Põlevkivi põhiparameetrite modelleerimine ja tulemuste analüüs Carlsoni tarkvara abil [Magistritöö. Juhendaja: J.-R. Pastarus, kaasjuhendaja E. Reinsalu]
| Aasta | 2015 |
|---|---|
| Pealkiri tõlgitud | Modeling of oil shale parameters and analysis using Carlson software |
| Kirjastus | Tallinna Tehnikaülikooli mäeinstituut |
| Kirjastuse koht | Tallinn |
| Leheküljed | 1-87 |
| Tüüp | magistritöö |
| Eesti autor | |
| Keel | eesti |
| Id | 35069 |
Abstrakt
Geoloogilisel modelleerimisel suur tähtsust mängib interpoleerimismeetodi valik. Antud töös püstitati eesmärgiks leida kõige sobiv modelleerimismeetod Eesti põlevkivimaardla modelleerimiseks sõltuvalt geoloogilise uuringu varu kategooriast (puuraugu võrgutihedusest) ja modelleeritava parameetri mõõtemääramatusest.
Töös käsitletakse maailma ja Eesti praktikat paksuste ja keemiliste parameetrite interpoleerimismeetodi valimisel ning tarkvara arendajate poolt pakutavat interpoleerimismeetodite valikut. Carlsoni tarkvara võimaldab modelleerida triangulatsiooni, polünoomse, kaugus-kaalutud, vähim-ruutude ja Krigingu meetoditega. Kriging, vähim-ruutude ja kaugus-kaalutud meetodid jaotuvad omakorda erinevateks alameetoditeks.
Töös kasutatakse kahte uuringuvälja erinevate usaldusväärsusega (tarbevaru ja reservvaru kriteeriumid), algandmed on töödeldud ja viidud mudelisse. Modelleerimismeetodit võrreldi modelleerimise jääkväärtuse ja mudeli standarthälve abil. Töö tulemused ei anna ühemõttelist vastust – modelleerimise jääkväärtused ei erine suuresti. Parima tulemuse andis polünoomne meetod.
Abstract
Choosing an interpolation method is the most import part of geological modeling. The aim of this work is to analyse the best suitable modeling method for Estonian oil shale deposit. Modeling method criteria is geological mineable reserve type (proved or probable mineral resources) and modeling parameter’s measurement accuracy.
Estonian, geological softwares’ developers and world practise of strata thickness and soil chemsitry modeling were analysed. Carlson software has 5 differeint modelling methods: triangulation, polynomial, inverse distance weighting, least square and Kriging. Kriging, least squre and inverse distance weighting methods have their own subdivisions.
Two different geological fields were analysed – proved and probable criteria of mineral resources. Geological raw data was verified, statistically analysed and imported to Carlson software. Modeling methods were compared by residuals and models’ standard deviation. The work does not give an unequivocal answer - residual value does not differ greatly. Good results were created by polynomial method.