Рефераты Имитационное моделирование

Вернуться в Экономико-математическое моделирование

Имитационное моделирование
.

В задачах исследования операций метод Монте-Карло применяется в

трех основных ролях:

1) при моделировании сложных, комплексных операций, где

присутствует много взаимодействующих случайных факторов;

2) при проверке применимости более простых, аналитических

методов и выяснении условий их применимости;

3) в целях выработки поправок к аналитическим формулам типа

«эмпирических формул» в технике.

Пример. Оценка геологических запасов.

Для оценки величины извлекаемых запасов необходимо, прежде всего, определить вели­чину суммарных или геологических запасов.

Анализ структурных ловушек.

Для оценки содержания в структурной ловушке нефти и/или газа, поисковые и промысло­вые геологи и геофизики должны изучить характер структурной ловушки. Такое исследование необходимо для определения возможной величины геологических запасов. Область изменения запасов определяется комбинацией следующих оценочных показателей: объем осадочных по­род (RV), пористости (F), перовой водонасыщенности (Sw), эффективная мощность (NP) g.

Определение вероятных значений параметра.

На этом этапе геологи должны оценить значение вероятностей для параметров, исполь­зуемых при подсчете геологических запасов. Каждому параметру приписываются интерваль­ные значения вероятностей, исходя из экспертных оценок геологов

Анализ графиков вероятности.

Графики, показанные на рис. 1,2,3,4,5 являются графиками накопленной вероятности. Не­прерывная кривая представляет вероятность того, что величина рассматриваемого параметра будет «равна или больше» чем величина в той точке горизонтальной оси, которая пересекается вертикальной линией, проектируемой от кривой, с перпендикуляром к вертикальной оси для любых значений от 0 до 100 %. Кривая построена по данным гистограмм, которые показаны как заштрихованные столбики. Гистограммы представляют собой экспертную оценку поиско­вых и промысловых геологов и геофизиков, которые обеспечивают информацию в следующей форме:

- по нашему мнению , вероятность того, что объем пород залежи находиться в интервале от 0 до 390 тыс. футов составляет 10%;

- по нашей оценке вероятность того, что объем пород равен от 380 до 550 куб. футов , составля­ет 15% и так далее.

Эти оценки геологов накапливаются, и в итоге получается обобщенная кривая вероятно­сти . На основании этой кривой можно экстраполировать значения ожидаемых вероятностей для изучаемых параметров.

Подсчет геологических запасов.

Объем геологических запасов вычисляется с помощью следующей формулы:

RVxFx(l-Sw)x NPx —, где Fv - коэффициент приведения нефти к поверхностным ус­ловиям.

Использование средних величин для получения приблизительной оценки геологических запасов.

При оценке приблизительного количества нефти в месторождении будем использовать следующие значения параметров:

- среднее значение объема пород составляет 1,35 млн. акрофутов (1 акрофут = 7760 бар­релей или около 1230 м3)

- средняя пористость - 17%

- средняя водонасыщенность - 20%

- средняя эффективная мощность - 75%

- коэффициент приведения - 1,02 (в пластовых условиях нет свободного газа). Теперь подставим эти значения в формулу

(1,35 х 1 0) х (1 7%) х (1 - 20%) х (75%) х ( ,т.е.:1350000x0,17x0,8x0,75x0,98) = 134946 акрофутов или 134946x7760 = 1047413760,

т. е. при­близительно 1,047 млрд. баррелей нефти (165 млн. м3, 141 млн.т).

Более распространенный способ: метод Монте-Карло.

Прежде всего, необходимо построить гистограммы и кривые накопленной вероятности для каждого параметра.

Для каждой из этих кривых случайным образом необходимо выбрать точку, соответст­вующую вероятности от 0 до 100 %. После этого надо подставить значение параметра, соответ­ствующее этой вероятности в уравнение. Затем можно подсчитать геологические запасы при этих значениях параметров и вычислить полную вероятность

Например , случайным образом выберем из рис 1,2,3,4-

- для 50%-ой накопленной вероятности имеем 25%-ю вероятность того, что объем пород соста­вит 690000 акрофутов

- для 20%-ой накопленной вероятности имеем 35%-ю вероятность того, что пористость соста­вит 21%

- для 25%-ой накопленной вероятности имеем 25%-ю вероятность того, что водосодержание равно 33%

- 80%-я накопленная вероятность показывает 32%-ю вероятность того, что эффективная мощ­ность составит 74%

Добавить в Одноклассники    

 

Rambler's Top100