Теоретические основы моделирования месторождений полезных ископаемых. Коробейников А.Ф. - 28 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТПУ | Томск

Составители: 

Рубрика: 

28
Таблица 5
Матрица
вероятностей
зональных
переходов
Характер метасоматиче-
ских изменений
Калишпатизация и
окварцевание
Окварцевание и
серицитизация
Хлоритизация и
эпидотизация
(пропилитизация)
Калишпатизация и
о
к
варцевание
– 0,93 (0,82–0,96)* 0,07 (0,03–0,16)
Окварцевание и
серицитизация
0 (0–0,05) – 0,73 (0,62–0,82)
Хлоритизация и
эпидотизация
а
ция)
0 (0–0,05) 0 (0–0,05) –
* В скобках 95%-тные доверительные границы для вероятности.
4.1. Геолого-математические модели
Математическое моделирование используется при изучении свойств, морфоло-
гии и строения природных скоплений полезных ископаемых, рудоносных геологиче-
ских структур и процессов их образования. В качестве математических моделей ис-
пользуются символы и формулы, описывающие количественные взаимосвязи и зако-
номерности распределения изучаемых признаков [Каждан, 1984].
Принципы математического моделирования определяются такими положения-
ми:
▪ приемлемостью математической модели условиям соответствия ее свойств
свойствам (содержанию) объектов моделирования;
▪ сложностью строения природных скоплений полезных ископаемых и ограни-
ченностью эмпирических данных, препятствующих непосредственному применению
детерминированных моделей; для выявления детерминированных составляющих
большинство моделей строится на вероятностной основе, поскольку проявление слу-
чайной изменчивости изучаемых свойств свидетельствует не об отсутствии геологи-
ческих закономерностей, а о недостатке знаний на данном этапе изучения недр;
▪ моделированием не истинных, а наблюдаемых свойств рудных скоплений или
изменчивостью их свойств на изученном масштабном уровне их строения.
Наиболее широко используются вероятностные статистические и геостатисти-
ческие модели, модели типа стационарных случайных функций и их гармонического
анализа. В зависимости от выдержанности формы, сложности строения объекта, раз-
меров проб и расстояниями между точками наблюдений экспериментальные данные
могут представлять собой совокупности: случайных взаимонезависимых величин;
случайных автокоррелированных величин с отчетливо проявленной периодично-
стью; пространственно взаимосвязанных величин. В первых трех случаях эффектив-
но применение вероятностных моделей с использованием аппарата вариационной
статистики случайных величин, теории стационарных случайных функций, гармони-
ческого анализа случайных функций или тренд-анализа, R-факторный, дискрими-
нантный, регрессионный методы, нейронные сети переменных. В последнем случае
возможно применение детерминированных моделей.
Использование статистических моделей целесообразно, если в наблюдаемой
изменчивости признака отсутствует закономерная составляющая, и, следовательно,

Страницы