных данных.

4.3.1. Назначение.

4.3.2. Функционирование подсистемы.

4.3.3. Алгоритмы работы.

4.4. Разработка интеллектуальной подсистемы.

4.4.1. Назначение.

4.4.2. Функционирование подсистемы.

4.4.3. Алгоритмы работы.

4.5. Разработка обучающей подсистемы.

4.5.1. Назначение.

4.5.2. Функционирование подсистемы.

4.5.3. Алгоритмы работы.

4.6. Разработка интерпретирующей подсистемы.

4.6.1. Назначение.

4.6.2. Функционирование подсистемы.

4.6.3. Алгоритмы работы.

4.7. Выводы.

Актуальность темы. Нефтегазодобывающая отрасль - это крупный народнохозяйственный комплекс, играющий ведущую роль в экономике страны. Развитие данной отрасли на современном этапе неразрывно связано с разведкой, разработкой и освоением новых месторождений нефти и газа. Последние, преимущественно, характеризуются сложными условиями залегания полезных ископаемых: большими глубинами, небольшой толщиной пластов-коллекторов, многокомпонентным литологическим составом и сложной структурой порового пространства, что затрудняет их разработку, и, следовательно, повышает требования к качеству интерпретации результатов геофизических исследований скважин.

Цитологическая классификация и выделение коллекторов основаны на различии физических и геофизических параметров горных пород. Нахождение значений геологических параметров в некоторых диапазонах дает возможность прогнозирования литологии пласта. Так как диапазоны перекрываются для различных пород, то необходима идентификация литологии пород по набору кол-лекторских, физических и геофизических параметров.

При геологической разведке месторождений важной является предварительная экспресс-оценка продуктивности скважины. Это является причиной создания автоматизированных интеллектуальных интерпретирующих систем, обеспечивающих управление измерениями, регистрацию, первичную обработку и интерпретацию скважинных материалов. Возникает необходимость создания информационной базы перспективных структур и месторождений, которая позволит, используя компьютерную технологию, обеспечить интеграцию данных разведки и добычи, комплексирование методов их обработки и интерпретации для автоматизации решения задач геологической отчетности, проектирования доразведки, подсчета запасов, построения динамических моделей, подготовки проектов разработки по результатам динамического моделирования месторождений, анализа разработки. Построение карт, схем корреляции и геологических разрезов в цифровом виде дает возможность быстрого просмотра любой информации из базы данных. Опыт показывает, что именно использование в едином ключе разнородной геологической, геофизической и промысловой информации является основным ядром технологии и определяет успех и эффект от решения задач. Кроме того, такие системы позволяют избавить интерпретатора от большого количество информации, подлежащего обработке при интерпретации.

В настоящее время существуют методы литологического расчленения по диагностическим кодам. Алгоритм методов заключается в составлении по данным геофизических исследований скважин комплексного кода и сравнении его с прогнозными диагностическими кодами, представляющими геофизическую характеристику пород в разрезе. Развитием этого метода является алгоритм литологического расчленения разреза с оценкой вероятности. Для данного пласта по комплексу показаний геофизических методов определяется наиболее вероятный литологический тип, к которому он должен быть отнесен.

При наличии некоторой эмпирической базы данных возможно использование методов извлечения знаний из данных и применение обучающихся информационных систем. Дальнейшим развитием автоматизации интерпретации каротажного материала является разделение на пласты разреза скважин с помощью экспертных оценок, которые существенным образом используются в системах искусственного интеллекта, построенных на основе теории нечеткой логики.

В общем случае, применение систем нечеткой логики целесообразно в тех случаях, когда нет простой и однозначной математической модели объекта или процесса, но экспертные знания об объекте или процессе представимы в форме предикатных правил. Принимая во внимание, что задачи интерпретации геофизических исследований скважин имеют в своей основе сложные функциональные зависимости, поэтому применение системы нечеткой логики для их решения вполне приемлемо и обоснованно.

Объектом исследования являются каротажные данные (КД), представленные в цифровом виде; модели нечеткой логики (HJ1) для решения задач интерпретации геофизических исследований скважин (ГИС); интеллектуальная система интерпретации результатов геофизических исследований скважин (ИСИ ГИС) на основе НЛ.

Предметом исследования являются программное, информационное обеспечение и структура ИСИ ГИС, методы разработки систем НЛ для выделения нефтенасыщенных коллекторов, математическое описание алгоритмов и методов предварительной обработки и интерпретации КД.

Цель работы - проведение комплексных исследований, направленных на получение обоснованных методологических и технических решений, способствующих определению надежности выявления нефтенасыщенных коллекторов при оптимизации использования количества производимых при ГИС методов каротажа на основе предлагаемых автором работы алгоритмов, базирующихся на положениях теории НЛ; создание ИСИ ГИС, внедрение которой имеет существенное значение в области обработки и интерпретации геофизической информации.

Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:

- выбор методов предварительной обработки КД;

- выработка научно-обоснованных решений для построения моделей НЛ для распознавания литологической структуры разреза скважины;

-разработка способа определения информативности методов каротажа при интерпретации результатов ГИС на основе алгоритмов нечеткого вывода;

- исследование влияния различных комбинаций методов каротажа на качество интерпретации результатов ГИС посредством модели НЛ;

-оптимизация процесса интерпретации, заключающаяся в нахождении минимального количества методов каротажа, проводимых непосредственно на скважине, для достижения максимально точного и надежного результата определения наличия количества нефтенасыщенных пластов в скважине;

- выбор и обоснование путем теоретических и экспериментальных исследований структуры ИСИ, ее аппаратной части, принципов построения программного и информационного обеспечения;

- кодирование отдельных модулей ИСИ ГИС.

Методы исследования. В работе применялись теоретические и экспериментальные методы исследования.

При решении задачи распознавания литологической структуры разреза скважины использовалась модель HJ1, обучаемая генетическим алгоритмом. В модели HJ1 в качестве функций принадлежности использовались гауссовы функции. Обучение системы HJI осуществлялось на всех возможных комбинациях пяти методов каротажа, входящих в состав стандартного набора методов ГИС, снимаемых на скважине. Результаты работы системы HJI исследовались на предмет адекватности выделенных нефтенасыщенных, водонасыщенных и непродуктивных участков разреза скважины экспертным оценкам. Предварительное расчленение разреза на пласты не осуществлялось, обработка КД велась поточечно.

Предварительная обработка геолого-геофизической информации базируется на использовании методов статистического анализа временных рядов в приложении к геофизическим сигналам. Построение ИСИ велось на основе метода структурной декомпозиции программных модулей, позволяющего обеспечить удобство настройки системы и высокую степень интеграции с другими программными продуктами.

Программное обеспечение ИСИ реализовано на алгоритмическом языке высокого уровня - Borland Delphi 6, серверная часть базы данных выполнена под управлением Microsoft SQL-Server 7.0.

Достоверность и обоснованность полученных в работе результатов и выводов подтверждается сопоставительным анализом разработанных и существующих математических моделей и методов, а также итогами практического использования ИСИ ГИС.

Математические модели, алгоритмы и прикладные программы, предложенные в работе, основаны на теоретических основах функционального анализа, теории статистического анализа каротажных диаграмм как временных рядов, а также теории вероятностей, случайных функций и фундаментальных основ построения экспертных систем.

Достоверность экспериментальных результатов обеспечена использованием большого объема экспериментального материала, статистическими методами обработки данных и хорошей воспроизводимостью результатов. Достоверность эталонного материала для обучения моделей HJI обеспечена использованием утвержденных в ОАО "Башнефтегеофизика" экспертных заключений по обрабатываемым скважинам.

На защиту выносятся результаты проведения исследований по определению информативности методов каротажа при распознавании литологической структуры разреза скважины посредством модели HJI, в том числе:

- выбор алгоритмов предварительной обработки КД;

- разработка моделей HJ1 для выделения нефтенасыщенных коллекторов;

- определение способа оценки качества результатов литологического расчленения разреза по данным ГИС на основе алгоритмов нечеткого вывода;

- применение средств искусственного интеллекта для определения литологического состава разреза скважины по данным каротажа путем обучения на основе анализа соответствия КД имеющемуся экспертному заключению;

- разработка программного, информационного обеспечения и структуры ИСИ ГИС;

- реализация ИСИ ГИС на основе модели HJ1 для получения реальных результатов литологического расчленения разреза скважин.

Научная новизна полученных результатов определяется проведенными комплексными исследованиями, в результате которых вместо использования классических методов интерпретации, использующих решения трансцендентных уравнений петрофизики, в процессе интерпретации КД применен подход, существенно сокращающий количество вычислительных операций и повышающий быстродействие оперативной качественной интерпретации непосредственно на скважине в ходе проведения ГИС путем применения современной математической теории интеллектуальных систем на основе аппарата HJI, в ходе которых:

- определены принципы построения алгоритмов, применяемых на этапе предварительной обработки КД;

- осуществлен выбор структуры и создание ИСИ ГИС на основе модели HJ1, произведено создание и обоснование концепции и принципов построения программного и информационного обеспечения;

- разработана база каротажных данных для решения задачи автоматизации обработки результатов ГИС; решены проблемы импорта, хранения и поиска разнородной информации, ее визуализации и вывода на печать; предложены принципы построения интерфейса взаимодействия базы данных с программами обработки и анализа каротажной информации;

- предложена модель HJ1 для литологического расчленения пройденных скважиной пород; отработана и апробирована методика построения правил базы знаний;

- в результате проведения комплекса исследований по экспресс-интерпретации КД и сопоставлении их результатов с экспертными оценками выведены критерии, позволяющие использовать оптимальный набор методов каротажа для выделения нефтенасыщенных коллекторов с заданной точностью при использовании созданных алгоритмов, построенных на основе HJI.

Практическая полезность исследования состоит в том, что впервые в результате комплексных исследований на практике реализована кибернетическая теория распознавания образов, реализуемая на основе принципов построения и функционирования систем искусственного интеллекта и математической теории информационных систем, позволяющих реализовать теоретические основы экспертных систем с помощью легко внедряемого и доступного при широкой реализации аппарата методов HJI.

Применение ИСИ ГИС позволяет существенно сократить временные затраты при решении задачи литологического расчленения скважин за счет реализации современных достижений в области развития систем искусственного интеллекта. Это выражается в том, что найден магистральный путь отхода от решения классических уравнений математической физики, в частности, геофизики, и переходу к применению дискретных многофункциональных систем, использующих базы знаний и базы данных, позволяющих принимать решения на основе применения эмпирически обоснованных экспертных оценок. Данные возможности появились в результате реализации математической теории интеллектуальных систем на основе методов HJI.

Настоящая работа обеспечивает необходимую базу для дальнейшего развития и совершенствования новых направлений обработки и интерпретации геолого-геофизической информации, построенных на математическом аппарате HJ1, с использованием материалов ГИС.

Реализация работы в производственных условиях. Разработанная при непосредственном участии автора ИСИ ГИС, построенная на принципах систем искусственного интеллекта и реализованная на математическом аппарате HJ1, в том числе технические и методические средства, направленные на повышение точности ее функционирования и универсальности, внедрена в ОАО «Удмурт-геология».

Результаты работы могут быть использованы в практике работы предприятий, занимающихся геологоразведкой и оценкой запасов нефтяного фонда, геофизическими исследованиями регионов.

Работа выполнялась в соответствии с планами хоздоговорных НИР, проводимых ИжГТУ с ОАО «Удмуртгеология» и ОАО «Белкамнефть».

Апробация работы. Отдельные законченные этапы работы обсуждались на Электронной заочной конференции «Молодые ученые - первые шаги третьего тысячелетия» (Ижевск, 2000); конференции «Приборостроение в XXI веке. Интеграция науки, образования и производства» (Ижевск, 2001); Научно-технической конференции ИжГТУ, посвященной 50-летию образования ИжГТУ (Ижевск, 2002); International conference Vibroingeneering 2002 (Kaunas, 2002); Международной научно-технической конференции "Информационные технологии в инновационных проектах" (Ижевск, 2000-2003); Научно-технических конференциях ИжГТУ (Ижевск, 2001-2003).

Публикации. Результаты работы отражены в 11 научных публикациях, из них: 9 статей в научно-технических журналах и сборниках, 2 тезиса докладов научно-технических конференций.

Структура и объем работы. Диссертация содержит введение, 4 главы и заключение, изложенные на 131 с. машинописного текста. В работу включены 31 рис., 7 табл., список литературы из 105 наименований и приложение, включающее акт об использовании результатов работы.

Результаты работы интерпретирующего модуля заносятся в виде заключений в таблицу ZAKL.

Работой подсистемы интерпретации управляет пользователь в интерактивном режиме посредством подсистемы интерфейса. Пользователь имеет возможность изменять параметры модели HJI, добавлять и удалять входные переменные, определять вид и параметры функций принадлежности переменных, строить правила базы знаний, внося необходимые изменения в соответствующие таблицы БД.

Связь с таблицами БД осуществляется через модуль данных.

4.6.3. Алгоритмы работы

На рис. 4.15 представлена схема алгоритма интерпретации.

Рис. 4.15. Схема алгоритма интерпретации 4.7. Выводы

Интеграция в единый программный продукт ЭС, средств хранения, предварительной обработки и интерпретации, наличие интерфейсов взаимодействия с другими программными комплексами, использование динамически связываемых библиотек (dll), дающих широкие возможности расширения, позволяет рассматривать созданную ИСИ ГИС как многофункциональный инструмент анализа геофизических данных.

Использование стандартного интерфейса Microsoft Office и удобного механизма настройки правил и схем интерпретации, применение MS Word и MS Excel для визуализации и анализа данных, удобная и информативная система помощи способствуют понятности программы и быстроте обучения пользователей созданного программного комплекса.

Заложенные в комплексе методы позволяют производить анализ геофизических зависимостей исследуемых районов добычи нефти; расширяемый блок предварительной обработки предоставляют возможность учитывать шумы и другие искажающие факторы; адаптивные алгоритмы позволяют находить новые закономерности как на основе непосредственно каротажных диаграмм, так и таких понятий как глубина залегания, горизонт и т.д.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. В результате проведения комплексных исследований, направленных на получение обоснованных методологических и технических решений, способствующих определению надежности выявления нефтенасыщенных коллекторов при оптимизации использования количества производимых при ГИС методов каротажа на основе предлагаемых автором работы алгоритмов, базирующихся на положениях теории НЛ, создана ИСИ ГИС, технический и экономический эффект от внедрения которой заключается в резком сокращении трудоемкости технологического процесса интерпретации КД.

2. Разработан способ определения информативности методов каротажа при распознавании литологической структуры разреза скважины моделью НЛ в зависимости от количества каротажных методов.

3. Предложены методики предварительной обработки КД для последующего определения по ним литологического состава разреза при помощи алгоритмов нечеткого вывода.

4. Разработаны принципы построения систем НЛ для распознавания литологической структуры разреза скважины.

5. Выбраны методы обучения моделей НЛ. Показана состоятельность подхода к задаче распознавания литологической структуры разреза скважины при помощи обучения моделей НЛ.

6. Проведены комплексные исследования результатов ГИС для определения надежности выявления нефтенасыщенных коллекторов посредством систем НЛ в зависимости от количества и комбинации производимых на скважине методов каротажа.

7. Получены числовые оценки информативности методов каротажа при распознавании литологической структуры разреза на основе моделей НЛ для скважин Вятской площади.

8. Получены числовые оценки эффективности интерпретации результатов ГИС при помощи моделей НЛ, основанных на различных наборах методов каротажа.

9. Разработаны принципы построения программного комплекса, реализующего интерпретацию результатов ГИС на основе моделей НЛ.

10. Создана интеллектуальная система для интерпретации результатов ГИС на основе НЛ с возможностью как ручной настройки правил, так и обучения по обучающей выборке, имеющая удобный интерфейс и возможность интегрирования с другими программными средствами за счет динамически связываемых библиотек (dll).

11. Весь комплекс программных и алгоритмических средств был создан на базе персонального компьютера, разработанное программное обеспечение может быть легко перенесено на мобильные и переносные ЭВМ без потери функциональных возможностей.

12. Разработанные принципы построения интеллектуальных систем на основе НЛ и предложенные в работе методы получения зависимостей и анализа многомерных сигналов могут применяться и в других областях науки, таких как медицина, экономика, статистика и т.д.

13. Результаты настоящей диссертационной работы апробированы при опытной эксплуатации в геофизических партиях и внедрены в Ижевской геофизической экспедиции ОАО «Удмуртгеология». Экономический эффект от внедрения данной работы составляет 145 тыс. руб. в ценах 1991 г.

14. В качестве развития исследований предлагается: провести подобный анализ на других наборах методов каротажа и для других площадей и месторождений, в том числе, для которых характерно наличие сложных коллекторов; произвести исследования качества выделения тонких продуктивных пластов, влияние которых на показания КД существенно отличается от мощных пластов и требует разработку дополнительных условий.

1. De Jong К. A. Genetic Algorithms: A 10 Year Perspective //1.: Procs of the First Int. Conf. on Genetic Algorithms - 1985. - pp. 167-177.

2. FlexTool Genetic Algorithm, Neural Network, and Fuzzy Expert System Matlab Toolbox for Artificial Intelligence. http://cynapsys.com/page.cfm7CON-TENTS=include/contents.htm&BODY==products/flextool/flextool.htm., 2003.

3. Goldberg D.E. Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine learning. Addison-Wesley, 1989.

4. Holland J.H. Adaptation in Natural and Artificial Systems. Ann Arbor: The University of Michigan Press, 1975.

5. Klepikov V. В., Sergeev S. A., Mahotilo К. V. Modification of Holland's reproductive plan for diploid populations // In: Artificial Neural Nets and Genetics Algorithms (Eds. D.Pearson et al). — Berlin: Springer-Verlag, 1995. pp.337339.

6. Mitchell M. An introduction to Genetic Algorithm. MIT Press, 1996.

7. Аверкин A.H. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/Под. ред. О.А. Поспелова. М: Наука, 1986. - 312с.

8. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. Тюмень: Издательство ТГУ, 2000.

9. Альбом палеток и номограмм для интерпретации промысловогеофизиче-ских данных. М.: Недра, 1984.

10. Аронов В. И. Об оптимальном размещении разведочных скважин / Математические методы решения задач нефтяной геологии на ЭВМ. М.: ВНИГНИ, 1979.-С. 3-13

11. Балуев Д. В объятьях Matlab // "Компьютерра". —2002. — № 12. — с. 2526.

12. Батищев Д. И. Генетические алгоритмы решения экстремальных задач / Под ред. Львовича Я.Е.: Учеб. пособие. Воронеж, 1995.

13. Батищев Д. И. Методы оптимального проектирования. М.: Радио и связь, 1984.

14. Батищев Д.И., Скидкина J1.H., Трапезникова Н.В. Глобальная оптимизация с помощью эволюционно генетических алгоритмов / Межвуз. Сборник. -Воронеж: ВГТУ, 1994.

15. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. М.: Мир, 1989.

16. Бобровский С.И. Delphi 5: учебный курс. СПб: Питер-пресс, 2002.

17. Боганик В.Н. Методы оперативного обобщения промыслово-геофизической информации. -М.: Недра, 1983.

18. Боганик В.Н., Медведев А.И., Григорьев С.Н., и др. Способы повышения достоверности обработки данных ГИС// НТВ "Каротажник". Тверь: Изд. АИС, 2001. Вып. 86. С. 99-110.

19. Болдырев М. Решение задач с применением нечеткой логики. http://www.tora-centre.ru/library/fuzzy/fuzii.htm., 2003.

20. Бонгард М.М. и др. Опыт использования обучающейся программы для выделения нефтеносных пластов. Сб. "Проблемы расширения возможностей автоматов", №5. -М.: Ротапринт, 1964.

21. Борисов А.Н. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982. 256 с.

22. Вахитова Г.Р., Валиуллин Р.А., Ремеев И.С. Экспертная система обработки данных ГИС//НТВ "Каротажник". Тверь: Изд. АИС, 2000. Вып.72. С. 93101.

23. Вендельштейн Б.Ю., Резванов Р.А. Геофизические методы определения параметров нефтеносных коллекторов. М.: Недра, 1978. - 317 с.

24. Вишневский А.В., Мамаев Е.В. Microsoft SQL Server 7 для профессионалов. СПб: Питер-пресс, 2000 г. - 896с.

25. Волков A.M. Решение практических задач геологии на ЭВМ. М.: Недра, 1980.

26. Вороновский Г.К. и др. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. / Г.К. Вороновский, К.В. Махотило, С.Н. Петрашев, С.А. Сергеев. Харьков: Основа, 1997. - 112 с.

27. Вычислительная математика и техника в разведочной геофизике: Справочник геофизика/Под ред. В.И. Дмитриева. М.: Недра, 1990.

28. Геолого-технологические исследования в процессе бурения//РД 390147716-102-87. Уфа: ВНИИнефтепромгеофизика. 1987. 273 с.

29. Геолого-технологические исследования скважин/ JI.M. Чекалин, А.С. Мои-сеенко, А.Ф. Шакиров и др. М.: Недра, 1993. - 240 с.

30. Геофизические методы исследования скважин. Справочник геофизика. Под ред. В.М. Запорожца. М.: Недра, 1983.

31. Герман О. В. Введение в теорию экспертных систем и обработку знаний. -Минск: ДизайнПРО, 1995.

32. Головин Б.А., Калинникова М.В. Оптимальный технико-методический комплекс литолого-петрофизических исследований в процессе бурения нефтегазовых скважин//НТВ "Каротажник". Тверь: Изд. АИС. 1998. Вып.51. С. 55-64.

33. Городнов А.В., Добрынин В.М., Черноглазов В.Н., Рыжков В.И. Применение системы "Камертон" для обработки волновых акустических полей и комплексной интерпретации данных ГИС// НТВ "Каротажник". Тверь: Изд. АИС, 2000. Вып. 71. С. 69-77.

34. Гриняев С. Нечеткая логика в системах управления // "Компьютерра". — 2001.—№38. —с. 31-34.

35. Губерман Ш.А., Извекова М. JL, Хургин Я. И. Применение методов распознавания образов при интерпретации геофизических данных. М.: Самообучающиеся автоматические системы, 1966.

36. Гурьянов А.В., Нистюк А.И., Лялин В.Е. Комплекс программ для оперативной предварительной обработки каротажных сигналов//НТЖ "Вестник ИжГТУ". Ижевск: Изд. ИжГТУ, 2002. Вып.З. С. 93-101.

37. Дахнов В.Н. Интерпретация результатов геофизических исследований разрезов скважин. Учебник для вузов. 2-е изд., перераб. М.: Недра, 1982.

38. Дахнов В.Н. Электрические и магнитные методы исследования скважин. М., Недра, 1980.

39. Дебранд Р. Теория и интерпретация результатов геофизических методов исследования скважин. Пер. с французского. М.: Недра, 1972.

40. Дементьев Л.Ф., Жданов М.А., Кирсанов А.Н. Применение математической статистики в нефтегазопромысловой геологии. М.: Недра, 1977.

41. Дьяконов Д.И., Леонтьев Е.И., Кузнецов Г.С. Общий курс геофизических исследований скважин. М.: Недра, 1984. - 432 с.

42. Дьяконова Т.Ф. Применение ЭВМ при интерпретации данных геофизических исследований скважин. М.: Недра, 1991. - 220с.

43. Еремин Н.А. Моделирование месторождений углеводородов методами нечеткой логики. М.: Наука, 1994. - 462 с.

44. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.

45. Зайченко В.Ю. Интеллектуализация добычных нефтегазовых технологий в России следствие глобализации// НТВ "Каротажник". - Тверь: Изд. АИС, 2001. Вып. 84. С. 59-70.

46. Зверев Г.Н., Халилов Д.Д., Головацкая И.Б. Применение алгоритма распознавания образцов для интерпретации промыслово-геофизических данных в Башкирии. Тр. МИНХиГП, Вып. 62. М.: Недра, 1966.

47. Зунделевич С.М., Сохранов Н.Н. и др. Описание алгоритмов интерпретации данных электрического каротажа в рамках АСОИГИС/ЕС. М.: Изд. ВНИИГеофизики, 1983. - 82 с.

48. Ивакин В.Н., Карус Е.В., Кузнецов O.JI. Акустический метод исследования скважин. -М.: Недра, 1978.

49. Иванов В.А., Лялин В.Е., Тарануха В.П. Разработка технических средств для повышения точности привязки каротажных сигналов к глубине скважины.// Тез. докл. 32 Научно-технической конференции ИжГТУ. Ижевск: ИжГТУ, 2000.

50. Ильинский В.М. Боковой каротаж. М.: Недра, 1971.

51. Итенберг С.С. Интерпретация результатов геофизических исследований скважин. -М.: Недра, 1987.

52. Итенберг С.С. Интерпретация результатов каротажа скважин. М.: Недра, 1978.

53. Итенберг С.С., Шнурман Г.А. Интерпретация результатов каротажа сложных коллекторов. М.: Недра, 1984.

54. Каждан А.Б. Разведка месторождений // БСЭ: В 30 т. / Гл. ред. А.М.Прохоров. 3-е изд. -М.: СЭ, 1975. Т. 21: Проба - Ременсы. - с. 406.

55. Карпов Б.И. Delphi: специальный справочник. СПб: Питер-пресс, 2002. -688с.

56. Кафедра ТИС РГУ нефти и газа им. И.Н. Губкина предлагает компьютерную систему "Камертон"// НТВ "Каротажник". Тверь: Изд. АИС, 1999. Вып. 54. С. 106-109.

57. Кнеллер Л.Е., Гайфуллин Я.С., Потапов А.П. и др. Некоторые вопросы теории и интерпретации материалов геофизических исследований скважин// НТВ "Каротажник". Тверь: Изд. АИС, 2001. Вып. 82. С. 188-205.

58. Кнеллер JI.E., Гайфуллин Я.С., Рындин В.Н. Автоматизированное определение коллекторских свойств, нефтегазонасыщенности по данным каротажа (петрофизические модели и методы)// Обзор. М.: ВИЭМС, 1990.

59. Кнеллер Л.Е., Рындин В.Н., Плохотников А.Н. Оценка проницаемости пород и дебитов нефтегазовых скважин в условиях сложных коллекторов по данным ГИС// Обзор. Сер. Разведочная геофизика. М.: ВИЭМС МГП "Геоинформмарк", 1991. 65 с.

60. Колмогоров А.Н. Введение в теорию вероятностей. М.:Наука, 1982.

61. Комаров С.Г. Геофизические методы исследования скважин. М.: Недра, 1973.

62. Комплексная интерпретация геофизических параметров функциональными преобразованиями с помощью ЭВМ/ Под. ред. Шапиро О.Г. Минск, 1981.

63. Конев С.Н., Косолапов Ю.В. Пять лет использования компьютеризированных комплексов ГЕОТЕК// НТВ "Каротажник". Тверь: Изд. АИС, 2001. Вып. 83. С. 30-39.

64. Концептуальные основы структуры программного обеспечения информационно-измерительной системы для компьютеризированной каротажной станции / Кузнецов В.Е., Оленчикова Т.Ю., Иванов В.А., Лялин В.Е.; Иж-ГТУ Ижевск, 1999.-Деп. в ВИНИТИ 1999, №3881-В99.-15с.

65. Корреляция геофизических резервов скважин на ЭВМ/ Ш.А. Губерман, Е.Е. Калинина, М.И. Овчинникова, В.Ф. Осипов // Геология нефти и газа -1981. -№2. с. 52-57.

66. Крейтер В.М. Поиски и разведка месторождений полезных ископаемых. 2 изд. -М.: Недра, 1969.

67. Круглов В. В., Дли М. И. Годунов Р. Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети: Учебное пособие — М.: Издательство Физико-математической литературы, 2001.

68. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия - Телеком, 2002.

69. Латышова М.Г. Вендельштейн Б.Ю., Тузов В.П. Обработка и интерпретация геофизических исследований скважин. -М.: Недра, 1990. 312с.

70. Латышова М.Г. Практическое руководство по интерпретации диаграмм геофизических методов исследования нефтяных и газовых скважин. М.: Недра, 1996.

71. Ломтадзе В.В. Программное и информационное обеспечение геофизических исследований. -М.: Недра, 1993.

72. Лукьянов Э.Е., Стрельченко В.В. Геолого-технологические исследования скважин в процессе бурения. — М.: Нефть и газ, 1997.

73. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях. Т. 1 -М.:Мир, 1983.

74. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях. Т. 2-М.: Мир, 1983.

75. Математические методы в задачах петрофизики и корреляции/Под ред. Вайнбер Я.М. и др. М.: Наука, 1983.

76. Ненахов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. 272 с.

77. Обработка и интерпретация данных промысловых геофизических исследований на ЭВМ: Справочник /Н.Н.Сохранов, С.М.Аксельрод, С.М. Зунделе-вич, И.М.Чуринова; Под ред. Н.Н. Сохранова. М.: Недра, 1989.

78. Паклин Н.Б., Сенилов М.А., Тененёв В.А. Возможности применения интеллектуальных систем в задачах интерпретации каротажных диаграмм.// Материалы международной юбилейной НТК. Ижевск: Изд. ИжГТУ, 2002, - с.147-152.

79. Подсчет запасов месторождений полезных ископаемых. М.: Недра, 1960.

80. Померанц Л.И., Бондаренко М.Т., Гулин Ю.А., Козяр В.Ф. Геофизические методы исследования нефтяных и газовых скважин. М.: Недра, 1981.

81. Померанц Л.И., Чуркин В.Т. Аппаратура и оборудование для геофизических исследований скважин. М., Недра, 1978.

82. Попов Э. В. Экспертные системы. Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987.

83. Поспелов Д. А. Логико-лингвистические модели в системах управления. -М.: Энергоиздат, 1981.

84. Потемкин В.Г. Система инженерных и научных расчетов Matlab 5.x. Т. 1 -М.: Диалог-МИФИ, 1999

85. Потемкин В.Г. Система инженерных и научных расчетов Matlab 5.x. Т. 2 -М.: Диалог-МИФИ, 1999

86. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. Т. 1,2. М.: Мир, 1982.

87. Система автоматизированной визуальной интерпретации результатов геофизических исследований скважин Gintel 97. Руководство пользователя. -М.: Компания ГИФТС Ко. Лтд., 2000.

88. Словарь терминов разведочной геофизики/В. Н. Боганик и др.; Под ред. А.И. Богданова. -М.: Недра, 1989.

89. Сохранов Н.Н. XX Век некоторые вехи биографии нашего карота-жа//НТВ "Каротажник". - Тверь: Изд. АИС, 2000. Вып.76. С. 30-54.

90. Сохранов Н.Н., Аксельрод С.М. Обработка и интерпретация с помощью ЭВМ результатов геофизических исследований нефтяных и газовых скважин. -М.: Недра, 1984.

91. Теоретические основы и методы поисков и разведки скоплений нефти и газа. М., Недра, 1968.

92. Устройства для регистрации аналого-цифровой информации автоматических каротажных станций / Вахрушев И.А., Лялин В.Е., Попович М.Е.; ИжГТУ- Деп. в ВИНИТИ 1999, № 3428-В99. 54с.

93. Цепелев В.П. Анализ решения задач скважинной геофизики на основе методов нечеткой логики // Молодые ученые первые шаги третьего тысячелетия: Труды электронной заочной конференции (Ижевск, 2000). -Ижевск: Изд-во УдГУ, 2000. - С. 53-55.

94. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику, http://www.matlab.ru/fiizzylogic/book 1 /index.asp., 2003.

95. Элланский М. М. Использование современных достижений петрофизики и физики пласта при решении задач нефтегазовой геологии по скважинным данным: Учебное пособие для вузов. М.: РГУ нефти и газа, 1999. - 111 с.

96. Элланский М.М., Холин А.И., Зверев Г.Н., Петров А.П. Математические методы в газонефтяной геологии и геофизике. -М.: Недра, 1972.

97. Эндрюс Г. Применение вычислительных машин для обработки изображений. М.: Энергия, 1977.