Keywords
petrophysics
Voronezh crystalline massif
Section
Abstract
The paper describes the methods and results of identification analysis of the petrophysical parameters in ultramafic-mafic rocks from the Mamon intrusive complex in the Khopersky megablock of the Voronezh crystalline massif. In order to create identification models, the authors chose one of the boregoles within the Nizhnemamon deposit as the reference one. For different types of rocks, characteristic correlation equations of the relationship of density with other petrophysical parameters were obtained. The obtained identification equations of the reference borehole were applied to similar rocks from other (ordinary) boreholes located within the Khopersky megablock. The modeling showed that it is possible to apply the group method of data handling in order to solve the most important task, which is to say that is the differentiation of even-aged intrusions as ore and barren.
References
Антипов И.В. Обоснование критерия прогноза внезапных выдавливаний угля с помощью метода группового учета аргументов // Фундаментальные и прикладные вопросы горных наук. 2017. Т. 4. № 2. С. 7–12 [Antipov I.V. Substantiation of a prediction criterion for sudden coal extrusions by the group method of data handling // Fundamentalnye i prikladnye voprosy gornyh nauk. 2017. T. 4. № 2. P. 7–12 (in Russian)].
Бояринов Ю.Г. Построение моделей региональных социально-экономических систем с помощью нейро-нечёткого метода группового учета аргументов // Системы управления и информационные технологии. 2006. Т. 24. № 2.1. С. 117–120 [Boyarinov Yu.G. Postroenie modelej regionalnyh socialno-ekonomicheskih sistem s pomoshchyu nejro-nechyotkogo metoda gruppovogo ucheta argumentov // Sistemy upravleniya i informacionnye tekhnologii. 2006. T. 24. № 2.1. P. 117–120 (in Russian)].
Глазнев В.Н., Жаворонкин В.И., Хованский Н.Е. Корреляция скорости и плотности пород Воронежского кристаллического массива // Вопросы теории и практики геологической интерпретации геофизических полей. Материалы 39-й сессии Международного научного семинара им. Д.Г. Успенского. Воронеж: Научная книга, 2012. С. 71–75 [Glaznev V.N., Zhavoronkin V.I., Hovansky N.Е. Korrelyaciya skorosti i plotnosti porod Voronezhskogo kristallicheskogo massiva // Voprosy teorii i praktiki geologicheskoj interpretacii geofizi-cheskih polej. Materialy 39-j sessii Mezhdunarodnogo nauchnogo seminara im. D.G. Uspenskogo. Voronezh: Nauchnaya kniga, 2012. P. 71–75 (in Russian)].
Глазнев В.Н., Минц М.В., Муравина О.М. Плотностное моделирование центральной части Восточно-Европейской платформы // Вестник КРАУНЦ. Науки о Земле. 2016. № 1. Вып. 29. С. 53–63 [Glaznev V.N., Mints M.V., Muravina O.M. Density modelling of the Earth crust for central part of the East-European platform// Vestnik KRAUNTs. Nauki o Zemle. 2016. № 1(29). P. 53–63 (in Russian)].
Жаворонкин В.И., Фаустова Ю.С. Идентификационный анализ данных об электропроводности осадочного чехла Воронежского кристаллического массива // XIX Международная конференция «Физико-химические и петрофизические исследования в науках о Земле». Материалы конференции. М.: ИГЕМ РАН, 2018. С. 120–123 [Zhavoronkin V.I., Faustova Yu.S. Identification analysis of data on the electrical conductivity of the sedimentary case of the Voronezh crystalline massif // XIX Mezhdunarodnaya konferenciya «Fiziko-himicheskie i petrofizicheskie issledovaniya v naukah o Zemle». Materialy konferencii. M.: IGЕM RAN, 2018. P. 120–123 (in Russian)].
Ивахненко А.Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем. Киев: Наукова думка, 1982. 296 с. [Ivahnenko A.G. Induktivnyj metod samoorganizacii modelej slozhnyh sistem. Kiev: Naukova dumka, 1982. 296 p. (in Russian)].
Калинина Е.С. Возможности метода группового учета аргументов в задачах прогнозирования безопасности химических производств // Природные и техногенные риски (физико-математические и прикладные аспекты). 2016. № 4 (20). С. 33–38 [Kalinina E.S. Possibilities of the group method of data handling in problems of forecasting of safety of chemical productions // Prirodnye i texnogennye riski (fiziko-matematicheskie i prikladnye aspekty). 2016. № 4 (20). P. 33–38 (in Russian)].
Муравина О.М. Возможности метода группового учета аргументов при статистической обработке петрофизических данных // Вестник Воронежского государственного университета. Сер. Геология. 2009. № 2. С. 150–110 [Muravina O.M. Possibilities of the method of group accounting of arguments in the statistical processing of petrophysical data // Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta. Ser. Geologiya. 2009. № 2. P. 150–110 (in Russian)].
Муравина О.М. Метод группового учета аргументов при анализе геофизических данных // Геофизика. 2012. № 6. С. 10–20 [Muravina O.M. The method of group accounting of arguments in the analysis of geophysical data// Geofizika. 2012. № 6. P. 10–20 (in Russian)].
Муравина О.М. Идентификационный анализ петрофизических характеристик пород осадочного чехла Воронежской антеклизы // Вестник КРАУНЦ. Науки о Земле. 2013. № 2. Вып. 22. С. 20–25 [Muravina O.M. Identification analysis petrophysical characteristics stick of sedimentary rocks of the Voronezh anteclise// Vestnik KRAUNTs. Nauki o Zemle. 2013. № 2(22). P. 20–25 (in Russian)].
Муравина О.М., Глазнев В.Н. Структурно-параметрические модели петрофизических параметров осадочного чехла Воронежской антеклизы // Известия СО РАЕН. Иркутск: Изд. ИГТУ, 2014. № 1 (44). С. 81–87 [Muravina O.M., Glaznev V.N. Structural-parametric models of petrophesical parameters sedimentary cover Voronezh anteclize // Izvestiya SO RAЕN. Irkutsk: Izd. IGTU, 2014. № 1 (44). P. 81–87 (in Russian)].
Муравина О.М., Жаворонкин В.И. Магнитная восприимчивость фанерозойских отложений Воронежской антеклизы // Вестник КРАУНЦ. Науки о Земле. 2014. № 1(23). С. 79–88. [Muravina O.M., Zhavoronkin V.I. Magnetic susceptibility of the phanerozoic deposits of the Voronezh anteclise// Vestnik KRAUNC. Nauki o Zemle. 2014. № 1(23). P. 79–88. (in Russian)].
Муравина О.М., Жаворонкин В.И., Глазнев В.Н. Петрофизическая характеристика осадочного чехла Воронежской антеклизы // Вестник Воронежского государственного университета. Сер. Геология. 2013. № 1. С. 189–196. [Muravina O.M., Zhavoronkin V.I., Glaznev V.N. Petrophysical characteristics of the sedimentary cover of the Voronezh anteclise // Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta. Ser. Geologiya. 2013. № 1. P. 189–196].
Муравина О.М., Пономаренко И.А. Программная реализация метода группового учета аргументов при идентификационном моделировании геолого-геофизических данных // Вестник Воронежского государственного университета. Сер. Геология. 2016. № 2. С. 107–110 [Muravina O.M., Ponomarenko I.A. Features of application of the group method of data handling at identification modelling of geologic-geophysical data // Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta. Ser. Geologiya. 2016. № 2. P. 107–110 (in Russian)].
Скобелев Д.О., Коваленко В.П., Выбойченко Е.И. Алгоритм формирования ограничительных норм показателей качества нефтепродуктов с использованием метода группового учёта аргументов (далее - МГУА) //Мир нефтепродуктов. Вестник нефтяных компаний. 2015. № 1. С. 45–49 [Skobelev D.O., Kovalenko V.P., Vyboychenko E.I. Algoritm formirovaniya ogranichitelnyx norm pokazatelej kachestva nefteproduktov s ispolzovaniem metoda gruppovogo uchyota argumentov (dalee - MGUA) //Mir nefteproduktov. Vestnik neftyanyx kompanij. 2015. № 1. P. 45–49 (in Russian)].
Старцев Е.А. Синтез классификаторов для прогноза профессиональных заболеваний на основе метода группового учета аргумента и нейросетевого моделирования // Энергосбережение и эффективность в технических системах. Материалы IV Международной научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов. Тамбовский государственный технический университет. 2017. С. 519–520 [Startsev E.A. Sintez klassifikatorov dlya prognoza professionalnyh zabolevanij na osnove metoda gruppovogo ucheta argumenta i nejrosetevogo modelirovaniya // Energosberezhenie i effektivnost v texnicheskix sistemax. Materialy IV Mezhdunarodnoj nauchno-texnicheskoj konferencii studentov, molodyx uchenyx i specialistov. Tambovskij gosudarstvennyj texnicheskij universitet . 2017. P. 519–520 (in Russian)].
Чернышов Н.М. Типы никеленосных интрузий и медно-никелевого оруденения Воронежского массива // Советская геология. 1986. № 12. С. 42–54. [Chernyshov N.M. Tipy nikelenosnyh intruzij i medno-nikelevogo orudeneniya Voronezhskogo massiva // Sovetskaya geologiya. 1986. № 12. P. 42–54 (in Russian)].
Чернышова М.Н. Дайки мамонского никеленосного комплекса и их соотношение с оруденением. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1999. 121 с. [Chernyshova M.N. Dajki mamonskogo nikelenosnogo kompleksa i ih sootnoshenie s orudeneniem. Voronezh: Izd-vo VGU, 1999. 121 p. (in Russian)].
Шурыгин Д.Н., Власенко С.В., Шастик Д.С. и др. Моделирование оптимальной теоретической вариограммы мощности пласта на основе метода группового учета аргументов //Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Серия: Технические науки. 2014. № 4 (179). С. 76–78 [Shurygin D.N., Vlasenko S.V., Shastik D.S. et al. Modelirovanie optimalnoj teoreticheskoj variogrammy moshhnosti plasta na osnove metoda gruppovogo ucheta argumentov // Izvestiya vysshix uchebnyx zavedenij. Severo-Kavkazskij region. Seriya: Texnicheskie nauki. 2014. № 4 (179). P. 76–78 (in Russian)].
Aksenova T.I., Tetko I.V., Volkovich V.V. GMDH-type Neural Network in Quantative-Structure Activity Relationship Studis on the Internet, Modelling and simulation // 15th European Simulation Multiconference (ESM2001). Prague, 2001. P. 685–689.
Farrow S.J. The GMDH algorithm of Ivakhnenko // The American Statistician. 1981. № 4(35). P. 210–215.
Fernández F., Lozano F.H. GMDH аlgorithms implemented in the intelligent identification of a bioprocess //ABCM Symposium Series in Mechatronics. 2010. V. 4. P. 278–287.
Hiassat M., Abbod M.F., Mort N. Using Genetic Programming to Improve the Group Method of Data Handling in Time Series Prediction // Statistical Data Mining and Knowledge Discovery. Chapman&Hall/CRC, 2004. P. 282–293.
Kondo T., Pandya A.S., Zurada J.M. GMDH-type neural networks with a feedback loop and their application to nonlinear system identification // Smart Engineering System: Neural Networks, Fuzzy Logic, Evolutionary Programing, Data Mining, and Rough Sets. ASME Press. 1999. V. 9. P. 117–124.
Muravina O.M., Davydova E.I., Ponomarenko I.A. Possibility of identification of modeling in complex analysis geological and geophysical data / Practical and Theoretical Aspects of Geological Interpretation of Gravitational, Magnetic and Electric Fields. Springer Proceedings in Earth and Environmental Sciences - Springer Nature Switzerland AG, 2019a. Р. 157–162.
Muravina О.M., Glaznev V.N., Zhavoronkin V.I., Mints М.V. Reflection of the Petrophysical Basement Rocks Models in Geophysical Fields // Practical and Theoretical Aspects of Geological Interpretation of Gravitational, Magnetic and Electric Fields. Springer Proceedings in Earth and Environmental Sciences – Springer Nature Switzerland AG, 2019b. Р. 49–53.
Upadhyaya B.R., Lu B. Data Mining for Monitoring Plant Devices Using GMDH and Pattern Classification // Statistical Data Mining and Knowledge Discovery. Chapman&Hall/CRC, 2004. P. 294–304.
Yurachkovsky Y.P. Restoration of Polynomial Dependencies Using Self-Organization // Soviet Automatic Control. 1981. №14. P. 17–22.
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.