Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Оптимизация технологии скважинного подземного выщелачивания урана из руд гидрогенных месторождений

Диссертация: Оптимизация технологии скважинного подземного выщелачивания урана из руд гидрогенных месторождений
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Выполненный! анализ, имеющихся в настоящее время программных средств моделирующих работу добывающего предприятия показал, что, несмотря на использование современных ИТ-технологий по созданию удобного пользовательского интерфейса, работе с базами данных и визуализации высокоуровневой графики, ни одна из предлагаемых систем не соответствует в полной мере требованиям, предъявляемым… Читать ещё >

Содержание

  • 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ ТЕХНОЛОГИИ СПВ И ЕЁ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
    • 1. 1. Особенности физико-химической технологии скважинного подземного выщелачивания урана
    • 1. 2. Условия освоения урановых месторождений методом СПВ
    • 1. 3. Краткая история развития компьютерных технологий для решения горнотехнических задач
    • 1. 4. Анализ современного состояния компьютерных технологий обработки информации и моделирования при добыче полезных ископаемых
    • 1. 5. Выводы
  • 2. ИССЛЕДОВАНИЕ ОСНОВНЫХ МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ГОРНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ
    • 2. 1. Принцип математического моделирования горно-технологических задач
    • 2. 2. Геостатистика как инструмент для получения достоверной информации о месторождении
    • 2. 3. Оценка корреляционной связности геотехнологических данных моделированием полувариограмм
    • 2. 4. Оценка методом крайгинга значений исследуемой переменной в промежуточных точках геопространства
    • 2. 5. Выводы и постановка задач исследования
  • 3. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ АНАЛИЗА ПРОСТРАНСТВЕННО-ФАКТОРНОЙ СВЯЗИ ГЕОТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ
    • 3. 1. Модель размещения показателей месторождения
    • 3. 2. Оценка интервалов корреляционной связности признаков горнотехнологических объектов
    • 3. 3. Модель самосогласованной трендовой оценки признаков горнотехнологических объектов
    • 3. 4. Оценка значений исследуемого признака в промежуточных точках геопространства
    • 3. 5. Выводы
  • 4. РАСЧЕТ ОПТИМАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ДЛЯ
  • ИНТЕНСИФИКАЦИИ СПВ
    • 4. 1. Определение параметров, влияющих на кинетику выщелачивания
    • 4. 2. Автоматизированная информационная система геотехнологических расчетов и моделирования
      • 4. 2. 1. Подсистема моделирования профиля
      • 4. 2. 2. Подсистема площадного моделирования
      • 4. 2. 3. Подсистема объемного моделирования
    • 4. 3. Построение цифровой модели эксплуатационных блоков СПВ урана Далматовского месторождения
    • 4. 4. Характеристика разработанных математических и информационных технологий и рекомендации по их использованию в целях управления и оптимизации технологии СПВ
    • 4. 5. Выводы

Оптимизация технологии скважинного подземного выщелачивания урана из руд гидрогенных месторождений (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность работы.

Уранявляется одним из видов топлива для ядерной энергетики и рассматривается' как стратегический материал для военных целей, и обеспечения энергетической независимости. Мировое потребление урана неуклонно растет ипо прогнозу Всемирной Ядерной Ассоциации, составит в 2020 г. примерно 74 тыс. т. Доля России на мировом рынке низкообогащенного урана весьма существенна, а задача поддержания и дальнейшего увеличенияобъемов-, экспорта^ являющегося важнейшим источником-финансирования отраслиостается первостепенной: В настоящее время наиболее: перспективными регионами для, промышленного производства урана являются Стрельцовский, Зауральский (Далматовское, Хохловское месторождения) и Витимский (Хиагдинская группа месторождений). Месторождения двух последних регионов относятся к пластово-инфильтрационному типу пригодному для отработки физико-химическими технологиями комплексного освоения месторождений, в. частности технологией скважинного подземного выщелачивания.

Процесс извлечения урана способом СИВ протекает в условиях неопределенности геотехнологической информации о недрах, что зачастую негативно сказывается на стоимости капитальных затрат на строительство, предприятия и текущих затратах на его эксплуатацию, следовательно проблема поисков путей оптимизации и снижения затрат сохраняет свою актуальность. Поэтому изучение геотехнологической среды в межскважинном пространстве и физико-химических процессов взаимодействия растворов с породой и полезным ископаемым, обоснование границ и порядка отработки является, по сути, самой главной задачей.

В связи с этим одним из направлений оптимизации и повышения эффективности извлечения урана способом СПВ может послужить применение математических методов моделирования, позволяющие получить более ясную и достоверную картину текущего состояния предприятия. Получаемые модели открывают широкие возможности для обоснования схем вскрытия, выбора технологических схем разработки и структуры комплексной механизации, оптимизации производственной мощности, формирования качества готовой продукции и внедрения автоматизированных систем управления и проектирования. Успешная реализации полученных моделей в цифровом виде на ЭВМ позволит привлечь большее количество исходных данных, увеличить степень их использования, обеспечит возможность оперативного составления альтернативных вариантов технологической отработки, ускорит принятие решений при проектировании, планировании и управлении производством.

Цель работы.

На основе физико-химических закономерностей протекания процесса выщелачивания урана и построенной цифровой модели месторождения, провести подбор оптимальных технологических параметров и схем размещения технологических скважин, обеспечивающих сокращение времени отработки технологических блоков и уменьшение потерь полезного компонента.

Структура диссертации.

Диссертационная работа изложена на 145 страницах машинописного текста, включая 38 рисунков, 8 таблиц, и состоит из введения, 4 глав, заключения, библиографического списка из 121 источников отечественных и зарубежных авторов, 5 приложений.

4.5 Выводы.

1 Проведенные расчеты кинетических характеристик процесса выщелачивания позволили установить физико-химические закономерности его протекания, что позволило дать некоторые рекомендации по его интенсификации, а также показало необходимость применения математического моделирования для поиска путей дальнейшей оптимизации.

2 Разработанный на базе предложенной математической модели программно-информационный комплекс позволяет автоматизировать все этапы проводимых, вычислений и позволяет стоить цифровые модели-добывающего предприятия.

3 Результаты геотехнологических расчетов, проведенные с помощью данной информационной системы, показали преимущество предложенноймодели, и информационной системы перед, традиционными ручными расчетами. А возможность проведения оптимизационных расчетов позволяет не только интенсифицировать технологию извлечения, но и подстраиваться под действующие на любой ! момент добычи экономические ограничения^ не позволяя терять в недрах запасы, являющиеся рентабельными.

4 Проведенный анализ" предложенных математических: и информационных технологий показал их соответствие требованиям, предъявляемым к информационно-математическому обеспечению.

5 .Проведенные исследования и расчеты позволяют сделать вывод о высокой^ степени конкурентоспособности методов обработки геотехнологической информации с применением ИТ, в сравнении с действующими традиционными регламентамирасчетов. Это говорит о целесообразности полномасштабного внедрения данной информационной системы для использования на добывающих предприятиях, что существенно снизит затраты и сведет к минимуму проблему потерь.

— заключение:

В! диссертации на основании выполненных автором исследований была решена актуальная научно-практическая задача* по оптимизации технологии СПВ урана? путем разработки алгоритмовматематического*, моделированиягеотехнологических: признаков горного предприятия и, создания АИС. «Геотехнология» для-, получения модели в цифровом виде и подбора оптимальных схем расположешштехнологйческихскважин.

1 Подземное выщелачивание на сегодняшни®день, является? перспективным, а в ряде случаевэкономически выгодным и технически единственно возможным способом добычи урана. Однако его использование сталкивается с рядом трудностей, поскольку процесс протекает в условиях неопределенности? информации о недрах, что создает существенные трудности для поиска путей его оптимизации. Физико-химическое, моделирование дает возможность исследовать лишь отдельные элементы технологии СПВ. В связи с этим, комплексное изучение таких систем имеет смысл проводить, с привлечением методов математического и компьютерного моделирования, .однако^ остаются открытыми вопросы выбора той или иной модели для описания геотехнологических условий месторождений.

2 Выполненный! анализ, имеющихся в настоящее время программных средств моделирующих работу добывающего предприятия показал, что, несмотря на использование современных ИТ-технологий по созданию удобного пользовательского интерфейса, работе с базами данных и визуализации высокоуровневой графики, ни одна из предлагаемых систем не соответствует в полной мере требованиям, предъявляемым к информационноматематическому обеспечению. Показано, что математическая база, используемая в предлагаемых программных продуктах, обладает рядом существенных недостатков и не отвечает современным требованиям, что обуславливает необходимость модификации и дополнения существующих методик, используя современные наработки в области статистики и геостатистики.

3 Предложена методика математического моделирования и прогноза геотехнологических показателей добывающего предприятия, отличающаяся от традиционно используемых методов интерполяции, применяемых в, настоящее время, универсальной схемой, основанной на построении профильной матричной корреляционной функции в пространстве месторождения по различным направлениям (с заданным шагом) относительно оцениваемой точки (объема) и последующим выявлением области' автокорреляции исследуемого атрибутивного признакавыделение закономерной составляющей изменения' признака вдоль рассматриваемого направления на фоне случайной посредством построениятренда в пределах области автокорреляции, необходимая* степень которого устанавливается на основе принципа самосогласования и последующим расчетом* значения признака с помощью модифицированного метода обратных взвешенных расстояний.

4 Проведенные физико-химические исследования закономерностей протекания^ подземного выщелачивания позволили дать рекомендации по оптимизации, некоторых технологических параметров процесса. Однако, невозможность получения всей информации для принятия комплексных решений по оптимизации с помощью только одного физико-химического моделирования, обусловило необходимость применения математического моделирования и компьютерного эксперимента при анализе геотехнологических параметров процесса СПВ в комплексе.

5 Разработанная на основе полученной модели информационная система, представляющая собой комплекс программ с максимальной автоматизацией расчетов, позволяет принимать решения по планированию и управлению разработкой месторождения путем формирования модели распределения технологических параметров по множеству профилей в планах и разрезах геопространства. И позволяет подбирать оптимальные параметры схемы расположения технологических скважин, что позволит уменьшить время отработки эксплуатационных участков и снизить потери.

6 Построенные с помощью программы цифровые модели эксплуатационных блоков СПВ урана Далматовского месторождения показали преимущество предложенной модели и информационной системы перед традиционными ручными расчетами. А также были продемонстрированы возможности в получении дополнительной информации по месторождению, которая раньше была не доступна в силу сложности и большой трудоемкости ручного расчета, с помощью создания двухи трехмерные модели рудных залежей.

7 Анализ характеристик полученных математических и компьютерных технологий, и проведенный ретроспективный анализ отработанного месторождения, показали практически полное соответствие требованиям, предъявляемым к информационному обеспечению и моделям добывающих предприятий, что обуславливает возможность их применения для решения задач прогнозирования, управления, оптимизации, интенсификации при отработке месторождения как способом СПВ, так и с использованием традиционных технологий.

Показать весь текст

Список литературы

  1. И.П. Химические способы добычи полезных ископаемых Текст. / И. П. Кириченко. М.: АН СССР, 1958 — 101 с.
  2. В.Г. Химическая добыча полезных ископаемых Текст. /В.Г. Бахуров, И. К. Руднева М.: Недра, 1973 -133 с.
  3. А.И. Добыча полезных ископаемых подземным выщелачиванием Текст. /А.И. Кабалин — М.: Атомиздат, 1969 375 с.
  4. Гидрогенные месторождения урана Текст. / Под. ред. А. И. Перельмана М.: Недра, 1980 — 270 с.
  5. В.Г. Подземное выщелачивание урановых руд Текст. / В. Г. Бахуров, С. Г. Вечеркин, И. К. Луценко -М.: Атомиздат, 1969 150 с.
  6. Справочник по геотехнологии урана Текст. / Под ред. Д. И. Скороварова — М.: Энергоатомиздат, 1997 672 с.
  7. Г. Н. Методическое руководство для проектирования скважинных систем при разработке пластово-инфильтрационных месторождений урана способом подземного выщелачивания Текст. / Г. Н. Глотов, А. Н. Еременко, А. Б. Скрипник Навои: НГМК, 1998
  8. Underhill D.H. Analysis of Uranium Supply to 2050 /International Symposium on the Production Cycle and the Environment Vienna, Austria 2−6 October 2000, IAEA-SM-pp. 15−41.
  9. M.B. Баланс мирового производства и ресурсов урана Текст. / М. В. Шумилин // Разведка и охрана недр. № 3, 1996 с. 10−11.
  10. Р.Х. Подземное выщелачивание урана. Организация опытных и промышленных участков ПВ за рубежом Текст.// Информ. выпуск № 57-М.:ЦНИИАТОМИНФОРМ, 1985.
  11. В .Г. Геотехнология металлов Текст., /В.Г. Язиков, Е. И. Рогов, В. Л. Забазнов, А. Е. Рогов Алматы, 2005- 395 с.
  12. Бровин К, Г. Изучение геотехнологических условий гидрогенных- месторождений применительно к разработке их способом ПВ Текст. / К. Г. Бровин, В. В. Тен //Разведка и охрана недр № 3, 1991
  13. Основы прогноза урановорудных провинций Текст./Под ред. Н.П. Лаверова-М.: Недра, 1986- 206 с.
  14. М.В. Разведка месторождений урана для отработки методом подземного выщелачивания Текст./М.В. Шумилин, Н. Н. Муровцев, КТ. Бровин -М., 1985
  15. В.Ж. Геотехнология Текст. / В .Ж. Арене М.: МГГУ, 2 002 726 с.
  16. К.Г. Прогноз, поиски, разведка и промышленная оценка месторождений урана для отработки подземным выщелачиванием : Текст. / К. Г. Бровин, В. А. Грабовников, М. В. Шумилин, В. Г. Язиков Алматы: Гылым, 1997 — 3 84 с.
  17. Е.А. Физико-химические технологии освоения месторождений урана и золота в кызылкумском регионе Текст., / Е. А. Толстов, Д. Е. Толстов М.: Геоинформцентр, 2002 — 286 с.
  18. Рафальский. P.1I. Химия процесса: подземного выщелачивания:. Взаимодействие: сернокислых растворов с карбонатами Текст.- / Р. П. Рафальский //Атомная энергия. Вып. З, Т.44, 1978 249 с.
  19. Подземное выщелачивание полиэлиментых руд Текст.: / под, ред. Н. П- Лаверова-М.: Академия торных наук,! 19 981−448* с:.
  20. Петров I-1.IT. Урановые месторождения- Казахстана Текст. / H.IT. Петров, В. Г. Язиков, Х. Б. Абубакиров Алматы: Гылым, 1996
  21. Е.И. Математическое- моделирование вт горном деле: Текст. /Е.И: Рогов, B.F. Язиков, А. Е. Рогов Алматы, 2002 -215 с.
  22. И.А. Математическая модель отработки месторождения способом скажинного подземного выщелачивания : Текст.: Автореферат дис. ------канд.техн.наук /И.А. Каракоцкая,-Екатеринбург, 2006.
  23. Информационные технологии в горном деле: Труды VI республ. науч.-технич. конфер: Текст.- Екатеринбург:: Уральская гос: Еорно-геологическая академия, 1999 — 123 с.
  24. Ю.Е. Информационные технологии ключ к повышению эффективности горного производствам Электронный, ресурс. Режим доступа http://www.geocad-it.ru/403/403r.htmr. cBo6oflHbM. — Загл. с экрана. — Яз. рус.
  25. Ю.Е. Краткий обзор современного состояния* программного обеспечения для горных предприятий Электронный ресурс. Режим* доступа http://www.geocad-it.ru/3 02/302r.html, свободный. Загл. с экрана-. — Яз. рус.
  26. Ю.Е. Горные компьютерные технологии и геостатистика Текст. /Ю.Е. Капутин С-Пб.: Недра, 2002 -334 с.
  27. В.М. Экономико-математическое моделирование горнотехнических задач на рудных карьерах Текст. / В. М. Аленичев. М.: Недра, 1983- 135 с.
  28. Ю.Е. Информационные технологии планирования' горных работ Текст. /Ю.Е. Капутин С-Пб.: Недра, 2004 -324 с.
  29. Павловский ТО. А'. Имитационные модели и системы Текст. — М.: Фазис, 2000 456 с.
  30. Г. Р. Геологические модели при прогнозировании ресурсов полезных ископаемых Текст. / Г. Р. Бекжанов, А. Н. Бугаец, B.JI. Лось — М.: Недра, 1987 140 с.
  31. С.Д. Цифровая^ модель месторождения Текст. / С. Д. Коробов Тр. Моск. ин-та радиоэлектроники и горной механики, 1964, № 5, с.33−42.
  32. Аленичев' В. М. Компьютерная система планирования открытых горных разработок Текст.: Автореферат дис.. докт.техн.наук /В.М. Аленичев Екатеринбург, 1995.
  33. В.М. Подготовка информационной' базы для моделирования Текст.: В кн.: Совершенствование методов проектирования и планирования горных работ в карьере / В. М. Аленичев, М. Н. Сивков, A.A. Старков-Л: Наука, 1981 с. 40−42.
  34. Е.В. Визуализация геоинформационных математических моделей объектов открытых горных работ Текст.: Автореферат дис.. канд.техн.наук / Е. В. Ригин Екатеринбург, 1996.
  35. Ю.Е. Информационные технологии и экономическая оценка горных проектов Текст. /Ю.Е. Капутин С-Пб.: Недра, 2008 — 493 с.50'Ian С. Runge. Mining economics and strategy SME. USA. 1998 316 p.
  36. А.И. Гидрогеохимические исследования с применением математической статистики и ЭВМ /А.И. Гавришин М.: Недра, 1974 — 144 с.
  37. Matheron G. The theory of regionalized variables and their applications // Center of Geostatistics, Fontainebelau, 1971 212 p.
  38. Chiles J.-P., Delfiner P. Geostatistics: modeling spatial uncertainty — N.Y.: Wiley, 1999
  39. M. Геостатистические методы при оценке запасов руд Текст. -Л.: Недра, 1980−360 с.
  40. М.Ф. Основные понятия и элементы геостатистики / М. Ф. Каневский, В. В. Демьянов, Е. А. Савельева, С. Ю. Чернов // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. № 11, 1999 с. 26−33.
  41. Ю.Е. Геостатистика в горно-геологической практике Текст. / Ю. Е. Капутин, А. И. Ежов, С. Хенли Апатиты, ГИ КНЦ РАН, 1995- 190 с.
  42. Isaaks E.N., Srivastava R.M. An introduction to applied geostatistics -Oxford University Press, 1989.
  43. Newton MJ. Variogram calculation and kriging for folded deposits // Mineral Resource Evaluation'95 Conference Leeds University, UK, 1995.
  44. Р.Ф. Статистические методы в геологии Текст. М.: Мир, 1986−169 с.
  45. Birkhoff G., Mansfield L. Compatible triangular finite elements // Mathematical analysis and applications, Vol 47, 1974 p. 531−553
  46. Интерполяция и регрессия Электронный ресурс. Режим доступа: http .7/www.keldvsh.ru/comma/html/data/index.html, свободный. Загл. с экрана. — Яз. рус.
  47. А.В. Моделирование Электронный ресурс. Режим доступа: http://ermak.cs.nstu.ru~sh.alag/enter.html, свободный. Загл. с экрана.- Яз. рус.
  48. B.C. Статистический анализ данных в.геологии Текст.' — В 2 т. Т.2- М".:Недра, 1990 427 с.
  49. Armstrong М. Basic linear geostatistics. Springer — Verlag, Berlin, 1998 -152 p.
  50. Mayers D.E. To be or’not to be. stationary? That is the question // Mathematical Geology, vol.18, 1986 pp. 347−362.
  51. И. 'Анализ и обработка данных: специальный справочник С-Пб.: Питер, 2001 — 752 с.
  52. Journei A.G. Geostatistics for conditional simulation orebodies // Economic Geology, Vol 69, 1974 pp. 673−687.
  53. Wackernagel H. Multivariate Geostatistics Springer, Berlin, 1 995 256 p.
  54. Armstrong M: Common problems seen in variograms, // Mathematical geology," Vol 16, 1984-pp. 305−313.
  55. Armstrong M. Improving the estimation and modeling of the variogram // Geostatistics for natural resources characterization Dordrecht, 1984 — pp. 1−19.
  56. Davis B.M. Uses and abuses of cross-validation in geostatistics // Mathematical geology, Vol 19, 1987 pp. 241−248.
  57. Dowd P.A. Variogram and kriging: robust and resistant estimator // Geostatistics for natural resources characterization Dordrecht, 1984 — pp. 91−106
  58. Armstrong M. Problem with universal kriging // Mathematical geology, vol.16, 1984 —pp. 101−108.
  59. Dowd P.A. Longnormal kriging // Mathematical geology 1982.
  60. И.И. Методы теоретической геологии Текст. / И. И. Абрамович, Ю. И. Бурков, В. В. Груза и др. Л.: Недра, 1978.
  61. Родионов’Д. А. Статистические решения в-геологии Текст. / Д. А. Родионов М.: Недра, 1981.
  62. В.М. Математическое моделирование и прогноз показателей месторождения Текст. / В. М'. Калинченко М.: Недра, 1993 — 319 с.
  63. А.Б. Математические методы* в, геологии Текст. / А. Б. Каждан, О. И. Гуськов М.: Недра, 1990 — 251 с.
  64. А.Б. Математическое моделирование в геологии и разведкеполезных ископаемых Текст. / А. Б. Каждан, О. И. Гуськов, A.A. Шиманский-М.: Недра, 1979.
  65. В.М. Разведка и промышленная- оценка месторождений нерудных, полезных ископаемых Текст. / В. М. Борзунов — М.: Недра, 1982 — 310 с.
  66. В.А. Геометрия’недр Текст.: учеб. для вузов, 2-е изд., перераб. и доп. М.: Недра, 1985.
  67. А.Г. Геология и разведка месторождений полезных ископаемых Текст. / А. Г. Милютин. -М.: Недра, 1989.
  68. B.C. Статистический анализ данных в-геологии' Текст. В 2 т. Т.1, М.:Недра, 1990 — 427 с.
  69. В.А. Оценка корреляционной связности геоданных горного предприятия Текст. / В. А. Антонов, В. М. Аленичев // Горный информационно-аналитический бюллетень. № 10, 2007 — с. 318−322.
  70. В.А. Автоматизированная информационная система оценки интервалов корреляционной связности признаков геотехногенных объектов Текст. / В. А. Антонов, А. Б. Уманский, В. М. Аленичев, А.Л.
  71. Смирнов, В-Н-. Рынков // Горный- информационно-аналитический бюллетень № 10?2008i-c:76−85-. , —
  72. В.А. Модель самосогласованной- трендовой оценки признаков горно-геологических объектов Текст. // Горный информационно-аналитический бюллетень. № 1, 2006-с. 125−130.
  73. Грабовников В/А. Геотехнологические исследования при разведке • металлов Текст./В:А: Грабовников-2-е изд. М.: Недра, 1995 120 с.
  74. Белецкий В'.И. Методы исследований при подземном выщелачивании руд Текст./В.И. Белецкий, Л. Г. Давыдова, П. Ф. Долгих -М.: МГРИ, 1981,
  75. А.Н. Теория гидрометаллургических процессов Текст. / А. Н. Зеликман Г. М. Вольдман -М.: Металлургия, 1983. 424 с.
  76. Hiskey J.B. Kinetics of Uranium dioxide dissolution in ammonium carbonate // Trans. Inst. Mining and Met. C.88, 1979 pp. 145−152.
  77. А.Л. Кинетические- закономерности- подземного выщелачивания- урана из* руд гидрогенных месторождении урана? Текст.-./ А. Л. Смирнову В: ШРычков- А. Б. Уманский, Е. А. Еалянина, А. М: Клюшников // Радиохимия, т.51, № 1, 2009 с. 53−55.
  78. Смирнов А. Л: Исследование кинетических закономерностейвыщелачивания1 урана-растворами серной кислоты Текст. / А. Л-. Смирнов,"
  79. А.Б. Уманский, В. Н. Рычков // Актуальные проблемы урановой промышленности: Материалы: V международной научно-пракгической конференции. --Алматы, Республика Казахстан, 2008-
  80. Несмеянова. F.M. Исследование роли окислительно-восстановительных процессов: при? растворение1 окислов- урана в кислых средах: Текст. / F. Mi Несмеянова^ F. Mi Алхазашвили// Атомная? энергия^т.8^ вып.4, 1960-с. 330−335.
  81. Е.А. Влияние ионного состава растворов Fe(III) на- растворение двуокиси урана Текст. / Е. А. Каневский, А. П. Филиппов //' Радиохимия^т.5, вып:5- 1963- с. 602−608L
  82. В.Н. Перспективы использования искусственных окислителей в процессах подземного сернокислотного выщелачивания Текст. / В. Н. Рычков, А. Л. Смирнов, A.M. Клюшников, А. Б. Уманский и др. // Известия вузов. Горный журнал, № 6, 2009 с.85−90.
  83. Кнут Д. Э1 Искусство программирования Текст. т. 1−3, М.:Вильямс, 2005.
  84. Б. Керниган Язык программирования С. Третье издание Текст. / Б. Керниган, Д. Ритчи СПб.: Невский диалект, 2001 — 384 с.
  85. Л.Г. Процесс создания трехмерной графики Электронный ресурс. Режим доступа: http://design.tvernet.ru/articl.php7nurbs, свободный. — Загл. С экрана. Яз. рус.
  86. А.Б. Далматовское месторождение урана Текст. М.: ВИМС, 2003 — 109 с.
  87. П.Я. Месторождения урана в осадочных породах депрессий Текст. / П. Я. Антропов, Л. С. Евсеева, Г. П. Полуаршинов // Сов. геология. № 9, 1977 с.32−36.
  88. М.В. Подсчет запасов урановых месторождений Текст. / М. В. Шумилин, В. А. Викентьев М.: Недра, 1982
  89. Временные методические рекомендации по геолого-экономической оценке промышленного значения месторождений твердых полезных ископаемых (кроме угля и горючих сланцев) МПР РФ Текст.: утв. 13.01.98 г. № 3-р.
  90. Марков С. Н. Подсчет балансовых геологических, запасов- урана в эксплуатационных- полигонах П-2-Сь II-3-Ci — УСП «Зеленогоскгеология», (c)€ЖС<<�Шрскаяшартияг№71>>^20 041
  91. С.Н. Подсчет балансовых геологических запасов урана: в эксплуатационных, полигонах II-5-Cj- УСП «Зеленогоскгеология», ОСП «Юрская партия № 71», 2004.
  92. В. Сравнение методов, подсчета запасов Электронный ресурс. Режим доступа: http ://gold. prime-tass.ru/documents/documents.asp?documented=266, свободный-. Загл. с- экрана.: -Яз. рус.
  93. H.A. Построение информационных систем для. предприятий минерально-сырьевого комплекса Текст. // Промышленный Урал XXI век: Материалы международной- научно-практической конференции — Екатеринбург, 2006.
  94. Л.И. Адекватность модели Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.iet.ru/slovar/adequacy model: htm. свободный:.Загп с экрана. Яз. рус.
  95. В.И. Подсчет запасов валунчатых хромовых руд Сарановской россыпи № 3 по состоянию на 01.01.2008 г. по результатам доразведочных работ 2003−2004 гг. Сараны, 2009.
  96. Набиуллин В. И- Подсчет запасов валунчатых хромовых руд. Сарановской россыпи № 6 по состоянию на 01.01.2008 г. по результатам доразведочных работ 2003−2004 гг. Сараны, 2009.
  97. Гидрогеохимический каротаж: теория и практика / Под ред. В.И. Величкина- М.: Едиториал УРСС, 2005 320с.
  98. Файл отчета ПМП (приведен частично):
  99. Результаты :.раЪчетов. корреляционной: и структурной -функций! для -определния.интервала 'корреляции.
  100. Метрическая матрица.-профильных -г'еоданных.: .100 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.63 0.18 0.26 1.71 1.38 2.23 2.79 0.9 710 7.60 6.80 5.20 5.40 3.30 4.40 4,50
  101. Корреляционная матрица-при Ь=0:. .100 ' 0.18 0.59 • .V 018 1.00: — -0.53 0.59 -0.53 1.00
  102. Корреляционная матрица- атрибутивных признаков: при, Ь=0: 1. оо-. -0.53−0.53: 1.00 ¦ «• .
  103. Определитель, корреляционной матрицы ¦ атрибутивных', приз каков, — при Ь=0: 0.72 195 .': ¦1. При I. =>• 1|
  104. Корреляционная матрица1 атрибутивных признаков: 0.42 -0.39.. .-0.18 0.69 Структурная матрица атрибутивных признаков:058 '.—0525» ' ¦¦ -0.25 '.: '0.31-
  105. Определитель структурной матрицы атрибутивных признаков: 0.12:113- .¦•¦¦1. При Ъ = 2|
  106. Корреляционная матрица, атрибутивных-- признаков:-- -0.00 -0.09: 0.17 0.33 '
  107. Структурная матрица атрибутивных признаков: 1.00 -0.57 -0.57 0.67
  108. Определитель структурной матрицы атрибутивных-, признаков: ' 0.3.4713 '. «< «¦'.' '¦'¦1. При Ь 3|
  109. Корреляционная матрица -атрибу.тивных признаков: -0.38 0.52• Й1. ||роницаемость более 1,3 м/сут. проницаемость 1,1−1,3 м/сут. проницаемость 1−1,1 м/сут. (проницаемость 0,8−1 м/сут.500 т—400 300 200 100 Ь
  110. . 1 План распределения проницаемости рудовмещающей породы блока Н-З-С)136ощность более 9 м. мощность 5−9 м. ощность 3−5 м. ощность 0,1−3 м.500 450 400 350 300 274 688
  111. Рисунок В Л План распределения мощности рудовмещающейпороды блока-3
  112. Рисунок Г. 1 План распределения содержания урана блока И-З-С1
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?