Use of Probabilistic and Statistical Methods for the Analysis of Deep Deposits of the Upper Pechora Deep

Elena A. Kuznetsova, Vladislav I. Galkin

Author details

Elena A. Kuznetsova
Perm State National Research University, Perm, Russian Federation
Vladislav I. Galkin
Perm National Research Polytechnic University, Perm, Russian Federation

https://doi.org/10.15593/2712-8008/2023.1.2

The Upper Pechora depression is one of the northern depressions of the Cis-Ural foredeep. The structure of the upper horizons of the sedimentary cover is well studied, but deep deposits remain uneven and insufficiently studied. Therefore, it is of interest to model the formation of oil and gas potential at great depths using various methods. In this article, this problem was solved by using probabilistic-statistical methods. The concentrations of organic carbon (Corg), the rate of subsidence, and the depth of the layers were used for the analysis. As a result, fundamental differences were established in the tectonic conditions for the formation of the Corg concentration for the studied types of organic matter. Comparison of the average Corg values showed the presence of statistical differences between the types of organic matter in the deep sediments of the Upper Pechora depression. Correlation analysis determined that both positive and negative relationships with varying degrees of closeness were observed between the studied indicators. With the help of linear discriminant analysis, it was determined that sapropelic and humic organic substances were separated quite clearly, and mixed organic matter practically did not stand out according to the given characteristics. The performed stepwise regression analysis for each of the considered parameters, carried out for these types of organic matter separately, confirmed the cardinal difference in the processes of accumulation of organic matter of the sapropel and humus types. Thus, the performed statistical analysis showed the regulatory role of tectonic factors in the formation of organic matter concentrations.

Keywords

Upper Pechora depressiondeep sedimentsprobabilistic-statistical methodsoilgasconcentrationorganic carbontectonic characteristicssubsidence rateoccurrence depthsapropelic organic mattermixed organic matterhumic organic matterstatistical differences

Использование вероятностно-статистических методов для анализа глубокопогруженных отложений Верхнепечорской впадины

Верхнепечорская впадина – одна из северных впадин Предуральского краевого прогиба. Строение верхних горизонтовосадочного чехла хорошо изучено, но глубокопогруженные отложения остаются неравномерно и недостаточно исследованными. Поэтому представляет интерес моделирование формирования нефтегазоносности больших глубин спомощью различных методов. В данной статье эта задача решена путем применения вероятностно-статистических методов. Для анализа использованы концентрации органического углерода (Сорг), скорости погружения и глубины залегания слоев. В результате установлены принципиальные различия в тектонических условиях формирования концентрации Сорг для изучаемых типов органического вещества. Сравнение средних значений Сорг показало наличие статистических различий между типами органических веществ в глубокопогруженных отложениях Верхнепечорскойвпадины. Корреляционный анализ определил, что между изучаемыми показателями наблюдаются как положительные,так и отрицательные связи с различной степенью тесноты. С помощь инейного дискриминантного анализа определено, что сапропелевое и гумусовое органические вещества разделены достаточно четко, а смешанное – по заданным характеристикам практически не выделяется. Выполненный пошаговый регрессионный анализ по каждому из рассматриваемых параметров, проведенный для этих типов органических веществ по отдельности, подтвердилкардинальное различие в процессах накопления органических веществ сапропелевого и гумусового типов. Такимобразом, выполненный статистический анализ показал регулирующую роль тектонических факторов в процессахформирования концентраций органических веществ.

Ключевые слова

Верхнепечорская впадинаглубокопогруженные отложениявероятностно-статистические методынефтьгазконцентрацияорганический углеродтектонические характеристикискорость погруженияглубина залеганиясапропелевое органическое веществосмешанное органическое веществогумусовое органическое веществостатистические различия

Bibliography

1.D'iakonov A.I., Ovcharova T.A., Shelemei S.V. Otsenka gazoneftianogo poptentsiala avtokhtonov i allokhtonov Predural'skogo kraevogo prigoga na evoliutsionno-geneticheskoi osnove [Evaluation of the gas-oil potential of autochthons and allochthons of the Cis-Ural marginal foredeep on an evolutionary-genetic basis]. Ukhta: Ukhtinskii gosudarstvennyi tekhnicheskii universitet, 2008, 76 p. Scholar
2.Kuznetsova E.A. Vliianie skorosti osadkonaklopelnia na neftegazonosnost' otlozhenii iugo-vostochnykh raionov Timano-Pechorskoi neftegazonosnoi provintsii [Influence of sedimentation rate on the oil and gas potential of sediments in the southeastern regions of the Timan-Pechora oil and gas province]. Novye napravleniia neftegazovoi geologii i geokhimiii. Razvitie geologorazvedcheskikh rabot, 2019, pp. 293-298. Scholar
3.Allen A.Ph., Allen J.R. Basin analysis: principles and application to petroleum play assessment. 3 ed. Wiley-Blackwell, 2013, 619 p. Scholar
4.Al-Hajeri M.M., Al Saeed M., Derks J. et al. Basin and petroleum system modeling. Oilfield Rewiew, 2009, vol. 21, iss. 2, pp. 14-29. DOI: 10.1007/978-3-319-49347-3_11 Scholar
5.Roeder D., Goffey G.P. Craig, J. et al. Fold-thrust belts at peak oil. Hydrocarbons in contact belts. London: Geological Society, 2010, vol. 348, pp. 7-31. DOI: 10.1144/SP348.2 Scholar
6.Hantschel T., Kauerauf A. Fundamentals of basin and petroleum systems modeling. Berlin: Springer-Verlag, 2009, 476 p. DOI: 10.1007/978-3-540-72318-9 Scholar
7.Roure F., Swennen R., Schneider F. et al. Incidence and importance of tectonics and natural fluid migration on reservoir evolution in foreland fold-and-thrust belts. Oil and Gas Science and Technology Revue de l'IFP, 2005, vol. 60, no. 1, pp. 67-106. DOI: 10.2516/ogst: 2005006 Scholar
8.Neumaier M., Little R., Hantschel T. et al. Integrated chareer and seal assessment in the Monagas field and thrust belt of Venezuela. AAPG Bulletin, 2014, vol. 98, no. 7, pp. 1325-1350. DOI: 10.1306/01131412157 Scholar
9.Maerten L., Maerten F. Chronologic modeling of faulted and fractured reservoirs using geomechanically based restoration. Technique and industry applications: AAPG Bulletin, 2006, vol. 90, no. 8, pp. 1201-1226. DOI: 10.1306/ 02240605116 Scholar
10.Magoon L.B., Dow W.G. The Petroleum system: from source to trap. Tulsa, Oklahoma: AAPG, 1994, 655 p. DOI: 10.1306/M60585 Scholar
11.Nemcok M., Schamel S., Gayer R. Thrustbelts. Structural architecture. Thermal Regimes and Petroleum Systems, 2009, 527 p. DOI: 10.2113/gscannin.44.6.1563 Scholar
12.PetroMod petroleum system modeling. Schlumberger Information Solutions, 2011, no. 10, 256 p. Scholar
13.Schneider F. Basin modeling in complex area: examples from Eastern Venezuelan and Canadian Foothills. Oil and Gas Science and Technology, 2003, vol. 58, no. 2, pp. 313-324. DOI: 10.2516/ogst:2003019 Scholar
14.Belokon' A.V. Modelirovanie tektonicheskoi i temperaturnoi istorii raionna bureniia Timano-Pechorskoi glubokoi opornoi skvazhiny [Modeling of the tectonic and temperature history of the drilling area of the Timano-Pechora deep reference well]. Vestnik Permskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta, 2000, no. 3, pp. 71-76. Scholar
15.Galkin V.I., Kozlova I.A. Vliianie istoriko-geneticheskikh faktorov na neftegazonosnost' [Influence of historical and genetic factors on oil and gas potential]. Vestnik Permskogo universiteta. Geologija, 2000, iss. 4, pp. 8-18. Scholar
16.Galushkin Iu.I. Modelirovanie osadokhnykh baseinov i otsenka ikh neftegazonosnosti [Modeling of sedimentary basins and assessment of their oil and gas potential]. Moscow: Nauchnyi mir, 2007, 456 p. Scholar
17.Pestereva S.A., Popov S.G., Belokon' A.V. Istoriko-geneticheskoe modelirovanie evolutsiii osadokhnoe chekha v raionakh razvitiia glubokopogruzhennykh otlozhenii Timano-Pechorskogo neftegazonosnogo basseina [Historical-genetic modeling of the evolution of the sedimentary cover in the areas of development of deep-seated deposits of the Timan-Pechora oil and gas basin]. Vestnik Permskogo universiteta. Geologija, 2011, iss. 2, pp. 8-19. Scholar
18.Kuznetsova E.A. Description and prospects of oil and gas potential of the Middle Devonian – Lower Frasnian complex of the south-east of the Timan-Pechora province. IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci., 1021, 012036. DOI:10.1088/1755-1315/1021/1/012036 Scholar
19.Kochneva O.E. Karaseva T.V., Kuznetsova E.A. Perspektivy neftegazonosnosti glubokopogruzhennykh otlozhenii Verkhnepechorskoi vpadiny po dannym basseinovogo modelirovaniia [Prospects of oil and gas potential of deep-seated sediments of the Upper Pechora depression according to basin modeling]. Neftianoe khoziaistvo, 2015, no. 3, pp. 14-16. Scholar
20.Kuznetsova E.A., Karaseva T.V. Osobennosti geologicheskogo stroeniia i formirovaniia neftegazonosnosti v raione Vuktyl'skogo nadviga [Features of the geological structure and formation of oil and gas potential in the area of the Vuktyl thrust]. Nedropol'zovanie, 2017, vol. 16, no. 4, pp. 313-320. DOI: 10.15593/2224-9923/2017.4.2 Scholar
21.Amanat U.Chaudry. Oil well testinghanbook. Advanced TWPSON Petroleum Systems Inc. Houston, 2004, 525 p. Scholar
22.Friedman J. Regularized discriminant analysis. Journal of the American Statistical Association, 1989, vol. 84, P. 165-175. DOI: 10.2307/2289860 Scholar
23.Ahlbrandt T.S., Charpentier R.R., Klett T.R., Schmoker J.W., Schenk C.J., Ulmishek G.F. Global resource estimates from total petroleum systems. AAPG Memoir, 2005, no. 86, pp. 1-334. DOI: 10.1306/M861061 Scholar
24.Horne R.N. Modern well test analysis: A computer Aided Approach. 2nd ed. Palo Alto: Petrowaylnc, 2006, 257 p. Scholar
25.Tan Pang-Ning, Steinbach Michael, Kumar Vipin. Introduction to data mining. – Boston: Pearson Addison Wesley, 2005, 769 p. Scholar
26.Johnson N.L., Leone F.C. Statistics and experimental design. New York - London - Sydney - Toronto, 1977, 606 p. Scholar
27.Koshkin K.A., Melkishev O.A. Use of derivatives to assess preservation of hydrocarbon deposits. IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conference Series, 2018, vol. 1015, 032092 p. DOI: 10.1088/1742-6596/1015/3/032092 Scholar
28.Montgomery D.C., Peck E.A., Introduction to liner regression analysis. New York: John Wiley & Sons, 1982, 504 p. Scholar
29.Bouchaala F., Ali M.Y., Matsushima J. et al. Scattering and intrinsic attenuation as a potential tool for studying of a fractured reservoir. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2019, vol. 174, pp. 533-543. DOI: 10.1016/j.petrol.2018.11.058 Scholar
30.Tiab D. Modern core analysis. Vol. 1. Theory, core laboratories. Houston, Texas, 1993, 200 p. Scholar
31.Watson G.S. Statistic on spheres. New York: John Wiley and Sons, Inc., 1983, 238 p. Scholar
32.Yarus J.M. Stochastic modeling and geostatistics. AAPG. Tulsa, Oklahoma, 1994, 231 p. Scholar
33.Vistelius A.V. Osnovy matematicheskoi geologii [Fundamentals of mathematical geology]. Leningrad: Nedra, 1980, 389 p. Scholar
34.Davydenko A.Iu. Veroiatnostno-statisticheskie metody v geologo-geofizicheskikh prilozheniiakh [Probabilistic-statistical methods in geological and geophysical applications]. Irkutsk, 2007, 29 p. Scholar
35.Devis Dz.h. Statistika i analiz geologicheskikh dannykh [Statistics and analysis of geological data]. Moscow: Mir, 1977, 353 p. Scholar
36.Devis Dz.h. Statisticheskii analiz dannykh v geologii [Statistical data analysis in geology]. Moscow: Nedra, 1990, Book 1, 319 p. Scholar
37.Devis Dz.h. Statisticheskii analiz dannykh v geologii [Statistical data analysis in geology]. Moscow: Nedra, 1990, Book 2, 426 p. Scholar
38.Dement'ev L.F. Matematicheskie metody i EVM v neftegazovoi geologii [Mathematical methods and computers in oil and gas geology]. Moscow: Nedra, 1987, 264 p. Scholar
39.Dement'ev L.F., Zhdanov M.A., Kirsanov A.N. Primenenie matematicheskoi statistik i v neftepromyslovoi geologii [Application of mathematical statistics in oilfield geology]. Moscow, 1977, 255 p. Scholar
40.Dreiper N., Smit G. Prikladnoi regressionnyi analiz [Applied Regression Analysis]. Moscow: Vil'iams, 2007. Scholar
41.Krivoshchekov S.N., Galkin V.I., Volkova A.S. Razrabotka veroiatnostno-statisticheskoi metodiki prognoza neftegazonosnosti struktur [Development of a probabilistic-statistical methodology for predicting the oil and gas potential of structures]. Neftepromyslovoe delo. Moscow: VNIIOENG, 2010, no. 7, pp. 28-31. Scholar
42.Mikhalevich I.M. Primenenie matematicheskikh metodov pri analize geologicheskoi informatsii (s ispol'zovaniem komp'juternykh tekhnologii) [Application of mathematical methods in the analysis of geological information (using computer technology)]. Irkutsk, 2006, 115 p. Scholar
43.Mikhalevich I.M. Primenenie matematicheskikh metodov pri analize geologicheskoi informatsii (s ispol'zovaniem komp'juternykh tekhnologii: Statistica) [Application of mathematical methods in the analysis of geological information (using computer technology: Statistica)]. Irkutsk: Irkutskii gosudarstvennyi universitet, 2006, 115 p. Scholar
44.Pomorskii Iu.L. Metody statisticheskogo analiza eksperimental'nykh dannykh [Methods of statistical analysis of experimental data]. Leningrad, 1960, 174 p. Scholar
45.Porotov G.S. Matematicheskie metody modelirovaniia v geologii [Mathematical modeling methods in geology]. Saint Petersburg: Sankt-Peterburgskii gosudarstvennyi gornyi institut (tekhnicheskii universitet), 2006, 223 p. Scholar
46.Putilov I.S. Razrabotka tekhnologii kompleksnogo izucheniia geologicheskogo stroeniia i razmeshcheniia mestorozhdenii nefti i gaza [Development of technologies for a comprehensive study of the geological structure and location of oil and gas fields]. Perm: Permskii natsional'nyi issledovatel'skii politekhnicheskii universitet, 2014, 285 c. Scholar
47.Chini R.F. Staticheskie metody v geologii [Static methods in geology]. Moscow: Mir, 1986, 189 p. Scholar
48.Sharapov I.P. Primenenie matematicheskoi statistik i geologii. Statisticheskii analiz geologicheskikh dannykh [Application of mathematical statistics in geology. Statistical analysis of geological data]. Moscow: Nedra, 1971. Scholar

1.Дьяконов А.И., Овчарова Т.А., Шелемей С.В. Оценка газонефтяного потенциала автохтонов и аллохтонов Предуральского краевого прогиба на эволюционно-генетической основе. – Ухта: УГТУ, 2008. – 76 с. Scholar
2.Кузнецова Е.А. Влияние скорости осадконакопления на нефтегазоносность отложений юго-восточных районов Тимано-Печорской нефтегазоносной провинции // Новые направления нефтегазовой геологии и геохимии. Развитие геологоразведочных работ. – 2019. – С. 293–298. Scholar
3.Allen A.Ph., Allen J.R. Basin analysis: principles and application to petroleum play assessment. – 3 ed. – Wiley-Blackwell, 2013. – 619 p. Scholar
4.Basin and petroleum system modeling / M.M. Al-Hajeri, M. Al Saeed, J. Derks [et al.] // Oilfield Rewiew. – 2009. – Vol. 21, iss. 2. – P. 14–29. DOI: 10.1007/978-3-319-49347-3_11 Scholar
5.Fold-thrust belts at peak oil / D. Roeder, G.P. Goffey, J. Craig [et al.] // Hydrocarbons in contact belts. – London: Geological Society, 2010. – Vol. 348. – P. 7–31. DOI: 10.1144/SP348.2 Scholar
6.Hantschel T., Kauerauf A. Fundamentals of basin and petroleum systems modeling. – Berlin: Springer-Verlag, 2009. – 476 p. DOI: 10.1007/978-3-540-72318-9 Scholar
7.Incidence and importance of tectonics and natural fluid migration on reservoir evolution in foreland fold-and-thrust belts / F. Roure, R. Swennen, F. Schneider [et al.] // Oil and Gas Science and Technology Revue de l’IFP. – 2005. – Vol. 60, № 1. – P. 67–106. DOI: 10.2516/ogst: 2005006 Scholar
8.Integrated charge and seal assessment in the Monagas fold and thrust belt of Venezuela / M. Neumaier, R. Littke, T. Hantschel [et al.] // AAPG Bulletin. – 2014. – Vol. 98, № 7. – P. 1325–1350. DOI: 10.1306/01131412157 Scholar
9.Maerten L., Maerten F. Chronologic modeling of faulted and fractured reservoirs using geomechanically based restoration // Technique and industry applications: AAPG Bulletin. – 2006. – Vol. 90, № 8. – P. 1201–1226. DOI: 10.1306 /02240605116 Scholar
10.Magoon L.B., Dow W.G. The Petroleum system: from source to trap. – Tulsa, Oklahoma: AAPG, 1994. – 655 p. DOI: 10.1306/M60585 Scholar
11.Nemcok M., Schamel S., Gayer R. Thrustbelts. Structural architecture // Thermal Regimes and Petroleum Systems. – 2009. – 527 p. DOI: 10.2113/gscanmin.44.6.1563 Scholar
12.PetroMod petroleum system modeling // Schlumberger Information Solutions. – 2011. – № 10. – 256 р. Scholar
13.Schneider F. Basin modeling in complex area: examples from Eastern Venezuelan and Canadian Foothills // Oil and Gas Science and Technology. – 2003. – Vol. 58, № 2. – P. 313–324. DOI: 10.2516/ogst:2003019 Scholar
14.Белоконь А.В. Моделирование тектонической и температурной истории района бурения Тимано-Печорской глубокой опорной скважины // Вестник Пермского государственного технического университета. – 2000. – № 3. – С. 71–76. Scholar
15.Галкин В.И., Козлова И.А. Влияние историко-генетических факторов на нефтегазоносность // Вестник Пермского университета. Геология. – 2000. – Вып. 4. – С. 8–18. Scholar
16.Галушкин Ю.И. Моделирование осадочных бассейнов и оценка их нефтегазоносности. – М.: Научный мир, 2007. – 456 с. Scholar
17.Пестерева С.А., Попов С.Г., Белоконь А.В. Историко-генетическое моделирование эволюции осадочного чехла в районах развития глубокопогруженных отложений Тимано-Печорского нефтегазоносного бассейна // Вестник Пермского университета. Геология. – 2011. – Вып. 2. – С. 8–19. Scholar
18.Kuznetsova E.A. Description and prospects of oil and gas potential of the Middle Devonian – Lower Frasnian complex of the south-east of the Timan-Pechora province // IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. – 1021 – 012036. DOI:10.1088/1755-1315/1021/1/012036 Scholar
19.Кочнева О.Е. Карасева Т.В., Кузнецова Е.А. Перспективы нефтегазоносности глубокопогруженных отложений Верхнепечорской впадины по данным бассейнового моделирования // Нефтяное хозяйство. – 2015. – № 3. – С. 14–16. Scholar
20.Кузнецова Е.А., Карасева Т.В. Особенности геологического строения и формирования нефтегазоносности в районе Вуктыльского надвига // Недропользование. – 2017. – Т. 16, № 4. – С. 313–320. DOI: 10.15593/2224-9923/2017.4.2 Scholar
21.Amanat U.Chaudry. Oil well testinghanbook // Advanced TWPSON Petroleum Systems Inc. – Houston, 2004. – 525 p. Scholar
22.Friedman J. Regularized discriminant analysis // Journal of the American Statistical Association. – 1989. – Vol. 84. – P. 165–175. DOI: 10.2307/2289860 Scholar
23.Global resource estimates from total petroleum systems / T.S. Ahlbrandt, R.R. Charpentier, T.R. Klett, J.W. Schmoker, C.J. Schenk, G.F. Ulmishek // AAPG Memoir. – 2005. – № 86. – P. 1–334. DOI: 10.1306/M861061 Scholar
24.Horne R.N. Modern well test analysis: A computer Aided Approach. – 2nd ed. – Palo Alto: PetrowayInc, 2006. – 257 p. Scholar
25.Introduction to data mining / Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar. – Boston: Pearson Addison Wesley, 2005. – 769 p. Scholar
26.Johnson N.L., Leone F.C. Statistics and experimental design. – New York – London – Sydney – Toronto, 1977. – 606 p. Scholar
27.Koshkin K.A., Melkishev O.A. Use of derivatives to assess preservation of hydrocarbon deposits // IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conference Series. – 2018. – Vol. 1015. – P. 032092. DOI:10.1088/1742-6596/1015/3/032092 Scholar
28.Montgomery D.C., Peck E.A., Introduction to liner regression analysis. – New York: John Wiley & Sons, 1982. – 504 p. Scholar
29.Scattering and intrinsic attenuation as a potential tool for studying of a fractured reservoir / F. Bouchaaala, M.Y. Ali, J. Matsushima [et al.] // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2019. – Vol. 174. – P. 533–543. DOI: 10.1016/j.petrol.2018.11.058 Scholar
30.Tiab D. Modern core analysis. Vol. 1. Theory, core laboratories. – Houston, Texas, 1993. – 200 p. Scholar
31.Watson G.S. Statistic on spheres. – New York: John Wiley and Sons, Inc., 1983. – 238 p. Scholar
32.Yarus J.M. Stochastic modeling and geostatistics // AAPG. – Tulsa, Oklahoma, 1994. – 231 p. Scholar
33.Вистелиус А.В. Основы математической геологии. – Л.: Недра, 1980. – 389 с. Scholar
34.Давыденко А.Ю. Вероятностно-статистические методы в геолого-геофизических приложениях. – Иркутск, 2007. – 29 с. Scholar
35.Девис Дж. Статистика и анализ геологических данных. – М.: Мир, 1977. – 353 с. Scholar
36.Девис Дж.С. Статистический анализ данных в геологии. – М.: Недра, 1990. – Кн. 1. – 319 с. Scholar
37.Девис Дж.С. Статистический анализ данных в геологии. – М.: Недра, 1990. – Кн. 2. – 426 с. Scholar
38.Дементьев Л.Ф. Математические методы и ЭВМ в нефтегазовой геологии. – М.: Недра, 1987. – 264 с. Scholar
39.Дементьев Л.Ф., Жданов М.А., Кирсанов А.Н. Применение математической статистики в нефтепромысловой геологии. – М., 1977. – 255 с. Scholar
40.Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. – М.: Изд. дом «Вильямс», 2007. Scholar
41.Кривощеков С.Н., Галкин В.И., Волкова А.С. Разработка вероятностно-статистической методики прогноза нефтегазоносности структур // Нефтепромысловое дело. – М.: ВНИИОЭНГ, 2010. – № 7. – С. 28–31. Scholar
42.Михалевич И.М. Применение математических методов при анализе геологической информации (с использованием компьютерных технологий). – Иркутск, 2006. – 115 с. Scholar
43.Михалевич И.М. Применение математических методов при анализе геологической информации (с использованием компьютерных технологий: Statistica). – Иркутск: ИГУ, 2006. – 115 с. Scholar
44.Поморский Ю.Л. Методы статистического анализа экспериментальных данных: монография. – Л., 1960. – 174 с. Scholar
45.Поротов Г.С. Математические методы моделирования в геологии. – СПб.: Изд-во Санкт-Петербург. гос. горн. ин-та (техн. ун-та), 2006. – 223 с. Scholar
46.Путилов И.С. Разработка технологий комплексного изучения геологического строения и размещения месторождений нефти и газа. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2014. – 285 с. Scholar
47.Чини Р.Ф. Статические методы в геологии: пер. с англ. – М.: Мир, 1986. – 189 с. Scholar
48.Шарапов И.П. Применение математической статистики в геологии. Статистический анализ геологических данных. – М.: Недра, 1971. Scholar

Article information

Published: 31 May 2023
Issue date: 31 May 2023
Issue: Vol. 23, No. 1 (2023)