Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

1 Nafta-Gaz

1 2007

1 Łętkowski P.

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: metody stochastyczne

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Zastosowanie metody Monte-Carlo do stochastycznego szacowania zasobów geologicznych

100%

Łętkowski P.

tom R. 63, nr 3

170-174

W pracy została przedstawiona metoda oraz procedura stochastycznego szacowania zasobów z wykorzystaniem metody Monte-Carlo. Powodem korzystania z metod stochastycznych w obliczeniach naftowych są: niedokładność pomiarów (np. własności płynów złożowych) oraz pseudostochastyczny charakter wielkości złożowych (ograniczona liczba pomiarów dla nieskończonych rozkładów, np. porowatość). Stosowana obecnie metoda objętościowa nie uwzględnia tego faktu, traktując parametry wpływające na wielkość zasobów w sposób deterministyczny, tzn. z podaniem pojedynczych wartości. Wśród różnych rodzajów danych źródłowych stanowiących podstawę do wyznaczenia zasobów, oprócz danych deterministycznych istnieją jednak dane przypadkowe oraz stochastyczne, co w pełni uzasadnia stosowanie analizy statystycznej danych obserwacyjnych oraz tworzenie prognoz w oparciu o prawa statystyczne, a nie fizyczne.

This work presents the method as well as procedure of stochastic resource estimation by means of Monte-Carlo simulation method. There are several reasons for using a stochastic method in oil calculations such as inaccurate measurements (e.g characteristics of reservoir fluids) or pseudo-stochastic characteristics of reservoir parameters (limited number of measurements for infinite distributions, e.g porosity). The volumetric method used today seems to neglect these facts, treating the reservoir parameters as deterministic, that is giving particular values. Among a variety of sources which provide the basis for resource estimation, there are both random and stochastic data, which fully justifies using the statistic analysis of observational data as well as formulating forecasts based on the laws of statistics rather than physics.