pdf № 373, январь

DOI: 10.19110/geov.2026.1.1

На изученной территории объектом исследований являются нижнеюрские терригенные отложения продуктивного пласта J1-I геттанг-плинсбахского возраста, которые характеризуются небольшими глубинами залегания и являются перспективными для углеводородных изысканий.

На основе седиментологического анализа керна новой скважины установлено, что отложения пласта J1-I сформировались в условиях проксимальной части фронта дельты и сублиторальных обстановок. Поверхность несогласия выделена на основании седиментологического, литологического и ихнофациального анализа кернового материала и прослежена по всей площади исследования с увязкой геолого-­геофизической информации по скважинам на основе секвенс-­стратиграфического метода. По результатам седиментологического анализа с использованием данных каротажных диаграмм и трехмерной сейсморазведки МОГТ 3D построена литолого-­фациальная модель пласта J1-I, в которой отражены процессы распределения осадочного материала на исследуемой площади.

Ключевые слова: циклиты, фации, дельта, трансгрессия, нижнеюрские отложения, кызылсырская свита, Вилюйская синеклиза

The object of research is the Lower Jurassic terrigenous deposits that compose the productive J1-I formation of the Gettang-Plinsbach age. In the studied area, these deposits are characterized by shallow occurrence depths and are promising for hydrocarbon exploration.

Based on the sedimentological analysis of the new well core, it was determined that the J1-I formation deposits were formed in the proximal part of the delta front and in sublittoral environments. The surface of the unconformity was identified on the basis of sedimentological, lithological and ichnofacies analysis of core material and it was traced across the entire study area using the sequence stratigraphic method to correlate geological and geophysical information from wells. Based on the results of sedimentological analysis, using logging data and seismic CDPM 3D, a lithofacies model of the J1-I formation was constructed, which reflects the distribution of sedimentary material in the study area.

Keywords: cyclites, facies, delta, transgression, Lower Jurassic deposits, Kyzyl-­Syr formation, Vilyuy syneclise, Eastern Siberia

Скачать полный текст / Download full text

DOI: 10.19110/geov.2026.1.2

Методами химического анализа, электронной микроскопии, инфракрасной, ⁵⁷Fe-мёссбауэровской спектроскопии и электронного парамагнитного резонанса охарактеризованы два образца природного стекла из коллекции академика Н. П. Юшкина, отнесенные предположительно к тектитам австралоазиатского поля рассеяния. По результатам исследований оба образца имеют типичные характеристики австралоазиатских тектитов индокитайского фланга разброса (индошинитов). Образцы хорошо различаются по химическому составу и спектроскопическим характеристикам, степени полимеризации алюмосиликатного каркаса и структурным позициям ионов железа. Различие соотнесено с разноудаленными полями в пределах одного региона.

Ключевые слова: тектиты, поля разброса, алюмосиликатные природные стекла, инфракрасная спектроскопия, электронный парамагнитный резонанс, ⁵⁷Fe-мёссбауэровская спектроскопия

Two samples of natural glass from the collection of Academician N. P. Yushkin, presumably attributed to tektites of the Austalasian scattering field, were characterized by chemical analysis, electron microscopy, infrared, ⁵⁷Fe Mossbauer spectroscopy, and electron paramagnetic resonance. According to the research results, both samples have typical characteristics of the Australasian tektites of the Indochinese flank (Indochinites). The samples differ well in chemical composition and spectroscopic characteristics, the degree of polymerization of the aluminosilicate framework, and the structural positions of iron ions. The difference is related to the disparate fields within the same region.

Keywords: tektites, scattered fields, natural aluminosilicate glasses, infrared spectroscopy, electron paramagnetic resonance, ⁵⁷Fe Mossbauer spectroscopy

Скачать полный текст / Download full text

DOI: 10.19110/geov.2026.1.3

Объектом настоящего изучения стали медные шлаки Кировградского (первоначально Калатинского) завода, действующего с 1914 г., вокруг которого постепенно вырос современный Кировград (Свердловская область, Средний Урал). Вещественный состав исследованных образцов получен методами сканирующей электронной микроскопии и масс-спектрометрии с индуктивно связанной плазмой. Установлено, что они представлены двумя типами, отличающимися друг от друга минералого-геохимическими характеристиками. Первый тип шлаков сложен фаялит-авгитовым агрегатом с присутствием магнетита, хромита и арсенидно-стибнидно-сульфидной минерализации, а также меди и серебра. Халькогениды представлены троилитом, кубанитом, хейкокитом, рудашевскитом, галенитом, брейтгауптитом, вестервельдитом и сульфидами Cu-Fe. Второй тип представлен фаялит-геденбергитовым агрегатом со значительным присутствием магнетита, стекла и арсенидно-стибнидно-сульфидной минерализации, а также барковита, меди и серебра. Халькогениды представлены борнитом, халькозином, сфалеритом, галенитом, пентландитом, хизлевудитом, брейтгауптитом, никелином и шандитом. Минералогия шлаков хорошо согласуется с их микроэлементным составом. Возможно, что шлаки первого типа получились в результате переплавки медноколчеданных руд Левихинской группы месторождений, а второго типа — полиметаллических руд Сафьяновского месторождения. Шлаки Кировградского завода можно переработать с выделением сульфидного и магнетитового концентратов и попутного серебра.

Ключевые слова: фаялит, пироксены, сульфиды, минералогия, геохимия, медные шлаки, Кировградский медеплавильный завод

The object of this study is the copper slag from the Kirovgrad (originally Kalatinsky) plant, operating since 1914, around which the modern city of Kirovgrad (Sverdlovsk region, Middle Urals) has gradually grown. The material composition of the studied samples is obtained by scanning electron microscopy and inductively coupled plasma mass spectrometry. It has been established that they are represented by two types with distinct mineralogical and geochemical characteristics. The first type is composed of a fayalite-augite aggregate containing magnetite, chromite, and arsenide-stibnide-sulfide mineralization, as well as copper and silver. Chalcogenides are represented by troilite, cubanite, haycockite, rudashevskite, galena, breithauptite, westerveldite, and Cu-Fe sulfides. The second type is a fayalite-hedenbergite aggregate with significant amounts of magnetite, glass, and arsenide-stibnide-sulfide mineralization, as well as barkovite, copper, and silver. Chalcogenides are represented by bornite, chalcocite, sphalerite, galena, pentlandite, heazlewoodite, breithauptite, nickeline, and shandite. The slag mineralogy is consistent with their trace element composition. It is concluded that the first type of slag resulted from the smelting of copper pyrite ores from the Levikhinsky group of deposits, while the second type resulted from the smelting of polymetallic ores from the Safyanovsky deposit. Slags from the Kirovgrad plant can be processed to extract sulphide and magnetite concentrates, and associated silver.

Keywords: fayalite, pyroxenes, sulphides, mineralogy, geochemistry, cooper slags, Kirovgrad copper plant

Скачать полный текст / Download full text

DOI: 10.19110/geov.2026.1.4

Prediction of sand reservoir properties plays a key role in the exploration and development of oil and gas fields. Traditional approaches often face limitations associated with nonlinear functions, heterogeneities, and variability of rocks. These challenges lead to a decrease in the accuracy of net reservoir prediction, which entails risks in reservoir engineering and field development. In this regard, the implementation of machine learning methods that can automatically identify complex patterns, take into account multi-factor relationships, and adjust to changing conditions becomes relevant, which opens up new opportunities to improve the predicting accuracy and reliability.

This paper discusses modern neural prediction methods, their advantages and disadvantages, as well as practical aspects of applying machine learning to predict sand reservoirs. Particular attention is paid to the selection of input data, creation of neural network architecture, setting up estimation parameters, and interpreting the results.

The study is aimed at demonstrating the high performance of neural network technologies in solving problems of predicting the sand reservoir properties. It is expected that the results of the study will contribute to the optimization of geological exploration and improve the economics of field development.

Keywords: neural network forecasting, hierarchical neural network, self-organizing Kohonen maps

Прогнозирование свойств песчаных коллекторов играет ключевую роль в разведке и разработке нефтегазовых месторождений. Традиционные подходы зачастую сталкиваются с ограничениями, связанными с нелинейностью зависимостей, неоднородностью и изменчивостью пород. Эти проблемы приводят к снижению точности прогнозирования коллекторов, что влечёт за собой риски при проектировании и разработке месторождения. В связи с этим актуальным становится внедрение методов машинного обучения, способных автоматически выявлять сложные закономерности, учитывать многофакторные взаимосвязи и адаптироваться к изменяющимся условиям, что открывает новые возможности для повышения точности и надежности прогнозов.

В данной статье рассматриваются современные методы нейронного прогнозирования, их преимущества и недостатки, а также практические аспекты применения машинного обучения для прогнозирования песчаных коллекторов. Особое внимание уделено вопросам выбора входных данных, создания архитектуры нейронной сети, настройки параметров расчёта и интерпретации результатов.

Исследование направлено на демонстрацию эффективности нейросетевых технологий в решении задач прогнозирования характеристик песчаных коллекторов. Ожидается, что результаты работы поспособствуют оптимизации геолого-разведочных работ и повышению экономической эффективности разработки месторождений.

Ключевые слова: нейросетевой прогноз, иерархическая нейронная сеть, самоорганизующиеся карты Кохонена

Скачать полный текст / Download full text

DOI: 10.19110/geov.2026.1.5

Cтатья продолжает публикацию писем и фото выдающихся российских геологов, минералогов и кристаллографов из личного архива профессора Д. П. Григорьева, хранящегося в Российском минералогическом обществе, в данном случае — от академиков Н. В. Белова и А. В. Шубникова, лидеров отечественной кристаллохимии и кристаллографии. Из писем становятся понятными побудительные мотивы и обстоятельства тех или иных событий, вписанных в историю науки или оставшихся биографическими эпизодами. Актуальность статьи состоит в необходимости отстаивания приоритетов российской науки. Цель — максимально полное освещение ее истории на основе документов. Архив Д. П. Григорьева в письмах, фото и других документах отражает несколько десятилетий довоенной и послевоенной истории российской минералогии и кристаллографии. Статья адресована профессиональным историкам науки и широкому кругу ее любителей: сотрудникам Российской академии наук, преподавателям университетов, аспирантам и студентам.

Ключевые слова: Д. П. Григорьев, Н. В. Белов, А. В. Шубников, личные архивы, история науки, минералогия, кристаллохимия, кристаллография

The article continues the publication of letters and photos of prominent Russian geologists, mineralogists, and crystallographers from the personal Professor D. P. Grigoriev’s archive, kept at the Russian Mineralogical Society, in this case from Academicians N. V. Belov and A. V. Shubnikov, leaders of Russian crystal chemistry and crystallography. The letters and photos clarity motivations and circumstances of certain events recorded in the history of science or remaining as biographical episodes. The relevance of the article lies in the need to defend the priorities of Russian science. The goal of the work is to provide the most comprehensive coverage of its history based on documents. D. P. Grigoriev's archive of letters, photos, and other documents reflects several decades of the pre-war and post-war history of Russian mineralogy and crystallography. This article is intended for professional historians of science and a wide range of science enthusiasts, including members of the Russian Academy of Sciences, university professors, postgraduate students, and undergraduates.

Keywords: D. P. Grigoriev, N. V. Belov, A. V. Shubnikov, personal archives, history of science, mineralogy, crystal chemistry, crystallography

Скачать полный текст / Download full text