Аннотация. Рассматриваются результаты верификации рекуррентного алгоритма кумулятивных сумм, предназначенного для контроля границ пластов горных пород в процессе углубления скважин. Показано , что проблема раннего выявления изменения свойств пород приобретает особое значение в наше время, когда ведется бурение глубоких скважин электробуром на сланцевые залежи. На основе анализа результатов экспериментов доказано, что рекуррентный алгоритм кумулятивных сумм для контроля границ пластов горных пород, который использует специальную G - функцию, позволяет надежно с вероятностью 0,98 выявить границы горных пород в процессе углубления скважин, что подтверждается результатами геофизических исследований. Показано, что использование дополнительного алгоритма, основанного на вычисленные Z-функции, позволяет повысить достоверность контроля. Приведены результаты анализа таких статистических характеристик G - и Z-функции как математическое ожидание, дисперсия, закон распределения, автокорреляционная функция, функция спектральной плотности.
Ключевые слова: рекуррентный алгоритм, метод контроля, процесс углубления скважин, верификация, автокорреляционная функция, математическое ожидание.
Abstract. We consider the results of the verification algorithm is recursive cumulative sums intended for the control limits of rock layers in the deepening of oil and gas wells . It is shown that the problem of early detection of changing properties of rocks is of particular importance in our time, when is drilling deep wells in shale deposits electrodrills. Based on the analysis of experimental results proved that the algorithm recurrent cumulative sums for the control limits rock layers using a special G- function reliably with a probability of 0.98 to detect the boundaries of rock in the process of deepening wells, as evidenced by the results of the geophysical surveys.It is shown that the use of an additional algorithm based on computed Z- function, can improve the reliability of control. The results of the analysis of the statistical characteristics of G- and Z- function as the expected value of dispersion, distribution law and function autocorrelation function of the spectral density.
Keywords: recurrent algorithm, control method, process of deepening wells, verification, autocorrelation function, expectation