Кузнецов О.Л., Никитин А.А., Черемисина Е.Н. Геоинформатика и геоинформационные системы

Подождите немного. Документ загружается.

расположены внутри диапазона изменения эталонных значений признаков и

критериев.

В случае представительности эталонов решается задача разделения

либо на два класса, либо на много классов. Для двух эталонных классов в

ГИС ИНТЕГРО создан алгоритм, позволяющий провести разделение объек-

тов для четырех возможных способов расположения классов в признаковом

пространстве: классы далеки, классы близки, один класс расположен внутри

другого и классы перемешаны.

Последний способ предусматривает использование алгоритма «Голо-

тип-N».

При количестве эталонных классов более двух проводится разделе-

ние в несколько приемов, когда вначале исходные классы объединяются в

два класса и проводится разделение на два, а затем реализуется деление

внутри полученных разбиений.

При наличии непредставительных эталонов различных классов реша-

ется задача районирования с помощью алгоритма К-средних и различных

модификаций алгоритма «Голотип».

При наличии эталонов лишь одного (продуктивного) класса решается

задача разделения с использованием тех же алгоритмов К-средних и «Голо-

тип».

Наконец, при отсутствии эталонов решается задача районирования

или кластеризация на основе метода главных компонент или алгоритма К-

средних.

Задача упорядочения решается лишь для тех случаев, когда имеется

целевое свойство, например, прогнозные ресурсы (запасы), которые опреде-

лены только на части территории и требуется распространение целевого

свойства на всю территорию с использованием косвенных свойств и при-

знаков. Эта задача решается с использованием методов регрессионного ана-

лиза.

Когда целевое свойство отсутствует, то упорядочение объектов про-

водится на основе эвристических приемов.

Результаты апробации прогнозного блока ГИС ИНТЕГРО ниже ил-

люстрируются на примерах прогноза золоторудных узлов и титан-

цирконевых россыпей.

Прогноз золоторудных узлов.

Цель. Прогнозирование рудных узлов золота, связанного с чернослан-

цевой формацией, и ранжирование выделенных площадей по степени перспек-

тивности.

Относящаяся к числу наименее освоенных территория листа R-51, 52

(Тикси), начиная с 80-х годов, привлекает внимание в отношении перспектив на

поиски месторождений золота, алмазов, а также поднадвиговых скоплений уг-

леводородов. Практические результаты получены пока в отношении золота,

связанного с черными сланцами в Сев. Верхоянье (лист R-52), где в последние

годы открыт ряд коренных и россыпных объектов, выделен новый Северо-

Верхоянский золоторудный район. Объектом прогноза в рамках построения

Госгеолкарты-1000/3 является золоторудный узел.

Исходные данные. Исходными данными для прогноза послужили

материалы Госгеолкарты-200, карты полезных ископаемых и закономерно-

стей их размещения, геолого-минерагеническая карта золотого оруденения

масштаба 1:200 000, геофизическая, дистанционная и геохимическая основы

Госгеолкарты-1000/3. Пространство свойств формировалось на основе ре-

гиональных прогнозно-поисковых критериев.

Результаты.

Задача решалась двумя независимыми путями, соответствующими

различным способам формализации модели.

Аналоговая модель. В качестве объектов обучения класса продуктив-

ных объектов (рудные узлы) были выбраны ячейки территории, входящие в

контур Дьяндинского рудного узла. Объекты непродуктивного класса были

выделены как в пределах, так и за пределами черносланцевой формации на тех

территориях, где отсутствовали проявления каких-либо прямых поисковых

признаков. Таким образом была организована обучающая выборка объектов.

Методами анализа данных был выбран оптимальный для данной выборки ме-

тод распознавания образов. В результате были выделены 6 потенциально руд-

ных объектов размера узлов, представленных на рис.6.6.

Критериальная модель менее традиционна. Согласно геологической

модели были сконструированы «модельный» золоторудный узел и его анти-

под, характеризуемые экстремальными значениями всех косвенных свойств.

При этом косвенные геологические свойства рассматривались как «критери-

альные», то есть увеличение значения каждого из этих свойств означает при-

ближение к модельному эталонному объекту, а уменьшение – к его антиподу.

Рассматривая построенные идеальные объекты как материал обучения, было

проведено распознавание.

Сравнение результатов, полученных с применением разных формаль-

ных моделей, показывает их принципиальное совпадение, что повышает до-

верие к результатам прогноза. Полученные результаты подтверждены также

проявленностью прямых признаков (см. рис. 6.6).

Для получения оценки прогнозных ресурсов категории Р

была рассчи-

тана мера сходства каждой ячейки территории с центральной ячейкой Дьян-

динского рудного узла. В результате были получены коэффициенты отношения

прогнозных ресурсов выделенных рудных узлов к Дьяндинскому с учетом со-

отношения их площадей. Они составили (с Севера на Юг); 0.8, 0.26, 0.24, 1.45,

1.73.

Интерпретация результатов. В результате прогноза выделены по-

тенциальные золоторудные узлы, группирующиеся в основном на двух пер-

спективных площадях, в бассейнах рек Джарджан и Ньолон, которые являются

новым потенциальным золоторудным районом в пределах Верхоянской мине-

рагенической зоны золотого оруденения. Для каждого из них посчитаны про-

гнозные ресурсы по категории Р

(

)

(

)

(

)

Компьютерная технология открывает широкие возможности по интер-

претации результатов минерагенического анализа, прогнозирования рудных уз-

лов и подсчета прогнозных ресурсов при создании комплекта Госгеолкарты-

1000 третьего поколения – 1000/3.

Прогноз золоторудных полей.

Цель. Выделение рудных полей, перспективных на золотое оруденение,

связанное с черно сланцевой формацией и разделение их по степени перспек-

тивности. Объектом прогноза является золотое рудное поле.

Исходные данные. Исходными данными служат материалы Госгеол-

карты-200 - карта полезных ископаемых и закономерностей их размещения,

геолого-минерагеническая карта золотого оруденения масштаба 1: 200 00,0, а

также дистанционная геофизическая и геохимическая основы Госгеолкарты-

1000/3 листа R-52 (Северное Верхоянье).

Пространство свойств для описания объектов области поиска формиро-

валось на основе локальных поисково-прогнозных критериев. Область поиска

была ограничена контурами потенциальных рудных узлов, прогнозируемых в

масштабе Госгеолкарты-1000/3.

Интерпретация результатов

Результаты прогноза оцениваются по отношению к прямым поисковым

признакам – коренным и россыпным месторождениям, рудопроявлениям, а

также ореолам и пунктам минерализации Дьяндинского и Охоносойского золо-

торудных узлов.

Выделенная критериальным методом перспективная территория вклю-

чает указанные объекты. Наиболее перспективна площадь около 10 км

, кото-

рая в целом отвечает золоторудному полю Дьянди с одноименным месторож-

дением.

Рудное поле Дьянди II по результатам прогноза входит в пределы менее

перспективной территории. Этот взгляд согласуется с общими представления-

ми о масштабе оруденения в его пределах. Однако не следует забывать о свя-

занной с этой площадью промышленной россыпью Буркат.

Обращает внимание перспективная площадь к востоку от рудного поля

Дьянди, которую можно выделить в потенциальное рудное поле. Коренных

проявлений здесь не выявлено, но имеются ложковые россыпи Ночка и ряд

других.

Рудное поле Дьянди располагается между двумя субширотными зонами

трещиноватости, контролирующими развитие кварцевых штокверков и жил

черносланцевой формации. Вдоль субмеридиональных разломов развиты зоны

аргиллитизированных пород мощностью от первых до 100 м. Протяженность

их достигает 800 м.

Перспективы территории Охоносойского рудного узла уступают

Дьяндинским. Они оцениваются перспективными рудопроявлениями и рос-

сыпями золота. Здесь выделяются территории, оценивающиеся более высо-

ко, чем известное Охоносойское рудное поле. Коренных проявлений не ус-

тановлено, но имеются россыпи, что подтверждает достоверность прогноза.

Результаты локального прогноза территорий потенциального Куо-

бахчанского узла не позволяют говорить о существовании здесь золоторуд-

ных полей.

Они прямо коррелируют с отрицательными результатами проведен-

ных здесь поисковых работ.

Попытка расклассифицировать территорию по мере сходства с ре-

альным объектом (Дьяндинским месторождением) привела к выделению

только одного рудного поля, содержащего это месторождение.

Прогноз титан-циркониевых россыпей.

Цель. Прогнозирование титан-циркониевых месторождений, в пре-

делах Предкавказской россыпной провинции в отложениях бешпагирской

свиты среднего-верхнего сармата и ранжирование выделенных площадей по

степени перспективности.

Объект прогноза. Объектом прогноза является титан-циркониевое

россыпное месторождение, локализованное в образованиях бешпагирской сви-

ты среднего-верхнего сармата в пределах Бешпагирского и Правобережного

россыпных полей.

Исходные данные. Исходными данными для прогноза послужили ма-

териалы ГДП-200, выполненного Предкавказской ГСП ФГУП «Кавказгеолсъ-

емка» (начальник И.Ф. Рудянов), и результаты анализов минералогической ла-

боратории этой же организации (начальник B.C. Доля): геологическая карта,

мономинеральные карты (распределения минералов тяжелой и легкой фрак-

ции), производные минерагенические карты (рудных ассоциаций, распределе-

ния аллюмосиликатов, медианного размера зерен легкой фракции), карты ре-

конструкции палеогеографической обстановки по показателю гидроаэродина-

мической устойчивости, карты физических полей.

Интерпретация результатов.

Анализ данных показал, что эталоны невозможно признать представи-

тельными (особенно по отношению к безрудным эталонам). Это заставило ре-

шать задачу в двух постановках: в рамках критериальной модели и в рамках

аналоговой модели с одним образом. Результаты прогноза, несмотря на совпа-

дение контуров выделенных перспективных территорий, формально непохожи

друг на друга. Наиболее перспективные площади в рамках критериальной мо-

дели имеют вторую по качеству градацию в рамках аналоговой и наоборот. Это

может быть объяснено тем, что эталонные объекты по имеющимся критериям

не совпадают с идеальными объектами и соответственно могут быть найдены

объекты более похожие на идеальные, чем эталонные (рис. 6.7).

Рис.6.7. Схема прогноза титан-циркониевых россыпей. Наиболее перспектив-

ные участки отмечены красным цветом, а неперспективные – синим.

На результирующих схемах районирования, по мере сходства с этало-

ном и по критериям, подсчетный контур эталонного Бешпагирского месторож-

дения оказался, с одной стороны, внутри контура сходства с эталоном (0,972-

1,0), в 2-3 раза превышающего по размерам контуры месторождения, с другой

(по критериям), – эталон разместился внутри площади не с минимальной, а с

предпоследней градацией бесперспективности (0,218-0,262). Это видимо объ-

ясняется неоднозначностью принятых критериев.

По мере сходства с эталоном в пределах исследовавшейся террито-

рии выделены обширные площади, сходство которых с Бешпагирским ме-

сторождением соответствует максимальным значениям (0,972-1,0). Эти

площади составляют 30-40% от общей территории прогноза и группируются

в две зоны субширотной ориентировки. Северная из них в целом тяготеет к

участкам Грачевский, Рогатая Балка, Алтуховский. Южная зона размести-

лась в южной части Гофицкого участка, но в целом вдали от выходов про-

дуктивных образований на поверхность. Значительные размеры перспек-

тивных площадей (1-6 км х 19км) затрудняют выбор методики их оценки на

титан-циркониевые россыпи, размеры которых, как указывалось выше, не-

значительные. Районирование по критериям позволило существенно сокра-

тить площади прогноза, выделить и оконтурить четыре участка с минималь-

ной мерой бесперспективности (0,174-0,262). Эти участки имеют относи-

тельно небольшие размеры, в целом близкие к размерам эталонного объек-

та. Располагаются они на площадях, перекрытых более молодыми образова-

ниями, и в целом, несколько смещены по отношению к выходам на поверх-

ность наиболее продуктивных частей рудоносных песков бешпагирской

свиты.

6.5. Построение согласованных комплексных

физико-геологических моделей земной коры

в системе ГИС ИНТЕГРО ГЕОФИЗИКА

Построение согласованных физико-геологических моделей земной

коры по комплексу данных основных методов геофизических исследований:

сейсморазведке, электроразведке, гравиразведке и магниторазведке впервые

реализовано на базе системы ГИС ИНТЕГРО. Обычно модели земной коры

строятся по данным либо одного, либо двух геофизических методов, в то же

время развитие системы ГИС ИНТЕГРО с включением в нее современных

программных комплексов, рассмотренных в разделе 7.3, позволило обеспе-

чить создание комплексных физико-геологических моделей земной коры

непосредственно по данным четырех методов. Такое развитие системы ГИС

ИНТЕГРО получило название в виде системы ГИС ИНТЕГРО ГЕОФИЗИКА

[8].

В состав интерпретационного блока этой системы помимо самой

ГИС ИНТЕГРО вошли: система ИНТЕГРАН – программно-методический

комплекс обработки и интерпретации данных сейсморазведки [17]; система

ROMGAS – комплекс обработки и совместной интерпретации данных гра-

вимагнитноразведки []; обрабатывающий комплекс данных МТЗ (фирма

«Северо-Запад» МГУ), система КОСКАД [28], а также оригинальное про-

граммно-алгоритмическое обеспечение по согласованию результатов интер-

претации монометодных данных, созданное под руководством В.И. Галуева

(ВНИИГеосистем).

Поскольку компьютерная технология построения согласованных фи-

зико-геологических моделей по региональным профилям (геотраверсам),

предложенная в работе А.В. Липилина [], впервые реализована в практике

геофизических исследований, то в данном разделе последовательно излага-

ются: формирование базы геолого-геофизических данных, особенности ко-

личественной интерпретации монометодных данных, технология согласова-

ния монометодных, а также результаты построения конкретных комплекс-

ных моделей земной коры.

6.5.1. Формирование базы геолого-геофизических данных

по региональным профилям

По региональным профилям (геотраверсам) формируется разномас-

штабная информационная основа, включающая увязанную между собой

картографическую и атрибутивную геоинформацию.

Верхний уровень картографической основы содержит схему распо-

ложения государственной сети опорных региональных профилей, опреде-

ляющей положение профилей по отношению к структурно-тектоническим

подразделениям.

Информация с карт масштабов более низкого уровня выбирается ис-

ходя из протяженности и положения выбранных для интерпретации профи-

ля или его участка. Так, например, для регионального профиля I – EB про-

тяженностью более 4000км от Кольской сверхглубокой скважины до г. Во-

ронежа выбор участка для комплексной интерпретации построения согласо-

ванной модели определялся интересом к геологическому строению сочле-

нения Восточно-Европейской платформы и Балтийского щита, а протяжен-

ность такого участка – созданной сейсмической методной основой.

Для создания картографической основы сканируются и векторизуют-

ся: административная карта, геологическая карта масштаба 1:2 500 000, ко-

ординаты профильных съемок по разным методам геофизических исследо-

ваний, структурно-тектоническая карта фундамента, для указанного выше

участка профиля I –EB – карта докембрийского фундамента Московской

синеклизы.

В атрибутивную основу по данным геофизических методов включа-

ются данные:

– сейсморазведки: временные разрезы по данным МОВ – ОГТ;

– гравиразведки: карты гравитационного поля (аномалии, Буге с плот-

ностью промежуточного слоя 2,67 г/см

) масштаба 1:200 000;

– магниторазведки: карты аномального магнитного поля (аэромагнит-

ная съемка) масштаба 1:200 000;

– электроразведки: данные электромагнитных зондирований (МТЗ), а

также результаты предшествующих исследований методами ВЭЗ,

ДЭЗ, ЗСБ;