Monte Carlo method and cauchy model: identifying chalk layer density on Rivne NPP industrial area

Abstract

ВРЕМЕННЫЕ ИЗМЕНЕНИЯ ХИМИЧЕСКОГО СОСТАВА ШАХТНЫХ ВОД ЧЕРВОНОГРАДСКОГО ГОРНОПРОМЫШЛЕННОГО РАЙОНАЦель -выявить временные закономерности изменений компонентного состава шахтных вод Червоноградского горнопромыш-ленного района, проследить временные вариации показателей и установить факторы, которые ее обусловили. Методика: аналити-ческая и статистическая обработка всех собранных геохимических данных по шахтных водах Червоноградского горнопромышленно-го района. Построение диаграмм происходила с помощью программы Statistica .В результате проведен анализ динамики изменений компонентов химического состава шахтных вод Червоноградского горнопро-мышленного района. Установлено наличие сезонных изменений этих компонентов, а также установлено, что естественная группа факторов является решающей в формировании химического состава шахтных вод в большинстве случаев. Впервые установлены особенности пространственно -временных изменений компонентов солевого состава шахтных вод Червоноградского горнопромы-шленного района. Определены приоритетные факторы и закономерности формирования химического состава шахтных вод. Проана-лизированы природные и антропогенные факторы, влияющие на формирование состава этих вод.Практическое значение исследования заключается в том, что результаты исследований могут использоваться для прогноза изменений состояния окружающей среды под влиянием шахтных вод , для выбора оптимального способа очистки этих вод, а также для возможного прогнозирования экологических последствий в других районах, учитывая сходство геологических особенностей и отличий районов.Ключевые слова: шахтные воды, химический состав, сезонные вариации, Червоноградский горнопромышленный район. Г Е О Л О Г І Ч Н А І Н Ф О Р М А Т И К А ДОСЛІДЖЕННЯ ГУСТИНИ КРЕЙДЯНОЇ ТОВЩІ МЕТОДОМ МОНТЕ-КАРЛО НА ПРОММАЙДАНЧИКУ РІВНЕНСЬКОЇ АЕС ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ МОДЕЛІ КОШІ(Рекомендовано членом редакційної колегії канд. геол. наук О.І. Меньшовим) Робота присвячена подальшій розробці теорії та методів статистичного моделювання (методів Монте-Карло) випа-дкових процесів та полів на основі їх спектральних розкладів, а також застосуванню таких методів до розвязання актуа-льних задач геофізичного моніторингу довкілля. Для даних дослідження густини товщі крейдяних відкладів на території проммайданчика Рівненської АЕС розроблено нову ефективну методику чисельного моделювання випадкових 3D полів. Роз-глянуто задачу статистичного моделювання реалізацій випадкового поля "шуму" для даних густини крейдяної товщі у тривимірному просторі.Із 3D даних густини крейдяної товщі було виділено 2D дані на трьох рівнях глибини залягання порід (28, 29, 30 м від по-верхні). На кожному рівні дані було представлено у вигляді суми детермінованої та випадкової складових. Детермінована 2D трендова поверхня була побудована за допомогою сплайнової інтерполяції. Випадкова складова (так званий "шум") -це однорідне ізотропне 2D випадкове поле.Сформульовано алгоритм для генерування реалізацій випадкового поля "шуму" для даних густини крейдяної товщі із кореляційною функцією типу Коші на основі оцінки с...

Statistical Simulation of Random Field on 2d Area With Whittle-Matern Typecorrelation Function in the Geophysical Problem of Environment Monitoring

“…Theoretical aspects of capacity use of statistical simulation to solving problems in the work of Geophysics considered in (Yadrenko, 1983;Grikh (Vyzhva) et al, 1993;Vyzhva, 2003;2011). Practical testing on real data density chalky strata on the territory of the Rivne NPP was carried out for the fields on the plane -in the (Vyzhva et al, 2004), by using only Bessel correlation function and Cauchy correlation function (Vyzhva et al, 2014;2017).…”

“…Note, that methods of random fields statistical simulation used in geosciences problems were considered in such works as: (Chiles and Delfiner, 2012;Gneiting, 1997;Gneiting et al, 2010;Mantoglov and Wilson, 1981;Wackernagel, 2003;Prigarin, 2005;Vyzhva et al, 2010;2014;2017) and other.…”

“…In this case (Vyzhva et al, 2017) a problem occurred to supplement simulated data that were received at the control of chalky strata density changes at the research industrial area with use of radioisotope methods on a grid that included 29 wells. Schematic representation of the measurement results at the object that was investigated, and the well locations are shown on fig.…”

“…This problem was solved in works: (Vyzhva et al, 2004;2014;2017) by statistical simulation method that provides the ability to display values (random field on a plane) in any point of the monitoring area. The chalk strata averaged density at the industrial area was simulated using the built model and the involvement of the Bessel type correlation function (Vyzhva et al, 2004) and Cauchy correlation function (Vyzhva et al, 2004;2014;2017).…”

“…The method of solving the problem. Data of density chalky strata was divided (Vyzhva et al, 2017) into deterministic and random components. Deterministic function can be selected by the method of approaching the minimum curve (separation of the trend).…”