3119

изведенные по ним расчеты показывают, что наиболее информативными являются вероятности, вычисленные по ZНГР и LККСП. Условные комплексные вероятности по совокупности геолого-миграционных

показателей РУКВгм приразныхm приведеныв табл. 20.

Из табл. 20 видно, что при увеличении m значение РУКВгм для

нефтяных структур увеличивается в интервале от m = 2 до m = 7, затем остается практически постоянным. Для пустых структур наблюдается уменьшение средних значений от 0,348 при m = 2 до 0,289 при m = 7, затем средние значения вероятностей остаются постоянными. Доля верного распознавания по совокупности этих показателей варьируется от 72 до 74 %.

По значениям РУКВгм построена карта перспектив нефтегазо-

носности (рис. 10). Данная карта по своему виду очень схожа с картой, построенной по РУКВморф , и показывает, что основные перспек-

тивы нефтегазоносности связаны с территорией ВКМКС.

Рис. 9. Зависимость Р(Lось) от Lось

51

52

52

54

2.5. Гидрогеологические характеристики

Кроме вышеперечисленных групп критериев, были проанализированы гидрогеологические характеристики, по которым также

вычислялась условная комплексная вероятностьРУКВгг . В качестве

гидрогеологических показателей использованы характеристики, рассмотренные в работе Ю.А. Яковлева [34]. На основе показателей пластовых вод (содержание ионов Cl, Ca, Mg, SO4, а также I, Br и B) c помощью кластерного анализа автор выделил восемь условно однородных гидрохимических кластеров, которые были объединены в четыре группы. В работе приведено детальное описание кластеров, показаны схемы распределения гидрогеохимических полей в нефтегазоносных комплексах С3–Р1, С2m, С1v2–3–С2b, С1v1–2, D3–С1t, D2–D1 по территории Соликамской депрессии. По его мнению, построенные схемы могут быть использованы для нефтегазогеологического районирования СД. Для построения вероятностных моделей оценки нефтегазоносности по гидрогеологическим данным зоне «а» был присвоен ранг 1, зоне «б» – 2, зоне «в» – 3 и зоне «г» – 4. В тех случаях, когда на схемах отсутствовали данные по кластеризации, значения были вычислены по корреляционным связям между рангами.

Выполним сравнение средних значений рангов (R) для нефтяных и пустых структур с помощью критерия t (табл. 21). Из таблицы видно, что не рассматривались данные по комплексу D2–D1 из-за их недостаточного количества. По критерию t статистически раз-

личаются средние значения по R(С3–Р1), R(С1v2–3–С2b), R(С2m). По показателям R(С1v1–2) и R(D3–С1t) статистического различия не

наблюдается. Уравнения регрессии для вычисления вероятности принадлежности к нефтяным структурам приведены в табл. 21. На рис. 11 приведен пример зависимости Р(RNС3–Р1) от R(С3–Р1). Отметим, что по значению R(NC1v1–2) выработать индивидуальную вероятностную модель не представляется возможным, так как все пустые структуры представлены только индексом 3.

56

2.6. Характеристики степени изученности

Кроме геолого-геохимических показателей, описывающих особенности распределения структур, нами при разработке вероятностных моделей использовались характеристики изученности территории Соликамской депрессии. Успешность поисковых работ по данным бурения на 90 участках составляет 0,61. Но использовать данный коэффициент для всей территории нельзя хотя бы потому, что в пределах ВКМКС, несмотря на невысокую изученность глубоким бурением, вообще все разбуренные структуры оказались нефтегазоносными. Поисковые работы в пределах Соликамской депрессии проводились в различных частях Камско-Кинельской системы прогибов: осевой (депрессионной) и внутренней прибортовой (Березниковское, Гежское палеоплато и Чердынский массив).

60