Antalik пишет:

А вот тебе ссылочка как Как Обращаться С Величинами, Погрешности Которых Известны 

Формула геологических запасов нефти

STOIIP = GrossRockVolume * NTG * Porosity * (1-Swc) / Boi

 - это произведение и частное поэтому относительная погрешность STOIIP ровна сумме относительных погрешностей компонентов.

Вот давай сделаем educated guess на счет погрешности кажого из множителей, можно отностительную можно абсолютную.

Вот мои вариант по относительной ошибке (вполне консервативный вариант).

GRV - 20%
NTG - 15%  (что в терминах абс ошибки 0.60 +- 0.09) 
Porosity - 10%  (0.20 +- 0.02)
(1-Swc) - 10% (0.20 +- 0.02)
Boi -  5%       (1.40 +- 0.07)
Итого сумма 60%, пусть даже Boi без погрешности будет (0%) - будет 55%.

Вот теперь пересчитываем это в абсолютную ошибку: +- чему это ровняется. И думаем как жить с такой оценкой.

Цитата:

Иначе говоря, при сложении двух величин их погрешности тоже складываются:

Печально, но вроде бы солидная "страница", а такую ахинею несёт :-(

Читаем Основы теории погрешности и проведения физического эксперимента

погрешность функции от ряда известных взаимонезависимых величин имеющих нормальное распределение вычисляется по формуле

dF(x1,x2..xn)=sqrt[ summ (<частная производная F(x1,x2..xn) по xi>* dxi)^2 ]

таким образом

delta(x+y)= sqrt((delta x)^2+(delta y)^2)

delta(x/y)= sqrt((delta x/y)^2+(-delta y*x/y^2)^2) =sqrt((y*delta x)^2+(x*delta y)^2)/y^2

Кроме того не нужно забывать, что погрешность полностью задаётся двумя величинами.

Например , +-2 с достоверностью 98%. Если достоверность не задана то по умолчанию в советской науке для инженерных расчётов было принято, что достоверность составляет 2 сигмы  и равна Erf(S/(2^0.5)) = Erf(2/(2^0.5))=95.45%.

Так же важно, что расчёты нужно проводить с погрешностями заданными с одинаковой достоверностью

kealon пишет:

Antalik пишет:

Иначе говоря, при сложении двух величин их погрешности тоже складываются:

Печально, но вроде бы солидная "страница", а такую ахинею несёт :-(

Вы абсолютно правы , погрешность STOIIP должна вычисляться как погрешность функции от ряда известных взаимонезависимых величин.

Antalik привел ссылку про сложение двух величин, но применил правило не к тому. Правило, которое он привел, должно применяться, когда известно два STOIIP с погрешностями, т.е. STOIIP1+-dSTOIIP1 и STOIIP2+-dSTOIIP2. При их сложении погрешости надо сложить, т.е. d(STOIIP1+STOIIP2)=dSTOIIP1+dSTOIIP2

Eugene пишет:

Antalik привел ссылку про сложение двух величин, но применил правило не к тому. Правило, которое он привел, должно применяться, когда известно два STOIIP с погрешностями, т.е. STOIIP1+-dSTOIIP1 и STOIIP2+-dSTOIIP2. При их сложении погрешости надо сложить, т.е. d(STOIIP1+STOIIP2)=dSTOIIP1+dSTOIIP2

Правило которое он привёл антинаучный бред, его нельзя применять. В физике (квантовую не рассматриваем, там свои тараканы) нормально распределённая величина задаётся доверительным интервалом и достоверностью - это основа любого физического эксперимента.

 d(STOIIP1+STOIIP2)=dSTOIIP1+dSTOIIP2 для нормально распределённых велечин возможно только в случае коэффициента кореляции Пирсона между ними равной 1. Т.е. одна величина повторяет другую STOIIP1=А*STOIIP2+Б, А>0

d(x+y)=sqrt(dx^2+dy^2+2*R(x,y)*dx*dy)

Цитата:

Как правило, при сложении погрешностей их делят на две группы: коррелированные и некоррелированные. Разделение на большее число групп (некоррелированные, слабо коррелированные, сильно коррелированные) слишком трудоемко. Поэтому на практике коррелированными погрешностями считаются те, у которых |R|>0.7 , остальные — некоррелированные.

Печально когда люди с физическим образованием выдают например вот такие перлы :-(

Цитата:

разница между замером и контрольным замером в каждой точке не должна превышать допустимой погрешности прибора

Antalik пишет:

Где ахинея?

При сложении и вычитании абсолютные погрешности складываются.
При умножении и делении относительные погрешности складываются.

Вот в этих вышеописанных утверждениях и ахинея :-)

Вот правильные оценки

1) d(x+y)=sqrt(dx^2+dy^2)  , а не (dx+dy)

d(x*y)=sqrt((dx*y)^2+(x*dy)^2) =x*y*sqrt( (dx/x)^2+(dy/y)^2)

e(x*y)=d(x*y)/(x*y)=x*y*sqrt( (dx/x)^2+(dy/y)^2)/(x*y)=sqrt( (dx/x)^2+(dy/y)^2)=sqrt( (ex)^2+(ey)^2) , а не (ex+ey)
 

Ошибка в http://test.kirensky.ru/master/kls/gonago/physmat2.htm возникает вследствии предположения , что все результаты измерений должны лежать в доверительном интервале, а это не так !!!

кстати, в интернете мне нарылось

Учебное пособие. Л.А. СЛАВУТСКИЙ. Основы регистрации данных и планирования эксперимента

стоит почитать про откуда всё это берётся

Antalik, kealon правильную формулу для оценки погрешности приводит. Это база физики. Оценка погрешности функции независимых величин. Публикаций достаточно.

Ссылку, что вы привели - я не берусь судить ее физичность.

Формулу я приводил в основном топике, корень из суммы квадратов произведений частных производных парметра на погрешность параметра

Ну посчитаем:

E(GrossRockVolume * NTG * Porosity * (1-Swc) / Boi )

1) d(x/y)= sqrt ( (dx/y)^2+(-x*dy/y^2)^2)=x/y* sqrt ( (dx/x)^2+(dy/y)^2)

e(x/y)=d(x/y)/(x/y)=x/y* sqrt ( (dx/x)^2+(dy/y)^2)/(x/y)=sqrt ( ex^2+ey^2)

соответственно для вашей формулы относительная погрешность выходит

E(GrossRockVolume * NTG * Porosity * (1-Swc) / Boi ) =sqrt [ (E(GrossRockVolume))^2 + (E(NTG))^2  + (E(Porosity))^2  + (E (1-Swc)) ^2 + (E(Boi))^2 ]

вот ссылочка на литературу

если чесно я до 3-го курса не понимал откуда берутся эти формулы, просто подставлял и находил (мы их  на первом семестре первого курса проходили с зачётом - предмет кажется назывался "Основы теории погрешностей и проведения физического эксперимента"). А когда начали проходить тервер это потихонечку начало доходить. В школе я бы тоже принял вашу ссылку за истину. Мир не такой каким он представляется обычному человеку - в нём нет чётких граней.

Если пересчитать по формуле "базовый" STOIIP и максимальный с соответствующим приростом, равным погрешности (то есть GRV +20%, NTG 0.6+15% = 0.69 и т.д.), то разница между "базовым" значением STOIIP и максимальным относительно базового будет 59%. Сумма погрешностей 60%.

хотя это совпадение

Ну я бы не стал обобщать про "у нас". А вот у нас есть экспериментальный замер объёмного коэффициента, плотности нефти, газосодержания, вязкости

подкину и я колышек в этот костер дисскусии) в любом случае Вижуала надо поддержать в его стремлении исправить ошибки прошлого и сделать мир правильнее). Он флюидщик и борется за уменьшение погрешности Во, пусть каждый со своей стороны подчищает.

а на счет того что 

Antalik пишет:

Относительная погрешность - SQRT (x1^2....) = 0.292 (29.2%)
Если уменьшим Boi до 0%  по относительная погрешеность ровна 0.287 (28.7%)

так ведь на 1 млрд 29,2-28,7=0,5% это 5млн как ни крути с миру по нитке...

На самом деле, приведенные цифры "экспертно" оценивают сам доверительный интервал, а не погрешность. Т.е. что-то вроде "с очень большой вероятностью GRV находится в диапазоне  плюс-минус 0.2". Поэтому обе формулы не работают и статистику тут не прикрутишь никак. Границы интервала определяются детерминистически в лоб:

Предел интервала сверху: (1+0.2)(1+0.15)(1+0.10)(1+0.10)/(1-х)-1

Предел интервала снизу: 1-(1-0.2)(1-0.15)(1-0.10)(1-0.10)/(1+х)

При x=0 имеем интервал изменения запасов от -45% до 67%

При x=0.05 имеем интервал от -48% до 76%

Т.е. вывод тот же - и с объемным коэффициентом, и без интервал офигенный :)

Хотите работать с погрешностями - прикрутите к параметрам конкретные вероятностные функции распределения, а не просто интервалы значений.

Господа для таких упражнений давно существуют надстройки для всемилюбимого Excel, Crystall Ball, etc.

Которые позволяют задав погрешности каждого измеряемого параметра методом Монте Карло оценить конечную погрешность.  

У нас простых рабочих, давно имеется вопрос. Допустим, приехал дядя с монтекарлами и показывает P10, P50, P90. Пусть для примера P50 10 млн.извлекаемых запасов. Вопрос, как изменятся вероятности, если накопленная добыча на дату оценки 200 тыс.тонн.

Antalik пишет:

Первое.
У нас принципиальная разница с экспериментами - у нас нет возможностей провести несколько раз измерения, и потом расчитывать средние, среднеквадратичное отклонение, доверительный интервал и прочие. То что я понял из ссылки - это как раз в работе с данными когда есть статистика измерений.

Все что у нас есть это интерпретация - одно единственное "измерение". Которое по большей части субъективно. Мы можем оценить интервал - диапозон в котором значение может находится, опять же с какой-то увереностью.

Я не знаю что и чем вы меряете, но скорее всего сам прибор-агрегат делает несколько измерений и выдаёт что-то среднее избавляя от этого операторов которые его используют - это же не лабораторная работа.  Должна быть документация о точности его измерений: т.е. погрешность (абсолютная или относительная) и доверительный интервал (либо в сигмах либо в процентах).

На странице 28 даётся формула для сложения, причём гораздо более общая

Wasteland Rat пишет:

На самом деле, приведенные цифры "экспертно" оценивают сам доверительный интервал, а не погрешность. Т.е. что-то вроде "с очень большой вероятностью GRV находится в диапазоне  плюс-минус 0.2". Поэтому обе формулы не работают и статистику тут не прикрутишь никак. Границы интервала определяются детерминистически в лоб:

Предел интервала сверху: (1+0.2)(1+0.15)(1+0.10)(1+0.10)/(1-х)-1

Предел интервала снизу: 1-(1-0.2)(1-0.15)(1-0.10)(1-0.10)/(1+х)

При x=0 имеем интервал изменения запасов от -45% до 67%

При x=0.05 имеем интервал от -48% до 76%

Т.е. вывод тот же - и с объемным коэффициентом, и без интервал офигенный :)

Вот такой детерминисткий подход и вызывает возмущение, он неправильный - мир другой

1. Если не задано попадание в доверительный интервал - предполагается что точность 2 сигмы, т.е. 95.45%. Если лучше то об этом пишут - за эти сигмы ох как борятся

Wasteland Rat пишет:

Хотите работать с погрешностями - прикрутите к параметрам конкретные вероятностные функции распределения, а не просто интервалы значений.

Все формулы расчитаны на "нормальное распределение", и в большинстве случаев так оно и есть. Если это не так то их можно смоделировать, например, методом Монте-Карло

RomanK. пишет:

У нас простых рабочих, давно имеется вопрос. Допустим, приехал дядя с монтекарлами и показывает P10, P50, P90. Пусть для примера P50 10 млн.извлекаемых запасов. Вопрос, как изменятся вероятности, если накопленная добыча на дату оценки 200 тыс.тонн.

Не знаю, что имеется ввиду под "как изменяться вероятности", но P100 прогнозных запасов должно быть реалистично больше накопленной добычи.

Моего матапарата наверное уже недостаточно что бы доказывать эти формулы в общем виде

Но, например, формулу для произведения можно доказать методом монте-карло

вот код на паскакале:

program TestMul;

{$mode objfpc}{$H+}

uses
 Math;

function ErfInv(y : double):double;
var w, p:double;
begin
  if abs(y)>1 then Result:=NaN else
  if y=1 then Result:=Infinity else
  if y=-1 then Result:=NegInfinity else
  begin
    w := - ln((1.0-y)*(1.0+y));
    if ( w < 6.250000 ) then begin
      w := w - 3.125000;
      p :=  -3.6444120640178196996e-21;
      p :=   -1.685059138182016589e-19 + p*w;
      p :=   1.2858480715256400167e-18 + p*w;
      p :=    1.115787767802518096e-17 + p*w;
      p :=   -1.333171662854620906e-16 + p*w;
      p :=   2.0972767875968561637e-17 + p*w;
      p :=   6.6376381343583238325e-15 + p*w;
      p :=  -4.0545662729752068639e-14 + p*w;
      p :=  -8.1519341976054721522e-14 + p*w;
      p :=   2.6335093153082322977e-12 + p*w;
      p :=  -1.2975133253453532498e-11 + p*w;
      p :=  -5.4154120542946279317e-11 + p*w;
      p :=    1.051212273321532285e-09 + p*w;
      p :=  -4.1126339803469836976e-09 + p*w;
      p :=  -2.9070369957882005086e-08 + p*w;
      p :=   4.2347877827932403518e-07 + p*w;
      p :=  -1.3654692000834678645e-06 + p*w;
      p :=  -1.3882523362786468719e-05 + p*w;
      p :=    0.0001867342080340571352 + p*w;
      p :=  -0.00074070253416626697512 + p*w;
      p :=   -0.0060336708714301490533 + p*w;
      p :=      0.24015818242558961693 + p*w;
      p :=       1.6536545626831027356 + p*w;
    end
    else if ( w < 16.000000 ) then begin
      w := sqrt(w) - 3.250000;
      p :=   2.2137376921775787049e-09;
      p :=   9.0756561938885390979e-08 + p*w;
      p :=  -2.7517406297064545428e-07 + p*w;
      p :=   1.8239629214389227755e-08 + p*w;
      p :=   1.5027403968909827627e-06 + p*w;
      p :=   -4.013867526981545969e-06 + p*w;
      p :=   2.9234449089955446044e-06 + p*w;
      p :=   1.2475304481671778723e-05 + p*w;
      p :=  -4.7318229009055733981e-05 + p*w;
      p :=   6.8284851459573175448e-05 + p*w;
      p :=   2.4031110387097893999e-05 + p*w;
      p :=   -0.0003550375203628474796 + p*w;
      p :=   0.00095328937973738049703 + p*w;
      p :=   -0.0016882755560235047313 + p*w;
      p :=    0.0024914420961078508066 + p*w;
      p :=   -0.0037512085075692412107 + p*w;
      p :=     0.005370914553590063617 + p*w;
      p :=       1.0052589676941592334 + p*w;
      p :=       3.0838856104922207635 + p*w;
    end else begin
      w := sqrt(w) - 5.000000;
      p :=  -2.7109920616438573243e-11;
      p :=  -2.5556418169965252055e-10 + p*w;
      p :=   1.5076572693500548083e-09 + p*w;
      p :=  -3.7894654401267369937e-09 + p*w;
      p :=   7.6157012080783393804e-09 + p*w;
      p :=  -1.4960026627149240478e-08 + p*w;
      p :=   2.9147953450901080826e-08 + p*w;
      p :=  -6.7711997758452339498e-08 + p*w;
      p :=   2.2900482228026654717e-07 + p*w;
      p :=  -9.9298272942317002539e-07 + p*w;
      p :=   4.5260625972231537039e-06 + p*w;
      p :=  -1.9681778105531670567e-05 + p*w;
      p :=   7.5995277030017761139e-05 + p*w;
      p :=  -0.00021503011930044477347 + p*w;
      p :=  -0.00013871931833623122026 + p*w;
      p :=       1.0103004648645343977 + p*w;
      p :=       4.8499064014085844221 + p*w;
    end;

    Result:=p*y;
  end;
end;

const
  S=2.5; // достоверность считается по формуле Erf(S/sqrt(2))

  X0=10;
  Ex=0.03;
  Y0=10;
  Ey=0.05;
  Z0=X0*Y0;
  N=1000000;
var
  Ez,X,Y,Z:double;
  i,k:integer;
  Smk:double;
begin
  Ez:=sqrt(sqr(Ex)+sqr(Ey));

  k:=0;
  for i:=1 to N do begin
    X:=randg(X0,X0*Ex/S);
    Y:=randg(Y0,Y0*Ey/S);
    Z:=X*Y;
    if abs(Z-Z0)/Z0<=Ez then begin
      inc(k);
    end;
  end;
  Smk:=sqrt(2)*ErfInv(k/N); // измеренная достоверность
  Writeln(Smk:7:5);
  Readln();
end.

kealon пишет:

Я не знаю что и чем вы меряете, но скорее всего сам прибор-агрегат делает несколько измерений и выдаёт что-то среднее избавляя от этого операторов которые его используют - это же не лабораторная работа.  Должна быть документация о точности его измерений: т.е. погрешность (абсолютная или относительная) и доверительный интервал (либо в сигмах либо в процентах).

Какой еще прибор-агрегат? Выборка материала (керна, проб флюидов) для подсчета запасов заведомо непредставительна в общем объеме пласта (с точки зрения статистики) и никогда таковой не будет. Какими "приборами-агрегатами" ни замеряй. Получишь только то, что "у данного образца такая-то погрешность замера такого-то параметра".

kealon пишет:

Вот такой детерминисткий подход и вызывает возмущение, он неправильный - мир другой

1. Если не задано попадание в доверительный интервал - предполагается что точность 2 сигмы, т.е. 95.45%. Если лучше то об этом пишут - за эти сигмы ох как борятся

Все формулы расчитаны на "нормальное распределение", и в большинстве случаев так оно и есть. Если это не так то их можно смоделировать, например, методом Монте-Карло

Определение доверительного интервала как относительный процент от модального значения - это уже предполагает не нормальное распределение, т.к. нормальное распределение симметрично относительно моды.

Вот Монте-Карло это уже в кассу, как раз этот метод лучше всего и применять в случае подсчета запасов. Проще всего задать треугольные распределения параметров.

Wasteland Rat пишет:

Какой еще прибор-агрегат? Выборка материала (керна, проб флюидов) для подсчета запасов заведомо непредставительна в общем объеме пласта (с точки зрения статистики) и никогда таковой не будет. Какими "приборами-агрегатами" ни замеряй. Получишь только то, что "у данного образца такая-то погрешность замера такого-то параметра".

А чем всё это меряешь ???, не пальцем же. У любого измерительного прибора есть погрешность и достоверность

Читайте матчасть, без хорошего понимания тервера в теорию погрешности лучше не лезть:

kealon пишет:

Wasteland Rat пишет:

Какой еще прибор-агрегат? Выборка материала (керна, проб флюидов) для подсчета запасов заведомо непредставительна в общем объеме пласта (с точки зрения статистики) и никогда таковой не будет. Какими "приборами-агрегатами" ни замеряй. Получишь только то, что "у данного образца такая-то погрешность замера такого-то параметра".

А чем всё это меряешь ???, не пальцем же. У любого измерительного прибора есть погрешность и достоверность

Читайте матчасть, без хорошего понимания тервера в теорию погрешности лучше не лезть:

Kealon, извините за оффтоп... Вы нефтяник или чистый математик?

Подскажите, пожалуйста, какой аппарат измеряет поровый объем пласта? О_о

Wasteland Rat пишет:

Определение доверительного интервала как относительный процент от модального значения - это уже предполагает не нормальное распределение, т.к. нормальное распределение симметрично относительно моды.

в большинстве случаев распределение бинормальное, оно очень близко к нормальному, потому и применяют формулы для нормального распределения - иначе можно загнуться от теории

Wasteland Rat пишет:

Вот Монте-Карло это уже в кассу, как раз этот метод лучше всего и применять в случае подсчета запасов. Проще всего задать треугольные распределения параметров.

Где вы видели треугольные распределения? расчётов будет куча, а результат будет сомнительнее чем при простом составлении формулы, предполагая нормальное распределение

я геофизик по образованию

петрофизику мы проходили, как что меряется я приблизительно представляю

занимаюсь методиками интерпретации ГИС и ГДИС

Мне не надо про матчасть, спасибо :) Это вы лучше почитайте что-нибудь про подсчет запасов :)

Треугольное распределение применяется на практике при подсчете запасов методом Монте-Карло, как упрощенный вариант, когда известен интервал распределения параметра и известно модальное значение (которое не обязательно в середине интервала).

Я могу сказать про параметры флюидов, с их анализом я много работаю. Так вот, я не использую методы статистики. Совсем. Не потому что я их не знаю и не могу изучить, а потому что они не работают тут. Обычно анализов в среднем от 5 до 20, по залежи. Бывают конечно исключения, по Самотлору 550, но и тут статистика не работает. Работает термодинамика.

Так что не пойму чего вы спорите. Ну неправильно кто-то написал формулу. Разве от этого что-то меняется в данном контексте проблемы?

Представил себе на секунду штуковину...засунул в одну скважину,оператор нажал кнопку - хлабысь...у тебя цифра порового объема и средней пористости пласта (замеренные).

Фейспалм короче..

...по поводу 5%...

Рождённый ползать летать не может... ))  Сначало нужно разобраться что главное, а потом уже кидаться в спор.

Сказать по правде, задать само нормальное распределение лишь немного сложнее чем треугольное. Оно задается 2-мя параметрами - матожиданием и дисперсией. Дисперсию можно вычислить из условия "мне нужно чтобы величина попадала в заданный интервал min-max с вероятностью 95%". Проблема в том, что оно симметричное (мода равна среднему значению), и чтобы задать несимметричное распределение приходится применять уже более хитрые преобразования. И еще проблемка в том, что если x имеет нормальное распределение, то1/x уже совсем не нормальное.

Wasteland Rat пишет:

Сказать по правде, задать само нормальное распределение лишь немного сложнее чем треугольное. Оно задается 2-мя параметрами - матожиданием и дисперсией. Дисперсию можно вычислить из условия "мне нужно чтобы величина попадала в заданный интервал min-max с вероятностью 95%". Проблема в том, что оно симметричное (мода равна среднему значению), и чтобы задать несимметричное распределение приходится применять уже более хитрые преобразования. И еще проблемка в том, что если x имеет нормальное распределение, то1/x уже совсем не нормальное.

Ну отклонится оно чуток от нормального и что :-)? (в моём примере заменить Z=X*Y на Z=X/Y  и Z0=X0*Y0   на Z0=X0/Y0;   всё замечательно сидит на нормальном распределении) - предельную теорему никто не отменял

1) Не знать погрешности измерений своего прибора - плохо

2) У любого расчётного параметра тоже есть своя погрешность, не знать её тоже плохо

3) Даже если измеряется всего один раз, все приборы калибруются, узнаётся их дисперсия - отсюда берётся погрешность единичного измерения и достоверность

4)  Я не знаю как подсчитываются запасы, мне оно ни к чему - разговор идёт о подсчёте погрешностей, я же вас не утруждаю вопросами вида "Почему координаты посчитанные по магнитный инклинометру более точные чем посчитанные по гироскопу, хотя он точнее как прибор?"

5) Частенько смотрю на труды петрофизиков - и прибить хочется, как только над тем же Арчи-Дахновым не издеваются, хотя эту формулу давненько пора запретить использовать

6) В методах Монте-Карло можно использовать любое распределение, только зачем его использовать когда есть более простые формулы в данном конкретном случае? Кстати относительная погрешность в 30% уже кирдык полный - учтите что относительная погрешность это отношение абсолютной погрешности к истинному значению

7)Насчёт треугольного распределения, есть предположение, что вы путаете распределение свойств по объёму и ошибку измерения-расчёта для этих свойств. (желательно отрывок о применении, без контекста непонятно что оно всё значит)

kealon пишет:

4)  Я не знаю как подсчитываются запасы, мне оно ни к чему - разговор идёт о подсчёте погрешностей, я же вас не утруждаю вопросами вида "Почему координаты посчитанные по магнитный инклинометру более точные чем посчитанные по гироскопу, хотя он точнее как прибор?"

С этого и нужно было начинать. Не все сводится к формуле расчета погрешности. И даже если вы знаете какова погрешность прибора снимающего показания ГИС, это не поможет при расчете погрешности подсчета запасов.

kealon пишет:

Насчёт треугольного распределения, есть предположение, что вы путаете распределение свойств по объёму и ошибку измерения-расчёта для этих свойств. (желательно отрывок о применении, без контекста непонятно что оно всё значит)

Я ничего не путаю, в самой формуле подсчета запасов ошибка измерений параметров перемешана с неопределенностью и человеческим фактором. Подсчетчика интересует простой вопрос "насколько точна моя оценка запасов?", здесь большее влияние имеет не точность измерительных приборов, а именно человеческий фактор (корректность интерпретации замеренных данных). Объем GRV определяется например интерпретацией сейсмики и оценкой положения контакта. Дайте исходные данные другому геологу и получите другой объем. И ни за что не докажете, что один был прав, а другой нет. Максимум что можно сделать в этом случае - это выделить более-менее уверенный диапазон "экспертно" и сказать, что та конкретная цифра, которую я получил - это мода.

Всё что вы говорите связано с попытками оценки сверху и снизу методической ошибки, которую сами и вводите при переходе к регулярной сетке.

Естественно она у каждого будет разная, стоит только сдвинуть начало разбивки.

Ответьте для себя на вопрос "У вас в софте вводится погрешность каждого параметра при расчёте?"

Кстати:

1.Исходя из предельной теоремы следует, что расчитанная методическая погрешность при одинаковом размере ячеек в вашем случае будет подчиняться нормальному распределению.

2. американцы тратят очень большие средста на разработку алгоритмов триангуляции, и алгоритмов расчётов на тетраэдрах, что бы исключить методическую погрешность, возникающую при переходе на регулярную сетку

Antalik пишет:

kealon, вы хотя бы раз встречали где-нибудь или делали расчет точности при подсчете запасов методами которые вы проповедуете?

Сам процесс, этапы подсчета запасов представляете? Создаётся впечатление что мы о каких то разным "подсчетах запасов" говорим, особенно в свете "американцов которые тратят очень большие средста на разработку алгоритмов триангуляции"

1. Прочитайте мои посты я нигде не указываю подсчётчикам как им считать

2. Я всего лишь привёл формулы расчёта погрешностей и указал литературу где это описано + привёл численное доказательство одного случая

3. Я понимаю что я нахожусь тут не на "своём поле" и задеваю братство "защищающихся в ГКЗ" и нарываюсь на откровенный троллинг. Но во всех своих ответах я опираюсь только на базовые понятия физики

Какой-то бессмысленный спор. Понятие погрешности вообще не применимо к запасам. Нет приборов для измерения запасов, оценка запасов это просто экспертное мнение основанное на косвенных источниках информации. Статистические погрешности тоже не применимы, так как не выполняются необходимые условия для таких задач.

Правильно говорят коллеги выше - спор "ни о чем"!

kealon, если бы Вы выполнили подсчет запасов от и до (или были бы участником всего этого шабаша), то Вы бы не рассказывали это все сейчас здесь =)

Погрешность =  лапоть слева, лапоть справа.

А по моему первый кто попытался применить статистику в начале этого спора как раз и был Antalik, и применил он это я так понимаю не верно в принципе, а не применительно к подсчёту запасов. Тогда чего пенять на kealon?

Если не применимо то и не надо было начинать весь сыр бор с оценкой, чтобы доказать МНЕ что списание 5% - это херня, мы типа и 80% можем списать. Ну написал я про списание, для меня это значимая цифра. Но суть разговора предыдущей темы заключалась совершенно в другом, я уже объяснял в чём - проблема равновесности флюидов в залежи и проблема совмещения принимаемых на ПЗ параметров и ГД моделей. 5% прозвучало из моих уст потому что я не занимаюсь подсчётом запасов напрямую, а тут существенно, с моей точки зрения, повлиял.

А спор перекатился в травлю и отстаивания позиции некоторых людей. "Я прав а ты не прав."

Когда госорганы смотрят на цифру подсчета запасов, они притворяются наивными и считают, что эта цифра определена с точностью 5% (судя по допустимым отклонениям при моделировании). На самом деле вероятность того, что запасы действительно попадают в диапазон +-5% довольно мала. В этом плане, даже если предположить что все остальные параметры доподлинно известны, неопределенности в объемном коэффициенте часто достаточно, чтобы вылететь за 5%.

VIT пишет:

Какой-то бессмысленный спор. Понятие погрешности вообще не применимо к запасам. Нет приборов для измерения запасов, оценка запасов это просто экспертное мнение основанное на косвенных источниках информации. Статистические погрешности тоже не применимы, так как не выполняются необходимые условия для таких задач.

Вот не соглашусь. Законы и принципы физики и статистики применимы и к более экзотическим задачам, чем подсчет запасов. Это пресловутое экспертное мнение, основано и на замерах и на определенных законах. Каждый из входящих в состав формулы подсчета запасов параметр основан и на замерах приборами. Вы не можете все "слепить" оснвываясь только на экспертном мнении... Да, поверх замеренных значений накладывается неопределенность, вносимая последующей методикой интерпретации и т.п. Но погрешность по причине возникновения может быть не только приборной, но и методической и субъективной. Так что суммарную погрешность комплексного параметра также можно оценить. Так что в принципе методы статистики могут быть применимы. Постойте множество реализаций геологических моделей. Или вручную или в симуляторе. Такие работы есть. И софт есть.

Задается неопределенность для практически любых параметров как в геологической так и гидродинамической модели (считайте суммарная приборная, методическая и субъективная погрешности). Запускается workflow и строятся множественные реализации как геологической модели, так и ее гидродинамики, считаются профили. Хотите сотни, хотите тысячи. Получаете распределения и по запасам и по профилям и т.п.

MEPO Multiple Realization Optimizer

Tempest ENABLE 

Я с одной-то реализацией парюсь неделями чтобы ее запустить, адаптировать и рассчитать прогноз в гидродинамике, а тут  сотни-тысячи предлагается :) Наверное, еще с автоадаптацией :) Для начала хотя бы три варианта сделать - оптимистичный (с наилучшими параметрами), пессимистичный (с наихудшими параметрами) и средний (с утвержденными), даже на это пока что у компаний не находится времени и денег.

Поймите, что и ваш и такой подход друг друга не исключают. И то что делается шесть - девять месяцев руками в итоге будет одной из множества реализаций. Да, при автоматизации может генерится нереалистичный мусор, но вы также можете выбрать из множества три реализации с наиболее достоверными параметрами и, как раз тут, на основе экспертного мнения. И не факт, что они будут далеки от ручного труда. Да, возможно потребуется ручная доводка, но вы увидете более широкую картину в начале, когда еще есть время что-то изменить или доработать.

Имхо, какие-то утопичные представления, которые у нас точно пока не сработают. Хотя может на деле так и надо делать..