FORECAST OF THE DISTRIBUTION OF HYDROCARBON ACCUMULATIONS BY SIZE. STATUS AND ISSUES

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

The most important element of the structure of hydrocarbon resources is their distribution by accumulations of different sizes. The formalism of this direction is developed in detail. Estimates of the resource structure of the largest oil and gas provinces of Russia are carried out. However, the lack of a substantiated theoretical model for the formation of the distribution of accumulations by size gives rise to a number of problems, including practical ones. This concerns the forecast of the number of small accumulations and hydrocarbon resources concentrated in them in well-studied oil and gas systems, the forecast of distribution for poorly studied systems, and the identification of the relationship between distribution parameters and the geological characteristics of the oil and gas system. The explanation of some empirically established regularities, in particular, the stable nature of the value of the λ ~ 2 distribution parameter, is of independent theoretical interest. The paper presents the current state of this complex of problems and some possible directions for their solution.

Список литературы

  1. Arps J. J., Roberts T. G. Economics of Drilling for Cretaceous Oil on East Flank of Denver-Julesburg Basin // AAPG Bulletin. — 1958. — Vol. 42, no. 11. — P. 2549–2566. — doi: 10.1306/0BDA5BF7-16BD-11D7-8645000102C1865D.
  2. Burshtein L. M. Possible control of size distribution of oil and gas fields // Geology and geophysics. — 2004. — No. 7. — P. 815–825. — (In Russian).
  3. Burshtein L. M. Statistical estimation of parameters of size distribution of oil accumulations in poorly studied sedimentaru basins // Geology and geophysics. — 2006. — No. 9. — P. 1013–1023. — (In Russian).
  4. Kaufman G. M. Statistical Decision and Related Techniques in Oil and Gas Exploration. — Prentice-Hall, 1963.
  5. Kontorovich A. E., Demin V. I. Method for assessing the quantity and distribution of oil and gas deposits in large oil and gas basins // Oil and gas geology. — 1977. — No. 12. — P. 18–26. — (In Russian).
  6. Kontorovich A. E., Demin V. I. Prognosis of the number and distribution of the oil and gas fields in respect to their rezerves // Geologiya i geofizika. — 1979. — Vol. 20, no. 3. — P. 26–46. — (In Russian).
  7. Kontorovich A. E., Burshtein L. M., Gurevich G. C., et al. Quantitative assessment of the prospects of oil and gas content of poorly detected regions. — Moscow : Nedra, 1988. — 223 p. — (In Russian).
  8. Kontorovich A. E., Livshits V. R. New methods of assessment, structure, and development of oil and gas resources of mature petroleum provinces (Volga-Ural province) // Russian Geology and Geophysics. — 2017. — Vol. 58, no. 12. — P. 1453–1467. — doi: 10.1016/j.rgg.2017.11.010.
  9. Kontorovich A. E., Livshits V. R., Burshtein L. M., et al. Assessment of the Initial, Promising, and Predicted Geologic and Recoverable Oil Resources of the West Siberian Petroleum Province and Their Structure // Russian Geology and Geophysics. — 2021. — Vol. 62, no. 5. — P. 576–588. — doi: 10.2113/rgg20204302.
  10. Livshits V. R. Lateral migration of hydrocarbons as a possible mechanism of origin of their power-law distribution by mass // Russian Geology and Geophysics. — 2017. — Vol. 58, no. 3/4. — P. 299–309. — doi: 10.1016/j.rgg.2016.09.006.
  11. Shpilman V. I. Methods for predicting the size of deposits // Proceedings of the Institute of Zap-SibNIGNI. — 1972. — Vol. 53. — P. 118–126. — (In Russian).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Burshteyn L., Livshits V., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».