ДОМАШНИЙ СЕМИНАР ОТДЕЛА ГЛЯЦИОЛОГИИ

23 января 2020

В четверг, 23 января, на Старомонетном, 29 (12:00, актовый зал) состоится очередной домашний семинар отдела гляциологии.

На повестке дня доклад:

Чекан Константин, Олег Корнейчик, Компания Technoinfo Последние достижения аналитических методов для изучения геологических образцов. Развитие «Цифрового анализа пород»

Краткий, но содержательный доклад о новейших методах в исследовании геологических образцов, который даст представление о полном цикле изучения пород для дальнейшего научного, либо коммерческого использования накопленных данных. Рассказ будет выстроен таким образом, что будут поэтапно раскрыты методы анализа образцов и уже полученных данных с помощью новейшего оборудования и программного обеспечения. Благодаря такому современному подходу, пользователь получает исчерпывающее количество информации для детального анализа и построения моделей. 

Программа семинара

Вступительное слово 

Обзор предложений компании «Техноифо», сотрудничество с Geotek и Thermo Fisher Scientific.

Неразрушающий анализ полноразмерных кернов и примеры 

Документация и визуализация полноразмерных кернов. Мультисенсорное сканирование керна – типизация керна по геохимическим и геофизическим свойствам. Определение однородности и представительных областей. Рентгеновская компьютерная томография полноразмерных кернов. 

Автоматизированный анализ минералогического состава горных пород 

Применение комплекса методов на основе сканирующей электронной микроскопии и автоматизированного анализа изображений и данных рентгенофлуоресцентного анализа для автоматизации петрографического и минералогического анализа образцов.

Программное обеспечение «PerGeos»: Количественное описание пористой среды и гранулометрии, расчёты петрофизических параметров и моделирования мультифазных процессов 

Мультимасштабная визуализация и анализ данных. Характеризация порового пространства. Петрография. Петрофизические симуляции. Свойства двухфазных потоков. Полноразмерные керны. Двухэнергетическая РКТ. Работа с крупным объёмом данных. Автоматизация симуляций и машинное обучение. Пример потока исследований.