Модельные оценки объемов репродукции фитопланктона c учетом вариативности климата в районе Западно-Камчатского шельфа
Оценка состояния фитопланктонного сообщества как базового звена трофической цепи. Изучение модели распределения фитопланктонной биомассы в неподвижном столбе воды. Использование данных зондирования биоресурсного потенциала Западно-Камчатского шельфа.
| Рубрика | Геология, гидрология и геодезия |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 30.08.2021 |
| Размер файла | 450,2 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.Allbest.Ru/
Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН
Модельные оценки объемов репродукции фитопланктона c учетом вариативности климата в районе Западно-Камчатского шельфа
С.Я. Пак, к.т.н.
Владивосток, Россия
Аннотация
Работа посвящена изучению модели вертикального распределения фитопланктонной биомассы в неподвижном столбе воды, основанной на концепции функции приспособленности, а также использованию на ее основе данных дистанционного зондирования для оценки биоресурсного потенциала заданного водного географического объекта.
Ключевые слова: математическая модель, сплайн-интерполяция, фитопланктон, биомасса, спутник, дистанционное зондирование.
Введение
Западно-Камчатский район Охотского моря традиционно является одним из наиболее важных промысловых объектов Дальнего Востока России. Рыбная промышленность во многом определяет инфраструктуру региона, поэтому крайне важно достоверно оценить продуктивный потенциал природных водных ресурсов. Задача оценивания наличествующего объема промысловых видов - это отдельная проблема, которой посвящено немалое количество работ [1 - 4]. Целью настоящего исследования является оценка состояния фитопланктонного сообщества как базового звена трофической цепи, которое определяет перспективы развития последующих уровней в рассматриваемой экосистеме.
Жизнеспособность большинства представителей морской биоты, в том числе промысловых видов, зависит не только от концентрации фитопланктона, являющегося кормовой базой, но и от стабильности его воспроизводства. Поэтому важно оценить не просто абсолютные значения растительной биомассы, но и показатели скоростей роста, параметры влияния факторов внешней среды, в первую очередь температуры, освещенности, регулярности притока биогенов, изменение темпов воспроизводства в зависимости от вариаций климата, в условиях избытка/дефицита минерального питания. Основным методом, позволяющим решать подобные задачи, является математическое моделирование. Его применение становится тем эффективнее, чем быстрее развиваются способы определения фактической концентрации растительных микроорганизмов. Последние, в свою очередь, разделились на контактные (экспедиционные) и дистанционные методы, связанные с внедрением в оборудование околоземных искусственных спутников спектрорадиометров [5, 6]. Динамические математические модели позволяют имитировать репродукцию фитопланктона во времени. Верификация их на основе натурных измерений в совокупности с данными спутниковых наблюдений дает возможность строить прогноз на предстоящий временной период, а также анализировать наиболее вероятные сценарии функционирования заданной экосистемы.
Вертикальная модель биомасс
Основой составления вертикальных оценок биомассы фитопланктона в неподвижном столбе воды под единицей поверхности является стационарная модель функционирования фитопланктона. Общий вид модели следующий :
(1)
где y(x) - плотность биомассы фитопланктона (г/м3); z(t,x) - плотность массы минеральных веществ (г/м3); I(t, x) - освещенность поверхности океана и ее распределение по глубине x.
Основные допущения модели:
1) функционирование происходит в фиксированный момент времени, т.е. в неподвижном столбе воды. Гидрологические эффекты нивелированы;
2) функция приспособленности [7, 8] совпадает с удельной скоростью роста биомассы фитопланктона , интерпретируемой как скорость роста сообщества;
3) имеет место обратное влияние фитопланктона на концентрацию питательных веществ (пищевой стимул).
Рассмотрим подробнее величины, входящие в уравнения системы (1). Коэффициент до - максимально возможная скорость роста фитопланктона:
где z0 - константа полунасыщения по биогенному питанию;
) - константа полунасыщения по освещенности;
- оптимальная для роста фитопланктона температура водной среды; ?1- интервал толерантности; e(y) - удельная скорость элиминации биомассы фитопланктона из -за поедания зоопланктоном и иных причин смертности.
Согласно допущению 2, положим
где y о - константа полунасыщения по фитопланктону; v - максимально возможная скорость пополнения минерального вещества [9].
Третье уравнение системы (1) имитирует ослабление освещенности с глубиной, обусловленное преломлением водных слоев, затенением фитопланктоном и взвешенной органикой.
Соответствующее распределение описывается функцией
k(t, z, y) = ko + kiy + k2Z,
где k0 - коэффициент общей мутности воды; ki - коэффициент затенения фитопланктоном; k2 - коэффициент затенения минеральными веществами [10].
Верификация системы (1) возможна различными способами. Это зависит от количества и качества информации, которой располагает исследователь. В частности, в работе [9] мы прибегли к моделированию регулирующих факторов как внешних функций на основе биогеографического описания заданного объекта. Возможен иной подход. Если доступны контактные измерения, дающие представление о концентрациях биомассы на разных глубинах, целесообразно использовать оптимизационные методы, - например, метод наименьших квадратов. В любом случае целевая задача состоит в использовании любой доступной информации с целью максимально возможного уточнения параметров модели.
Материалы и методы
Модель (1) представляет собой систему обыкновенных дифференциальных уравнений. В качестве начальных условий предложено использовать биологическую информацию о состоянии верхнего (до 10 м) водного слоя.
Данные собраны дистанционными методами. На заданный географический район была нанесена равномерная сетка с некоторым разрешением, в узлах которой регистрируется отклик спутникового сигнала. После соответствующей интерпретации [6] значения удельных концентраций хлорофилла, поверхностной температуры и освещенности были преобразованы в числовые массивы, которые могут быть использованы для расчета интегральной биомассы в любой точке с известными координатами посредством решения системы (1). В нашем исследовании соответствующие данные были предоставлены Центром коллективного пользования регионального спутникового мониторинга окружающей среды Института автоматики и процессов управления ДВО РАН (ЦКП РСМОС, Владивосток).
Для реализации вертикальной модели необходимо знать географическую глубину, соответствующую заданным координатам. Карта глубин может быть построена на основе топографического материала, - например, путем оцифровки растрового изображения карты с известным масштабом. Современное программное обеспечение располагает средствами, позволяющими преобразовывать полученные изолинии в регулярную сетку, согласованную со спутниковыми данными. Оцифровка и преобразование топографической информации производились лабораторией машинной графики ФГБУН ИАПУ ДВО РАН с помощью пакетов Vextractor и Surfer 14
Объектом исследования является побережье Западной Камчатки, точнее - географический район с 51° по 59°с.ш. и с 150° по 160ов.д. Спутниковые наблюдения за 2015-2016 гг. были преобразованы в числовые массивы, содержащие значения концентраций хлорофилла в верхнем слое воды, температуры на поверхности и фотосинтетически активной радиации (ФАР). Данный участок Охотского моря недоступен для круглогодичной спутниковой обработки в силу закрытости льдами в зимне-весенний период. Кроме того, атмосферный режим побережья характеризуется повышенной облачностью, что также препятствует проникновению спутникового сигнала к водной поверхности. Таким образом, полученные данные ограничены периодом с мая по октябрь включительно в пределах годового цикла и днями, свободными от облачности.
Верификация основных параметров модели
Распределение биогенных элементов моделировалось по данным, приведенным в работе [11]. В наблюдаемом географическом участке были установлены станции с известными координатами, на которых проводился комплексный отбор проб и их дальнейший анализ, в том числе на содержание биогенных элементов. Руководствуясь общепринятым представлением о том, что развитие морского фитопланктона лимитируется азотом, а именно его неорганическими формами, которые в морской воде представлены нитритными, нитратными и аммонийными веществами [12], мы воспользовались измерениями этих соединений на четырех уровнях: на поверхности, на глубине 20 м, 50 м и у дна для каждой станции. Четыре измерения in situ аппроксимируются кубическим многочленом с вычисляемыми явным образом коэффициентами, что позволяет рассматривать распределение минеральных веществ по глубине в качестве внешней функции и исключить тем самым второе соотношение из системы (1).
Для каждой пространственной координаты, в которой зафиксированы спутниковые данные, мы использовали распределение биогенов по глубине, равное средневзвешенному по расстоянию значению интерполяционных многочленов, аппроксимирующих содержание неорганического азота на ближайших к этой точке станциях.
Другим внешним фактором влияния на распределение фитопланктонной биомассы по глубине является вертикальное распределение температуры воды. Данная функция была построена в каждом узле сетки, где фиксировались спутниковые данные о состоянии поверхностного слоя. Функция имеет кусочно-линейный вид, выбранный в соответствии с экспедиционной информацией, представленной в работе [11]. Результаты гидрологических зондирований с дискретностью 1 м, производимых на 2-3 горизонтах, совмещенные с тралениями, визуализированы в виде топографических изображений с нанесенными на них изолиниями. Опубликованы данные измерений, выполненных на поверхности, на глубине 20 м и у дна. Данный графический материал был оцифрован в полуавтоматическом режиме при помощи программы Vextractor. Исходное растровое изображение наблюдаемого участка было векторизовано, после чего в ручном режиме производилась коррекция изолиний с целью устранения дефектов автоматического преобразования.
Построенные изолинии были сохранены в текстовом формате, пригодном для импорта в программу Surfer, а затем преобразованы в регулярную сетку при помощи программы Surfer 14 (GoldenSoftware) методом триангуляции с линейной интерполяцией. Узлы сетки выбирались в соответствии с задачей максимально близкого совмещения с координатами точек, в которых получены данные дистанционного зондирования о концентрации хлорофилла, поверхностной температуре воды и освещенности верхнего слоя.
Таким образом, в каждом узле регулярной сетки мы определили локальные коэффициенты внешних функций, достаточные для решения задачи Коши по всей поверхности заданного объекта, со спутниковыми наблюдениями характеристик верхнего слоя в качестве начальных условий.
Для собственно верификации вектора параметров были использованы изображения изолиний, отображающих обилие хлорофилла на трех глубинных горизонтах (0 м, 20 м, дно), также представленные в работе [11]. Графический материал был преобразован вышеописанным способом в регулярную сетку, подстроенную затем к сетке со спутниковыми данными. Имея контактные данные о концентрации хлорофилла, аппроксимированные в каждой точке, можно построить интеграл по поверхности географического участка вида:
(2)
где p = (ьi, bi) пробегает множество всех узлов сетки S - спутниковые данные; ьi, bi - географические координаты текущего узла; у - вектор параметров /м, zo, Io, #0pt, т, ko, ki, кг. Показателем коэффициента элиминации e(y) решили пренебречь, считая что его влияние учтено в значении /м,. Подынтегральное выражение, в свою очередь, представляет собой функционал вида:
(3)
где яj (Р) - значение удельной концентрации фитопланктона в точке p на горизонте Xj, Xje{0, 20, m}; m - глубина дна в текущей точке.
Для минимизации функционала цт(у) можно использовать любой неградиентный метод оптимизации. В качестве начального приближения вектора искомых параметров используем значения, взятые из литературных источников [13-15].
Численные эксперименты
зондирование биоресурсный фитопланктонный камчатский шельф
Для верификации параметров модели (1) вышеизложенным способом использовался метод поиска по деформируемому многограннику [16]. В качестве начального приближения были выбраны значения, взятые из литературных источников и использованные ранее для построения оценок интегральной биомассы фитопланктона по спутниковым данным в акватории Японского моря [14]. При попытке минимизировать функционал (2) по всем параметрам у глобальный минимум на множестве положительных решений обнаружить не удалось. Поэтому производился поиск по трем основным параметрам, а именно {Яo, во, в1} при постулировании остальных. В таблице приведены значения верифицированных параметров системы (1), где полужирным шрифтом выделены величины, полученные в результате оптимизации функционала невязки по всему множеству точек, в которых удалось зарегистрировать данные о состоянии поверхностного водного слоя дистанционными методами наблюдений. Курсивом отмечены постулированные значения, выбранные на базе предшествующих исследований.
|
Название |
Обозначение |
Единица измерения |
Численное значение |
|
|
Максимально возможная скорость роста |
Яo |
сут-1 |
0,3212 |
|
|
Константы полунасыщения для минеральных веществ для освещенности |
zo Io |
г/м3 E м-2сут-1 |
0,05 57,8005 |
|
|
Оптимальная для роста фитопланктона температура |
во |
°С |
5,5723 |
|
|
Стандартный шаг по температуре |
ві |
°С |
5,0 |
|
|
Удельная скорость затухания освещенности |
ко |
м-1 |
0,045 |
|
|
Удельная скорость затухания освещенности из-за хлорофилла из-за минеральных веществ |
h к2 |
г-1 м2 |
0,018 0,01 |
Верифицированные на основании экспедиционных данных параметры системы (1) были использованы для восстановления интегральной массы фитопланктона в вертикальном водном объеме, включающем весь фотический слой. Известно, что хлорофилл занимает определенную долю в биомассе фитопланктона, которая, строго говоря, не является фиксированной. Считая долю хлорофилла в фитопланктоне случайной величиной, равномерно распределенной на ограниченном промежутке значений [17], можем перейти от концентрации хлорофилла к удельной концентрации фитопланктона на соответствующих горизонтах.
Задача восстановления распределения удельной биомассы фитопланктона по глубине решалась для периода с мая по октябрь 2015 -2016 гг. Данный интервал годового цикла выбран, исходя из доступности спутниковой информации, поскольку в остальное время наблюдаемый участок Охотского моря находится под ледяным покровом, следовательно, применение дистанционных методов зондирования воды невозможно. В каждом из указанных месяцев были выбраны дни, наиболее свободные от облачности. По каждому дню включаются два-три наблюдения в соответствии с количеством облетов спутника, оснащенного спектрорадиометром. Данные в совпадающих точках географической сетки усреднялись посуточно, а затем - помесячно. Температурная функция строилась в виде:
где для каждого месяца с учетом динамики сезонного термоклина [18].
Здесь в - температура на поверхности моря, зарегистрированная спутником; в - температура у дна либо у нижней границы фотического слоя; x1 и х2 - верхняя и нижняя граница термоклина соответственно.
Усредненные данные о состоянии верхнего слоя на географическом участке с 54° по 59° северной широты и 154° по 157° восточной долготы использованы в качестве начального условия при решении задачи Коши для системы уравнений (1) для каждого месяца с мая по октябрь включительно в 2015 и 2016 гг.
Пространственное распределение интегральной массы хлорофилла, реконструированное с учетом глубины в каждой точке, где удалось получить спутниковые данные за 2015 г., представлены на рис. 1 и рис. 2.
Рис. 1. Реконструированное пространственное распределение (май, июль 2015 г.).
Рис. 2. Реконструированное пространственное распределение (август, сентябрь 2015 г.).
Визуальный анализ полученных результатов численного решения системы (1) позволяет сделать вывод, что наиболее интенсивная репродукция фитопланктона происходит в весенний и осенний периоды. Модельные расчеты согласуются с качественным описанием воспроизводства растительных микроорганизмов в наблюдаемом регионе. Согласно анализу проб, отобранных с целью мониторинга гидробионтов, изложенному в [11], большую часть биомассы фитопланктона формируют диатомовые. Если обратиться к характеристике вегетации диатомей в умеренных широтах, приведенной в [19], обнаружится преобладающая по отношению к другим сезонам продуктивность данной группы видов весной и осенью, что обусловлено, по мнению авторов, палеоклиматическими особенностями региона. Кроме того, отмечается, что во время похолоданий период вегетации диатомей значительно увеличивается, в результате чего последние становятся лидирующими в альгологическом составе.
Сравнение вертикальных распределений биомассы фитопланктона, полученные в отдельные месяцы двух лет, в целом подтверждают гипотезу о более интенсивной репродукции фитопланктона при низких температурах. На рис. 3 представлены результаты численного решения системы (1) для разных месяцев 2015 и 2016 гг. в глубоководной и прибрежной зонах. В работе [20] 2015 и 2016 гг. отнесены по типизации ряда признаков (ледови- тость, поверхностная температура) соответственно к наиболее теплому и наиболее холодному за период с 1972 г. по 2016 г. Распределение фитопланктона в глубоководной зоне демонстрирует преобладание удельной биомассы в холодный год, тогда как прибрежная мелководная зона свидетельствует о прямо противоположной ситуации.
Существующее, на первый взгляд, противоречие, объясняется описанием поведения основных таксонов, изложенным в [11]. В частности, отмечается преобладание диатомовых и криптофитовых (значительная часть которых холоднолюбива) видов фитопланктона в слое скачка, который не образуется в прибрежной зоне из-за мелководья
Рис. 3. Вертикальное распределение удельной биомассы фитопланктона в 2015 г. (сплошная линия) и 2016 г. (пунктирная линия).
Таким образом, сосредоточение возле побережья более теплолюбивых видов и более интенсивное их размножение при благоприятных температурных условиях, т.е. в теплый год, вполне закономерно.
Заключение
Проведенное исследование является продолжением ранее предложенных подходов [9, 10, 14] в сочетании с результатами контактного мониторинга [11]. Результаты численного эксперимента не противоречат качественному описанию поведения фитопланктонного сообщества, характерного для Дальневосточного региона [21, 22]. Модель, верифицированная на основе данных, полученных экспедиционными методами, демонстрирует адекватное отображение динамики интегральной биомассы в зависимости от внешних условий. Выполненные расчеты суммарного обилия фитопланктона согласуются с пространственным распределением районов, где наблюдаются повышенные концентрации биомассы, и участков, где она снижена. Данные для сравнения получены контактным способом на подповерхностных глубинных горизонтах [11].
Комплексное использование спутниковой и экспедиционной информации при реализации численного решения модельной системы (1) позволяет выявить направление исследований, в котором возможно преодолеть как ограничения дистанционных методов (в первую очередь большую погрешность измерений), так и контактных способов получения данных (локальность, или, иными словами, невозможность охвата большой площади наблюдений).
Литература
1. Овчинников В.В., Прикоки О.В., Клинушкин С.В., Ракитина М.В., Волобуев В.В. Водные биологические ресурсы северо-западной части Охотского моря // Исследования водных биологических ресурсов Камчатки и северо-западной части Тихого океана. - 2017. - Вып. 44. - С. 44-49.
2. Балыкин П.А., Бонк А.А., Старцев А.В. Оценка состояния запасов и управление промыслом морских рыб (на примере минтая, сельди и сайры): учебное пособие для студентов направления 111400.62, 111400.68, 35.03.08, 35.04.07 «Водные биоресурсы и аквакультура» очной и заочной форм обучения // Электрон. текстовые данные. - М.: Всемирный фонд дикой природы (WWF). - 2014.
3. Власова Г.А., Васильев А.С., Шевченко Г.В. Пространственно-временная изменчивость структуры и динамики вод Охотского моря. - М.: Наука, 2008.
4. Антонов Н.П. Промысловые рыбы Камчатского края: биология, запасы, промысел. - М.: ВНИРО, 2011.
5. Левин В.А., Алексанин А.И., Алексанина М.Г. и др. Разработка технологий спутникового мониторинга окружающей среды по данным метеорологических спутников // Открытое образование. 2010. №5. - С. 41-49.
6. Aleksanin A.I., Kim V., Orlova T.Y. et al. Phytoplankton of the Peter the Great Bay and its remote sensing problem // Oceanology. 2012. Vol. 52, N2. P. 219-230.
7. Полуэктов Р.А., Пых Ю.А., Швытов И.А. Динамические модели экологических систем. - Л.: Гидрометеоиздат, 1980.
8. Фрисман Е.Я., Жданова О.Л. Эволюционный переход к сложным режимам динамики численности двухвозрастной популяции // Генетика. - 2009. - Т. 45, №9. - С. 12771286.
9. Пак С.Я., Абакумов А.И. Модельный способ восстановления состояния фитопланктона в вертикальном столбе воды по спутниковым данным о поверхностном слое // Информатика и системы управления. - 2014. - №3(41). - С. 23-32.
10. Abakumov A., Izrailsky Yu., Park S. Functioning of the phytoplankton in seas and estimates of primary production for aquatic ecosystems // Developm. Environment. Modelling. - 2015. - Vol. 27. - P. 339-349.
11. Мониторинг состояния окружающей среды на Западно-Камчатском лицензионном участке в 2015-16 гг. // Информ. бюл. Красноярск - Петропавловск-Камчатский, 2016.
12. Овчинникова С.И., Широкая Т.А., Пашкина О.И. Основные тенденции изменения гидрохимических показателей водной экосистемы Кольского залива (2000-2011 гг.) // Вестник МГТУ. - 2012. - Т. 15, №3. - C. 544-550.
13. Tanaka Y., Manoa H. Functional traits of herbivores and food chain efficiency in a simple aquatic community model // Ecological Modelling. - 2012. - Vol. 237-238. - P. 88-100.
14. Абакумов А.И., Пак С.Я. Модельные методы оценки содержания фитопланктона и расчет первичной продукции в Японском море по спутниковым данным // Вестник Дальневосточного отделения Российской академии наук. - 2016. - №4. - С. 78-86.
15. Абакумов А.И., Пак С.Я. Сосуществование видов в микробном сообществе. Модельное исследование // Информатика и системы управления. - 2012. - № 3. - С. 15-24.
16. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. - М.: Мир, 1975.
17. Сиделев С.И. Бабаназарова О.В. Анализ связей пигментных и структурных характеристик фитопланктона высокоэвтрофного озера // Журнал Сибирского федерального университета. Серия «Биология». - 2008. - Т. 1, №2. - С. 162-177.
18. Лучин В.А., Круц А.А. Характеристики ядер водных масс Охотского моря // Изв. ТИНРО. - 2016. - Т. 184. - С. 204-218.
19. Авраменко А.С., Черепанова М.В., Пушкарь В.С., Ярусова С.Б. Характеристика некоторых дальневосточных диатомитов // Геология и геофизика. - 2015. - Т.56, №6. - С. 1206-1220.
20. Коломейцев В.В. Типизация зимних гидрологических условий для всего Охотского моря и для района у западной Камчатки по данным спутникового мониторинга // Ис- след. биол. и динамики числ. промысл. рыб Камч. шельфа. Петропавловск- Камчатский: КамчатНИРО. - 2016. - Вып.41. - C. 81-88.
21. Киселев И.А. Состав и распределение фитопланктона в Амурском лимане // Исслед. морей СССР. - 1931. - Вып. 14. - С. 31-120.
22. Кантаков Г.А. и др. Адвекция, вертикальная устойчивость вод и особенности пространственно-временного распределения фитопланктона в заливе Анива Охотского моря в 2001-2003 гг. // Тр. СахНИРО. - 2007. - Т. 9. - С. 295-324.
Размещено на allbest.ru
...Подобные документы
Состояние геологического картирования арктического шельфа России. Принципы и методика построения карт, концепция создания Госгеолкарты Западно-Арктического шельфа. Региональные особенности геологического строения четвертичных и современных отложений.
курсовая работа [8,6 M], добавлен 16.11.2014Зоны дна Мирового океана. Понятие шельфа. Формирование шельфа. Осадки неритовой области моря. Полезные ископаемые шельфовой области. Наглядное представление о характере распределения высот суши и глубин океанского дна дает гипсометрическая кривая.
курсовая работа [720,9 K], добавлен 05.10.2008Cхема нефтегазогеологического районирования Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции. Фрагмент региональной стратиграфической схемы нижней и средней юры Западной Сибири. Примеры временных седиментационных моделей средне-верхнебатского комплекса.
презентация [17,3 M], добавлен 09.07.2011Особенности состава и происхождения Арктического шельфа России, современные методы его изучения (геофизические, геологические и геохимические). Основные черты геологического строения архипелагов Шпицберген и Новая Земля, хребта Пай-Хой, Печорской впадины.
курсовая работа [12,6 M], добавлен 02.07.2012Изучение обстановки осадконакопления в позднем плейстоцене и голоцене в пределах эрозионно-аккумулятивной зоны шельфа, континентального склона и прилегающей глубоководной части на северо-западе Черного моря. Литологическая характеристика донных отложений.
автореферат [437,6 K], добавлен 09.11.2010Тектоника Западно-Сибирской провинции. Залежи нефти на Западно-Камынском месторождении. Обоснование и расчет конструкции скважины. Коэффициент аномальности пластового давления. Расчет обсадных колонн на прочность. Гидравлическая промывка скважины.
курсовая работа [431,0 K], добавлен 25.05.2012Сведения о Западно-Коммунарском месторождении. Коллекторские свойства пласта. Физико-химические свойства нефти, газа и воды. Подсчет запасов нефти и газа. Характеристика системы воздействия на пласт. Определение эффективности разработки нефтяных залежей.
курсовая работа [273,2 K], добавлен 23.10.2013Сведения о шахте "Западно-Донбасская". Геологическая характеристика месторождения. Подготовка разрабатываемых пластов. Технология проведения выработок. Производительность подъемной установки. Технические характеристики, монтаж, наладка, эксплуатация.
дипломная работа [742,9 K], добавлен 20.07.2014Геолого-промышленная характеристика месторождения. Основные проблемные вопросы бурения типовой наклонно-направленной эксплуатационной скважины Западно-Хоседаюского месторождения. Обоснование применения алмазно-твердосплавных пластинок долот при бурении.
дипломная работа [1,3 M], добавлен 13.05.2015История геологического развития. Основные черты строения клиноформенного комплекса чехла Западно-Сибирской плиты. Проведение стратиграфии. Морфология, ориентировка, пространственное положение тектонических структур. Динамика развития осадочного бассейна.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 04.10.2015История и процесс образования, возраст, характеристика грабенов Западно-Европейской платформы. Пермо-мезозойский и кайнозойский чехол. Характеристика и история образования фундамента Скифской платформы и мезозойско-кайнозойского осадочного чехла.
доклад [20,5 K], добавлен 01.06.2010Гидротехнические сооружения: сущность и классификация. Сооружения на шельфе и их предназначение. Проект искусственного острова-порта. Плавучие и точечные причалы, особенности их конструкции. Строительство хранилищ в районе морского нефтегазопромысла.
реферат [1,4 M], добавлен 10.12.2013Общие сведения о районе Днепровского месторождения, его геолого-геофизическая характеристика. Методы разведки и разработки. Изучение коллекторских свойств продуктивных пластов месторождения. Состав пластовых флюидов. Этапы разработки месторождения.
дипломная работа [3,5 M], добавлен 10.11.2015Характеристика геологического строения и нефтегазоносности северного борта Западно-Кубанского прогиба. Строение чокракских отложений. Литофациальная и структурно-фациальная зональность. Источники терригенного материала. Локальные перспективные объекты.
магистерская работа [5,3 M], добавлен 24.02.2015Разработка природных ресурсов Арктики. Исследование и освоение экономического потенциала Севера. Геологическое строение шельфа Баренцева моря. Открытие месторождения нефти, газа и газоконденсата. Разработка угля и других полезных ископаемых в регионе.
презентация [302,8 K], добавлен 11.06.2014Гидроморфологическая и физико-географическая характеристика озер. Водные и околоводные растения. Влияние абиотических факторов на динамику развития фитопланктона. Оценка качества воды в Карасунских озерах. Рекомендации по мелиорации Покровского озера.
дипломная работа [624,1 K], добавлен 30.12.2014Общая характеристика Западно–Лениногорской площади, коллекторские свойства тектонических пластов. Физико-химические свойства нефти, газа и пластовой воды. Конструкция скважин и методика ее разработки. Состав и условия образования АСПО на оборудовании.
дипломная работа [566,8 K], добавлен 28.06.2010Вывод уравнения для аналитического описания эпюры температуры воды. Изучение неоднородности температуры воды по глубине рек. Анализ распределения температуры воды по ширине рек. Оценка эффективности использования уравнения теплового баланса реки.
дипломная работа [4,1 M], добавлен 22.12.2010Особенности применения космического мониторинга для оценки стихийных природных явлений. Получение материалов дистанционного зондирования. Мониторинг для оценки паводковой ситуации, землетрясений, пожаров, изменений площади зеркала воды Аральского моря.
курсовая работа [5,0 M], добавлен 22.01.2014Исследование геолого-геоморфологических особенностей строения шельфовой зоны Черноморского побережья Кавказа. Выделение морфоструктур континентального склона и приморской части Адлерско-Лазаревской, Геленджикской и Анапской зон морфометрическим методом.
дипломная работа [6,2 M], добавлен 09.10.2013
