Курсы геостатистика: Введение в геостатистику

Содержание

Введение в геостатистику

Автор: к.с/х.н. Ю.Л.Мешалкина

I. Организационно-методический раздел

Цель курса – дать основы применения методов геостатистики в почвоведении.

Задачи курса – познакомить студентов с возможностями, предоставляемыми геостатистическими методами, дать знание принципиальных основ этих методов, получить навыки интерпретации и чтения научной литературы по данному разделу.

Место курса в профессиональной подготовке выпускников. Курс читается в 9 семестре студентам кафедры общего земледелия (5 год обучения) после прослушивания основных курсов: математики, вычислительных методов, математической статистики, а также спецкурса «Неоднородность почвенного покрова обрабатываемых земель», в котором даются практические навыки построения карт разными интерполяционными методами.

Требования к уровню освоения содержания курса. По окончании курса студенты должны знать область применения и возможности использования методов геостатики в почвоведении, уметь интерпретировать результаты расчетов геостатистических программ и понимать содержание научных статей.

II. Содержание курса

Разделы курса. Концепция регионализированной переменной. Семивариограммы. Кригинг. Кокригинг. Использование априорной информации. Применение в почвоведении.

Темы и краткое содержание

Тема №1. Введение. Определение термина «геостатистика». История вопроса. Гипотетические модели пространственного варьирования почвенных тел. Случайная переменная и случайная функция. Концепция регионализованной переменной. Понятие стационарности пространственной переменной. Стационарность и масштабные эффекты.

Тема №2. Семивариограмма. Определение. Основные характеристики семивариограмм: ранг, порог, «наггет-эффект». Пример расчета простейшей семивариограммы. Наиболее распространенные формы (модели) вариограмм: линейная, сферическая, экспоненциальная, гауссова. Изотропная и анизотропная семивариограммы. Семивариограммы, встречающиеся на практике и их интерпретация

Тема №3

. Понятие кригинга. Пример простейших расчетов. Разновидности кригинга: точечный и блоковый. Разделительный кригинг.

Тема №4. Пространственная зависимость между переменными (ковариограмма) и кокригинг. Использование априорной информации. Комбинация кригинга с почвенной картой. Построение оптимальной схемы пробоотбора.

Тема №5. Задачи, решаемые геостатистикой. Другие методы интерполяции, используемые в почвоведении. Доступные программные средства.

Примерный перечень вопросов к зачету по всему курсу. Зачет состоит из 5 вопросов, по одному вопросу по каждой теме.

III. Распределение часов курса по темам и видам работ

Лекции – 24 часа.

IV. Форма итогового контроля – зачет

V. Учебно-методическое обеспечение курса

Основная литература

  1. Иванникова Л.А., Мироненко Е.В. Теория регионализированных переменных при исследовании пространственной вариабельности показателей агрохимических свойств почвы // Почвоведение, 1988, №5, с. 113-121.
  2. Кузякова И.Ф., Романенков В.А., Кузяков Я.В. Применение метода геостатистики при обработке результатов почвенных и агрохимических исследований // Почвоведение. 2001, №11, с. 1365-1376.
  3. Матерон Ж. Основы прикладной геостатистики. М. 1968. — 407 с.

Рецензент: профессор, д.б.н. Е.В.Шеин

Глава 14 Геостатистика | Визуализация и анализ географических данных на языке R

  • Визуализация и анализ географических данных на языке R
  • Введение
    • Программное обеспечение
    • Установка и подключение пакетов
    • Выполнение программного кода
    • Установка рабочей директории
    • Диагностические функции
    • Получение справки
    • Комментарии
    • Стандарт оформления кода на R
    • Зарезервированные слова
    • Названия переменных
    • Названия специальных символов
    • Ссылка на пособие
  • I Основы языка R
  • 1 Типы данных, условия, ввод и вывод
    • 1.1 Типы данных
      • 1.1.1 Числа
      • 1.1.2 Строки
      • 1.1.3 Даты
      • 1.1.4 Логические
    • 1.2 Манипуляции с типами
      • 1.2.1 Определение типа данных
      • 1.2.2 Преобразование типов данных
      • 1.2.3 Проверка типов данных и пустых значений
    • 1.3 Ввод и вывод данных в консоли
      • 1.3.1 Ввод данных
      • 1.3.2 Вывод данных
    • 1.4 Условный оператор
    • 1.5 Оператор переключения
    • 1.6 Прерывание программы
    • 1.7 Технические детали
    • 1.8 Краткий обзор
    • 1.9 Контрольные вопросы и упражнения
      • 1.9.1 Вопросы
      • 1.9.2 Упражнения
  • 2 Структуры данных и циклы
    • 2.1 Однородные структуры данных
      • 2.1.1 Векторы
      • 2.1.2 Матрицы
      • 2.1.3 Массивы
    • 2.2 Разнородные структуры данных
      • 2.2.1 Фреймы данных
      • 2.2.2 Списки
    • 2.3 Факторы
    • 2.4 Описание структуры данных
    • 2.5 Циклы
    • 2.6 Технические детали
    • 2.7 Краткий обзор
    • 2.8 Контрольные вопросы и упражнения
      • 2.8.1 Вопросы
      • 2.8.2 Упражнения
  • 3 Табличные данные
    • 3.1 Предварительные требования
    • 3.2 Структуры данных
    • 3.3 Чтение

Геостатистика | Геологический портал GeoKniga

Издание:НПП «КРИВБАССАКАДЕМИНВЕСТ», Кривой Рог, 37 стр.

Язык(и)Русский

K-MINE – это специализированная геоинформационная система для решения задач геодезии, картографии, геологии, проектирования.

Существуют специализированные решения K-MINE для предприятий горногопроизводства, сельского хозяйства, транспорта и др. Основой для работы системы служат цифровыетрехмерные модели объектов различной сложности (карты местности, модели месторождений, генеральныхпланов, полей сельскохозяйственного назначения, карьеров, шахт и др.). Наличие специализированногоматематического аппарата позволяет объединять геоданные с таблично-графической информацией, чтоприводит к возможности создания многосвязных аналитических отчетов, проектной документации, построениякомплексных проектных решений для производства и хозяйственной деятельности.

Разработчиком системы является компания «КРИВБАССАКАДЕМИНВЕСТ» (г. Кривой Рог, Украина). Первая версия системы вышла в свет в 1998 г. недропользование <…>


ТематикаГеостатистика

СкачатьСмотреть список доступных файлов

Автор(ы):Дюбрюл О.

Издание:НИЦ Регулярная и хаотическая динамика, Москва-Ижевск, 2009 г., 256 стр., УДК: 622.276, ISBN: 978-5-93972-728-0

Язык(и)Русский (перевод с английского)

Цель данного курса заключается в том, чтобы показать, не прибегая к языку математики, что геостатистика является простым и гибким формальным подходом для количественного представления геологических данных. В курсе также рассматривается применение геостатистики в целях интеграции данных различных дисциплин, а также количественное описание неопределенности. Каждая из данных тем иллюстрируется большим количеством практических примеров, дающих понятие о возможных способах адаптации геостатистических моделей для решения конкретных задач

ТематикаГеостатистика, Горючие полезные ископаемые

МеткиГеостатистика, Нефтяная геология СкачатьСмотреть список доступных файлов

Автор(ы):Джейкоб де Лейси, Майкл Стюарт, Пол Ходкевич, Ричард Лейн

Издание:Аделаида, 2014 г., 26 стр.

Язык(и)Русский (перевод с английского)

Условное моделирование представляет собой подход к пространственному моделированию, при котором распределение целевой переменной описывается уникальной математической функцией, вычисленной непосредственно на основании базовых данных и средств параметрического регулирования высокого уровня, указываемых пользователем. Данный подход к моделированию может применяться к дискретным переменным, таким как литология (после преобразования дискретных кодов в численные величины), или к непрерывным переменным, таким как определение содержания полезного компонента геохимическими методами. В настоящей статье обсуждается оценка непрерывных переменных (содержание полезного компонента) с использованием условного моделирования.

Одним из базовых инструментов условного моделирования для создания описания данной математической функции является радиальная базисная функция (РБФ). По существу, РБФ представляет собой взвешенную сумму функций, расположенных в каждой точке данных. Система линейных уравнений решается для вычисления весов и коэффициентов любых базовых коэффициентов модели дрейфа. После выведения РБФ может быть решена для любой невыборочной точки или усреднена по любому объему для обеспечения оценки содержания полезного компонента. К примеру, можно запросить РБФ на регулярной сетке для получения оценки содержания полезного компонента по блокам. Принимая во внимание простоту создания РБФ и ее способность прогнозировать содержание полезных ископаемых, возникает вопрос относительно того, как сравнить содержание полезного компонента, вычисленное в результате решения РБФ, с оценками содержания полезного компонента, полученными с применением традиционных геостатистических методов интерполяции (например, обычного кригинга).

ТематикаГеостатистика

МеткиГеостатистика, Оценка запасов, Радиальные базисные функции, РБФ СкачатьСмотреть список доступных файлов

Автор(ы):Brooker P.I., Clark I., Journel A., Mousset-Jones P., Parker H., Rendu J.M., Royle A., Sandefur R.

Издание:McGraw-Hill Book Company, New York, 1980 г., 173 стр.

Язык(и)Английский

Miners and geologists have always known that the value of minerals in a given volume of ore depends heavily on the position of the ore in the orebody and on the value of the ground surrounding it. Thus, traditional methods of ore reserve estimation have attempted to combine data, on the position of the sample with an intuitive notion of «area of influence» to produce usable results. Polygonal and triangular weighting, rectangular zones of influence, and inverse distance methods were all developed so that both characteristics—spatial position and value of surrounding ground-would be included in the estimation. However, there is no objective way to measure the reliability of these estimating techniques.

ТематикаГеостатистика

МеткиГеостатистика СкачатьСмотреть список доступных файлов

Автор(ы):Мухарамова С.С., Пилюгин А.Г., Савельев А.А., Чижикова Н.А.

Издание:Издательство Казанского университета, Казань, 2012 г., 120 стр., УДК: 519.2, 004.43

Язык(и)Русский

Учебное пособие предназначено для студентов естественных факультетов, и может быть использовано при проведении курсов, посвященных изучению методов численного описания природных пространственных явлений. В пособии приводятся основные понятия геостатистики, описываются методы геостатистического оценивания, рассматривается пошаговый подход к анализу, обработке и моделированию пространственных данных. Приводятся примеры реализации изучаемых методов с использованием среды статистического программирования R

ТематикаМатематические методы, Экология

СкачатьСмотреть список доступных файлов

Автор(ы):Isaaks E.H., Srivastava R.M.

Издание:Oxford university press, Oxford, 1989 г., 577 стр.

Язык(и)Английский

This began as an attempt to write the book that we wish we had read when we were trying to learn geostatistics, a task that turned out to be much more difficult than we originally envisaged. To the many people who provided encouragement, support, and advice throughout the writing of this book, we are very grateful.

We owe a lot to Andre Journel, without whom this book would never have been written. In addition to providing the support necessary for this project, he has been an insightful technical reviewer and an energetic cheerleader.

ТематикаГеостатистика

МеткиГеостатистика СкачатьСмотреть список доступных файлов

Автор(ы):Щеглов В.И.

Издание:ЮРГГУ, Новочеркасск, 2012 г., 167 стр., УДК: 622.1:550.8 (075.8)

Язык(и)Русский

Курс «Геостатистические методы анализа и опенки месторолсдений» преподается в ЮРГТУ (НИИ) с 1989 г. сначала за счет дисциплин, установленных советом вуза, с 2000 г. — как дисциплина специализации специальности «Геологическая съемка, поиски и разведка месторолсдений полезных ископаемых». Геостатистика является оригинальной математической дисциплиной, получившей распространение при геологической разведке, оценке и эксплуатации месторождений полезных ископаемых в течение полувека за рубежом, а в последние годы и в России. В учебном пособии вначале рассмотрены традиционные геологические и горно-геометрические технологии подсчета запасов, а также модели и методы классической веоятностно-статистической оценки запасов, применяемые для определения ошибок разведки и оценки месторождений. Значительное внимание уделено анализу вариограмм, представляющих собой обобщенные геостатистические функции, синтезирующие свойства специфических пространственных переменных, в качестве которых рассматриваются геолого-промышленные параметры рудных залежей. В последующих разделах рассматривается использование геостатистических методов для оценки ошибок разведки, а также модели и мотоды кригинга — специальной геостатистической процедуры, обеспечивающей возможность получения улучшенных оценок параметров подсчета запасов. В завершающем разделе приводится обзор современных компьютерных технологий геостатистики.

Учебное пособие предназначено для студентов геологических и горных специальностей вузов, а также для специалистов, осуществляющих разведку, оценку и промышленную разработку месторождений полезных ископаемых.

ТематикаГеостатистика

СкачатьСмотреть список доступных файлов

Автор(ы):Демьянов В.В., Савельева Е.А.

Издание:Наука, Москва, 2010 г., 327 стр., УДК: 91:519.8, ISBN: 978-5-02-037478-2

Язык(и)Русский

В монографии подробно изложены методы геостатистики и смежных разделов пространственного моделирования. Изложение теории сопровождается примерами использования моделей в различных областях: экологии, геологии, гидрогеологии, нефтедобыче, энергетике, оценке рыбных запасов и т. п. В заключительном разделе очерчены основные направления развития современной геостатистической теории. Издание может быть использовано в качестве учебного пособия. Материал излагается с постепенным усложнением. Для закрепления полученных знаний даны вопросы и упражнения. В книгу включены приложения, позволяющие использовать ее как справочник по геостатистике.

Для ученых, инженеров и практиков, интересующихся проблемами анализа пространственных данных, студентов (геологов, географов, почвоведов, геофизиков, биологов, нефтяников, социологов и др.).


ТематикаГеостатистика

МеткиГеостатистика, Пространственное моделирование СкачатьСмотреть список доступных файлов

Автор(ы):Карлье Э.

Редактор(ы):Суражский Д.Я.

Издание:Атомиздат, Москва, 1966 г., 351 стр., УДК: 550.85:001.2

Язык(и)Русский (перевод с французского)

Предлагаемая вниманию советского читателя книга Э. Карлье интересна как первое обобщение опыта применения так называемых геостатистических методов для решения практических задач, возникающих в процессе разведки и оценки месторождений   урана.

Геостатистика — новая наука, основоположником которой является французский ученый Ж. Матерой, автор ряда теоретических работ, в том числе капитальной монографии «Traite de Geostatistique Appliquee», два тома которой вышли в свет в 1962—1963 гг.

Немалую роль в создании геостатистики сыграли труды по теории опробования, опубликованные за рубежом в последние годы. В основном это работы Крайга, де Вийса, Зихеля, Формери, Медоу и др. Геостатистика отличается от вариационной статистики тем, что в ней математической моделью геологического признака служит не случайная величина, а пространственная переменная, свойства которой при известных условиях могут быть описаны при помощи графика структурной функции (т. е. «вариограммы»).

ТематикаГеостатистика, Полезные ископаемые

СкачатьСмотреть список доступных файлов

Автор(ы):Beucher H., Galli R.

Издание:Ecole des Mines de Paris, 17 стр.

Язык(и)Русский (перевод с английского)

Стохастические модели широко используются в нефтяной промышленности для характеристики коллекторов. В настоящее время существует многочисленная литература, в которой представляются новые модели или делается обзор старых моделей, но большая часть этих статей написана с расчетом на профессиональных геостатистиков. Это затрудняет понимание методов потенциальными пользователями, и выявление их сильных и слабых сторон. В настоящей статье делается обзор широких семейств стохастических моделей, в настоящее время доступных с практической точки зрения. Перед пользователями возникает ряд вопросов, например: какие методы использовать – основанные на использовании объекта или пикселей, или как включать различные типы информации. К этим моментам мы обратимся в данной статье.


ТематикаГеостатистика, Горючие полезные ископаемые

СкачатьСмотреть список доступных файлов

Портал Геостатистика

Портал геостатистика предоставляет широкому кругу пользователей актуальные знания по аналитическим методам в геологии, нефтедобыче, разведке полезных ископаемых.

Портал аккумулирует опыт Академии Анализа Данных в решении конкретных задач и применении современных технологий в важной для России отрасли.

Мы открываем портал беседой директора StatSoft к.ф.-м.н. Владимира Павловича Боровикова с профессором Университета Хериот-Ватт (Эдинбург) Василием Валерьевич Демьяновым «Современная геостатистика – теория и практика решения задач».

В. В. Демьянов является признанным специалистом в области геостатистики, а также соавтором известной книги «Геостатистика: теория и практика», совместно со своей коллегой Е. А. Савельевой (ИБРАЭ РАН), которая представляет собой популярное введение в анализ и моделирование пространственной информации статистическими методами и используется в качестве учебного пособия в МФТИ и МГУ. С книгой можно ознакомиться по ссылке.

Ближайшие курсы по геоаналитике Академии Анализа Данных StatSoft в 2020 г.

Современные геостатистические исследования на STATISTICA: 1-3 апреля, 8-10 июня

Мы начинаем знакомство с геостатическим анализом данных, используя видеоролики Академии Анализа Данных StatSoft.

Видео 1. Вебинар «Statistica – программа всестороннего анализа геостатистических данных»

В рамках вебинара рассмотрены различные подходы и методы решения геостатистических задач, включая задачи кластеризации, иерархические алгоритмы, k-средних и др.

Алгоритмы кластеризации актуальны в задачах микроэлементного анализа проб, выделение рудниковых кластеров и многие другие.

Всесторонне рассмотрены многомерные линейные и обобщенные нелинейные модели, дающие исследователям уникальный инструментарий.

Методы GLM и GLZ позволяют построить эффективные предсказательные модели и успешно применять их на практике.

Эти возможности продемонстрированы на примерах актуальных задач для таких областей, как геологоразведка и нефтедобыча, а также было представлено специализированное решение — система GeoStat.

В вашем браузере отключен JavaScript

Видео 2. Выделение однородных групп скважин

Видео демонстрирует применение кластерного анализа при анализе результатов опробования месторождений.

В вашем браузере отключен JavaScript

Видео 3. Прогнозирование нефтеносности

Видео демонстрирует применение общих моделей дискриминантного анализа для прогнозирования наличия или отсутствия нефтеносности в буровых скважинах.

В вашем браузере отключен JavaScript

Более глубокие знания по методологии и технологии анализа данных в области геологоразведки и нефтедобычи вы можете получить на курсах StatSoft.

Курсы Академии Анализа Данных – это уникальная возможность познакомиться с анализом данных из первых рук и понять на конкретных примерах, как работают современные аналитические технологии.


Введение в геостатистику

Автор: к.с/х.н. Ю.Л.Мешалкина

I. Организационно-методический раздел

Цель курса – дать основы применения методов геостатистики в почвоведении.

Задачи курса – познакомить студентов с возможностями, предоставляемыми геостатистическими методами, дать знание принципиальных основ этих методов, получить навыки интерпретации и чтения научной литературы по данному разделу.

Место курса в профессиональной подготовке выпускников. Курс читается в 9 семестре студентам кафедры общего земледелия (5 год обучения) после прослушивания основных курсов: математики, вычислительных методов, математической статистики, а также спецкурса «Неоднородность почвенного покрова обрабатываемых земель», в котором даются практические навыки построения карт разными интерполяционными методами.

Требования к уровню освоения содержания курса. По окончании курса студенты должны знать область применения и возможности использования методов геостатики в почвоведении, уметь интерпретировать результаты расчетов геостатистических программ и понимать содержание научных статей.

II. Содержание курса

Разделы курса. Концепция регионализированной переменной. Семивариограммы. Кригинг. Кокригинг. Использование априорной информации. Применение в почвоведении.

Темы и краткое содержание

Тема №1. Введение. Определение термина «геостатистика». История вопроса. Гипотетические модели пространственного варьирования почвенных тел. Случайная переменная и случайная функция. Концепция регионализованной переменной. Понятие стационарности пространственной переменной. Стационарность и масштабные эффекты.

Тема №2. Семивариограмма. Определение. Основные характеристики семивариограмм: ранг, порог, «наггет-эффект». Пример расчета простейшей семивариограммы. Наиболее распространенные формы (модели) вариограмм: линейная, сферическая, экспоненциальная, гауссова. Изотропная и анизотропная семивариограммы. Семивариограммы, встречающиеся на практике и их интерпретация

Тема №3. Понятие кригинга. Пример простейших расчетов. Разновидности кригинга: точечный и блоковый. Разделительный кригинг.

Тема №4. Пространственная зависимость между переменными (ковариограмма) и кокригинг. Использование априорной информации. Комбинация кригинга с почвенной картой. Построение оптимальной схемы пробоотбора.

Тема №5. Задачи, решаемые геостатистикой. Другие методы интерполяции, используемые в почвоведении. Доступные программные средства.

Примерный перечень вопросов к зачету по всему курсу. Зачет состоит из 5 вопросов, по одному вопросу по каждой теме.

III. Распределение часов курса по темам и видам работ

Лекции – 24 часа.

IV. Форма итогового контроля – зачет

V. Учебно-методическое обеспечение курса

Основная литература

  1. Иванникова Л.А., Мироненко Е.В. Теория регионализированных переменных при исследовании пространственной вариабельности показателей агрохимических свойств почвы // Почвоведение, 1988, №5, с. 113-121.
  2. Кузякова И.Ф., Романенков В.А., Кузяков Я.В. Применение метода геостатистики при обработке результатов почвенных и агрохимических исследований // Почвоведение. 2001, №11, с. 1365-1376.
  3. Матерон Ж. Основы прикладной геостатистики. М. 1968. — 407 с.

Рецензент: профессор, д.б.н. Е.В.Шеин

Геостатистика в нефтяной геологии | Геологический портал GeoKniga

Автор(ы):Дюбрюл О.

Издание:НИЦ Регулярная и хаотическая динамика, Москва-Ижевск, 2009 г., 256 стр., УДК: 622.276, ISBN: 978-5-93972-728-0

Цель данного курса заключается в том, чтобы показать, не прибегая к языку математики, что геостатистика является простым и гибким формальным подходом для количественного представления геологических данных. В курсе также рассматривается применение геостатистики в целях интеграции данных различных дисциплин, а также количественное описание неопределенности. Каждая из данных тем иллюстрируется большим количеством практических примеров, дающих понятие о возможных способах адаптации геостатистических моделей для решения конкретных задач

Развитие технологий обработки данных на счетно-вычислительных машинах положило начало широкому внедрению математических и статистических методов в геологию. За последнее десятилетие произошло революционное продвижение программного обеспечения для моделирования геологических объектов и комплексирования разномасштабных методов в двух- и трехмерном пространстве.

Активное внедрение в геологическую среду методов трехмерного моделирования и растущие аппаратные возможности позволяют детализировать неоднородности, влияющие на оценку и разработку пластов коллекторов. Специфика процессов создания геологических моделей в последнее время очень широко представлена в мировой и российской литературе. К сожалению, в большинстве случаев специалисты, создающие трехмерные модели, воспринимают алгоритмы их построения как некий «черный ящик»: моделирование производится с использованием фиксированного набора последовательности кнопок, принижая смысл геологии.

В предлагаемой Вашему вниманию книге французского автора Оливье Дю-брюля систематизируется описанный в мировой литературе материал, приводятся алгоритмы моделирования. На простых и понятных примерах рассматриваются особенности статистического описания геологических объектов, показывается влияние разных параметров и методик на итоговую реализацию модели пласта. Обилие графических примеров помогает более наглядно представить закономерности, о которых математики привыкли говорить языком формул.

Главным достоинством этой книги можно считать доступное и увлекательное сочетание методов математической статистики и геологии, позволяющее адекватно воспринимать и применять существующие алгоритмы и уравнения при описании объектов моделирования.

«Геостатистика в нефтяной геологии» может считаться азбукой для специалистов, занимающихся геологическим моделированием.

Желаем всем читателям этой книги успехов в знакомстве с этой интересной и очень разнообразной областью геологического знания

курсов по геостатистике — CCG

Новая специализированная учебная программа «Магистр геостатистического моделирования месторождений полезных ископаемых» будет проводиться в партнерстве с Maptek South America и Университетом Адольфо Ибаньеса. Начиная с 2018 года программа ориентирована на работающих геологов и горных инженеров с опытом работы в области геостатистики и состоит из 15 модулей, преподаваемых в течение двух лет.

Логистика

Курс состоит из 388 часов, которые структурированы следующим образом:

  • Курсы и семинары — 328 часов
  • Проекты и приложения — 60 часов

Место и даты:

  • Maptek, 2 North 465, Винья-дель-Мар, Campus UAI Винья-дель-Мар.Avda. Padre Hurtado 750, Винья-дель-Мар
  • 13 выходных в четверг, пятницу и субботу, с марта 2018 г. по январь 2020 г., с 9:00 до 19:30

Учителя

Д-р Клейтон В. Дойч, P.Eng. (Главный профессор)

  • Профессор Школы горного дела и нефти Университета Альберты
  • Кандидат прикладных наук о Земле, Стэнфордский университет
  • Engineering Canada Кафедра исследований в области управления неопределенностью природных ресурсов
  • Кафедра горной промышленности Палаты ресурсов Альберты
  • Школа горного дела и нефтяной инженерии Кафедра гражданского и экологического строительства

Доктор.Джон Манчук, P.Eng.

  • Научный сотрудник, Школа горного дела и нефтяной инженерии, Университет Альберты, Канада
  • Кандидат горных наук, Университет Альберты.

Доктор Райан М. Барнетт, П.Гео.

  • Научный сотрудник, Школа горного дела и нефтяной инженерии, Университет Альберты, Канада
  • Кандидат горных наук, Университет Альберты.

Доктор Кристиан Касерес

  • Профессор инженерных наук и наук, Университет Адольфо Ибаньеса, Чили
  • к.Магистр горного дела, специальность по геомеханике, Университет Британской Колумбии.

Доктор Гонсало Рус

  • Профессор инженерных наук и наук, Университет Адольфо Ибаньеса, Чили
  • Доктор философии в области машинного обучения, Кардиффский университет, Великобритания.

Хуан Даниэль Сильва

  • Профессор инженерных наук и наук, Университет Адольфо Ибаньеса, Чили
  • Доктор геологии L’Ingenieur-Ecoles des Mines de Paris

Рафаэль Сотил

  • Тренер, преподаватель и директор предприятия
  • Инженер-строитель, MBA Чилийского университета.

Предметы и приложение

Защита проектов и выпуск состоится 17 января 2020 года.

.

Maptek — Курсы геостатистики

Курсы цитирования

Maptek гордится своим продолжающимся партнерством с доктором Клейтоном Дойчем, профессором и директором Школы горного дела и нефтяной инженерии, Департамент гражданской и экологической инженерии Университета Альберты. Программы Maptek Citation в прикладной геостатистике преподаются более 18 лет и включают возможность получения университетской аккредитации, выдаваемой факультетом повышения квалификации в Университете Альберты.

Программа цитирования по прикладной геостатистике 2017 года, недавно завершившаяся в нашем офисе в Голдене, штат Колорадо, была очень хорошо встречена. Участники сразу увидели выгоду благодаря акценту на приложениях для майнинга. Этот четырехнедельный курс включает теоретические и практические аспекты использования современных геостатистических инструментов. В этом году Программу цитирования вели доктор Дойч вместе с доктором Джеффом Бойсвертом, доцентом Школы горного дела и нефтяной инженерии Университета Альберты и содиректором Центра вычислительной геостатистики.

Программа цитирования высоко ценится в Южной Америке и проводится ежегодно с 1999 года в Чили. Марсело Арансибиа, генеральный директор Maptek в Южной Америке, является активным сторонником программы геостатистики, а также проводит различные специализированные мастер-классы для студентов в университетах по всей стране.

Магистратура

В 2018 году Maptek South America представит новую специализированную учебную программу для магистров геостатистического моделирования месторождений полезных ископаемых.Программа ориентирована на геологов и горных инженеров с опытом работы в геостатистике и состоит из 10 модулей, которые в течение двух лет преподают доктор Клейтон Дойч, доктор Джон Манчук и доктор Райан Барнетт.

Короткие курсы

В августе компания Maptek провела три однодневных курса по геостатистике в нашем офисе в Перте, Австралия, в преддверии конференции Международной ассоциации математических наук о Земле в 2017 году. Специализированные инструкции по локально изменяющейся анистропии, аспектам реализации моделирования и извлекаемым запасам и локализации были предоставлены заинтересованному ряду клиентов, сотрудников и других геостатистов Maptek, желающих приобрести практические навыки для повышения точности моделирования отложений, исследований с помощью моделирования и резервирования в своих проектах .Это была ценная возможность поучиться у доктора Дойча в интенсивном формате до того, как он принял участие в IAMG в качестве заслуженного лектора 2017 года.

.

Гамма Дизайн geostatistics.com

Гамма Дизайн geostatistics.com

Что такое геостатистика?

  • Геостатистика — это класс статистических методов, разработанных анализировать и прогнозировать пространственные значения объекта недвижимости. Это начинается с помощью типа автокорреляционного анализа, называемого вариографией или анализом полувариантности, в котором степень пространственного самоподобия отображается в виде вариограммы.А Кривая соответствует вариограмме, а уравнение, описывающее кривую, называемое моделью вариограммы, используется для прогнозирования местоположений без выборки с помощью кригинга или условного моделирования. Это дает оптимальные несмещенные оценки свойства во всей пространственной области. Тот же анализ может также выполняться с одномерными данными, такими как время, например, ежечасные или суточные измерения некоторого свойства, чтобы обеспечить оптимальные интерполяции и условия ошибок на временной шкале.

GS + — лучшее программное обеспечение для 2D геостатистики из имеющихся

  • GS + — это комплексная программа геостатистики, которая является быстрой, эффективной и простой в использовании.GS + предоставляет все компоненты геостатистики, от анализа вариограмм до кригинга и картирования, в единой интегрированной программе, получившей широкое признание за гибкость и дружественный интерфейс. Многие пользователи удивлены, что геостатистический анализ может быть таким простым и интуитивно понятным.

Но не верьте нам на слово

GS + означает геостатистику

  • Геостатистика не является дополнительной функцией GS + — это сердце программного обеспечения.Многие из наших пользователей имеют доступ к другим инструменты геостатистики в их любимых ГИС или картографических программах, но приходят в GS + для серьезного геостатистического анализа. Поскольку выход GS + совместим с отраслевыми стандартами, GS + можно напрямую использовать со многими из этих других программ. Или его можно использовать автономно — GS + имеет свой собственный рабочий лист данных (который также принимает файлы данных Excel, Access и другие типы файлов) и создает свои собственные карты.

О компании Gamma Design Software, LLC

  • Gamma Design Software было запущено в 1988 году для обеспечения геостатистики на рабочих станциях Windows и настольных компьютерах.В то время программное обеспечение для быстрой геостатистики было доступно только для суперкомпьютеров, а другим пользователям приходилось самостоятельно компилировать исходный код FORTRAN. С тех пор Gamma Design является мировым лидером в предоставлении доступного, мощного и простого в освоении программного обеспечения для геостатистики для развивающейся среды Windows.

.

Учебный курс по неопределенностям и геостатистике для специалистов по недропользованию

Код Дата Заведение Комиссия ($)
PB119 11–15 апреля 2021 г. Дубай — ОАЭ 4 950
PB119 17 — 21 октября 2021 г. Дубай — ОАЭ 4 950

* Все комиссии без НДС


Почему выбирают этот учебный курс?

Поскольку команды специалистов по недропользованию состоят из множества людей и дисциплин, которые сосредоточены на управлении добычей на месторождении и получении большего количества нефти и газа с самого месторождения, управление командой является чрезвычайно сложной задачей, которая ложится на плечи менеджеров по недропользованию.

Эта задача дополнительно осложняется неопределенностями и рисками, связанными с геологией, петрофизикой и экономическими вопросами. Этот учебный курс PetroKnowledge разработан, чтобы помочь специалистам по недропользованию справиться с рисками и неопределенностями, связанными в первую очередь с геонауками, и он также будет охватывать более широкую область, поскольку команда по геологическим исследованиям состоит из: геолога-добытчика, геофизика, петрофизика, инженера-разработчика, инженера-технолога, добывающего химик, скважинный инженер, экономист.Поэтому полное понимание рисков и неопределенностей, связанных с этими месторождениями, будет принято во внимание и представлено менеджерам по недропользованию, чтобы они могли общаться с членами своих команд и находить оптимальный компромисс между ними.

В этом учебном курсе PetroKnowledge будут выделены:

  • Неопределенности и риски, связанные с разработкой нефтегазового месторождения,
  • Геостатистика и количественная оценка неопределенности и принятия решений с учетом рисков
  • Проблемы и оптимизация управления геологическими данными и управления неопределенностью жизненного цикла
  • Аналитическая интерпретация данных центрифуги для определения кривой относительной проницаемости
  • Построение графиков Q-Q, полувариограмм, кригинга и моделирования неопределенности

Цели обучения

Каковы цели?

По окончании данного учебного курса PetroKnowledge участники научатся:

  • Выявление неопределенностей и рисков, связанных с жизненным циклом разведки и добычи
  • Используйте статистические инструменты для принятия адекватных решений в условиях неопределенности
  • Узнайте, какие методы моделирования используются для различных типов пластов
  • Выполнение анализа данных путем вывода, выявления выбросов, декластеризации и анализа тенденций
  • Выполните моделирование Монте-Карло для определения запасов нефти и газа

Целевая аудитория

Для кого предназначен этот учебный курс?

Этот учебный курс предназначен для всех профессионалов, работающих в области анализа данных, разведки нефти и газа, геологии и моделирования резервуаров.Но основное внимание уделяется менеджерам по недропользованию или людям, пытающимся стать менеджерами по подземным работам и эффективно управлять командами по подземным работам.

Этот учебный курс подходит для широкого круга специалистов, но принесет большую пользу:

  • Менеджеры по недропользованию
  • Геологи-производственники
  • Геофизики
  • Петрофизики
  • Инженеры-разработчики
  • Инженеры-технологи
  • Химики-технологи
  • Инженеры по скважинам
  • Экономисты

Методы обучения

Как будет представлен этот учебный курс?

Участники этого учебного курса пройдут тщательную подготовку по предметам, охватываемым планом семинара, с наставником, использующим различные проверенные методы обучения взрослых и фасилитации.Методология семинара включает в себя презентацию теоретических концепций, видеолекций, примеров из практики и множество упражнений, которые будут выполняться под руководством самих делегатов.

Влияние на организацию

Основная проблема каждой нефтегазовой компании — это работа с неопределенностью и рисками, связанными с проектами разведки, добычи и добычи нефти и газа, поскольку они требуют высоких капитальных затрат, а окупаемость инвестиций может быть достигнута только через пять-десять лет.

Таким образом, адекватное знание концепций, методов и моделей для определения запасов нефти и газа, адекватная интерпретация каротажных диаграмм и адекватный расчет GRV (общий объем породы) / прогноз колонны перед бурением являются предпосылками для успешных и устойчивых операций с добывающими углеводородами. производство в условиях нестабильных цен на нефть и газ.

Личное воздействие

Управление очень сложными командами по недропользованию, выполнение обещанных объемов и определение вариантов увеличения добычи на месторождении является основной ролью менеджеров по недропользованию, эта очень сложная роль зависит от знания рисков и неопределенностей, а также от того, как определять, рассчитывать и смягчить их.

Оценка ресурсов играет первостепенную роль в принятии решения о разведке или разработке углеводородного месторождения. Группе специалистов по недропользованию необходимо знать подходящие участки для размещения скважины, вероятность успеха, ожидаемый уровень добычи, а также среднюю или совокупную добычу на такой территории, как арендованный участок.

Принятие решений в условиях неопределенности — это повседневная работа для менеджеров по недропользованию, и поэтому изучение того, как анализировать данные, определять корреляцию и вероятности, является основой принятия научных решений.Этот курс разработан, чтобы предоставить такого рода знания менеджерам по недропользованию и людям, которые хотели бы стать менеджерами по недрам.

Повестка дня

День первый: Статистический анализ и теория вероятностей

  • Описание данных с помощью чисел
  • Вероятность и отображение данных в виде графиков
  • Случайные переменные, функция плотности вероятности (pdf)
  • Ожидания и отклонения
  • Двумерный анализ данных
  • Пример: подготовка диаграммы каротажа и определение корреляции

День второй: Описательная геостатистика

  • Геологические ограничения
  • Одномерное и многомерное распределение
  • Гауссовские случайные величины
  • Случайные процессы в функциональных пространствах
  • Концепции геостатистического картирования
  • Структурное моделирование
  • Моделирование фаций на основе клеток
  • Ящик для образца: аналитическая интерпретация данных центрифуги для определения кривой относительной проницаемости

День третий: Неопределенность моделирования

  • Источники неопределенности
  • Детерминированное моделирование
  • Модели неопределенности
  • Модель и взаимосвязь данных
  • Проверка модели и сложность модели
  • Ящик с образцом: моделирование резервуара
    • Создание наборов данных с использованием моделей
    • Параметризация изменчивости подсети

День четвертый: Количественная оценка неопределенности

  • Введение в методы Монте-Карло
  • Отбор проб на основе экспериментального плана
  • Гауссово моделирование
  • Общие алгоритмы выборки
  • Методы моделирования на основе минимизации
  • Пример: метод Монте-Карло для определения запасов нефти и газа
  • Пример: расчет многолуночных систем с использованием закона Дарси

День пятый: визуализация неопределенности

  • Дистанционные методы моделирования неопределенности отклика
  • Кластеризация K-средних
  • Оценка с использованием простого кригинга
  • Моделирование петрофизических свойств
  • Чемодан: визуализация неопределенности нефтяного пласта
  • Ценность информации и стоимость сбора данных

Связанные курсы


.

Post A Comment

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *