Исследование генезиса инфильтрационных урановых месторождений и разработка нового геостатистического метода моделирования

2025

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.66941/3106-9037/2025/iss1pp5-24
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Урановые месторождения ролл-фронтального типа формируются в песчаниках или аркозах на границах восстановленных и окисленных геохимических зон, обычно перекрытых слабо проницаемыми аргиллитами или алеврито-глинистыми слоями. Такая структура делает их особенно подходящими для подземного выщелачивания. Ранее стохастическое моделирование фокусировалось на распределении содержания урана, не учитывая фильтрационные и реактивно-транспортные процессы, важные для формирования залежей. Настоящая работа предлагает интеграцию вычислительной гидродинамики в геостатистические алгоритмы с целью повышения точности прогноза распределения руды. Вместо традиционных расстояний при расчёте вариограмм используется время пролёта (Time of Flight, TOF) водных частиц вдоль линий тока. Этот подход, учитывающий данные скважин, улучшает моделирование пространственной структуры месторождений.Показано, что методы, основанные на стохастическом моделировании линий тока, обеспечивают более точную интерполяцию и оценку запасов, чем классические геостатистические техники. Также предложена методика генерации синтетических месторождений на основе численного моделирования гидродинамики и химической кинетики, позволяющей объективно оценивать качество геологических моделей и надёжность стохастических подходов.