Вовлечение в разработку залежей нефти, приуроченных к отложениям баженовской свиты, является одной из важнейших задач, стоящих перед нефтедобывающей отраслью в Западно-Сибирском регионе.

Имеющийся многолетний опыт добычи нефти из отложений баженовской свиты, убедительно показал ее высокие перспективы, однако применение существующих до настоящего времени технологий поисков, разведки и освоения этих трудноизвлекаемых запасов нефти, малоэффективно. 

Значительные объемы нефти при применяемых технологиях не могут быть вовлечены в разработку, поэтому необходимо найти новые и эффективные геологические подходы к промышленному освоению имеющегося углеводородного потенциала, который, по общему мнению исследователей, весьма значителен.

Представлены материалы исследования количественных соотношений между органическим углеродом и микроэлементами в доманикитах и черносланцевых толщах Сибири - в баженовской свите 3ападно-Сибирской плиты, куонамской свите Сибирской платформы, рифейских черных сланцах Средней и Восточной Сибири. Статистические оценки распределения микроэлементов основаны преимущественно на метрологически обеспеченных современных физических методах анализа вещества - инструментальном нейтронно-активационном и атомно-абсорбционном. Соотношения между органическим углеродом и молибденом, ураном, ванадием, никелем, медью, цинком, мышьяком и другими элементами в древних высокоуглеродистых толщах сопоставлены с аналогичными показателями для планктоногенных отложений современных морских бассейнов.

Сборник рассчитан на специалистов в области металлогении и рудных месторождений, на нефтяников; а также на геологов и геохимиков, интересующихся проблемой источников рудного вещества.

Формализован и апробирован подход к региональному прогнозу областей получения притока нефти из баженовско-абалакского комплекса (БАК) в виде задачи классификации методом машинного обучения по прецедентам алгоритмом одиночного решающего дерева, с генетической селекцией комбинации атрибутов пространственных данных. Использованы данные испытаний 438 скважин и набор - 26 атрибутов пространственных данных, описывающих исследуемую территорию в пределах района с индексом Р-42 ХМАО-Югра. Определены проблем реализации исследования, влияющие на точность прогноза. Показано, что примененный метод машинного обучения путем построения одиночного бинарного решающего дерева, несмотря на то, что не способен охватить все многомерное пространство причинно-следственных связей между атрибутами, обладает приемлемым прогностическим потенциалом. В результате машинного обучения алгоритмом одиночного решающего дерева на обучающей выборке результатов испытаний БАК получен набор формализованных и разделенных по иерархическим уровням правил классификации. Тенденции изменений атрибутов при создании правил, могут быть использованы для формирования представлений об условиях нефтеносности баженовско-абалакского комплекса горных пород. Результаты представлены в виде региональной прогнозной схемы, на которой выделены классы для территории ХМАО-Югры, которые можно соотнести с перспективными областями для получения притока из баженовско-абалакского комплекса. 

An approach to the regional forecast for zones of oil inflow from Bazhen-Abalak formation has been formalized and tested. The task was to classify the spatial attributes by machine learning through precedents by algorithm of single decision tree with the genetic selection of combination of such attributes. The rules have been retrieved and the factors have been identified which influence the forecast for zones of oil inflow from Bazhen-Abalak formation intervals. The results are shown in the regional forecast scheme with identification of Bazhen-Abalak formation sweet spots in KhMAO-Yugra region of Russia. Such sweet spots can be correlated with perspective zones to get the inflow from the Bazhen-Abalak formation.

Работа посвящена литолого-геохимическим особенностям и палеогеографическим условиям формирования нефтеносных отложений баженовской свиты Западной Сибири. Дан анализ нефтеносности, представлена модель коллектора и резервуара. Установлено влияние различных геологических факторов на образование зон трещиноватых коллекторов в глинистой толще. Намечены территории, в разной степени перспективные для нефтепоисковых работ.