Қазақстанның мұнай-газ саласының хабаршысыҚазақстанның мұнай-газ саласының хабаршысы2707-42262957-806XKMG Engineering10859010.54859/kjogi108590Ғылыми мақалаКөмірсутек шикізаты ресурстарының ықтималдығын есептеу кезінде Монте-Карло симуляцияларының оңтайлы санын таңдауСадықовР. M.r.sadykov@niikmg.kzhttps://orcid.org/0000-0002-5936-2036ҚМГ Инжиниринг210120234432440509202201122022Copyright © 2023, Садықов Р.M.2023<p><strong>Негіздеме</strong><strong>.</strong> Ресурстарды ықтималды есептеу мұнай-газ индустриясында шешім қабылдау кезінде негіз болып табылатын мұнай-газ болашағының әлеуетін бағалау кезінде қолданылады. Ресурстардың ықтималдығын есептеудің негізгі нәтижесі көмірсутектердің геологиялық немесе өндірілетін ресурстарын бөлудің ықтималдық функциясы түрінде көрсетілген ресурстық әлеуетті бағалау болып табылады. Бұл ретте Монте-Карло симуляциясы жиі қолданылады. Бұл мақсатты функцияның сандық мәнін, ықтималдықты есептеу жағдайында қорларды бөлудің ықтималдық функциясын табуға мүмкіндік береді.</p> <p><strong>Мақсат</strong><strong>.</strong> Аталған жұмыс ресурстардың ықтималдығын есептеу кезінде симуляцияның оңтайлы санын табуға бағытталған.</p> <p><strong>Тәсілдер</strong><strong>.</strong> Монте-Карло симуляциясы кездейсоқ сандар генераторын қолдана отырып, процесті сипаттайтын функцияны есептеуді бірнеше рет қайталауға негізделген. Статистикалық үлестірімдердің бірімен берілген функцияның айнымалысы осы кездейсоқ саннан есептеледі. Бұдан әрі математикалық модельге сәйкес функцияның барлық айнымалылары бойынша математикалық амалдар орындалады. Алынған нәтижелер жиынтығын қорытындылай келе, қажетті функцияны сипаттайтын статистикалық үлестіру шамамен есептеледі.</p> <p><strong>Нәтижелер</strong><strong>.</strong> Үлестіру функциясын анықтау дәлдігі симуляция санының өсуімен артады. Алайда, бұл есептеу уақытының ұлғаюына әкеледі. Осылайша, шешім жылдамдығы мен дәлдігі арасында таңдау пайда болады.</p> <p>Латын гиперкубы кездейсоқ сандар генераторының әсерін азайтуға мүмкіндік береді, бірақ қосымша аралық есептеулер кездейсоқ іріктеумен салыстырғанда латын гиперкубын қолданған кезде симуляция санының азаюын теңестіреді.</p> <p><strong>Қорытынды</strong><strong>.</strong> Жұмыстың нәтижелері бойынша Монте-Карло симуляция санына есептеу дәлдігінің логарифмдік тәуелділігі алынды. Көп жағдайда 10000 симуляция кезінде 1% нәтиже дәлдігі жеткілікті болады.</p>statisticsMonte-Carlo simulationLatin-hypercubesimulation modelingprobabilistic resources calculationстатистикаМонте-Карло симуляциясылатын гиперкубасыимитациялық модельдеуқорларды ықтималдық есептеустатистикасимуляция Монте-Карлолатинский гиперкубимитационное моделированиевероятностный подсчет запасов1.Metropolis N, Ulam S. The Monte Carlo Method. Journal of the American Statistical Association. 1949;44(247):335–341.2.Shiryaev AN. Probability. Moscow: Nauka; 1980.3.Iman RL. Latin Hypercube Sampling. Wiley StatsRef: Statistics Reference Online. 2014. doi:.10.1002/9781118445112.stat03803.4.Dekking FM, Kraaikamp C, Lopuhaa HP, Meester LE. A modern introduction to probability and statistics: understanding why and how. London: Springer; 2005.5.Christian W (Particle Physics Group Fysikum University of Stockholm). Hand-book on Statistical Distributions for experimentalists. Internal Report. Stockholm; 1996. Report No.: SUF-PFY/96-01.