Авторефераты по всем темам >>
Авторефераты по земле
На правах рукописи
ЗАБОЕВА АЛЕКСАНДРА АЛЕКСАНДРОВНА
РАЗРАБОТКА МЕТОДИК ТРЕХМЕРНОГО ГЕОМОДЕЛИРОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ НЕОДНОРОДНОСТИ И НЕРАВНОМЕРНОСТИ ГЕОЛОГО-ГЕОФИЗИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ (на примере месторождений Западной Сибири)
Специальность 25.00.12 - Геология, поиски и разведка нефтяных и газовых месторождений
Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата геолого-минералогических наук
Тюмень - 2012
Работа выполнена в Тюменском государственном нефтегазовом университете Научный руководитель кандидат физико-математических наук, доцент Белкина Валентина Александровна, ТюмГНГУ, г. Тюмень Официальные оппоненты Дорошенко Александр Александрович доктор геолого-минералогических наук, старший научный сотрудник, ООО ТюменьНИИгипрогаз, главный научный сотрудник Янкова Наталья Владимировна кандидат геолого-минералогических наук, ООО ТННЦ, эксперт по геологии Ведущая организация Тюменский филиал СургутНИПИнефть
Защита диссертации состоится 11 июня 2012 года в 1400 на заседании диссертационного совета Д 212.273.05 при ТюмГНГУ по адресу: 625000, г. Тюмень, ул. Володарского, 56, ауд. 113.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотечно-информационном центре ТюмГНГУ по адресу: 625039, г. Тюмень, ул. Мельникайте, Автореферат разослан 10 мая 2012 г.
Отзывы, заверенные печатью учреждения, в 2 экземплярах просим направлять по адресу 625000, г. Тюмень, ул. Володарского 56, Тюменский государственный нефтегазовый университет, ученому секретарю диссертационного совета Д 212.273.05. Факс 8(3452)46-30-10, e-mail: t_v_semenova@list.ru
Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат геолого-минералогических наук, доцент Т.В.Семенова
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность проблемы. Развитие нефтегазовой промышленности России в последние годы происходит на фоне заметного ухудшения структуры запасов углеводородов, что связано со значительной выработкой многих уникальных и крупных высокопродуктивных месторождений, а также с открытием и вводом в разработку месторождений с трудноизвлекаемыми запасами. Все это определяет высокие требования к детальности и достоверности изучения геологического строения месторождений.
Основная проблема, с которой приходится сталкиваться на всех стадиях изучения геологического строения месторождений, является дискретность геолого-геофизической информации, ее значительное различие по точности, масштабу и степени охвата исследуемого объекта. В этой связи особенно актуальным становится вопрос о возможности построения детальных трехмерных геологических моделей, учитывающих весь объем имеющейся геологогеофизической и геолого-промысловой информации, неоднородной по качеству и масштабу, неравномерно распределенной по площади и разрезу.
В настоящее время существует значительное число работ как отечественных исследователей - В.М. Александрова, В.А. Бадьянова, В.А.Белкиной, С.Р. Бембеля, С.И. Билибина, А.М. Волкова, В.А. Волкова, И.С. Гутмана, А.А. Дорошенко, К.Е. Закревского, С.А. Предеина, В.И. Пяткова, А.Н. Сидорова, В.М. Яковлева и др., так и иностранных - О. Дюбрюля, Л. Косентино, Ж. Матерона и др., посвященных теоретическим и практическим аспектам трехмерного геологического моделирования.
Однако, до сих пор не решена проблема учета разнородной геологогеофизической информации, различной по точности, масштабу и степени охвата исследуемого объекта при создании детальных трехмерных геологических моделей. Данная проблема требует разработки новых и усовершенствования существующих методик трехмерного геомоделирования.
Цель работы. Разработка методик учета разнородной геологогеофизической информации, различной по точности, масштабу и степени охвата исследуемого объекта при создании детальных трехмерных геологических моделей.
Основные задачи исследования 1. Разработать методику создания детальных трехмерных геологических моделей при разной её точности и неравномерности распределения геологогеофизической информации по площади и разрезу.
2. Усовершенствовать методику декластеризации исходных данных при различной плотности сети наблюдений.
3. Создать детальные трехмерные геологические модели пласта ПК1-2 месторождения V и пласта АВ11 месторождения X Широтного Приобья Западной Сибири с использованием разработанных и усовершенствованных методик.
4. На основе созданных детальных трехмерных геологических моделей выявить особенности геологического строения и пространственной структуры запасов изучаемых продуктивных пластов.
Объект исследования. Объектами исследования в работе явились газонефтяная залежь пласта ПК1-2 месторождения V Широтного Приобья, нефтяная залежь пласта АВ11 месторождения X Широтного Приобья Западной Сибири.
Фактический материал. В работе использована информация по 319 скважинам месторождения V и 280 скважинам месторождения X, а именно:
координаты устьев, альтитуды, данные инклинометрии, ГИС и РИГИС. Для создания трехмерной геологической модели (3D ГМ) пласта АВ11 месторождения X привлекались результаты подсчета запасов углеводородов. Для создания 3D ГМ пласта ПК1-2 месторождения V дополнительно использовались результаты динамического анализа данных 3D сейсморазведки.
Научная новизна 1. Разработана итерационная методика создания детальных трехмерных геологических моделей на основании комплексирования геолого-геофизической информации при разной точности и неравномерности распределения по площади и разрезу.
2. Усовершенствована методика декластеризации исходных данных при различной плотности сети наблюдений за счет разработки алгоритма последовательного осреднения скважинных данных по минимальному расстоянию.
3. Созданы детальные трехмерные геологические модели пласта ПК1-2 месторождения V и пласта АВ11 месторождения X Широтного Приобья Западной Сибири с применением разработанных и усовершенствованных методик.
Защищаемые положения:
1. Разработанная методика создания детальных трехмерных геологических моделей основана на комплексировании разнородной геолого-геофизической информации при ее разной точности и неравномерном распределении по площади и разрезу. Методика предлагает способ детализации предварительной модели изучаемого объекта в зонах с наибольшей плотностью достоверной информации, выделенных в зависимости от полноты, качества, изменчивости и надежности прямой и косвенной геолого-геофизической информации. Методика позволяет получить итоговую модель, характеризующуюся отсутствием разрыва моделируемого параметра на границах зон.
2. Усовершенствованная методика декластеризации исходных данных при неравномерной сети наблюдений основана на использовании разработанного алгоритма последовательного осреднения скважинных данных по минимальному расстоянию. Методика повышает точность одномерных трендов и, как результат, трехмерных геологических моделей.
3. Созданные детальные трехмерные геологические модели пласта ПК1-2 месторождения V и пласта АВ11 месторождения X Широтного Приобья Западной Сибири (ЗС) позволили уточнить геологическое строение и пространственную структуру запасов этих пластов.
Практическая ценность и реализация. Разработанная автором модель пласта ПК1-2 месторождения V позволила выделить участки, характеризующиеся присутствием по разрезу выдержанных и протяженных глинистых перемычек в районе ГНК и ВНК, которые могут служить флюидоупорами. Выявленные особенности геологического строения данного пласта рекомендуется учесть при проектировании разработки нефти и газа на данном месторождении.
Созданная автором модель пласта АВ11 месторождения X уточнила геологическое строение неразбуренных зон пласта. Достоверность трехмерной геологической модели подтверждена данными по вновь пробуренным скважинам.
Апробация результатов работы. Основные положения работы докладывались и обсуждались на 4 научно-практических конференциях студентов, аспирантов и молодых ученых Тюменского Государственного Нефтегазового Университета (2004-2007); на конкурсе студенческих научных работ им. В.И.
Муравленко (г.Тюмень, 2005); на двух студенческих научных конференциях Нефть и газ (г.Москва, 2006, 2007); на конкурсе молодых ученых и специалистов ОАО ЛУКОЙЛ на лучшую научно-техническую разработку (г.Нижний Новгород, 2006); на региональном конкурсе студенческих научных работ (г.Тюмень, 2006); на Международной конференции EAGE (г.Тюмень, 2007); на Всероссийской конференции-конкурсе студентов (г.Санкт-Петербург, 2008); на Международном форуме молодых ученых Проблемы недропользования (г.Санкт-Петербург, 2008); на Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых Новые технологии - нефтегазовому региону (г.Тюмень, 2008); на XIV Международном симпозиуме им.акад. М.А.Усова Проблемы геологии и освоения недр (г.Томск, 2010); на XIV научнопрактической конференции Пути реализации нефтегазового и рудного потенциала ХМАО - Югры (г.Ханты-Мансийск, 2010).
Публикации Результаты выполненных исследований отражены в 13 печатных работах, в том числе 3 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.
Объем и структура работы Диссертационная работа состоит из введения, 3-х глав, заключения и списка литературы. Содержание работы изложено на 167 страницах, включая 67 рисунка и 16 таблиц. Список литературы включает 115 наименований.
Диссертационная работа выполнена под руководством к.ф.-м.н., доцента В.А. Белкиной, которой автор благодарен за постоянное внимание, помощь, научные консультации и обсуждение результатов работы.
Автор выражает благодарность за советы и научные консультации к.г.м.н. С.Р. Бембелю (ТюмГНГУ), А.С. Предеину, М.Ф. Комаровой, Т.М. Малышевой, А.Ф. Неведимовой, д.т.н. C.В. Костюченко, к.г.м.н. М.В. Лебедеву, к.г.-м.н. А.В.Поднебесных, к.т.н. А.Ю.Юшкову (ООО ТННЦ), к.г.-м.н. К.Е. Закревскому (ОАО ТНК-BP менеджмент). Автор благодарит И.С.Никитина за реализацию алгоритма последовательного осреднения.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы цель и задачи исследований, определены научная новизна и практическая значимость результатов диссертационной работы.
В главе 1 Трехмерное геологическое моделирование и его роль в решении задач нефтегазопромысловой геологии рассмотрена история разработки месторождений ЗС, обозначены основные проблемы подсчета запасов и повышения эффективности разработки и сделан вывод, что решение многих из них возможно только на основе детальных 3D ГМ. В разделе 1.2 проведен анализ современного состояния трехмерного моделирования.
В главе 2 Способы повышения качества трехмерных геологических моделей рассмотрены основные способы повышения качества 3D ГМ, а именно - комплексирование разнородной геолого-геофизической информации и разработка, адаптация и усовершенствование существующих алгоритмов моделирования.
В разделе 2.1 приведен список видов основной и косвенной информации для каждого из этапов создания 3D ГМ. Показано, что в зависимости от этапа данные могут переходить из разряда прямых в косвенные и наоборот. Однако привлечение косвенной информации требует, во-первых, проводить статистическое обоснование этого привлечения, а во-вторых, значительно усложняет 3D ГМ. В связи с этим возникает проблема степени детализации ГМ в зависимости от поставленных задач. Приводятся четыре уровня детализации ГМ, для каждого из которых определен набор исходной информации.
В разделе 2.2 рассмотрено состояние алгоритмической базы создания ГМ, классификация алгоритмов моделирования, их сравнительная характеристика.
Сделан вывод о необходимости расширения методической базы моделирования в двух направлениях: 1)разработка методических рекомендаций по использованию существующих алгоритмов; 2)разработка методических рекомендаций по моделированию геологических объектов с особенностями строения.
В работе проведен вычислительный эксперимент для обоснования настроек алгоритма кригинга. Его результаты позволили сделать следующие выводы:
1) перед построением ГМ необходимо проводить вариограммный анализ, что значительно повышает её точность; 2) при регулярной сети и малом шаге алгоритм устойчив по отношению к параметрам настроек полувариограмм; 3) построение ГМ следует начинать с участков, наиболее полно освещенных данными. По этим участкам оцениваются параметры полувариограммы, а затем используются на прилегающих участках.
В главе 3 Методики создания трехмерных геологических моделей в условиях неоднородности и неравномерности геолого-геофизической информации представлены основные методики создания 3D ГМ, разработанные автором и направленные на повышение точности и детальности моделей.
В разделе 3.1 Учет зональности исходной информации при построении трехмерных геологических моделей описана итерационная методика создания 3D ГМ на основании комплексирования информации различной по точности, масштабу и степени охвата исследуемого геологического объекта.
Комплексирование разнородной информации требует зонирования объекта моделирования. Оно проводится на основе как геологических, так и негеологических характеристик. Зонирование по негеологическим характеристикам зависит от неравномерности и качества исходной информации, особенностей объекта моделирования (развитие областей ММП, тип флюида и т.д.). Выделенные при таком зонировании области не связаны с седиментационными или постседиментационными особенностями формирования отложений. Зонирование означает, что моделирование свойств в зонах производится раздельно. Очевидно, что зонирование приводит к разрыву моделируемого параметра на границах, что не отвечает геологическим закономерностям. Таким образом, возникает задача создания 3D ГМ, непрерывных на границах зон, выделенных по негеологическим характеристикам. Применение стандартных методик моделирования не решает эту проблему. Автором разработана методика создания непрерывных 3D ГМ при зонировании объекта.
Методика описывает как сам процесс зонирования объекта моделирования в зависимости от полноты, качества, изменчивости и надежности исходной информации, так и один из возможных способов сглаживания параметра на границах выделенных зон. Методика основана на детализации предварительной модели изучаемого объекта в области с наибольшей плотностью достоверной информации.
Методика включает в себя четыре этапа:
1. Зонирование объекта моделирования на основе комплексного анализа по трем направлениям:
A. Анализ полноты и качества косвенной информации - выявляет зоны с максимальной плотностью косвенной информации наилучшего качества. Далее анализ проводится по зонам, выделенным на этой стадии.
B. Анализ пространственной изменчивости и анизотропии, как косвенной информации, так и моделируемого параметра - выявляет зоны с примерно одинаковыми характеристиками изменчивости. Наложением зон, выделенных на стадиях А и В, получают более дробные зоны.
C. Анализ надежности косвенной информации Цпроводится раздельно для каждой из зон, выявленных на стадиях А и В. Он основан на регрессионном анализе моделируемого параметра и косвенной информации. Кроме того, анализируются карты погрешностей прогнозных параметров.
2. Построение предварительной модели всего объекта только по скважинным данным с привлечением стандартных трендов вертикального и латерального изменения моделируемого параметра.
3. Детализация модели, полученной на этапе 2, по зонам на основе различного рода трендов с разным весом. Веса определяются по результатам обработки косвенной информации.
4. Сглаживание моделируемого параметра на границах зон. Для этого строится 3D куб по скважинным данным с привлечением 3D тренда, который в зонах c косвенной информацией приравнен к кубу, полученному на этапе 3, а в остальной области - кубу, полученному на этапе 2.
Описанная методика позволяет получить модель, согласующуюся со скважинными данными и уточненную в зонах с косвенной информацией.
Предложенная методика использована при создании 3D ГМ литологии нефтегазонасыщенного пласта ПК1-2 одного из месторождений (V) Широтного Приобья ЗС. Необходимость использования этого метода обусловлена здесь зональной неоднородностью качества данных сейсморазведки. На данных сейсморазведки наблюдается локальное усиление отрицательной амплитуды отражения в зоне газовой шапки, что затрудняет динамический анализ для всего пласта ПК1-2. В такой ситуации создание модели должно происходить раздельно по двум зонам - газонефтяной (ГНЗ) и нефтеводонасащенной зоне (НВНЗ).
Статистическая зависимость между эффективными газонасыщенными толщинами (hгэф) и комбинацией сейсмических атрибутов характеризуется высокими значениями R2. Полученные R2 обосновали разные комбинации трендов для разных зон пласта для построения куба литологии (Klito): 1)для ГНЗ - геолого-статистические разрезы (ГСР) по скважинным данным, прогнозные карты hгэф; 2) для НВНЗ - ГСР и карты песчанистости (kпесч) по скважинным данным.
Klito, полученный с привлечением этих трендов стандартными алгоритмами IRAP RMS, имеет разрыв на поверхности ГНК (рис. 1а), что не отвечает геологическим закономерностям. Klito, построенный по вышеописанной методике согласуется со скважинными данными, уточнен на основе результатов динамического анализа в газонефтяной зоне и непрерывен в районе ГНК (рис. 1б).
Основной целью создания уточненной модели литологии пласта ПК1-2 месторождения V было выявление участков с выдержанными и протяженными глинистыми перемычками в районе ГНК и ВНК, которые могут служить надежными флюидоупорами. Однако анализ Klito показал отсутствие единого глинистого тела по всей залежи. Это хорошо согласуется с условиями осадконакопления отложений пластов ПК1-2. Они формировались в переходно-морских условиях. Однако по разрезу залежи выделено несколько локальных глинистых тел мощностью более 4 м в районе ГНК. Выявленные особенности геологического строения пласта ПК1-2 рекомендуется учесть при проектировании разработки нефти и газа на месторождении V.
По уточненной 3D ГМ пласта ПК1-2 месторождения V проведен дифференцированный подсчет контактных и неконтактных запасов УВ.
Рис. 1 Сравнение разрезов по кубу литологии на границе зон моделирования (а - стандартная методика, б - разработанная методика) В разделе 3.2 Декластеризация исходных данных при построении и контроле качества трехмерных геологических моделей изучено влияние декластеризации исходных данных на точность 3D ГМ. Описан алгоритм создания декластеризованного ГСР, показана эффективность использования его в качестве 1D тренда изменения kпесч при создании Кlito, а также эталона для анализа качества 3D ГМ.
Когда скважины размещены по нерегулярной сети, то использование скважинных данных дает смещенную оценку статистических характеристик параметров (ГСР, гистограммы, средние значения и др.). Однако эти статистические характеристики используются как в качестве косвенной информации для настройки алгоритмов моделирования в виде трендов различного рода, так и в роли эталонов для проверки качества результатов моделирования. Устранить смещенность оценок можно учетом неравномерности распределения исходных данных, а именно их декластеризацией. Метод декластеризации означает использование значений с весовыми коэффициентами (wi), которые меньше для скважин на участках с высокой плотностью и больше для скважин, расположенных разреженно. В настоящее время существует два стандартных алгоритма декластеризации - пиксельный и полигональный.
Автором разработан альтернативный алгоритм декластеризации, основанный на последовательном осреднении скважинных данных по минимальному расстоянию. Предложенный алгоритм использован при создании модели литологии пласта АВ11 месторождения X Широтного Приобъя ЗС. Участок моделирования разбурен крайне неравномерно 280 скважинами.
Для выявления проблем, связанных с неравномерностью разбуривания участка моделирования, стохастическими методами построено три варианта Klito: 1 - без использования ГСР kпесч в качестве 1D тренда; 2 - с использованием 1D тренда - стандартного скважинного ГСР kпесч (рис. 2а); 3 - с использованием 1D - декластеризованного ГСР kпесч (рис. 2г). Анализ качества каждого из Klito проведен сопоставлением скважинного и модельного ГСР (рис. 2б, 2в, 2г).
В первых двух случаях анализ качества дал неудовлетворительный результат (рис. 2а и 2б, 2а и 2в). В третьем случае сравнение декластеризованного и модельного ГСР-ов показало высокую степень сходимости (рис. 2г, 2д). На обоих ГСР четко прослеживаются все циклы осадконакопления, соотношение коллектора между отдельными слоями в модели отвечает распределению на скважинном ГСР, и пределы изменения kпесч на скважинном ГСР сохраняются в модели. Из сказанного следует вывод, что привлечение декластеризованного ГСР в качестве тренда при создании Klito повышает его точность и степень соответствия скважинным данным.
Декластеризованный ГСР более адекватно оценивает качество литологической модели. Кроме того, недекластеризованный ГСР привел в рассматриваемом случае к необоснованному увеличению объемов коллекторов в модели и, как результат, к завышенной оценке запасов УВС. Это означает, что проведение декластеризации исходных данных должно стать неотъемлемой частью процесса создания 3D ГМ. Эффективность разработанного алгоритма декластеризации подтверждена результатами вычислительного эксперимента и данными бурения новых скважин.
Рис. 2 Геолого-статистические разрезы параметра литологии по отдельным участкам объекта:
а - стандартный по скважинным данным; б - по кубу литологии, без использования трендов песчанистости; в - по кубу литологии, с привлечением 1D тренда песчанистости - стандартного скважинного ГСР; г - декластеризованный;
д - по кубу литологии, с привлечением 1D тренда песчанистости - декластеризованного ГСР Заключение Основные результаты работы заключаются в следующем:
1. Разработана итерационная методика создания детальных трехмерных геологических моделей на основе комплексирования разнородной геологогеофизической информации при разной точности и неравномерном распределении её по площади и разрезу. Методика позволяет получить непрерывную модель, согласующуюся со скважинными данными и уточненную на основе косвенной информации в зонах, выделенных в зависимости от полноты, качества, изменчивости и надежности исходной информации;
2. Усовершенствованная методика декластеризации исходных данных при неравномерной сети наблюдений основана на использовании последовательного осреднения скважинных данных по минимальному расстоянию. Применение этой методики значительно повышает точность трехмерных геологических моделей. Усовершенствованная методика декластеризации реализована в виде алгоритма в программном продукте IRAP RMS, что дает возможность ее широкого применения в производственном процессе;
3. Детальные трехмерные геологические модели пласта ПК1-2 месторождения V и пласта АВ11 месторождения X Широтного Приобья ЗС построены с привлечением разработанных и адаптированных методик моделирования.
Созданные модели уточнили геологическое строение и пространственную структуру запасов пластов.
Трехмерная геологическая модель пласта ПК1-2 месторождения V Широтного Приобья ЗС, характеризующегося зональной неоднородностью качества данных сейсморазведки, построена с привлечением методики комплексирования разнородной геолого-геофизической информации при разной точности и неравномерном распределении её по площади и разрезу. На основе построенной автором модели выделены участки контактных и неконтактных запасов углеводородов. По уточненной трехмерной геологической модели пласта ПК1-2 месторождения V проведен дифференцированный подсчет контактных и неконтактных запасов УВ. Выявленные особенности геологического строения пласта ПК1-2 рекомендуется учесть при проектировании разработки нефти и газа на месторождении V.
При построении трехмерной геологической модели пласта АВ11 месторождения X Широтного Приобья ЗС в связи с сильной неравномерностью распределения исходных данных по площади проведена их декластеризация.
Полученная модель уточнила геологическое строение неразбуренных зон пласта. Достоверность трехмерной геологической модели пласта АВ11 месторождения X подтверждена данными по вновь пробуренным скважинам.
Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:
Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ:
1. Обоснование модели залежи пласта ЮВ1 одного из месторождений Среднего Приобья// Записки Горного Института, т.181: матер. междунар. форума молодых ученых Проблемы недропользования 23-25 апреля 2008 г, СПб.:
Изд-во СПГГИ(ТУ), 2009. - C.36-38.
2. Декластеризация исходных данных при построении и контроле качества трехмерных геологических моделей // Известия ВУЗов. Нефть и газ. 2011. - № 3. - С.14-20. // А.С.Предеин, И.С.Никитин.
3. Учет зональности исходной информации при построении трехмерной геологической модели // Нефтяное хозяйство, 2011, №10 - С. 80 - 82 // А.С.Предеин, К.Е.Закревский, В.А.Белкина.
Другие статьи и материалы конференций:
4. Проблемы и прогноз цифрового геологического картирования// Проблемы и перспективы освоения природно-ресурсного потенциала Западной Сибири:
сб. докл. науч. сессии САН ТюмГНГУ, Тюмень, 2005. - С.14-15.
5. Комплексирование геолого-геофизической информации при построении геологических моделей // Проблемы и перспективы освоения природноресурсного потенциала Западной Сибири: сб. докл. науч. сессии САН ТюмГНГУ, Тюмень, 2005. - С.25-26.
6. Комплексирование геолого-геофизической информации в задаче подсчёта запасов // Тезисы докладов нефть и газ: 60-ая Межвузовская студенческая науч. конфер. - М., 2006. - С.14.
7. О точности геологических моделей в задаче оценки запасов // Нефть и газ Западной Сибири. Матер. науч.-практ. конфер. Геология и нефтегазоносность Западно-Сибирского мегабассейна. Том 1. - Тюмень: Вектор Бук, 2006. - С.144-147 // Белкина В.А.
8. Повышение точности геологических моделей в задачах нефтегазовой геологии // Сб. материалов регионального конкурса студенческих научных работ 2006 года. - Тюмень: ООО Сити-пресс, 2006. - С.231-235.
9. О точности геологических моделей // Новые технологии - нефтегазовому региону. Матер. региональной конфер. студентов, аспирантов и молодых ученых. - Тюмень: ТюмГНГУ, 2006. - С.228-230.
10. Методика повышения точности построения геологических моделей. // Тезисы докладов нефть и газ, 61-ая Межвузовская студенческая науч. конфер. - М., 2007. - С.42.
11. Методика уточнения модели залежи со сложным строением ВНК // Сб. трудов междунар. конфер. геофизиков и геологов (4-7 декабря 2007 г). ISBN 978-5-91100-032-5, Тюмень, 2007.
12. Методика создания концептуальной седиментационной модели на основе сейсмических данных // Проблемы геологии и освоения недр: тр. XIV Междунар. симпозиума им. акад. М.А.Усова студентов и молодых ученых. Т. I;
Томский политехнический университет. - Томск: Изд-во ТПУ, 2010. - C.460-462.
13. Влияние неравномерности распределения исходных данных при построении и контроле качества трехмерных геологических моделей // Пути реализации нефтегазового и рудного потенциала Ханты-Мансийского автономного округа - Югры. Том I. (XIV науч.-практ. конфер.) - Ханты-Мансийск: ИздатНаукаСервис. - 2011 - С.305-311 // А.С.Предеин, И.С.Никитин.