000 09962nla2a2200661 4500
001 347961
005 20231029235019.0
035 _a(RuTPU)RU\TPU\book\379917
035 _aRU\TPU\book\379914
090 _a347961
100 _a20220905d2022 k y0rusy50 ca
101 0 _arus
102 _aRU
135 _adrcn ---uucaa
181 0 _ai
182 0 _ab
200 1 _aМоделирование движения жидкостей в процессе эксплуатации скважинного фонда на месторождениях урана, отрабатываемых методом ПСВ
_fЕ. Ш. Бейсекеев, Е. Г. Язиков
203 _aТекст
_cэлектронный
215 _a1 файл (1 316 Kb)
230 _aЭлектронные текстовые данные (1 файл : 1 316 Kb)
300 _aЗаглавие с титульного листа
320 _a[Библиогр.: с. 82 (33 назв.)]
330 _aАктуальность исследования обусловлена возможностью расширения использования данных индукционного каротажа для пространственного моделирования растекания технологических растворов на гидрогенных месторождениях урана. Регрессионное моделирование опирается на зависимость изменения геоэлектрических свойств пород от изменения их гидрофизических свойств в процессе выщелачивания и может быть использовано для повышения эффективности контроля и прогнозирования процесса выщелачивания. Цель: обосновать достоверность модели движения технологических растворов на месторождениях пластово-инфильтрационного типа, разработанной на основе метода наименьших квадратов, с использованием в качестве входных данных результатов индукционного каротажа. Объекты: данные индукционного каротажа по скважинам блока Х месторождения Моинкум Чу-Сарысуйской урановорудной провинции. Методы: индукционное каротажное зондирование, корреляционный и регрессионный анализ с использованием программных сред Excel, Statistica, Curve Editor, Matlab и LibreCad. Аппаратное обеспечение индукционного каротажного зондирования представлено однозондовым трехкатушечным прибором ПИК-50 и ИК-42М.
330 _aРезультаты. На примере блока месторождения Моинкум Чу-Сарысуйской урановорудной провинции установлена эффективность мониторинга движения технологических растворов посредством данных ИК с использованием регрессионной модели методом наименьших квадратов. Доказана целесообразность применения данных индукционного каротажа для моделирования растекания технологических растворов на примере пластово-инфильтрационного месторождения Моинкум Чу-Сарысуйской урановорудной провинции, и сформирована модель растекания растворов с использованием предложенного алгоритма применения регрессионного моделирования с применением метода наименьших квадратов. Рассчитанные показатели адекватности регрессионной модели, а именно: коэффициент детерминации, дисперсии МНК-оценок, коэффициент Стьюдента, F-критерий, доказывают надежность и достоверность построенной модели изменения эффективной мощности блока в зависимости от изменения электропроводности.
330 _aThe relevance of the study is caused by the possibility of expanding the use of induction logging data for spatial modeling of the spreading of technological solutions in hydrogenous uranium deposits. Regression modeling is based on the dependence of changes in the geoelectric properties of rocks on changes in their hydrophysical properties during leaching, and can be used to improve the efficiency of leaching monitoring and predicting. Purpose: to substantiate the reliability of the model of the movement of process fluids in reservoir-infiltration type deposits, developed on the basis of the least squares method using the results of induction logging as input data. Objects: induction logging data from wells of block X of the Moinkum deposit, Chu-Sarysu uranium ore province. Methods: induction logging, correlation and regression analysis using Excel, Statistica, Curve Editor, Matlab and LibreCad software environments.
330 _aThe hardware for induction logging sounding is represented by a single probe three-coil instrument PIK-50 and IK-42M. Results. The calculated indicators of the adequacy of the regression model for changing the electrical conductivity and effective power of the block, such as the coefficient of determination, the estimate of the variances of the least squares estimates, the Student's coefficient, the F-criterion, revealed its reliability and veracity. On the example of a block of the Moinkum deposit, Chu-Sarysu uranium ore province, the effectiveness of monitoring the movement of process solutions using IR data using a least squares regression model was established. The expediency of using induction logging data for modeling the spreading of technological solutions on the example of the reservoirinfiltration of the Moinkum deposit, Chu-Sarysu uranium ore province is proved and a model of solutions spreading is formed using the proposed algorithm for applying regression modeling using the least squares method.
453 _tSimulation of liquid movement while well fund operation in uranium deposits produced by ISL method
_fE. Sh. Beisekeyev, Y. G. Yazikov
_aBeisekeyev, Ermek Shortanbayevich
461 1 _0(RuTPU)RU\TPU\book\312844
_x2413-1830
_tИзвестия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов
_fНациональный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)
_lBulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Assets Engineering
_d2015-
463 1 _0(RuTPU)RU\TPU\book\379891
_tТ. 333, № 8
_v[С. 73-84]
_d2022
610 1 _aэлектронный ресурс
610 1 _aтруды учёных ТПУ
610 1 _aмониторинг
610 1 _aдобыча
610 1 _aуран
610 1 _aдвижение
610 1 _aрастворы
610 1 _aгидрогенные месторождения
610 1 _aподземное выщелачивание
610 1 _aскважинное выщелачивание
610 1 _aурановые месторождения
610 1 _aдоразведка
610 1 _aдвижение жидкостей
610 1 _aиндукционный каротаж
610 1 _amonitoring of uranium mining
610 1 _acontrol of the movement of solutions during uranium mining
610 1 _auranium mining on the hydrogen deposits
610 1 _auranium mining by the ISR method
610 1 _adevelopment of uranium deposits of the reservoir-infiltration type
610 1 _aadditional exploration of uranium deposits
700 1 _aБейсекеев
_bЕ. Ш.
_gЕрмек Шортанбаевич
_6z01712
701 1 _aЯзиков
_bЕ. Г.
_cспециалист в области геологии и минералогии
_cпрофессор Томского политехнического университета, доктор геолого-минералогических наук, заместитель проректора по образовательной и международной деятельности
_f1955-
_gЕгор Григорьевич
_2stltpush
_3(RuTPU)RU\TPU\pers\26057
_6z02712
712 0 2 _aНациональный исследовательский Томский политехнический университет
_c(2009- )
_2stltpush
_3(RuTPU)RU\TPU\col\15902
_6z01700
712 0 2 _aАО «НАК Казатомпром»
_6z01700
712 0 2 _aНациональный исследовательский Томский политехнический университет
_bИнженерная школа природных ресурсов
_bОтделение геологии
_h8083
_2stltpush
_3(RuTPU)RU\TPU\col\23542
_6z02701
801 2 _aRU
_b63413507
_c20230111
_gRCR
856 4 _uhttps://earchive.tpu.ru/bitstream/11683/73018/1/bulletin_tpu-2022-v333-i8-07.pdf
856 4 _uhttps://doi.org/10.18799/24131830/2022/8/3637
942 _cCF