Комплексная интерпретация геолого-геофизических данных для решения прогнозно-металлогенических задач

• Автор: Белобородов, Михаил Александрович
• Шифр специальности: 04.00.12
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1984
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 176 c. : ил

1. ПРОБЛЕМЫ И ПУТИ КОМПЛЕКСНОЙ ИНТЕРПРЕТАЦИИ РАЗНОТИПНЫХ ДАННЫХ ПРИ ПР0ГН03Н0-МЕТАЛЛ0ГЕНИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
1.1. Геологические задачи комплексной интерпретации, основные понятия и критерии
1.2. Методические проблемы и принципы их решения
1.3. Формализованные методы комплексной интерпретации при прогнозировании
1.4. О методологическом подходе к решению прогнозно--металпогенических задач
Выгоды
2. АЛГОРИТМЫ КОМПЛЕКСНОЙ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ДАННЫХ ПРИ
ПР0ГН03Н0-МЕТАЛЛ0ГЕНИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
2.1. Математическая постановка задач комплексной интерпретации
2.2. Формирование типоеой модели рудных объектов
2.3. Оценка мер сходства исследуемых объектов с известными рудными объектами
2.4. Выделение потенциально рудоносных объектов
2.5. Оценка вероятностей наличия прогнозируемых рудных объектов
2.6. Оценка прогнозных запасов полезного ископаемого и вычисление индекса перспективности
В ы е о д ы
3. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА АСПО
3.1. Общая характеристика системы
3.2. Структура и функции системы
3.3. Технология прогнозно-металлогенических исследований

В Ы Е о д ы
4. ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМЫ АСПО-8 ДЛЯ ПРОГНОЗНО-МЕТАЛЛОГЕ-' НЙЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ
4.1. Общие сведения о регионе и задачи исследований
4.2. Характеристика базы данных
4.3. Результаты прогнозно-металлогенических исследований
4.4. Эффективность применения системы АСПО
В ы в о д ы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Литература
Актуальность темы. Развитие минерально-сырьевой базы страны зависит от качества и эффективности прогнозно-метэллогени-ческих исследований, которые являются неотъемлемой частью геологоразведочного процесса на всех его стадиях и предопределяют результативность поисковых работ. Коллегия Мингео СССР (апрель 1982 г.), указывая на резкое возрастание народнохозяйственной значимости региональных геологических исследований, отметила "необходимость создания новой научно-методической базы, отвечающей возросшим требованиям достоверности геологических и прогнозных построений, а также усиления работ по оценке прогнозных ресурсов изучаемых площадей с применением компьютерных систем" [86].
Важнейшим направлением разработки новой научно-методической базы прогнозно-металлогенических исследований является создание алгоритмов комплексной интерпретации качественных и количественных данных и реализация этих алгоритмов в автоматизированных системах, сочетающих функции хранения, обработки и комплексной интерпретации больших массивов разнотипных данных.
Развитие данного направления обеспечивает также переход на качественно новый методический уровень и собственно метал-логенических исследований, связанных с анализом пространственных и геологических закономерностей размещения оруденения, созданием моделей рудных объектов, выявлением и оценкой рудоконтролирующих фактороЕ и поисковых признаков. Традиционно используемые в металлогении экспертные методы в современных условиях оказываются малоэффективными при анализе и обобщении быстро накапливающихся новых данных о строении крупных регионов. В то же время эти данные, получаемые прежде всего дистанционными
- 50 -
формулу (9) можем переписать в Еиде:
И У'НП РС0СЦ)Р (о^/Н,) (П)
Приведем выражение (II) к численному решению, используя распределение значений признаков на объектах исследуемого множества ( £ ) и обучающей выборки (М). Количество объектов а е 2 и аеМ обозначим соответственно $о и Мо , а число объектов, обладающих значением признака X у , в этих множествах как и т д . Тогда, оценивая вероятности событий через их частоты, получим
P(VH,)=^ Р(5ц/Н,)= М°"т‘

М0 м
р(х..) = ЧИНШ , M.^.-mirsti
М„+ So Р(Х^ Мо+ So
и соответственно
^Lj(^o+^o ^ij S-Lj) So m uj MqSlj
x4' 1 (mLj + sLj)(M0-mLj) (m lj + s Lj) MQ (1 - m LjM q)
Приняв M0= Jt(M0'|-So), полученное выражение можно привести к виду
1(ж...Н)=.(<~А)г"Ц-*8ч
tJ ’ (шу+5у)Я(1 (12)
Полученная формула неприменима в случае mLj=M0, т.е. когда всем объектам а 6 М соответствует одна и та же градация признака Xj . В этом случае можно использовать искусственный прием, зэнизие величину m Lj на единицу. Появление такого искажения может рассматриваться как случайное отклонение при вероятности появления данной градации, близкой к I