Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "geological uncertainty" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    An Introduction of New Simulation and Optimization Software Application for Long-Term Limestone Quarry Production Planning
    Wprowadzenie nowej aplikacji do symulacji i optymalizacji długoterminowego planowania produkcji w kamieniołomach wapienia
    Autorzy:
    Bao, Tran Dinh
    Thang, Hoang Hung
    Vu, Trong
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/317992.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
    Tematy:
    quarry
    extraction plan
    cement
    optimization
    simulation
    geological uncertainty
    kamieniołom
    plan wydobycia
    optymalizacja
    symulacja
    niepewność geologiczna
    Opis:
    Long-term limestone quarry production planning is essential to maintain the supply to the cement plant. In which, quarry planners usually attempt to fulfil the complicated calculations, which ensure a consistent supply of raw materials to the cement plant while guaranteeing technical and operational parameters in mining. Traditionally, the calculations are done on a spreadsheet or by trial and error procedure resulting in high additive cost and an increase in product variability. Modern quarry management relies on block models and mathematical algorithms integrated into the software to optimize the long-term limestone quarry production planning. However, this method is potentially sensitive to geological uncertainty in block modelling, resulting in the deviation of the supply production of raw materials. The need for mining intelligently raw material is, therefore, crucial and an increasing issue in the cement industry. In this research, a new simulation and optimization software application called Quarrier is introduced, allowing quarry planners to address the conflicting requirements of long-term limestone quarry production planning while forecasting and mitigating the effects of geological uncertainty on the supply of raw materials for the cement plant. The benefits of this software are demonstrated through a limestone quarry in Vietnam.
    Długoterminowe planowanie produkcji w kamieniołomie wapienia ma zasadnicze znaczenie dla utrzymania dostaw do cementowni. W którym planiści kamieniołomów zazwyczaj starają się wykonywać skomplikowane obliczenia, które zapewniają stałe dostawy surowców do cementowni przy jednoczesnym zagwarantowaniu parametrów techniczno-eksploatacyjnych w górnictwie. Tradycyjnie obliczenia są wykonywane manualnie lub metodą prób, co skutkuje wysokimi kosztami dodatków i zwiększeniem zmienności produktu. Nowoczesne zarządzanie kamieniołomami opiera się na modelach blokowych i algorytmach matematycznych zintegrowanych z oprogramowaniem w celu optymalizacji długoterminowego planowania produkcji w kamieniołomie. Jednak metoda ta jest potencjalnie wrażliwa na niepewność geologiczną w modelowaniu bloków, co skutkuje odchyleniem w zakresie dostaw surowców do produkcji. Potrzeba inteligentnego wydobywania surowca jest zatem kluczowym i rosnącym problemem w przemyśle cementowym. W ramach tych badań wprowadzono nową aplikację do symulacji i optymalizacji o nazwie Quarrier, umożliwiającą planistom kamieniołomów sprostanie sprzecznym wymaganiom długoterminowego planowania produkcji kamieniołomu wapienia, jednocześnie prognozując i łagodząc skutki niepewności geologicznej na dostawy surowców do cementu. roślina. Korzyści płynące z tego oprogramowania są widoczne w kamieniołomie wapienia w Wietnamie.
    Źródło:
    Inżynieria Mineralna; 2020, 1, 2; 87-93
    1640-4920
    Pojawia się w:
    Inżynieria Mineralna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Simultaneous integrated optimization for underground mine planning: application and risk analysis of geological uncertainty in a gold deposit
    Zintegrowany model optymalizacji planowania robót górniczych w podziemnych kopalniach: analiza ryzyka i niepewności geologicznej w złożach złota
    Autorzy:
    Hou, Jie
    Li, Guoqing
    Hu, Nailian
    Wang, Hao
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/216053.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
    Tematy:
    underground mine
    mine planning
    integrated optimization
    geological uncertainty
    integer programming
    kopalnia podziemna
    planowanie robót górniczych
    zintegrowana optymalizacja
    niepewność geologiczna
    programowanie całkowitoliczbowe
    Opis:
    The main optimized objects in underground mines include: stope layout, access layout and production scheduling. It is common to optimize each component sequentially, where optimal results from one phase are regarded as the input data for the next phase. Numerous methods have been developed and implemented to achieve the optimal solution for each component. In fact, the interaction between different phases is ignored in the tradition optimization models which only get the suboptimal solution compared to the integrated optimization model. This paper proposes a simultaneous integrated optimization model to optimize the three components at the same time. The model not only optimizes the mining layout to maximize the Net Present Value (NPV), but also considers the extension sequence of stope extraction and access excavation. The production capacity and ore quality requirement are also taken into account to keep the mining process stable in all mine life. The model is validated to a gold deposit in China. A two-dimensional block model is built to do the resource estimation due to the clear boundary of the hanging wall and footwall. The thickness and accumulation of each block is estimated by Ordinary Kriging (OK). In addition, the conditional simulation method is utilized to generate a series of orebodies with equal possibility. The optimal solution of optimization model is carried out on each simulated orebody to evaluate the influence of geological uncertainty on the optimal mining design and production scheduling. The risk of grade uncertainty is quantified by the possibility of obtaining the expected NPV. The results indicate that the optimization model has the ability to produce an optimal solution that has a good performance under the uncertainty of grade variability.
    Główne optymalizowane obiekty w kopalniach podziemnych to parametry struktury przodka wybierkowego, optymalnego udostępnienia oraz planowanie robót górniczych. Powszechne jest optymalizowanie każdego komponentu po kolei, przy czym optymalne wyniki jednej fazy są uważane za dane wejściowe dla następnej. Opracowano i wdrożono wiele metod w celu uzyskania optymalnego rozwiązania dla każdego komponentu. W rzeczywistości interakcja między różnymi fazami jest ignorowana w tradycyjnych modelach optymalizacji, które prowadzą do nieoptymalnych rozwiązań w porównaniu ze zintegrowanym modelem optymalizacji. Niniejszy artykuł przedstawia zintegrowany model optymalizacji optymalizujący trzy komponenty w tym samym czasie. Model nie tylko optymalizuje układ wydobywczy, aby zmaksymalizować wartość bieżącą netto (NPV), ale także uwzględnia parametry przodka wybierkowego oraz wkopu udostępniającego złoże. Aby utrzymać proces wydobycia na stałym poziomie przez cały czas trwania eksploatacji, pod uwagę brane są również zdolności produkcyjne oraz wymagania dotyczące jakości rudy. Omawiany model jest opracowany na potrzeby złoża złota w Chinach. Powstały dwuwymiarowy model blokowy do oszacowania zasobów ze względu na wyraźną granicę między skrzydłem wiszącym a spągowym. Grubość i akumulacja każdego bloku jest szacowana za pomocą krigingu zwyczajnego (OK). Dodatkowo wykorzystywana jest warunkowa symulacja w celu generowania szeregu złóż rudy. Optymalny model optymalizacji jest przeprowadzany na każdym symulowanym złożu w celu oceny wpływu niepewności geologicznej na optymalne planowanie robót górniczych i produkcji. Ryzyko odnośnie do niepewności jakości złoża jest kwantyfikowane przez możliwość uzyskania oczekiwanej wartości bieżącej netto (NPV). Wyniki wskazują, że model optymalizacji ma zdolność do tworzenia optymalnego rozwiązania w warunkach niepewności.
    Źródło:
    Gospodarka Surowcami Mineralnymi; 2019, 35, 2; 153-174
    0860-0953
    Pojawia się w:
    Gospodarka Surowcami Mineralnymi
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Kryteria i zasady określania ryzyka poszukiwawczego (COS)
    The criteria and rules for determining exploration risk (COS)
    Autorzy:
    Byrska-Rąpała, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/395041.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
    Tematy:
    ryzyko poszukiwawcze
    czynniki ryzyka
    czynniki geologiczne
    niepewność
    exploration risk
    risk factors
    geological factors
    uncertainty
    Opis:
    Podstawowymi obiektami zainteresowań geologii górniczej są złoża kopalin, a metodyka szacowania ich zasobów to jedna z domen tej dyscypliny nauki. W górnictwie naftowym z metodyką szacowania zasobów złóż węglowodorów nierozerwalnie wiąże się określanie ryzyka poszukiwawczego COS (Chance of Success). Szansa na sukces w poszukiwaniu węglowodorów jest obliczana przez firmy naftowe na wiele różnych sposobów. Prawdopodobieństwo sukcesu jest modelowane przez rozważanie występowania i jakości kluczowych czynników geologicznych, tj. skały zbiornikowej, pułapki, czasu i warunków generowania węglowodorów, migracji. Firma naftowa analizuje każdy z czynników, a następnie przypisuje procentową szansę wystąpienia każdego czynnika na podstawie własnych zasad i kryteriów. W artykule zostały zaprezentowane zasady i kryteria oceny prawdopodobieństwa sukcesu COS opartego na praktykach największych firm naftowych.
    The main objects of interest of mining geology are mineral deposits and their resource estimation methodology is one of the domains of this discipline of science. In the oil and gas sector an estimation methodology of hydrocarbon resources is inextricably linked to the exploration risk determination of COS (Chance of success). COS for an oil or gas prospect is calculated by the oil companies in many different ways. The probability of success for a single segment prospect is usually modeled by considering key geological factors, for example: source, migration, timing, reservoir, trap and seal. An oil company analyzes each of them and then assigns a percentage chance of success resulting fromto each factor based on their own in-house system or rules. The article presents principles for the assessment of the COS based on the practices of major oil companies.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN; 2015, 91; 23-34
    2080-0819
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modelowanie elementów geologicznego ryzyka składowania CO2 z wykorzystaniem programu Petrel na przykładzie analizy ryzyka strukturalnego antykliny Zaosia
    Modelling constituents of geological risk of the Carbon Capture and Storage (CCS) using the example of Petrel-based structural uncertainty analysis of the Zaosie Anticline
    Autorzy:
    Papiernik, B.
    Michna, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2062762.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Państwowy Instytut Geologiczny – Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    ryzyko geologiczne
    modelowanie 3D
    modelowanie strukturalne
    składowanie dwutlenku węgla
    geological risk
    uncertainty analysis
    3D modeling
    structural modeling
    carbon capture and storage (CCS)
    Opis:
    W artykule przedstawiono wyniki wstępnej analizy ryzyka geologicznego przestrzennego modelu strukturalnego (3D) antykliny Zaosia. Zilustrowano je na przykładzie analizy ryzyka (Uncertainty Analysis) powierzchni stropu warstw ciechocińskich – potencjalnego uszczelnienia dolnojurajskiego układu sekwestracyjnego. Artykuł skupia się na aspektach metodycznych modelu ryzyka, jednak uzyskane wyniki mają praktyczne znaczenie dla podniesienia bezpieczeństwa i zwiększenia wiarygodności geometrii modelu potencjalnej struktury magazynowej. Pokazują one, że do jednoznacznej oceny amplitudy i geometrii zamknięcia antykliny niezbędne jest wprowadzenie dodatkowych danych wejściowych.
    The article presents the results of a preliminary risk analysis of the spatial geological structural model (3D) of the Zaosie Anticline. They are illustrated by the example of structural uncertainty analysis of the top surface of the Ciechocinek Beds – a potential seal of the Lower Jurassic CCS system. The article focuses on methodological aspects of uncertainty modelling, however, the results obtained have practical importance for improving the safety and enhance the credibility of the geometry of the potential storage structure model. They show that it is necessary to introduce additional input data for unambiguous assessment of the amplitude and geometry of the anticline closure.
    Źródło:
    Biuletyn Państwowego Instytutu Geologicznego; 2010, 439 (1); 59--64
    0867-6143
    Pojawia się w:
    Biuletyn Państwowego Instytutu Geologicznego
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza elementów ryzyka geologicznego rejonu Suliszewo–Radęcin w kontekście składowania CO2
    Analysis of geological risk elements in the Suliszewo–Radęcin area from the point of view of carbon dioxide storage
    Autorzy:
    Michna, M.
    Papiernik, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2062897.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Państwowy Instytut Geologiczny – Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    ryzyko geologiczne
    modelowanie 3D
    modelowanie strukturalne
    składowanie dwutlenku węgla
    geological risk
    uncertainty analysis
    3D modeling
    structural modeling
    carbon capture and storage (CCS)
    Opis:
    Artykuł skupia się na analizie elementów ryzyka dolnojurajskiej formacji zawodnionej w rejonie Radęcin–Suliszewo. Skałami zbiornikowymi są tutaj piaskowce synemuru oraz pliensbachu a uszczelniają je mułowce i iłowce toarku. Autorzy stworzyli model strukturalny a następnie bazowe modele parametryczne rejonu Radęcin–Suliszewo. Na podstawie modeli bazowych oszacowano wyjściową wartość możliwego do zatłoczenia CO2. W kolejnym etapie, używając procedury Uncertainty Analysis w programie Petrel dokonano analizy czterech elementów niepewności (nasycenia gazem, położenia kontaktu woda/gaz, porowatości, proporcji skał zbiornikowych do uszczelniających) wpływających na wartości wolumetryczne. Określono rozkład oraz zakres poszczególnych elementów niepewności. Dzięki symulacji metodą Monte Carlo wykonano losowanie prób dla wymienionych parametrów niepewności. Dla każdej realizacji wyliczono objętość gazu w warunkach złożowych.Wyniki przedstawiono w postaci histogramów oraz wykresu tornado. W ten sposób określono, w jakim stopniu poszczególne elementy niepewności wpływają na ilość CO2 możliwego do zmagazynowania. Największy wpływ na ilość możliwego do zmagazynowania gazu ma odpowiednio założony model nasycenia gazem (93–116% względem modelu bazowego) następnie określony kontakt między mediami złożowymi (93,5–106,5% względem modelu bazowego). Porowatość wpływa w tym przypadku w granicy 97–103,5% na wyniki analizy, natomiast różnica w progowej wartości skały zbiornikowe/skały uszczelniające jest nieznaczna i można ją zaniedbać.
    The paper presents the analysis of risk elements in the Lower Jurassic water-saturated formation in the Radęcin–Suliszewo area. The reservoir rocks in this area are represented by Sinemurian and Pliensbachian sandstones sealed by Toarcian mudstones and claystones. The authors constructed a structural model and then base parametric models for the Radęcin–Suliszewo area. Based on the base models, an output value of the CO2 amount possible to be injected was estimated. In the next stage, following the Uncertainty Analysis procedure in Petrel, analysis of four elements affecting volumetric values was carried out (i.e. gas saturation, location of gas/water contact, porosity, and the ratio of reservoir rocks versus sealing rocks). With ap.lication of the Monte Carlo method, sampling for the above uncertainty elements was performed. For each realization, gas volume in reservoir conditions was computed. The results were presented in the form of histograms and a tornado chart. In this way, the authors determined to what degree the individual uncertainty elements affect the CO2 amount possible to be injected. The strongest effects on the amount are associated with the properly assumed model of gas saturation (93–116% in relation to the base model) and then the determined contact between reservoir media (93.5–106.5% in relation to the base model). Porosity affects from 97–103.5% of the analysis results and the difference in the threshold value of the reservoir rocks/sealing rocks ratio is insignificant and can be neglected.
    Źródło:
    Biuletyn Państwowego Instytutu Geologicznego; 2012, 448 (1); 81--86
    0867-6143
    Pojawia się w:
    Biuletyn Państwowego Instytutu Geologicznego
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies