Бесплатный автореферат и диссертация по геологии на тему

Концептуальные основы и методика количественного прогнозирования рудных месторождений

ВАК РФ 04.00.11, Геология, поиски и разведка рудных и нерудных месторождений, металлогения

Автореферат диссертации по теме "Концептуальные основы и методика количественного прогнозирования рудных месторождений"

Г8 ОД

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК

СИБИРСКОЕ ОТДЕЛЕНИ Объединенный Институт геологии, геофизики и минералогии

На правах рукописи

ЛОСЬ Владимир Львович

КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ И МЕТОДИКА КОЛИЧЕСТВЕННОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РУДНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ

04.00.11 - геология, поиски и разведка рудных и нерудных месторождений; металлогения

ДИССЕРТАЦИЯ

на соискание ученой степени доктора геолого-минералогических наук в форме научного'доклада

НОВОСИБИРСК -1994

Работа выполнена в Казахском научно-исследовательском институте минерального сырья

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук, член-корреспондент РАЕН ЮА.Воронин,

доктор геолого-минералогических наук А.СЛапухов,

доктор геолого-минералогических наук

академик РАН

ФАЛетников

Оппонирующая организация: Центральный научно-исследовательский геолого-разведочный институт (г.Москва)

Защита состоится 1994г. в часов

на заседании специализированного Совета Д 002.50.05 при Объединенном Институте геологии, геофизики и минералогии СО РАН в конференц-зале.

Адрес: 630090, Новосибирск-90, Университетский пр.,3 С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ОИГГМ СО РАН. Диссертация разослана

Ученый секретарь специализированного Совета, доктор геол.-минер.наук

Ф.ПЛеснов

АКТУАЛЬНОСТЬ ПРОБЛЕМЫ. Концепция прогнозирования в геологии зак-гаается в широком и активном использовании косвенных характеристик юлогической среда при поисках и разведке месторождений. По сути югнозирование является интенсивной технологией геологоразведки, |Торая основывается на глубокой целевой, переработке информации (дан-х и знаний). Повышение роли прогнозирования в геологии определяется вмя основными факторами:

- изменением геологоразведочной ситуации в связи с уменьшением атуса открываемое™ местороадений, вызвавшим резкое удорожание исково-разведочиых работ (в расчете на одно месторождение);

- естественным развитием геологии как науки от описательной чественной к прогностической количественной;

- необходимостью планирования потребления минерального сырья и Ераструктуры добывающей и перерабатывающей отраслей с учетом имеются потенциальных ресурсов.

Несмотря на важность прогноза в геологии и достаточное внимание этой проблеме эффективность и качество прогнозирования рудных место-едений остаются невысокими. Как отмечает большинство исследователей свидетельствует опыт, открытие местороадений во многом продолжает гь делом случая или производится в результате дорогостоящего плано-рного опоискования больших площадей, а их разведка базируется на шлих объемах буровых и горных работ.

В определенном смысле геология пока стоит в начале пути научного >гнозирования (и особенно количественного прогнозирования), и это юделяет актуальность разработки теории, методики и технологии прог-(ировввдя для повышения его достоверности, с которой напрямую связа-общая эффективность геологоразведочных работ. Переход к методологии 1ГНозирования в геологоразведке невозможен без разработки, освоения грименения наукоемких информационно-компьютерных технологий, осно-иых на использовании разнотипной информации (в том числе и о фунда-[тальных свойствах геологической среда), моделировании процессов в жных открытых нелинейных системах, количественном описании и анализе имоотношений характеристик геологического пространства, объективной нки качества результатов.

Многолетние исследования йвтора (примерно с 1970 г.) в основном одятся в русле перечисленных проблем.

ЦЕЛЬ РАБОТУ. Повышение эффективности и точности количественного гнозировашя рудных полезных ископаемых на основе применения мате-ичесгагх методов и компьютерных технологий.

Основные задачи исследований:

- г -

1) Анализ состояния, формальная постановка, анализ особенностей и принципов прогнозирования рудных полезных ископаемых [1-3,16,17,23,28, за.аа,41,54,59,66,67,71,72,741.

2) Создание способов формализованного описания целевых и прогностических характеристик геологической среда при прогнозировании и моде-.¡шровании рудных объектов [2,4,6,7,9,11-14,16,18-21,26,31,32,37,40,52, 53,64,65,70,75].

3) Расширение пространства прогнозирующих характеристик за счет моделирования фундаментальных свойств геологической среда.[53,60,62,76].

4) Создание методики и технологической схемы количественного прогнозирования рудных полезных ископаемых' (многомодельный метод прогнозировать). Разработка и совершенствование основных операций прогнозирования [1-5,38,39,42,44,48,55,59,62].

Ь) Определение содержания, структуры и методов построения моделей-эталонов для прогнозирования. Построение моделей-эталонов колче-донно-полиметаллических месторовдений [3,34,49,66,68,69,71,73,75,76].

6) Определение содержания, структуры и разработка методов построения моделей месторождений на основе информационно-динамического подхода для целей их оценки, разведки и'последуицей эксплуатации [8,11, 18,44,46,57,58,62,67].

7) Разработка комплекса программ для решения задач количественного прогнозирования оруденения и моделирования мэсторождени&14,5,44,47,48]

8) Разработка теории, построение схемы и компьютерное моделирование процесса рудообразования для создания нового подхода к изучению месторождения [6,8,11,18,27,58,63,74,75,77].

9) Использование разработанного метода количественного прогнозирования и моделирования месторождений для решения конкретных задач прогнозирования и разведки [10,13,15,20,22,24-26,28,29,33,35,36,40, 43,45,47,50-52,01,63].

МЕТОДИКА при проведении исследований в основном применялась следующая:

1. Содержательный анализ конкретных геологических задач, их формальная постановка, определение целесообразности использования математических методов при ее решении.

2. Выбор или разработка математических методов решения конкретных задач (или их частей), создание (или адаптация) программного обеспечения.

3. Решзние геологических задач с помощью математических методов и компьютерных технологий.

4. Обобщение, теоретические и методические выводы по результатам

решения конкретных задач, развитие методов и технологий.

5. Решение новых геологических задач с учетом полученных теоретических и методических выводов и с использованием создаваемых компьютерных и технологий.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА. I. Создан многомодельный метод прогнозирования полезных ископаемых (МПР), учитывающий главные особенности геологической среда (неоднородность геологического пространства, диффуз-ность геологических систем, принципиальную неполноту геологической информации) и опирающийся на органическое соединение операций моделирования распределения прогнозирующих характеристик, количественного описания закономерностей локализации и размещения оруденения (построение моделей-эталонов) и собственно прогноза (вычисление целевой функции с оценкой ее достоверности), разработаны новые методы выполнения основных операций прогнозирования полезных ископаемых: построение 3-х-мерных аппроксимационных моделей (метод весовых функций) и их целевая оптимизация, определение информативности прогнозирующих характеристик, вычисление целевой функции как функции суммы одномерных нелинейностей.

2. Введено представление о поколениях моделей-эталонов месторождений, используемых при прогнозировании полезных ископаемых. Определены их содержание, структура, прогностические возможности и намечены соответствующие каждому поколению технологии прогноза.

3- Открыто явление макроквантованио концентраций элементов в месторождениях, дано теоретическое обоснование этого явления и определены пути его использования при моделирования рудных объектов.

4. Предложен новый подход к моделированию рудных месторовде-вий (для стадий их оценки, разведки и эксплуатации), основанный на анализе динамики приращения новой информации и идеологии прогнозирования.

" 5. Разработана теоретические предпосылки, построены математическая и компьютерная модели процесса рудообразования. Получены результаты, свидетельствующие о синергетическом характере этого процесса.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ РАБОТЫ. Разработанный многомодельный метод прогнозирования (МПР) позволяет выделять перспективные участки и количественно оценивать по ним прогнозные ресурсы в достаточно широком диапазоне геологических ситуаций. Применение метода повышает эффектив-

ность и надежность прогноза. Предложенный метод моделирования рудных объектов используется на стадиях оценки, разведай и эксплуатации месторождений. С его помощью можно анализировать морфологию и внутреннюю структуру рудного массива, просчитывать варианты подсчета запасов (методом равновеликих блоков).

Созданный для реализации разработанных методов прогнозирования и моделирования программный комплекс ELAN (для ПЭВМ типа IBS) доведен до промышленного уровня и с его помощью решается широкий 1фуг встречающихся в геологоразведке задач (выявление статистической неоднородности, анализ пространственной изменчивости, трендганализ, корреляционный анализ и т.д.). Отдельные алгоритмы включены в широко применяемую систему АСОД "Прогноз" (Д.И.Беляшов) и использовались для выделения перспективнх площадей и подсчета запасов в Казахстане и Монголии.

Разработанные методики, технологии и программное обеспечение (для ЭВМ ЕС и ПЭВМ) передавались'в ПГО "Самаркандгеология", ПГО "Центрказ-геология", Пжнокиргизскую вксредицию УГ КиргССР, Лениногорскую ГРЭ ПГО "Восткдзгеология", ОЭИ ЦНИГРИ, КОМЭ ЦНИГРИ, НИЦМИС СВ, ОМЭ МГ УзССР, КазНШ "Геофизика", а также-использовались для решения практических задач прогноза и моделирования месторождений.лабораторией количественного прогноза КазИМСа. С помощью разработанных методик проводилось прогнозирование месторождений на Рудном Алтае, в Каратау, в Джунгарии. Результаты прогноза частично были проверены н подтверждены последущи-ми работами. Проведено также моделирование нескольких колчеданно-поли-металлических месторождений для представления в ПСЗ.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Результаты работы докладывались и обсуждались на ряде конгрессов, совещаний, конференций и семинаров: на 27 Международном геологическом конгрессе (Москва, 1984), на TI симпозиуме Международной ассоциации по генезису рудных месторождений (Тбилиси, 1982), на Междунардном симпозиуме "Основные направления разработки количественных методов прогнозирования нефтяных и рудных месторождений' (Алма-Ата, 1985), на Всесоюзных конференциях и семинарах по применению математических методов и ЭВМ в геологии (Алма-Ата, 1968, Ленинград, ' 1972, Алма-Ата, 1974, Свердловск, 1982), на Всесоюзном симпозиуме "Проблемы образования рудных столбов" (Новосибирск, 1969), на X и XI Всесоюзных металлогенических совещаниях (Алма-Ата, 1983, Новосибирск, 198"! на Всесоюзных совещаниях и семинарах по количественному прогнозу полезных ископаемых (Ленинград, 1971, Алма-Ата, 1975, Ташкент, 1976, Ленинград, 1978, Ташкент, 1980, Алма-Ата, 1982, Алма-Ата, 1990), на IV Всесоюзной конференции "Метасоматоз и рудообразование" (Ленинград, 1976), на 3 палеовужаническом симпозиуме (Новосибирск, 1977), на ре-

гиона^ыюм семинаре "Сырьевая база овгащово-цинковой промышленности Центрального и Юзного Казахстана" (Алма-Ата, 1978), на совещании и конференции по условиям образования стратиформшх мастороздешй (Алма-Ата, 1982, Фрунзе, 1985), на Всесоюзном совещании "Формвционный анализ как основа крупномасштабного прогноза и поисков мостороздений цветных, редких и благородных металлов" (Москва, 1986), на Всесоюзном совещании "Геохимия в локально!.? металлогеническом анализа" (Новосибирск, T98S), на Всесоюзном совещании "Ыногофакторные модели рудных месторождений - основа разработки эффективных методов поисков, оценки и разведки" (Цхалтубо,1Э88), на совещаниях по синергетике геологических систем (Алма-Ата,1991, Иркутск, 1992).

Автор руководил организацией трех семинаров по количественному прогнозированию и геологической синергетика (Алма-Ата, 1982,1990,1991).

Постановлением коллегии Министерства геологии СССР от 23.03.89 автору была присуждена Премия Министерства геологии СССР за вклад в научно-технический прогресс в геологии (за лучшую разработку года).

ПУБЛИКАЦИИ. Результаты исследования автора изложены в 96 опубликованных научных работах и 15 отчетах. Среди опубликованных работ 5 монографий (отдельные издания),77 опубликованных работ, имеющих прямое отношение к рассматриваемой тематике, приведены в списке литературы.

ЛИЧНЫЙ ВКЛАД АВТОРА S РЕШЕНИЕ ПРОБЛЕМА В основу диссертации полокеш результаты многолетних исследований, выполненных лично автором или непосредственно при его участии. В их состав входят исследования по изучении макроквантования концентраций элементов в месторождениях, создание способов формализованного описания и моделирования свойств геологической среды, формированию концептуальных основ количественного прогнозирования и моделирования месторождений, разработка алгоритмов и общей архитектуры программного комплекса élan, разработка модели рудообразования и прикладные работы по выделению перспективных площадей (Зыряновский, Лениногорский и Прииртышский районы Рудного Алтая, район месторождения Текели, Каратау.Танизеквя впадина) и моделированию месторождений (колчеданно-полимоталлические месторождения Ч'ек-марь, Ново-Лешшогорсков, Долинное, Обручевское, Белоусовское).

В процессе выполнения работ автор имел творческие контакты с Д.Г.Ажгиревм, В.А.Бирюлишм, В.Н.Бондаренко, В.Д.Борцовым, Ю.А.Ворониным, В.А.Гогшювым, П.М.Горяинсвым, В.М.Гришиным, В. Ф. Долго) ю ловим, Г.С.Дурневым, Е.С.Зориным, Н.Г.КудряЕцевой, Н.К.Курбановим, В.А.Моховым, И. А.Не женским, JT.П.Овчинниковым, Ю. £). Олейшгком, А. И. Полетаевым, Г.Л.Поспеловым, Е.В.Пучковым, В.H.Пшничниковым, M.С.Рафаилотгчом, Д.А.Родионовым, В.А.Фшюнтом, И.Л.Фишмвном, Й.НЛернмисшюй, П.В.Чвк-

вавдзе, Б.М.Чиковым, Д.А.Шигановш.Р.А.Эйдлиншл. '

Большое значение имели советы и поддержка Г.Р.Бакланова, Д.Н. Балашова, А.Н.Бугайца, А.А.Куденко, Ф.А.Летникова, В.В.Овэчкгаа, С.К.Сакояна, Ф.А.Усыанова, И.Л.Эльюшда.

6со<3о хочется отметить многолетнее сотрудничество с В.А.Нарса-евым, И.С.Гольдбергоы, Э.Я.Островским, которое суцэстЕэнно повлияло на мировоззрение автора.

Глубокую благодарность автор шракает разработчикам программного обеспечения на ЭВМ ЕС и ПЗШ (И.А.Гобершк, А.Б.ЦуркабаевоЁ, А.Л.Исф-фз, В.С.Романову).

Искренне признателен автор сотрудникам лаборатории количественко-го прогнозирования КазИНСа и.Д.Исаевой, Г.Ы.Курбанаеву, В.А.Левченко, Ы.А.Лукманову, Т.Х.Лукмановой, И. П. Каре повой, и.В.Исаевой, Е.В.Хашао-воа за совместную работу и активное участие в исследованиях.

НА ЗАЩИТУ ВЫНОСЯТСЯ:

1) Разработанный набор способов формализованного описания свойств геологической среды в сильных шкалах (состава а структуры стратифицированных толщ, интрузивных образований, ие та соматитов,геохнмичаских полей, элементов пликативной и дизъюнктивной тектоника и др.) является основой предлагаемого шогомодельного катода прогнозирования,

2) Многомодельный метод прогнозирования (!ШР) базируется на трах составных процедурах с оригицальвшш тахколсггяуз:

- моделировании пространственного распределения целевых в прогнозирующих характеристик геологической среды;

- определении силы и формы связей целевых в прогнозирующих характеристик (построение моделей-эталонов, отражающих статистические в пространственно-статистические закономерности локализации рудных иес-тороздений);

- конструирований и вычислении функции, связывающей целевую характеристику с прогнозирующими, которая позволяет выделить перспективные площади и оценить по ним прогнозные ресурсы.

При таком подходе извлекается максимум полезной информации из исходных данных, обеспечиваются количественная оценка прогнозных ресурсов и определение достоверности этой оценки. С помощью МНР получены геологические результаты (построены модели-эталоны некоторых типов свинцово-цинковых месторождений Казвхсталви,выделены перспективные площади с оценкой прогнозных ресурсов).

3) Моделирование рудных месторождений при их оценке основывается на использовании открытого автором явления макроквантсвэния полей хоацен-цонтрации элементов, о также "косвенной информации по технологии мно-

гоглодэльного метода прогнозирования. При этом применяется предложенный пгформвционно-динймнческий подход, позволяющий определять количество поступающей новой информации об объекте по критериям рассогласования подельных я реальных данцых. Построенные по разработанной технологии модели колчеданно-полиметаллических месторождений Чвкмарь, Ново-Ле-' т^шагорскоа, Долинное, Обручевское вскрыли внутреннюю структуру рудных Е-'асспвов (каналы движения растворов, области отложения богатых руд, зональность, естественные типы руд) и создают предпосылки эффективного управления расположением горных выработок и многовэриантного подсчета запасов.

4. Разработгашый программный комплекс содержит оригинальные, эконо-начные а устойчивые решения для шога,гадального метода прогнозирования а моделирования кесторогйензй (на ЭВМ ЕС и IBM-совместимых ПК)

•5. Теоретический анализ особенностей геологического строения, структур статистического распределения содержания рудных элементов в колчедвнно-ползялвталлическях месторождениях Рудного Алтая, медных и ^дно=г,талзбдоновых месторождениях северного Прибалхашья, свинцово-цгнковнх гасторолденпях Каратоу, золоторудных месторождениях северного п восточного Казахстана показал паяную роль самоорганизации и нелинейных неравновесных процессов в рудообразовании. Компьютерное исследова-ппз данаишш рудообразозакпя выявило синергетический характер законо-кэрностей этого процесса, что шгет явиться новой основой моделирова-ши п оценка кэстороздеппй.

ГЛАВА I. СПОСОШ ОПИСАНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЯ ■ ХАРАКТЕРИСТИК ГЕОЛОГИЧЕСКОЙ СРЕДИ

Еса геологоразведочные операции, и в первую очередь прогнозирование полезных ископаемых, в функциональном плане сводятся к целенаправленной переработке нвЗор.'ацкн (данных) о свойствах геологической среда, которая заключается о геологических, геохимических, геофизических и специальных картах а разрезах, описаниях естественных и искусственных обнажений, разнообразных анализах, aspo- и космоснимках и т.д. Применение щи прогнозировании математических методов и компьютерных технологий высветило недостатки использующейся в геологии информационной основа (нечеткость, низкая воспроизводимость, неравномерность).Поэтому одна из первых задач, с которой сталкиваются геологи, это задача формализованного описания свойств геологической среды. Важность процедуры формализованного описания определяется тем, что реальная reo-

логическая среда заменяется вводимой системой характеристик (формальным геологически пространством) и все геологоразведочные операции выполняются именно в этом формальном пространстве. Автором были разработаны способы формализованного количественного описания основных груш свойств геологической среды [2-4,8,15,16,18-20,26,31-33,37,40,53, 64,65,67].

Литолого-петрографические особенности вулканогенных, вулканогенно-осадочных и осадочных толщ в значительной мере определяют закономерности размещения полезных ископаемых. Кроме того, эти толщи и их свойства часто являются как бы матрицей для метасоматоза, геохимичческих полей и различных структур. Основой формализации служит выделение набора элементарных пород (введение алфавита) и фиксация элементарного объекта описания (30), которым может быть нормальный разрез какой-либо свиты (пачки) и интервалы нормального разреза определенной длины. Алфавит и 30 выбираются в зависимости от конкретной геологической ситуации, количества информации и требуемой детальности., Простейшим способом будет определение в каздом 30 доли (в %) какдой разновидности пород. В случае большого разнообразия пород п интенсивной вертикальной и латеральной изменчивости толщ лучше использовать специальные литологические индексы, отраааадие п каздом 30 роль основных породообразующих составлящих (например, хемогенной, терри-гошюй, пкрокластической и магматической) и дополнительные характеристики состава и гранулометрии каздой составляющей.

К этой же группе характеристик относится неоднородность разреза, которая оценивается по числу границ мезду элементарными породами в фиксированном интервале нормального разреза. Квздая граница при этом имеет свой "вес", зависящий от контрастности свойств соприкасавшихся пород. Иногда более рационально оценивать неоднородность разреза по числу литологически или стратиграфически обособленных пачек в фиксированной части разреза.

Описание интрузивного магматизма основывается на представлении интрузивных тел в виде источников некоторогб потенциального поля, интенсивность которого пропорциональна объему (площади) тел [2,4]. Методика использовалась при региональном прогнозировании [59].

Метасоматическое изменение пород считается важным поисковым и прогнозным признаком, однако обычно фиксируется только тип изменения (иногда интенсивность в терминах "слабо проявлено", "сильно проявлено и т.п.). Способ количественного описания основан на введенииЛгакро- и микропризнакон 3-5 градаций интенсивности, каздой из

которых приписываются значения в диапазоне 0,1, а затем в ЭО вычисляются какие-либо статистические оценки [21,26]. Иногда представляется рациональным в получаемую количественную оценку метасоматоза ввести поправку для исключения влияния предрасположенности тех или иных пород к определенному типу изменения [32].

Груша геохимических характеристик, точнее характеристик, описывающих поля концентрации элементов в геологической среда, является наиболее существенной при прогнозировании а моделировании рудных объектов. Общая идея описания полей концентрации элементов основывается на открытом нами явлении квантования, суть которого в появлении устойчивых уровней концентрации многих металлов [2,6-8,11-15,18,53,58, 63,7Б]. В таблице I приводятся оценки средних значений уровней си, ао и Ш в месторождениях.

ТаблЛ

Уровни концентрации элементов

элем. СГ ___2~2_ СГ _„2;á„. JL.

Си 0.085 0.14 0.31 0.5 0.75 I. 1.6

Zn 0.12 0.2 0.35 0.6 I.I 1.8 3.

lio 0.023 0.04 0.055 0.11 0.18 - -

Щам.: - модальные значения 1-го уровня (в %), <? - граничные значения между уровнями.

Моделями статистического и пространственного распределения квантованных полей концентрации являются: к

е(С) - 2 Я,' FAG); С(2) - <p(Z) + е; i-1 1 1

где в(С) - функция плотности концентраций; FjíC) - унимодальная (обычно логнормальная) функция плотности í-того уровня со средним и дисперсией s^; — "вес" i-того уровня ( 2 И1=1); К - число уровней; <p(Z) « {С1,... - "закономерная" составляющая функция пространственных координат Z (Ci+1 обычно больше Ci в 2-3 раза); в -"случайная" компонента со средним, близким к О, и дисперсией S (S^Sj, 1 ^ J);

При такой пространственно-статистической структуре геохимических полей в качестве их характеристик рационально использовать доли проб (в *), концентрации в которых принадлежат одному из К уровней концентрации: tjX = ^(Cj) - n(C^< Cj с / n, где tjj= Р^(Сj) - доля проб с i-тым уровнем концентрации J-того элемента, числитель - число проб с i-тым уровнем концентрации ( С^,

с51+, - нижняя и верхняя границы 1-того уровня концентрации ¿-того элемента, п - общее число проб в элементарном объекте описания.

Выявлять уровни концентрации и естественные границы меаду ними удобно на графиках плотности статистического распределения по полимо-далыюсти кривых (мода - значения уровней, минимумы - значения естественных границ между уровнями).

Когда в качества исходных данных используется полуколичественныЛ спектральный анализ, то из-за его дискретности и неточности обычно не удается выявить тонкую полимодальную структуру распределения и приходится ограничиваться только разделением на "фоновую" (низкие уровни концентрации) и "аномальную" составляющие.

Поле концентраций каждого элемента описывается двумя характеристиками пф п

сфг (1/п®) » саг тга:

где - среднее значение фоновой составляющей ¿-того элемента, С^ -"аномальность" з'-того элемента, г.ф- число проб с фоновой концентрацией, п^ - число проб с аномальной концентрацией, п - общее число проб в элементарном объекте описшшя.

Рассмотренные способы описания полей концентрации позволяют вскрывать их внутреннюю структуру и извлекать дополнительную информацию из исходных данных при прогнозировании и моделировании рудных объектов [2,4]. Так анализ распределения фоновых коонцентраций выявил . широкие зоны геохимических "депрессий" вокруг крупных месторождений (в частности, вокруг Джезказгана) [65,70]. При моделировании месторождений низкие уровни концентрации могут использоваться как прогнозирующие характеристики и появляется возможность прогнозировать отдельно распределение бедных, рядовых и богатых руд. Кроме того, анализ уровней концентрации элементов в месторождениях позволяет лучше понять механизм рудообразования (см.гл. 5).

Структурные , характеристики можно разделить на описывающие неоднородность геологической среды, ее изменчивость, а также складчатые формы и степень тектонической нарушенное™.

Оценка неоднородности геологической среды основывается на числе встречающихся в элементарном объеме (площади, линии) разнородных геологических тел (Богацкий) или какой-либо функции от этого числа (обычно применяется функция Шеннона). Для уточнения этой характеристики автор предложил учитывать "расстояние" между телами в некотором признаковом пространстве . ;. [2,37].

Оценка изменчивости в случав прослеживания субстратифицированных

(линейноупорядоченных) толщ проводится методом вычисления изменения структуры сопоставляемых разрезов (такой подход был использован при сопоставлении стратифицированных рудных тел свинцово-цинкового месторождения Шалкия в Каратау [40]). Если требуется описать изменчивость геологической среды по геологической карте, то предлагается использовать следующее выражение: и = п(В1П В.|), где в числителе число геологических элементов встречающихся на 1-той и ¿-той элементарных площадках, в знаменателе - число геологических элементов, встречающихся на 1-той или ¿-той площадках. Обычно 1 и ^ соседние в пространстве площадки, а И вычисляется для различных направлений. Метод был использован при прогнозных исследованиях в Леншюгорском и Текелийском районах [64].

Для описания типа и интенсивности складчатости был разработан следующий способ. Стратифицированные образования разделяются на примерно одинаковые по мощности'слои, которые номируются снизу вверх (Ь1,... ,1гк) Территория разделяется на элементарные площадки и в каждой вычисляется величина Л1г = Ьд-Ь, где - номер стратифицированного слоя в центре площадки, Л - средний номер слоев по всей площадке. При этом Ь>а соответствует синклинальному строению, 1к0- антиклинальному, абсолютное значение 1г характеризует интенсивность Складчатости. Изменяя размеры элементарной площадки можно описать складчатость разных порядков. Изложенный прием применялся при региональном прогнозе по всему Казахстану и в районе месторождения Джезказган [59].

Описание разрывной тектоники заключалось в количественной оценке длины разрывных нарушений разных порядков а направлений в пределах площадок фиксированного размера [31,43].

Весьма перспективным представляется расширение пространства характеристик для целей прогнозирования я моделирования рудных объектов за счет фундаментальных свойств геологической среда (физико-механических, физико-химических и т.д.). Закономерности размещения и локализации оруденения, определенные с помощью таких характеристик, будут в большей степени инвариантны относительно переноса в геологическом пространстве по сравнению с традиционными "внешними" характеристиками геологической среда. В данном направлении под руководством автора выполнялись работы по моделированию полей напряжений(Г.М.Курба-наев) и вычислению физико-химических параметров пород (М.А.Лукманов).

Моделирование тектонических напряжений связано с работами Т.Клооса, В.В.Белоусова, М.В.Гзовского, И.В.Лучиц-кого, Е.И.Паталахи, Ш.Д.Фатхуллаева, С.И.Шерлана, А.В.Вихтера и др.

Наш, для целей детального прогноза оруденения, было предложено н использовано магматическое моделирование упругих напряжений методом конечных влементов[60]. Сущность метода заключается в разбиении объекта исследования на трех- или четырехугольные связанные в узлах конечные йлементы и вычислении перераспределения внешней тектонической нагрузки в неоднородной среде внутри моделируемой области. Исходными данными служат замеры физико-механических свойств пород (модуль Dira и коэффициент Пуассона), представления о геологичеком строении моделируемой области и.предположение о внешних тектонических нагрузках (определяются по общему плану деформации пород в пределах и за пределами моделируемой области). Результатом моделирования являются значения главных нормальных и максимальных скалывающих напряжений в центрах конечных элементов. Необходимо отметить, что процесс моделирования является имитационным и поэтому его качество оценивается го-функциональной полезности результатов. Проведенное моделирование палео-тектонических напряжений на мест'орондениях Чекмарь, Зырянов сков и Ново-Лениногорское показало, что на этих объектах благоприятными для рудоотложений были участки относительно пониженных значений главных нормальных напряжений и повышенных значений максимальных скалывающих нагрузок. При этом сила связи между плотностью оруденения и модельными напряг«ниями составляла 0.3-0.8, что свидетельствует о высокой целевой информативности данных характеристик. Для реализации метода создана программа stress для pc 1вы (а.в.Куркабаева)..

Основанием для определения физико-химвческях параметров геологической среда послужили теоретическое представление и экспериментальные данные об образовании рудных месторождений в результате перераспределения рудных компонентов под воздействием существующих в земной коре градиентов температурного, химического и электрического потенциалов (Н.К.Карпов, И.С.ГольДберг, В.Н.Шарапов, М.А.Лукманов и др.) 116,27,58,70,76].

Наиболее устойчивые и долговременные градиенты были, вероятно, связаны с неоднородностью первичного состава пород и поэтому вычисления окислительно-восстановительного потенциала (Eh), электродного потенциала (Е), энтропии (S), энтальпии (Н), теплоемкости (С) проводилось по данным силикатного и минералогического состава пород о помощью программ СЕЛЕКТ-1 (Н.К.Карпов) и ENT0P (М.А.Лукманов, А.Б.Жур-кабаева). Вычисление физико-химических параметров геологической среды по данным силикатных анализов пород проводилось в Лениногорском и Джезказганском районах, а также на участке месторождения Школьное (Магаданская обл.) 1761. Связи плотности оруденения с физико-химичес-

ними параметрами показаны в табл. 2.

Таблица 2

Таблица корреляционных отношений плотности оруденения с физико-химическими характеристиками геологической среды

Район и тип оруденения i N i а i б i с i е

Текелийскнй район (свинцово-цинковое) Джезказганский район (медистые песчаники) КаратаускнЯ район (свинцово-цинковое) Район м-вия Школьное (золото-кварцевое) Район м-ния Акбакай (золото-кварцевое)

;---х----1-^—1----I---- 145 0.75 0.81 0.78 0.7Ь + - + +

ы СО 0.37 0.35 0.38 + - - 0.39 +

44 0.91 0.66 0.75 + . - 0.89 +

77 0.62 0.31 0.28 + 0.53 +

50 0.75 0.8 0.8 + ^ 0.8

55 0.7 0.75 0.8 0.75

Примечание: (+) - прямая связь, (-) - обратная связь.

При количественном прогнозировании существенное значение имеет формализованное представление целевой характеристики прогноза (обязательно в численном виде). Эти характеристики (они известны на эталонных площадях) используются для построения моделей-эталонов и они же определяются на площадях, перспективность которых требуется оценить. При региональном и локальном прогнозе, когда месторождения могут рассматриваться как точки (или их совокупности) в качестве целевой характеристики удобно использовать следупцую функцию:

к „ С(1) = 2 ф(М1)/( 1+7^(1.2)),

где ф(Мр - запасы 1-го эталонного месторождения или какая-либо функция от них (1=1,к); 2 - текущие координаты; Н - расстояние от 1-го месторождения до точки с координатами Ъ\ а,7 - параметры.

При а=2 функция имеет размерность запасов (в тоннах) на ед.площади. Примеры использования целевой характеристики см. в работах [20,35,39, 49,50]. При детальном прогнозировании (моделировании рудных объектов) в качестве целевых нами использовались характеристики, описывающие доли уровней высоких концентраций основных полезных компонентов (см. ш-

ше) [47,62,63,67,74,75].

Разработанные методы формализованного описания и моделирования характеристик геологической среды создают условия для математизации и компьютеризации прогнозирования и моделирования рудных объектов. Кроме . того, они позволяют вскрывать Ноше внутренние и внешние закономерости исследуемых объектов и, следовательно, получать ноше знания.

ГЛАВА 2. КОНЦЕПЦИЯ, МЕТОДИКА И ТЕХНОЛОГИЯ КОЛИЧЕСТВЕННОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОЛЕЗНЫХ ИСКОПАЕМЫХ

2.1. Поотановка, особенности и принципы решения задачи

Прогноз полезных ископаемых заключается в оценке неизвестных на момент прогнозирования целевых характеристик фиксированной части геологического пространства. Решению этой проблемы с использованием математических методов и компьютерных технологий посвящены работы Д.Н. Беляшоза, А.Н.Бугайца, Ю.А.Воронина, Ш.А.Губермана, Р.М.Константинова, Ф.П.Кренделева, А.-П.Куклина, В.В.Марченко, Э.Я.Островского, В.В.Овеч-кина, С.К.Сакояна, Ф.А.Усманова, Г.С.Федасеева, Е.Н.ЧеремисиноЯ и др.

По мнению автора, в наиболее общем виде задачу прогнозирования (и особенно прогнозирования количественного) формально удобно представить как задачу построения и вычисления функции, связывающей целевую характеристику прогноза.С с прогнозирующими (косвенными) tj, т.е. C(Z)=r(€tj>)» где tgVjiZ). 3=T7n; Z - координаты. При построении функции Z6YeT, а при вычислении ZiV , где VBT - эталонная область (множество), в которой известны С и ttj), V - область (множество) прогнозирования, в которой известны {tj}, а с необходимо определить.

Следует отметить, что функцию Г имеет смысл строить для относительно однородных геологических ситуаций. Кроме того, для рудных объектов одного типа t и система {t..} будут различаться в зависимости от абсолютных размеров Уот и элементарных объектов описания, т.е. масштаба исследования [30,71,74].

Решение этой формально простой задачи наталкивается на трудности, связанные с особенностями геологической среда и систем. Эти особенности следующие:

I), Неоднородность и нелинейность геологической среды, что приводит к множественности типов взаимоотношений целевой и прогнозирующих характеристик и неинвариантности силы (р) и формы (\) связи между характеристиками в пространства: p(C,t j)=<p(Z), MC.tj)=A.(Z), где Z - пространственные координаты.

2) Иерархическая организация геологической сроды и геологических систем (в частности, рудообразующей), в результате которой на каждом уровне действуют свои, отличные от других уровней,закономерности.

3) Диффузность (или.плохая организация структуры)-и нераБновес-ность-большинства геологических систем. В таких системах трудно выде-

' лить доминантные факторы и даже выделить системы в пространстве (например, четко оконтурить рудный узел, рудное поле или месторождение).

Если к этому добавить принципиальную неполноту информации и экономические ограничения (стоимость определения системы косвенных характеристик должна быть ниже стоимости прямого определения целевой характеристики) , то сложность и нетривиальность задачи геологического прогнозирования достаточно очевидна.

Методики и технологии прогнозирования полезных ископаемых должны строиться с учетом перечисленных общих особенностей и, кроме того, давать возможность настройки на особенности конкретных ситуаций (геологические, информационные, экономические).

■ Предпосылки и принципы прогнозирования приводятся в работах П.А.Шехтмана, В.А.Королева, А.Н.Бугайца, Ю.А.Воронина, Г.М.Мейтува, А.Г.Харченкова и др. Автором предпосылки количественного прогнозирования сформулированы следующим образом:

- рудные объекты (рудные тела, месторождения, рудные поля, рудные узлы) специфические, устойчивые образования геологической среда;

- рудные объекты отличаются от других объектов геологической среды не только по целевым (специфичным), но и по косвенным характеристикам;

- рудные объекты, отличающиеся друг от друга по целевым характеристикам, отличааются друг от друга и по косвенным характеристикам.

Сформулированные предпосылки отсновываются на общегеологических представлениях о процессах формирования месторождений и на эмпирическом опыте, который свидетельствует о принципиальной возможности прогноза и количественного прогноза рудных объектов [1,4,28,30,42,54,56].

Автор для решения задачи прогноза полезных ископаемых использовал следующие принципы:

I) При анализе и подготовке исходных данных:

- системности (выделение уровней организации, анализ полноты информации об эталонах, учет ограничений на средства и время, определение комплекса начальных условий работы);

- дополнительности (содержательные гипотезы, используемые для выбора целевых и прогнозирующих характеристик, рассматриваются не как конкурирующие, а как дополняющие друг друга);

- целенаправленности (сбор информации, построение промежуточных моделей производится с учетом конкретных методов обработки и целей исследования).

2) При определении технологии прогноза:

- соответствия (технология соответствует реальной информационной ситуации, имеющимся средствам и целям прогнозирования);

- декомпозиции (технология разделяется на простые операции);

- простоты (если при выполнении какой-либо операции нет указаний на применение определенного метода, то применяется наиболее простой);

- последовательного приближения (цель прогнорзирования достигается последовательно в 2-3 этапа путем сокращения площадей уточнения целевой характеристики).

3) При определении целевой характеристики:

- аналогии;

- "аномальности" или исключительности (объект, отличный от большинства других, условно рассматривается как перспективный);

,- симметрии (в пространственном расположении объектов прогнозирования может существовать симметрия, которая обычно является симметрией переноса).

4) При представлении результатов прогнозирования:

- практической проверяемости (результат прогноза должен допускать возможность практической проверки);

- наглядности (результат прогнозирования является информацией, н -для лучшего усвоения она должна быть наглядной).

Следует отметить, что в группе 3 принципы аномальности и симметрии нами использовались как дополнительные к принципу аналогии. Вопросы раздела 2.1 освещены в работах [1,2,4,17,23,30,38,48,4$,55,57,71].

2.2. Многомодельный метод прогнозирования (И МП)

Общая технология и отдельные операции №П разрабатывались с учетом особенностей прогнозирования рудных объектов в геологии и сформулированных принципов (см. 2.1).

ММП предназначен для количественного прогнозирования твердых полезных ископаемых , когда имеется возможность целевую характеристику прогноза и большую часть прогнозирующих характеристик (признаков) определить в сильных шкалах и когда имеется необходимость перейти к количественным оценкам прогнозных ресурсов.

ММП опирается на принцип обобщенной аналогии и заключается в

Информация о иэт. I--1

Знания

Г

Информация о Ипр. J и.---;-)

_с

—I I-------------1

Построение моделей-эталонов Собственно прогноз

ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЯ

Рио.1.Схеяа многомодального метода прагнозировадал полезных ископаемых

построении моделей пространственного распределения прогнозирующих характеристик, описании и анализе их взаимосвязей с целевой характеристикой и синтезе на этой основе модели распределения целевой характеристики в области прогнозирования. По сути с помощью МШ формируется изображение цели прогноза по изображениям распределения прогнозирующих характеристик.

Технологическая схема 1ШП может быть представлена в виде системы последовательных операций. Схема имеет как бы две взаимосвязанные ветви: построение модели-эталона и собственно прогноз (см. рис.X).• Построение модели-эталона проводится на хорошо изученных площадях, содержащих объекты прогнозируемого типа (V6T), а собственно црогноз -г на площадях, перспективность которых требуется оценить (V^). В принципе VBT и Vnp могут совпадать (частично или полностью).

I) Анализ задачи и исходной информации, выбор характеристик и построение базы данных.

На атом этапе уточняется вадача прогнозирования, в зависимости от масштаба выбирается целевая характеристика прогноза и намечаются объекты-прототипы для построения моделей-эталонов.

Главное условие при выборе объектов-прототипов заключается в их однородности (на этой стадии она определяется на основе содержательны* соображений). Желательно также, чтобы в объекты-прототипы входили месторождения с различным значением целевой характеристики (запасами), а также пустые участки с различным геологическим строением.

На VBT и V^ определяется наличие информации о геологической среда, анализируется ее достоверность, полнота и степень равномерности распределения по площади.

. Выбор системы прогнозирующих характеристик - одна из наиболее • сложных задач прогнозирования. Он опирается на содержательные (генетические) гипс-тезы, эмпирические обобщения, интуицию. На этом этапе К прогнозирующим характеристикам предъявляются следующие трэбования: содержательность; объективность определения (воспроизводимость); соразмерность (принадлежность одному уровню организации геологической среды); определение на большей части областей VeT и V^h простота (экономичность определения).

После выбора предварительной системы прогнозирующих характеристик определяютря элементарные объекты описания (30) и способы формализованного представления характеристик (см. главу I). .

Вце одной операцией первого этапа является задание локальной ко-

ординатной сети. Используемая при этом идея заключается в учете при задании направления координатных осей и выборе единиц масштаба изменения вдоль каждой из них анизотропии геологического пространства. При Таком подходе с помощью системы координат в явном виде учитывается структура геологической среды. После задания локальной координатной ' сети определяются-координаты центров всех ЭО CZ1,Z2,Z3) и исходные данные заносятся в базу данных в виде матриц объект-свойство:

CZt ,Z2,Z3;t1.....tj,...,^},,

где tj - формальные характеристики; N - число объектов.

2) Построение моделей пространственного распределения (МПР) целевых и прогнозирующих характеристик.

Из постановки задачи прогнозирования полезных ископаемых (см. 2.1) видно, что прогноз основывается на tj=tj(Z), т.е. МПР целевых и прогнозирующих характеристик, которые отражают закономерности изменения свойств геологической среды. МПР строятся по измеренным значениям характеристик в некоторых точках i (обнажения, скважины, места отбора проб и т.д.). В реальных условиях сеть измерений обычно неравномерная и недостаточно плотная, в статистическая и пространственная структура распределения характеристик очень сложная, так как зависит от переплетения значительного количества факторов разной природы и разных уровней. Кроме того, и это главное, в МПР прогнозирующих характеристик нас интересует их целэзой аспект, т.е., сколько каждая из них несет полезной информации об объектах прогнозирования (целевой характеристики). В таких условиях построение МПР рационально вести методами аппроксимации. Предсказать теоретически, какая МПР той или иной прогнозирующей характеристики несет максимум информации о цели прог- , позирования затруднительно, поэтому выбор вида аппроксимационной функции основывается наш на самых общих соображениях относительно модели и процедуры ее построения (модель выбирается в классе-Гладких функций и должна быть ограничена по min и max; модель должна зависеть от всех измерений характеристики; в областях экстраполяции модельные значения должны стремиться к среднему по всем измерениям; структура модели должна быть устойчива; модель должна иметь управляющие параметры)[2,4,44, 57]. Перечисленным требованиям удовлетворяет функция:

tj(z) ,i?io)(Zi,Z)-tj(Zl,;/ ¿^.z),

где tj(Z) - модельное значение J-той характеристики в точке с текущими координатами Z (Z € V8TU V^); tjtz^) - измеренное значение j-той xd-

рактеристики в точке 1; "вес" 1-той точки измерения в точке с

текущими координатами 1.

Весовая функция ш выбирается на основе требований (аксиом) С441; ы(21,г)=1/[1+7На(гг-,21)],где й - Эвклидово расстояние; 7,а -параметры.

Для построения МПР могут использоваться и другие процедур! (скользящее окно, сплайн-аппроксимация, полиномиальный тренд) или их комбинации и дискретные модели типа схем районирования. МПР прогнозирующих характеристик У0Т оптимизируются по шах р(С,?^) (см. ниже).

Результатом данной операции прогнозирования является построение модели объект-свойство: ^С;!,,...,^}, геУвт; (г;^,...,^), йе1^.

3) Анализ связи целевых и прогнозирупцих характеристик.

Сила и форма связи С с которая может интерпретироваться как закономерность локализации оруденения, оценивалась с помощью отвечающей некоторым требованиям меры [4,44]. Этим требованиям удовлетворяют корреляционное отношение, коэффициент Чупрова, информационный коэффициент (Е.А.Воронин). Нами, в основном, использовалось корреляционое отношение с оптимизацией разбиения на интервалы независимой переменной (метод С.К.Сакояна).

Форма связи (А.) задавалась набором условных математических отданий зависимой переменной, т.е. 31^ ,^91 ^....»би^, где 1- интервал группирования ^ (1= 7Д).

В условиях неоднородности геологической среды (см. 2.1) сами значения р и А. являются функциями пространственных координат, и поэтому их вычисление необходимо вести по участкам, относительно однородным по р и X (простым показателем неоднородности может служить сложная форма Л).Предварительное районирование областей, в которых производится анализ связей переменных, и вычисление этих связей по районам позволяет извлекать из моделей гораздо больше целевой информации [59,74].

Вычисляя р(СД^) при разных параметрах МПР прогнозирующей характеристики, подбираются параметры, максимизирующие р (оптимизация моделей) . Этот прием также позволяет извлекать из исходных данных на 2040% больше целевой информации.

Результатом данного этапа является набор оценок и формирование системы информативных прогнозирующих характеристик т<п, для которых р>р0.

4) Построение целевой функции прогнозирования. Формирование модели-вталона.

Построению целевых функций посвящено значительное количество работ (А.Н.Бугаец,Л.П.Дуденко,Ю.А.Воронин,Р.Й.Дубов,А.Г.Ивахненко,Г.С. Лбов и др.). Нами, на основе системы содержательных требований [2,4], целевая функция прогнозирования строилась как функция суммы одномерных нелинейностей: п

где одномерные нелинейности, задаваемые набором условных сред-

них С (см. 2.2.3); 1 - функция.

Вместе с множеством {р^Д^™, целевая функция составляет модель-эталон. Подставляя в построенную функцию значения ^(г), ЯеУ^, вычисляется целевая характеристика в области проведения прогноза и строится ее МПР. Выделив "положительные аномалии" поля вычисленных значений С на V по их объему можно определить прогнозные ресурсы. Если на ЫПР целевой характеристики строить с помощью специальной функции от запасов местороздений-прототипов и параметр аппроксимации а принимать равным 2, то прогнозные ресурсы (Р) будут численно равны объему "положительной аномалии" поля С на У^.

5) Оценка качества прогнозирования.

Качество прогнозирования характеризуется величиной ошибки определения прогнозных ресурсов, которая получается при использовании данного эталона. Эта ошибка вычисляется с помощью разработанной накш технологии имитационного моделирования [5,72].

Кроме формальных критериев при оценке результатов и качества прогнозных исследований должны использоваться содержательные грздстав-ления экспертов-геологов и очень важный неформальный критерий красоты.

В заключение раздела подчеркнем основные особенно ст и ММП:

- целевое построение МПР прогнозирующих характеристик;

- преимущественное использование непрерывных гладких МПР (.хотя не исключено использование и дискретных моделей);

- использование процедур оптимизации параметров МПР и связей между

. характеристиками геологической среда;

- отсутствие явно заданного эталона (он заменяется системой статистических связей);

- получение результатов прогноза в численном вида;

- возможность оценки качества прогноза.

Помимо прогноза полезных ископаемы! ММП может использоваться прк построении объемных моделей месторождений и прогнозе горно-техническш: и технологических свойств руд, для сейсмотектонического районированвд территорий, при анализе площадей для нувд экологии,сельского хозяйства и т.д.

Более детально ММП рассмотрен в работах [2,4,За,39,42,48,55,663.

2.3. Иод ел и-8 талоны рудных объектов

Модели-эталоны рудных объектов при прогнозных работах являются теми образами, сравнение с которыми позволяет выделить перспективные участки и оценить по ним прогнозные ресурсы. Качество используемых при прогнозе моделей во многом определяет его надежность, которая является главным показателем эффективности геологоразведки.

Процесс прогнозирования рудных объектов можно сделать более экономичным и достоверным, если модели-эталоны прогнозируемого типа объектов построить заранее, а затем только адаптировать их к конкретным условиям проведения прогнозных работ. Если учесть, что на большинстве площадей, по которым проводится прогноз, месторождения-прототипы вообще отсутствуют, то желательность создания модвлей-аталонов основных геолого-дромышленных типов месторождений станет очевидной.

Модели-эталоны рудных объектов для проведения прогнозных исследований должны отвечать следующим требованиям (илиЧеланиям) (68,69]:

- опираться на содержательные концепции образования месторождений;

- отвечать принципам системности и учитывать иерархическую структуру рудных объектов;

- учитывать по возможности больше разнообразных свойств объектов, но в то же время не быть слишком "засоренными" неинформативными характеристиками;

- строиться на основе объективных и воспроизводимых данных;

- описывать специфический, но достаточно широкий 1фуг объектов и ситуаций;

- давать конкретную информацию для проведения прогнозных работ;

- быть достаточно формализованными для применения при прогнозировании компьютерных технологий;

- по возможности иметь ясную содержательную интерпретацию.

Анализ ретроспективы и тенденций развития геологической информации, знаний, компьютерных технологий позволяет выделить пять поколений (или типов) моделей-эталонов '[VI,73,76]■(рис, !)'.

аз

??ээойые Информация Модели-эталоны Технология Результат

Я - условное количество (или уровень) знаний (для моделей 1-го поколения принято й=1); 3 - необходимое количество исходной информации (для моделей 1-го поколения принято 3=1)

Рас.гЛоколемя прогнознсм1ояс1говых моделей

1) Содержательные модели -'сценарии образования и (или) размещения полезных ископаемых. Они играют роль специальных знаний и служат одной из основ для построения всех остальных типов моделей-вталонов. Результат прогноза - перспективные площади.

2) Признаковые модели, ставящие в соответствие объектам (месторождениям, рудным полям и т.д.) определенные значения прогнозирующих характеристик из системы' {1; ^^. (Характеристики обычно оцениваются в шкалах наименования и порядка). Эти модели стали широко применяться для прогноза полезных ископаемых с появлением ЭВМ (о начала шестидесятых годов) на основе использования методов классификации и распознавания образов. Результатом прогноза является выделение перспективных площадей, оценка прогнозных ресурсов по категории Р3 и реже Р2.

3) Модели статистических закономерностей (многофакторные модели), описывающие силу и форму связей между целевой и прогнозирующими характеристиками: Х^Х^С,^)), где р - оценка силы связи; \ - описание формы связи. Результаты прогноза: выделение перспективных площадей, оценка прогнозных ресурсов по категориям РЗ,Р2,Р1,

4) Модели пространственно-статистических закономерностей, описывающие силу и форму связи между целевой и прогнозирующими характеристиками с учетом того, что они являются пространственными переменными и что сами сила и форма связи являются функциями пространственных Координат: {р^^г), где 1 - пространственные координаты.

51 Модели пространственно-временных закономерностей, описывающие . • процессы формирования месторождений. Вероятно, вти модели будут иметь следупций вид: ,2,Т), где Т - физическое время.

В каждом поколении моделей-вталонов объектов определенного про-мышленно-гвнетического типа месторождений может существовать иерархическая система моделей, количество уровней в которой 2-5 (от регионального до детального). Число уровней рационально набирать, основываясь яа данных о структуре распределения параметров рудообразупщСс систем и устойчивости связей между С ж ^[58,71,74]. ч\

Общее развитие идет в направлении построения и использования' моделей-вталонов более высоких поколений. Главнейшими условиями продвижения в этом направлении является переход на воспроизводимые фундаментальные свойства геологической среда и расширение знаний о процессах рудообразования.

В настоящее время при прогнозе полезных ископаемых широко используются модели I и 2 поколений, реже - модели 3 поколения и в практи-. ческую плоскость можно ставить задачи построения и применения моделей-вталонйв 4 поколения. "*

В ММП используются модели-эталоны 3 поколения (статистических закономерностей). Такие модели были построены для колчеданно-полиме-таллических объектов Рудного Алтая.

Исходными содержательными моделями для формирования систем прогнозирующих характеристик послужили несколько известных генетических гипотез рудообразования: гидротермальная посторогенная, вулканогенно-осадочная, регенерации руд, электрохимического перераспределения вещества (А.К.Каюпов, Г.Н.Щерба, Д.И.Горжевский, П.Ф.Иванкин, М.С.Козлов, И.С.Гольдберг и др.). Из этих гипотез, а также эмпирических фактов размещения руд следует обширный список характеристик, хотя роль их для разных уровней считается различной (см. табл.3).

Табл.3

Прогнозное значение различных груш характеристик (факторов) на Рудном Алтае

Группы характеристик УРОВНИ

региональный районныЗ детальный" (1:200000- локальный ( 1:5000) 1:500000) ( 1:50000)

1 . 2 3 1 2 3 1 2 3

Стратиграфиче ские - + + + - + -

Литофациальные + + + + + +

Магматизм + - + - - -

Дизъюнктивная тектоника + - + - + + + +

Складчатость - - + + - + ?

Метасоматоз - - + + + + + +

Неоднородность геологич.строения ? ? + + ? + + ?

Глубинное строение + +

Геохимия ? ? + + + * + +

Физико-химические параметры + - ? ? + ? ? ?

Примечание: гипотезы I - гидротврмально-метасоматическая; 2 вулкано-

генно-осадочная; 3 - перераспределение (электрохимическое).

При построении модели-эталона колчеданно-полиметалличйского объекта (рудного узла) для регионального прогноза предпочтение отдавалось литолого-стратиграфическим свойствам и характеристикам глубинного строения. Из рассмотренных 30-40 характеристик информативными оказались 12. 3 модель вошли 4 литофациальныо характеристики (объем и мощность рудовмещаюцих формаций; доля туфовидных брекчироаанных и гонких

осадочных и вулканогенно-освдочных пород в рудовмещапцих формациях); 2 характеристики магматизма; по I характеристике, описывающих интенсивность метасоматоза и неоднородность среды; 4 характеристики глу-инного строения региона (расстояние до метабазальтового слоя и его мощность,'расстояние до метадиоритового слоя, мощность герцинид). Обращает на себя внимание довольно высокая сила связи плотности колче-данно-полиметаллического оруденения со всеми характеристиками ( р « . 0.4-0.6) и, что вообще типично для региональных моделей, параболическая форма связи с одним положительный экстремумом.

Для локального прогнозирования в Прииртышском районе Рудного Алтая были построены две модели: модель-эталон Иртышского месторождения (15 характеристик) и модель-эталон Белоусовского месторождения (13 характеристик). В ту и другую модели входят характеристики литологии, метасоматоза, магматизма и, главным образом, геохимические. Сила связи плотности оруденения с прогнозирующими характеристиками обеих моделей невысокая (р = 0.25-0.4). Удивительным является то, что по форме связи большинства характеристик эти модели являются как бы антогонистами. Этот пример подчеркивает необходимость формирования моделей-эталонов для однородных геологических ситуаций. •

• Для локального прогнозирования в Лениногорском районе Рудного Алтая были сформированы три модели-эталона на основе месторождений-прототипов Тишинского, Риддер-Сокольного и Чекмарь. В первоначальную систему вошло 60 характеристик (24 - геохимические, 24 - литолого-фациальные, 2 - магматизм, 4 - структурные, 5 - физико-химические, I - интенсивность метасоматоза). После отбора информативных характер ристик (р>0.2) в модель-эталон Тишинского.месторождения попало 29 характеристик, Риддер-Сокольного - 17 и Чекмарь - 27. Как и в исходной системе характеристик в моделях-эталонах преобладают литолого-фациаль-ные и геохимические характеристики (р = 0.2-0.4), но наиболее устойчивыми и информативными во всех эталонах оказались интенсивность метасоматоза (р = 0.4) и окислительно-восстановительный потенциал (Иг) геологической среды (р = 0.75-0.8). Особо следует обратить внимаш(0 на высокую информативность и устойчивость связи ЕЬ с плотностью оруденения (см.гл.1). Это подчеркивает перспективность использования фундаментальных свойств геологической среды для целей прогноза рудных объектов.

Кроме рассмотренных были построены модели-эталоны Зыряновского месторождения (Рудный Алтай), Текелийского месторождения (Джунгария), месторождений Шалкия и Миргалимсай (Каратау). Подробно они описаны в [22,24,25,28,35,36,41,43,50,51,61].

2.4. Прогнозирование месторождений цветных металлов

Для региональных прогнозно-металлогенических исследований воггоч ной (открытой) части Казахстана была составлена база данных, в которой элементарными объектами описания были планшеты масштаба 1:100000, и ?А признака характеризовали плотность свияцово-цинкоеого и. медного оруде-нения, возраст стратифицированных образований, неоднородность рапреов земной коры по геофизическим данным, плотность интрузивного магматизма (каледонского,герцинского, позднегерцинского), интенсивность рвзрывпой тектоники резнях порядков, литологический состав отложений D-C(11 признаков). Корреляционный анализ по всей восточной части Казахстана между плотностями свинцово-цинкового и медного оруденений и перечисленными .характеристиками геологической среда показал практическое отсутствие связей меаду ними.-Однако, после проведения на основе тех же признаков (без плотностей оруденения) районирования, в районах, содержащих свинцово-цинковые и (или) медные месторождения, было установлено по 4-6 признаков, имеющих силу связи с плотностью оруденения 0.4-0.6. Так в выделенном Жайрем-Джёзказганском районе прямую связь с медным оруденением имели количество песчаников в отложениях D1_2,С2_3 и тонких осадочных пород в отложениях D2-C1, а обратную неоднородность геологического строения и.плотность герцинского магматизма.В этом кв районе свинцово-цинковое оруденение имело прямую связь с неоднородностью геологического строения, плотностью герцинского магматизма, интенсивностью проявления разломов и, главное, долей лав кислого состава в отложениях, подстилающих рудовмещаицие; обратная связь-зафиксирована с долей терригенных пород в отложениях D2-C1 и Обращает на себя внимание антогонизм связей, свинцово-цинкового и медного оруденения с характеристиками геологической среда даже в пределах одного района. Резкое повышение информативности характеристик в относительно однородных районах подчеркивает необходимость формирования эталонов в однородных геологических условиях. Поэтому, особенно при проведении прогнозных работ на больших площадях, процедура районирования должна предшествовать процедуре прогнозирования [36,41,52,59.61].

Большая часть прогнозных исследований выполнялась на Рудном Алтае.

В масштабе 1:500000 на основе характеристик, описывающих строение земной коры по геофизическим данным, лито-фациналъные особенности ру-довмещапцих отложений d2_3', магматизм и разрывную тектонику, была вычислена шттость колче данно-полиметаллического оруденения по всей

Рис. 3. Схема изолиний вычисленной плотности колчеданно-полиметаллического оруденения во Рудному Алтае (в условных единицах}. Кружки - известные иесторовдения. 1-/ - новые перспективные ¡попали и - северо-западная, П - северная черноуМинская, £ - Хамир-Кумырокая, хУ - Феклистовская, У - *ашо-Алтайская).

Рис. Ч. Схема геаишкнекой структуры с конторами выделенных перспективных площадей. (I -

метаморфические сланцы ;. 2 - вулканогенно-осадочные отложения ; 3 - Терриген-ная толца ; 4 - современные отложения; 5 - порфиры; 6 - диабазовые порфирита; 7 - гранодиориты; 8 - разломы; 9 - Колчеданно-полиметаллические м-нияг 10 - точки №::ерог.::зацпи; II изолгкш: наблюдаемо!* плотности оруденения; 12 - контуры перспек-ткэнах пдоцадей; 13 - новые •холчеданно-полиме.таллические месторождения).

Йвс.5". Схема размещения перспективных участков в Лвниногорскоы районе. I - гранитоиды;

2 - метаморфическая тол~а; 3 - вулкьногенно-осадочн^э -рудовке^авщие отложения ; 1 - разломы; 5 - колчеданно-полиметаллические месторождения (I - Чекмарь, 2 - Стрекано кое, 3 - Старкове кое, 4 - кубинское, > - Риддер-Сог.ольное, 6 - Ново-5вниногорс-кое, 7- Тишинское, 6- долинное; ; б - эпицентры положительных аномалий ЕЛ ; 7 -перспективные участки-

территории Рудного Алтая (см. рис.3) В результате выделен ряд новых перспективных площадей: северная и азшая Черноубинские, Феклистовская, Юхво-Алтайская и, частично, Северо-Западная [34,41,49,52,61]. '

Прогнозирование 1:25000 масштаба было проведено в ЗыряновскоМ районе (Ревнйшинская антиклинальная структура) [20-22,25,28].На основе литолого-фациальных характеристик ревншинской свиты, данных о неоднородности разреза и его насыщенности порфирами, интенсивности мэта-сомятического преобразования пород и их пиритизации, выделения зон рассланцевания и фрагментарного описания геохимического поля главных рудных компонентов (Си, РЬ, 2п) было проведено выделение перспективных площадей. Нак наиболее перспективным при этом выделился западный борт северного замыкания Ревншинской синклинали (его перспективность подкреплялась анализом положения оруденения в разрезе [35]) и восточный борт структуры в районе месторождений Бухтарминское-Осочихинское. Именно в этих районах впоследствии были открыты месторождения Малеев-ское и Майское (см. рис.Ч).

Прогнозирование в Ленияогорском районе посвящены рабогы[28,32,33,76] Прогноз в масштабе 1:50000 с помощью построенных моделей-эталонов (см. 2.3) позволил выделить 21 перспективных участков в пределах Сак-нарахинской, Звездно-Гусляковской, Успено-Карелинской, Кедрово-Бутачи-хинокой зон, а также в Лениногорском грабене и районе Выше-Ивановского рудопроявления (рис-5"). По 8 были определены прогнозные ресурсы я ошибка их оценки (см.табл.4). При прогнозировании в Лениногорском рай- ■ оно впервые были использованы физико-химические параметры геологачес-

• Табл.4

Прогнозные ресурсы по перспективным участкам

Лениногорского района

Н участка Прогнозные ресурсы по кат.Р2 Примечания

средн. т1л Шах

7 0.7-1 - - Рядом о аном. +Ег

8 1.4 0 2.7 ¿ном. +ЕЬ "

9 0.7 0 1.5 Аном. +Й1

10 0.3 0 0.65 Аном. +Еь

II 0.07 0 0.26 Зона рассланц.

18 0.3 0 1.2 .

19 0.4 0 1.6 *

21 0.5 - . -

Прим.: прогнозные ресурсы в условных единицах.

- Ъ! -

кой среды и сделана попытка по ним оценить прогнозные ресурсы на участке в районе месторождения Чекмарь [76]. Следует отметить, что на площади выделенного участка N 4 (Лениногорский грабен) позднее било открыто золотосодержащее колчеданно-полиметаллическое месторождение Долинное (рис.Б).

Прогнозирование свинцово-цинкового оруденения в Каратау ориентировалось на два типа месторождений: стратиформних прожилково-вкраплек-них (тип Миргалимсая) и агрегативных руд (Ачисай) [24,28,31,36,43,50, 51]. При прогнозировании учитывались: разная степень рудоносности отдельных литофаций фамен-нижнекаменноугольных отложений; приуроченность месторождений о участком повышенной изменчивости литологического состава и мощности рудовмещащих отложений; доломитность отложений; интенсивность проявления разрывной и пликативной тектоники, орекчиро-ванность пород (для ачисайского типа оруденения). Для обеих типов оруденения большее количество информации о плотности оруденения несет геохимическая информация о содержаниях свинца, марганца, серебра.

фрагментарные прогнозные исследования на модно-порфировое оруде~ нение проводились в Ёиже-Ноксайском районе [26,29].

ГЛАВА 3. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ РУДНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ

Развитие методики и технологии такой дорогостоящей операции как разведка месторождений остается актуальной задачей геологии, которая, по сути, сводится к построению модели объекта. Этой проблеме посвящено значительное количество работ (В.В.Богацкий, К.Ф.Ермолаев, В.Н.Иванов, А.Б.Кавдан, Э.Карлье, А.И.Кривцов, В.И.Лобач, П.А.Рыжов, В.А.Филонюк, А.И.Четвериков, П.А.Шехтман, В.И.Щеглов и др.).

Разведка, подсчет запасов и последующая эксплуатация опираются на модели месторождений, отражающие распределение в пространстве содержаний полезных и вредных компонентов, горно-технических условий, типов руд по технологическим свойствам и т.д.. Практическая ценность такой модели определяется затратами на ее построение, точностью, информационной полнотой, возможностью определять необходимые для эксплуатации параметры (по всему объекту и его частям) и оценивать ошибку определения параметров.

Формально модель месторождения можно представить в виде: М: 0=0(21), ЯеУ,

где С - целевая характеристика (обычно концентрация полезных компонентов) ; z - координаты; V - область месторождения.

отметим, что реально целевых характеристик при моделировании мес-

торождшшй бывает достаточно много. Кроме того, для описания месторождения может использоваться как бы иерархическая система вложенных друг в друга моделей (М1 - месторождение, М2 - рудное тело, Мэ - эксплуатационный блок).

Функцию 0 «= С(й) из-за ее сложности, сильной пространственной изменчивости и фрактальности рационально^строить методом аппроксимации.

При атом аппроксимированные значения С определяются во всех заданных точках V (чаща в узлах регулярной сети). Формальным критерием качества такой аппроксшационной модели явится величина рассогласования А между С к истинными значениями целевой характеристики. Величина А-0 при увеличении количества замеров С, но при втом стремительно возрастает стоимость модели. Поэтому задача моделирования заключается в минимизации затрат на ее построение при сохранении (и даже повышении) качества. Очень перспективным в этом направлении является активное использование идеологии и методики прогнозирования (технологии ЫШ).Если имеется система косвенных характеристик , то используя методику, рассмотренную в 2.2, можно вычислить целевую характеристику как где (формально точно соответствует задаче прогноза). Тогда окончательно С = £(С,С). В этом выражении, основанном на аппроксимации собственно целевой характеристики и ее построении по косвенным (прогнозирующим), роль С увеличивается по мере увеличения плотности измерений.

Одной из основных особенностей моделей месторождений является то, НТО они строятся в динамическом режиме, непрерывно развиваясь по мере поступления новой, более детальной информации в процессов разведки и эксплуатации месторождения. Поэтому непрерывную (или почти непрерывную) оценку, качества модели можно определять по рассогласованности моделей, построенных до и после получения некоторой порции норой информации:

4>+аг Агм1- Vм*' лк-

где М1 - модель типа О^(С.С), построен^ на 1-том этапе изучения; А1 "теоретическая" модель или сумма наших знаний на 1-том этапе изучения объекта; Д^ рассогласование между моделями, построенным на 1-1 и 1-тои этапах изучения объекта (эта величина может быть дополнена или заменена величиной рассогласования типа ДГСИ(;т,С^), где Сиот- "истинное значение" целевой характеристики).

Анализ рассогласования реально проводится не для всего месторождения, а для кэких-то его частей (отдельных рудных тел, блоков), что позволяет более четко вести построение модели и дифференцированно

англизировать ее качество.

В качестве критериев рассогласованности могут быть использованы различные функционалы (53, а на практике их всегда используется несколько (многокритериальная оценка). Одни критерии являются более подходящими на ранних стадиях изучения, а другие - на более поздних ' (при детальной разведке и эксплуатации).

Динамическая (точнее, информационно-динамическая) организация моделирования позволит опираться не на среднюю аналогию, а на сам ход изучения и моделирования конкретного объекта. Одной из главных задач здесь будет задача оптимального размещения точек наблюдений (скважин, гора« выработок). •

Важной задачей моделирования рудных месторождений является выбор характеристик, описывающих поля концентраций основных полезных компонентов (это основные характеристики на всех стадиях изучения месторождения). Учитывая макроквантование концентраций компонентов в месторождениях, рационально в качестве характеристик использовать доли проб с определенным уровнем концентрации компонентов (см.главу I). Такое описание, хотя и увеличивает количество характеристик объекта,но позволяет вскрыть Внутреннюю структуру объекта, раздельно моделировать распределение богатых, рядовых и бедных руд, а также расширить систему

за счет использования в ней характеристик, описывающих низкие уровни концентрация коомпонентов (обычно они обладают неплохой экстра-лоляционной способностью).

Введя в многомерную модель типа некоторые ограниче-

ния (бортовые и минимально промышленные содержания) легко выделить промнвленнне руднне массивы и оценить по ним все необходимые параметры (средние содержания, запасы и т.д.). Программный комплекс для реализации этой задачи см. в главе 4. Более подробно методические проблемы моделирования изложены в работах [10,II, 14,46,58,62,69Ь

рассмотренная методика моделирования рудных объктов была использована при изучении ряда месторождений ( в основном колчеданно-поли-мэталлических ) [18,23,40,4&,47,62,63]. Моделирование проводилось примерно по следующей схеме:

1) Выбор системы прогнозирующих характеристик; элементарных объектов описания (в некоторых случаях это керновые и бороздовые пробы); . задание координатной Сети с учетом структуры геологической среда.

2) Выделение уровней конданирации полезных компонентов (стационарных состояний поля); анализ взаимосвязи характеристик; формирование систеад целевые и косвенных характеристик (см. главу I).

3) Определение пространственной изменчивости целевых и косвенных

характеристик; подбор параметров для аппроксимационных моделей.

4) Построение моделей пространственного распределения (МПР) целевых и прогнозирующих характеристик; оценка устойчивости МПР (по данным ретроспективного анализа рассогласований).

Б) Уточненные МПР целевых характеристик с помощью прогнозирующих (по технологии ММП).

6) Введение ограничений (бортовые, минимальйо-промыиленные содержания) и построение блочной модели объекта; определение на блочной модели средних содержаний полезных компонентов и Запасов.

7) При продолжении работ модель уточняется и развивается на основе новой информации и анализа рассогласований (процедуры 4-6).

При моделировании рудных объектов (особенно крупных) строится иерархическая система моделей; модель всего месторождения (более детальные модели отдельных рудных вон, тел, блоков).

На рис.7 показаны упрощенные фрагменты моделей месторождений Чекмарь и Ново-Лениногорское (кроме них моделировались месторождения Белоусовское, Долинное, Обручевеков).

На расположенном в зоне смятия месторождении Чекмарь в качеотве целевых характеристик использовались второй и третий уровни концентрации свинца и цинка и третий уровень концентрации меди (границы уровней см.в табл.1). Прогнозирущими характеристиками служили доля рассеянной свинцово-цинковой минерализации, глубина по вертикали, литологический состав пород, интенисвность складчатости высоких порядков, интенсив- . ность линейной складчатости и вычисленные значения главных нормальных напряжений. Наиболее информативной характеристикой была последняя (сила связи с целевой р=0.7). Проведенное моделирование показало, что повышенная плотность медного оруденения создает как-бы вертикальный стержень месторождения (возможно рудопроводящий канал)» с которым совмещается длинная ось и эпицентр элипсовидной зоны рассеянного свинцово-цинкового оруденения. Богатые и рядовые свинцово-цинковые руды располагаются по периферии зоны рассеянных руд. На месторождении фиксируется ранговая зональность. В верхней части местороадения проявлены собственно свинцовая, серебряная и золотая минерализации. Верхи рудных зон отмечаются повышенными концентрациями бария, а рудных тел - сереб- ' ра. Анализ критериев рассогласования показал хорошую устойчивость модели (даже в отношении наиболее изменчивого богатого свинцово-цинкового оруденения).

При моделировании расположенного в пологих структурах Ново-Ленино-горокого местороадения целевой характеристикой были богатые овшщово-цинковые руды (третий и четвертый уровни концентрации). Прогнозирупци-

г.мо

1-300

1'600

■4г.соо

Рис. 6. Модель Иоза-Лйякногдрского месторождения..

Условные обозначения к рис. б, 7: I - изолинии плотности (в %)

богатых свшцово-цинковых руд; 2 - области поьааекнои плотности бедного сзикково' -- - ■ -- " - - -

развития

Рис, 7. Модель месторождения Чекмарь.

ЕЕЗ1

[ИЗ

ППе

викиово-цинковаго оруденения; 3 - изолинии плотности (в %) медного оруденения; 4 -барита; 5 - контакт илькнской и крвковскои свит, 6 - эпицентры концентрации золота

■аоиценгра концентрации серебра; в- современная поверхность.

области

концентрации золота; 7 -

ми характеристиками служили расстояния до поднятия рудоконтролирущего экрана, расстояние до зоны разлома, бедное свинцово-цинковое и медное оруденение, баритовое оруденение, тенденция изменения руд по вертикали и вычисленные значения главных нормальных напряжений. Все прогнозирующие характеристики облздают не очень высокой информативностью ( р = 0.3-0.6). В цэлом зона оруденения имеет воронкообразную форму, вертикальная ось которой как бы растет из расположенного на глубине медного "ядра". Вдоль вертикальной оси четко прослеживаются элементы волнового распределения богатых свинцово-цинковых руд, основная масса которых (вместе с баритом, золотом и серебром) концентрируется в верхней части зоны под экраном, которым служат алевролиты крюковской свиты, Расте-. кание под экраном приводит к образованию бескорневых барит-свинцово-цинковых тел. Анализ рассогласования показал хорошую устойчивость модели.

Построенные модели месторождений Чекмарь и Нэво-Лениногорскоа использовались при представлении объектов в ГКЗ.

Анализ рассогласования моделышх и истинных значений характеристик оруденения, проведенный в процессе моделирования колчеданно-поли-металлических месторождений, позволил сделать следующие выводы:

1) Величина рассогласования резко увеличивается в зонах развития богатых руд (высоких уровней концентрации) и здесь необходимо значительное повышение плотности наблюдений (в 3-6 и более раз).

2) Нужно стремиться в процессе изучения объекта располагать точки наблюдения (скважшш, горные выработки) в "структурообразующих зонах", которыми являются экстремумы (положительные и отрицательные) плотностей оруденения, области резких изменений градиентов. При целенаправленном расположении наблюдений в этих местах объекта его модель может отроиться,на сравнительно небольшом количестве исходных данных.

3) В зависимости от статистической и пространственной изменчивости, фрактальной размерности каждого типа оруденения, а также плотности наблюд^ший (стадии работ) необходимо подобрать соответствующий набор критериев рассогласования.

Подчеркнем основные особенности моделирования рудных объектов:

- учет явления квантования концентраций вскрывает тонкую внутреннюю структуру и пространственную организацию рудных объектов;

- активное использование косвенных характеристик геологической среды (идеолога! прогнозирования), повышает надежность аппроксимации (особенно на ранних стадиях изучения);

- применение информационно-динамического подхода к процедуре моделирования позволяет подходить ,к изучению объектов индивидуально и

оптимально регулировать плотность опробования в различных его частях.

Как показали эксперименты, изложенная методика моделирования рудных объектов позволит в 1.5-2 рвза сократить количество скважин и горных внрвботок при оценке .и разведке месторождений.

ГЛАВА 4. ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЯ РУДНЫХ ОБЪЕКТОВ

Под руководством автора создан пакет прикладных программ, пред- • назначенный для моделирования месторождений твердых полезных ископаемых (прл оценке, разведке и эксплуатации месторождений) и для решения задач количественного прогноза. Кроме того, с его помощью могут решаться шогие более частные задачи геологоразведки (расчет , статистических параметров и геостатистических показателей, анализ тревда, поиск связей меаду переменными, решение уравнений типа регрессионных), в также задачи экологии и природопользования, сейсмологии и т.д..

программный комплекс реализован в виде диалоговой системы с многоуровневым оконным интерфейсом и развитой графикой, обеспечивающими пользователю дружественную среду длз управления процессами и анализа

Рис.8. Структура программного комплексе моделирования и прогнозирования характеристик геологической среды

Головной модуль система связывает 6 подсистем и один вспомогательный блок (см. Рис.8). Подсистемы способны функционировать автономно, что делает систему гибкой и открытой для подсоединения дополнительных модулей.

Входами данными для кавдой из подсистем служат матрицы типа "объект-признак", представленные в файлах одного из двух типов: файлы формата dbf (стандартный формат, используемый в СУБД DBase, FoxBaee,

Clipper) и файлы с обычной текстовой информацией, которые могут быть подготовлены в любом редакторе текстов.

Подсистема "БАЗА ДАННЫХ" предназначена для гранения и обработки исходной информации - координат точек наблюдения и соответствующих значений характеристик геологической среды. Подсистема обладает широким спектром функциональных возможностей: ввод, редактирование и импорт данных, преобразование файлов из формата dbf в ASCII и обратно, добаЕление и удаление объектов (точек наблюдения).создание новых признаков, алгебраические и логические преобразования признаков, формирование выборок.

Подсистема "АНАЛИЗ ДАННЫХ" , предназначенная для анализа однородности распределений значений признаков, состоит из следующих функциональных частей:

- построение гистограмм (с возможностью выбора шкалы и оценкой однородности распределения;

- построение корреляционной решетки;

- расчет оптимального корреляционного отношения, характеризующего взаимосвязи признаков;

- геостатистика (построение вариограмм в заданном направлении), реализующая анализ пространственного-распределения значений признаков.

Подсистема "МОДЕЛИРОВАНИЕ" осуществляет аппроксимацию значений наблюдаемых характеристик на узлы регулярной координатной сетки. В подсистеме реализованы развитый автором метод аппроксимации с помощью весовой функции, параметры которого, используя визуальный анализ их связи с радиусом влияния исходных точек на модельные, определяет пользователь, и метод скользящего окна с указанием пользователем вычисляемой в окне характеристики - среднее, минимальное* максимальное и медианное вначения. Предусмотрен анализ рассогласования модельных данных и исходных и возможность коррекции модели.

Подсистема "АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ" позволяет просмотреть в графическом . режиме файлы модельных значений характеристик, подготовленные в подсистеме "МОДЕЛИРОВАНИЕ", получить основные структурные характеристики выделенной пространственной области, как-то - объем, площадь поверхности, показатель компактности, основные статистические характеристики модельных значений признаков внутри выделенной области - среднее и медианное значения, дисперсию, энтропию. Кроме того можно получить графики распределения модельных значений признаков по слоям координатной сетки и по набору окрестностей заданной точки. Интегральная характеристика "запас", вычисляемая здесь же, позволяет оценить суммарные

значения признаков внутри выделенной области, что особенно важно при моделировании и оценке масторовдений (подсчет запасов).

Подсистема "РАЙОНИРОВАНИЕ" осуществляет разбиение заданого региона на классы, характеризующиеся относительной однородностью распределения значений заданных признаков. Разбиения производятся оптимизационными методами в соответствии с выбранным критерием. Результат записывается в виде дополнительного признака, что дает возможность формирования б блоке "БАЗА ДАННЫХ" выборок, соответствущих однородным подрегионам.

Подсистема "ПРОГНОеИРОВАШЕ" включает в себя блоки:

- построение целевой функции на основе разработанного автором алгоритма типа суммы одномерных нелинейностей;

- расчет целевого признака как значений целевой функции, зависящей от прогнозирующих характеристик.

Вспомогательный блок "ВИЗУАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ" используется для просмотра пространственного распределения модельных и прогнозных значений признаков. Предусмотрена возможность получения изображения в виде послойных карт, изолиний (с возможностью выдачи на печать), аксонометрических проекций в разных ракурсах.

Пакет реализован на языке ТигЪоС и предназначен для использования на ПЭВМ типа 1ВК. Первый вариант системы был создан для ЭВМ серии ЕС [4,Б,55,59].

ГЛАВА 5. КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА РУД00БРА30ВАНИН

Существующие методики прогнозирования, поисков и разведки рудных объектов основываются на принципах аналогии и аномальности, эмпирических правилах (закономерностях), приемах аппроксимации, интер-и экстраполяции (в пространстве), некоторых статистических и гэо-статистйческих оценках. Хотя ресурс существующих методов далеко на исчерпан, необходимы идеи, которые заложат основы качественно новых технологий. Одним из перспективных путей, лежащего в области развиваемого в настоящее время синергетического подхода [Ф.А.Латников.В.А.Нар-

сввв,З.Я.Островский,П.М.Горяшюв,Г.А.Булкин,Л.П.Жогол03,М.Б.Штоколен-Ко.В.А.Филонюк и др.], является компьютерное моделирование процесса рудообразования.

Рудные месторовдения определенных типов, несмотря на огромное разнообразив по размерам, формам, времени образования, составу вмещающих сред, обладают удивительным постоянством минерального состава, зональности и уровней концентрации компонентов [58,71,74]. Это уксоывивт на значительную автономность рудообразукцих систем, происходя шла в их

процессы самоорганизации и развитие по принципу аквифинальности (Л.Берталанфи). Учитывая это, рудообразованиа можно представить как реакцию первого порядка типа V - И* или

Заметим, что не обязательно наблюдаемый в настоящее время минерал, а скорее некое промежуточное соединение (Г.Л.Поспелов). Интегрирование общего уравнения кинетики образования твердой фазы И' приводит к следующим выражениям: я = Кд'С'МЧ (V-* V) и ц » К'С'М (I ♦♦ где q - количество 1*': С - концентрация раствора (количество *); К - количество раствора в зоне реакции; г время подачи раствора в зону реакции; Кд.К - константа прямой реакции и константа равновесия

Общегеологический анализ уравнений покааывает, что явление макроквантования концентраций может возникнуть только при протекании обратимого процесса за счет изменения констант равновесия реакции. Подобное изменение констант реакции происходит при полимеризации комплексов тяжелых металлов по механизму поликонденсации (58] или переносе металлов в виде кластеров (Ф.А.Летников). В обоих случаях схема процесса имеет вид: К} |Ц

1 «2

»(Р,—— Рг) —- И'— 5,

где М, »• - растворенная и выпавшая фаза рудного компонента;

Р0,...,Рт - устойчивые полимеры или кластеры определенного молекулярного веса (РА<Р1+1);

К' - константа равновесия полимеризации или кластарообразования;

К - константа равновесия реакции * 1';

3 - конечный минерал (результат "старения" 1').

Щ и КА сменяются на и К1+1 в результате снижения температуры раствора и повышения концентрации (активности) растворенного вещества. Предполагается, что К^ зависит от некоего обобщенного параметра а « БС/Т, где Т - температура, Б - константа.

Зависимость К от а имеет вид: К » К^ при а < а1.

В рамках каждой 1-той реакции на К оказывает влияние температура приближенно следующим образом:

V1 "С ехР(А/т,: Коб= коб" «Р<-В/1>: где А,В - константы.

Если область рудоотложения представить в виде линейно расположен-

пых н ячеек, через которые в направлении от I к Н протекает рудообра-зувдий раствор, то изменение С и q в J-той ячейке можно описать системой уравнений:

С$ - C^-K^-BxptA/Tj) + q^-'-K^j-exp^B/Tj),

qJ " чГ^ови'^^» + oJ-.rWexptA'V

где Сj - концентрация ^раствора в j-той ячейке при прохождении порции раствора t (t - аналог времени подачи раствора в зону рудоотложения);

qj - количество выпавшей фазы в ¿-той ячейке в момент t. Юяетация процесса по разностной схеме реализована на ПЭВМ типа IBM. Моделирование рудообразобания позволило получить ряд выводов:

1) Во всех случаях в условиях постоянного снижающегося (или стационарного) поля Т разрастание зоны рудоотложения происходит в направлении движения гидротермального потоке.

2) Зона рудоотложения с установившимся равновесием раствор-осадок по направлению движения гидротермального потока сменяется зоной неустановившегося равновесия, которая по размерам сопоставима (или больше) зоны равновесия.

3) Неравномерность, изрезанность графика изменения количества q по профилю рудоотложения, появление ритмичных структур, постояннее перераспределение вещества происходит при постоянстве концентрации на входе, постоянном температурном, градиенте, постоянном количестве раствора в каждой ячейке (связано с нелинейными эффектами в открытой неравновесной системе, которой является система рудообразуюцая).

4) "Дестабилизации" процесса рудообрэзованпя способствует условие КдрЬ^Кдд; стабилизации K0(J Лс^знак >- обозначает большее влияние температуры на Кдр или. Коб).

б) Динамика накопления q в точке (ячейке) почти зеркально отражает распределение q в пространстве (подобие пространства и времени).

6) По мере развития процесса мелкие неоднородности распределения q имеют тенденцию к укрупнению.

7) Отопления локальных неоднородностей q обращены более высокими значениями навстречу потоку.

8) Фрактальная размерность профиля а больше I (до I.2-1.3) в зонах неравновесия и в первые периоды развития процесса выпадения а; при приближении к равновесию фрактальная размерность стремиться к I.

9) Фазовые портреты процесса в координатах C^-Qj, C^-qj, qj-qj+1, grad(qj)-q.j позволяют выявить тонкие дискретные особенности процесса рудоотложения.

На рис.9 показаны подобие пространства-времени и примеры фазовых

"З'иэхял 9 ' мо ¡¿мэ'генеазо *(т))'я и ou* ' ÍOSPflí oV&=Y Híxaweden- (о) BirHBaoeedpooWd • rtraïïon Б '0Bd

~гь~

портретов рудоотлокения.

Сделанные в результате компьютерного моделирования вывода об особенностях рудоотложения помогут в развитии теории рудоотлокения и могут послужить основой для новых методов прогнозирования, оценки и разведки рудных объектов. В частности, большое практическое значение имеет вывод 5, так как в принципе позволяет по наблюдению динамики рудоотложения в точке судить о распределении оруденения в пространстве. Рассмотренные в данной главе вопросы изложены в ряде работ [27,58,71, 74,77].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные результаты проведенных исследований связаны с использованием математических методов, компьютерных технологий и некоторых представлений синергетики в геологиии и заключаются в повшвнии качества и эффективности прогнозирования рудных полезных ископаемых.

В методологическом плана: Рассмотрена постановка задачи прогнозирования и моделирования рудных объектов; определены главные особенности геологической среда и геологических систем (неоднородность, нелинейность, диффугность, неравновесность); сформулированы принципы прогнозирования полезных ископаемых в геологоразведке.

В теоретическом плане: Создана функциональная схема количественного прогнозировшшл рудник объектов (многомодальный метод прогнозирования); введено . понятие о пяти поколениях моделей-эталонов; разработан информационно-динамический подход построения моделей месторождений при их оценка, разведав и эксплуатации; открыто явление макроквантованкя концентраций элементов в рудаых месторождениях; построены теоретическая и компьютерная модели процесса рудообразования.

В методическом плане: Разработаны способы формализованного описания основных груш свойстй геологической среды, создающие основу применения математических методов и компьютерных технологий в геологоразведке; разработаны методические рекомендации по количественному прогнозированию оруденения; создан метод построения 3-х мерных аппроксимационных модел-¡а пространственного распределения характеристик; разработан устойчивый метод юстроения и вычисления целевой функции прогнозирования; разработана латодика вычисления ошибки определения прогнозных ресурсов на основа имитационного моделирования.

В практическом плане:

Создан и доведан до промышленного уровня комплекс программ (для PC IBM), ориентированный на реализации многомодельного метода прогнозирования полезных ископаемых и моделирования месторождений (с анализом моделей и подсчетом запасов); ряд созданных автором алгоритмов используется в широко распространенной системе АСОД "Прогноз"; решались конкретные задачи по прогнозированию колчеданно-полиметалличес-кого оруденения в различных районах Рудного Алтая (Зыряновский, Лени-ногорский, Прииртышский, Юксный Алтай),свинцово-цинкового оруденения в Каратау и Текелийском районе, медного оруденения в Тенизской впадине; построены модели нескольких колчеданно-полиметаллических месторождений (Чакмарь, Ново-Лениногорское, Белоусовское, Долинное, Обручевское).

СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Монографии, отдельные издания

1. Методические рекомендации по количественной оценке прогнозных ресурсов твердых полезных ископаемых.- Алма-Ата: КазИМС, 1982, 96 с. /Соавт.: Бекжанов Г.Р., Бугаец А.Н./.

2. Анализ изображений в поисковой геофизике.- М.: Ин-т физ.Земли, 1986, 184 с. /Соавт.: Островский Э.Я., Горелик Е.С., Ратушный

В.В., Бугаец А.Н., Волковицкий К.Е./

3. Геологические модели при прогнозировании ресурсов полезных ископаемых.- М.: Недра, 1987, 140 с. /Соавт.: Бекжанов Г.Р., Бугаец А.Н./.

4. Многомодельный метод прогнозирования твердых полезных ископаемых (методика и пакет программ для ЭВМ ЕС).- Алма-Ата: КазИМС, 1987, 113 о. /Соавт.: Романов B.C./.

5. Оценка качества прогноза твердых полезных ископаемых (методика и пакет программ для ЭВМ ЕС).- Алма-Ата: КазИМС, 1988, 30 с. /Соавт.: Ыулагулов И.А./.

Статьи, доклада

6. Распределение содержаний меда и молибдена на месторождениях Каратасского рудного поля (Северо-Западное Прибалхашье). // Геология и разведка месторождений твердых полезных ископаемых Казахстана.-Алма-Ата: Наука, 1968, о. I4I-I46. /Соавт.: Шеничников В.Н.

7. Особенности распределения породообразующих и рудных компонентов на месторождении Миргалимсай. // Геология и разведка месторождений

твердах полезных ископаемых Казахстана.- Алма-Ата: Наука, 1968, с. 120-124. /Соавт.: Зорин Е.С.

8. Анализ распределения содержаний основных полезных компонентов в рудах. // Применение м$т. методов в геологии.- Алма-Ата: Наука,

1968, с. 239-243.

9. Метод сравнения концентрации элементов. // Геология, разведка н катоды изучения месторождений полезных ископаемых.- Алма-Ата: Наука,

1969, с. 120-121.

10. "Рудные столбы" месторождения Ачисай. // Проблемы образования рудннх столбов. Тезисы докладов симпозиума,- Новосибирск, 1969, с. 9798. /Соавт.: Гройсмаи И.А.

11. Структура распределения содержаний полезного компонента уровни !.шн9рализацш п рудные столбы. // Проблей! образования рудных столбов. Тезиса дом. симпозиума.- Новосибирск, 1969, с. 14-16. /Соавт.: Нврсе-ев В.А., ЛеЕЯН Г.Б.

12. Распределение гада па кестороздении Тесиктас. // Геология и геохиляя квстороздений цветных металлов Казахстана.- Алма-Ата, 1970, с. 107-114.

13. Геологическое строение месторождения Саяк I я особенности распределения в нем кеда и молибдена. // Геология а геохимия месторождений цветных кетвллов Казахстана.- Алма-Ата, 1970, с. 117-128. /Соавт.: ТарновскиЗ В.В.

14. К определении понятая "рудный столб". // Вопросы геологии иэсторозденнЯ золота. Тоя 239.- Томск: Изд-во Томе, ун-та, 1970, с. 289-291. /Соавт.: Нарсеев В.А., Левин Г.Б.

15. Модель статистического распределения содержаний меди, в месторождениях Северного Прибалхапья.- ДАН, т. 201, 1971, с. 704-706.

16. Использование модели геохимического поля при металлогеничес-ких а прогнозных исследованиях. // Основы научного прогноза месторождений рудных я нерудных полезных ископаемых.- Л., 1971. /Соавт.: Нарсебв В.А., Гряшин В.М.

17. Некоторые вопросы эмпирического прогнозирования с применением ЭВМ. // Основы научного прогноза месторождений рудных и нерудный полезных ископаемых.- Л., 1971. /Соавт.: Давиденко В.В.

18. Распределение содержаний полезного компонента, уровни минерализации и рудные столбы. // Проблемы образования рудных столбов. - Новосибирск, 1972, с. 34-38. /Соавт.: Нарсеев В.А., Левин Г.Б.

Т9. Некоторые закономерности распределения цинка и свинца в полиметаллических месторождениях. // Вопросы геологии и технологич, изучения минерального сырья. - Алма-Ата, 1973, с. 6-8.

20. Распределение плотности оруденения по площади Рештшшской • антиклинальной структуры (Зыряновский район). // Геология, закономерности размещения и условия локализации месторождений цв..металлов Казахстана.- Алма-Ата, 1974, с. I09-112.

21. Количественный анализ связи полиметаллического оруденения с гидротермально измененными породами. // Геология, закономерности размещения и условия локализации месторождений цв. металлов Казахстана.-Алма-Ата, 1974, с. 128-135. /Соавт.: Кудрявцева Н.Г.

22. Выделение перспективных на полиметаллы Площадей в Зыряновском рудном районе.// Тезисы семинара "Применение мат. методов и ЭВМ в геологии".- Алма-Ата, 1974, с. 209-211.

23. Оценка масштабности золоторудных месторождений. // Метода количественного прогнозирования.- Алма-Ата, 1975, с. 51-52.' /Соавт.: Нароеев В.А.

24. Крупномасштабное прогнозирование полиметаллического оруденения в Байжансайском районе (хр. Каратау, 1й. Казахстан). // Метода количественного прогнозирования*) - Алма-Ате,'1975, с. 48-49. /Соавт.:

Зорин Е.С.

25. Опыт применения ЭВМ для целей прогнозирования в Зыряновском рудном района. // Метод, основы крупномасштабного прогнозирования скрытых свинцово-цинковых месторождений на Рудном Алтае,- U., 1975, с. 83-87.

26. Количественная оценка связи интенсивности метасоматозе и оруденения на эндогенных месторождениях ( на примере Коксайского мадно-порфирового месторождения Джунгарии). // Метасоматоз и рудообразованиа. Тезисы докладов на IV Всесоюзной конференции.- Л., 1976. /Соавт.: Полетаев А.й., Сычев В.И. ' . :

27. Возможности использования геохимических и физико-хишческих моделей при прогнозировании полезных ископаемых. // Крупномасштабное колич. прогнозирование эндогенного оруденания. Тезисы докл. Всесоюз. срминара.- Ташкент, 1976, с. 94-96. /Соавт.: Нврсеев В.А.

28. Крупномасштабное прогнозирование полиметаллического оруденения в рудных районах Казахстана (Зыряновский, Байжансайский, Ленино-горский). // Крупномасштабное количественное прогнозирование эндогенного оруденения. Тезисы докладов Всесоюз. семинара. - Ташкент, 1976, с. 58-60. /Соавт.: Зорин Е.С., Исаева Ы.Д., Кондарин О.И., Левченко В.А., Сусляков В.Т.

29. Крупномасштабное прогнозирование медао-порфирового оруденения в Биже-Коксайском районе Казахстана. // Крупномасш. колич. прогнозирование экндогенного оруденения. Тезисы докл. Всесоюз. семинара. -

Ташкент, 1976, с. 17-19. /Соавт.: Полетаев Л.11., Варнавских Б.Е., Нур-тугапов Б.М., Тимофеева G.H.

30. Задача прогнозирования а геологии. // Геология, геохимия к минералогия иесторозденяй цв. металлов Казахстана.- Алма-Ата, 1976, с. 3-12.

31. О влнянш интенсивности разрывной тектоники на размещение свинцоео-цшсового оруденения в Центральна:.! Каратау. // Геология, геохимия и шнералогия кесторонденкй цв. металлов Казахстана.- Алма-Ата, 1976, с. 81-86. /Соавт.: Зорин Е.С., Аброскин В.Д.

32. К методике определения интенсивности процессв гидротермального пзиенешя пород (на примере Лешшогорского грабена). // Геология полшаталлических ыастороадений Казахстана,- Алма-Ата, 1976, с. 36-44. /Соавт.: Исаева Ц.Д. ,

33. Некоторые данные о характере геохимического поля свинца в пределах Лешшогорского грабена. // Геология полимет. месторождений Казахстана.- Алма-Ата, 1976, с. 49-51. /Соавт.: Исаева М.Д.

34. Группировка полиметаллических шсторовдений Рудного Алтая по параметрическим а прогнозным признакам. // Геология и закономерности размещения ползает. егестороздений Казахстана. - Алма-Ата, 1977, с. 1625. /Соавт.: Ковдюрин О.И.

35. Размещение полиметаллического оруденения в разрезе среднвде-вонских отложений Зыряновского района. // геология и закономерности размещения полимет. месторождений Казахстана,- Алма-Ата, 1977, с. 4852. /Соавт.: Кондюрин О.И.

36. Прогнозирование свинцово-цинковых месторождений в терриганно-карбонатных отложениях Юго-Восточного Каратау (Южный Казахстан). // Геология и закономерности размещения полимет. месторождений Казахстана.- Алма-Ата, 1977, с. 82-88. /Соовт.: Зорин Е.С.

37. Использование системы обобщенных индексов и математических методов при составлении палеофацивльных карт вулканических областей (на примере Рудного Алтая)ю // Методы составления палеовулканологических кврт. Глобальные палеовулканологические реконструкции. Тез. третьего Всес. палеовулк. симпозиума,- Новосибирск, 1977. /Соавт.: Левченко В.А., Исаева М.Д.

38. Оценка рудоносности площадей при региональны! и мелкомасштабных исследованиях. // Колич. оценка прогнозных запасов и перспективных ресурсов минер, сырья при региональных маталлогенических исследованиях.- Л., 1978, с. 132-135.

39. Количественное прогнозирований полиметаллического оруданения с применением математических методов. // Сырьевая база свйнцово-цишо-

вой промышленности Цент, и Юж. Казахстана.- Алма-Ата, 1978. /Соавт.: Романов B.C.

40. Метод сопоставления и увязки разрезов по их структура (на примере месторождения Шалкия). // Материалы по иетодике поисков и разведки рудах м-ний Казахстана. Вып. 7.- Алма-Ата, 1978, с. 55-60.

41. Закономерности размещения и перспективы полиметаллического оруденения Казахстана. // Проблемы геологии м-ний полезных ископаема Казахстана.- Алма-Ата, 1979, с.25-41. /Соавт.: Бакаанов Г.Р., Пучков Е.В., Зорин Е.С.

42. Количественное прогнозирование полезных ископаемых на основе многомодельного метода построения целевой функции. // Тезисы Воес.

семинара "Применение колич. методов при крупномасштабном прогнозировании в рудных узлах и полях".- Ташкент, 1980, с. 44-45.

43. Количественная оценке перспектив на свинцово-цинковое орудене-ниа Центрального Каратау (Южный Казахстан). // Тез. Всес. семинара "Применение количественных методов при крупномасштабном.прогнозировании в рудных узлах и полях".- Ташкент, 1980, с. 47-48. /Соавт.: Зорин Е.С., Шинкареь Г.Е., Бобылев А.И., Турбин Ю.И.

44. Построение и оптимизация моделей распределения характеристик геологического пространства. // Математическое обеспечение задач геологического прогнозирования.- Алма-Ата, 1930, с.45-55.

45. Опыт детального прогнозирования слепого стратиформного сшш-цово-цинкового оруденения. // Условия локализации и закономерности размещения етратиформных свинцово-цинковых и модшх м-ний-. Тезисы докладов соьощания.- Алма-Ата, 1982, с.98-99. /Соавт.: Зорин Е.С., Садаков Д.Ш., Шпнкаров Т.Е., Рахимбаов М.М., Бобылев А.И., Ажмух&мбе-тов Р.Х., Чепчева А.З.

46. Информационный подход к задача разведрси месторождений твердых полезных ископаемых. // Применение мат. методов и ЭВМ при обработке информации на гвологоразв. работах. Тез. докл. па Уральской конф.-Свордловск, 1982, с.45-47.

47. Особенности распределения, закономерности локализации и прогнозирование полиметаллического оруденения на месторождении Чекмарь. // Прогнозирование и поиски м-ний полаз. ископ. с помощью мат. методов

и ЭЕМ. Алма-Ата: КазИМО, 1982, с. 85-100. /Соавт.: Курбаноев Г.М., Лукмавов М.А., Романов B.C.

4Я. Схема многомодального метода построения целевой функции при детальном количественном прогнозировании. // Прогнозирование и поиски м-ний полез, ископ. с помощью мат. методов и ЭВМ. - Алма-Ата: КазИМС, т982, С. №-70.

49. Закономерности локализации, генезис и количественное прогнозирование полиметаллического оруденения на основе многомодельного метода построения целевой функции. // МАГГЫ. VI симпозиум. Тез. докл.-Тбилиси, 1982, с. 268-269.

• 50. Закономерности размещения и перспективы свинцово-цинкового оруденения Центрального Каратау.// Геол. м-ний полез, ископ. Казахстана и проблемы их изучения. - Алма-Ата, 1982, с. 27-36. /Соавт.: Шинка-рев Г.Е., Зорин Е.С.

51. Особенности локализации и прогнозирования свинцово-цинкового оруденения в Каратау (Скный Казахстан). // Металлогения Урало-Мокг. складчатого пояса. iv. Региональная металлогения Казахстана. Прогнозирование. Тез. сообщений.- Алма-Ата: Наука, 1983, с. 35-37. /Соавт.: Зорин Е.С.

•' 52. Особенности пространственного распределения свинцово-цинкового и медного оруденения в восточной честя Казахстана. // Металлогения Урало-Монг. складчатого пояса. XV. Региональная металлогения Казахстана.- Прогнозирование. Тезисы сообщений.- Алма-Ата: Наука, 1983, с. 6162.

53. Уровни концентрации элементов в литосфере. // Проблемы металлогении Казахстана.- 'Алма-Ата: Наука, 1983, с. 180-194. /Соавт.: Гольд-берг И.С.

54. Количественная оценка прогнозных ресурсов твердых полезных ископаемых. // Колич. метода при металлогеническом анализе и прогнозировании полезных ископаемых.- Алма-Ата: НазИМС, 1983, с. 3-16. /Соавт.: Бекжанов Г.Р., Бугаец А.Н.

55. Количественное прогнозирование оруденения на основе многомодального метода построения целевой функции. // Колич. методы при ме-таллогеническом анализе я прогнозировании полез, ископаемых.- Алма-Ата: КазИМС, 1983, с. 70-82. /Соавт.: Романов B.C.

56. Методология я метода оценки месторождений твердых полезных . ископаемых с помощью ЭВМ. // 27-й междун. геол. конгресс "Математич. геология и геологическая информация". Докл. т. 20.- М. 1984, с. 102108. /Соавт.: Бекжанов Г.Р., Бугаец А.Н.

57. Анализ закономерностей локализация и количественное прогнозирование полезных ископаемых на основе использования математических методов и ЭВМ. // 27-й мевдун. геол. конгресс. Тезисы. Том IX, ч. 2.-

М.: Наука, 1964, с. 415-416. /Соавт.: Романов B.C.

58. Особенности структур! распределения параметров минеральных систем и. их значение в изучении эндогенного рудообразования. / Условия образования рудных м-ний Казахстана,- Алма-Ата: Наука, 1984, с. 23-32.

/Соечт.: Нароеев В.А.

59. Использование кластерных процедур для целей районирования территории Восточного Казахстана. // Мат. обеспечение задач геол. прогнозирования.- Алма-Ата: КазИМС, 1984, с. 48-63. /Соавт.: Аскаров Т.К., Карепова И.П.

60. Моделирование тектонических полей напряжений для целей' детального прогноза оруденения. // Алгоритмы и программы. Вып. 7(75).-М.:ВИЭМС, 1984, с. 3-34. /Соавт.: Курбанаев Г.М..

61. Некоторые закономерности размещения стратиформных полиметаллических месторождений Казахстана. // I Всес. конф. по пробл. "Усл. образования и закон, размещения стратиформ. м-ний цв., редких и благ, металлов", тез. докл. ч. II.- Фрунзе, 1985, с. II6-II8.

62. Построение и анализ моделей пространственного распределения полезных компонентов при детальном прогнозе оруденения.// Междун. симпозиум "Основные направления разработки колич. методов прогнозирования нефтяных и рудных.м-ний".- Алма-Ата, 1985, с. 72-74.

,63. Статистическое распределение основных полезных компонентов в колчеданно-полиметаллическом месторождении.// Геология и методы оценки м-ний тв. полез, ископ. Казахстана*.- Алма-Ата:КазИМС, 1986, с. 132140. /Соавт.: Цирельсон Л.Б.

64. Целевое построение формаций при прогнозе полезных ископаемых. // Формац. анализ как основа крупномасштабного прогноза и поисков м-ний цв., редких и благор. металлов.- М.: ВДИГРИ, 1986, с. 76-78. /Соавт.: Романов B.C., Карепова И.П.

65. Прогнозирование рудных месторождений на основе анализа структуры геохимических полей. // Геохимия в локальном металлогеническом анализе. Том 3. Методы исследования и способы интерпрет. геохим. данных,- Новосибирск, 1986, с. 220-221. /Соавт.: Гольдберг И.С.

66. Математические модели в прогнозно-металлогенических исследованиях. // Тезисы XI Всесоюз. металлог. совещания.- Новосибирск, 1987. /Соавт.: Бугаец А.Н.

67. Построение и анализ моделей пространственного распределения полезных компонентов при детальном прогнозе оруденения.// Колич: методы анализа геол. моделей и прогн. ресурсов м-ний нефти и газа. Материалы междун. симпозиума "Основные направления разработки колич. методов прогнозирования нефтяных и рудных м-ний".- Алма-Ата: КазИМС, Т987, с. 54-62.

68. Содержание, структура и технология построения многофакторных моделей рудных объектов.// Всес. совещ. по пробл. "Многофакт. модели рудных м-ний - основа разработки эффективных методик, поисков, оценки

- SI

и разведки". Тез. докл.- Тбилиси, 1988, с. 37-39. /Соавт.: Романов B.C., Лукманов U.A., Мулагулов И.А.

69. Построение многофакторных моделей рудных месторождений.// Мат.методы решения задач геол. прогнозирования. Алма-Ата:КазИМС, 1983, с. 75-81.

70. Геохимические поля и их использование для прогноза и поисков рудных месторождений.// Принципы, методы и опыт прогнозирования и оценки прогнозных ресурсов тв. полез, ископ.- Алма-Ата:КазИМС, 1988, с. 39-49. /Соавт.: Гольдберг И.С., Ворошилов И.А.

71. Модели, метода и проблемы количественного прогноза полезных ископаемых. // Колич. прогноз тв. полез, ископ. Тезисы докл. семинара. - Алма-Ата, КазИМС, 1990,с. IQ-II.

72. Организация, качество, стоимость и учет работ по оценке прогнозных ресурсов.// Колич. прогноз тв. пол. ископ. Тезисы докл. семинара.- Алма-Ата:КазИМС, 1990, с. 98-100. /Соавт.: Прокопенко А.И.

73. Модели-эталоны месторождений для прогнозно-поисковых работ.// Модели, методы и технология прогнозирования полезных ископаемых.-Алма-Ата:КазИМС, 1991, с. 4-18.

74. Структурирование взаимосвязей характеристик геологической среды - следствие самоорганизации вещества.// Геол. синергетика. Таз. докл. семинара.- Алма-Ата:КазИМС, 1991, с. Б5-57.

75. Уровни концентрации элементов в месторождениях./'/ Геол. синергетика. Тез. докл. семинара.- Алма-Ата: КазИМС, 1991, с. 57.

76. Поколения моделей для прогноза рудных месторождений.// рудная синергетика, вып. 244.- М.: ЦНИГРИ, 1991, с. 129-137. /Соавт.: Лукманов М.А.

■77. Компьютерное имитационное моделирование процесса рудообразо-зания. // Синергетика геол. систем. Тезисы докл. - Иркутск, 1992, с. 58-69. /Соавт.: Рыбина И.А.