Cтраница 2
Если в пределах области или нефтеносной провинции, для которой составлена прогнозная карта, имеются эксплуатируемые или разведанные площади с установленными по ним запасами, то такие площади соответственно должны быть выделены условными знаками на прогнозной карте. [16]
Прогнозная карта гидрогеологических условий захоронения промышленных сточных вод в глубокие водоносные комплексы на территории СССР масштаба 1: 2.500.000. По представлению Мингео карта была рассмотрена на Коллегии Госкомитета СССР по науке и технике. [17]
Процедура выбора экспертов состоит в следующем. По оценкам каждого эксперта строится растровая прогнозная карта. По взаимным расстояниям между растрами выделяется кластер наиболее близких в определенном смысле карт. Соответствующие эксперты выбираются для оценки прогнозирующей функции как наиболее компетентные. [18]
В связи с этим все методы построения прогнозной карты Мтах базируются на принципе прецедента. Но история сейсмических наблюдений является очень короткой по отношению к скорости тектонических процессов, а землетрясения с магнитудами, близкими к максимальным, происходят относительно редко. Поэтому иногда сильные землетрясения наблюдаются в тех местах, где надежные исторические свидетельства о предшествующих сильных землетрясениях отсутствуют. Сравнительно недавними примерами таких землетрясений на территории СССР являются Газлийское, Спитакское и Рачинское землетрясения. Чтобы компенсировать этот эффект недостаточной представительности выборки зарегистрированных сильных землетрясений, предпринимаются попытки экстраполировать значения максимальных магнитуд землетрясений. [19]
Немаловажное влияние на информативность и качество материалов ГТИ оказывает и степень информационной подготовки, заключающейся в обобщении и анализе накопленного фактического материала ( наземные и сква-жинные геолого-геофизические исследования, лабораторные исследования горных пород и флюидов, состояние разработки), составлении прогнозного разреза скважины, а также геолого-геохимической модели. Корректировка проектного радиуса кривизны ствола скважины осуществляется на основе построения прогнозной карты и изучения отклонений стратиграфических границ вышележащих горизонтов. В большинстве случаев при бурении горизонтальных скважин на турнейские нефтяные залежи первоначально определяется граница тульского горизонта. Далее, учитывая мощности тульского и бобриковского горизонтов, а также структурное положение участка, проводится предварительное уточнение траектории ствола скважины. По результатам вскрытия кровельной части бобриковского горизонта осуществляется окончательная корректировка проектного радиуса кривизны скважины. При вскрытии кровли кизеловского горизонта уточняется интервал наиболее продуктивной части пласта и зенитного угла при его вскрытии. [20]
Немаловажное влияние на информативность и качестно материалов ГТИ оказывает и степень информационной подготовки, заключающейся в обобщении и анализе накопленного фактического материала ( наземные и сква-жинные геолого-геофизические исследования, лабораторные исследования горных пород и флюидов, состояние разработки), составлении прогнозного разреза скважины, а также геолого-геохимической модели. Корректировка проектного радиуса кривизны ствола скважины осущесгвляется на основе построения прогнозной карты и изучения отклонений стратиграфических границ вышележащих горизонтов. В большинстве случаев при бурении горизонтальных скважин на турнейские нефтяные залежи первоначально определяется граница тульского горизонта. Далее, учитывая мощности тульского и бобриковского горизонтов, а также структурное положение участка, проводится предварительное уточнение траектории ствола скважины. По результатам вскрытия кровельной части бобриковского горизонта осуществляется окончательная корректировка проектного радиуса кривизны скважины. При вскрытии кровли кизеловского горизонта уточняется интервал наиболее продуктивной части пласта и зенитного угла при его вскрытии. [21]
В некоторых случаях экспертное решение задачи прогноза представляет собой только предварительный результат исследования. Полученные результаты помогают эксперту более аргументировано объяснять свое решение и позволяют откорректировать окончательную версию прогнозной карты. [22]
Прогнозное поле приведено на рис. 6.7. Уверенность прогноза перспективных ( неперспективных) областей увеличивается с увеличением ( уменьшением) значения прогнозного поля. Средняя ошибка аппроксимации по выборке составляет 50, из этого следует, что на прогнозной карте значения от - 50 до 50 интерпретируются как область неопределенности. Кружками большого радиуса обозначено расположение продуктивных скважин, малого радиуса - сухих. [23]
Задачи пространственного прогноза свойств геологической среды возникают при экологическом районировании территории, при анализе и оценке природной опасности и при прогнозе месторождений полезных ископаемых. В этих задачах требуется по комплексу геолого-геофизических данных оценить пространственное распределение числового или номинального свойства геологической среды, которое не зависит от времени, представить это свойство в виде прогнозной карты и найти формальное правило прогноза. [24]
На рис. 5.5, А показано пространственное распределение ошибок прогноза Мтах на учебной и контрольной выборках: серые ромбики указывают на то, что ошибка аппроксимации оценок невелика, красные ромбики указывают на ошибки завышения значений прогноза, а синие - на ошибки занижения прогноза, размер ромбиков увеличивается при увеличении ошибок. Поля вкладов признаков в прогноз - поля yi ( xi) - показаны на рис. 5.5, В, С и D. Карта вклада признака х в прогнозную карту ( рис. 5.5, В) выделяет зоны сближения надвигов и сдвигов. Карта вклада признака х % ( рис. 5.5, С) содержит три наиболее значимые полосы, протягивающиеся в восток-северовосточном направлении вдоль южного и северного склонов Большого Кавказа, а также в центральной части Малого Кавказа. Вклад этого признака существенно приближает прогнозную карту к геодинамической модели. Карта вклада признака хз ( рис. 5.5, D) имеет сложный рисунок сочетающий дугообразные, изометрические и линейные зоны. Вклад этого признака характеризует влияние жесткой упругой мантии на возникновение больших землетрясений. [25]
Результатом решения задачи могут быть несколько альтернативных информационных моделей. Версии моделей могут отличаться по набору признаков, по значению средней ошибки аппроксимации оценок прогноза на контрольной выборке и по разбросу ошибок аппроксимации, обусловленному неточностью измерений признаков. Например, типичным является случай, когда при построении прогнозной карты Мтах строится версия с использованием сейсмологических признаков и версия без использования сейсмологических признаков. Это связано с тем, что сейсмологические признаки в этой задаче являются наиболее информативными, но вместе с тем их надежность зависит от длительности инструментальных наблюдений. Одна из карт отбирается экспертом в качестве рабочей версии. По мере обновления входной информации о геологической среде все версии могут использоваться для разработки более совершенных информационных моделей. При решении аналогичных задач прогноза в регионах со сходными геологическими условиями элементы версий информационных моделей могут быть использованы в качестве предварительного варианта решения. [26]
Как отмечалось выше, внутри управления кадров и учебных заведений создана психологическая служба. Она позволяет обеспечить более объективный подход при приеме на работу, расстановке кадров и формировании резерва на выдвижение. При входном контроле претендентов на работу в налоговой службе им задается стандартизированное сочинение - интервью, содержащее 46 вопросов, составляется прогнозная карта. В частности, по результатам прогнозно-диагностического обследования формируются группы для прохождения специализированного обучения. [27]
В этой технологии вначале эксперт формулирует качественно свои представления о причинах наиболее сильных землетрясений изучаемого региона. Затем по выборке прецедентов и на основании имеющихся геолого-геофизических данных в классе функций, которые могут быть интерпретированы экспертом, ищется прогнозирующая зависимость и по ней строится версия прогнозной карты. После этого экспертом производится анализ решения на соответствие со сформулированной гипотезой о природе сильнейших землетрясений региона и принимается решение о необходимости модификации решения. Такой результат решения задачи прогноза удобен для обсуждения со специалистами предметной области: в своей основе он содержит сейсмотектоническую гипотезу. Функция, используемая для прогноза, и сеточная модель прогноза получены на основе имеющихся наблюдений, имеются количественные и качественные данные в защиту выдвинутой экспертом гипотезы. [28]
В задачах пространственного прогноза предполагается, что в пределах изучаемой области оцениваемая величина связана некоторой зависимостью с известными характеристиками геологической среды. Чаще всего эта зависимость, называемая прогнозирующей функцией, заранее неизвестна. Для ее нахождения используются выборка примеров ( прецедентов) и / или знания предметной области. При построении прогнозной карты прогнозирующая функция используется для вычисления цифровой модели прогнозного поля. Для этого правило прогноза применяется к известным характеристикам геологической среды во всех точках сеточного поля региона. Если признаки прогноза определены сеточными моделями с разными параметрами сетки, то значения признаков в узлах растра прогнозного поля интерполируются. При этом в задачах пространственного прогноза обычно используется алгоритм билинейной интерполяции. [29]
На рис. 5.5, А показано пространственное распределение ошибок прогноза Мтах на учебной и контрольной выборках: серые ромбики указывают на то, что ошибка аппроксимации оценок невелика, красные ромбики указывают на ошибки завышения значений прогноза, а синие - на ошибки занижения прогноза, размер ромбиков увеличивается при увеличении ошибок. Поля вкладов признаков в прогноз - поля yi ( xi) - показаны на рис. 5.5, В, С и D. Карта вклада признака х в прогнозную карту ( рис. 5.5, В) выделяет зоны сближения надвигов и сдвигов. Карта вклада признака х % ( рис. 5.5, С) содержит три наиболее значимые полосы, протягивающиеся в восток-северовосточном направлении вдоль южного и северного склонов Большого Кавказа, а также в центральной части Малого Кавказа. Вклад этого признака существенно приближает прогнозную карту к геодинамической модели. Карта вклада признака хз ( рис. 5.5, D) имеет сложный рисунок сочетающий дугообразные, изометрические и линейные зоны. Вклад этого признака характеризует влияние жесткой упругой мантии на возникновение больших землетрясений. [30]