Амфибол-плагиоклаз-порфировые андезиты южного обрамления Утанакского ультрабазитового массива (Становой супертеррейн, Дальний Восток России) характеризуются низкими концентрациями иттрия и иттербия и высокими отношениями Sr/Y и La/Yb, типичными для адакитов. Микровключения в этих породах представлены сплавами системы Cu-Ag-Au, самородным серебром, композитами золота и серебра с минералами меди, цинка, индия, марганца, никеля и молибдена, а также микрозернами платины, сульфидов и хлоридов серебра, пирротина, халькопирита, барита, оксида вольфрама, крокоита и касситерита. Структурные особенности ряда микровключений и их ассоциация с первичными амфиболом и плагиоклазом позволяют говорить об их магматическом происхождении, в то время как другие микровключения, ассоциирующие с кварц-хлорит-калишпатовой основной массой, сформировались в процессе поздних метасоматических преобразований. Адакиты Утанака характеризуются повышенными содержаниями золота (до 134 мг/т) и вместе с другими проявлениями мезозойского адакитового магматизма в Становом супертеррейне (массивы Ильдеус, Луча, Габбровый) по ряду геохимических критериев могут быть рудоносными. Таким образом, традиционная ассоциация адакитового магматизма с крупными порфировыми, эпитермальными и скарновыми месторождениями конвергентных границ плит обязана не только повышенным содержаниям воды и высокой степени окисленности адакитовых магм, но и, как показывают наши исследования, изначальной обогащенности рудными компонентами.
Н.А. Малышев1, В.Е. Вержбицкий1, С.М. Данилкин2, А.А. Колюбакин3, В.Б. Ершова2,4,5, А.А. Бородулин1, В.В. Обметко1, Д.К. Комиссаров1, М.Л. Болдырев2, И.С. Васильева2, М.А. Рогов2,3, А.Б. Попова2, О.С. Махова2, В.Н. Ставицкая2, Т.А. Тимошенко2, А.Н. Алымов2, В.А. Шеин2, А.С. Угрюмов2, В.Е. Васильев6, Ю.А. Гатовский7, В.Г. Лакеев8, Р.В. Лукашев8, Г.Н. Александрова4, А.В. Лидская4, А.Н. Симакова4, Д.А. Лопатина4, С.И. Бордунов4,7, А.А. Суслова7,8, А.В. Ступакова7,8, А.М. Никишин7 1ПАО «НК «Роснефть», Москва, Россия 2ООО «Арктический научный центр», Москва, Россия vashein@mail.ru 3ООО «РН-Эксплорейшн», Москва, Россия 4Геологический институт РАН, Москва, Россия 5Санкт-Петербургский государственный университет, Институт наук о Земле, Санкт-Петербург, Россия 6АО «Институт геологии и разработки горючих ископаемых», Москва, Россия 7Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия 8Фонд «НИР», Москва, Россия
Ключевые слова: Керн, нефтегазоносность, биостратиграфия, сейсмостратиграфия, рифтогенные бассейны, арктический шельф
Страницы: 160-179
Для российского сектора Восточной Арктики характерно развитие крупных бассейнов с мощным осадочным выполнением, прежде всего, на шельфе и континентальном склоне морей Северного Ледовитого океана. Ряд геолого-геофизических и геохимических признаков указывает на их потенциальную нефтегазоносность. При этом возраст и состав осадочных комплексов шельфовых бассейнов до сих пор являлся дискуссионным из-за отсутствия скважин, пробуренных в акватории. В 2021 г. в ходе реализации проекта ПАО «НК «Роснефть» по стратиграфическому бурению на шельфах морей Российской Арктики (RoSDAr - Rosneft Stratigraphic Drilling in Arctic) были пробурены шесть стратиграфических скважин с отбором керна на востоке моря Лаптевых (Анисинско-Новосибирский лицензионный участок ПАО «НК «Роснефть» глубиной от 100.0 до 199.5 м. Результаты комплексных биостратиграфических исследований керна показали, что наиболее древними в изученных разрезах скважин являются деформированные верхнебарремские-нижнеаптские, преимущественно алевро-глинистые, толщи (комплекс складчатого основания), на которых с угловым несогласием залегают палеоценовые песчано-алевро-глинистые отложения. Скважины вскрыли также эоценовые, олигоценовые и миоцен-четвертичные терригенные породы. Комплексный анализ данных стратиграфического бурения и сейсморазведки позволил уточнить геологические модели региона и создал основу для обновления наших представлений о его нефтегазовом потенциале. Полученные на сегодняшний день материалы позволяют сделать вывод о более значительной роли кайнозойских отложений в осадочном чехле моря Лаптевых, чем это предполагалось ранее.
А.Э. Конторович1, В.Р. Лившиц1,2 1Институт нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН, Новосибирск, Россия livshicvr@ipgg.sbras.ru 2Новосибирский государственный университет, Новосибирск, Россия
Ключевые слова: Нефтегазоносный бассейн, прогноз структуры ресурсов, усеченное распределение Парето, генеральная совокупность, выборка с пристрастием, геолого-разведочный фильтр, имитационное моделирование, оценка параметров усеченного распределения Парето, прогноз распределения по интервалам крупности для залежей и месторождений
Страницы: 197-207
Рассматриваются современные методы количественной оценки элементовструктуры ресурсов углеводородов крупных нефтегазоносных бассейнов. Оценка основана на фундаментальном законе распределения скоплений углеводородов по массе - усеченном распределении Парето. Процедура включает оценку параметров усеченного распределения Парето, формирование совокупности величин ресурсов залежей и прогноз распределения количества и их суммарных ресурсов по интервалам крупности, формирование пространственного распределения залежей и преобразование совокупности залежей в совокупность месторождений, прогноз распределения количества и суммарных ресурсов по интервалам крупности для залежей и месторождений, а также распределение месторождений по количеству залежей в них. Описывается аналитический подход и подход, основанный на методе имитационного моделирования.
В.А. Каширцев1,2, И.Н. Зуева2, О.Н. Чалая2 1Институт нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН, Новосибирск, Россия kashircevva@ipgg.sbras.ru 2Институт проблем нефти и газа СО РАН, Якутск, Россия
Ключевые слова: Нефть, природные битумы, углеводородные биомаркеры, Алданская антеклиза
Страницы: 208-216
На северо-восточном склоне Алданской антеклизы в разрезах гидрогеологических скважин встречены нефте- и битумопроявления с ранее неизвестными углеводородными биомаркерами 9-метил, 8-14-секогопанами. Проявления биодеградированных асфальтитов приурочены к кавернозному горизонту в среднекембрийских известняках танхайской свиты. Относительно высокие остаточные концентрации «новых» биомаркеров обусловлены их весьма высокой устойчивостью к процессам биологического окисления. На основании геологических материалов и геохимии изученных нафтидов представляется, что в рассматриваемом регионе имеется типичная нефтяная залежь, запечатанная в «голове» кавернозного горизонта высоковязкими битумами.
С.С. Старжинский
Тихоокеанский океанологический институт им. В.И. Ильичева ДВО РАН, Владивосток, Россия ss_stars@poi.dvo.ru
Ключевые слова: Магнитовариационное зондирование, 3D инверсия, ModEM, разлом р. Красная, геоэлектрический разрез, Северный Вьетнам
Страницы: 217-231
Приводятся результаты построения модели геоэлектрического строения Северного Вьетнама, полученные 3D инверсией магнитовариационных типперов, рассчитанных для 13 значений периодов вариаций в диапазоне 40-10047 с на 12 пунктах регистрации геомагнитных вариаций. Инверсия выполнялась с помощью программы ModEM, позволившей построить модель в пространственной области 400 × 400 × 200 км с центром на обсерватории Ханой (PHU). Результирующая модель геоэлектрического строения содержит два региональных блока, разделенных разломной зоной р. Красная. К юго-западу от разломной зоны располагается проводящий блок, а к северо-востоку - высокоомный. Наклоненная на северо-восток под углом около 45° граница блоков просматривается до глубины 150 км. Проводящий блок занимает область между разломами р. Красная и Сонг Ма. Его западную границу не удалось локализовать из-за недостатка данных в этом районе. На фоне регионального проводящего блока выделяются высокопроводящие локальные блоки, как правило, тяготеющие к разломам и располагающиеся в области глубин 10-20 км с небольшим наклоном к западу на широтных профилях и к югу на меридиональных. В области глубин 12-14 км они сливаются в одну высокопроводящую полосу, протягивающуюся в северо-западном направлении и маркирующую систему разломов р. Красная с выходом под акваторию Тонкинского залива. Выделяются и более массивные высокопроводящие блоки в глубинных интервалах 20-50 км, которые часто связаны с верхнекоровыми. На широтном профиле через центральную область Ханойской впадины выделяется крутопадающий на восток (75°) до глубин более 100 км высокопроводящий блок. Глубинные геоэлектрические особенности системы разломов р. Красная сравниваются с геоэлектрическим разрезом под их продолжением в Южном Тибете на сопредельной территории в Китае.
И.А. Лисенков1, А.А. Соловьев1,2, В.А. Кузнецов3, Ю.И. Николова1 1Геофизический центр РАН, Москва, Россия i.lisenkov@gcras.ru 2Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН, Москва, Россия 3Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Москва, Россия
Ключевые слова: Геофизика, геология, геопространственные данные, машинное обучение, AutoML, ГИС, PostgreSQL, Python, Hadoop, Российская Арктика
Страницы: 232-246
Реализован практический подход к сбору и предварительной обработке геолого-геофизических пространственных данных для применения моделей машинного обучения в интересах задач геофизики. Согласно устоявшимся принципам оценки трудозатрат в области анализа данных, которые подтверждаются результатами проводимых опросов среди специалистов, этот этап занимает значительную долю времени и ресурсов, составляющую около 80 % от общего объема типового проекта по анализу данных и тестирования гипотез. Основное внимание уделяется формированию согласованного массива данных, объединяющего геологическую и геофизическую информацию в заданном регионе. Рассматриваются особенности учета различий в представлении геоданных, связанные с форматом (вектор/растр), масштабом, типом атрибутивной информации (количественная/качественная) и их доступностью. Важным аспектом является формализация и синтез алгоритма комбинирования геопространственных показателей и перевода их в количественные векторы. Для комбинирования данных вводится понятие окрестности для отбора и консолидации информации. В работе представлена общая архитектура программно-аппаратного комплекса, включающая модуль сбора и преобразования данных на языке Python с использованием библиотеки Pandas, систему хранения информации на базе системы управления базами данных (СУБД) PostgreSQL с расширением PostGIS. Показано, что для рассматриваемого класса задач геофизики достаточно использования реляционной СУБД для хранения и обработки данных. При необходимости масштабирования системы в случае увеличения размерности задачи предлагается применение технологии работы с большими данными на основе Apache Hadoop. В качестве демонстрации практического применения предложенных подходов приведены результаты сбора данных для Кавказского региона и восточного сектора Российской Арктики. На основе подготовленных данных проведены эксперименты с использованием моделей машинного обучения по распознаванию мест возможного возникновения сильных землетрясений и оценке ряда геофизических показателей в указанных регионах. Приводятся результаты проведенных экспериментов и оценки их эффективности.
В записях, полученных на сейсмологических станциях, содержится информация не только о землетрясениях, взрывах, но и от различных других источников сейсмических волн. Источниками таких волн могут быть различные здания и сооружения, которые колеблются со своими собственными частотами. Именно сейсмологи могут разобраться в регистрируемом волновом поле, выделить волны от этих источников и охарактеризовать их. Можно использовать сейсмические методы удаленного контроля изменений амплитудно-частотных параметров, характеризующих физическое состояние различных объектов. Современные гидротехнические сооружения были построены уже значительное время назад, и протекающие в них процессы старения приводят к разрушению материалов и образованию трещин, поэтому этим объектам необходим непрерывный мониторинг их состояния. Данная работа направлена на изучение возможности определения появления трещин в теле плотины Саяно-Шушенской ГЭС с помощью анализа сейсмологических записей, определения частот ее собственных колебаний, в зависимости от наполнения и сработки водохранилища. С этой целью была установлена сейсмостанция, располагающаяся в нескольких километрах от объекта исследования. С ее помощью, а также опираясь на сейсмологические данные, полученные на сейсмостанции «Черемушки», расположенной на расстоянии 4.5 км от ГЭС, за 20 лет были проведены работы по изучению возможности определения частот собственных колебаний плотины с высокой точностью при их изменении во времени. Показана возможность контроля физических параметров сооружений и работы различных агрегатов ГЭС в течение длительного времени. Рассмотрены примеры определения частот высокодобротных и низкодобротных сигналов.
В.Е. Жуков, Н.Н. Мезенцева
Институт теплофизики им. С.С. Кутателадзе СО РАН, Новосибирск, Россия zhukov@itp.nsc.ru
Ключевые слова: неазеотропная смесь, спирто-водяная смесь, внутренние интенсификаторы, теплоотдача в канале, перепад давления
Страницы: 879-883
Интенсификация теплоотдачи в трубах пассивным методом осуществляется за счет воздействия на поток вставными интенсификаторами или путем изменения формы поверхности теплообмена. В представленной работе исследуется процесс интенсификации с использованием сферических турболизаторов, расположенных в горизонтальном канале из нержавеющей стали. Получены экспериментальные данные при циркуляции спирто-водяной смеси с концентрацией 30 % масс. при давлении в сосуде 0,03 - 0,04 МПа. Показано, что эффективность сферических интенсификаторов соразмерна с эффективностью спиральных интенсификаторов при существенно меньших перепадах давления.
А. К. СЕРИКБАЕВА1, А. Ш. АККЕНЖЕЕВА1, А. Ч. БУСУРМАНОВА1, К. Ж. ЖУМАШЕВ2, А. А. МАУЛЕШЕВ3, Ж. К. АЛТЫБАЕВА1 1Каспийский государственный университет технологии и инжиниринга им. акад. Ш. Есенова, Актау, Казахстан akmaral.serikbayeva@yu.edu.kz 2Химико-металлургический институт им. Ж. Абишева, Караганда, Казахстан innovaciya_zh@mail.ru 3АО “КазАзот” kazazot@kazazot.kz
Ключевые слова: сульфат аммония, комплексные соли, азотное удобрение, сложные удобрения, гранулирование
Страницы: 435-442
Рассмотрены традиционные и новые способы производства сульфата аммония и комплексных солей на его основе. В Казахстане остается нерешенной проблема реализации многим отходов и побочных продуктов металлургических предприятий, в частности технического сульфата аммония, образующегося в коксохимическом производстве АО “АрселорМиттал Темиртау”, который мог бы стать вторичной сырьевой базой для производства товарных продуктов. Представлены альтернативные способы получения сульфата аммония из промышленных, сельскохозяйственных отходов и отходов животноводства, а также различные области его применения. Показана актуальность производства комплексных солей на основе сульфата аммония и возможность увеличения его потребления в сельском хозяйстве за счет получения комплексных солей со сниженной кислотностью и повышенным содержанием полезных компонентов. Предложены новые возможности применения сульфата аммония и перспективность его использования в качестве реагента для производства кальцинированной соды и гидрофторида аммония.
На основе 2-(пиперазин-1-илметил)-9Н-тиоксантен-9-он-S,S-диоксида и метакрилоилхлорида синтезирован 2-[4-(2-метакрилоил)-пиперазин-1-ил-метил]-9Н-тиоксантен-9-он-S,S-диоксид 1, представляющий собой электрохимически активный мономер, последующая радикальная сополимеризация которого с метилметакрилатом приводит к электроактивному сополимеру (PMMA-co-ThxSO2) с соотношением метилметакрилатных фрагментов цепи и пендантных (боковых) групп 9Н-тиоксантен-9-он S,S-диоксидной структуры, равным 95 : 5 соответственно. Методом циклической вольтамперометрии показано, что электрохимическое восстановление (ЭХВ) соединения 1 в ацетонитриле (MeCN) является двухэлектронным двухстадийным процессом с образованием долгоживущих анион-радикала на первой одноэлектронной стадии и нестабильного дианиона на второй стадии. Электрохимическое восстановление PMMA-co-ThxSO2 связано с восстановительной электрохимической активностью пендантной группы, а его механизм сходен с механизмом ЭХВ мономера 1. Данное соединение представляет собой полимер с пендантными группами, играющими роль эффективных ловушек электронов при транспорте заряда внутри тонкой пленки сополимера, и может быть использован в технологиях резистивной памяти (ReRAM - Resistive Random Access Memory) в качестве активного рабочего слоя мемристоров.
Наш сайт использует куки. Продолжая им пользоваться, вы соглашаетесь на обработку персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности. Подробнее