Алгоритмическое и программное обеспечение процесса прогнозирования запасов полезных ископаемых

• Автор: Андрианов, Артем Михайлович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Томск
• Количество страниц: 244 с. : ил.

1.1. Задачи геологического прогнозирования и анализ результативности их решения.

1.2. Принципиальная схема формирования запасов полезных ископаемых

1.3. Классификация компьютерных систем геопрогноза

1.4. Краткая характеристика некоторых систем геопрогноза

1.5. Выводы.

ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ МИНЕРАЛЬНЫХ РЕСУРСОВ.

2.1. Научная основа методики прогнозирования минеральных ресурсов

2.2. Математические модели формирования запасов полезных ископаемых

2.3. Математическое обеспечение задачи прогнозирования .

2.4. Оценка точности прогнозных оценок

2.5. Общий алгоритм решения задачи прогнозирования

2.6. Модуль первичной обработки данных
2.7. Модуль выбора аппроксимирующей функции
2.8. Модуль оценки значения приращения функции распределения
2.9. Модуль оценки количества необнаруженных объектов и определения
их порядковых номеров в последовательности величин запасов с учетом разведанных
2 Модуль менеджера циклической рандомизации
2 Выводы.
ГЛАВА 3. ПРОГРАМНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ
ПРОГ1ЮЗИРОВА1ИЯ ПОЛЕЗНЫХ ИСКОПАЕМЫХ.
3.1. Описание АС Квантиль1
Перечень задач, решаемых АС Квантиль1
3.2. Ввод исходных данных
3.3. Выбор аппроксимирующей функции
3.4. Статистический анализ функции распределения х и оценка количества необнаруженных залежей, прогнозных и потенциальных ресурсов
3.5. Оценка точности прогнозных оценок.
3.6. Оценка программного продукта
3.7. Сравнение алгоритма вероятностного прогнозирования с алгоритмами нейронных сетей.
Требуемые входные данные.
По функциональным возможностям.
По точности геопрогноза
По скорости работы.
Выводы сравнительного эксперимента.
3.8. Выводы.
ГЛАВА 4. РЕШЕНИЕ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ С ПОМОЩЬЮ АС КВАНТИЛЬ1
4.1. Апробация АС Квантиль1 с имитацией открытия залежей углеводородов
4.2. Моделирование методом ретроспекции.
Оценка перспектив на открытие залежей газа.
Оценка перспектив на открытие залежей нефти
4.3. Оценка перспектив на открытие месторождений меди.
4.4. Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


Методики прогнозировании, взятые за основу, мало, чем отличаются от наших, российских разработок, заметна ориентация на экономически более выгодные объекты. Таким образом, точность прогнозов по оценкам зарубежных исследователей колеблется от до 1, 3, 5в зависимости от уровня исследованности региона. Теория вероятностного прогнозирования, разработанная Ф. Н. Алексеевым совместно с Ю. К.Устиновым, показывает гораздо более высокую точность прогнозных ресурсов изза альтернативного видения процессов формирования полезных ископаемых. Основные моменты данной теории объясняются в 1, 2, 3, а математическая модель подробно описана в 9. Приведем в тезисной форме особенности этого подхода. При оценке потенциальных перспектив территорий, разведываемых на тот или иной вид полезного ископаемого, необходимо знать 1 сколько промышленных месторождений рудных тел, залежей нефти или газа ещ не обнаружено и 2 каковы запасы в каждом из них. Если рассматривать возможности их решения с позиций использования вероятностных закономерностей, установленных для величин запасов 1, 2, 3, то необходимо, имея сведения о разведанных запасах, т. Под природной совокупностью ПС понимается группа пространственно сближенных месторождений полезного ископаемого а также рудных тел или нефтегазоносных залежей общего генезиса, величинам запасов которых присущи вероятностные закономерности, обусловленные процессом накопления, происходящего в условиях приоритетности, сохраняющихся весь период формирования объектов природной совокупности.