Сравнение геостатистических методов для восстановления литологической и минералогической структур пласта путем интерполяции скважинных данных

Авторы

  • D. Y. Aizhulov Казахский национальный университет имени аль-Фараби
  • M. B. Kurmanseiit Казахский национальный университет имени аль-Фараби
  • M. S. Tungatarova Казахский национальный университет имени аль-Фараби
        47 25

Ключевые слова:

интерполяция, геостатистика, метод обратных взвешенных расстояний, кригинг, уран, вариограмма

Аннотация

При разработке урановых месторождений методом подземного выщелачивания минералогическое и литологическое строение месторождений остается неизвестным и ограничено лишь данными на скважинах. Для оптимизации процесса разработки необходимо расположить схему геотехнологического полигона с учетом литологического и минералогического строений месторождений минералов. В данной статье приведены результаты моделирования литологического и минералогического строений урановых месторождения методами обратных взвешенных расстояний и кригинга, которые обширно применяются в нефтегазовой индустрии. Упомянутые алгоритмы расчета характеристик месторождений являются модулем разработанного авторами геотехнологического симулятора, служащего для оптимизации работы урановых месторождений. Результаты отображают, что данные методы могут быть применены к урановой индустрии, и в сравнении друг с другом, кригинг предоставляет более надежные и близкие к реальности результаты при интерполяции таких свойств породы как концентрация урана, коэффициент проницаемости и литологический тип породы.

Библиографические ссылки

[1] Hengl T. A Practical Guide to Geostatistical Mapping of Environmental Variables //JRC Scientific and Technical Reports. – 2007. – Vol. 15(3). – P.1-131.
[2] Pyrcz M., Deutsch. Geostatistical Reservoir Modeling //Oxford University Press. – 2014. – 2nd edition. – P.74-151.
[3] World Nuclear Association, Uranium and Nuclear Power in Kazakhstan, http://www.world-nuclear.org/info/Country-Profiles/Countries-G-N/Kazakhstan/ 2016.
[4] World Nuclear Association, Uranium Mining Overview,http://www.world-nuclear.org/info/Nuclear-Fuel-Cycle/Mining-of-Uranium/Uranium-Mining-Overview/, 2016.
[5] World Nuclear Association, In Situ Leach (ISL) Mining of Uranium,http://www.world-nuclear.org/info/nuclear-fuel-cycle/mining-of-uranium/in-situ-leach-mining-of-uranium/, 2016.
[6] Jean-Laurent Mallet, Geomodeling, Oxford University Press, New York. – 2002.– P.124.
[7] Porotov G.S. Matematicheskie metody modelirovaniya v geologii //Oxford University Press. – 2006. – P.7-220.
[8] Shumilin V.A., Aliskerov M. Business in the resource industries Directory // Russian Ministry of Natural Resources. – 2001. – P.1-268. (in Russian)
[9] International Atomic Energy Agency. World Distribution of Uranium Deposits (UDEPO) with Uranium Deposit Classification, – 2009.– P.117.

Загрузки

Опубликован

2017-11-19

Как цитировать

Aizhulov, D. Y., Kurmanseiit, M. B., & Tungatarova, M. S. (2017). Сравнение геостатистических методов для восстановления литологической и минералогической структур пласта путем интерполяции скважинных данных. Вестник КазНУ. Серия математика, механика, информатика, 91(3), 45–52. извлечено от https://bm.kaznu.kz/index.php/kaznu/article/view/343