RU2261328C1 - Method for optimal sampling interval length determination during rock body geometrization - Google Patents
Method for optimal sampling interval length determination during rock body geometrization Download PDFInfo
- Publication number
- RU2261328C1 RU2261328C1 RU2004123468/03A RU2004123468A RU2261328C1 RU 2261328 C1 RU2261328 C1 RU 2261328C1 RU 2004123468/03 A RU2004123468/03 A RU 2004123468/03A RU 2004123468 A RU2004123468 A RU 2004123468A RU 2261328 C1 RU2261328 C1 RU 2261328C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- intervals
- sampling
- azimuth
- angle
- interval
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к горной промышленности и может быть использовано для оптимизации объемов работ по опробованию горно-технологических и квалиметрических показателей при геометризации месторождений, разрабатываемых открытым и подземным способом.The invention relates to the mining industry and can be used to optimize the scope of work on testing mining and technological and qualimetric indicators in the geometrization of deposits developed by open and underground mining.
Известен способ определения величины оптимального интервала, применяемой при составлении интервального вариационного ряда для непрерывной случайной величины горно-технологических и квалиметрических показателей свойств залежей полезного ископаемого (Ганджумян Р.А. Математическая статистика в разведочном бурении. М., Недра, 1980, с.22). При этом весь диапазон значений случайной величины разбивают на ряд интервалов, равных по величине. Оптимальная величина интервала определяется по формуле Стерджеса:There is a method of determining the value of the optimal interval used in compiling the interval variation series for a continuous random value of mining and technological and qualimetric indicators of the properties of mineral deposits (Ganjumyan R. A. Mathematical statistics in exploratory drilling. M., Nedra, 1980, p.22) . Moreover, the entire range of values of a random variable is divided into a number of intervals of equal magnitude. The optimal value of the interval is determined by the Sturges formula:
где Хmax и Хmin - соответственно максимальное и минимальное значение показателя случайной величины; N - число значений показателя.where X max and X min - respectively, the maximum and minimum value of the indicator of a random variable; N is the number of indicator values.
Величина h, подсчитанная по формуле (2), соответствует приблизительно 0,5 σ (σ - среднеквадратическое отклонение показателя), т.е. условно, чтобы рассеивание значений показателя внутри интервала было несущественным. Рассмотренный способ оптимизации интервала применим для разбивки на интервалы внутри диапазона (xmax-xmin) самого показателя и не может быть использован для определения оптимального интервала опробования при изучении геометрии размещения какого-либо горно-технологического или квалиметрического показателя залежи.The value of h calculated by formula (2) corresponds to approximately 0.5 σ (σ is the standard deviation of the indicator), i.e. it is conditional that the dispersion of the indicator values within the interval is not significant. The considered method of optimizing the interval is applicable for dividing into intervals within the range (x max -x min ) of the indicator itself and cannot be used to determine the optimal sampling interval when studying the placement geometry of any mining-technological or qualimetric indicator of a deposit.
Известен способ (Рыжов П.А. Геометрия недр. М., Углетехиздат, 1952, с.111) определения числа измерений какого-либо горно-технологического или квалиметрического показателя, когда задается точность, с которой необходимо получить среднюю из измерений. Необходимое число точек (скважин) опробования равноThere is a method (Ryzhov P.A. Geometry of the subsoil. M., Ugletekhizdat, 1952, p. 111) for determining the number of measurements of any mining-technological or qualimetric indicator, when the accuracy with which it is necessary to obtain the average of the measurements is specified. The required number of points (wells) of testing is
где t - коэффициент, соответствующий заданной вероятности; σ2 - дисперсия показателя; m - ср. квадратическая ошибка среднего показателя месторождения.where t is the coefficient corresponding to a given probability; σ 2 is the dispersion of the indicator; m - cf. quadratic error of the average field indicator.
Однако число n, определяемое по формуле (2), обеспечивает лишь получение средней с заданной степенью точности, но ни в коей мере не обеспечивает выявление характера распределения изменения показателя.However, the number n, determined by formula (2), provides only an average with a given degree of accuracy, but does not in any way reveal the nature of the distribution of the change in the indicator.
Известен способ (Букринский В.А. Геометрия недр: Учебник для вузов. М.: Издательство Московского государственного горного университета, 2002, с.340) определения разведочного интервала через радиус корреляции. Наблюдаемая при опробовании изменчивость есть отражение природной изменчивости в нашем сознании через результаты наблюдений. По мере сгущения разведочной сети субъективное восприятие размещения показателей месторождения приближается к объективному, но полное их совпадение невозможно. Поэтому всегда при разведке месторождения существует некоторая степень неопределенности в знании размещения того или иного показателя, которая уменьшается по мере увеличения числа скважин и уменьшения расстояния между ними. Наступает такой момент, когда в результатах наблюдений за изменением показателя появляется закономерность, выявляется тренд. Разведочный интервал, при котором это происходит, называется критическим, или радиусом корреляции, пределом автокорреляции.There is a method (Bukrinsky V.A. Subsoil geometry: Textbook for universities. M: Publishing house of Moscow State Mining University, 2002, p. 340) for determining the exploration interval through the correlation radius. The variability observed during testing is a reflection of the natural variability in our consciousness through the results of observations. As the exploration network thickens, the subjective perception of the location of the field’s indicators approaches the objective, but their complete coincidence is impossible. Therefore, when exploring a field, there is always some degree of uncertainty in the knowledge of the location of one or another indicator, which decreases as the number of wells increases and the distance between them decreases. There comes a moment when a pattern appears in the results of observations of a change in an indicator, a trend is revealed. The exploration interval at which this occurs is called the critical, or correlation radius, autocorrelation limit.
Опыт исследований убеждает, однако, что этот способ в практическом отношении весьма трудоемок, неудобен и не всегда однозначен при принятии окончательных решений в пользу того или иного интервала опробования. Связано это с большой чувствительностью автокорреляционных функций к эргодичности пространственных переменных.The research experience convinces, however, that in practice this method is very laborious, inconvenient, and not always unambiguous when making final decisions in favor of a particular testing interval. This is due to the high sensitivity of autocorrelation functions to the ergodicity of spatial variables.
Известен способ определения оптимального (рационального) интервала опробования (Букринский В.А. Геометрия недр: Учебник для вузов. М.: Издательство Московского государственного горного университета, 2002, с.320), принятый за прототип. Согласно этому способу на представительном участке месторождения проводят экспериментальное сплошное опробование. По результатам опробования строят кривую изменения изучаемого показателя, например, содержание полезного (вредного) компонента, вдоль линии опробования. Затем строят аналогичные графики при условии опробования через один, два, три и т.д. интервала опробования. При построении графика опробования через один интервал получают две реализации: одна реализация через интервал, начиная с первой точки опробования, другая реализация - со второй точки опробования. По этой же причине при построении графика опробования через два интервала получают три реализации, при опробовании через три интервала получаются четыре реализации и т.д. По полученным реализациям строят средние кривые Мх и определяют их изменчивость по формуле:There is a method of determining the optimal (rational) sampling interval (Bukrinsky V.A. Subsoil geometry: Textbook for universities. M: Publishing house of Moscow State Mining University, 2002, p.320), adopted as a prototype. According to this method, an experimental continuous testing is carried out at a representative site of the field. Based on the results of the test, a curve of change in the studied indicator is built, for example, the content of the useful (harmful) component along the line of testing. Then, similar graphs are built under the condition of testing through one, two, three, etc. sampling interval. When constructing a sampling schedule after one interval, two implementations are obtained: one implementation after an interval, starting from the first sampling point, the other implementation - from the second sampling point. For the same reason, when constructing a sampling schedule at two intervals, three implementations are obtained, when testing at three intervals, four implementations are obtained, etc. According to the obtained implementations, the average curves M x are built and their variability is determined by the formula:
где К - длина соответствующей кривой Мх, мм; L - длина проекции этой кривой на горизонтальную ось, мм.where K is the length of the corresponding curve M x mm; L is the length of the projection of this curve onto the horizontal axis, mm.
Строят зависимость изменчивости U от интервала опробования l. Интервал опробования, соответствующий перегибу кривой, является рациональным.The dependence of the variability of U on the sampling interval l is built. The sampling interval corresponding to the kink of the curve is rational.
Однако перегиб кривой не всегда интерпретируется однозначно при сложном характере распределения показателя по линии опробования (Рылов А.П., Тимофеев Е.П. Горная геометрия. М., Недра, 1975 - рис.118 на стр.185; Букринский В.А. Геометрия недр. Учебник для вузов. - М., Недра, 1985 - рис.38 на стр.130). Как и в предыдущем способе, выбранный оптимальный (рациональный) интервал обладает недостаточной степенью достоверности и не отражает характерные признаки распределения.However, the kink of the curve is not always interpreted unambiguously with the complex nature of the distribution of the indicator along the sampling line (Rylov A.P., Timofeev E.P. Mining geometry. M., Nedra, 1975 - Fig. 118 on p. 185; Bukrinsky V.A. Geometry of mineral resources.Textbook for universities. - M., Nedra, 1985 - Fig. 38 on p. 130). As in the previous method, the selected optimal (rational) interval has an insufficient degree of reliability and does not reflect the characteristic signs of distribution.
Техническим результатом настоящего изобретения является повышение достоверности и надежности информации о распределении горно-геометрических показателей месторождений и оптимизация объемов работ по опробованию этих показателей.The technical result of the present invention is to increase the reliability and reliability of information on the distribution of mining geometric indicators of deposits and to optimize the scope of work on testing these indicators.
Технический результат достигается тем, что в способе определения оптимальной длины интервала опробования при геометризации массива горных пород, заключающемся в опробовании изучаемого показателя свойств и измерении интервалов между соседними точками взятия проб на представительном участке опробования, построении графиков распределения показателей вдоль линии опробования через ноль, один, два, три и т.д. интервалы разрежения и определении оптимальной длины интервала опробования для всего массива горных пород, согласно изобретению на представительном участке измеряют показатели трещиноватости азимут и угол падения плоскостей трещин и расстояния (интервалы) между соседними трещинами строят графики азимута и угла падения плоскостей трещин вдоль линии опробования, по которым находят и строят графики вторых производных от распределения этих показателей трещиноватости при ноле, двух, трех и т.д. интервалах разрежения, по каждому из этих графиков определяют расстояние между экстремальными или нулевыми значениями вторых производных, из которых выбирают наибольший интервал разрежения, при котором расстояние между экстремальными или нулевыми значениями графиков вторых производных от распределения азимута и угла падения плоскостей трещин при различных интервалах опробования остается постоянным, и в качестве оптимального интервала принимают наименьший из полученных наибольших интервалов разряжения для азимута и угла падения плоскостей трещин.The technical result is achieved by the fact that in the method of determining the optimal length of the sampling interval during geometrization of the rock mass, which consists in testing the studied property index and measuring the intervals between adjacent sampling points on a representative sampling site, plotting the distribution of indicators along the sampling line through zero, one, two, three, etc. the rarefaction intervals and determining the optimal length of the sampling interval for the entire rock mass, according to the invention, fracture azimuths and the angle of incidence of the plane of the cracks and the distance (intervals) between adjacent cracks are measured in a representative area, and the azimuth and angle of incidence of the plane of the cracks are plotted along the sampling line, according to which find and plot the second derivatives of the distribution of these fracture indices at zero, two, three, etc. the intervals of rarefaction, for each of these graphs, determine the distance between the extreme or zero values of the second derivatives, from which the largest interval of rarefaction is chosen, at which the distance between the extreme or zero values of the graphs of the second derivatives of the azimuth distribution and the angle of incidence of the plane of the cracks at different sampling intervals remains constant , and as the optimal interval, take the smallest of the obtained largest vacuum intervals for the azimuth and angle of incidence n glossiness of cracks.
Перечисленные отличительные признаки предлагаемого способа представляют собой новые действия и их последовательность. Эти признаки позволяют получить новый положительный эффект, заключающийся в повышении достоверности и надежности информации о распределении показателей трещиноватости массива горных пород и оптимизации объемов работ по опробованию для получения этой информации, указанные признаки, а следовательно, и предлагаемый способ в целом могут быть признаны удовлетворяющими критерию "существенные отличия".These distinctive features of the proposed method are new actions and their sequence. These signs make it possible to obtain a new positive effect, which consists in increasing the reliability and reliability of information on the distribution of fracture indicators of a rock mass and optimizing the amount of testing work to obtain this information, these signs, and therefore the proposed method as a whole, can be recognized as satisfying the criterion " significant differences. "
Способ поясняется чертежами, где на фиг.1 показаны графики распределения измеренного азимута и угла падения плоскостей трещин вдоль линии опробования, соответственно обозначенные как y=ƒ(x) и у=φ(х) и графики вторых производных от этих распределений, полученных при ноль (y1=ƒ1"(x) и y1=φ1"(x)), один (y2=ƒ2"(х) и y2=φ2"(х)), и т.д., i (yiƒi"(x) и yi=(φi"(x)), n (yn=ƒn"(х) и yn=φn"(x)) интервалах разрежения, а также расстояние между экстремальными значениями графиков вторых производных (a1, a2,..., ai, аn и а'1 a'2,..., a'i, a'n), на фиг.2 показаны графики зависимости расстояния между экстремальными значениями вторых производных (а) от интервала разрежения (h), полученные для азимута (a=ƒ(h)) и угла падения (a=φ(h)) плоскостей трещин.The method is illustrated by drawings, where Fig. 1 shows graphs of the distribution of the measured azimuth and angle of incidence of the plane of cracks along the sampling line, respectively denoted as y = ƒ (x) and y = φ (x) and graphs of the second derivatives of these distributions obtained at zero (y 1 = ƒ 1 "(x) and y 1 = φ 1 " (x)), one (y 2 = ƒ 2 "(x) and y 2 = φ 2 " (x)), etc. , i (y i ƒ i "(x) and y i = (φ i " (x)), n (y n = ƒ n "(x) and y n = φ n " (x)) rarefaction intervals, and also the distance between the extreme values of the graphs of the second derivatives (a 1 , a 2 , ..., a i , a n and a ' 1 a' 2 , ..., a ' i , a' n ), figure 2 shows distance dependency graphs the values between the extreme values of the second derivatives (a) of the rarefaction interval (h) obtained for the azimuth (a = ƒ (h)) and the angle of incidence (a = φ (h)) of the crack planes.
Способ осуществляется следующим образом.The method is as follows.
На представительном участке месторождения сначала проводится измерение показателей трещиноватости, азимута и угла падения плоскости трещин, например, горным компасом и расстояний между трещинами h1. Затем строят графики распределения измеренных азимутов и углов падения плоскостей трещин в зависимости от расстояния между соседними трещинами у=ƒ(х) и у=φ(х) на фиг.1.On a representative area of the field, first, measurements of fracture, azimuth and angle of incidence of the plane of the cracks, for example, a mountain compass and the distance between the cracks h 1 are measured. Then, the distribution graphs of the measured azimuths and angles of incidence of the plane of the cracks are plotted as a function of the distance between adjacent cracks y = ƒ (x) and y = φ (x) in Fig. 1.
При изучении в натурных условиях распределений различных горно-геометрических показателей трещиноватости в породах наблюдается общая тенденция периодического закономерного проявления этих показателей через определенные структурные образования (интервалы), т.е. породы проявляют свойства макроструктурной повторяемости. Исходя из того, что структурный фактор непосредственно или косвенно присутствует в получаемых функциях распределения показателей, предлагается выделить его через анализ этих функций на предмет выявления их инвариантных свойств. Инвариантность функций в этом случае будет являться инвариантностью изучаемых свойств и распределений, отражением структурных особенностей строения изучаемых пород.When studying in natural conditions the distributions of various geometrical geometrical fracture indicators in rocks, a general tendency is observed for the periodic regular manifestation of these indicators through certain structural formations (intervals), i.e. rocks exhibit macrostructural repeatability properties. Based on the fact that the structural factor is directly or indirectly present in the obtained distribution functions of indicators, it is proposed to isolate it through an analysis of these functions in order to identify their invariant properties. The invariance of functions in this case will be the invariance of the studied properties and distributions, a reflection of the structural features of the structure of the studied rocks.
Для выявления инвариантных свойств полученной функции распределения азимута трещин вдоль линии опробования y=ƒ(x) (фиг.1) необходимо сначала получить семейство подобных функций вторых производных ƒ1"(x), ƒ2"(х),... fn"(x) при интервалах между аргументами для первой функции h1 (расстояние между 1-й и 2-й, 2-й и 3-й и т.д. трещинами), для второй - h2 (расстояние между 1-й и 3-й, 3-й и 5-й и т.д. трещинами), для третьей - h3 (расстояние между 1-й и 4-й, 4-й и 7-й и т.д. трещинами) и т.д., для n-ой - hn. При этом h1<h2<...<hn (фиг.1). На практике расстояние между соседними трещинами h1 принимается как среднее из этих расстояний, тогда при получении и анализе вторых производных принимают следующие величины интервалов: h1=h1, h2=2h1, h3=3h1,..., hn=nhn. Такой подход обеспечивает подобие получаемых функций.To identify the invariant properties of the obtained distribution function of the azimuth of cracks along the testing line y = ƒ (x) (Fig. 1), it is first necessary to obtain a family of similar functions of the second derivatives ƒ 1 "(x), ƒ 2 " (x), ... f n "(x) for the intervals between the arguments for the first function h 1 (the distance between the 1st and 2nd, 2nd and 3rd, etc. cracks), for the second - h 2 (the distance between the 1st and 3rd, 3rd and 5th, etc. cracks), for the third - h 3 (the distance between the 1st and 4th, 4th and 7th, etc. cracks) etc., for the n-th - h n . Moreover, h 1 <h 2 <... <h n (Fig. 1). In practice, the distance between adjacent cracks h 1 p is taken as the average of these distances, then when obtaining and analyzing the second derivatives the following interval values are taken: h 1 = h 1 , h 2 = 2h 1 , h 3 = 3h 1 , ..., h n = nh n . This approach provides similarity of the received functions.
Вторые производные ƒ1"(x), f2 "(x),... fn"(x) представляют собой кривизну функции у=f[х), которая характеризует отклонения кривой функции распределения показателя (в малой ее части) от прямой линии. Кривизна (вторая производная) может иметь знак "+" или "-" в зависимости от направления изгиба: выпуклая часть кривой второй производной относительно оси ОХ имеет 
Результирующий график, приведенный на фиг.2, имеет 2 характерных участка: участок, в пределах которого, несмотря на увеличение интервала между трещинами, величина структурного элемента остается постоянной, и участок, где с увеличением интервала между трещинами наблюдается увеличение структурного элемента. Интервал, соответствующий точке перегиба этого графика, принимается в качестве оптимального интервала h0, через которые следует производить измерения азимута. Таким образом, оптимальным интервалом ho является интервал, до величины которого можно разрежать аргументы, сохраняя инвариантность подобных функций вторых производных, полученных при интервалах меньших, чем оптимальный интервал. Индикатором того, что функции инвариантны, является постоянство структурных элементов кривых, т.е. их равенство величине а0 (фиг.2). Аналогичным образом (фиг.1, фиг.2) производится определение оптимального интервала, через который следует измерять углы падения плоскостей трещин h'0 (фиг.2). За окончательное значение оптимального интервала опробования для двух показателей трещиноватости (азимута и угла падения) принимается наименьший из h0 и h'0 (ho на фиг.1), поскольку характерные свойства в закономерностях, отраженные в меньшем интервале опробования для одного из показателей трещиноватости, тем более будут отражены при опробовании через этот интервал другого показателя трещиноватости. В дальнейшем выявленный таким образом оптимальный интервал измерения показателей трещиноватости (h0) используется при опробовании на других участках месторождения, другими словами, распространяется на массив горных пород.The resulting graph, shown in figure 2, has 2 characteristic sections: a section within which, despite an increase in the interval between cracks, the size of the structural element remains constant, and a section where an increase in the interval between cracks increases the structural element. The interval corresponding to the inflection point of this graph is taken as the optimal interval h 0 through which azimuth measurements should be made. Thus, the optimal interval h o is the interval to the value of which the arguments can be cut, while preserving the invariance of similar functions of the second derivatives obtained at intervals shorter than the optimal interval. An indicator that functions are invariant is the constancy of the structural elements of the curves, i.e. their equality to the value of a 0 (figure 2). Similarly (Fig. 1, Fig. 2), the optimal interval is determined through which the angles of incidence of the plane of cracks h ' 0 should be measured (Fig. 2). The final value of the optimal sampling interval for two fracture indicators (azimuth and dip angle) is the smallest of h 0 and h ' 0 (h o in Fig. 1), since the characteristic properties in the patterns reflected in a smaller sampling interval for one of the fracture indicators , the more will be reflected when testing through this interval another fracture index. In the future, the optimal interval for measuring fracture indices (h 0 ) thus identified is used when testing in other areas of the field, in other words, extends to the rock mass.
Преимуществом предлагаемого способа является существенное повышение степени однозначности, а следовательно, достоверности и надежности информации о распределении изучаемых показателей при геометризации месторождений и на этой основе оптимизация объемов работ по опробованию этих показателей за счет принятия в качестве оптимального интервала наибольшего интервала, при котором соблюдается постоянство структурного параметра а, определенного для функций вторых производных от реализации через один, два, три и т.д. интервала, т.е. соблюдается условие структурной инвариантности этих функций.The advantage of the proposed method is a significant increase in the degree of unambiguity and, therefore, the reliability and reliability of information on the distribution of the studied parameters during field geometrization and, on this basis, the optimization of the scope of work for testing these indicators by adopting as the optimal interval the largest interval at which the structural parameter is constant a, defined for the functions of the second derivatives of the implementation through one, two, three, etc. interval, i.e. the condition of structural invariance of these functions is observed.
Предлагаемый способ предусматривается использовать в геолого-маркшейдерских работах по геометризации недр при разведке и эксплуатации месторождений полезных ископаемых.The proposed method is intended to be used in geological and mine surveying work on the geometrization of mineral resources in the exploration and exploitation of mineral deposits.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2004123468/03A RU2261328C1 (en) | 2004-07-30 | 2004-07-30 | Method for optimal sampling interval length determination during rock body geometrization |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2004123468/03A RU2261328C1 (en) | 2004-07-30 | 2004-07-30 | Method for optimal sampling interval length determination during rock body geometrization |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2261328C1 true RU2261328C1 (en) | 2005-09-27 |
Family
ID=35850065
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2004123468/03A RU2261328C1 (en) | 2004-07-30 | 2004-07-30 | Method for optimal sampling interval length determination during rock body geometrization |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2261328C1 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EA026718B1 (en) * | 2014-03-28 | 2017-05-31 | Республиканское Государственное Предприятие На Праве Хозяйственного Ведения "Казахский Национальный Технический Университет Имени К.И. Сатпаева" Министерства Образования И Науки Республики Казахстан | Method for selective extraction of marginal minerals in open-pit mining |
-
2004
- 2004-07-30 RU RU2004123468/03A patent/RU2261328C1/en not_active IP Right Cessation
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| БУКРИНСКИЙ В.А. Геометрия недр. М.: Изд-во МГГУ, 2002, с. 316-356. * |
| ГАНДЖУМЯН Р.А. Математическая статистика в разведочном бурении. М.: Недра, 1980, с.22. * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EA026718B1 (en) * | 2014-03-28 | 2017-05-31 | Республиканское Государственное Предприятие На Праве Хозяйственного Ведения "Казахский Национальный Технический Университет Имени К.И. Сатпаева" Министерства Образования И Науки Республики Казахстан | Method for selective extraction of marginal minerals in open-pit mining |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN101738639B (en) | Method for improving computing precision of rock fracture parameters | |
| CA2823710C (en) | Methods and systems regarding models of underground formations | |
| CN104329079B (en) | Method and system for recognizing gas logging oil and gas reservoir | |
| US11112513B2 (en) | Method and device for estimating sonic slowness in a subterranean formation | |
| CN108897066B (en) | Carbonate rock crack density quantitative prediction method and device | |
| RU2598003C1 (en) | Methods and systems for direct simulation of formation properties well image | |
| CN105425292A (en) | Oil and gas prediction method and oil and gas prediction device | |
| CN110424955B (en) | Internal diving method for complex broken block | |
| CN110424945B (en) | Shale oil horizontal well deployment method and device | |
| CN104678434A (en) | Method for predicting storage layer crack development parameters | |
| CN114706125A (en) | Method and system for predicting subsurface fracture reservoir based on wide-angle reflection information | |
| Elkarmoty et al. | Deterministic three-dimensional rock mass fracture modeling from geo-radar survey: A case study in a sandstone quarry in Italy | |
| US9798031B2 (en) | Systems and methods for making optimized borehole acoustic measurements | |
| CN111948709B (en) | Fracture zone structure identification method, device and system | |
| RU2261328C1 (en) | Method for optimal sampling interval length determination during rock body geometrization | |
| CN112198552B (en) | Width determination method and device for pleat breaking system | |
| CN115327625A (en) | Reservoir lithology identification method | |
| CN114017014A (en) | Acoustic wave logging wave acoustics method | |
| Eidsvik et al. | Positioning drill-bit and look-ahead events using seismic traveltime data | |
| CN113279746A (en) | Method for determining deformation risk area of casing and application | |
| CN115508890B (en) | Fracture pore type reservoir stacking pre-stack and post-stack inversion method | |
| CN115479540B (en) | Karst water bursting disaster magnitude assessment method and system based on laser scanning | |
| US20240061135A1 (en) | Time-to-depth seismic conversion using probabilistic machine learning | |
| CN112444868B (en) | Seismic phase analysis method based on improved K-means algorithm | |
| RU2201606C1 (en) | Method of typification and correlation of oil and gas productive rocks by borehole spectral-time parameters |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20060731 |