Прогноз газоносности пласта «Пятиметровый» Нерюнгринского угольного месторождения по геолого-геофизическим данным

УДК 552.574:622.411.332:533.17 © Н.Н. Гриб, А.А. Сясько, Д.Н. Гриб, П.Ю. Кузнецов, А.В. Качаев, 2017

Прогноз газоносности пласта «Пятиметровый» Нерюнгринского угольного месторождения по геолого-геофизическим данным

DOI: http://dx.doi.org/10.18796/0041-5790-2017-12-43-47

Основой геолого-геофизического прогнозирования газоносности угольных пластов является системное представление процессов образования угольного пласта, его последующего преобразования в экстремальных термодинамических условиях и дальнейшего изменения в постинверсионный период. В рамках системного подхода к решению геотехнических задач определение газоносности углей основано на создании образов объектов посредством их обобщенных (существенных) элементов? и уже через их проявления осуществляtnczрешение обратной задачи - по совокупности определяемых элементов распознавать объект и его свойства. При этом связи между свойствами объекта рассматриваются не как жестко детерминированные, а как детерминированно-стохастические, что позволяет создавать вероятностные модели объектов путем использования вероятностно-статистическихма-тематических методов. Построение модели газоносности углей на участке исследования начинается с конкретизации переменных (определения системы объекта), входящих в вектор Марковской модели. Вектор переменных (система) состоит из двух групп числовых последовательностей (подсистем), отражающих факторы формирования газоносности углей — генетические и эпигенетические. Создается вектор для построения формализованной математической модели прогнозирования газоносности угольного пласта. Из совокупности подготовленных векторов переменных и параметров формируется файл модельных данных. Сформированный модельный файл используется для построения математической модели газоносности углей программой Vprognoz. Используя данную модель, рассчитывается для каждого вектора анализируемых данных прогнозная газоносность углей. Ключевые слова: природная газоносность, угольный пласт, массив горных пород, физико-геологическая сущность, геофизические параметры, системный подход, вероятностно-статистические математические методы, динамическое моделирование.

ВВЕДЕНИЕ

Создание экономически приемлемых и безопасных условий эксплуатации угольных шахт обусловливает необходимость правильного выбора средств борьбы с метанопроявлением. Исходными для прогнозного расчета метанообильности шахт являются данные о природной газоносности угольных пластов, получаемые при разведке угольных месторождений. В настоящее время определение газоносности угольных пластов осуществляется преимущественно с помощью проб угля, отобранных керногазонаборниками. Фрагментарность выполняемого опробования не обеспечивает необходимую детальность и достоверность геологического прогноза. Свидетельство тому - аварийность на шахтах России и стран СНГ, связан-

ГРИБ Николай Николаевич

Доктор техн. наук, профессор, заместитель директора по научной работе, заведующий кафедрой «Горное дело» Технического института (ф) СВФУ, 678960, г. Нерюнгри, Россия, e-mail: grib@nfygu.ru

СЯСЬКО Андрей Александрович

Канд. техн. наук, ведущий научный сотрудник лаборатории «Физика мерзлых пород» Технического института (ф) СВФУ, 678960, г. Нерюнгри, Россия, e-mail: siasko@rambler.ru

ГРИБ Дмитрий Николаевич

Преподаватель

Южно-Якутского Технологического колледжа, 678960, г. Нерюнгри, Россия, e-mail: dmit.grib18981@yandex.ru

КУЗНЕЦОВ Павел Юрьевич

Канд. геол.-минер. наук, доцент, доцент кафедры «Горное дело» Технического института (ф) СВФУ, 678960, г. Нерюнгри, Россия, e-mail: kuznetsov.pavel.yu@gmail.com

КАЧАЕВ Андрей Викторович

Заведующий лабораторией «Физика мерзлых пород» Технического института (ф) СВФУ, 678960, г. Нерюнгри, Россия, e-mail: Kachaev67@gmail.com

ная с выбросами метана, которые влекут за собой катастрофические последствия [1, 2].

Поэтому комплексный геолого-геофизический подход, обеспечивающий изучение всех подсчетных пластопе-ресечений, является эффективным дополнением к геофизическому опробованию, обеспечивающим повышение достоверности определения газоносности угольных пластов [3, 4].

ГЕОЛОГО-ГЕОФИЗИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ

ГАЗОНОСНОСТИ УГЛЕЙ

В основу методологии геолого-геофизического прогнозирования газоносности углей на различных этапах освоения месторождений горючих ископаемых положены системное представление массива горных пород и динамика его формирования и преобразования [5].

Массив горных пород, включающий угольный пласт, с его природной газоносностью и другими геолого-геофизическими характеристиками рассматривается как сложная геологическая система, состоящая из подсистем, которые на более низком иерархическом уровне являются сами системами. Например, угольный пласт в массиве горных пород является подсистемой, а если рассматривать его на более низком иерархическом уровне как самостоятельное геологическое тело, то он будет представлять собой самостоятельную замкнутую систему, обладающую присущими ей характерными свойствами [6, 7].

Физико-геологическая сущность массива горных пород как системы определяется четырьмя основными категориями: состав, строение, состояние и свойства. Графически схема системного представления массива горных пород выражается в виде информационного тетраэдра (рис. 1), вершины которого соответствуют 100% информации о составе, строении, состоянии и свойствах [5, 8].

Исследуя объект через его свойства, получаем набор данных, содержащих информацию об объекте, на основании которой создается информационная модель объекта, используя созданную модель, прогнозируются состав, строение и состояние объекта.

В рамках системного подхода к решению геотехнических задач определение газоносности углей основано на создании образов объектов, посредством их обобщенных (существенных) элементов и уже через их проявления осуществляется решение обратной задачи - по совокупности определяемых элементов распознаются объект и его свойства [5, 9]. При этом связи между свойствами объекта рассматриваются не как жестко детерминированные, а как детерминированно-стохастические, что позволяет создавать вероятностные модели объектов путем использования вероятностно-статистических математических методов.

Одним из способов изучения систем является использование методов многофакторного динамического моделирования. Для многофакторного динамического моделирования наиболее перспективным является использование математического аппарата Марковских процессов, в частности цепи Маркова [5, 8, 9, 10].

Газоносность Нерюнгринского месторождения сформировалась в результате взаимодействия большого количества геологических факторов. К основным факторам, оказывающим влияние на современную природную газонос-

исследователь

""Г Г Г каналы | интерфейс | наблюдения

методы —1>

строение

состояние

С4

подсистема

С3

С2

С1

Рис.1. Системное представление массива горных пород в категориях - состав, строение, состояние, свойства (С1, С2, С3, С4) [2]

ность месторождения, относятся: угленосность, метаморфизм углей, тектоника, гидрогеологические, геокриологические условия, горные работы и др. [11, 12, 13].

Угленосность толщи характеризуется повышенными значениями: коэффициент угленосности нерюнгринской свиты составляет 5,2-11%, что является благоприятным фактором для образования значительного количества метана.

При метаморфизме угля генерировалось большое количество метаморфогенных газов. Высокая степень метаморфизма углей обусловила большую интенсивность газообразования и их высокую потенциальную газоемкость.

Тектоника на месторождении проявляется в виде основной складчатой структуры, образующей месторождение -брахисинклинальной складки, осложненной разнотипными и разноамплитудными разрывными нарушениями. Структурно-тектонические особенности и геокриологические условия предопределили развитие максимальной метаноносности угольных пластов в замковой части брахисинклинальной складки и их дегазацию по периметру выхода на поверхность угольного пласта на крыльях складки. Большая часть разрывных нарушений сбросового типа и высокая степень трещиноватости как вмещающих пород, так и углей способствовали дегазации угольного пласта «Пятиметровый».

Гидрогеологические условия способствовали дегазационным процессам в угленосной толще за счет выноса газов

б

в растворенном виде подземными водами в зоне активной циркуляции. В зоне затрудненного водообмена подземные воды малоподвижны, насыщены метаморфоген-ными газами. Заполняя порово-трещинный объем пород, они препятствуют дегазации угленосной толщи. Граница между двумя зонами устанавливается на глубине 100-150 м ниже статического уровня подземных вод.

Пласт «Пятиметровый» большей частью расположен в зоне затрудненной циркуляции и, как следствие этого, в зоне метановых газов.

Развитие на месторождении многолетнемерзлых пород решающего влияния на газоносность угольных пластов не оказывает вследствие ее прерывистости и относительно непродолжительного времени ее развития. Однако ее наличие все же обусловило отсутствие зоны полной деметанизации.

Важнейшими факторами, способствующими современной дегазации пластов месторождения являются: нарушение поверхности добычными работами на пласте «Мощный», а также температурного и гидрогеологического режимов в результате горных работ и защитного водоотлива из скважин.

Все перечисленные факторы действуют не обособленно, а совместно, взаимодействуя друг с другом.

Как было отмечено выше, в рамках системного подхода к решению геотехнических задач определение газоносности углей основано на создании образов объектов посредством их обобщенных (существенных) элементов, и уже через их проявления осуществляется решение обратной задачи - по совокупности определяемых элементов распознавать объект и его свойства.

Построение модели газоносности углей на участке исследования начинается с конкретизации переменных (определения системы объекта), входящих в вектор Марковской модели. Вектор переменных (система) состоит из двух групп числовых последовательностей (подсистем), отражающих факторы формирования газоносности углей - генетические и эпигенетические [8, 14]: [вектор генетических факторов], [вектор эпигенетических факторов].

Вектор генетических факторов представляет собой последовательность чередования формализованных значений основных литотипов пород и углей в последовательности слоев, включающих исследуемый угольный пласт. Такая группа слоев, несущая информацию о предыстории и постистории образования угольного пласта, названа «пакетом». Границы пакета в нашем толковании определяются информативностью системы [5].

Следующий этап формализации заключается в определении ранговых значений переменных. Для боковых пород принята следующая индексация литотипов: {1} - уголь; {2} - углистый аргиллит; {3} - аргиллит; {4} - аргиллит алевритовый; {5} - алевролит; {6} - песчаник; {7} - гравелит.

Исследуемый угольный пласт индексируется значениями, характеризующими зольность угольного пласта, влажность аналитическую, вес сухой беззольной массы. С этой целью шкала значений зольности разбивается на 12 интервалов. Например, при диапазоне изменения зольности от 5 до 40%, для значений Лл < 10% присваивается индекс {8}; Лё = [10,1-15%] - {9}; Лё = [15,1-20%] - {10}; Лё = [20,1-30%] - {11}; Лё > 30,1% - {12}. Интервалы индекса-

ции зольности конкретизируются для фактического распределения этого параметра на исследуемом участке.

Таким образом, мы имеем вектор генетической составляющей, описывающий литологическую последовательность слоев в почве угольного пласта (три слоя), угольный пласт (индекс зольности) и три слоя в кровле угольного пласта. Для полной характеристики вектора генетической составляющей он дополняется значениями мощности (в метрах) непосредственной кровли.

Из геофизических параметров включены значения естественной радиоактивности (ГК) и селективного гамма-гамма каротажа (ГГКС), характеризующие главным образом вещественный состав угольной массы, а также метод определения фактического диаметра скважины (КВ) и метод плотностного гамма-гамма каротажа (ГГКП), характеризующие пористость и трещиноватость угля, а также тре-щиноватость и нарушенность перекрывающих угольный пласт пород кровли.

Эпигенетические факторы определяют положение пла-стопересечения в трехмерных координатах геологического пространства (Х У, Z), где Х, У - индексированные значения координат скважины на плане (геологической карте) участка, а Z - индексированное значение абсолютной глубины пластопересечения.

Таким образом, мы имеем вектор для построения формализованной математической модели прогнозирования газоносности угольного пласта «Пятиметровый» Нерюн-гринского месторождения, который имеет вид:

X ^ У ^ Z ^ И ^ Ш ^ Ь ^ Ь ^ КВ ^

кр а кр пч

^ ГК ^ ГГКП ^ ГГКС ^ ё В .

кр т

где: X, У, Z - абсолютные отметки устьев скважин (м), Икр - глубина залегания кровли пласта, Ал - зольность угля (%), Ша - влажность угля аналитическая (%), Ькр - литотип кровли, Ьпч - литотип почвы, КВ - данные фактического диаметра скважины, нормированные на номинальный (относительные единицы), ГК - естественная радиоактивность угля (мР/ч), ГГКП - значения плотностного гамма-гамма каротажа, нормированные на значения против песчаников мелкозернистых (относительные единицы), ГГКС - значения селективного гамма-гамма каротажа (относительные единицы), ёкр - нормированные значения кавернометрии кровли угольного пласта.

Местоположение элементов в векторе зависит от его значимости для решения задачи, поэтому абсолютные отметки устьев скважин, глубина залегания кровли пласта и значение зольности как величин, наиболее тесно связанных с газоносностью, вынесены в начало вектора. Местоположение других факторов выбиралось путем последовательного приближения к минимальной погрешности.

Такой вектор составляется для каждого пластопересе-чения с подстилающими и перекрывающими породами, входящими в опорную выборку, и ему приписываются значения газоносности по данным лабораторных исследований анализов проб, полученных с помощью керногазона-борника Вт, где: п - номер вектора, /' - прогнозируемый параметр газоносности.

Прогнозируемыми параметрами являются: V - объем газа, см3; процентное содержание метана в составе газа, СН4%; СН4 - объем метана, см3; природная метаноност-ность, м3/т с.б.м.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Из совокупности подготовленных векторов переменных и параметров (прогнозируемой газоносности углей) форми руется файл модел ьных данных. Сформирован ный модельный файл используется для построения математической модели газоносности углей программой Vprognoz [8]. Используя данную модель, рассчитывается для каждого вектора анализируемых данных прогнозная газоносность углей.

Базовая выборка для прогноза газоносности пласта «Пятиметровый» составлена из геолого-геофизического материала по 24 пластопересечениям угля. При этом использовались сводные каротажные диаграммы поискового и детализационного масштабов (1:200 и 1:50) и информация о % выхода керна.

По геофизическим диаграммам оценивались следующие характеристики: глубина почвы слоя (абсолютная и по скважине) и его мощность, литотипы слоев в кровле и почве и их мощности, наличие или отсутствие каверн, зольность и влажность углей.

С геологической карты участка снимались условные координаты положения скважин. По данным базовой выборки, используя рассмотренную выше математическую модель газоносности углей, рассчитаны прогнозные параметры газоносности углей пласта «Пятиметровый» Не-рюнгринского месторождения: природная метаноност-ность в м3/т с.б.м., процентное содержание метана в составе газа, СН4%. На рис. 2 приведена карта природной метаноносности в метрах кубических на тонну сухой беззольной массы (м3/т с.б.м.).

Полученные по основным параметрам газоносности погрешности не превышают пределов, установленных требованиями угольной промышленности [15].

Список литературы

1. A new method for accurate and rapid measurement of underground coal seam gas content / Wang L., Cheng L., Cheng Y., Liu S., Guo P., Jin K., Jiang H. // Journal of Natural Gas Science and Engineering. 2015. Vol. 26. Pp. 1388-1398. doi: 10.1016/j.jngse.2015.08.020.

2. Monitoring and modelling of gas dynamics in multilevel longwall top coal caving of ultra-thick coal seams, part I: Borehole measurements and a conceptual model for gas emission zones / Si G., Jamnikar S., Lazar J., Shi J., Durucan S., Korre A., Zavsek S. // International Journal of Coal Geology. 2015. Vol. 144-145. Pp. 98-110. doi: 10.1016/j.coal.2015.04.008

3. Evaluation of the gas content of coal reservoirs with geophysical logging in Weibei coalbed methane field, southeastern Ordos basin, China / Yan Т., Liu Z., Xing L., Luo Y., Bai Y., Huang S. // Resources and Sustainable Development. 2013. Pts 1-4. Vol. 734-737. Pp. 331-334. doi: 10.4028/www. scientific.net/AMR.734-737.331.

4. Asmina A., Sutriyono E., Hastuti E. Gas Content Appraisal of Shallow Coal Seams in the South Palembang Basin of South Sumatra // International Journal of Geomate. 2017. Vol. 12, issue 33. pp. 45-52.

5. Изучение показателей качества углепородного массива геофизическими методами на примере изучения зольности угольных пластов / Н.Н. Гриб, П.Ю. Кузнецов, А.А. Cясько, А.В. Качаев // Современные проблемы науки

и образования. 2013. № 2. URL: http://www. science-education.ru/ru/article/view?id=8868 (дата обращения: 15.11.2017).

6. Яковлев Д.В., Черников А.Г., Ямщиков В.С. Системология петрофизических свойств // Уголь. 1991. № 12. С. 19-21.

7. Meng Q., Ma X., Zhou Y. Forecasting of coal seam gas content by using support vector regression based on particle swarm optimization // Journal of Natural Gas Science and Engineering. 2014. Vol. 21. Pp. 71-78. doi: 10.1016/j.jngse.2014.07.032

8. Гриб Н.Н., Самохин А.В., Черников А.Г. Методологические основы системного исследования массива горных пород. Якутск: Издательство ЯНЦ СО РАН, 2000. 104 с.

9. Черников А.Г., Либина Н.В., Матушкин М.Б. Способ определения метаноносности угольных пластов: пат. 2299453 Рос. Федерация. № G01V9/00. Патентообладатель ОАО «Газпром»; заявл. 31.12.2004; опубл. 20.05.2007. Бюл. № 14.

10. Вистеллиус А.Б. Основы математической геологии. Л.: Наука, 1980. 278 с.

11. Thakur P. Gas Content of Coal and Reserve Estimates // Advanced Reservoir and Production Engineering for Coal Bed Methane. 2017. Pp. 17-31. doi: 10.1016/B978-0-12-803095-0.00002-8

12. Хворостина А.А. Южно-Якутский каменноугольный бассейн. / Монография «Га-

Рис. 2. Прогнозная карта природной метаноносности пласта «Пятиметровый» в метрах кубических на тонну сухой беззольной массы

тя>-

зоносность угольных бассейнов и месторождений СССР». Т.2, гл. 2, с. 364-373. М.: Недра, 1979.

13. Гресов А.И. Метаноресурсная база угольных бассейнов Дальнего Востока России и перспективы ее промышленного освоения. Т II. Углеметанновые бассейны Республики Саха (Якутия) и Северо-Востока. Владивосток: Даль-наука, 2012. 468 с.

14. Момолкина О.Л. Математическое моделирование показателей качества углей (на примере Нерюнгринского угольного месторождения): монография. Прага: Vedecko vyavatelske centrum «Sociosfera -CZ», 2016. 93 c.

15. Технические требования угольной промышленности к геологоразведочным работам и исходным геологическим материалам, М., Минуглепром СССР. 1986.

GEOLOGY

UDC 552.574:622.411.332:533.17 © N.N. Grib, A.A. Siasko, D.N. Grib, P.Yu. Kuznetsov, A.V. Kachaev, 2017 ISSN 0041-5790 (Print) • ISSN 2412-8333 (Online) • Ugol' - Russian Coal Journal, 2017, № 12, pp. 43-47

Title

FORECAST OF GAS CONTENT OF PLAST OF NERYUNGRI COAL FIELD "FIVE-METER" ACCORDING TO GEOLOGICAL AND GEOPHYSICAL DATA

DOI: http://dx.doi.org/10.18796/0041-5790-2017-12-43-47 Authors

Grib N.N.1, Siasko A.A.', Grib D.N.2, Kuznetsov P.Yu.', Kachaev A.V.'

1 Technical Institute (branch) of M.K. Ammosov North-Eastern Federal University (TI (b) NEFU), Nerungry, 678960, Russian Federation

2 South-Yakut College of Technology, Neryungri, 678960, Russian Federation

Authors' Information

Grib N.N., Doctor of Engineering Sciences, Professor, Deputy Director for Science, Head of the Department of mining, e-mail: grib@nfygu.ru Siasko A.A., PhD (Engineering), Chief Researcher of Physics permafrost laboratory, e-mail: siasko@rambler.ru Grib D.N., Teacher, e-mail: dmit.grib18981@yandex.ru Kuznetsov P.Yu., PhD (Geological-mineralogical), Associate Professor of the Department of mining, e-mail: kuznetsov.pavel.yu@gmail.com Kachaev A.V., Laboratory Chief, Physics permafrost laboratory, e-mail: Kach-aev67@gmail.com

Abstract

The basis of geological-geophysical prediction of gas content of coal seams is the system representation of processes of formation of the coal seam, then converting it in extreme thermodynamic conditions and further changes in post-invasion period. In the framework of a systematic approach to the solution of geotechnical problems, the determination of gas content of coal based on the creation of images of objects by their generalized (important) elements and after their manifestation to carry out the solution of the inverse problem - on set of the determined elements to identify the object and its properties. But the relation between the properties of the object are not seen as rigidly deterministic, but as determined-stochastic, which allows you to create probabilistic models of objects through the use of probabilistic and statistical mathematical methods. The construction of the model of gas content of coal on the section of the study begins with the specification of variables (system definition facility), included in the vector of Markov models. The vector of variables (the system) consists of 2 groups of numeric sequences (subsystems), reflecting factors forming the gas content of coal - genetic and epigenetic. The created vector to construct a formal mathematical model for predicting the gas content of coal seam. From the set of trained vectors of variables and parameters, generate a file of simulated data. The generated modeling file is used for constructing a mathematical model of gas content of coal program Vprognoz. Using this model calculating for each vector, the data are analyzed, inferred gas content of the coals.

Keywords

Natural gas content, Coal seam, Rock mass, Physical and geological entity, Geophysical parameters, System approach, Probabilistic and statistical mathematical methods, Dynamic modelling.

References

1. Wang L., Cheng L., Cheng Y., Liu S., Guo P., Jin K. & Jiang H. A new method for accurate and rapid measurement of underground coal seam gas content. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 2015, Vol. 26, pp. 1388-1398. doi: 10.1016/j.jngse.2015.08.020.

2. Si G., Jamnikar S., Lazar J., Shi J., Durucan S., Korre A. & Zavsek S. Monitoring and modelling of gas dynamics in multi-level longwall top coal caving of ultra-thick coal seams, part I: Borehole measurements and a conceptual model for gas emission zones. International Journal of Coal Geology, 2015, Vol. 144-145, pp. 98-110. doi: 10.1016/j.coal.2015.04.008

3. Yan T., Liu Z., Xing L., Luo Y., Bai Y. & Huang S. Evaluation of the gas content of coal reservoirs with geophysical logging in Weibei coalbed methane field,

southeastern Ordos basin, China. Resources and Sustainable Development, 2013, Pts 1-4, Vol. 734-737, pp. 331-334. doI: 10.4028/www.scientific.net/ AMR.734-737.331.

4. Asmina A., Sutriyono E. & Hastuti E. Gas Content Appraisal of Shallow Coal Seams in the South Palembang Basin of South Sumatra. International Journal of Geomate, 2017, Vol. 12, issue 33, pp. 45-52.

5. Grib N.N., Kuznecov P.Yu., Siasko A.A. & Kachaev A.V. Izuchenie pokazatelej kachestva ugleporodnogo massiva geofizicheskimi metodami na primere izucheniya zol'nosti ugol'nyh plastov [Coal mass quality indicators study by geophysical methods with reference to coal beds ash content analysis]. Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya - Modern Problems of Science and Education, 2013, no. 2. Available at: http://www.science-education.ru/ ru/article/view?id=8868 (accessed 15.11.2017).

6. Yakovlev D.V, Chernikov A.G. & Yamshchikov V.S. Sistemologiya petrofiz-icheskih svojstv [Petrophysical properties systems science]. Ugol'- Russian Coal Journal, 1991, no. 12, pp. 19-21.

7. Meng Q., Ma X. & Zhou Y. Forecasting of coal seam gas content by using support vector regression based on particle swarm optimization. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 2014, Vol. 21, pp. 71-78. doi: 10.1016/j. jngse.2014.07.032

8. Grib N.N., Samolhin A.V. & Chernikov A.G. Metodologicheskie osnovy sistem-nogo issledovaniya massiva gornyh porod [Methodological aspects of rock mass systemic analysis]. Yakutsk, YANTS SO RAN Publ., 2000, 104 p.

9. Chernikov A.G., Libina N.V. & Matushkin M.B. Sposob opredeleniya metanon-osnosti ugol'nyh plastov [Methods of coal seams methane bearing capacity determination]. Pat. 2299453 Russian Federation, no. GO1V9/00, Patent holder Gazprom, JSC, application 31.12.2004, published on 20.05.2007, Bulletin no. 14.

10. Vistellius A.B. Osnovy matematicheskoy geologii [Basics of mathematical geology]. Leningrad, Nauka Publ., 1980, 278 p.

11. Thakur P. Gas Content of Coal and Reserve Estimates. Advanced Reservoir and Production Engineering for Coal Bed Methane, 2017, pp. 17-31. doi: 10.1016/B978-0-12-803095-0.00002-812. Khvorostina A.A. Yuzhno-Yakutskiy kamennougol'nyy basseyn: Monografiya Gazonosnost' ugol'nykh basseynov i mestorozhdeniy SSSR [South Yakutia coal basin: Monograph. Gas bearing capacity of coal basins and deposits in the USSR]. Vol. 2, ch. 2, pp. 364-373. Moscow, Nedra Publ., 1979.

13. Gresov A.I. Metanoresursnaya baza ugol'nyh basseynovDal'nego Vostoka Rossii iperspektivy eepromyshlennogo osvoeniya. Tom II. Uglemetannovye bas-seyny RespublikiSaha (YAkutiya) iSevero-Vostoka [Methane resource base of the coal basins of the Russian Far East and prospects of its industrial development. Vol. II. Coal methane basins of the Republic of Sakha (Yakutia) and the North-Eastern region]. Vladivostok, Dal'nauka Publ., 201, 468 p.

14. Momolkina O.L. Matematicheskoe modelirovanie pokazateley kachestva ugley (na primere Neryungrinskogo ugol'nogo mestorozhdeniya): Monografiya [Coal quality mathematical modelling (with reference to the Neryungri coal deposit): Monograph]. Prague, Vedecko vyavatelske centrum "Sociosfera -CZ", 2016, 93 p.

15. Tekhnicheskie trebovaniya ugol'noypromyshlennosti kgeologorazvedoch-nym rabotam iiskhodnymgeologicheskim materialam [Coal industry technical requirements to geologic exploration works and input geological materials], Moscow, Minugleprom SSSR Publ., 1986.