Учебное пособие «Поиски и разведка месторождений полезных ископаемых»
жүктеу/скачать 6,1 Mb.
|
Курс лекций-пос.
| Контрольные вопросы.
1) Принципы оценки месторождений полезных ископаемых. 2).Дайте характеристику оценке прогнозных ресурсов на месторождения полезных ископаемых. 3) Какими особенностями характеризуются минералогические (шлиховые) аномалии? 4) Какими особенностями характеризуются литогеохимические аномалии в рыхлых отложениях? 5) Какими особенностями характеризуются литогеохимические аномалии в коренных породах? 6) Какими особенностями характеризуются гидрогеохимические аномалии? 7) Какими особенностями характеризуются геофизические аномалии? 8 ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ПРИ РАЗРАБОТКЕ ПОИСКОВЫХ КРИТЕРИЕВ НА ПОИСКИ РУДНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ Использование компьютерных технологий при решении задач прогноза и поисков месторождений полезных ископаемых началось в СССР с 60-х годов. Опережающее развитие компьютерных методов решения задач прогноза в СССР было вызвано большой и недостаточно изученной по сравнению с другими развитыми странами территорией. С появлением персональной техники, наряду с зарубежными коммерческими геоинформационными системами общего назначения (MapInfo, ARC/Info, ARC/View, ARC/GIS и т.д.) появились российские геоинформационные системы, направленные на решение геологических задач. Здесь можно выделить ГИС ПАРК (ЛАНЭКО) и ГИС ИНТЕГРО (ВНИИгеосистем). Для использования этих систем нужна была прогнозно-поисковая модель рудных объектов (эталонов) для соответствующего района работ. При этом эффективность прогнозных построений практически полностью определялась качеством модели. В последние годы в ЦНИГРИ был создан банк критериев и признаков, необходимых для опознания и выделения металлогенических зон, рудных районов и полей и месторождений на некоторые цветные и благородные металлы (А.И. Кривцов, Г.В. Ручкин, Б.И. Беневольский, В.В. Кузнецов и др.). Этот банк был интегрирован с ГИС ИНТЕГРО. Однако в настоящее время, учитывая возрастающую потребность в открытии новых месторождений полезных ископаемых, необходимо перейти на более высокий уровень решения прогнозно-поисковых задач. Этот уровень может быть достигнут за счет следующего: – рассмотрения всех доступных данных, что предполагает разработку специализированных блоков для вычисления прогнозных характеристик по геофизической, геохимической и дистанционной информации; – модернизации и расширения по номенклатуре полезных ископаемых банка моделей, содержащих прогнозно-поисковые признаки разноранговых объектов, продуктивных на различные твердые полезные ископаемые; – создания технологии формирования информационной 3D модели объекта поиска на основе банка прогнозно-поисковых признаков; – разработки автоматизированной технологии интегрированного анализа разнотипных геологических, геофизических, геохимических и дистанционных данных; – пополнения прогнозной технологии оценкой прогнозных ресурсов перспективных участков территории на основании банка моделей. Кроме того, что при прогнозе и поиске рудных объектов геоинформационные технологии позволяют создавать базы пространственно привязанных данных, они же обеспечивают возможность полноценного анализа разнородной геолого-геофизической информации, который включает в себя определение и геометризацию прогнозных критериев, определение их работоспособности и эффективности, и, наконец – выделение прогнозных площадей и оценка их перспективности на конкретные типы рудных объектов. При этом необходимо учесть тот факт, что при прогнозе погребенных рудных объектов повышается роль геофизических критериев по отношению к геологическим, что приводит к необходимости дополнительной обработки геофизических данных, а также - формализации результатов обработки и установления статистически обоснованных пространственных связей геофизических критериев и объектов прогноза. Критерии прогноза в картографическом варианте представляют собой полигоны (например, специфические комплексы пород), линии (оси аномалий, тектонические нарушения, и др.), и точки (эталонные месторождения). Целью геометризации критериев является их вероятностное (с точки зрения вероятности обнаружения месторождений) представление. В данном случае полигоны представляют собой геометрические объекты, к которым месторождение либо принадлежит, либо – не принадлежит. Вероятность принадлежности месторождений к полигонам определяется отношением: количество известных месторождений в пределах полигона 100% / общее количество месторождений Расчет вероятности производится отдельно для каждого типа месторождений и выражается в процентах. Для получения аналогичного параметра для линейных критериев необходима трансформация линий в полигоны. Данная операция производится посредством определения зоны влияния линейного критерия, т.е. – определения оптимального расстояния от собственно линии, в пределах которого увеличение вероятности принадлежности месторождения к трансформированному в полигон линейному критерию опережает увеличение суммарной доли площади полигонов в общей площади исследований. После трансформации в полигоны, линейные критерии оцениваются так же, как и полигональные. Размеры зон влияния рассчитываются отдельно для каждого критерия. Наличие рудопроявлений, представляющих собой точечные критерии, с одной стороны, является критерием возможности обнаружения новых месторождений, однако с другой стороны – не поддается геометризации (невозможно определить зону влияния критерия) и вероятностной оценке. Поэтому информация об известных рудопроявлениях и месторождениях используется для вероятностной оценки полигональных и линейных критериев. Эффективность прогнозных критериев рассчитывается как отношение: общая площадь исследуемой территории /площадь влияния критерия. Необходимо отметить, что значения эффективности геологических критериев при этом несопоставимы со значениями для геофизических критериев в связи с тем, что представительность геологических критериев зависит от условий и технологии геологической съемки, в то время как геофизические критерии характеризуются равномерной представительностью для всей изучаемой территории. Суммарная эффективность выделения прогнозных площадей рассчитывается по отношению общей площади исследуемой территории к суммарной площади выделенных прогнозных участков для каждого типа рудных объектов. Так же необходимо выявлять потенциальные рудные объекты без применения принципа прямой аналогии, что позволит повысить эффективность ГРР, проводить поисковые работы на территориях, на которых отсутствуют эталоны (объекты аналоги), определять объекты, имеющие значительные отличия от аналогов, проводить работы на закрытых площадях. Разделяются задачи поиска и оценки рудного объекта, требующие различные исходные данные и разные пути решения. Все аналитические расчеты должны основываться на обработке относительных свойств и изменчивости показателей аномальности различных геохимических и геофизических характеристик. Необходимо проводить анализ взаимосвязи различных рассматриваемых характеристик: гравитационного и магнитного полей, данных геохимических исследований, геологической обстановки и пр. в определенной последовательности с возможностью многостадийной разбраковки. В ходе проведения исследований минимизируется число анализируемых величин, в качестве поисковых признаков выбираются наиболее характерные для искомого типа месторождений, например резкое увеличение частоты изменения геофизических полей для гидротермальных объектов. На данном этапе используется метод аналогии с использованием базы данных, содержащей обобщенные модели рудных объектов рассматриваемого региона или геологической обстановки. Минимизация числа поисковых критериев позволяет уменьшить информационный шум и более уверенно определять объекты. Разработка поисковых критериев поиска рудных объектов на базе современных геоинформационных технологий позволит с определенной достоверностью затрачивать меньше времени на обработку информации. Ниже приводится краткое описание программных модулей “Datamine”и MICROMINE. жүктеу/скачать 6,1 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|