ВВЕДЕНИЕ. Таблица 12. Параметры объекта № Варианта Т01, с; № тумблеров Т02

 

Таблица 12.

	Параметры объекта
№ Варианта	Т01, с; № тумблеров	Т02, с; № тумблеров	С0, дел	Амплитуда задания, дел	Т0, с
1.	1, 2	1, 2			0,4
2.	1, 3	1, 2			0,5
3.	1, 4	1, 3			0,6
4.	1, 5	1, 4			0,3
5.	1, 6	1, 5			0,4
6.	1, 3, 5	1, 2			1,2
7.	1, 2, 3	1, 3			0,8
8.	1, 3, 4	1, 2, 3			1,1
9.	1, 4, 5	2, 3			1,5
10.	1, 3, 6	1, 3, 4			1,3
11.	1, 2, 5	2, 5			1,4
12.	2, 3, 4	3, 4, 5			0,8
13.	3, 4, 5	3, 5			1,2
14.	2, 3, 5	2, 4			0,6
15.	3, 4, 5	1, 3, 5			0,7
16.	2, 3, 5	2, 4, 5			0,5
17.	2, 3, 5	2, 6			0,4
18.	1, 3, 6	2, 3, 4
19.	1, 4, 5	3, 4, 5			2,3
20.	2, 4, 5, 6	1, 2, 3, 4

 

 

Учебное издание

 

 

КОНФИГУРИРОВАНИЕ МВА8 С ПЭВМ И ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДИНАМИЧЕСКОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ ОБЪЕКТА (СУЛ-3)

 

 

Методические указания и задания к лабораторной

работе по курсу «АСУТПО»

 

Для студентов специальности 230201

 

 

Составители: КУДРЯШОВ Владимир Сергеевич,

АЛЕКСЕЕВ Михаил Владимирович,

РЯЗАНЦЕВ Сергей Васильевич

 

 

Редактор Н.А. Сотникова

Корректор Н.В. Бургонова

Компьютерный набор и верстка М.В. Алексеев

 

ЛР № 020449 от 31.10.97. Подписано в печать.2008.

Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Гарнитура Таймс. Ризография.

Усл. печ. л. 4,5. Уч.-изд. л. 4,4. Тираж 100 экз. Заказ. С -.

Воронежская государственная технологическая академия (ВГТА)

Участок оперативной полиграфии ВГТА

Адрес академии и участка оперативной полиграфии:

394000, Воронеж, пр. Революции, 19

ВВЕДЕНИЕ

STATISTICA — система статистического анализа данных.

Продукты серии STATISTICA основаны на самых современных технологиях, полностью соответствуют последним достижениям в области IT, позволяют решать любые задачи в области анализа и обработки данных, идеально подходят для решения практических задач в маркетинге, финансах, страховании, экономике, бизнесе, промышленности, медицине и т.д.

Система STATISTICA включает широкий набор аналитических процедур и методов:

- более 100 различных типов графиков;

- описательные и внутригрупповые статистики;

- разведочный анализ данных, корреляции;

- быстрые основные статистики и блоковые статистики;

- интерактивный вероятностный калькулятор;

- T-критерии (и другие критерии групповых различий);

- таблицы частот, сопряженности, флагов и заголовков;

- анализ многомерных откликов;

- множественная регрессия;

- непараметрические статистики;

- общая модель дисперсионного и ковариационного анализа;

- подгонка распределений и многое другое.

 

Наряду с пакетом STATISTICA, программный комплекс ТЕХСХЕМА предназначен для:

- проектирования скважинной разработки нефтяных, водонефтяных, газонефтяных, газоводонефтяных месторождений;

- создания и ведения оперативных и постоянно-действующих геолого-технологических моделей месторождений;

- экономической оценки проектных решений и формирования проектной документации в соответствии с отраслевыми регламентами.

Программный комплекс ТЕХСХЕМА состоит из программы обработки данных (редактор данных ТЕХСХЕМЫ) и расчетного ядра (гидродинамический симулятор).

Также для решения узкоспециализированных задач к программному комплексу можно подключить «сторонние» приложения (плагины).

 

 

одномерные статистические модели

Лабораторная работа №1. Определение петрографического типа неогеновых лав с использованием преобразований числовой геологической информации в графическую

 

Для определения петрографического типа пород из горизонта неогеновых лав отобрано и проанализировано на содержание SiO₂ 30 проб (табл. 1.1). Содержание SiO₂ в отдельных пробах меняется от 56.6 (андезитобазальт) до 73.2% (риолит), что не позволяет оценить состав лав в целом по единичному наблюдению. Для получения усредненных характеристик приведенные в таблице 1.1 данные необходимо преобразовать в графическую диаграмму «ящик с усами».

Требуется:

1) определить средний состав лав;

2) определить преобладающий состав для большинства проб;

3) определить разброс значений.

Методические указания. Задача решается с использованием процедур программы «Statistica», а затем путем анализа полученной графической информации.

1. Создается файл данных, используя числовую таблицу 1.1.

 

Таблица 1.1

Содержание SiO₂ (%) в неогеновых лавах

№ проб	SiO2	№ проб	SiO2	№ проб	SiO2
	59,5		62,9		71,4
	66,8		62,4		67,6
	60,5		71,6		63,6
	63,7		65,8		61,1
	72,5		63,1		63,8
	69,2		61,2		67,5
	61,2		69,3		65,3
	66,3		64,6		69,9
	73,2		67,8		73,2
	64,6		56,6		60,7

 

2. В меню программы «Statistica» выбирается «Basic Statistics/Tables» и подпункт «Descriptive statistics». В диалоговом окне «Descriptive Statistics» нажимается кнопка «Box & whisker plot for all variables». В появившемся новом окне вводится имя переменной для исследования.

3. Для определения петрографического типа пород можно использовать классификацию магматических пород Ф.Ю.Левинсон-Лессинга: к средним породам (группа диорита—андезита) относятся породы с содержанием SiO₂ от 52 до 65%, к кислым породам (группа гранита—риолита) относятся породы с содержанием SiO₂ больше 65%.

4. Полученный график зарисовывается, анализируется, результаты анализа с выводами сдаются преподавателю в письменном виде.

 

Лабораторная работа №2. Предварительный анализ химического состава коры выветривания на месторождении никеля

 

Месторождение силикатного никеля приурочено к латеритной коре выветривания ультрамафитов. По минеральному составу и текстурным особенностям в вертикальном разрезе коры выветривания сверху вниз выделяются шесть зон:

Зона 1. Железистых стяжений;

Зона 2. Бесструктурных охр;

Зона 3. Конечных структурных охр;

Зона 4. Структурных полуохр;

Зона 5. Выщелоченных материнских пород;

Зона 6. Дезинтегрированных материнских пород.

Для изучения химического состава коры выветривания и поведения различных химических элементов в процессе корообразования на одном из участков месторождения из каждой зоны были отобраны пробы, по которым выполнены анализы на Fe₂O₃, NiO, CoO, SiO₂, MgO, Al₂O₃, Cr₂O₃ (табл. 1.2.1 –1.2.7).

 

Требуется:

1) выявить отличительные особенности химического состава различных зон;

2) установить характер поведения различных химических элементов в процессе корообразования;

3) выделить ассоциации химических элементов, сходных по характеру поведения в процессе корообразования.

Задание можно выполнять бригадой из восьми студентов. Каждый студент самостоятельно выполняет пункты 1-2 по одной из таблиц 1.2.1-1.2.7. Пункт 3 выполняется совместно членами бригады.

Методические указания. Для выявления различий химического состава коры выветривания разных зон необходимо результаты анализов на каждый химический элемент представить в виде, удобном для сравнения. Исходные данные можно преобразовать в графические диаграммы «ящик с усами». Задача решается с использованием процедур программы «Statistica», а затем путем анализа полученной графической информации.

1. Создается файл данных, используя одну из числовых таблиц 1.2.1 –1.2.7.

2. В меню программы «Statistica» выбирается «Basic Statistics/Tables» и его подпункт «Descriptive statistics». В диалоговом окне «Descriptive Statistics» нажимается кнопка «Box & whisker plot for all variables». В появившемся новом окне вводятся имена переменных для исследования. Здесь нужно выбрать пункт «Select All». Таким образом, на один график будут помещены диаграммы, характеризующие разные зоны.

3. Диаграммы можно использовать для анализа поведения химических элементов в процессе породообразования. Уменьшение значения медианы при переходе от нижней зоны к верхней указывает на вынос данного элемента, а увеличение — на его малую подвижность и накопление в коре выветривания. Увеличение размаха варьирования (длины «усов») без заметного смещения медианы указывает на локальное перераспределение данного элемента в пределах зоны.

4. Полученный график зарисовывается, результаты анализа с выводами сдаются преподавателю в письменном виде.

 

Таблица 1.2.1

Содержание Fe₂O₃ в различных зонах коры выветривания

№ проб	Зона 1	Зона 2	Зона 3	Зона 4	Зона 5	Зона 6
	56,26	68,78	65,90	52,08	13,11	5,95
	57,20	71,21	69,70	54,31	14,05	5,79
	61,06	63,49	61,01	48,85	20,28	6,24
	58,63	65,49	67,72	33,07	21,37	5,09
		70,04	59,60	32,08
		70,13	61,32	33,41
		70,38	61,92	28,18
				28,58
				32,17
				40,19
				27,51
				29,83

Таблица 1.2.2

Содержание NiO в различных зонах коры выветривания

№ проб	Зона 1	Зона 2	Зона 3	Зона 4	Зона 5	Зона 6
	0,35	1,65	1,36	1,23	0,42	0,27
	0,38	1,36	0,90	2,59	1,33	0,41
	0,50	1,06	1,35	3,63	1,22	0,44
	0,29	1,44	1,30	2,32	1,12	0,32
		1,35	0,66	1,17
		1,12	1,65	1,41
		1,10	2,69	1,16
				2,58
				2,09
				3,28
				1,50
				2,55

 

 

Таблица 1.2.3

Содержание CoO в различных зонах коры выветривания

№ проб	Зона 1	Зона 2	Зона 3	Зона 4	Зона 5	Зона 6
	0,089	0,200	0,197	0,206	0,019	0,090
	0,073	0,046	0,056	0,213	0,027	0,013
	0,013	0,143	0,320	0,078	0,037	0,015
	0,027	0,255	0,085	0,108	0,039	0,013
		0,028	0,039	0,091
		0,016	0,076	0,104
		0,095		0,067
				0,069
				0,059
				0,080
				0,045
				0,070

 

 

Таблица 1.2.4

Содержание SiO₂ в различных зонах коры выветривания

№ проб	Зона 1	Зона 2	Зона 3	Зона 4	Зона 5	Зона 6
	6,73	2,30	3,98	12,48	36,00	37,52
	7,91	3,27	2,32	13,26	38,77	38,96
	4,40	7,92	6,32	18,99	33,44	41,30
	5,28	4,21	2,02	26,19	34,15	38,21
		1,97	6,37	24,20
		3,09	10,89	26,51
		2,00	11,26	27,04
				28,36
				26,10
				21,94
				37,86
				31,12

Таблица 1.2.5

Содержание MgO в различных зонах коры выветривания

№ проб	Зона 1	Зона 2	Зона 3	Зона 4	Зона 5	Зона 6
	2,85	0,75	1,00	8,78	32,66	38,96
	0,95	1,05	0,50	8,26	28,54	38,22
	0,80	1,25	2,60	7,72	27,69	37,28
	1,10	1,00	0,85	17,64	26,74	39,18
		0,75	2,85	18,25
		1,75	3,15	18,35
		1,05	2,70	19,68
				20,58
				19,54
				15,20
				12,92
				18,25

Таблица 1.2.6

Содержание Al₂O₃ в различных зонах коры выветривания

№ проб	Зона 1	Зона 2	Зона 3	Зона 4	Зона 5	Зона 6
	14,45	10,62	9,95	7,91	1,88	0,92
	15,99	6,26	6,53	5,52	2,16	0,66
	14,14	10,05	6,94	4,32	2,51	0,66
	14,17	10,35	6,55	4,08	1,77	0,39
		7,63	10,88	8,08
		6,81	6,43	4,18
		7,55	4,54	7,13
				3,42
				3,98
				3,14
				5,10
				2,63

 

Таблица 1.2.7

Содержание Cr₂O₃ в различных зонах коры выветривания

№ проб	Зона 1	Зона 2	Зона 3	Зона 4	Зона 5	Зона 6
	2,70	2,36	2,32	2,49	1,22	0,40
	2,24	2,97	2,76	2,42	0,49	0,36
	2,80	2,34	2,03	0,24	0,94	0,28
	3,28	2,19	2,62	1,79	1,12	0,28
		3,53	3,11	1,58
		2,81	2,31	1,81
		2,69	2,06	1,72
				1,28
				1,68
				1,88
				1,23
				1,50

Двумерные статистические модели

Лабораторная работа №3. Проверка гипотезы о существовании корреляционной связи между свинцом и золотом в рудах полиметаллического месторождения. Редактирование файла данных. Использование корреляционных связей для предсказания свойств геологических объектов

 

В рудах одного из полиметаллических месторождений присутствует золото, которое рассматривается как сопутствующий компонент. На одном из участков месторождения обнаружено, что корреляционная связь между концентрациями золота и свинца в рудах проявляется только при содержании свинца ниже 1,5 %, для богатых руд она практически отсутствует, а руды среднего качества характеризуются обратной корреляционной связью. Это объясняется тем, что в бедных вкрапленных рудах галенит первой генерации тесно ассоциирует с золотоносным пиритом, а высокие концентрации свинца в богатых рудах связаны с наличием более поздних незолотоносных кварц-карбонат-галенитовых прожилков.

Для подтверждения этой гипотезы и распространения её на закономерности формирования всего месторождения необходимо провести анализ результатов опробования руд соседнего неизученного участка месторождения.

Требуется:

1) определить наличие корреляционной связи между золотом и свинцом в рудах на неизученном участке месторождения по выборке, представленной в таблице 2.1;

2) при наличии корреляционной связи рассчитать уравнение зависимости содержания золота от свинца в рудах.