Сборник - Тезисы конференции Геомодель

Подождите немного. Документ загружается.

«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной

интерпретации геолого-геофизических данных.

Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.

результатам геостатистической инверсии, хорошо просматриваются геоморфологические элементы,

выделяемые по сейсмическим атрибутам: основное и второстепенные русла (Рис.1).

Рисунок 1. Карта прогнозных временных толщин интервала ЮС

, полученная по результатам

геостатической инверсии RockMod с основными геоморфологическими элементами (а), карта

временных толщин между СГ ЮС5 и ОГ Б (б), стратиграфический срез куба когерентности (СГ

ЮС4+6 мс) (в).

Для интервала ЮС

-ЮС

выделены следующие палеогеографические зоны: 1) континентальной

аллювиальной равнины с фациями русел и пойм; 2) прибрежной равнины, периодически

затапливаемой морем, и приливно-отливной равнины; 3) мелководья с фациями приливных дельт. На

рисунке 2 продемонстрировано сопоставление распределения прогнозных эффективных временных

толщин, полученных по результатам геостатистической инверсии, основным геоморфологическим

элементам, выделяемым по сейсмическим атрибутам: дельтам характерной лопастевидной формы и

подводящим каналам.

Вертикальная разрешенность детерминистической инверсии позволила выполнить количественные

оценки свойств резервуаров лишь для интервала ЮС

, содержащего коллекторы с наибольшими

толщинами.

Для уточнения геологического строения отложений и получения количественных прогнозов свойств

резервуаров, содержащих маломощные коллекторы, впервые компанией ООО «Фугро Геосайенс

ГмбХ» для Западной Сибири выполнялась геостатистическая инверсия по частично-кратным суммам

RockMod. Входными данными для стохастической инверсии являются трехмерная каркасная

стратиграфическая модель, сейсмические данные и описание формы импульса, а также данные о

строении резервуара [

Sams, Saussus, 2010

Геостатистическая инверсия обладает рядом преимуществ по сравнению с детерминистическими

инверсиями: 1) возможностью использования геологических ограничений (характер напластования

внутри слоя, параметры вариограмм, задание дополнительных трендов, использование пропорций

распределения литотипов (коллектор, неколектор) внутри слоя), 2) возможностью количественной

«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной

интерпретации геолого-геофизических данных.

Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.

оценки неопределенностей из множества решений и высокой детальностью результатов,

сопоставимой с разрешенностью ГИС [Дюбрул, 2002].

Вся возможная информация о резервуаре преобразуется в отдельные для каждого из литотипов

функции распределения плотности вероятностей (pdf), устанавливается их соответствие созданной

трехмерной стратиграфической модели. Эти знания обычно включают в себя пространственную

выдержанность свойств (вариограммы), диапазон значений параметров и то, насколько они могут

изменяться относительно других свойств (гистограммы, кроссплоты), кривые ГИС, контакты

флюидов и сейсмические данные. Полученные pdf комбинируются, используя концепцию Байеса,

чтобы для каждого из моделируемых параметров и литологии получить апостериорное

распределение. В результате с использованием стохастического алгоритма цепей Маркова – Монте-

Карло получаются множественные реализации кубов акустического импеданса и литологии, которые

удовлетворяют всем исходным данным и заданным статистическим условиям и столь же

дискретизированы, как и стратиграфическая сетка.

Основным отличием стохастической инверсии от геологического моделирования является

соответствие полученного результата сейсмическому волновому полю.

Рисунок 2. Карта прогнозных временных толщин интервала ЮС

, полученной по результатам

геостатической инверсии RockMod (а), выделение основных геоморфологических элементов по

стратиграфическому срезу когерентности (СГЮС

+4 мс) (б). Условные обозначения приведены на

рис.1.

При выполнении геостатистической инверсии получены высокоразрешимые кубы упругих

параметров (P-imp, S-imp, плотность), а также прогнозный куб литологии (коллектор, неколлектор).

Далее по итоговому объемному распределению коллекторов были построены карты временных

толщин для интервалов ЮС

, ЮС

Куб прогнозной литологии позволил подтвердить и уточнить положение литологических экранов и

области глинизации продуктивных интервалов (Рис. 1, 2, 3). На рисунке 3 продемонстрированы

гидродинамически изолированные проницаемые прослои внутри интервала ЮС

, выделенные по

инверсии RockMod. Геостатистическая инверсия позволяет определить положение литологического

барьера с большой точностью. Геолого-геофизическая информация по двум скважинам,

пробуренным в ходе проекта, показала замечательное совпадение прогнозного куба литологии со

скважинными данными. Новая скважина №4 в разрезе интервала ЮС

не содержит коллекторы, что

подтвердилось прогнозными эффективными толщинами (Рис.2, 3).

«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной

интерпретации геолого-геофизических данных.

Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.

Геологические модели залежей претерпели существенное уточнение. Границы залежей

экранированные, в предшествующих моделях, тектоническими экранами, ограничены в настоящей

работе литологическими барьерами, обоснованными распределением фаций. Модели залежей из

пластовых тектонически экранированных преобразованы в пластовые литологически

экранированные.

Рисунок 3 . Пример выделения литологических экранов в интервале ЮС

по разрезу куба прогнозной

литологии, полученной по результатам геостатической инверсии RockMod. Линия разреза

представлена на рисунке 2.

Выводы

1. В ходе палеогеоморфологических и секвенс-стратиграфических исследований установлены

закономерности размещения сложно построенных структурно-литологических ловушек.

2. Существенно усовершенствованы геологические модели залежей нефти, границы которых

обоснованы с позиций обстановок осадконакопления и распределения фаций.

3. По результатам детерминистической и геостатистической синхронных инверсий выделены и

подтверждены бурением литологические экраны, зоны глинизации и эффективные толщины.

Выполнен количественный прогноз свойств резервуаров в отложениях с коллекторами, толщины

которых находятся ниже предела разрешенности сейсмической разведкой.

4. Определены перспективные участки для последующих геологоразведочных работ.

Литература

1. Дюбрул О. «Использование геостатистики для включения в геологическую модель сейсмических

данных». SEG, EAGE, 2002 г.

2. Муромцев В.С. Электрометрическая геология песчаных тел – литологических ловушек нефти и

газа. Ленинград. Недра, 1984 г., 258 стр.

3. Мухер А.Г., Тугарева А.В. «Палеогеографические особенности строения и перспективы

нефтегазоносности нижне- и среднеюрских отложений Западной Сибири //Пути реализации

нефтегазового потенциала ХМАО». Ханты-Мансийск, 1999 г., с.123-133., гл.5.

4. Шиманский В.В., Хафизов С.Ф., Танинская Н.В., Колпенская Н.Н., Еганьянц Р.Т.

«Литологические ловушки УВ в юрских отложениях юга Тюменской области». ВНИГРИ, Санкт-

Петербург, 2005 г., с.36-47.

5. Sams M., Saussus D. Comparison of lithology and net pay uncertainty between deterministic

and geostatistical inversion workflows. First break, 2010,

№28.

«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной

интерпретации геолого-геофизических данных.

Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ ЛИТОЛОГО-

ФАЦИАЛЬНОЙ МОДЕЛИ И ПРОГНОЗА КОЛЛЕКТОРСКИХ СВОЙСТВ ПЛАСТА Ю

НА

ОСНОВЕ КОМПЛЕКСНОЙ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ДАННЫХ СЕЙСМОРАЗВЕДКИ И ГИС

(НА ПРИМЕРЕ ОДНОГО ИЗ МЕСТОРОЖДЕНИЙ ЗАПАДНОЙ СИБИРИ).

Скачек К.Г.(ТПП «Когалымнефтегаз»), Мунасыпов Н.З. (ООО НПЦ «Геостра»), Цветкова И.В.

(ООО НПЦ «Геостра»), Одинцова М.Ю.* (ООО НПЦ «Геостра»)

Материалы современной сейсморазведки высокого разрешения, полученные после обработки

полевого материала с восстановлением и сохранением истинных амплитуд, позволяют значительно

расширить круг традиционно решаемых задач разведки на нефть и газ.

Основной целью сейсморазведки является не только структурная интерпретация, но и

уточнение в межскважинном пространстве созданной по данным ГИС литолого-фациальной модели

прогноз участков развития высокоёмких коллекторов по площади работ.

В представленном докладе задача прогноза латерального изменения коллекторских свойств

продуктивного интервала разреза решается на основе анализа динамических атрибутов

сейсмической записи совместно с данными ГИС по скважинам.

Задача прогноза, как самих ловушек нефти, так и их фильтрационно-емкостных свойств,

безусловно, более успешно может быть

решена только в благоприятных сейсмогеологических

условиях:

- достаточная эффективная мощность пластов-коллекторов и вмещающих глин, разделяющих

эти пласты;

- их акустическая контрастность

относительно вмещающих пород;

- достаточное количество эталонов для

геостатистического анализа;

- обязательное наличие в комплексе

ГИС замеров АК и ГГКп.

На одном из месторождений Западно-

Сибирского региона были

проведены

детальные сейсморазведочные работы 3D-

МОГТ, целью которых являлось детальное

изучение геологического строения и

структурно-формационных особенностей

нефтегазоносных объектов нижнего мела и

юры, в частности, пласта Ю

васюганской

свиты.

Из числа юрских продуктивных

отложений на исследуемом участке пласт Ю

является основным. Он сложен песчано-

глинистыми отложениями толщиной 15-30 м.

Пористость пород-коллекторов изменяется от

13.1 до 20.5%. Эффективные толщины в

скважинах меняются от 0,6 м до 9,5 м.

В пределах площади работ пробурено

40 разведочных скважин и 185

эксплуатационных скважин. В разведочных

скважинах выполнен стандартный комплекс

ГИС, на основании которого производилось

восстановление литологии и расчленение

геологического

разреза. В 7 скважинах

выполнен акустический каротаж, в 3

скважинах – замеры ГГКп, что позволяет

достаточно подробно изучить упругие

свойства разреза и построить тонкослоистую

пластовую модель целевого интервала разреза.

Рис.1 Результаты картирования песчаных тел

пласта Ю

: а) фрагмент схемы распределения

акустического импеданса в широком окне анализа;

б) фрагмент

разреза акустического импеданса.

«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной

интерпретации геолого-геофизических данных.

Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.

Для решения задачи построения геолого-геофизической модели и прогноза коллекторских

свойств пласта Ю

проведена сейсмическая инверсия (синхронная инверсия частичных угловых

сумм) с получением кубов акустического импеданса, плотности и параметра Vp/Vs.

Кроме того, для прогноза коллекторских свойств пласта Ю

в качестве основного параметра

использовалась кривая амплитуд собственных потенциалов альфа-ПС.

Результаты исследований

Прогноз перспективных объектов в интервале прослеживания пласта Ю

выполнен в двух

направлениях: картирование песчаных тел типа линз в широком временном окне и картирование зон

относительно низких значений акустического импеданса внутри выделенных объектов.

Для выполнения литолого-фациального анализа и выявления закономерностей размещения

песчаных тел пласта Ю

была предпринята попытка закартировать их в пределах каждого

отдельного месторождения на исследуемом участке. Для этого построены схемы распределения

акустического импеданса в широких временных окнах, охватывающих непосредственно объект

исследований (рис.1). На вертикальных срезах куба акустического импеданса четко выделяются

локальные тела, слагающие пласт Ю

(рис.1б). Из рисунка видно, что выделенные тела

малоразмерны и перекрываются между собой.

Большой интерес вызывает возможность разделения пород по литологии и насыщению

внутри продуктивного пласта Ю

.Из практического опыта работ, на основании анализа средних

пластовых значений АИ для

коллекторов и неколлекторов

пласта Ю

сделан вывод, что

при недостаточных скважинных

данных (в нашем случае

отсутствуют эталоны

заглинизированных участков

пласта) по значениям АИ очень

сложно отличить друг от друга,

например, нефтенасыщенный

коллектор и глинисто-углистые

породы. Тем более что для

пород васюганской свиты

характерно присутствие много-

численных углефицированных

остатков, нередки пропластки

бурых и каменных углей, что

делает эти породы схожими по

акустическим свойствам с неф-

тенасыщенными песчаниками.

Пересечение доверительных

интервалов значений АИ

наиболее распространенных

разностей пород в пласте Ю

отсутствие на территории

скважин, вскрывших

заглинизированные участки

пласта, не позволяют

использовать среднее значение

АИ для разделения пород пласта

на отдельные литологические

разности и построить соответствующие прогнозные схемы на исследуемую территорию.

Тем не менее, построена схема распределения акустического импеданса в интервале пласта

(рис.2) в окне анализа, охватывющем только верхнюю часть пласта, где получили развитие

коллектора с улучшенными ФЕС. Скважины с установленной нефтеносностью песчаников и

наличием водоносных коллекторов сосредоточены в зонах низких и переходных к низким значений

импеданса.

Рис. 2 Схема распределения акустического импеданса по

пласту Ю

с наложением структурного плана

«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной

интерпретации геолого-геофизических данных.

Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.

Участки аномально низких значений импеданса в области вскрытых залежей позволяют

предположить наличие зон с улучшенными коллекторскими свойствами в районе рекомендуемых

скважин (рис.2).

Относительно прогноза нефтеносности исследуемого пласта Ю

наибольшие надежды были

связаны с результатами одновременной инверсии по частичным суммам. Это оправдано тем, что в

основе метода AVO лежит утверждение, что «одни и те же породы, в зависимости от типа флюида

характеризуются различным отношением скоростей распространения продольных и поперечных волн

Vp/Vs».

Входными параметрами для применения методики прогноза областей возможного

нефтенасыщения являлись

куб параметра Vp/Vs и данные ГИС. Построена схема распределения

плотности и параметра Vp/Vs

(рис.3).

Области аномально

низких значений параметра на

участках вскрытых залежей

нефти дают возможность (с

определённой долей условности)

прогнозировать перспективные

зоны в районе рекомендованных

скважин.

Для получения связей

петрофизических характеристик

пласта Ю

с данными

сейсморазведки и построения

прогнозных карт на изучаемой

площади были применены

методики мультиатрибутного

анализа и многомерной геоста-

тистики. Геостатистический

подход к решению задачи

картирования ФЕС по

сейсмическим данным сводится

к поиску статистических

зависимостей между атрибутами

сейсмической записи и ФЕС

среды. На первом этапе протес-

тированы мультиатрибутные

связи между параметрами

ФЕС

и динамическими атрибутами

сейсмической записи, затем к

выбранным мультиатрибутным группам применялся алгоритм нейронных сетей. Основным

атрибутом при прогнозировании являлся акустический импеданс, а использование дополнительных

атрибутов позволило повысить точность прогноза. Для изучаемых отложений наиболее

информативным параметром является кривая альфа-ПС, которая даёт нам не только разделение

интервала пласта на «коллектор» и

«неколлектор», но и решает вопрос качества коллектора

(песчанистости). В качестве примера на рис.4 продемонстрирован прогноз параметра альфа-ПС:

приведены фрагмент разреза в интервале пласта Ю

и кросс-плот, демонстрирующий

взаимозависимость

фактических и прогнозных значений параметра. Использование алгоритма

нейронных сетей Probabilistic Neural Network позволило повысить коэффициент корреляции до 0.89.

Построенные прогнозные карты пористости, плотности, эффективных толщин,

песчанистости, легли в основу сейсмогеологической модели пласта Ю

В 2011 году в западной части объекта наш прогноз успешно подтвердился бурением

скважины №192. Эффективная толщина пласта Ю

оказалась равной 7 м,

нефтенасыщенная – 5.5 м.

Рис. 3 Схема распределения параметра Vp

Vs в интервале

коллекторов пласта Ю

Скв.192

Hэ

=7м

Hне

т.=5

5м

«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной

интерпретации геолого-геофизических данных.

Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.

Литература

1. Ампилов Ю.П. Сейсмическая интерпретация: опыт и проблемы. М., Геоинформмарк, 2004.278

с.

2. Ампилов Ю.П. От сейсмической интерпретации к моделированию и оценке месторождений

нефти и газа. М., СПЕКТР, 2008, 384 с.

3. Ампилов Ю.П., Барков А.Ю., Шаров С.А., Яковлев И.В., Богданова О.Е. Сопоставление

альтернативных методов

прогноза фильтрационно-емкостных свойств в межскважинном

пространстве по данным сейсморазведки. Технологии сейсморазведки, 2009, №1.С.60-69.

4. Лаврик А.С., Некрасова Л.А., Логинов Д.В., Ярлыков М.Ю. Методические приемы

применения нейросетевого моделирования для построения карт подсчетных параметров. 2007.

Геофизика. 4.С. 103-107.

5. Humpson P.P., Schuelke J.A., Quirein J.A. Use of mutiattribute transforms to predict log properties

from seismic data. 2001. Geophysics. 66. P. 220-236.

Рис.5 Прогноз песчанистости пласта Ю

: а) схема песчанистости; б) фрагмент разреза параметра альфа_ПС;

в) взаимозависимость фактических и прогнозных значений параметра.

Скв.192

Hэ

=7м

Hне

т.=5

5м

«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной

интерпретации геолого-геофизических данных.

Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.

МОНИТОРИНГ ГЕОЛОГИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ МЕСТОРОЖДЕНИЯ ИМ.Ю.КОРЧАГИНА С

ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СЕЙСМИЧЕСКИХ ДАННЫХ ПО ТЕХНОЛОГИИ ГЕНЕТИЧЕСКОЙ

ИНВЕРСИИ РЕАЛИЗОВАННОЙ В КОМПЛЕКСЕ PETREL

П.Ф. Попова*, С.В. Попович, Н.В. Булеева (Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг»

«ВолгоградНИПИМорнефть»)

Введение.

Рассматриваемое месторождение им. Ю Корчагина структура находится в пределах северной

части Российского сектора акватории Каспийского моря. В

тектоническом отношении приурочена к

Широтно-Ракушечному валу, который является морским продолжением вала Карпинского.

Нефтегазовое месторождение им.Ю.Корчагина на структуре Широтная открыто поисковой

скважиной 1 Широтная. Промышленные залежи нефти вскрыты в доломитах верхней юры, нефти и

газоконденсата в терригенных отложениях нижнего мела. Поисковыми скважинами 2, 3 был

установлен контур ВНК для многопластовой залежи.

Целевым

назначением исследований являлся мониторинг геологической модели

месторождения им. Ю Корчагина в реальном времени по результатам эксплутационного бурения. в

продуктивных толщах верхнеюрско-нижнемелового возраста.

Основные неопределенности модели до ввода новых скважин:

- в структурных планах: гипсометрия, наклонометрия пластов;

- в литологии: коллектор-неколлектор в межскважинном пространстве;

- геометрия тектонических нарушений, наличие трещиноватости.

Основные

этапы мониторинга:

-обновление структурно – скоростной модели;

- обновлением петрофизических свойств продуктивного резервуара;

- изучение трещиноватости.

Моделирование резервуара месторождения проводилось с использованием технологии

генетической инверсии, реализованной в программном комплексе Petrel и сейсмической съемки 3D.

Авторами этой методики являются И. Приезжев, Л. Шмарьян (Shlumberger).

Аппробация данной технологии проведена в институте ООО «ЛУКОЙЛ-

ВолгоградНИПИморнефть» как на суше

в пределах Волгоградского Поволжья, так и на акватории

Северного Каспия, которая дала положительные результаты.

Описание генетической инверсии.

Приоритетом данной технологии является выполнение сейсмической инверсии с

использованием минимальной априорной информации.

На первом этапе выполняется построение многотрассового нелинейного оператора с

обучением на скважинах с помощью генетических алгоритмов. При этом использовалась следующая

информация:

результаты интерпретации геофизических исследований скважин; сейсмические

данные.

Вычислительная процедура состоит из обучения нейронной сети на основе данных по

скважинам. На вход нейронных сетей подаются сейсмические трассы вдоль ствола скважин

участвующих в обучении. Обученные нейронные сети применяются к сейсмическим материалам и

при этом вычисляется куб свойств, которые использовались при обучении. Контроль качества

инверсии определяется по сходимости скважинных и сейсмических данных.

На втором этапе проводиться собственно моделирование резервуара, с использованием

результатов сейсмической инверсии в качестве объемного тренда, полученных на первом этапе.

Для прогнозирования разреза терригенных отложений использован гамма-каротаж (ГК),

который, как известно, позволяет максимально дифференцировать разрез по петрофизическим

свойствам, оценить глинистость и

песчанистость. При прогнозировании зон разуплотнения разреза

карбонатных отложений использовались данные плотностного каротажа (ГГК).

В результате были получены геологические модели месторождения по распределению

значений плотности в отложениях волжского региояруса и по распределению значений гамма-

каротажа (песчанистости, глинистости) в терригенных отложениях нижнемелового возраста.

Для пересчета значений эффективной пористости на вход подавалась кривая эффективной

пористости, полученная в лабораторных условиях института при детальных

«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной

интерпретации геолого-геофизических данных.

Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.

Рисунок 1 Результаты интегральной точности генетической инверсии

исследованиях керна и ГИС. Трендом ставили полученные в результате моделирования куб свойств

распределения значений плотности для карбонатных отложений и куб свойств глинистости

(песчанистости) для терригенных пород.

Распространение свойств со скважин во внутрискважинное пространство проводилось с

использованием алгоритма sequential gaussian simulation. При таком распределении, наряду со

значениями

пористости, в скважинах, подлежащих интерполяции, учитывались величины в

межскважинном пространстве, связанные с пористостью регрессионной зависимостью с

коэффициентами более 0,87 (рисунок 2).

В дальнейшем, кубы эффективной пористости использовалась для расчета литотипов

«коллектор – не коллектор», эффективных толщин, флюидонасыщенности, нефтенасыщенности.

На рисунке 2 приведены этапы моделирования на месторождении им. Ю Корчагина

карбонатного разреза продуктивных волжских отложений.

По такому же сценарию проводилось моделирование терригенных нижнемеловых отложений

с использованием гамма-каротажа.

Первая геологическая модель месторождения рассчитывалась по трем поисковым скважинам.

По результатам моделирования появилась возможность, в плоскости различных сечений

месторождения им.Ю.Корчагина спрогнозировать соотношение коллекторов в пределах разрезов

вскрытых бурением скважин 1, 2, 3 Широтные и рекомендуемых эксплутационных скважинах.

Корректность проведения

прогнозирования подтвердилась бурением «кустовой» скважины где

коэффициент корреляции по прогнозу с результатами бурения в районе скважины составляет 0,74.

Проводимый мониторинг горизонтальных скважин также показал высокую эффективность

геологической модели волжских отложений.

При изучении карбонатных отложений большое внимание уделено выделению так

называемым «трещиновато-кавернозным коридорам» (рисунки 3, 4). В зарубежной практике эти зоны

называются - fracture corridors.

Проведенный мониторинг разработки продуктивных верхнеюрских карбонатных отложений

волжского яруса позволили сделать следующие выводы:

- применение технологии моделирования коллекторских свойств пород по сейсмическим

данным с использованием генетической инверсии значительно повышает эффективность

прогнозирования геологической модели разреза и позволяет минимизировать геологические риски

при разработке месторождений;

- в объеме отложений волжского яруса, по результатам геологического моделирования,

получили возможность прогнозировать особенности морфологии и распределение зон разуплотнения

(коллекторов) как по разрезам в любом направлении, так и в плане исследуемой площади;

- по мере ввода в бурение эксплуатационных скважин, в итерактивном режиме, проводилось

уточнение траектории скважины, структурно – скоростной модели месторождения и обновление

петрофизических свойств продуктивного резервуара.

«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной

интерпретации геолого-геофизических данных.

Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.

Сборник - Тезисы конференции Геомодель - 2011

Подождите немного. Документ загружается.