Спосіб створення та здійснення раціонального інтеграційного комплексу прогнозно-пошукових методів в геологорозвідці

Спосіб створення та здійснення раціонального інтеграційного комплексу прогнозно-пошукових методів в геологорозвідці, що включає використання приладів та засобів їх переміщення, який відрізняє ться тим, що визначають загальну кількість приладів та засобів їх переміщення та загальну кількість n методів їх використання на території пошукових робіт і комбінації з них С kn, далі в кожній комбінації, складеній з двох і більше цих методів, оцінюють ймовірність Р успішного прогнозу кожним окремим методом за відношенням до кількості відомих родовищ (структур), розраховують сумарну ймовірність успішного прогнозу конкретною комбінацією методів згідно з теоремою складання ймовірностей та теоремою Байєса для повної групи сумісних подій і за формулою Бернуллі розраховують ймовірності прогнозів окремими методами вибраної комбінації, потім формують ряди комбінацій з двох і більше окремих методів за зростанням сумарної ймовірної успішності та за збільшенням числа Бернуллі, на цій основі для U 2 (19) 1 3 38522 Відомий комплексний метод прогнозування покладів вуглеводнів [1], який базується на використанні отриманих в результаті досліджень даних щодо оптимального поглинання пружних хвиль та аномальних характеристик геофізичних, геохімічних і біофізичних полів з урахуванням відомого зв'язку між напруженим станом масиву гірських порід, фізико-хімічними та іншими процесами. Цей зв'язок обумовлюється утворенням в межах антиклінальних і синклінальних стр уктур та в крайових частинах родовищ зон підвищених і понижених механічних напружень, які чергуються. Зонам аномально низьких напружень відповідають ділянки розущільнених порід-колекторів з інтенсивною тріщинува тістю та надфоновою пористістю, сприятливих для акумуляції нафти, конденсату і газу. В плані їм відповідають концентричні смуги ізометричної або неправильної форми. Прогноз зводиться до аналізу аномалій фізичних параметрів за даними двох-трьох, рідше чотирьох методів, одним з яких є сейсморозвідка. Недолік комплексного методу [1] - відсутність критеріїв вибору та інтеграції конкретних методів, крім того, не визначено вимоги щодо необхідності і достатності інформації, наприклад стосовно параметрів корисних сигналів та завад, а також, не визначені граничні матеріальні витрати, необхідні для вирішення поставлених задач. Відомий комплексний спосіб геологогеофізичного і геохімічного прогнозування локальних перспективно рудоносних або нафтогазоносних стр уктур [2], який включає дистанційні (зйомки в інфрачервоному діапазоні), геолого-геофізичні та сейсмокінематичні методи. За даними перевірки прогнозів в Дніпровсько-Донецькій западині бурінням ([2], с.155-160) найменш достовірними (біля 20%) в комплексі є дистанційні методи, які віднесені до 1-ої категорії. Більш достовірними є методи 2-ої категорії (палеотектонічний, графоаналітичний, контрастових карт, стр уктурно-тектонічний, палеоструктурно-геологічний, структурнонеотектонічний, метод повного нормованого градієнту сили тяжіння). До 3-ої категорії входять дослідження методами багатопланового аналізу будови осадової товщі, сейсмокінематичний метод та геохімічні дослідження. Достовірність деяких з них сягає 40% щодо продуктивних об'єктів і є значно вищою при виділенні власне структур. В способі [2] дається ймовірна оцінка достовірності виявлення об'єктів в процесі комплексного прогнозування малоамплітудних піднять. В основу алгоритму покладено співставлення структурних карт і карт ізопахіт в місцях локалізації прогнозних аномалій типу підняття чи палеопідняття та побудову карт в ізолініях достовірності прогнозу за п'я тибальною шкалою. Недолік цього способу в тому, що він не передбачає прогнозування покладів вуглеводнів в пастках різного типу, крім того, відсутні кількісні оцінки ймовірності прогнозування по методах, не враховуються суттєво різні вартості комплексів, які відмінні за ймовірністю виявлення об'єктів прогнозу. Відомий також спосіб пошуку покладів нафти і газу в районах, де за результатами попередніх 4 геологорозвідувальних робіт переважають непродуктивні об'єкти [3], який полягає в проведенні геофізичних і бурових робіт, за якими визначають і послідовно уточнюють параметри класу непродуктивних об'єктів в кореляційно-спектральній області геофізичних полів, і на цій основі з пошукового процесу виключають об'єкти, які за своїми характеристиками відповідають класу непродуктивних. В пошукове буріння вводять тільки об'єкти, які найбільш віддалені в ранжируваному ряді від непродуктивних об'єктів. Недолік способу в тому, що він передбачає залучення лише сейсмічних та гравімагнітних даних, що звуж ує його можливості. Крім того, вказаний спосіб передбачає високу попередню вивченість території, що також накладає обмеження на його застосування. Відомий також спосіб пошуку покладів горючих корисних копалин [4], в основі якого лежить встановлення взаємозв'язку характеристик флюїдонасичених тіл і їх відображень в особливостях геофізичних, геохімічних та інших полів з наступним використанням встановлених закономірностей у різнорівневих те хнологіях комплексних прогнозних досліджень. В останніх вага конкретних методів приблизно пропорційна тісноті встановлених зв'язків полів та об'єктів . Технологія застосування способу передбачає використання електророзвідки, граві- і магніторозвідки, космічних зйомок, геохімії та інших методів. До недоліків способу [4] можна віднести наступне : - відсутність критеріїв визначення необхідного та достатнього внеску кожного з конкретних методів у загальну ймовірність успішного прогнозування; вага конкретних методів залежить від статистичної представницькості даних; - не сформульовані кількісні вимоги стосовно міжметодного та внутріметодного комплексування, що не дозволяє оцінювати вплив методів і критеріїв на кінцевий результат прогнозування комбінацією методів; - не враховується економічна та екологічна сторона застосування методів, які є різними за масштабами витрат та впливом на довкілля. Близьким до запропонованого згідно корисної моделі є спосіб ймовірнісної оцінки точності прогнозу нафтогазоносності локальних структур двома методами із застосуванням формули Байєса [5], при цьому вказується на можливість поширення способу на довільну кількість методів. Недоліком способу [5] є припущення негативного прогнозу одним з конкретних методів, а також відсутність критерію достатності, за яким підбирається необхідний і достатній набір ефективних окремих методів комплексу, тому цей спосіб не забезпечує оптимального інтегрування методів в комплекс. Найбільш близьким [прототип] до запропонованої корисної моделі є спосіб прогнозу нафтогазоносності комплексом методів [6]. Спосіб успішно реалізовано в США (басейн Мідленд, Техас), де він включав 5 окремих методів - регіональний геологічний аналіз, аеро- та наземну газову зйомку, дослідження магнітної сприйнятливості грунту та інтенсивність гамма-випромінювання в енергетич 5 38522 них діапазонах, що відповідають урану (радію) та калію. Є приклади його застосування в Україні [7]. Спосіб включає використання значної кількості методів у передбаченні, що кожен з них, навіть маючи малу достовірність прогнозу, підвищує ймовірність сумарного успішного прогнозу. Наведений приклад використання п'яти методів з ймовірністю неуспіху кожного метода Pн 1,...Рн 5 показує, що ймовірність успішного прогнозу за результатами буріння, визначена за формулою добутку ймовірностей успіху, відповідає реалізації групи подій з сумарною ймовірністю Ру і дорівнює: Ру=1–Рн 1´Рн 2 ´Рн 3´Рн 4´Рн 5=1-0,85=0,672 Застосування комплексу з п'яти окремих методів дозволяє, згідно прототипу, більш ніж утричі збільшити очікуваний позитивний результат порівняно з випадком застосування одного методу, що продемонстровано відкриттям нафтових родовищ Агаріта і Брейді Крік [6]. Недоліки способу: - не уточнено сукупність умов застосування статистичних операцій і підстави використання певних рівнянь теорії ймовірностей для одиничних подій і їх гр уп, а саме: залежність і незалежність подій, їх сумісність і несумісність, протилежність, рівноймовірність, повнота груп подій; - використана формула добутку ймовірностей, яка дозволяє визначити лише апріорну ймовірність однієї події (успішного прогнозу) принаймні одним методом або протилежної події, тобто негативного прогнозу рештою методів ([8], с.28-29). Ці одиничні реалізації методів прогнозу не повністю характеризують груповий експеримент, представлений сукупністю незалежних прогнозів різними методами, що засвідчує обмеженість способу. При заданій ймовірності успішного прогнозу одним методом 0,2 ймовірність досягнення успіху одночасно п'я тьма методами складає за формулою добутку ймовірностей лише P5,5=0,2 5=0,00032. Реально прогноз нафтогазоносності проводиться інтегральним поєднанням методів, спрямованих на позитивний, а не негативний геологоекономічний результат та на мінімальні від'ємні екологічні наслідки. Орієнтація в способі на малу інформативність (ймовірність) методів прогнозу є виправданою лише в обмежених умовах нових неопошукованих земель з невизначеними перспективами. Для таких територій зазвичай обмежені або відсутні дані про зв'язки геофізичних, геохімічних та інши х ознак з нафтогазоносністю або рудоносністю. Практика інтегрування прогнозно-пошукових методів [9] показує, що частина методів може дати негативний прогноз, або невизначений, нейтральний результат, який в теорії ймовірностей відповідає одночасному накладанню протилежних прогностичних подій. Тому точніший результат буде одержаний застосуванням не формули добутку, а формули складання ймовірностей сумісних подій і Байєса, тобто завдяки урахуванню умовних ймовірностей і повної ймовірності. Крім того, для повної групи незалежних пометодних прогнозів, апріорна ймовірність яких відрізняється, ефективність комплексу доцільно визначати не за однаковою малою ймовірністю 6 успішного прогнозу, як в способі [6], а за формулою повторних випробувань Бернуллі [10]. Перевага полягає у можливості одержати при цьому пометодний розподіл ймовірностей для заданої кількості методів і їх комбінацій (тобто конфігурації комплексу) та найімовірніше число позитивних прогнозів застосованою комбінацією методів. Наприклад, для застосованого в прототипі комплексу за кількості методів n=5, ймовірності успішного прогнозу p=0,2 і неуспішного у=0,8 пометодний розподіл ймовірностей Рmn для m=1,2,3,4,5 за формулою Бернуллі для комбінації подій складає: n! Pm,n = ´ P m ´ (1 - P )n - m , m! (n - m )! і кількості успішних прогнозів m для загальної кількості методів n=5 будуть Р0,5=0,328; P1,5=0,410; Р2,5=0,205; P3,5=0,051; Р4,5=0,006; P5,5=0,0003. Таким чином, найбільшою є ймовірність, що лише один з п'яти окремих методів дасть успішний прогноз, причому відносно високою є ймовірність Р0,5=0,328, що жоден з окремих методів не дасть успішного прогнозу. Крім того, ймовірність, що кожен із методів, або 1, 2, 3, 4, 5 методів з п'яти дадуть успішний прогноз, є значно нижчою, ніж вказано в способі, який розглядається, тобто внаслідок формального застосування теорії ймовірностей і неврахування ансамблю подій спосіб, що розглядається, завищує очікувану успішність методів. Спосіб-прототип оперує подіями, які заздалегідь вважаються рівноймовірними (рівноможливими). Однак, методи, реалізація яких призводить до появи події успішного або неуспішного прогнозу, неоднакові за глибинністю досліджень, розділовою здатністю, генетичністю (прямі або опосередковані ознаки нафтогазоносності) тощо. Крім того спосіб не накладає нормуючих обмежень на методи комплексу і їх характеристики, тобто не забезпечує статистичної стійкості ймовірнісних оцінок прогнозу успішності і знижує його достовірність внаслідок неспіврозмірності абсолютних значень характеристик. Підвищити достовірність статистичних оцінок можна накладанням додаткових умов статистичного експерименту. Такі умови за набором додаткових критеріїв або факторів корисності (наприклад, економічних, екологічних, нормування рівня завад тощо) сприяють появі нової умови (наприклад, рівновигідності подій, а саме - оптимальне співвідношення прогностичного, економічного та екологічного факторів корисності). Це наближає одиничні події до рівноймовірних, дає можливість порівнювати ймовірнісні характеристики прогнозу різними методами на єдиній базі і тим самим піднімає об'єктивність прогнозів. В основу запропонованої корисної моделі поставлено задачу удосконалення способу [6] створення та здійснення раціонального комплексу прогнозно-пошукових методів в геологорозвідці, включаючи використання приладів та засобів їх переміщення в процесі геологорозвідувальних робіт шляхом визначення за рівняннями Байєса і Бернуллі вірогідності успішного прогнозування комбінаціями можливих і доцільних геолого 7 38522 геофізичних, гео хімічних та інших методів, обробки співставних рядів ймовірностей успішного прогнозу з нормованими витратами і негативними екологічними наслідками прийомами нелінійного програмування і одержання оптимізаційних оцінок та на їх основі виділення комплексу, що має високу ймовірність прогнозу, економічну та екологічну привабливість. Поставлена задача корисної моделі досягається тим, що спочатку визначають загальну кількість приладів та засобів їх переміщення та загальну кількість n методів їх використання на території пошукових робіт і комбінації з них С kn, далі в кожній комбінації, складеній з двох і більше цих методів, оцінюють ймовірність Р успішного прогнозу кожним окремим методом за відношенням до кількості відомих родовищ (структур), розраховують сумарну ймовірність успішного прогнозу конкретною комбінацією методів згідно теореми складання ймовірностей та теореми Байєса для повної групи сумісних подій і за формулою Бернуллі розраховують ймовірності прогнозів окремими методами вибраної комбінації, потім формують ряди комбінацій з двох і більше окремих методів за зростанням сумарної ймовірності успішності та за збільшенням числа Бернуллі, на цій основі для кожної групи комбінацій методів оцінюють діапазони досяжної успішності прогнозу й повноти успішного прогнозу в частках одиниці вибраними комбінаціями методів і вилучають комбінації, що дають успішність прогнозу і частку успішних методів в комбінації, меншу заданої, потім для зменшеного таким чином набору комбінацій методів пометодно до ймовірнісних характеристик успішності прогнозу додають відповідні співставні, нормовані до одиниці, приведені величини економічної та екологічної привабливості й інші характеристики за даними польових робіт, далі сформовані тріади або ширші набори характеристик корисності методів кожної комбінації обробляють як мінімаксні задачі методами багатокритеріального програмування з визначенням оптимізаційних оцінок, у тому числі по нечітких множинах, у формі компромісних цільових функцій корисності, порівнянням яких визначають найбільш ефективну, за значеннями обраних приорітетів, комбінацію методів, яку приймають за раціональний інтеграційний комплекс прогнознопошукових методів в геологорозвідці з високою достовірністю прогнозу та припустимими витратами й впливом на довкілля, який здійснюють окремими його методами одночасно або кожним з його методів окремо шляхом розміщення та застосування приладів в одній низці з послідовним, паралельним, паралельно-послідовним поєднанням одного з одним, або окремо, в заданих точках, або безперервно на засобах їх переміщення. У порівнянні з прототипом запропонований спосіб має наступні відмінні ознаки, які забезпечують йому нові якості, а саме: - розгляд всіх можливих поєднань окремих методів, використання приладів та засобів їх переміщення (далі в тексті "методів"), визначених за формулою комбінаторики, що виключає пропуск раціонального та ефективного комплексу; 8 - використання емпіричних, а не лише апріорних, ймовірностей прогнозу кожним методом, які враховують особливості геологічної будови, нафтогазоносності та їх відображення в геофізичних, геохімічних й інших полях, що сприяє об'єктивній оцінці дієвості комплексу в умовах, наближених до реальних, та дозволяє попередньо ранжирувати методи за успішністю прогнозу; - застосування теорем складання ймовірностей і Бернуллі для сумісних подій прогнозу кожним методом, що дає змогу уникнути невірних оцінок успішності прогнозу як наслідку: а) розгляду лише поодиноких подій без їх повної групи; б) неоднозначних результатів пометодного прогнозу; в) невдало підібраної комбінації комплексу, в якому не всі методи забезпечують саме позитивний прогноз; - введення заданої успішності прогнозу, а також граничних значень економічної та екологічної привабливості для комбінації методів і ймовірнісне визначення достатньої кількості та видів "працюючих" методів прогнозу, що дає можливість цілеспрямовано позбавитись баластових методів, які недоцільно включати в комплекс, і тим самим підвищити його е фективність; - побудова рядів очікуваних сумарних ймовірностей успішного прогнозу для різних комбінацій методів і відповідних співставних рядів витрат коштів та екологічних збитків з одержанням мінімізаційних оцінок, наприклад, прийомами нелінійного програмування, що дозволяє для конкретної території з певними геоструктурними і со-ціальноекономічними умовами визначити оптимальний прогнозно-пошуковий комплекс по одному, двох, трьох і більше розглядуваних факторах, приміром, - методично достатній, маловитратний та екологічно сприйнятний; - розширення границь застосування способу, яке забезпечується тим, що незалежно від кількісного або якісного представлення вихідних даних з успішності прогнозу, вартості і збитків розглядуваних комбінацій методів, застосовується відповідно варіаційний принцип рішення мінімаксних задач та багатокритеріальне нечітке програмування, що дає змогу в усі х випадках одержати по методах і їх комбінаціях компромісні цільові функції корисності, порівнянням яких за кількісними критеріями визначається ефективний комплекс; - спосіб реалізує дво хетапну оптимізацію, спочатку методичну для всієї сукупності комбінацій методів, далі - з вибору найкращої комбінації методів за набором показників корисності кожного методу й інтегральною компромісною функцією корисності. Така стратегія дозволяє одержати рішення про те, коли формування комплексу повинно бути закінчене (клас достатніх моделей Вальда [11]), що виключає надлишковість методичну, економічну та екологічну. Перелічені ознаки є суттєвими і їх реалізація дозволяє вирішити поставлену задачу. Таким чином, заявлений згідно корисної моделі спосіб відповідає критерію "новизна" і рішення, яке заявляється, відповідає критерію "винахідницький рівень". 9 38522 Суть способу пояснюється прикладом його застосування в межах Львівського палеозойського прогину окраїни Східно-Європейської платформи і включає опис основних операцій. В регіоні застосовувалось до 18 методів та критеріїв прогнозу нафтогазоносності. Зі згаданих методів і критеріїв найбільші коефіцієнти успішності за апостеріорними даними по низці площ мають електророзвідка у1 методом ВЕЗ-ВП (вертикальне електричне зондування - викликана поляризація) і ПП (природне поле), а також динамічна електророзвідка методом зондування становленням поля у ближній зоні (ЗСБ) [12, 13], крім того, детальна гравірозвідка у2 [14], польові сейсморозвідувальні роботи методом спільної глибинної точки прямопошукового спрямування з наступним виділенням оброблювальними процедурами аномалій типу “поклад” та каналів міграції у3 [15, 16], аерокосмогеологічні дослідження y4 [17], наземні і лабораторні геохімічні роботи y5 [18], геотермія в мілких свердловинах на глибині нейтрального шару [19] і наземному (1,5м) варіанті [20]. Враховуючи результати випробувань на газових родовищах Локачі та Великі Мости та локальних структурах проведено оцінку ефективності виявлення локальних структур і визначено, що вказані шість методів відповідно з розрахунками за формулами Байєса та Бернуллі дають позитивний прогноз з ймовірностями (Рi) від методу у1 до у6 відповідно 0,76; 0,60; 0,77; 0,61; 0,79, 0,67. Однак, за незначних розходжень в успішності методів, їх вартості та екологічні збитки від застосування за даними проектно-кошторисної документації суттєво відрізняються. Щоб одержати співставні ряди 10 односпрямованих характеристик методів, спочатку пронормуємо величини пометодних витрат Vі на вартість найдешевшого методу - гравірозвідки Vг а екологічні збитки Zі - на збитки від екологічно найчистіших аерокосмогеологічних досліджень Zд. Далі визначаємо величини 1 Vi / Vг та 1 для Zi / Zд кожного методу, що за фізичним змістом відповідає економічній привабливості Mi = 1 та екоVi / Vг 1 методів. При Zi / Zд цьому 1,0>Мі>0,0; 1,0>Еі>0,0, що дає величини, які співрозмірні з діапазоном значень ймовірностей успішного прогнозу. Їх введення спрощує подальші розрахунки та позбавляє необхідності застосування вагових урівнюючих коефіцієнтів при визначенні багатокритеріальних оптимізаційних рівнянь корисності. В узагальнюючому вигляді пометодні показники корисності зведені в таблиці 1. В наведеній таблиці 1 структура масиву даних щодо пометодної корисності є неоднорідною. При відносно вузькому діапазоні ймовірностей успішного прогнозу Рі (0,60-0,79) величини Мі та Ei змінюються в широких діапазонах 0,43-1,00 та 0,161,00, як і сумарні пометодні показники корисності. Якщо формально оцінювати вагу методів за середніми показниками корисності, найбільш привабливими будуть детальна гравірозвідка, аерокосмогеологічні та геохімічні методи, однак не всі з них мають високі ймовірності успішного прогнозу, логічній привабливості Ei = Таблиця 1 Показники корисності методів Метод прогнозу Показник корисності Xk¯ Економічна привабливістьМі (х1) Ймовірність успішного прогнозу Рі (x2) Екологічна привабливість Еі (х3) Польові і Свердловинна Аерокосмолаборатор- і наземна геогеологічні дослі- ні геохімічтермо-зйомка дження y4 ні роботи y6 y5 Електророзвідка yі Детальна гравірозвідка y2 Сейсморозвідка прямо-пошукова y3 0,70 1,00 0,43 0,83 0,68 0,69 0,76 0,60 0,77 0,61 0,79 0,67 0,48 0,87 0,16 1,00 0,62 0,59 тобто, явного пріоритету окремих методів по факторах корисності немає, що дозволяє застосувати для одержання оптимізаційного співвідношення математичний апарат нечітких множин [21, 22, с.75-80]. Ставимо задачу обґрунтувати комплекс з трьох методів даного шестиметодного набору, який здатний забезпечити, наприклад, загальну успішність прогнозу Р не нижче 0,80, економічну привабливість М не гіршу 0,68 та екологічну привабливість Е не меншу 0,73. В термінах нечіткого математичного програмування маємо Х={х1 , х2 , x3} - нечітку множину пометодних факторів корисності А, якій в X відповідає функція приналежності mA(х) (табл.2). 11 38522 12 Таблиця 2 Значення функцій приналежності показників корисності Показник Мі 0,68 mA (х) Рі 0,80 На множині методів Y нечітке задання переваг R дає нечітку проекцію у в Y. Для сукупності методів yi набір показників корисності хi таблиці 1 виражає функцію приналежності mR (х, у) де mR (х, у):X:Y. Представлені в таблицях 1 і 2 показники корисності саме в інтервалі числової осі [0,1] дозволяють використати узагальнення нечіткого співвідношення очікуваних переваг за принципом С. Орловського [23]. Згідно з ним, образом В нечіткої множини А в Х при нечіткому відображенні mR:Х:Y®[0,1] є нечітка множина (В) з функцією приналежності виду: m в( y ) = sup min{m A ( x ), mr ( x, y )}. xiєХ (1) Тому з метою отримання образа оптимальних складових прогнозного комплексу слід одержати для кожного методу мінімаксні оцінки mA і mR, порівняти їх та відібрати в інтегрований комплекс ме Еі 0,73 тоди з найбільшими значеннями оптимізаційних оцінок. Знайдемо образ В нечіткої множини А в У, який спроектований відображенням R, за даними таблиць 1 і 2. Для цього відповідно до формули (1) визначимо мінімум всіх елементів рядка mA (х) таблиці 2 і стовпця у1 таблиці 1: é0,70ù é0,68 L 0,70ù é0,68ù ê ú ê ú ê ú m in 0,68; 0,80; 0,73} = L ê0,76ú = ê0,80 L 0,76ú = ê0,76 ú { ê0,48ú ê0,73 L 0,48ú ê0,48ú ë û ë û ë û Максимізація одержаного стовпця дає max{0,68; 0,76; 0,48}=0,76. Тобто mВ=0,76. Повторенням подібних операцій для рядка mА (х) та стовпців, що відповідають решті методів у і в таблиці 1, одержуємо оптимізаційні оцінки методів (табл.3): Таблиця 3 Оптимізаційні оцінки методів Метод mВ(yі) Електророзвідка Детальна гравірозвідка y1 0,76 y2 0,73 Польові і Сейсморозвідка Аерокосмогеологічні лабораторні Свердловинна і наземна геотепрямо-пошукова дослідження геохімічні рмо-зйомка роботи y3 y4 y5 y6 0,77 0,73 0,79 0,69 З таблиці 3 визначаємо, що поставленим вимогам високої достовірності, маловитратності та екологічної прийнятності відповідає комплекс з трьох методів, який включає геохімію, прямопошукову сейсморозвідку та електророзвідку. В подальшому, виходячи з результатів ранжирування методів за оптимізаційними оцінками для комбінацій з 2,3,....6 методів визначаються компромісні рішення, які дозволяють зорієнтуватися в привабливості певних комбінацій по набору пріоритетних показників корисності. Відмітимо, що критеріями, за якими визначається остаточна конфігурація комплексу, можуть також задаватися сумарні або окремі показники корисності. В межах окремих територій визначальною може бути не найвища достовірність прогнозу, а інші фактори. В таких випадках комплекс оптимізується, наприклад, по мінімальних екологічних наслідках на урбанізованих або заповідних ділянках, чи обґрунтовується низьковитратний комплекс, доцільний для площ, добре вивчених сейсморозвідкою, а також для земель з нез’ясованими перспективами нафтогазоносності або рудоносності. Наведений приклад ілюструє варіант вибору альтернатив за критерієм максимуму очікуваної корисності, коли задають розподіл ймовірностей успішного прогнозу комбінацією методів та функції корисності, окремі для кожної альтернативи (методу). На практиці можливі випадки недостатності даних про функцію корисності, або навіть її лінгвістичне задания термінами «кращий», «нормальний», «гірший» метод тощо. Тоді оптимізаційне рішення досягається за методом стохастичного домінування альтернатив на основі знання розподілу ймовірностей успіху та його властивостей. У разі, коли є чіткі вимоги до показників корисності і лише загальні вимоги до розподілу ймовірностей успішного прогнозу, придатне рішення може бути знайдено за алгоритмом домінування за корисністю [22, с.166-184], тобто, методами нелінійного програмування у тому числі - нечіткої оптимізації з нормальним вибором альтернатив, зі стохастичним домінуванням і домінуванням за корисністю, охоплюються основні варіанти вихідних вимог до інтеграції методів у раціональні комплекси. Таким чином, поставлена задача корисної моделі - удосконалення способу [6] - створення та 13 38522 здійснення раціонального комплексу прогнознопошукових методів в геологорозвідці досягається. Джерела інформації: 1. Карус В.Е., Кузнецов О.Л., Киричек М.А. Проблема поисков месторождений нефти и газа прямыми геофизическими и геохимическими методами //Сов. геология. -1981. -№3. -С.3-6. 2. Ме тодика комплексного прогнозирования нефтегазоносных локальных структур //Аверьев В.А., Андреева Р.И., Балицкая Е.К. и др. -К.: Наукова думка, 1982. -196с. 3. Способ поиска залежей нефти и газа: А.с. 1611106 СССР, МКИ G01V9/00 /Гусейнов А.А.-Ш., Мовшович Э.Б., Каратаев Г.И., Лобовкин А.И. (СССР ). -Заяв. №4667851/24-25. Опубл. 19.01.89г. 4. Кузнецов О.Л. Интегрированный системный анализ многоуровневой геологической, геофизической и геохимической информации /Комплексирование аэрокосмических, сейсмических, геохимических и скваженных геофизических методов при поисках и разведке нефти и газа. - М: ВНИИГеоинформсистем, 1986. -С.4-18. 5. Белонин М.Д., Подольский Ю.В., Шейман В.П. Комплексирование методов прогноза нефтегазоносности - средство повышения точности и достоверности прогнозных решений //Комплексирование методов прогноза нефтегазоносности. -М.: Наука, 1983. -С.14-22. 6. Burson K.R., Brown J.J., Tompson C.K. Combined geological and surface geochemical methods discovered Agaritta and Brady Creek fields, Coneho country Te xas //AAPG Bulletin. -1993. -Vol.77, №7. P.1219-1240. (Прототип). 7. Проведення комплексу геолого-геофізичних та дистанційних досліджень на ГраківськоБорисівському та Оливинівсько-Гранатівському полігонах з метою прогнозування пасток вуглеводнів: Звіт про науково-дослідну роботу (тема 44.358/98-99, заключний) /Ковшиков А.О., Келеберда B.C. - УкрНДІГаз. - Держ. реєстр. №0199U001636. -Харків, 1999. -68с. 8. Гнеденко Б.В., Хинчин А.Я. Элементарное введение в теорию вероятностей. -М-Л: Гос. изд. технико-теоретич. лит-ры, 1946. -128с. 9. Комплексирование методов разведочной геофизики. Справочник геофизика. -М.: -Недра, 1984. -384с. 10. Гурский Е.И. Теория вероятностей с элементами математической статистики. -М.: - Высшая школа, 1971. -329с. 11. Вальд А. Последовательный анализ. -М.: Физматгиз, 1960. -328с. 12. Сейфуллин Р.С., Портнягин Н.Э., Изотова Т.С. Геоэлектрическая модель залежей углеводородов Западной Украины //Советская геология 1986. -№3. -С.100-107. Комп’ютерна в ерстка С.Литв иненко 14 13. Сейфулін Р.С., Хавензон І.В., Перспективи нафтогазоносності Волино-Подільської провінції за геофізичними даними //Матеріали науковопрактичної конференції "Нафта і газ України". Київ, 17-19 травня 1994р. -T.I. -Львів. -1995. С.250-253. 14. Петровський О.П. Кобрунов O.I., Ганженко Н.С., Суятінов В.М. Автоматизована система кількісної комплексної інтерпретації геофізичних даних GCIS як основа технології інтегральної інтерпретації комплексу геолого-геофізичної інформації для пошуку нафти і газу //Геоінформатика. -2003. №2. -С.25-39. 15. Пилипишин Б.В., Сейфулін Р.С. Ха вензон І.В. Принципи комплексування сейсмо- та електророзвідки для пошуків покладів вуглеводнів у Львівському палеозойському прогині //Геологогеофізичні дослідження нафтогазоносних надр України: Збірник наукових праць УкрДГРІ. -Т.2. Львів, 1997-1998. -С.79-85. 16. Пилипишин Б.В. Способы формирования сигнальных функций интерференционных систем и результаты их применения в Западных регионах УССР: Автореф. дис... канд. геол.-мин. наук: 04.00.12 / Украин. науч.-исслед. геологоразв. ин-т. ~ Львов, 1986. - 15 с. 17. Арістов М.В. Індикаційний просторовогенетичний аналіз морфоструктур Поділля (на основі матеріалів аерокосмічного зондування): Автореф. дис. канд. геол. наук: 04.00.11 /Інститут географії П АН України. -Київ, 2003. -20с. 18. Поливцев А.В., Поморцев Г.П., Борковский А.А. Газогеохимические поиски полезных ископаемых в Карпатском регионе. -К.: Наукова думка, 1990. -196с. 19. Отчет по теме 1286 "Совершенствование методики поисков залежей углеводородов по температурным данным в условиях Бильче-Волицкой зоны Предкарпатского прогиба и ВолыноПодолии". С.Г. Думанский и др. Львов, 1980. Том1. -159с., 29рис., 5табл. -№ гос. регистрации 78010625, УТГФ 39-78 -23/36. 20. Чекалюк Э.Б., Федорцов И.М., Осадчий В.Г. Полевая геотермическая съемка. -К.: Наук.думка, 1974. -104с. 21. Айзерман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов. Основы теории. -М.: Гл. ред. физ.-мат. лит-ры, 1990. -239с. 22. Зайченко Ю.П. Исследование операций. Нечеткая оптимизация. -К.: Вища школа, 1991. 192с. 23. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. -М.: Наука, 1981. -227с. Підписне Тираж 28 прим. Міністерство осв іт и і науки України Держав ний департамент інтелектуальної в ласності, вул. Урицького, 45, м. Київ , МСП, 03680, Україна ДП “Український інститут промислов ої в ласності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601