інку залежною змінною Y.
Для оцінки ступеня кореляції (взаємозв'язку) між фактичними значеннями розрахований коефіцієнт кореляції R2, що показує наскільки відрізняються між собою розрахункові та фактичні значення: якщо R2 прагне до 1, тоді кореляція між ними повна [5].
3.2 Результати визначення рівня впливу геолого-фізичних і технологічних факторів на ефективність проведення соляно-кислотного впливу в НГВУ В«КраснохолмскнефтьВ»
При проведенні, контроль і регулювання соляно-кислотного впливу на ПЗП важливо знати не тільки успішність проведення такого заходу, але і його ефективність, виражену через різні критерії ефективності. Інакше кажучи, після проведення якісного аналізу необхідно перейти до кількісного. Вирішення цього завдання було проведено шляхом узагальнення досвіду проведення СКО з побудовою геолого-статистичної моделі при різних обсягах промислової інформації, де в якості функції відгуку використовувалися критерії ефективності (Y), представлені в таблиці 3.1. додатковий видобуток нафти (Qдоп.н.), дебіт свердловини по нафті після обробки (q п.о.), відношення дебітів після і до обробки (q п.о./q Д.О.), обводненість продукції свердловини після обробки ( W п.о.), відношення обводнення до і після обробки (W Д.О/Wп.о.).
Наявність настільки значної кількості варіантів і критеріїв ефективності при різних обсягах інформації обумовлено необхідність вирішення поставлених завдань на різних стадіях розробки і в умовах обмеженого обсягу інформації про поклади (у зв'язку з недостатніми обсягами промислових дослідженні, внаслідок причин організаційного та фінансового характеру), а також при зміні тактики і стратегії підприємства в ринкових умовах. Це дозволить гнучко реагувати на зміни внутрішніх і зовнішніх умови функціонування. p align="justify"> Побудова моделей здійснювалося за допомогою крокової регресійного аналізу. Суть методу крокової регресії полягає в послідовному виключенні факторів в рівняння регресії і подальшій перевірці їх значущості. Фактори по черзі вводяться в рівняння так званим прямим методом. При перевірці значимості введеного фактора визначається, наскільки зменшується сума квадратів залишків і збільшується величина множинного коефіцієнта кореляції. Одночасно використовується і зворотний метод, тобто, виключення факторів, що стали незначущими на основі критерію Стьюдента. Фактор є незначущим, якщо його включення в рівняння регресії тільки змінює значення коефіцієнтів регресії, не зменшуючи її суми квадратів залишків і не збільшуючи їх значення. Якщо при виключенні в модель відповідного факторного ознаки величина множинного коефіцієнта кореляції збільшується, а коефіцієнт регресії не змінюється (або змінюється несуттєво), то дана ознака существен і його включення в рівняння регресії необхідно. Якщо ж при включенні в модель факторного ознаки коефіцієнти регресії змінюють не лише величину, а й знаки, а множинний коефіцієнт кореляції не збільшується, то даний факторний ознака визнається доцільним для включення в модель зв'язку [1]. p align="justify"> Регресійний аналіз з виявлення впливу геолого-фізичних і технологічних факторів на ефективність СКО був створений за результатами вибірки з 161 СКО проведених за 2009 - 2012 рр.. в свердловинах Югомашевского родовища.
Для аналізу ефективності СКО свердловин методом множинної регресії використовувалися геолого-фізичні, технологічні чинники та параметри, що характеризують ефективність обробок, перераховані в таблиці 3.1 з відповідними межами зміни. p align="justify"> Множинний регресійний аналіз проводився в наступному порядку:
розраховувалася кореляційна матриця, з якої виявлялися найбільш значущі параметри;
проведені розрахунки і побудовані лінійні залежності за допомогою сучасного пакету статистичних програм В«Статистика-10В» і Microsoft Excel на ЕОМ.
Результати обробки даних СКО свердловин Югомашевского родовища представлені нижче у вигляді рівнянь регресії (3.3) - (3.7) і коефіцієнтів кореляції.
q п.о. = 3,522 + 0,0004 VHCL + 0,022 ХHCL + 1,066 qд.о. + 0,003 Wд.о -0,051 Pзаб. - 0,077 Pпл. - 0,021 Текспл.скв. - 0,220 Kпрод. (3.3)
W п.о. = - 11,452 + 0,032 VHCL + 0,831 ХHCL + 0,289 qд.о. + 0,844 Wд.о + 0,308 Pзаб. - 0,272 Pпл. + 0,028 Текспл.скв. - 0,262 Kпрод. (3.4) доп.н.. = 1285,806 - 0,153 VHCL + 7,890 ХHCL + 24,254 qд.о. + 1,015 Wд.о - 18,910 Pзаб . - 28,452 Pпл. - 7,588 Текспл.скв. - 80,576 Kпрод. (3.5)
Аналіз отриманих рівнянь показує, що більш вірогідно ефективність СКО може бути охарактеризована за даними дебітів і обводнення після проведення СКО.
З рівняння (3.3) і (3.4) видно, що позитивний вплив на дебіт і обводненість...
