WWW.KNIGA.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Книги, пособия, учебники, издания, публикации

 

ПОЧТИ ВСЕ О СЕЙСМИЧЕСКОЙ ИНВЕРСИИ. ЧАСТЬ 1

Ю. П. Ампилов, А. Ю. Барков, И. В. Яковлев, К. Е. Филиппова, И. И. Приезжев

Введение: все, что вы хотели знать об инверсии, но боялись спросить

В последнее время сейсмическая инверсия стала едва ли не самым модным

термином среди сейсмиков, а также тех геофизиков и геологов, которые работают с

результатами сейсморазведки на более поздних стадиях — при построении геологических

моделей месторождений. Наиболее активные менеджеры многих геофизических компаний даже стали говорить едва ли не о революции в сейсморазведке, которая теперь может предсказывать не только структуру среды по отражающим горизонтам, но и вещество в недрах. И при этом в качестве основного инструмента предполагается сейсмическая инверсия. Поскольку данную статью с таким претенциозным названием наверняка захотят пролистать и смежные специалисты, мы должны для них пояснить этот термин. Под сейсмической инверсией обычно понимают группу алгоритмов, с помощью которых традиционный и всем привычный сейсмический временной разрез трансформируется в разрез так называемого акустического импеданса V — произведения плотности на скорость V. При более детальных построениях возможен расширенный перечень и целевых параметров инверсии, в который к акустическому импедансу могут добавляться сдвиговый импеданс, плотность, скорости продольных и поперечных волн, параметры Ламэ.

В дальнейшем найденные параметры используются через регрессионные зависимости для прогноза свойств среды и, прежде всего, подсчетных параметров:

пористости, насыщенности, эффективной мощности. И хотя не все исследователи согласны с таким двухступенчатым решением задачи (сейсмическая запись импеданс свойство среды), мы рассмотрим в данной статье именно такой подход, не отрицая правомерности иных методов, дающих положительные результаты. Ведь мы и сами изрядно критиковали насаждаемую «абсолютизацию» результатов инверсии для прогноза свойств коллекторов [3] и от этого не отрекаемся.

Инверсию все же следует рассматривать как частную операцию, пусть и специфическую. Ведь при современном уровне развития технологий разведки и разработки месторождений углеводородов наметилась тенденция к слиянию в единый интерактивный граф различных видов специальных исследований, ранее изолированных друг от друга. В настоящее время проекты разработки залежи уже, как правило, базируются на ее детальной геологической модели, при построении которой в свою очередь все более значительную роль играют результаты геофизических исследований:

как скважинных, так и площадных. Особое место тут занимают данные 3D сейсморазведки, используемые не только для построения структурного каркаса модели продуктивного пласта, но и, что особенно важно в условиях дефицита скважинных данных, характерных для морских месторождений, для прогноза его фильтрационноемкостных свойств. В этом прогнозе сейсмической инверсии отводится ведущая роль.





При этом выбор в пользу того или иного метода инверсии определяется степенью сложности геологической обстановки и спектром требующих решения задач.

Как мы все теперь понимаем, инверсия вещь сложная и неоднозначная, однако мы и попытаемся в ней разобраться насколько это возможно в формате журнальной статьи. В первой части статьи, помещенной в данном номере, мы рассмотрим две основных разновидности инверсии, а именно: инверсию полнократного сейсмического куба и инверсию, осуществляемую по частичным угловым суммам. Другие виды инверсии и сопутствующие вопросы будут освещены во второй части статьи, которая будет опубликована в одном из следующих номеров журнала.

Постановка задачи инверсии и методы ее решения Под сейсмической инверсией традиционно принято понимать решение обратной динамической задачи сейсмики, то есть восстановление распределения упругих параметров геологической среды по зарегистрированному волновому полю. В упрощенном виде эта задача может быть сформулирована следующим образом.

Пусть m — набор параметров модели, с помощью которой описывается изучаемая среда; этот набор может варьироваться в зависимости от сложности постановки задачи.

Пусть также u L(m) — волновое поле, соответствующее модели m и рассчитываемое путем применения некоторого оператора L. Тогда инверсия наблюденного волнового поля ~ ~ ~ ~ u заключается в отыскании модели среды m такой, что u L(m). Ясно, что строгое равенство здесь недостижимо, поскольку модель лишь приближенно описывает геологическую среду, процессы, происходящие при распространении реального волнового поля, сложнее тех, что описываются оператором L, а зарегистрированные данные осложнены присутствием различного рода помех. Кроме того, очевидно, что задача инверсии является некорректной, так как ее решение не единственно: одно и то же волновое поле может быть порождено, вообще говоря, бесконечным числом различных моделей. Поэтому при построении алгоритмов инверсии на решение накладывают ограничения, которые заключаются в том, что оно должно соответствовать некоторой опорной модели, построенной по скважинным данным. Также априорная модель используется для внесения в результат инверсии низкочастотной составляющей, отсутствующей в исходных сейсмических данных в силу ограниченности их частотного диапазона.

Вид оператора L определяется размерностью (одномерная, двумерная, трехмерная) и выбранным способом параметризации модели среды (акустический либо упругий случай). Так, в одномерной постановке, для горизонтально-слоистой модели при нормальном падении плоской продольной волны однократно отраженное волновое поле u может быть представлено в виде свертки трассы коэффициентов отражения с зондирующим импульсом, генерируемым источником колебаний. При этом величина коэффициента отражения на границе раздела пластов i и i+1 определяется контрастом акустической жесткости (импеданса) по известной формуле Z P1 Z P i i, rP i 1 (1) i ZP ZP где Z P VP — акустический импеданс, а VP и — соответственно скорость продольных волн и плотность. При углах падения, отличных от нормального, на границе двух сред с различными упругими свойствами необходимо учитывать явление обмена продольных волн в поперечные. В этом случае зависимость коэффициентов отражения/преломления от параметров среды и угла падения подчиняется уравнению Нотта-Цёппритца [7]. Когда модель среды становится двумерной (или трехмерной), то есть характеризуется сложной конфигурацией границ и неоднородным распределением свойств внутри пластов, искомое волновое поле вычисляется как решение полного уравнения распространения упругих колебаний.





Существующие подходы к решению задачи сейсмической инверсии можно условно разделить на следующие группы:

• Явное решение • Оптимизационное решение • Геостатистическая инверсия • Методы многоатрибутного и нейросетевого анализа Явное решение обратной динамической задачи, состоящее в построении обратного оператора L-1 и его применении к наблюденному полю для вычисления искомого распределения параметров модели, получено только в одномерной постановке [1, 16].

Оптимизационный подход является более общим и может применяться при любой размерности задачи. Он заключается в минимизации целевой функции, включающей в качестве слагаемых невязку между наблюденным и синтетическим волновым полем и различные ограничения на допустимую степень отклонения результата от некоторой опорной модели среды, обеспечивающие устойчивость и пространственную связность решения. Синтетическое волновое поле рассчитывается на каждой итерации процесса минимизации для серии последовательных приближений искомой модели. Схема построения решения в простейшем случае приведена на рис. 1.

Методы геостатистической инверсии [9, 10], по сути, являются комбинацией инструментов геологического моделирования и решения прямой задачи сейсмики: на основе скважинных данных и вариограмм, задающих пространственное распределение свойств среды, генерируются множественные реализации модели акустических параметров. Затем выбираются и усредняются наиболее вероятные реализации, также обеспечивающие наименьшую невязку между соответствующим им модельным и наблюденным волновым полем. Таким образом формируется устойчивое решение.

Многоатрибутный анализ и более сложный аппарат нейронных сетей [2, 11] подходит к проблеме инверсии с чисто математических позиций. Решение строится, минуя определение физической модели, связывающей искомые параметры геологической среды и зарегистрированное сейсмическое волновое поле. Вместо этого проводится выявление корреляционных зависимостей между ними, проявляющихся в значениях различных динамических атрибутов сейсмозаписи. В этом случае обратный оператор L- заменяется некоторой (при нейросетевом подходе — нелинейной) переходной функцией сейсмических атрибутов, «обученной» на скважинных данных и описывающей обнаруженные закономерности.

В настоящее время технологическое развитие получили алгоритмы потрассной инверсии полно- или частично-кратных суммированных сейсмических данных, явно или неявно базирующиеся на сверточной модели и независимо от геологических условий сводящие решение задачи большей размерности к последовательности решений более простых одномерных задач. При этом компенсация всех возникающих при таком допущении некорректностей (наличие кратных волн и других помех, экзотичное распределение точек отражения, замешивание при суммировании данных, соответствующих разным углам падения, анизотропия свойств среды) дается на откуп процедурам обработки: прежде всего, инструментам подавления регулярных помех, восстановления амплитуд и миграции. Методы «настоящей» упругой инверсии [13, 17] на основе несуммированных данных и полноволнового моделирования не получили широкого распространения, поскольку имеют ряд недостатков, среди которых слабая устойчивость, обусловленная объединением процессов миграции и инверсии в одну оптимизационную процедуру, и необходимость серьезных вычислительных затрат для достижения приемлемой точности.

Подготовка исходных данных Мы уже отметили важность проведения максимально корректной с точки зрения сохранения амплитуд обработки сейсмических данных. Не меньшее значение имеет и анализ качества и надлежащая подготовка материалов скважинных исследований как основы для сейсмической инверсии. Измерения ГИС являются единственным геофизическим методом, доставляющим информацию о геологическом разрезе непосредственно из земных недр, обладая при этом высокой вертикальной разрешенностью и освещая значительный интервал глубин. Поэтому все методы инверсии естественным образом используют скважинные данные для построения геологически осмысленных ограничений (в виде опорной трендовой модели либо точек «обучения» и контроля) на результаты решения обратной динамической задачи, однозначно не разрешимой в общем случае. Так как искомыми параметрами при инверсии являются акустический, сдвиговый импеданс, плотность, то и основными значимыми методами ГИС здесь становятся показания акустического, плотностного каротажа и замеров интервальных времен пробега поперечных волн — методов, к сожалению, наиболее подверженных разного рода искажениям. Такие искажения главным образом вызваны влиянием скважинных условий измерения в интервалах размыва и каверн (рис. 2).

Значительные сложности также вызывает то, что геофизические исследования в скважинах, даже в пределах одного месторождения, проводятся в разные годы, различными операторами, с использованием различной аппаратуры. При этом, как правило, информация по эталонировке приборов отсутствует, либо эта процедура не проводится вовсе. В результате зарегистрированные кривые одного и тоже же метода в скважинах имеют различный уровень показаний, что не связано с геологическими особенностями изучаемого разреза. Более того, поскольку эти методы не входят в комплекс обязательных измерений, а также в силу разнообразных технологических трудностей нередки случаи, когда их показания вообще частично либо полностью отсутствуют (в особенности это касается каротажа на поперечных волнах).

Коррекция показаний плотностного метода в интервалах некачественной записи может проводиться с помощью расчета объемной модели пород на основе имеющегося комплекса ГИС с привлечением данных петрофизических исследований керна, описания шлама и пр. На основе рассчитанной объемной модели вычисляется кривая водонасыщенной плотности, которая при корректном подборе петрофизических параметров должна совпасть с измеренной кривой в интервалах водоносных коллекторов и неразмытых глин. В интервалах некондиционной записи плотностного каротажа модельная кривая не подвержена влиянию прискважинной зоны и соответствует истинной плотности. С целью коррекции кривой акустического каротажа из электрических методов по уравнению Фауста можно рассчитать модельные данные, и с их помощью скорректировать некачественную запись измеренных кривых.

Не менее важной и актуальной задачей является анализ влияния пластовых флюидов, насыщающих породы, на плотность и скорости продольных и поперечных волн.

С целью определения истинных характеристик пород, не измененных искажающим влиянием проникновения фильтрата бурового раствора в пласт на показания методов ближней зоны, применяется моделирование упругих свойств. Исходными данными при таком моделировании являются кривые, полученные по результатам петрофизической интерпретации данных ГИС: объемное содержание минералогических фракций (сухой глины, кварца, известняка и др.), общей пористости, коэффициенты газо-, нефте-, водонасыщенности, априорная информация о литологическом составе пород, свойства углеводородов и пластовой воды. В результате петрофизического моделирования получаются кривые упругих свойств горных пород (интервальные времена пробега продольных, поперечных волн и плотность) для различных вариантов флюидонасыщения.

Далее отредактированные и синтетические каротажные кривые наряду с результатами литологической и петрофизической интерпретацией данных ГИС и расчетов по методике флюидозамещения используются для оценки достаточности исходных данных для решения поставленной геологической задачи (т. н. feasibility study). На этом этапе принимается решение, пригодны ли имеющиеся данные для требуемой характеристики резервуара, и если да, то какие именно. Для этого изучаются гистограммы и кроссплоты различных упругих свойств, и выясняется, в пространстве каких параметров становится возможным разделить целевые пласты на литотипы, выделить интересующие продуктивные зоны, удается ли установить устойчивые зависимости между акустическими и фильтрационно-емкостными свойствами. Эта информация также помогает определить, какой именно метод инверсии необходимо применить в заданных геологических условиях. Кроме того, такой анализ выступает своеобразным инструментом контроля качества: если поведение изучаемых параметров на таких планшетах характеризуется необъяснимыми аномалиями и не укладывается в априорные представления о строении месторождения, это повод вернуться на этап редактирования и петрофизического моделирования скважинных данных.

Акустический случай: инверсия полнократных сумм Задача акустической инверсии полнократных сейсмических данных состоит в восстановлении вертикального распределения акустического импеданса ZP по трассе нормального падения однократно отраженного поля продольных волн в каждой точке поверхности. При этом предполагается, что каждая трасса суммарного разреза ОГТ или куба данных 3D в той или иной мере локально удовлетворяет допущениям такой постановки. Это означает, что обработка проведена таким образом, что вычтены все кратные волны, введены необходимые амплитудные поправки за геометрическое расхождение, обмен, поглощение, а также выполнена миграция до суммирования, то есть все отражения снесены в точки, соответствующие истинному положению рассеивателей.

Основным преимуществом акустической инверсии является ее вычислительная эффективность и простота, поскольку она не требует никакой специальной подготовки сейсмических данных — все необходимые процедуры, перечисленные выше, давно стали стандартной частью любого графа обработки. Получаемые в результате разрезы или куб акустической жесткости зачастую являются вполне информативными как на качественном уровне, существенно облегчая интерпретацию литофациальных и стратиграфических границ, так и на количественном: акустический импеданс широко используется при прогнозе распределения пористости и газонасыщенности продуктивных коллекторов.

Однако встречаются и такие геологические задачи, когда информации, полученной с помощью акустической инверсии, оказывается недостаточно: например, при необходимости построения детальной литологической модели пласта далеко не всегда удается однозначно разделить разрез на требуемые литотипы только в поле P импеданса.

Среди алгоритмов акустической инверсии, получивших к настоящему моменту наибольшее распространение, — так называемая инверсия редких импульсов с ограничениями (CSSI, Constrained Sparse Spike Inversion) и различные реализации нейросетевой инверсии, одним из самых «продвинутых» из которых является «генетический» метод (Genetic Inversion).

Инверсия редких импульсов [14] базируется на сверточной модели наблюденного волнового поля, а также на предположении о том, что изучаемая среда состоит из конечного числа достаточно мощных однородных пластов с горизонтальными границами.

Это требование позволяет сократить пространство допустимых решений путем противоположными по знаку и равными по модулю коэффициентами отражения. Такие «диполи» в свертке с импульсом источника не дают практически никакого вклада в результирующую трассу, а, следовательно, возможность их наличия значительно увеличивает неоднозначность решения.

Таким образом, пусть каждая трасса суммарного разреза может быть представлена в виде:

где r(t) — трасса коэффициентов отражения, w(t) — импульс, t — шаг дискретизации, N — число отсчетов. При этом условие редкости означает, что сумма модулей функционала совместно с невязкой между модельной трассой вида (2) и наблюденной трассой ~ (t ) позволяет построить эффективный алгоритм вычисления искомой модели коэффициентов отражения, а затем, в результате применения рекуррентной формулы (1), и акустического импеданса.

Инверсия редких импульсов с ограничениями повышает устойчивость решения за счет добавления к целевому функционалу слагаемых, контролирующих максимально допустимое отклонение вычисляемых параметров от некоторой опорной трендовой модели, а также от результата инверсии в соседних точках поверхности, что в свою очередь улучшает пространственную связность получаемых разрезов или кубов акустического импеданса.

Главными методическими проблемами, возникающими при проведении инверсии CSSI, являются оценка формы импульса w(t) и внесение в решение низкочастотной составляющей. Для решения последней задачи, актуальной для всех видов сейсмической инверсии, снова используется низкочастотная трендовая акустическая модель, построенная по наблюденным скважинным данным. Именно поэтому, как уже отмечалось, качество скважинных данных, является принципиально важным, поскольку хорошая трендовая модель — залог успеха на пути к хорошему финальному результату [5, 12].

Импульс обычно оценивается статистически или с помощью оптимизационной процедуры как обеспечивающий наилучшее соответствие синтетической трассы реальной в окрестности скважины. Необходимость оценки формы сигнала часто преподносится сторонниками альтернативных стратегий сейсмической инверсии в качестве недостатка алгоритмов, основанных на сверточной модели. Многие их аргументы действительно объективны, так как импульс, извлеченный каким-либо способом из суммированных сейсмических данных в целевом интервале, имеет мало общего с формой сигнала соответствующей прямой волны, которая не регистрируется системами наблюдения поверхностной сейсмики. Тем не менее, анализ формы импульса помимо прочего является весьма полезным средством оценки качества, позволяющим контролировать точность увязки и корректность обработки сейсмических и скважинных данных. Извлеченный сигнал должен иметь форму, близкую к нуль-фазовой, затухать на концах, а все латеральные (от скважины к скважине) вариации формы и амплитуды должны быть геологически обоснованы; в противном случае они свидетельствуют о наличии дефектов в исходных данных.

«Генетическая» инверсия [15] является современным расширением нейросетевого подхода к решению задачи акустической инверсии, главное отличие которого от предшественников состоит в нестандартном способе выбора параметров, или весов нейронной сети при ее обучении на скважинных данных. Этот способ неожиданным образом оказывается основанным на дарвиновской теории естественного отбора: при оптимизации весов генерируется множество их наборов, из которых выбирается пара реализаций, обеспечивающих наименьшие значения функции ошибок. Далее два этих решения подвергаются случайным «скрещиваниям» (комбинирование весов из разных наборов) и «мутациям» (возмущение весов в каждом наборе), образуя новое множество решений. Процесс выбора «сильнейших» повторяется до тех пор, пока не будет достигнут заданный допустимый уровень ошибки — невязки между обучающим набором данных и набором, синтезированным при помощи сконструированной нейронной сети.

Подобный «генетический» алгоритм построения весовой функции позволяет избежать попадания в локальные минимумы в процессе обучения, а значит, получить в итоге более точный и устойчивый результат инверсии. В остальном для этого метода характерны все преимущества и недостатки применения нейросетевого анализа. К преимуществам относятся: простота использования (процедура почти автоматическая), быстродействие, отсутствие необходимости в задании формы импульса, возможность использования алгоритма для восстановления других свойств; к недостаткам — прежде всего, опасность недо- или переобучения, приводящих соответственно к потере точности и устойчивости решения. Очевидно также, что, как и для прочих методов инверсионных преобразований, адекватность результата работы «генетического» алгоритма определяется качеством входных данных, а для получения физически значимых величин акустического импеданса к полученному решению необходимо добавить низкочастотную составляющую.

Рассмотрим пример применения аппарата акустический инверсии на реальных материалах и попытаемся очертить круг задач, которые можно решать с ее помощью, а заодно сравним результаты, полученные описанными выше различными методами.

Исследуемым объектом является Штокмановское ГКМ, расположенное в акватории Баренцева моря, — одно из крупнейших морских газовых месторождений. Во многих смыслах оно уникально: как по своим размерам (около 1600 кв. км), так и по качеству газосодержащих коллекторов. В разрезе месторождения выделяется три основных продуктивных интервала (Ю0-Ю0’, Ю1 и Ю2+3), относящихся к различным условиям осадконакопления (рис. 3). Коллектора представлены песчаниками с мощностью пластов до 100 м и высокими, до 90%, значениями газонасыщенности. На территории месторождения в разные годы пробурено 7 разведочных скважин, а в 2004 г. проведены сейсмические наблюдения 3D. В 2008 г. была выполнена повторная обработка и интерпретация материалов сейсморазведки, сорвавшая покровы со многих особенностей строения продуктивных пластов [8].

Использование результатов акустической инверсии оказалось полезным еще на этапе проведения технического соревнования между компаниями, претендовавшими на участие в переобработке сейсмических данных. Сравнительный анализ результатов акустической инверсии представленных на конкурс сейсмических разрезов вдоль одной из линий наблюдения помог принять решение по выбору наилучшего варианта обработки (рис. 4). Несмотря на то, что инверсия была выполнена в экспресс-варианте, с учетом материалов только одной скважины, изучение разрезов акустического импеданса позволило сделать геологически обоснованные оценки качества полученных результатов [6].

На стадии переинтерпретации сейсмического куба 3D акустическая инверсия была выполнена с использованием всего объема скважинных данных и обновленной структурной модели залежи, включающей границы кровлей и подошв основных продуктивных пластов. Объемное распределение акустического импеданса было получено двумя способами: с помощью алгоритма CSSI и «генетической» инверсии. Сравнение результатов, полученных путем применения этих двух альтернативных подходов, не позволяет выявить значимых различий (рис. 5) — на качественном уровне они отображают одни и те же особенности геологического строения с одинаковой детальностью. Для количественного анализа (прогноза коллекторских свойств), тем не менее, был взят куб P импеданса, рассчитанный методом редких импульсов, потому что «генетический» алгоритм на настоящий момент не включает в решение низкочастотную составляющую, а значит, не позволяет использовать абсолютные значения импеданса, без которых прогноз свойств резервуара теряет смысл.

Использование при интерпретации куба акустического импеданса позволило выделить структурные элементы и детали внутреннего строения целевых интервалов, прежде остававшиеся не до конца выясненными. В частности, удалось построить поверхность кровли песчано-алевролитовой пачки, обнаруженной по данным бурения внутри целевого пласта Ю1 и характеризующейся улучшенными коллекторскими свойствами (рис. 6). По палеореконструкции пласта Ю2 в кубе акустического импеданса удалось не только закартировать палеорусла, залегающие в его толще, но и обосновать предположение о наличии единой залежи Ю2+3 с подошвой, проходящей по границе ааленских песчаников (рис. 7).

Затем на основе зависимостей, выявленных по скважинным данным, в каждом продуктивном интервале куб акустической жесткости совместно с рядом сейсмических атрибутов был преобразован в кубы свойств пористости и газонасыщенности [4], которые были инкорпорированы в геологическую модель месторождения, благодаря чему при ее построении удалось выделить «гравелитовый» пропласток с улучшенными фильтрационно-емкостными свойствами в пределах пласта Ю1 и учесть пространственное распространение дельтовых фаций в пласте Ю2+3 (рис. 8).

Однако в интервале Ю0 прогнозные значения пористости оказались непригодными для использования в геологической модели, поскольку были существенно искажены влиянием аномальной газонасыщенной части пласта, за пределами которой полученная пористость резко падала до граничных значений (рис.

9). Выходом из этого затруднения должен служить раздельный прогноз пористости для газо- и водонасыщенной части пласта, что в свою очередь указывает на вторую проблему: необходимость построения объемной литологической модели резервуара Ю0 с выделением минимум трех литотипов («газонасыщенный песчаник», «водонасыщенный песчаник», «глина») вместо имеющихся двух («песчаник», «глина»). Кроме того, из-за невозможности разделения факторов литологии и насыщения в поле одного только акустического импеданса осталось неопределенным, является ли «гравелитовое» тело в пласте Ю1 единым связанным объектом и выходят ли его границы за пределы насыщенной части этого интервала.

Таким образом, очерчивается круг геологических задач по дальнейшей детализации строения месторождения, решение которых требует расширения арсенала параметров, используемых для его описания.

Упругий случай: инверсия частичных сумм Бурный прогресс в развитии технологий полевых работ и обработки привел к тому, что сегодня в распоряжении геофизика-интерпретатора оказывается значительно более информативный набор сейсмических данных, чем еще 10 лет назад. В частности, современные алгоритмы подавления кратных волн и других видов помех, возможности по созданию скоростных моделей сложнопостроенных сред, учета анизотропии и множественных путей при миграции до суммирования позволяют в результате обработки получать сейсмограммы высокого качества в широком диапазоне удалений (или углов падения). Это в свою очередь дает возможность для расчета угловых сумм — сейсмических разрезов или кубов отраженных волн, соответствующих различным углам падения. Наличие такого набора данных открывает путь для естественного расширения постановки задачи инверсии. Оно заключается в переходе от акустического случая, соответствующего нормальному падению, к упругому, учитывающему зависимость коэффициента отражения от угла подхода прямой волны и трех независимых упругих параметров. В качестве характеристик среды, участвующих в уравнениях, описывающих эту зависимость, выступают скорости продольных, поперечных волн и плотность. Однако при постановке задачи инверсии частичных сумм искомыми параметрами, как правило, являются акустический, сдвиговый импеданс и плотность — отчасти как дань традиции, отчасти потому, что эмпирически такая параметризация дает более устойчивое решение.

Таким образом, в алгоритме синхронной инверсии угловых сумм используется несколько угловых или ограниченных по выносу суммарных сейсмических наборов для восстановления распределения акустического, сдвигового импеданса и плотности. Также необходимым условием для выполнения этого типа инверсии является наличие кондиционных замеров (либо полученных с использованием петрофизического моделирования) скоростей пробега S-волны, P-волны и плотности в скважинах, в то время как для выполнения обычной акустической инверсии необходимы только данные по Pволне и плотности.

Перед тем, как приступить к инверсии угловых сумм, необходимо задать вопрос:

как много частично-кратных сумм нужно для достоверного восстановления в процессе синхронной инверсии всех трех упругих параметров среды? Ответ на него во многом определяется конкретной геологической обстановкой и требует проведения соответствующих тестов алгоритма. Однако из уравнения Нота-Цёппритца следует и подтверждается опытным путем, что наименее стабильным и наиболее трудно восстанавливаемым параметром является плотность, поскольку ее вариации оказывают влияние на величину коэффициента отражения при углах падения, значительно отличающихся от нормального. На рис. 10 приведены графики, иллюстрирующие «достоверность» восстановления акустического (красный цвет), сдвигового импеданса (синий цвет) и плотности (зеленый цвет) при наличии двух, трех и пяти угловых сумм в диапазоне углов от 0 до 45 градусов. Видно, что о восстановлении плотности по результатам инверсии можно говорить только при наличии пяти угловых сумм для углов более 30 градусов. Для надежной инверсии относительно сдвигового импеданса оказывается достаточно трех частичных сумм, а акустический импеданс успешно вычисляется (как известно) и по одной сумме.

Специфическим этапом в подготовке данных к синхронной угловой инверсии является «выравнивание» частичных сумм, компенсирующее остаточные локальные сдвиги внутри сейсмограмм в трассах различных удалений, связанные с недоучетом кинематических и статических поправок. По условию задачи инверсии угловых сумм, оси синфазности предполагаются идеально спрямленными, так как наличие в них неучтенных остаточных сдвигов приводит к тому, что амплитуда, принимаемая за значение коэффициента отражения от некоторой внутренней границы среды, при разных углах может оказаться на временах, не соответствующих положению этой границы. Это, в свою очередь, служит источником ошибок в определении искомых параметров. Выравнивание обычно выполняется путем приведения всех сумм к сумме ближних удалений либо к полнократному разрезу и может проводиться по отпикированным заранее горизонтам или для каждого отсчета. В последнем случае сдвиги рассчитываются на основе вычисляемой в скользящем временном окне функции взаимной корреляции между выравниваемой и эталонной трассой с последующей интерполяцией амплитуд между новыми положениями отсчетов.

В конкретной реализации синхронная инверсия частичных угловых сумм может быть осуществлена методом CSSI. При этом сохраняются все его основные принципы, а в целевой функционал добавляются слагаемые невязок по каждой из сумм.

В процессе инверсии выполняется моделирование синтетических сейсмических трасс посредством свертки извлеченных импульсов (для каждого диапазона углов или удалений) с инвертированными последовательностями коэффициентов отражения, которые для каждого угла падения удовлетворяют уравнению Нота-Цёппритца или какойлибо из его аппроксимаций (в случае если они справедливы для имеющегося диапазона углов).

Для стабилизации низкочастотной компоненты, представляющей диапазон частот ниже сейсмического, в процессе синхронной инверсии используются модели каждого из искомых параметров, построенные на основе скважинных данных и структурных поверхностей. Получаемые разрезы упругих свойств могут быть напрямую использованы для геолого-геофизической интерпретации или пересчитаны в другие упругие свойства — например, отношение скоростей продольных и поперечных волн, коэффициент Пуассона или параметры Ламэ.

Вернемся к примеру Штокмановского ГКМ и неразрешенным проблемам, сформулированным в конце предыдущего раздела. Решение описанных геологических задач, хотя и касается преимущественно непродуктивной части пластов и практически не влияет на оценку запасов, является принципиально важным на этапе формирования гидродинамической модели резервуара и проектирования разработки. Путь к их решению связан с более детальным прогнозом литофациального состава залежи, для проведения которого необходимо добавить к набору характеристических параметров величины, менее чувствительные к флюидонасыщению. К таким параметрам относятся характеристики поперечных волн, и анализ скважинных данных показывает, что классификация в пространстве акустического и сдвигового импеданса позволяет однозначно расчленить резервуар Ю0 на требуемые литотипы (рис. 11). Таким образом, для построения литологической модели резервуара необходимо получить объемные распределения P и S импеданса. Это может быть сделано за счет применения синхронной детерминистической инверсии при наличии кондиционной исходной информации — измерений акустического, плотностного каротажа и интервальных времен пробега поперечных волн в скважине и кубов частичных угловых сумм.

На Штокмановском ГКМ в результате обработки было получено 8 угловых сумм в диапазоне углов падения от 5 до 53 градусов. После предварительного анализа, «выравнивания» и извлечения импульсов из всех сумм для инверсии были выбраны первые 7 из них (то есть достаточно для надежного восстановления как акустического, так и сдвигового импеданса). Запись каротажа поперечных волн присутствует лишь в одной из семи скважин, поэтому в остальных с помощью петрофизического моделирования были рассчитаны синтетические кривые времен пробега S волн. Кроме того, предварительно была проведена коррекция показаний акустического и плотностного каротажа за скважинные условия, а также удаление некондиционных участков кривых ГИС. Далее на основе скважинных данных и структурных поверхностей, полученных во время интерпретации данных сейсморазведки, была построена низкочастотная трендовая модель упругих параметров в интервале пластов Ю0—Ю2+3. При этом для более корректного описания аномальной газонасыщенной части резервуара Ю0 в трендовую модель был добавлен специальный слой, сверху ограниченный кровлей пласта, а снизу — подошвой и поверхностью газоводяного контакта.

Сопоставление результатов инверсии со скважинными данными в сейсмической полосе частот показывает высокую точность восстановления упругих параметров: P, S импеданса и плотности — коэффициенты корреляции инвертированных параметров с измерениями ГИС составили 0,93, 0,84 и 0,83 соответственно (рис. 12).

Для продуктивного пласта Ю0 с использованием кубов акустического и сдвигового импеданса была построена объемная литологическая модель (рис. 13) на основе трех литотипов, выделенных по скважинным данным. Затем для каждого типа насыщения коллектора (литотипы «газ» и «вода») была применена зависимость пористости от P импеданса (рис. 14). Полученное таким образом распределение прогнозной пористости лишено влияния газовой «шапки» и, следовательно, более адекватно описывает свойства пласта (рис. 15).

О резервуаре Ю1 также удалось получить дополнительную информацию: по распределению пониженных значений сдвигового импеданса может быть закартирована предполагаемая область распространения «гравелитовых» фаций (рис. 16), а по кроссплоту P и S импеданса в ее пределах выделяется зона с улучшенными коллекторскими свойствами (максимальной пористостью) (рис. 17).

Итак, приведенный пример наглядно иллюстрирует преимущество детерминистической синхронной инверсии угловых сумм: с ее помощью, за счет возможности совместного анализа нескольких независимых упругих параметров пород, формирующих залежь, удается успешно решить задачу литологического расчленения резервуара и прогноза пористости в присутствии аномально высокого газонасыщения там, где сейсмическая инверсия в акустическом варианте бессильна.

Заключение В первой части статьи мы рассмотрели лишь два основных подхода к сейсмической инверсии и потому общие выводы делать рано. Из сравнения двух методов на конкретном примере можно заключить, что более простая акустическая инверсия по суммотрассам дает удовлетворительные результаты по прогнозу свойств в пределах квазиоднородных блоков. При сильной дифференциации разреза результаты прогноза могут содержать значимые погрешности. Кроме того, эффекты насыщения оказывают наибольшее влияние на величину акустического импеданса и потому прогноз других параметров среды и, прежде всего, пористости является в такой ситуации не вполне корректным. Инверсия по угловым суммам, расширяющая круг анализируемых параметров, частично снимает эти ограничения и позволяет более детально и обоснованно дифференцировать среду по свойствам.

Во второй части данной статьи, которая предполагается к публикации в следующем номере журнала, будут освещены дополнительные методы сейсмической инверсии и сопутствующие вопросы. Мы полагаем, что в результате будет возможно сделать более общие выводы.

Благодарности Авторы выражают благодарность своим коллегам, в той или иной мере принимавшим участие в создании концепции и фактического наполнения этой работы:

Я. И. Штейну, С. Л. Федотову, П. Викену, Д. В. Кляжникову, А. А. Радченко, И. Е. Ягову.

Список литературы 1. Алексеев А. С. Обратные динамические задачи сейсмики. 1967, в кн. «Некоторые методы и алгоритмы интерпретации геофизических данных», М., Наука, с. 9— 2. Ампилов Ю. П. Сейсмическая интерпретация: опыт и проблемы. 2004, М., Геоинформмарк, 278 с.

3. Ампилов Ю. П. От сейсмической интерпретации к моделированию и оценке месторождений нефти и газа. 2008, М., Геоинформмарк, 384 с.

Газарян З. И. Сопоставление альтернативных методов прогноза фильтрационноемкостных свойств по данным сейсморазведки. 2008, Материалы X международной научно-практической конференции «Геомодель-2008»

5. Барков А. Ю., Яковлев И. В., Кляжников Д. В. Некоторые практические вопросы комплексирования сейсмических и скважинных геофизических исследований.

«Геомодель-2008»

6. Барков А. Ю., Штейн Я. И., Яковлев И. В., Гречишникова Т. А. Переобработка данных 3D сейсморазведки для повышения надежности интерпретации и сейсморазведки, 2, с. 38— 7. Боганик Г. Н., Гурвич И. И. Сейсморазведка. 2006, Тверь, АИС, 743 с.

8. Barkov, A., Yakovlev, I., Stein, Y., Grechishnikova, T. and Webb, B. Shtokman 3D seismic data reprocessing brings sharper image to the reservoir. 2009, First Break, 27, 9. Debeye, H. W. J., Sabbah, E. and van der Made, P.M. Stochastic Inversion. 1996, 65th Annual International SEG meeting, Denver, USA 10. Haas, A. and Dubrule, O. Geostatistical Inversion – a Sequential Method of Stochastic Reservoir Modeling Constrained by Seismic Data, 1994, First Break, 12, No. 11, 11. Hampson, P. P., Schuelke, J. S., Quirein, J. A. Use of multiattribute transforms to predict log properties from seismic data. 2001, Geophysics, 66, p. 220— 12. Li, Q. LP sparse spike inversion. 2001, Strata Technique Document, Hampson-Russell Software Services Ltd.

13. Mora, P. Nonlinear two-dimensional elastic inversion of multioffset seismic data. 1987, Geophysics, 52, p. 1211— 14. Oldendurg, D. W., Sheuer, T. and Levy, S. Recovery of the acoustic impedance form reflection seismograms. 1983, Geophysics, 48, p. 1318— 15. Priezzhev, I., Shmaryan, L. and Veeken, P. Genetic seismic inversion using a non-linear, multi-trace reservoir modeling approach. 2009, Extended Abstracts, EAGE 71th Annual Conference, P018.

16. Tal-Virskiy, B. B. and Tabakov, A. A. High resolution prediction of acoustic impedances below bottom-of-hole. 1983, Geophysical Prospecting, 31, p. 225— 17. Tarantola, A. A strategy for nonlinear elastic inversion of seismic reflection data. 1986, Geophysics, 51, p. 1893— Рисунки 1. Оптимизационная схема восстановления трассы коэффициентов отражения 2. Искажения записей акустического и плотностного каротажа в интервалах размыва 3. Продуктивные пласты Штокмановского ГКМ 4. Сравнение различных вариантов обработки одной из линий наблюдения 5. Сравнение результатов акустической инверсии методом редких импульсов и с помощью нейросетевого «генетического» алгоритма 6. Выделение кровли «гравелитовой» пачки в пласте Ю1 на разрезе акустического импеданса 7. Выделение подошвы продуктивного пласта Ю2+3 на разрезе акустического импеданса 8. Результаты использования прогнозных трендов коллекторских свойств при моделировании пористости в пластах Ю1 и Ю2+ 9. Искажение прогнозной пористости в пласте Ю0 за пределами газонасыщенной части резервуара 10. Пример выбора количества частичных сумм, необходимого для надежного восстановления искомых упругих параметров 11. Построение литологической модели пласта Ю 12. Оценка точности результатов инверсии угловых сумм 13. Результаты прогноза пористости и литологии в пласте Ю0 по результатам синхронной инверсии частичных сумм 14. Тренды зависимости пористости от акустического импеданса в пласте Ю 15. Сопоставление карт прогнозной пористости по кровле продуктивного пласта Ю 16. Выделение зон распространения «гравелитовых» фаций в продуктивном пласте Ю 17. Выделение области распространения улучшенных ФЕС в продуктивном пласте Ю

 
Похожие работы:

«АЗА СТАН РЕСПУБЛИКАСЫ БIЛIМ Ж НЕ ЫЛЫМ МИНИСТРЛIГI МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН ХАБАРШЫ 1995 жылды а тарынан жылына 6 рет шы ады (87) · 2012 №2 ВЕСТНИК выходит 6 раз в год с января 1995г. Астана Жаратылыстану жне техникалы ылымдар сериясы Серия естественнотехнических наук Жылына 3 рет шы ады Выходит 3 раза в год Бас редактор: Е.Б. Сыды ов тарих ылымдарыны докторы,профессор Бас редакторды орынбасары : Оразбаев Ж.З. техника ылымдарыны докторы Редакция ал асы: Р.I....»

«Е.П. Гордов, О.Б. Родимова, А.З. Фазлиев Атмосферно-оптические процессы: простые нелинейные модели Научный редактор – доктор физ.-мат. наук Г.Г. Матвиенко Томск 2002 Е.П. Гордов, О.Б. Родимова, А.З. Фазлиев. Атмосферно-оптические процессы: простые нелинейные модели. – Томск: Изд-во Института оптики атмосферы СО РАН, 2002. Изложены основные положения развиваемого авторами подхода к прогнозированию возможных качественных изменений в долговременном поведении сложных атмосферно-оптических процессов...»

«Колесникова Людмила Анисимовна Штрихи к портрету теоретика РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК ПЕТЕРБУРГСКИЙ ИНСТИТУТ ЯДЕРНОЙ ФИЗИКИ ИМ. Б. П. КОНСТАНТИНОВА Л. А. Колесникова Из жизни замечательных ученых Штрихи к портрету теоретика (Заметки о том, как снимался фильм о физике) Гатчина 2004 УДК 001 Колесникова Л. А. Штрихи к портрету теоретика (Заметки о том, как снимался фильм о физике) - Гатчина Ленинградской обл.: Издательство ПИЯФ РАН, 2004. - 82 с. В эссе в яркой и непринужденной форме дается...»

«Емкости для воды б у в г Красноярске Европейская клиника в г Воронеже Доступ к файлам windows 7 через mac Е 160 кaтaлог зaпчaстей Доставка груза г Озерск Е Беркова картинки Есть ли яйца попугаи без г Е польнa мирaжи Есн с пособия к отпуску Доступ к андроиду с win Дударева елена ивановна гАбакан Жеплод для соуса к жареным куропаткам Евротрансмиссия г Москва Е болячки шар-пеев Драйвер к принтеру s 200 ЕТашков умер Документы при открытии счета юр лицу в втб по гМоскве Жалобы и предложения на...»

«Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ ЯДЕРНОЙ ФИЗИКИ ИМ. Д.В.СКОБЕЛЬЦЫНА УДК 551.510; 523.165 Шифр 2007-3-1.3-24-07-126 УТВЕРЖДАЮ Зам. директора НИИЯФ профессор В.И. Саврин _ 2007 г. ОТЧЕТ О НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЕ ПО ГК № 02.513.11. РАЗРАБОТКА РАДИАЦИОННО-СТОЙКИХ НАНОКОМПОЗИТНЫХ УГЛЕВОДОРОДНЫХ МАТЕРИАЛОВ ДЛЯ КОСМИЧЕСКОЙ ТЕХНИКИ (заключительный) Руководитель темы профессор М.И. Панасюк __ 2007 г. Москва СПИСОК ИСПОЛНИТЕЛЕЙ...»

«Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова Научный исследовательский институт ядерной физики им. Д.В. Скобельцына Ульяновский государственный университет ТЕЗИСЫ ДОКЛАДОВ Космос и образование – 2005 10-15 октября, 2005 Ульяновск, Россия Ульяновск-2005 ББК 22.63 я431 K 71 Организационный комитет Председатель: М.И.Панасюк, директор НИИЯФ МГУ В.В. Радченко, зам. директора НИИЯФ МГУ С.В. Булярский, проректор УлГУ В.М. Журавлев, декан ФТФ УлГУ И.В. Яшин (НИИЯФ МГУ) Б.А. Хренов (НИИЯФ...»

«Обзор новостей образования 26-30 августа Новости образования В Москве в этом году создадут десятки внутривузовских лицеев В 2020 году власти ожидают демографический провал в первых классах Нужна новая философия образования Десять основных положений нового закона об образовании Финский язык как основной иностранный скоро станет реальностью в России Школа будущего: ТОП-10 инновационных технологий для учебы Совет по стандартам утвердил федеральный государственный стандарт дошкольного образования...»

«Пятые научные чтения памяти Ю.П. Булашевича, 2009 г. УДК.550.382.4 + 550.341.5 Генерализованная магнитная модель центральной части Урала и её динамические аспекты П.С. Мартышко, 267-88-66, факс. 267-88-72, pmart3@mail.ru В.А. Пьянков, тел./факс 267-88-72, v_pyankov@mail.ru Институт геофизики УрО РАН, Екатеринбург, Россия. В современных физических полях содержится интегральная информация о тектонических процессах прошлого, в результате которых сформировались закономерно распределенные физические...»

«Юрий ДИКИЙ* Absolutus Святослава Рихтера Мы истину, похожую на ложь, Должны хранить сомкнутыми устами, Иначе срам безвинно наживешь. Данте. Божественная комедия.Меня мучила мысль, что музыкант. как Рих тер, единодушно признанный одним из величайших пи анистов в истории, канет в небытие, так и не высказав шись по поводу своего искусства, своего творчества, своей неспокойной жизни, о коей были известны лишь обрывочные сведения да всевозможные слухи, не под дающиеся проверке. Бруно Монсенжон Во...»

«WWW.MEDLINE.RU ТОМ 7, БИОФИЗИКА, ИЮНЬ 2006 Исследование дисперсий фосфолипидов. 1. Меченый NBD-PE и Rh-PE пальмитоилолеоилфосфатидилхолин В.П. Топалы, Э.Е. Топалы Институт Теоретической и Экспериментальной Биофизики РАН, Содержание Аннотация Введение 1. Материалы и методы 2. Результаты и обсуждение 2.1. Первые сомнения 2.2. Флюоресценция меченой дисперсии POPC как функция её возраста 2.3. Влияние ультразвука на флюоресценцию 2.4. Влияние детергентов на флюоресценцию 2.5. Флюоресценция донора и...»

«В.В. Александров РАЗВИВАЮЩИЕСЯ ПРОЦЕССЫ И СИСТЕМЫ Степенные законы Истинные законы не могут быть линейными. Радость любви длится один миг, горечь любви длится всю жизнь. А.Эйнштейн Введение Существуют и появляются определения различным типам систем. Как правило, это связано с более точной идентификацией: области функционирования, математической моделью анализа и прочими специфическими ограничениями. Более подробно классификация систем рассмотрена в [1]. В данной статье рассматриваются поведение...»

«Лев Николаевич Гумилёв Место исторической географии в востоковедных исследованиях Лев Гумилев МЕСТО ИСТОРИЧЕСКОЙ ГЕОГРАФИИ В ВОСТОКОВЕДНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ Опубликовано Народы Азии и Африки, 1970, N 1, стр. 85-94. О значении географических условий, например рельефа для военной истории, говорилось давно. Еще в XVIII в. один из первых русских историков Иван Никитич Болтин сделал замечание: У историка, не имеющего в руках географии, встречается претыкание [i]. Однако ныне история ставит куда более...»

«у зверей стих Гофрообразующий ленточный транспортер н-7мм, ширина 150мм толщина 6-7мм 4Утни-т-1111005-50 диаметр кулачка Гдз химия 11 класса нЕКузнецовой Государства мира не имеющие выхода к морю Где у клавиатуры клавиша space Готовность к школе тест векслера методика Горные лыжи бУ в алматы Где у фольксвагена гольф 3 выбит номер кузова и двигателя Гом-2 увд г нижневaртовскa Гостиница у нины лебяжие острова Головокружение у мaлышa Гражданское право Объекты относящиеся исключительно к...»

«Некоммерческая организация Ассоциация московских вузов Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Российский Государственный медицинский университет Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию Научно-информационный материал Серия Медико-биологический факультет РГМУ УРОВЕНЬ МЕДИКО-БИОЛОГИЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ В РГМУ. МЕСТО И РОЛЬ ВРАЧА-БИОФИЗИКА В СИСТЕМЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ И НА РЫНКЕ ТРУДА В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ Руководитель...»

«Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Тверской государственный университет УТВЕРЖДАЮ Декан биологического факультета _ С.М. Дементьева _2012г. Учебно-методический комплекс по БОЛЬШОМУ ПРАКТИКУМУ специализации Экологическая экспертиза МЕТОДЫ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ВОЗДУХА Для студентов 4 курса очной формы обучения специальности 020803.65 Биоэкология Обсуждено на заседании кафедры ботаника _2012 г. Протокол №_ Заведующий кафедрой _ С.М....»

«Анатолий Афанасьевич ЛЕВАКОВ СТОХАСТИЧЕСКИЕ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ Минск БГУ 2009 УДК 519.2 Леваков, А. А. Стохастические дифференциальные уравнения/ А. А. Леваков. Минск: БГУ, 2009. 231 с. ISBN 978-985-518-250-5. В монографии изложена теория стохастических дифференциальных уравнений, являющаяся одним из основных средств исследования случайных процессов. Рассмотрены три раздела теории стохастических дифференциальных уравнений: теоремы существования, теория устойчивости и методы...»

«Секция А Физика Земли, атмосферы и космоса УДК 550.388 Развитие модели расчета распределения электрического потенциала в ионосфере Аннабаев Руслан Меретович, Лукьянова Рената Юрьевна Научные руководители: А.Л. Котиков, канд. физ.-мат. наук, доцент физического ф-та СПбГУ; А.В. Франк Каменецкий, канд. физ.-мат. наук, ст.н.с., ААНИИ СПб К настоящему времени накоплен большой объем данных наблюдений атмосферного электрического поля. Измерения, проводимые в Антарктиде на станции Восток, позволили по...»

«SELECTED ASPECTS OF THE CONDENSED MATTER PHYSICS. WORK AND LIFE OF PROFESSOR B.YA. SUKHAREVSKY V.V. Eremenko 1, V.G. Manzhely 1, V.N. Varyukhin 2, A.D. Alekseev 3, V.A. Beloshenko 2, A. Voronel 3, V.V Pustovalov 1, V.Ya. Maleev 5, S.A. Gredeskul 6, L.P. Mezhov-Deglin 7, A.Yu. Zakharov 8, N.Ya. Fogel 9, I.I. Vishnevsky 10, V.M. Tsukernik 11, V.N. Vasyukov 12, E.P. Feldman 3, A.V. Leont’eva 13, Yu.A. Mamaluy 14, G.G. Levchenko 2, Yu.V. Medvedev 2, A.D. Prokhorov 2, V.M. Yurchenko 2, B.G. Alapin...»

«Вестник Томского государственного университета. Биология. 2013. № 4 (24). С. 20–35 УДК 631.4 С.В. Лойко1, М.В. Бобровский2, Т.А. Новокрещенных1 Томский государственный университет (г. Томск) 1 Институт физико-химических и биологических проблем почвоведения РАН (г. Пущино) 2 ПРИЗНАКИ ВЕТРОВАЛЬНОГО МОРФОГЕНЕЗА В ФОНОВЫх ПОЧВАх ЧЕРНЕВОЙ ТАЙГИ (НА ПРИМЕРЕ ТОМЬ-яЙСКОГО МЕжДУРЕЧЬя) Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (проекты № 12-04-31514-мол_а, №11-04-90780-моб_ст). Почвы и почвенный...»

«МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ имени М.В.ЛОМОНОСОВА НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ ЯДЕРНОЙ ФИЗИКИ имени Д.В.СКОБЕЛЬЦЫНА Эльмар Николаевич Сосновец Сборник статей, посвящённый памяти Эльмара Николаевича Сосновца Редакторы-составители: М.И.Панасюк, В.И.Тулупов, Н.А.Власова, Н.Н.Павлов Москва Университетская книга 2010 УДК 53(47+57)(082.1)(093.3)(092)Сосновец Э.Н. ББК 22.3д(2)Сосновец Э.Н.+22.63я434Сосновец Э.Н. Э53 Авторы: Е.Е.Антонова, Н.А.Власова, А.С.Ковтюх, Ю.И.Логачёв,...»






 
© 2014 www.kniga.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Книги, пособия, учебники, издания, публикации»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.