978-5-907965-48-5 10.31483/a-10721 Молодежная наука в современном мире Youth science in the modern world

В сборнике представлены научные публикации, посвященные вопросам стимулирования учебно-исследовательской деятельности в области психологии и педагогики; актуализации проблем практической деятельности образовательных организаций в современных условиях. В материалах сборника приведены результаты теоретических и прикладных изысканий представителей научного и образовательного сообщества в данной области. Предназначен для широкого круга читателей.

 Сафронова Алла Дмитриевна Safronova Alla Dmitrievna https://orcid.org/0009-0002-9613-6019 89183353777@mail.ru Голубь Марина Сергеевна Golub Marina Marina sergeevna golub marina_golub@list.ru Лазаренко Лариса Анатольевна Гребенникова Вероника Михайловна Grebennikova Veronika Mikhailovna https://orcid.org/0000-0003-0705-7985 Сафронова Алла Дмитриевна Safronova Alla Dmitrievna https://orcid.org/0009-0002-9613-6019 Бачуринская Дарья Анатольевна Bachurinskaia Dar'ia Anatol'evna Сафронова Алла Дмитриевна Safronova Alla Dmitrievna https://orcid.org/0009-0002-9613-6019 Сажина Наталья Михайловна Sazhina Natalia Mikhailovna https://orcid.org/0000-0002-3000-4462 Шер Марина Леонидовна Sher Marina Leonidovna https://orcid.org/0000-0001-5458-6615 Азлецкая Елена Николаевна Azletskaia Elena Nikolaevna https://orcid.org/0000-0002-7293-3948 Лазаренко Лариса Анатольевна Куренная Елена Викторовна Kurennaia Elena Viktorovna Оганесова Нелли Львовна Oganesova Nelli L'vovna Халилов Тимур Александрович Khalilov Timur Aleksandrovich Игнатович Владлен Константинович Ignatovich Vladlen Konstantinovich https://orcid.org/0000-0002-1625-772X Игнатович Светлана Сергеевна Ignatovich Svetlana Sergeevna https://orcid.org/0000-0003-0479-6117 Ус Оксана Александровна Алдошина Марина Ивановна Aldoshina Marina Ivanovna https://orcid.org/0000-0002-1153-7220 Филимонюк Людмила Андреевна Filimoniuk Liudmila Andreevna https://orcid.org/0000-0003-4365-8235 Шумилова Елена Аркадьевна Жажева Саида Аслановна Гутник Елизавета Павловна Голубь Марина Сергеевна Golub Marina Marina sergeevna golub Бойкова Марина Борисовна Белоцерковская Снежанна Владимировна Belotserkovskaia Snezhanna Vladimirovna Попова Юлия Ивановна Popova Iuliia Ivanovna Звягинцева Наталья Юрьевна Леус Ольга Викторовна Щербина Анна Ивановна Shcherbina Anna Ivanovna Руденко Екатерина Юрьевна Rudenko Ekaterina Iurevna Литвяхова Евгения Андреевна Rusinova Evgeniia Andreevna https://orcid.org/0009-0001-0466-5312 Музыка Тамара Владимировна Muzyka Tamara Vladimirovna https://orcid.org/0000-0003-4095-4266 Лопатюк Евгения Андреевна Гукасян Анаит Артуровна Ишкова Екатерина Валерьевна Ishkova Ekatkrina Valerevna https://orcid.org/0000-0002-6224-9384 Юрченко Татьяна Валентиновна Тоцкая Александра Андреевна Totskaia Aleksandra Andreevna Лакреева Анна Владимировна Lakreeva Anna Vladimirovna https://orcid.org/0000-0003-3327-8474 Молодежная наука в современном мире Youth science in the modern world 23 04 2025 Краснодар ИД «Среда» 1900 Copyright © Гончар Л. И., Шаяхметова Д. У., Юнюшина Д. С., 2025 2025 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License. 10.31483/r-138030 138030 Планирование эксперимента и обработка его результатов при геофизических исследованиях Experiment planning and processing of its results in geophysical research Гончар Лариса Исхаковна Gonchar Larisa Iskhakovna lgonchar91@mail.ru Шаяхметова Диана Ураловна Shaiakhmetova Diana Uralovna youj33as54@yandex.ru Юнюшина Дарья Сергеевна Iuniushina Daria Sergeevna yunyushina_daria@internet.ru 01ma17032 ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский горный университет» Россия 01ma17032 FSBEI of HE "St. Petersburg mining University" Russia 26 31

в статье рассматриваются современные методы планирования эксперимента и обработки данных при геофизических исследованиях, включая применение корреляционно-регрессионного анализа для изучения зависимостей между физическими свойствами горных пород и геологическими параметрами. Исследуются методы построения оптимальных планов эксперимента, включая полный факторный эксперимент и композиционные планы Бокса-Вильсона, а также способы минимизации числа опытов при сохранении информативности исследований. Особое внимание уделяется оптимизации использования ресурсов при сохранении высокого качества интерпретации данных, что особенно важно при полевых исследованиях в сложных условиях. Анализируются различные типы регрессионных моделей (линейная, параболическая, экспоненциальная) и их применение в геофизической практике. В статье освещаются вопросы проверки адекватности моделей, оценки значимости коэффициентов и построения доверительных интервалов для прогнозов. Полученные результаты могут быть использованы для совершенствования методологии геофизических исследований и повышения эффективности интерпретации данных в различных областях геологии и разведочной геофизики.

The article discusses modern methods of experimental planning and data processing in geophysical research, including the use of correlation and regression analysis to study the dependencies between the physical properties of rocks and geological parameters. The methods of constructing optimal experimental plans, including a complete factor experiment and Box-Wilson compositional plans, as well as ways to minimize the number of experiments while maintaining the informative value of research, are investigated. Special attention is paid to optimizing the use of resources while maintaining high-quality data interpretation, which is especially important in field research in difficult conditions. Various types of regression models (linear, parabolic, exponential) and their application in geophysical practice are analyzed. The article highlights the issues of verifying the adequacy of models, assessing the significance of coefficients, and constructing confidence intervals for forecasts. The results obtained can be used to improve the methodology of geophysical research and improve the efficiency of data interpretation in various fields of geology and exploration geophysics.

 регрессионный анализ анализ геофизических данных обработка данных эксперимента моделирование геологического явления проверка модели на адекватность regression analysis analysis of geophysical data experimental data processing modeling of a geological phenomenon checking the model for adequacy References Крылов С.В. Методы математической статистики при определении скорости по годографам отражённых волн / С.В. Крылов // Записки Горного института. – 1961. – №2 (39). – С. 7. Крылов С. В. Методы математической статистики при определении скорости по годографам отражённых волн Записки Горного института 1961 2 (39) Печенкин М.М. Частотно-временной анализ временных рядов магнитотеллурического зондирования / М.М. Печенкин // Записки Горного института. – 2008. – Т. 176. – С. 163–167. – EDN LHPVWN Печенкин М. М. Частотно-временной анализ временных рядов магнитотеллурического зондирования Записки Горного института 2008 176 163 167 LHPVWN Горбунова Л.М. Частные коэффициенты корреляции при геохимических исследованиях / Л.М. Горбунова, Ю.Н. Капков // Записки Горного института. – 1966. – №2 (50). – С. 117. Горбунова Л. М. Капков Ю. Н. Частные коэффициенты корреляции при геохимических исследованиях Записки Горного института 1966 2 (50) Михалевич И.М. Применение математических методов при анализе геологической информации (с использованием компьютерных технологий): учебное пособие / И.М. Михалевич, С.П. Примина. – Иркутск: Иркут. гос. ун-т, 2006. – 115 с. – EDN QZOJEL Михалевич И. М. Примина С. П. Применение математических методов при анализе геологической информации (с использованием компьютерных технологий) QZOJEL Иркутск Иркут. гос. ун-т Приказ Министерства природных ресурсов и экологии РФ «Об утверждении Правил подготовки проектной документации на проведение геологического изучения недр и разведки месторождений полезных ископаемых по видам полезных ископаемых» от 14 июня 2016 г. №352. Приказ Министерства природных ресурсов и экологии РФ «Об утверждении Правил подготовки проектной документации на проведение геологического изучения недр и разведки месторождений полезных ископаемых по видам полезных ископаемых» от 14 июня 2016 г. №352 Вахромеев Г.С. Моделирование в разведочной геофизике / Г.С. Вахромеев, А.Ю. Давыденко. – М.: Недра, 1987. – 192 с. Вахромеев Г. С. Давыденко А. Ю. Моделирование в разведочной геофизике М. Недра Демченко Н.П., Статистические методы обработки геофизической информации: метод. указания / Н.П. Демченко, И.Е. Усольцев. – Ухта: УГТУ, 2013. – 20 с. Демченко Н. П. Усольцев И. Е. Статистические методы обработки геофизической информации Ухта УГТУ Деч В.Н. Геологу о математике. Советы по практическому применению / В.Н. Деч, Л.Д. Кноринг. – Л.: Недра, 1989. – 208 с. Деч В. Н. Кноринг Л. Д. Геологу о математике. Советы по практическому применению Л. Недра Самойлик В.Г. Исследования полезных ископаемых на обогатимость: учеб. пособие / В.Г. Самойлик. – Донецк: ДонНТУ, 2018. – 190 с. EDN UYWTSU Самойлик В. Г. Исследования полезных ископаемых на обогатимость UYWTSU 978-617-7577-57-6 Донецк ДонНТУ Степанов А.В. Полевой этап получения сейсмических данных: учебно-методическое пособие к курсам повышения квалификации «Петрофизика и геофизика в нефтяной геологии» / А.В. Степанов. – Казань: Казанский университет, 2013. – 35 с. Степанов А. В. Полевой этап получения сейсмических данных Казань Казанский университет Поротов Г.С. Математические методы моделирования в геологии / Г.С. Поротов. – СПб.: Санкт-Петербургский государственный горный институт (технический университет), 2006. – 223 с. – EDN OTPNTG Поротов Г. С. Математические методы моделирования в геологии OTPNTG 5-94211-140-5 СПб. Санкт-Петербургский государственный горный институт (технический университет) Никифоров И.А. Статистический анализ геологических данных: учебное пособие / И.А. Никифоров; Оренбургский гос. ун-т. – Оренбург: ОГУ, 2010. – 170 с. EDN QKJLYT Никифоров И. А. Статистический анализ геологических данных QKJLYT 978-5-7410-1055-6 Оренбург ОГУ Наливкин В.Д. Естественные границы в ряду распределения месторождений нефти и газа по запасам / В.Д. Наливкин, В.И. Кузьмин, В.Г. Лукьянова // Докл. АН СССР. – 1982. – Т. 266. №4. – С. 947–951. Наливкин В. Д. Кузьмин В. И. Лукьянова В. Г. Естественные границы в ряду распределения месторождений нефти и газа по запасам Докл. АН СССР 1982 266 4 947 951 Канайкин В.С. Применение регрессионного и дисперсионного анализов для интерпретации гравиметрических данных / В.С. Канайкин, Е.Х. Турутанов, Б. Буянтогтох // Известия Сибирского отделения Секции наук о Земле Российской академии естественных наук. Геология, разведка и разработка месторождений полезных ископаемых. – 2018. – Т. 41. №1. – С. 115–125. DOI: 10.21285/2541–9455–2018–41–1-115–125. – EDN LBPOCL Канайкин В. С. Турутанов Е. Х. Буянтогтох Б. Применение регрессионного и дисперсионного анализов для интерпретации гравиметрических данных Известия Сибирского отделения Секции наук о Земле Российской академии естественных наук 2018 41 1 115 125 10.21285/2541-9455-2018-41-1-115-125 LBPOCL Деч В.Н. Нетрадиционные методы комплексной обработки и интерпретации геолого-геофизических наблюдений в разрезах скважины / В.Н. Деч, Л.Д. Кноринг. – Л.: Недра, 1978. – 192 с. Деч В. Н. Кноринг Л. Д. Нетрадиционные методы комплексной обработки и интерпретации геолого-геофизических наблюдений в разрезах скважины Л. Недра YangLia, XiaoguangLia, MingyuGuob, ChangChena, PengboNic, ZijianHuangd Regression analysis and its application to oil and gas exploration: A case study of hydrocarbon loss recovery and porosity prediction, China // Energy Geoscience. – 2024. – №100333. DOI: 10.1016/j.engeos.2024.100333 YangLia, XiaoguangLia, MingyuGuob, ChangChena, PengboNic, ZijianHuangd Regression analysis and its application to oil and gas exploration: A case study of hydrocarbon loss recovery and porosity prediction, China Energy Geoscience 2024 100333 10.1016/j.engeos.2024.100333 Zihao Wang A review of machine learning applications to geophysical logging inversion of unconventional gas reservoir parameters // Earth-Science Reviews. – 2024. – №104969. DOI: 10.1016/j.earscirev.2024.104969 Zihao Wang A review of machine learning applications to geophysical logging inversion of unconventional gas reservoir parameters Earth-Science Reviews 2024 104969 10.1016/j.earscirev.2024.104969 Янушенко Т.А. Применение нейронных сетей в петрофизических исследованиях для определения фильтрационно-емкостных свойств / Т.А. Янушенко, Н.А. Голиков DOI 10.33764/2618–981X-2024–2-4–242–248. EDN OHYFTW Янушенко Т. А. Голиков Н. А. Применение нейронных сетей в петрофизических исследованиях для определения фильтрационно-емкостных свойств 10.33764/2618-981X-2024-2-4-242-248 OHYFTW Дмитриев В.И. Вычислительные математика и техника в разведочной геофизике / В.И. Дмитриев. ISBN 13: 9785247006374 Дмитриев В. И. Вычислительные математика и техника в разведочной геофизике Шалаев С.В. Математическое программирование в геофизике / С.В. Шалаев // Записки Горного института. – 1966. – №2 (50). – С. 53. Шалаев С. В. Математическое программирование в геофизике Записки Горного института 1966 2 (50)