Реферат

Реферат Прикладные схемы определения метрологических характеристик ядерно-геофизических методов исследов

Работа добавлена на сайт bukvasha.net: 2015-10-28

Поможем написать учебную работу

Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.

Предоплата всего

от 25%

Подписываем

договор

Выберите тип работы:

Скидка 25% при заказе до 26.11.2024



Прикладные схемы определения метрологических характеристик ядерно-геофизических методов исследования скважин.

Красноперов Владимир Анатольевич, доктор геол.-мин. наук, профессор, академик РАЕН, Кульдеев Ержан Итеменович, инженер, Университет Сулеймана Демиреля, г. Алматы, Казахстан

С позиций метрологии опробование - процесс получения информации о составе и свойствах вещества, управляемый вероятностными и систематическими законами. Каждый метод опробования реализуется в два этапа: на первом создают благоприятные условия измерений, по возможности исключают источники снижения качества; на втором - проводят окончательное измерение, т.е. устанавливают числовую характеристику аналитического свойства. Из отмеченных обстоятельств вытекают важные следствия:

а) количественный анализ - процесс измерительный;

б) для него характерны своеобразные и сложные способы устранения факторов, снижающих достоверность результатов;

в) при измерениях в естественном залегании (in situ) и неразрушающих испытаниях образцов процесс измерений дополнительно осложняется тем, что среда (образец) не может быть подвергнута дополнительной обработке с целью уменьшения влияния неоднородности состава;

г) в различных методах опробования содержания в пробах малых объемов по "аналогии" распространяются на большие объемы, не всегда достаточно обоснованно;

д) при использовании физических методов важной особенностью

процесса анализа является необходимость градуировки: установления зависимости между содержанием элемента и числовой характеристикой аналитического свойства, что служит специфическим источником погрешностей.

Все отмеченное делает правомерным метрологический подход к проблеме с определением таких характеристик, как избирательность, чувствительность, пределы обнаружения и определения, сходимость и воспроизводимость, представительность, правильность и точность [3,6,7,14,15,32,33].

Понятие избирательности (однозначности, специфичности) характеризует способность метода - выделить измеряемое аналитическое свойство элемента на фоне аналогичного от мешающих элементов. В ЯГФМ опробования однозначность определяется специфичностью свойств измеряемого параметра (определенного элемента), заложенной в физическом процессе для определения аналитической характеристики, связанной с измеряемым параметром. В общем случае подход заключается в оптимизации различных параметров инструментального метода для снижения влияния помех. Избирательность повышается применением более подходящего источника ядерных излучений, селективного анализатора, эффективного датчика и т.д.

Чувствительность, пределы обнаружения и определения. В ЯГФМ мерой количества определяемого элемента служит величина физического эффекта в показаниях измерительного прибора. Регистрируемый сигнал пропорционален количеству определяемого элемента. Поскольку все измерения выполняются при наличии фона, то мерой количества является разность двух сигналов.

Чувствительность - определяет способность метода измерений обнаружить с заданной надежностью или вероятностью разницу между очень малыми количествами вещества [28,30]. Существует также понятие - "разрешение метода измерений", т.е. способность с заданной надежностью или вероятностью различать близкие значения измеряемой величины в рабочем диапазоне измерений. Эти понятия специальным ГОСТ-ом не предусматриваются [7]. В проекте рекомендаций [34] понятия чувствительности и разрешения метода также отсутствуют. Даются лишь определения чувствительности и порога чувствительности для измерительного прибора. Понятия точности измерений [7] и чувствительности в рабочем диапазоне измерений практически имеют одинаковый смысл. В области малых значений концентраций введены понятия пределов обнаружения и определения [7] ,имеющие тот же смысл, что и порог чувствительности метода [20, 24, 29, 30].

Предел обнаружения характеризует способность метода обнаружить минимальное количество полезной информации (химического элемента) с надежностью, не превышающей заданную. Это практически предел, к которому нужно стремиться при разработке методики измерений. Он зависит лишь от соотношения между полезным эффектом и фоном.

Предел определения характеризует способность метода определить минимальное количество полезной информации (химического элемента) с заданной надежностью и зависит от суммарной погрешности измерений в области малых содержаний:

, (I.I)

где Р - предел определения;

K - коэффициент надежности;

M -величина полезного сигнала на единицу содержания;

s е и s i - погрешности измерений.

Для ЯГФМ наиболее оптимален случай, когда сумма аппаратурных, физических и технических погрешностей близка к статистической ошибке измерения фона и распределение информации при достаточно большом количестве измеряемых актов подчиняется нормальному закону:

. В этом случае предел определения можно оценить как:

(1.2)

где Ja и Jф - интенсивности полезного сигнала на единицу содержания и фона; h =Ja/Jф контрастность; t-время измерения.

Окончательно величина Р оценивается по сходимости результатов ЯГФМ в области забалансовых содержаний (< 0,3 бортового для за балансовых руд) на длину единичной геологической пробы – L (1-2 м) для t =L /V, где V - скорость каротажа.

В радиохимии, активационном анализе используются следующие характеристики: критический уровень сигнала, на котором могут основываться решения; нижний предел детектирования, чувствительность детектирования, минимальная определяемая активность (или масса), предел гарантии чистоты [30]. К этому нужно добавить критерии, в которых предел обнаружения принят эквивалентным фону или превышает фон на заданную величину. В работе [30] проведена оценка различных критериев обнаружения, показано, что полученные значения составляют 1-20 стандартных отклонений фона. В ядерной геофизике порог чувствительности обычно оценивают лишь с учетом статистической ошибки [5, 31]. Поэтому определенный интерес представляет разработка способов оценки порога чувствительности, как предела определения, при конкретном использовании измерений с учетом главных действующих факторов.

В соответствии с [7] качество измерений характеризуется сходимостью и воспроизводимостью.

Сходимость измерений - качество, отражающее близость друг к другу результатов измерений, выполняемых в одинаковых условиях.

Воспроизводимость измерений - качество, отражающее близость друг к другу результатов измерений, выполняемых в различных условиях (в разное время, в различных местах, различными методами и средствами). Следует отметить, что для рентгеновских и гамма-гамма методов, обладающих малой глубинностью, расхождения при повторных измерениях лучше характеризовать понятием воспроизводимость, т.к. информация поступает с различных частей поверхности скважины (выносной блок датчика описывает различные образующие), что при неравномерном распределении оруденения вносит весьма существенную дополнительную погрешность за счет при родной дисперсии содержаний. В то же время повторение результатов в условиях скважин для методов с большей глубинностью (активационных, нейтронных и гамма-радиационных), характеризуется понятием сходимости, т.к. информация поступает практически равномерно из окружающего объема породы, а глубинность исследований соизмерима с диаметром скважин. Поэтому при выполнении контрольных измерений в скважинах с неравномерным оруднением малоглубинными методами при оценке сходимости необходимо учитывать дисперсию содержаний по данным половин кернов. При этом дополнительным способом контроля служат измерения на специальных эталонах до и после записи диаграммы каротажа.

В опробовании понятие представительность имеет ряд толкований, сводящихся к тому, на какой геологический объем распространяется информация от пробы [33]. Для геофизического опробования существует понятие глубинности метода, за которую принимается толщина насыщенного по мощности слоя исследуемой среда, дающая 90% полезной информации [31].

Понятие глубинности отвечает представительности пробы лишь в первом толковании, когда проба представляет собственную область замера. Для ЯГФМ глубинность изменяется от долей мм до десятков см.

В соответствии с [7] правильность результатов измерений (данных опробования) определяется как качество, отражающее близость к нулю систематических погрешностей в их результатах. Оценка величины систематических расхождений проводится по сопоставлению средних значений подсчетных параметров: содержаний, мощностей и линейных запасов по ЯГФМ и геологическому опробованию. В сопоставлениях не должны участвовать данные геологического опробования, использованные ранее для получения рабочей эталонной зависимости (пересчетного коэффициента) для перевода показаний ЯГФМ в значения определяемого признака.

Оценка правильности результатов наиболее важна для относительных измерений, к которым относятся ЯГФМ. Специфичность оценки правильности результатов при опробовании в естественном залегании, в том числе и ЯГФМ, заключается в отсутствии "абсолютных" эталонов для сравнения. Принято считать, что результаты по пробам большого объема (валовым) обладают большей надежностью, чем результаты оперативных рядовых методик опробования бороздой, затиркой, горстью, с помощью извлечения керна, шлама и т.п. ЯГФМ по объемной представительности (глубинности) принадлежат к группе рядовых, оперативных.

Практика показывает, что на большинстве геологических объектов, разведуемых бурением, исполнители-геофизики имеют возможность сравнивать свои результаты с данными рядового опробования керна, отвечающими определенным инструктивным требованиям к качеству исполнения (весовой выход керна не менее допустимого, обычно 70%; точность химического анализа в соответствии с допусками [18]. Причем рядовое опробование зачастую обладает систематическими расхождениями за счет избирательных потерь материала геологических проб.

В заключительную стадию разведки результаты оперативных методов опробования, в т.ч. ЯГФМ, имеющих эталоном рядовое геологическое опробование, могут быть "заверены" данными по пробам большого объема (вал, опытная отработка), если это предусмотрено проектом на разведку с целью повышения строгости оценки правильности результатов.

Месторождения с весьма неравномерным распределением полезного компонента (золото, ртуть, вольфрам и т.д.) требуют специальных исследований для обоснования надежности опробования рядовыми геологическими методами. Полученные выводы распространяются и на ЯГФМ [13, 14, 15] .

В соответствии с [7] понятие точность измерений трактуется как качество, отражающее близость результатов к истинному значению измеряемой величины. Причем понятие истинного значения принимается как идеальное. В реальных условиях действует понятие действительного значения измеряемой величины, т.е. найденного экспериментальным путем и настолько приближающегося к истинному значению, что может быть использовано вместо последнего.

Точность является основной метрологической характеристикой метода измерений (методики опробования). Высокая (достаточная) точность соответствует малым погрешностям всех видов, как систематических, так и случайных. Поэтому за главный критерий при оценке точности ЯГФМ следует принять то, что их результаты на длину единичной пробы (по пределу определения, сходимости и правильности) должны быть не хуже оперативных геологических методов с близкой геометрией проб. Относительно предела определения ЯГФМ отметим следующее: предел должен обеспечить надежное (К=2, V=0,95) выделение забалансовых содержаний в единичной пробе.

ЯГФМ каротажа обладают физической однозначностью и во многих случаях решают задачу количественной оценки признака. По своей метрологической сущности они являются относительными и требуют специальных мер по градуировке, которая выполняется статистическим сравнением с кондиционным керном, с данными опробования околоствольного пространства скважин в горных выработках и с искусственными и естественными моделями - эталонами.

Зависимости между геофизическим параметром и определяемым признаком, в частности содержанием, можно рассматривать как функциональные с "шумами". Сравниваемые величины по своей природе не случайны, но измерены с некоторыми случайными и систематическими ошибками. Систематические ошибки в сравниваемых выборках должны быть учтены, а уровень случайных - сведен к разумному минимуму. Соответственно коэффициенты корреляции и корреляционные отношения должны быть близки к единице (не хуже 0,8). Лишь в этом случае градировочные зависимости могут служить для количественных определений. В каротаже практически используются одно- и двухкомпонентные зависимости. Первые - полностью или по частям аппроксимируются набором линейных функций или полиномами до 3-го порядка, вторые - решаются чаще номографически, а также с помощью эмпирических уравнений. Для оценки надежности однокомпонентной градировочной зависимости по среднему колебанию линии регрессии используется линейная связь. В общем содержание (С) и геофизический параметр (J) не случайны, но измерены с некоторыми случайным ошибками (систематические незначимы); x =С± s с; h = J± s J.

Выборочные значения случайных величин с математическими ожиданиями М(s J)=М (s с)=0. Связь между h и x можно представить в виде:



она обусловлена определенной функциональной зависимостью между неслучайными "структурными" компонентами J и С: J=а+вЧ с. Запишем приближенные равенства через относительные погрешности:



т.к J И С измеряются независимо;

Преобразуем связь между h и x :



, откуда:

(1.3)

Полученное выражение позволяет с достаточной точностью оценить средние колебания линии регрессии при линейной аппроксимации градировочной зависимости [1]. Значения величин, входящих в (1.3) определяются из известных соотношений:



При опробовании в естественном залегании вопрос правильности результатов имеет принципиальное значение (естественная боязнь систематических отклонений в подсчете запасов). Идеальных способов контроля правильности опробования практически не существует, т.к. при опробовании постоянно действует фактор неполноты информации из-за отсутствия "абсолютно правильных" эталонов, а процесс пробоотбора контролируется не полностью. Существует чисто эмпирическая иерархия "здравого смысла" в правильности результатов по пробам различной величины (валовые и групповые пробы считаются более правильными и представительными). Ведомственные руководства лимитируют лишь величину случайных и систематических погрешностей при аналитических исследованиях проб, а остальные операции, дающие как правило большие отклонения, лишь регламентируются технологически.

Для ЯФГМ с их относительной градуировкой оценка правильности результатов проводится в два этапа: на первом выявляются систематические расхождения с рядовым геологическим методом керн-каротаж, борозда - геофизический замер по представительным классам (не менее 20 единичных сравнений в каждом); на втором - в сравнении с данными "заверочного" опробования большеобъемными контрольными пробами, если специфика объекта по природной дисперсии в рядовых геологических и геофизических пробах не дает основания считать правильными данные рядового опробования. Субъективизм такого подхода очевиден, т.к. само опробование, точнее его математическая модель предусматривает решение некорректной задачи: определение характеристики целого по его частям, без знания законов изменения признака в объеме исследований. Отсюда структурно-системный подход и относительность оценок.

Для ЯГФМ в зависимости от задач и структурного уровня исследования объекта базой для оценки правильности служат результаты геологических методов, обладающие погрешностями, определенными не всегда корректно из-за неповторимости вещественных проб ввиду повышенной природной дисперсии содержаний в смежных элементарных объемах (особенно для ртути, вольфрама, золота). Из различных способов проверки правильности измерений в практике опробования получили распространение способы выявления систематических ошибок по сопоставлению результатов основного и контрольного методов. При этом полагают, что полученные контрольные результаты (геологическое опробование) не имеют систематических ошибок [2, 4, 8, 9, 10, 11, 12, 19, 20, 23, 25].

Сопоставления выполняются по группам (классам), на которые разбивается весь диапазон оцениваемых содержаний. В каждом классе результаты характеризуются близостью значений содержаний и сходимостью измерений. Систематические ошибки устанавливают, проверяя статистическую значимость различия между средними результатами по основным и контрольным измерениям в каждом классе [12]. Схема следующая:

(1.4)

Надежность полученного расхождения между средними оценивают по статистике:

(1.5)

где ,

путем сравнения V с табличным VT для соответствующих величин

n и

Таблица 1. Значения VT статистики при доверительной вероятности 95%.

n

Р

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

8

2,31

2,25

2,20

2,14

2,10

2,08

10

2,23

2,18

2,14

2,11

2,08

2,06

12

2,18

2,14

2,11

2,08

2,06

2,05

15

2,13

2,10

2,08

2,05

2,04

2,03

20

2,09

2,06

2,05

2,03

2,02

2,02

 

1,96

1,96

1,96

1,96

1,96

1,96

При V < VT, считается, что разность d – случайна, т.е. при данном уровне случайных ошибок, значения систематических незначимы. В случае V > VT анализируют выборку на наличие членов (хі-уі) > ` d и исключают из рассмотрения “промахи” по статистике:

, (1.6)

и оценкой x по таблицам для доверительной вероятности 95% в зависимости от n [22]. При n =20 , x Ј 62,62.

Оперативная оценка наличия "системы" в парных наблюдениях проводится графически в координатах (x, y).

В геолого-геофизической практике получил распространение метод выявления систематических ошибок, состоящий в определении уравнения линейной регрессии y на x ( x -основные геофизические, y - контрольные геологические измерения) и в оценке существенного отличия коэффициента регрессии и свободного члена от единицы и нуля соответственно [12, 17, 20, 21]. Однако, как показано в [26] уравнение регрессии в общем случае не описывает зависимости между точными результатами измерений, и, следовательно, не может быть использовано для корректного выявления систематических ошибок. Действительно, сравнивая два ряда измерений: основной (Xi) и контрольный (Уi), выполненные без случайных ошибок можно записать:

Уi=a у/хЧ Xi +b (1.7)

Это уравнение определяет функциональное соотношение между точными результатами измерений и условием отсутствия систематических ошибок является выполнение равенств:

a = 1, b = 0 (1.8)

В случае опробования оба ряда отягощены случайными погрешностями, как основной, так и контрольный. Причем считается, что последний не имеет систематических ошибок. Задача состоит в том, чтобы определить величину и значимость систематических расхождений при заданном уровне случайных ошибок в каждом сравниваемом ряде измерений. В этом случае связь между xi и уi может быть представлена линейным уравнением регрессии:

уi = a у/хЧ xi + ву/х (1.9)

При этом, если s 2 (x ), s 2( e (Х)), s 2( e (У)) - дисперсии истинных содержаний и ошибок измерений соответственно, то дисперсии результатов измерений, коэффициенты регрессии и корреляции будут равны [27]:

s 2 (х)= s 2 (x )+s 2( e (Х)), s 2 (у)= s 2 (x )+s 2( e (У)),

(1.10)

Откуда получим:

где (1.11)

Из (1.11) следует, что если результаты основного метода содержат случайные ошибки измерения, то ау/х Ј a у/х=1, аналогично b у/х=0, ву/х№ 0 т.е. при отсутствии систематических ошибок в результатах основного метода коэффициенты уравнения регрессии могут отличаться от 1 и 0. Лишь в случае, когда диапазон изменения истинных содержаний достаточно широк, а ошибки измерений незначительны, различие между (1.9) и (1.7) может быть практически незначительным (К(х)< < 1).

В общем случае, для определения коэффициентов (1.9) применяются методы конфлюэнтного анализа [16, 27, 35], позволяющие анализировать априори постулируемые функциональные связи между переменными, в условиях, когда наблюдаются не сами переменные, а случайные величины. Наиболее полно разработаны способы оценки линейного соотношения, из которых интересен для оценки систематических ошибок способ нахождения коэффициентов a и b при наличии дополнительной (по отношению к двум сопоставляемым рядам) информации о характеристиках ошибок измерений [35]. Для этого по экспериментальным данным получают оценки и и проверяют статистическую значимость отличия их от 1 и 0 соответственно. Следуя [27], опишем схему оценки:

1. Имеется n пар измерений (xi /yi) для n проб с истинными (но неизвестными нам) содержаниями искомого элемента x i.

2. Ошибки измерений распределены нормально, так что результаты измерений xi и yi могут рассматриваться как выборочные значения из нормальных совокупностей со средними значениями Xi и Yi соответственно.

3. Дисперсии ошибок основных и контрольных измерений одинаково зависят от измеряемой величины или постоянны.

4. Имеется дополнительная информация: известно отношение дисперсий ошибок сопоставляемых методов:

(1.12)

либо одно из значений d 2.

Исходные статистики определяются по формулам:



(1.13)

Оценки и определяются по формулам:

, (1.14)



Если известна величина или =0, то

; (1.15)

Если известна величина или =0, то

; (1.16)

где - оценка коэффициента регрессии у на х.

Получаемые оценки и являются состоятельными и несмещенными при любом характере распределения истинных содержаний в пробах и любой l . Для оценки возможной величины невыявленной систематической ошибки следует найти доверительные интервалы для истинных значений a и b . Если эти интервалы настолько широки, что могут маскировать недопустимые по величине систематические ошибки, необходимо увеличить объем сопоставляемого материала (в разумных пределах) или усовершенствовать методику измерений [ 9, 27].

В соответствии с характером обсуждаемых в настоящей работе задач и практического опыта применения ЯГФМ на месторождениях Южного Казахстана метрологические требования сводятся к следующему:

1. Фторометрия высоких содержаний, определение подсчетных параметров (содержания и мощности) при разведке флюоритов. В соответствии с требованиями кондиций пласт минимальной промышленной мощности с содержанием для оконтуривания забалансовых руд должен надежно фиксироваться по мощности и содержанию (10% СаF2 на 2 м. интервал). Сходимость результатов повторного и контрольного cпектрометрического нейтронного активационного каротажа ( СНАК ) по содержаниям в промышленных классах по величине среднеквадратической ошибки должна быть меньше среднеквадратических расхождений по половинам керна в промышленных по мощности пересечениях. Правильность СНАК оценивается по массовому сравнению с данными керна, имеющего повышенный выход (в соответствии с геологическим проектом).

2. Фторометрия малых (0,2-3,3% F2 ) и близких к кларковым (0,05-0,2% F2) содержаний (фосфориты, апатиты и геохимические первичные ореолы на месторождениях). Для фосфоритов и апатитов схема подхода остается как в пункте 1, соответственно содержания фтора 1,0% и 0,28% при мощностях 3 и 10 м. т.е. при близких линейных запасах (3 и 2,8 м*%). Для непрерывных и точечных измерений главным требованием становится предел определения (не хуже 0,1% F2).

3. Определение технологических компонент руд горно-химического сырья. Для флюоритов - это CaCO3 и SiО2 , для фосфоритов –это SiО2 в каждой пробе и Al2O3, СaО, CО2, MgO в подсечении или блоке. Сходимость результатов ЯГФМ по классам содержаний на длину указанных интервалов должна быть не хуже данных по сравнению этих параметров по половинам керна. Систематические погрешности оцениваются и при необходимости учитываются сравнением с результатами кернового химического опробования по опорным скважинам, имеющим кондиционный выход керна.

4. Для фторсодержащих сред с полиметаллическим, баритовым и редкометальным орудеяением требования к ЯГФМ можно конкретизировать следующим образом.

В поисковых скважинах интерес представляют визуально отмечаемые в керне включения рудных минералов: вольфрамита, шеелита, галенита, сфалерита и барита. В этих случаях минимальные содержания вольфрама, свинца, цинка не превышают одну десятую и первые десятые доли процента, а барита первые проценты на длину керновой пробы (0,5; 1,0; 2,0 м). РРК должен обладать пределом определения не хуже 0,1% W03, Pb; 0,2% Zn. и 2,0 BaSO4 с надежностью 95% на единичный интервал опробования. Для разведочных скважин РРК должен надежно выделять и количественно оценивать содержания рудных компонентов, начиная с забалансовых в единичных интервалах; для вольфрама - 0,17% W03 на мощность 6 м, для полиметаллов - 0,35% Рb и 0,60% Zn. на мощность 3 м, для баритов - 10% на 3 м.

5. При расчленении карбонатно-терригенно-глинистых резрезов по петрогенным составляющим – SiO2, Al2O3, СaCО3 и (Ca,Mg) (CО3)2 должны быть найдены бескерновые способы однозначной оценки с пределами определения не выше 0,4% Al2O3, l% SiO2 и первые проценты для кальцита и доломита с обеспечением градаций расчленения по Al2O3, через 0,5-1%, а для других через 5%.

6. При расчленении пород разреза: по эффективному атомному номеру разрешение метода должно быть не выше 0,2 ед. в диапазоне 9,2-18 ед.; по плотности надтепловых нейтронов (общее водородосодержания) в относительных условных единицах разрешение метода должно быть не выше 0,2 усл.ед.; по содержанию урана, тория и калия основное внимание должно быть акцентировано на измерении малых активностей с пределами определения на интервал 5м не выше 0,2-0,3% калия и 1.10(-6)% урана и тория.

Список литературы

1. Айвазян С.А. Статистическое исследование зависимостей. М.: Металлургия, 1968.- 227 с.

2. Алексеев Р.И., Коровин Ю.И. Руководство по вычислению и обработке результатов количественного анализа,- М.: Атомиздат, 1972,- 72 с.

3. Блюменцев A.M., Краснопёров В.А., Ратников В.М. О терминологии ядерно-геофизических методов рудного каротажа и опробования, - Сб.: Ядерно-геофизические методы при поисках и разведке рудных месторождений, - М., ВНИИЯГГ, 1980, с.196-199.

4. Ван Дер Варден Б.Л. Математическая статистика,- М.: ИЛ, 1960,-434 с.

5. Голъданский В.И., Куценко А.В., Подгорецкий М.И. Статистика отсчетов при регистрации ядерных частиц.- Физматгиз,1959,-412 с.

6. ГОСТ 16263-70. Государственная система обеспечения единства измерений. Метрология. Термины и определения. - М.,1982.-54 с.

ГОСТ 14263-69. Государственная система обеспечения единства измерений. Общие требования к стандартным образцам веществ и материалов. - М., 1970.- 8 с.

Гутер Р.С., Овчинский Б.В. Элементы численного анализа и математической обработки результатов опыта,- Физматгиз, 1970,-432 с.

Давис М. Геостатистические методы при оценке запасов руд, -Пер. с англ,- М.: Недра, 1980,- 360 с.

Зайдель А.П. Ошибки измерений физических величин,- Наука, 1974.- 108 с.

Инструкция по гамма каротажу при поисках и разведке урановых месторождений,- М.: Госгеолтехиздат, 1963,- 103 с.

Инструкция по гамма-каротажу при поисках и разведке урановых месторождений,- М.: Недра, 1974.- 108 с.

Какдан А.Б. Разведка месторождений полезных ископаемых. -М.: Недра, 1977,- 327 с.

Краснопёров В.А. Об основных определениях опробования и метрологических характеристиках в приложении к ядерно-физическим методам каротажа:/Тез.УI конф.: Математические методы при прямых поисках месторождений полезных ископаемых .-Новосибирск: ВЦ СО АН СССР, 1979, с.83-85.

Краснопёров В.А. К вопросу оценки достоверности результатов ядерногеофизических методов опробования разрезов скважин на твердые полезные ископаемые. - Изв. АН KaзCCP. Сер.геол., 1982, № 2, с.80.- Полностью статья депонирована в КазНИИНТИ, №322-82 Деп.- 12 с.

Маслов И.А. Лукницкий В.А. Справочник по нейтронному активационному анализу.- Л.:Наука, 1971,- 312 с.

Методические рекомендации МУ 41-06-027-83. Оценка достоверности опробования на месторождениях твердых полезных ископаемых. - М.: Мингео СССР, НПО "Нефтегеофизика", ВНИИЯГГ, 1983,-34 с.

Методы лабораторного контроля качества аналитических работ: Методические указания. -М. :Мингео СССР, ВИМС, 1975, вып.9,- 40 с.

Митропольский А.К. Техника статистических вычислений. - М.: Наука, 1971,- 576 с.

Новиков Г.Ф.,Капков Ю.Н. Радиоактивные методы разведки. -М.: Недра, 1965.-650 с.

Налимов В.В. Применение математической статистики при анализе вещества.- М.: Физматгиз, I960,- 431 с.

Оуэн Д.Б. Сборник статистических таблиц. - М., Вычислительный Центр АН СССР, 1966.- 586 с.

Первичная статистическая обработка аналитических данных (методические указания № 13): М., ВИМС, 1977,- 50 с.

Рабинович С.Г. Погрешности измерений, - Л.: Энергия, 1978,-262 с.

Романовский В.И. Математическая статистика, - М.-Л.: ГОНТИ, 1938,- 528 с.

Рощин Ю.В. Об использовании уравнения регрессии с целью выявления систематических ошибок при сопоставлении рядов основных и контрольных измерений.- Сб.: Вопросы рудной радиометрии, вып. 2.-М.: Атомиздат, 1968, с.108-120,

Рощин Ю.В. Способы конфлюэнтного анализа и выявление систематических ошибок по сопоставлению рядов измерений. Там же. с.120-132.

Таблицы физических величин. Справочник./Под ред.акад. И.К.Кикоина.- Л.: Атомиздат, 1976.-1008 с.

Ферсман А.Е. Геохимия. Избр.тр.Изд.АН СССР; т.П, 1953,- 768 с.; т.Ш, 1955.- 799 с.; т.II, 1958,- 588 с.

Физические методы анализа следов элементов.Пер. с англ. /Под ред.И.П.Алимарина,- М.:Мир,1967.-416 с.

Филиппов Е.М. Прикладная ядерная геофизика.- АН СССР, 1962.- 580 с.

Четвериков Я.И. Теоретические основы моделирования тел твердых полезных ископаемых,- Воронеж,ВГУ,1968,- 158 с.

Четвериков Я.И. Теоретические основы пробы, - Сб.: Применение математических методов при поиске полезных ископаемых. -Новосибирск, 1974, с.73-91.

Широков К.П. О проекте рекомендаций ВНИИМ: Основные метрологические термины и определения.- Сб.: Исследования по методике оценки погрешностей измерений, вып.57(117).- М.-Д.: Стандартиздат, 1962, с.101-122.

Turckian K.K., Wedepohl K.H. Distribution of the elements in sone major units of the Barth. “The Geol. Sos. of Am. ” Bull., 1961, v. 72, N 2, p.p. 175-191.

Список литературы

Для подготовки данной работы были использованы материалы с сайта http://www.sciteclibrary.ru/



1. Курсовая Пищевая ценность рыбных товаров
2. Диплом на тему Защита информации виртуальных частных сетей
3. Реферат Сравнительный анализ основных избирательных систем особенности избирательной системы России
4. Реферат на тему Money And Banking Essay Research Paper 1
5. Курсовая на тему Основные темы творчества К М Симонова в 1950 1970 е годы
6. Реферат на тему Use This With Your Parents To Get
7. Реферат Концепции А.Смита об экономическом человеке, невидимой руке, разделении труда и капитала
8. Контрольная работа Договор купли-продажи понятие сфера применения значение
9. Реферат на тему Искусство Ирана
10. Курсовая Еколого-ценотичні особливості та представленість родини бобових у флорі України