Студопедия — Составил В.Г. Каналин 1 страница. Неправильное создание семьи – причина войн и гибели цивилизаций.
Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Составил В.Г. Каналин 1 страница. Неправильное создание семьи – причина войн и гибели цивилизаций.






Неправильное создание семьи – причина войн и гибели цивилизаций.

Чего хотят женщины, открыты законы социального происхождения человека.

История двух видов: человека

Происхождение человека разумного

знания объединены в тексте в единое мировоззрение.

Как преуспеть в любви – найти и жену и Снегурочку!

Объединяющая власть женщины королевского возраста. Открыты законы происхождения человека разумного.

Предупреждение о смертельной угрозе, нависшей над человечеством!

Назовите имя.

происхождения семьи. правление – причина войн и гибели цивилизаций.

Правитель разожжёт войну и спрячется в бункер!

Спаси свою Снегурочку, и ты спасёшь цивилизацию!

Предупреждение о смертельной

Происхождение человека разумного и Снегурочек.

Открыты законы естественной репродукции: кроме жены нужна ещё и Снегурочка!

что письмо дошло! Объединяющая власть женщины королевского возраста.

Bitte übermitteln Sie Angela Merkel! Stellen aufsteigen Heimat - Mutter Deutschen Landen!

Как преуспеть в любви – найти и жену и Снегурочку!

Правитель разожжёт войну и спрячется в бункер!

Спаси свою Снегурочку, и ты спасёшь цивилизацию!

Предупреждение о смертельной угрозе,нависшей над человечеством!

Происхождение человека разумного и Снегурочек, открыты

законы естественной репродукции человека разумного.

Как создать семью, открыты законы естественной репродукции человека разумного.

?

Семья, любовь, секс. Открыты законы естественной репродукции человека разумного.

Про любовь, Снегурочек и Дедов Морозов, открыты законы

естественной репродукции человека разумного.

Любовь семья секс открыты законы происхождения

Объединяющая власть женщины королевского возраста. Открыты законы происхождения человека разумного.

Предупреждение о смертельной угрозе, нависшей над человечеством!

Назовите имя.

 

происхождения семьи. правление – причина войн и гибели цивилизаций.

Правитель разожжёт войну и спрячется в бункер!

 

Offene Gesetze Ursprung des Homo sapiens! Open laws origin of Homo sapiens!

Program evolution united humanity.

Открыты законы происхождения человека разумного, найдена причина гибели цивилизаций.

Не делайте революцию, нужна эволюция! Программа эволюции объединённого человечества. Статьи в прикреплённом файле.

 

Ursprung des Homo sapiens! Open laws origin of Homo sapiens!

 

Почему не удалось создать семью

 

 

Открыты высшие законы человеческого общества.

 

 

Открыты законы репродукции: не все, кто с паспортом, являются людьми.

Открыты законы происхождения человека разумного, чтобы объединить разумных людей в оппозиции, нужно единое мировоззрение.

 

Чтобы объединить разумных людей в оппозиции, нужно единое мировоззрение. Открыты законы происхождения человека разумного

[email protected]

 

СМИ не говорят правду людям и благополучно дождутся гибели цивилизации

 

Запрещённые знания о создании семьи и рождении детей.

 

. Stellen aufsteigen Heimat - Mutter Deutschen Landen!

 

Wrong way to create the family is a reason for wars and civilizations destruction

 

Открыты законы репродукции: не все, кто с паспортом, являются людьми.

Составил В.Г. Каналин

1-71 – см. рис.41

 

 

Стабильность и выдержанность выделенных групп эксплуа­тационных объектов сравнивались с результатами группирования по другим вариантам набора геолого-промысловых признаков. По некоторым вариантам обособлялось, например, положение V груп­пы или отдельных многопластовых эксплуатационных объектов (Мухановское месторождение, объект Д-I+ДII+Д-III+Д-IV). Поэтому в качестве оптимального можно принять вариант IV, где выделенные группы и подгруппы имеют довольно определенные границы.

Все вышеизложенное позволяет говорить о возможности груп­пирования эксплуатационных объектов по комплексу геолого-про­мысловых признаков. Естественно, что эти исследования надо про­должить с тем, чтобы иметь необходимую информацию по всем нефтедобывающим районам страны.

При группировании нефтяных залежей учитываются те же гео­лого-промысловые признаки, что и при оценке коэффициента про­дуктивности по косвенным признакам. Эти материалы могут быть использованы при оценке степени различия (сходства) пластов при разработке метода обоснования целесообразности объедине­ния залежей продуктивных пластов в один эксплуатационный объект на том или другом многопластовом месторождении.

 

Глава 19. ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ СТЕПЕНИ РАЗЛИЧИЯ МЕЖДУ ПЛАСТАМИ НА РЕЗУЛЬТАТЫ ИХ СОВМЕСТНОЙ ЭКСПЛУАТАЦИИ

19.1 Возможность оценки коэффициента продуктивности по косвенным данным

Для определения совмобъекта необходимо знать значения Kсовм для каждой разведочной или эксплуатационной скважины, эксплуатирующей совместно несколько продуктивных пластов. Для этого, в свою очередь в тех же скважинах должны быть из­вестны значения Кiпри условии самостоятельной эксплуатации каждого из совместно разрабатываемых пластов. Однако приме­няемые в настоящее время технология промысловых исследова­ний скважин, эксплуатирующих несколько пластов, обычно позво­ляет определить лишь Kсовм. Значения Кiкаждого из пластов при условии их самостоятельной эксплуатации обычно не опре­деляются. Следовательно, необходимо найти способ опре­деления Ki для скважин, по которым известны Kсовм. Причем для месторождений, вводимых в разработку, необходимо устанавли­вать такие зависимости для одного или нескольких пластов, отно­сящихся к одной группе.

Имеются лишь ограниченные сведения о возможности оценки коэффициента продуктивности по косвенным данным. Так, в ра­боте В.Г. Ингермана говорится о возможности оценки удельного коэффициента продуктивности с помощью проницаемости, рас­считанной по промыслово-геофизическим данным, в работе [1] — о возможности определения коэффициента продуктивности по комплексу геологических параметров, а в другой работе —с учетом некоторых геофизических признаков (ρпαсп). Исследования, про­веденные нами на разрабатываемых нефтяных месторождениях Западной Сибири (Усть-Балыкском, Западно-Сургутском, Правдинском, Самотлорском, Советском), показали, что К могут быть определены с помощью многомерного регрессионного анализа, реа­лизованного в виде соответствующих программ. Для выполнения необходимых расчетов была составлена соответствующая программа.

В общем случае задачей регрессионного анализа является оценка условного математического ожидания (М)случайной ве­личины I при заданном значении другой переменной. Сущность метода многомерного регрессионного анализа заключается в вы­числении оценки математического ожидания коэффициента про­дуктивности по фиксированным значениям геолого-физических признаков, которые характеризуют изучаемый пласт в каждом его пересечении скважиной.

Как известно, получаемый при этом коэффициент множествен­ной корреляции R оценивает тесноту связи между определяемым параметром (зависимой переменной) и параметрами, по которым ведется оценка (независимые переменные). Через множественный коэффициент корреляции вычисляется и среднеквадратическая по­грешность (σ) оценки зависимой переменной при фиксированных значениях независимых переменных

, (19.1)

где —оценка среднего квадратического откло­нения зависимой переменной (Y). Из этого выражения следует, что чем ближе значение R к единице, тем меньше разброс эмпириче­ских точек относительно плоскости регрессии.

Оценка коэффициента множественной корреляции по эмпири­ческим данным является случайной величиной, которая опреде­ляется составом выборки и количеством наблюдений (N) в вы­борке, В силу случайности выборки можно получить ненулевые значения R, в то время как истинное значение его (вычисленное для генеральной совокупности) равно нулю. Для проверки гипо­тезы, которая состоит в предположении, что R=0, используется критерий Фишера [2]. Считается, что эмпирические данные не противоречат гипотезе, если

, (19.2)

где R – коэффициент множественной корреляции; N – количество наблюдений; р – количество переменных, вошедших в уравнение; F(р–1; N–р; α) – критическая точка распределения Фишера для р – 1 и N – р степеней свободы и выбранного уровня значимости α (обычно α=0,05)

Если неравенство (19.2) не выполняется, то принимается, что R≠0 и говорят, что значение R статистически значимо. Напри­мер, коэффициент корреляции, полученный для пласта БС6 Правдинского месторождения (R=0,5 N=51),является статистически незначимым. Действительно,

что меньше значения F (7;43; 0,05) = 2,20.

Кроме того, для расчетов выбирается такое уравнение, для ко­торого погрешность получаемого результата является минимальной.

В математическом отношении решаемая задача является об­ратной и принадлежит к числу так называемых некорректных за­дач, поскольку используемые в ней параметры могут быть, с од­ной стороны, определены с некоторой степенью приближения, а с другой, связаны с коэффициентом продуктивности только кос­венно. Поэтому успешность реализации поставленной задачи бу­дет во многом зависеть от набора необходимых признаков. При оценке коэффициента продуктивности по косвенным данным необходимо подобрать такие признаки, от которых этот параметр будет наиболее зависеть. Как известно [18], продуктивность скважины тесно связана с гидропроводностью. Следовательно, не­обходимо выбрать такие геолого-промысловые и геофизические признаки, которые бы характеризовали именно этот сложный фильтрационный параметр.

Поэтому для определения Kiнужно выделить геолого-физи­ческие признаки, характеризующие условия движения нефти по пласту. Это эффективная мощность, проницаемость, вязкость неф­ти, песчанистость и расчлененность. Эти признаки можно отнести к первой группе.

Поскольку геофизическими методами исследуются все пробурен­ные скважины, можно проследить связь между результатами таких исследований и коэффициентом продуктивности Кi. Впервые влия­ние фильтрационных свойств пласта на его удельное сопротивле­ние было показано Г.С. Морозовым. Другие исследователи считают, что при регрессионной оценке коллекторских свойств лучшие результаты дает использование кажущихся удельных сопротивлений (ρк) [41]. В работе [9] четко показана зависимость относительной амплитуды на диаграммах СП(αсп) от прони­цаемости, т. е. αсп=f(kпр). В общем случае αсп характеризует гли­нистость пласта и его фильтрационные особенности. Кроме того, можно отметить наличие статистических связей: αсп=f(kпр); αспим= f(kпр); Рн=f(kпр) и т.д. [24]. Например, для пластов АВ1-5 Самотлорского и Советского месторождений установлена тесная связь проницаемости с αсп, определяющаяся соотношением [24]

αсп=0,22lg kпр+0,14. (19.3)

В этой же работе [24] приводится характеристика статистиче­ских связей между kпр и физическими параметрами (табл. 31).

Таблица 31

Характеристика статистических связей коэффициента проницаемости с геофизическими параметрами Рн, αсп и αим продуктивных пластов Самотлорского месторождения (по данным Е.И. Леонтьева)

Пласты Число определений Уравнения Коэффициент корреляции Относительная ошибка Значения аргументов, в пределах которых справедливы уравнения
АВ1   lg kпр=–0,11+3,12lg PH 0,62 14,0 1,20
lg kпр=2,26 – 2,43 αим 0,48 19,0 0,01-0,8
lg kпр=1,13+1,53 lg αсп 0,66 17,0 0,2-100
АВ2-5   lg kпр=1,77+0,77 lg PH 0,75 5,0 1-30
lg kпр=0,94+2,09 αсп 0,57 6,0 0,2-1
lg kпр=2,78 – 1,97 αим 0,63 6,5 0,01-0,8
lg kпр=1,89+0,80 lg αсп 0,70 6,0 0,2-100
АВ1-5   lg kпр=1,01+1,46 lg PH 0,71 12,0 1-30
lg kпр=–0,38 – 3,28 αсп 0,81 8,5 0,2-1
lg kпр=2,94 – 3,37 αим 0,77 9,5 0,01-0,8
lg kпр=1,37+1,42 lg αсп 0,81 5,0 0,2-100
БВ10   lg kпр=1,37+0,99 lg PH 0,74 9,0 1-30
lg kпр=1,84+0,64 αсп 0,12 18,0 0,2-1,0
lg kпр=2,72 – 3,00 αим 0,83 10,0 0,01-0,8
lg kпр=1,33+1,10 lg αсп 0,87 9,0 0,2-100

Примечание. Относительные ошибки Е=∆Х/Ymax – Ymin даны с вероятностью 0,95.

 

Для практических расчетов Kпр по отдельным пластам место­рождений Западной Сибири использовались зависимости, которые приведены в табл.32.

При сравнении результатов расчетов проницаемости, определен­ной гидродинамическими и геофизическими методами, выясняется большая разница значений, что свидетельствует о малой информа­тивности отмеченных выше признаков для оценки проницаемости, а следовательно, и для вычисления коэффициентов продуктивности. Как указывается, В.Г. Ингерманом, при решении данной задачи кроме αсп должны учитываться либо удельное электрическое сопротивление (ρп), либо кажущееся удельное сопротивление ρк.

Во вторую группу признаков нами были включены кажущиеся сопротивления, зарегистрированные зондами длиной 0,45; 1,0; 2,25; 4,25 м (ρ0,45; ρ1,05; ρ2,25; ρ4,25) и относительная амплитуда собственного потенциала скважин αсп.

Таблица 32

Зависимость коэффициента проницаемости от геофизических параметров (по данным СибНИИНП)

Месторождение Пласты Число определений Уравнение регрессии Коэффициент корреляции
Самотлорское АВ1-5   lg kпр=7,06 αсп – 3,42 0,85
БВ8-10   kпр=0,93 PH2,3 0,90
БВ8-10   lg kпр=4,5 αсп – 0,9 0,75
Усть-Балыкское БС1-5   αсп= 2,14 kпр0,25 0,72
Западно-Сургутское БС1-2, 3   kпр=2,1 PH2,1 0,89
БС10   kпр= PH2,12 0,87
БС1-10   lg kпр=5,0 αсп – 1,69 0,86
Мегионское АВ1; АВ2   lg kпр=5,29 αсп – 2,15 0,95
БВ8   lg kпр=5,7 αсп - 2,27 0,88
БВ8   kпр=1,18 PH2,13 0,82

 

При снятии значений кажущихся удельных сопротивлений с диаграмм электрометрии мы брали их средние значения в интервале пласта. Ряд исследователей предлагают снимать значения ρкi через каждые 0,8 м и среднее значение признака определять как . В этом случае, естественно, повышается объективность определения значений кажущихся сопротивлений, однако полученная величина , во-первых, не имеет физического смысла, а во-вторых, лишь на 15 - 17% отличается от средних зна­чений, снимаемых непосредственно с диаграмм. Кроме того, объем вычислительных работ возрастает в несколько раз.

Поиск необходимых уравнений регрессии проводился в два этапа. На первом учитывались только геолого-физические призна­ки, на втором в пространство геолого-физических признаков вво­дились данные промысловой геофизики. Всего было проанализиро­вано около 450 различных выборок, характеризующихся различ­ными наборами признаков, по продуктивным пластам Усть-Балыкского, Западно-Сургутского, Правдинского, Самотлорского, Советского, Ватинского месторождений, находящихся в разработке.

В результате исследований на первом этапе было установлено, что коэффициент продуктивности весьма тесно связан не только с такими геолого-физическими параметрами, как эффективная мощность, проницаемость (по керну и по КВД), вязкость нефти в пластовых условиях, но и с такими, как коэффициенты песчанистости и расчлененности. Множественные коэффициенты корреля­ции для разных пластов отмеченных выше месторождений меня­ются от 0,7 до 0,975 (табл. 33), т.е. коэффициенты корреляции весьма высокие.

Таблица 33

Статистические связи коэффициента продуктивности с геолого-промысловыми признаками

Месторождение Пласт Количество наблюдений Уравнения регрессии Множественный коэффициент корреляции погрешность
Западно-Сургутское БС1   К=0,8hэ+3,9 kпр – 0,07 kр+2,73 kпч – 3,745 0,892 1,87
  К=0,9hэ+3,8 kпр – 0,88 kр– 1,6 0,881 1,89
БС2-3   К=0,4hэ+8,105 kпр – 0,35 kр–2,7 kпч – 1,2 0,907 1,91
БС10   К=0,15hэ+3,3 kпр – 0,24 kр+2, 3 kпч – 0,35 0,762 1,48
Самотлорское АВ2-3   К=10,6ln hэ+2,9ln kр – 0,93ln kпч+21,6ln μ – 6,9 0,934 2,4
АВ4-5   К=0,1hэ+24,12 kпр +48,35 kпч – 19,4 0,940 -
БВ8   К=13,6ln hэ+16ln kпр +0,1ln μ +0,654 0,87 9,363

Ввиду того, что проницаемость по смежным пластам по разве­дочным и особенно по эксплуатационным скважинам как по лабо­раторным анализам керна, так и по гидродинамическим методам не определяется, во второй группе экспериментов на этом этапе вместо проницаемости, вычисленной гидродинамическими метода­ми, включалось значение проницаемости, рассчитанной методами промысловой геофизики по уравнениям табл. 31, 32. Полученные уравнения регрессии (табл. 34) невозможно использовать (кроме пласта БС1 Западно-Сургутского месторождения) для практиче­ских расчетов коэффициента продуктивности.

На втором этапе исследований в уравнения табл.33 вместо проницаемости вводились те геофизические признаки, которые тес­но связаны с фильтрационными свойствами пород. Включение гео­физических параметров в признаковое пространство несколько по­низило значения множественных коэффициентов корреляции R. В ряде случаев связь оказывается хуже, значения R колеблются от 0,3 до 0,95.

Таблица 34

Статистические связи коэффициента продуктивности

с геолого-промысловыми признаками и проницаемостью, рассчитанной

по материалам промысловой геофизики

Месторождение Пласт Количество наблюдений Уравнения регрессии Множественный коэффициент корреляции
Усть-Балыкское БС1   К= – 0,48hэ– 0,002 kпр – 0,27 kр+7,6 kпч +2,5μ– 3,5 0,413
БС1   К= – 2,9ln hэ+0,1ln kпр – 0,42 kр+3,26kпч + 9,57 0,327
БС2-3   К= – 4,68ln hэ+2,61kпр + 0,056 kр– 1,3kпч –11,807μ + +45,9 0,593
БС4   К= – 0,06hэ+0,0014kпр + 1,09kр+3,36μ –12,4 0,593
Западно-Сургутское БС1   К=6,9ln hэ+0,17ln kпр +0,6kр +5,1kпч+1,5μ – 20 0,893
БС10   К=0,25lnhэ+0,5ln kпр – 0,16 kр +1,65kпч – 0,735 0,497
БС10   К=0,45ln hэ+0,61ln kпр –0,17kр –0,486 0,453

На следующем этапе работ при вычислении коэффициента про­дуктивности Кi оценивалась информативность различных геофи­зических признаков. Для этой цели нами кроме самих геолого-физических признаков использованы и некоторые комплексные параметры, связанные с Кi:

1) ; 2) ; 3) , 4) .

Согласно расчетным данным комплексные параметры для оценки коэффициента продуктивности являются более информативными, чем геофизические характеристики. Поэтому в дальнейшем мы пользовались следующим набором признаков:

Нэ; kp; kпч; ; ; ; ; . (19.4)

Установив информативность геолого-геофизических признаков, следует остановиться на оценке получаемых типов регрессий (ли­нейной или нелинейной). Уравнения линейной регрессии для оцен­ки коэффициента продуктивности по отмеченным признакам ха­рактеризуются низкими значениями множественного коэффициен­та корреляции. Так, например, для пласта БС1 Усть-Балыкского месторождения по 53 скважинам было получено линейное уравнение, которому соответствует множественный коэффициент кор­реляции, равный 0,58; для пласта БС6 Правдинского месторож­дения — равный 0,5. Следовательно, такая оценка коэффициента продуктивности регрессии приводит к низким коэффициентам множественной корреляции, вплоть до статистически незначимых.

В связи с этим возникает необходимость использовать нели­нейные уравнения. Здесь возникает проблема методологического характера, а именно — в настоящее время нет ни теоретического, ни практического обоснования того, какой вид должно иметь не­линейное уравнение регрессии, т.е. каким нелинейным преобразо­ваниям должны подвергаться исходные геолого-геофизические признаки для того, чтобы можно было получать высокие коэффи­циенты множественной корреляции. Так обстоит дело не только при оценке коэффициента продуктивности, но и при оценке мно­гих других геологических, геолого-промысловых и геофизических характеристик.

На практике обычно поступают следующим образом [41]. Наряду с исходным набором признаков (Х1, Х2,…, Хр), рас­сматриваются функции φ1(xi), φ2(xi),…, φm(xi), i=1, 2,…, рот всех или некоторых признаков. Обычно это наиболее простые непрерывные функции:

ln(xi), (xi)2, , (xi)3, ln2(xi), xixy и др. (19.5)

Затем рассматриваются различные комбинации некоторых признаков новой системы и строятся линейные уравнения регрес­сии относительно этих преобразованных к нелинейному виду при­знаков, т.е.

. (19.6)

Это обычно или многочлен второй степени, или линейная фор­ма заранее задаваемого вида. С целью выбора вида линейной формы в отмеченных работах производится расчет различных ста­тистических характеристик исходных и преобразованных данных.

При построении нелинейных уравнений-регрессий по геолого-геофизическим признакам (19.4) строились линейные формы по этим признакам по (19.6), а также по их нелинейным преобразо­ваниям (19. 5).

При этом вид уравнения заранее не задавался, оно строилось с помощью пошаговой процедуры, использующей для отбора при­знаков частные коэффициенты корреляции. На первом шаге про­цедуры выбирается такой признак (или его функция), который лучше других признаков объясняет дисперсию оцениваемого пара­метра (в нашем случае коэффициента продуктивности K). Дру­гими словами, отбирается признак, имеющий наибольший парный с К коэффициент корреляции, и вычисляется доля дисперсии, кото­рая не объясняется выбранным признаком (остаточная дисперсия).

На втором шаге процедуры в уравнение регрессии включается при­знак (или его функция), объясняющий остаточную дисперсию луч­ше, чем другие признаки, т.е. выбирается признак, который име­ет наибольший частный коэффициент корреляции с K при исклю­чении влияния первого выбранного признака. Далее отбор при­знаков ведется по следующему индуктивному правилу.

Пусть уже отобрано tпризнаков. На t+1 шаге выбирается такой признак (или его функция), который имеет максимальный частный коэффициент корреляции с оцениваемым признаком, при исключении влияния первых tпризнаков. Другими словами, на t+1 шаге выбирается такой признак, который наилучшим обра­зом объясняет ту долю дисперсии оцениваемого признака, кото­рую не могут объяснить первые выбранные tпризнаки.

Такой отбор признаков обеспечивает рост множественного коэффициента корреляции на каждом шаге процедуры. Как пока­зывает опыт расчетов, при оценке коэффициента продуктивности по геолого-промысловым и геофизическим признакам по (19.4) е использованием нелинейностей (19.5) значения R испытывают значительный рост на первых пяти-шести шагах процедуры и после восьми-девяти шагов уже практически не изменяются. На­пример, при построении уравнения для пласта БС1 Усть-Балыкского месторождения значения Rот шага к шагу менялись сле­дующим образом: R=0,34; R=0,49; R=0,57; R=0,65; R=0,69; R =0,73; R=0,78; R=0,8; R=0,82. Отсюда видно, что уравне­ние, содержащее пять признаков (табл.35, уравнение 1), может использоваться для расчетов, так как добавление еще четырех признаков (уравнение 2) лишь на 0,05 изменяет коэффициент мно­жественной корреляции, а громоздко намного более, чем уравне­ние 1. R5, R9 являются статистически значимыми согласно (19.2), поэтому для более точных расчетов следует использовать урав­нение 2.







Дата добавления: 2015-10-19; просмотров: 384. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!



Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...

Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...

Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...

ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ МЕХАНИКА Статика является частью теоретической механики, изучающей условия, при ко­торых тело находится под действием заданной системы сил...

Словарная работа в детском саду Словарная работа в детском саду — это планомерное расширение активного словаря детей за счет незнакомых или трудных слов, которое идет одновременно с ознакомлением с окружающей действительностью, воспитанием правильного отношения к окружающему...

Правила наложения мягкой бинтовой повязки 1. Во время наложения повязки больному (раненому) следует придать удобное положение: он должен удобно сидеть или лежать...

ТЕХНИКА ПОСЕВА, МЕТОДЫ ВЫДЕЛЕНИЯ ЧИСТЫХ КУЛЬТУР И КУЛЬТУРАЛЬНЫЕ СВОЙСТВА МИКРООРГАНИЗМОВ. ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОЛИЧЕСТВА БАКТЕРИЙ Цель занятия. Освоить технику посева микроорганизмов на плотные и жидкие питательные среды и методы выделения чис­тых бактериальных культур. Ознакомить студентов с основными культуральными характеристиками микроорганизмов и методами определения...

Характерные черты официально-делового стиля Наиболее характерными чертами официально-делового стиля являются: • лаконичность...

Этапы и алгоритм решения педагогической задачи Технология решения педагогической задачи, так же как и любая другая педагогическая технология должна соответствовать критериям концептуальности, системности, эффективности и воспроизводимости...

Понятие и структура педагогической техники Педагогическая техника представляет собой важнейший инструмент педагогической технологии, поскольку обеспечивает учителю и воспитателю возможность добиться гармонии между содержанием профессиональной деятельности и ее внешним проявлением...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.012 сек.) русская версия | украинская версия