Page 22 - 4466

спадання їхньої інформативності до того часу, поки одержана сума не
дасть можливість прийняти рішення про віднесення нерозпізнаного
об’єкта до одного із альтернативних класів.

Оперуючи банком даних критеріїв нафтогазоносності структур
певного регіону, можна підтвердити чи відкинути гіпотезу про перс-
пективність локальної структури, а на основі одержаних результатів

визначити об’єкти для постановки пріоритетного пошукового бурін-
ня.
Будь-яке розпізнавання локальних геологічних структур немож-

ливе без певного правила розпізнавання. Таке правило не може бути
наперед заданим через різноманітність властивостей продуктивних і
непродуктивних структур. Наприклад, і продуктивні, і непродуктивні

структури можуть мати породи-колектори з однаковою пористістю
або проникністю, внаслідок чого відрізнити їх за цими властивостями
неможливо. Тому в регіоні досліджень необхідно вибирати групи ло-
кальних структур з уже доведеною продуктивністю (клас П) та з уже

встановленою непродуктивністю (клас Н). Такі структури є еталон-
ними. Для цих структур визначають весь комплекс критеріїв продук-
тивності, тобто ознак, за якими їх можна віднести до одного з класів.

Наступним кроком досліджень є формування дерева рішень, тоб-
то такої функції від набору критеріїв продуктивності, яка би давала
одне значення для еталонних об’єктів класу Н та інше — для еталон-

них об’єктів класу П. Як показують наведені вище теоретичні поло-
ження, таке дерево може бути побудоване шляхом порівняння умов-
них розподілів імовірностей геологічних ознак на двох класах ета-

лонних об’єктів.
Побудова умовних рядів розподілу вибраних критерійних ознак
ґрунтується на вибірковому методі досліджень. При значній кількості
спостережень розгляд та інтерпретацію одержаних даних провести

досить важко, оскільки при великому масиві цифр практично немож-
ливо уявити характер розподілу ознаки. Першим кроком до розуміння
статистичного матеріалу, є упорядковування цифрових даних шляхом

їхнього групування в діапазони (інтервали) значень. Кількість таких
діапазонів треба обирати не дуже великою, але й не зовсім малою,
щоб не втратити особливостей розподілу ознаки. У деяких літератур-

22