Прогнозирование и поиски месторождений полезных ископаемых. Коробейников А.Ф. - 201 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТПУ | Томск

Составители: 

Рубрика: 

201
центрации родственных элементов – Co:Ni, Pb:Zn (рис. 10, е). Они фиксируют
внешний контур полиметаллического оруденения. Максимальные значения коэф-
фициента Ag·As:Ni·V, равные 5000...300000, рассчитанные в соответствии с рядом
вертикальной геохимической зональности, отмечают надрудную часть аномальной
структуры (рис. 10, д).
Тренд-анализ применяется для выяснения морфологии сложных геологиче-
ских тел, геохимической, рудно-метасоматической, рудно-магматической зонально-
сти, при локальном прогнозировании в условиях глубоковскрытых рудных полей и
месторождений. При изучении формы рудных тел на первом этапе обработки стати-
стических геологических данных с помощью компьютерных программ рассчитыва-
ют уравнения тренд-поверхностей и графические изображения их в виде изолиний.
Следующий этап выявления эмпирических закономерностей осуществляется графи-
ческим или аналитическим способами по специальным компьютерным программам.
Определяют конфигурацию и геометрические свойства тренд-поверхностей, про-
странственное положение максимумов или минимумов показателей, положение осе-
вых линий «рудных столбов», рудных тел, геохимических, минералогических ано-
малий и соотношений их с вмещающими породами.
Для количественной прогнозной оценки глубоких горизонтов и флангов руд-
ных полей, месторождений, рудных тел, рудных столбов используют экстраполяци-
онные методы. Они основаны на выявлении намечающихся тенденций рудно-
магматической, рудно-метасоматической, рудной зональности в пределах изучен-
ных частей рудоносных структур. Количественный анализ рудной зональности за-
ключается в аппроксимации распределения концентраций показателей, их соотно-
шений и линейных запасов рудных компонентов с поверхностями тренда и расчете
этих величин за пределами разведанных контуров залежей. Методика позволяет ав-
томатизировать расчеты с помощью ЭВМ. По компьютерным специальным про-
граммам выполняется оперативный подсчет ресурсов и запасов металлов и осуще-
ствляется локальный прогноз скрытого оруденения, а также уточняются контуры
рудных тел по мере пополнения поисково-разведочных данных.
Методами тренд-анализа исходных данных учитывается влияние как законо-
мерных, так и случайных составляющих. Свойство изучаемого объекта описывается
случайным полем непрерывной скалярной переменной U = f(x, y)+ε, где f(x, y) –
функция координат пространства (тренд), ε – случайная переменная. Сущность
тренд-анализа сводится к выявлению основной тенденции в изменении наблюдае-
мых значений изучаемых свойств и к их аппроксимации с помощью «поверхностей
тренда», описывающих закономерные составляющие изменчивости признаков. Для
целей аппроксимации используются различные функции пространственных коорди-
нат, подбираемых по методу наименьших квадратов. Простейшим способом ап-
проксимации является сглаживание скользящим окном, которое используется при
горно-геологическом моделировании. К более сложным способам тренд-анализа от-
носятся сглаживание с помощью различных линейных преобразований, способ
скользящей корреляции значений исследуемых свойств в пределах площадок
трансформации и способ аппроксимации эмпирических данных с помощью ортого-
нальных полиномов различных степеней, тригонометрических полиномов, уравне-
ния Лапласа и других сложных функций пространственных координат, требующих
использования ЭВМ. Даже наиболее сложные методы тренд-анализа не обеспечи-
вают достоверных и объективных решений, поскольку их результаты зависят от

Страницы