Hydrogeothermal conditions of the Bochnia - Brzesko area within of Devonian, Cretaceous, Jurassic and Miocene aquifers are evaluated. Particularly favourable geothermal conditions in this area result from good hydrogeological parameters of the Late Cretaceous aquifer [Cenomanian sandstones, up to 80 m thick in this area]. Heat power estimate for one geothermal doublet [with a heat pump system] exploiting the Cenomanian aquifer yields 1.5 MWt. Currently, other aquifers in this area [Miocene, Jurassic, Devonian] are regarded as being of secondary importance for geothermal purposes.
Jakość pracy bron talerzowych oceniono, w sposób porównawczy, podczas mulczującej uprawy gleby w dwóch terminach: latem i jesienią. Celem uprawy było spulchnienie i podcięcie wierzchniej warstwy gleby na zadaną głębokość i wymieszanie jej z resztkami roślinnymi będącymi na powierzchni. Jako zmienne badawcze przyjęto zmienność warunków pracy i zróżnicowanie konstrukcji bron. Badania prowadzono na czterech polach A-D o różnej postaci i masie resztek roślinnych: wysokie ściernisko po pszenicy o średniej masie resztek 960 g*m-2 i 2130 g*m-2 oraz po kukurydzy na ziarno (2010 g*m-2), a także poplon gorczycy w fazie kwitnienia (2210 g*m-2). Nastawiana głębokość uprawy wynosiła 0,05 m i 0,11 m. Wybrano z produkcji seryjnej siedem wersji bron talerzowych kompaktowych i jedną klasyczną. Dla wersji klasycznej (w pionowym ustawieniu talerzy) na polach B i C zmieniano także wartość kąta natarcia talerzy. Wykonano charakterystykę techniczną tych bron. Jakość pracy oceniono wskaźnikami: głębokością roboczą h i miąższością hM zmulczowanej warstwy oraz ich nierównomiernością bh i bM. Określono także wartości wskaźnika PR przykrycia resztek roślinnych i gęstości objętościowej γ na powierzchni po pracy bron. Uzyskane wyniki porównano, wykorzystując analizę jednorodności grup.
EN
Work quality of the disc harrows was comparatively evaluated during mulching tillage of soil in two terms - summer and autumn. Mulching tillage aimed at loosening and undercutting the top soil layer to adjusted depth, and mixing it with plant residues remained on the soil surface. Variability of operation conditions were assumed as the research variables. Investigations were carried out on the four fields A-D, of various forms and mass of plant residues: high stubble after wheat, of average residue masses 960 g*m-2 and 2130 g*m-2; the stubble after maize for grain (2010 g*m-2); the mustard aftercrop at blooming phase (2210 g*m-2). Tillage depth was adjusted on 0.05 and 0.11 m. Seven versions of the compact disc harrows and one classic disc harrow, were selected for tests from the series production. For the classic version of harrow (with vertical disc setting), on the fields B and C, the values of disc rake angle were also changed. Technical characteristics of all used disc harrows were described as well. Work quality was evaluated by the following indices: working depth (h), thickness of the mulched layer (hM) and their non-uniformity (bh, BM). The values of plant residue covering index (PR) and bulk density (γ) on the surface after harrow's work were determined, too. Obtained results were compared, using the analysis of group uniformity.
3
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Wykonano symulacje rozkładu porowatości efektywnej i miąższości dla złoża Różańsko wykorzystując metody geostatystyczne oraz metodę sztucznych sieci neuronowych. Zastosowano metodę regresji wielokrotnej do estymacji parametrów złożowych (porowatości i miąższości) oraz do stworzenia ich przestrzennych rozkładów, wygenerowanych na podstawie interpretacji wyników pomiarowych sejsmiki 3D, wykonanych na obszarze badanego obiektu. Z drugiej strony zastosowano do obliczeń sieć neuronową typu perceptron wielowarstwowy z algorytmem genetycznym. Stworzono mapy rozkładów symulowanych parametrów i porównano otrzymane wyniki. Stwierdzono, że obie metody dają poprawne wyniki, przy czym metoda sztucznych sieci neuronowych (ANN), będąc metodą szybszą i mniej pracochłonną stawia większe wymagania bazie danych, ze względu na tendencje do wygładzania symulowanych wyników.
EN
Numerical models of Różańsko reservoir were performed using geostatistical and artificial neural network (ANN) methods. The multiple regression method were applied as well for estimations of reservoir parameters extracted from well-log functions as for creation of space distribution of reservoir parameters depending on distributions of appropriate seismic attributes generated on the base of 3-D image of the investigated object. From the other side artificial neural network (ANN) with genetic algorithm were applied. Sketches of porosity and thickness distribution were obtained as a final result. It was showed that both methods give similar results.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.