Рейтинг@Mail.ru
Навигация

← Предыдущая статья             Содержание номера             Следующая статья →

Журнал First Break – Июль 2006 – Выпуск 7 – Том 24 – Специальная тема

Разведка месторождений минерального сырья и современные методы работы с данными

Авторы: C.T. Barnett и P.M. Williams

Номер: Том 24, Выпуск 7, Июль 2006

Язык: русский

Информация: Статья, PDF (634.78 Kb)

Краткое описание:

Колин Т. Барнетт (Colin T. Barnett) и Питер М. Уильямс (Peter M. Williams) обсуждают, как новые идеи работы с данными, например визуализация и вероятностный подход к решению обратной задачи, могут способствовать совершенствованию разведочных работ в рудной отрасли. Эта статья является сокращенным вариантом статьи из тематического сборника* Общества геологов-экономистов (Society of Economic Geologists), которое в этом году отмечает свое столетие. Вэтой работе анализируется состояние дел в разведке месторождений золота, в которой, как показано в (Schodde, 2004) предложение с трудом покрывает спрос. За последние 20 лет затраты на открытие нового месторождения выросли вчетверо, а средний размер запасов на месторождении сократился на 30%. Рентабельность отрасли составляет 5-7 %, что сопоставимо со ставкой кредита. Почему так происходит, и что с этим делать? В работе (Paterson, 2003) отмечается, что открытия следовали волнами, после внедрения новых методов или новых представлений о генезисе руд. Скачок в количестве открытых месторождений произошел, например в 1950-1975 гг., после внедрения новых методов и аппаратуры в разведочной геофизике и геохимии. В последнюю четверть ХХ в. произошел прорыв в микроэлектронике и компьютерных технологиях, что привело к значительному росту качества и количества данных. Очевидно, однако, что сами по себе эти новшества не смогли остановить снижение прироста открытых месторождений за тот же период. Где же искать новые методы, которые вызовут следующую волну открытий? Похоже, что мы получаем данные быстрее, чем можем их потребить. Но та же проблема стоит в биоинформатике с расшифровкой геномов, или в осмыслении огромных объемов информации в Интернете. В этой работе проводится тезис о том, что необходимо найти новые методы извлечения полезной информации из данных. Особое внимание следует обратить на недавние разработки в области визуализации и работы с данными. Многие новые методы работы с данными имитируют человеческий разум и дают новый подход к использованию вычислительной техники. Обычно он применяется в задачах, для которых человек может найти алгоритм решения. Но живые существа программируются по мере накопления опыта, а не явным перечислением всех шагов процесса. Идея нового подхода состоит, таким образом, в том, чтобы машины, как люди, обучались, получая данные. Обучение машин разделяют в целом на контролируемое и неконтролируемое. Контролируемое обучение, или обучение на эталонных объектах (образцах), подразумевает наличие и доступность большого количества объектов с известными свойствами и откликами. Эти объекты составляют множество так называемых известных парных соответствий, называемое обычно обучающим множеством, и задача состоит в том, чтобы научить правильно определять эти соответствия в примерах. В разведочной отрасли обучающее множество составляется обычно из известных месторождений и разведанных областей. При неконтролируемом обучении известны только отклики, а свойства неизвестны. В этом случае цель состоит в обнаружении «интересных» особенностей данных — кластеров, границ, скрытых структур — о происхождении которых можно сделать предположения. В этой статье рассматривается только обучение на образцах; оба подхода обсуждаются подробнее в работе (Williams, 2002). В начале этой статьи дается обзор последних достижений в визуализации и методах обучения на образцах, таких как нейронные сети. Далее приводится пример использования этих идей при работах на золото на участке Уокер Лейн (Walker Lane) на западе США. В конце работы показано, как эти результаты применяются для количественной оценки достоверности результатов и как повышение точности определения объектов позволяет снизить стоимость разведки и повысить вероятность успеха.

Для загрузки статьи необходима подписка на журнал First Break




← Предыдущая статья             Содержание номера             Следующая статья →















Яндекс цитирования
Журнал First Break и материалы всех мероприятий EAGE направляются на индексацию в систему Scopus.
Журналы Basin Research, Geophysical Prospecting, Near Surface Geophysics и Petroleum Geoscience направляются на индексацию в системы Scopus и Web of Science.