Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Разработка методики стохастического анализа комплекса геолого-геофизических данных для решения прогнозных задач на золото

Диссертация: Разработка методики стохастического анализа комплекса геолого-геофизических данных для решения прогнозных задач на золото
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Некоторые результаты полученные автором, вошли в «Методические рекомендации по прогнозу рудных объектов на основе геофизического картирования элементов палеосистем тепломассопереноса», которые получили одобрение Научно-редакционного совета Федерального агентства по недропользованию (протокол № 18 заседания Бюро Научно-редакционного совета по геологическому картированию Федерального агентства… Читать ещё >

Разработка методики стохастического анализа комплекса геолого-геофизических данных для решения прогнозных задач на золото (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • РАЗДЕЛ 1. РАЗЛИЧНЫЕ СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ПРОГНОЗА КРУПНЫХ ЗОЛОТОРУДНЫХ ЗОН ПО КОМПЛЕКСУ ГЕОЛОГО-ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ДАННЫХ
    • 1. 1. Современный геологический взгляд на формирование различных типов золоторудных месторождений (описываются различные типы месторождений, их распространенность в мире, какой тип изучается)
    • 1. 2. Гипотеза формирования рудоконтролирующих систем
    • 1. 3. Методы прогноза и поисков золоторудных месторождений
    • 1. 4. Особенности применения геофизических методов на этапе поисковых и прогнозных задач на рудное золото
    • 1. 5. Современные возможности создания ЗТ) физико-геологических моделей
  • РАЗДЕЛ 2. МЕТОДИКА ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРИ ПОИСКАХ И РАЗВЕДКЕ ЗОЛОТОРУДНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ
    • 2. 1. Методика создания искусственных геологических моделей, состоящих из различных параметрических слоев
      • 2. 1. 1. Определение геометрической конфигурации объектов каждого параметрического слоя искусственной модели
      • 2. 1. 2. Пространственное распределение точечных объектов по отношению к линейным и полигональным объектам
      • 2. 1. 3. Классификация параметрических слоев модели, используя информационную энтропию
    • 2. 2. Аномальное пространственное распределение точечных объектов т
      • 2. 2. 1. Используемые статистические тесты
      • 2. 2. 2. Различные виды функций, описывающих аномальное пространственное распределение точек вокруг объектов
      • 2. 2. 3. Влияние конфигурации параметрического слоя на возможность восстановления входного распределения расстояний между точками и объектами слоя
    • 2. 3. Тестирование устойчивости геологических моделей различных типов
      • 2. 3. 1. Тест на необходимое минимальное количество точечных объектов т
      • 2. 3. 2. Тест на устойчивость модели к уменьшению количества объектов
    • 2. 4. Общая классификация моделей, основанная на информационной энтропии
    • 2. 5. Краткие
  • выводы
  • РАЗДЕЛ 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ГЛУБИННОГО СТРОЕНИЯ ЗЕМНОЙ КОРЫ ЕНИСЕЙСКОГО КРЯЖА
    • 3. 1. Современные представления о геологическом строении Енисейского кряжа
    • 3. 2. Характеристика используемых геофизических данных
      • 3. 2. 1. Потенциальные поля (поле силы тяжести Ag, магнитное поле AT)
      • 3. 2. 2. Региональные сейсмические наблюдения вдоль геотраверсов ГСЗ «Батолит» и «Шпат»
      • 3. 2. 3. Результаты магнитотеллурического зондирования вдоль опорного профиля «Батолит»
    • 3. 3. Различные виды трансформаций потенциальных полей
    • 3. 4. Построение 2D плотностных моделей вдоль геотраверсов «Батолит» и «Шпат»
    • 3. 5. Трехмерное моделирование глубинного строения Енисейского кряжа и сопредельных территорий
  • РАЗДЕЛ 4. ПОСТРОЕНИЕ ПРОГНОЗНЫХ КАРТ ЗОЛОТОРУДНЫХ ЗОН ЕНИСЕЙСКОГО КРЯЖА
    • 4. 1. Различные вероятностно-статистические подходы при прогнозе и поисках рудных месторождений
    • 4. 2. Статистический анализ геолого-геофизических данных Енисейского кряжа
    • 4. 3. Математические модели построения прогнозных карт на золото
      • 4. 3. 1. Группа «дискретных» методов
      • 4. 3. 2. Группа «непрерывных» методов
    • 4. 4. Прогноз золоторудных зон Енисейского кряжа
    • 4. 5. Краткие
  • выводы
    • 4. 5. 1. Сопоставление золоторудных зон выделенных автором с результатами предшествующих исследований
    • 4. 5. 2. Использование 3D физико-геологической модели Енисейского кряжа для целей прогноза золоторудных зон

Растущая потребность в минеральном сырье делает необходимым развитие новых методов прогноза и поиска полезных ископаемых, в том числе основанных на изучении пространственно-корреляционных связей между положением месторождений и элементами глубинного строения земной коры. Попытки анализа связи месторождений рудных полезных ископаемых с глубинным строением земной коры предпринимались начиная с 20-х годов прошлого века. При построении глубинных тектонических моделей рудных месторождений активно привлекаются данные геофизических методов: магниторазведки, гравиразведки и сейсморазведки.

Поверхность территории России, особенно в местах выходов фундамента, достаточно хорошо обследована. Большая часть территории России покрыта геологической съемкой 1:200 000 масштаба. Значительная часть геологических карт масштабов 1:2 500 000, 1:1 000 000 и 1:200 000 оцифрована и переведена в векторный формат, создана единая база цифровых геологических данных. На сегодняшний день, практически вся территория России имеет покрытие гравиметрическими картами масштабов 1:1 000 000 и 1:200 000. Совокупность цифровых геолого-геофизических баз данных позволяет успешно применять методы статистического анализа для решения широкого спектра задач, в частности для решения прогнозных задач на золото.

Задача прогноза и поиска скрытых и погребенных золоторудных месторождений в современных экономических условиях остается первостепенной. В связи с этим, для решения этих задач растет значение комплексирования геологических, геофизических и геохимических методов. Однако существует ряд сложностей при использовании данных методов («Геофизические методы.», 1990): рудообразующие системы (РС) имеют разное строение для месторождений разных полезных ископаемых, и, наоборот, для одного и того же вида сырья РС могут различаться в разных геодинамических обстановках (и для разных типов месторождений). гравитационные и магнитные аномалии, в общем случае не являются прямыми признаками оруденения. при анализе региональных закономерностей как геофизические, так и геохимические аномальные зоны соответствуют объектам, в той или иной степени наследующим отдельные элементы строения рудообразующих структур, которые являются лишь косвенными признаками возможного оруденения. как для геофизических, так и для геохимических аномалий отсутствует универсальная методика количественной оценки их пространственной связи с рудными объектами.

Одновременно с этим, современное развитие геоинформационных систем (ГИС) позволяет по-новому использовать междисциплинарные геолого-геофизические данные для фундаментальных исследований и экономического применения (Brewer С.А., 2005). Это позволяет использовать новый класс статистических методов построения «прогнозных» карт, отражающих зоны разной степени вероятностей выявления золоторудной минерализации (Carranza E.J.M., 2009). Подобные построения основаны на методах математической статистики, как результатов преобразований исходного набора геолого-геофизических данных в прогнозные карты на поиски месторождений золота.

Основной задачей исследований автора является разработка методики стохастического анализа геолого-геофизических данных для выявления пространственно-корреляционных связей между золоторудными месторождениями и различными элементами строения земной коры (PC и комплексов). Разработаны и применяются два основных способа решения подобных задач (Knokx-Robinson, 1997): а) эмпирический подход, при котором в качестве входных данных геологической модели используется информация о местоположении известных золоторудных месторождений и имеющиеся геолого-геофизические материалыб) концептуальный подход, при котором решение прогнозных задач базируется на определенной геологической концепции развития региона, в отсутствии данных о местоположении известных месторождений золота.

При использовании эмпирического и концептуального подходов для решения задач прогнозирования важным моментом является обоснование и выбор оптимальной методики преобразований данных. Существует множество различных математических моделей преобразований: булевский метод (Bonham-Carter G.F., 2002), алгебраические методы (например, SirisVaillant, 1995), метод нечеткой логики (Bonham-Carter G. F, 2002), метод весовых функций (Carranza E.J.M., 2009), и прочие. Данные математические модели преобразований достаточно хорошо изучены и подробно описаны в литературе (Knokx-Robinson С.М. et Grouves D.I., 1997, Bonham-Carter G.F., 2002, Carranza E.J., 2009). Однако, часто возникает вопрос о корректности использования преобразований геолого-геофизических данных при решении конкретной прогнозной задачи. В данной работе автор использует приемы стохастического моделирования типичных геологических ситуаций для определения 5 поиска оптимального метода преобразования (на примере Енисейского кряжа) и оценивает устойчивость полученного результата прогноза.

Для проведения стохастического моделирования автором было разработано оригинальное программное обеспечение для создания искусственных моделей типичных геологических ситуаций. Определены статистические критерии обнаружения пространственно-корреляционных связей между золоторудными месторождениями и PC. При описании геологических объектов на поверхности модели автором используется их аппроксимация простыми геометрическими фигурами: многоугольниками описывают контуры интрузивных тел, метаморфических пород и т. д.- линиями задают положение разрывных нарушений, геологических контактов и т. д. Для каждой искусственной геологической модели пользователем задаются топологические характеристики объектов: пространственное положение, длина, площадь, ориентация, объединение в группы и др. Автором разработана методика классификации корреляционных связей между местоположениями золоторудных месторождений и PC. Проведена оценка надежности выявления PC и изучение закономерностей пространственного распределения приуроченных к ним золоторудных месторождений на примере Енисейского кряжа.

Для апробации разработанной методики стохастического анализа геолого-геофизических данных для целей построения прогнозных карт на золото, была выбрана хорошо изученная различными методами территория Енисейского кряжа, в пределах которой имеется выборка из 47 золоторудных месторождений. Основная часть месторождений находится в пределах Северо-Енисейского золоторудного района, которому посвящено множество работ (Петровский Н.В., Бернштейн П. С., Бровков Г. Н., Гаврилов А. М., Корнеев Т. Я., Ли JI.B., Мусатов Ю. И., Новожилов Ю. И. и др.). Отметим, что к настоящему времени уже созданы различные прогнозные карты на золото в пределах Енисейского кряжа, которые опираются на результаты исследований Бровкина Г. Н (1985), РучкинаГ.В. и Конкина В. Д. (1988), СимкинаГ.С. (1998) Константинова М. М и Варгуниной Н. П. (1988), Сафонова Ю. Г. (2007), Черкасова C.B. (2008), Ромашко В. В. (2010) и других авторов. На завершающем этапе исследований автора был предложен вариант прогнозной карты на золото для территории Енисейского кряжа, показывающий высокую эффективность предложенной методики (описанный в разделе 4).

Решение поставленной задачи выделения прогнозных участков на золотоносность сопряжено с изучением глубинного строения региона. Современное представление о геологическом строении региона основывается на работах 6.

Кириченко Г. И., ЛесгафаАЛЗ., Кузнецова Ю. А, Мусатова Д. И, Семихатова М. А., Суркова B.C., ХаинаВ.Е., Волобуева М. И., Вотаха O.A., Петрова В. Г., Херсаковой Т. Н., Константинова М. М., Черкасова C.B., Сафонов Ю. Г, а также Верниковской А. Е., Берниковского В. А., Даценко В. М., Сальникова Е. Б., Ясенева A.M., Ковач В. П., КотоваА.Б., Травина A.B. и других авторов. Созданная автором трехмерная физико-геологическая модель Енисейского кряжа с одной стороны базируется на результатах предшествующих геологических исследований, и с другой — опирается на материалы площадных и профильных геофизических исследований: гравимагниторазведки, сейсморазведки, электроразведки.

Актуальность работы определяется необходимостью совершенствования методики статистического анализа больших объемов (в пределах нескольких трапеций масштаба 1:1 000 000) геолого-геофизических данных при выделении участков под поиски золоторудных месторождений. Количественная оценка пространственно-корреляционных связей между золоторудными месторождениями и рудоконтролирующими структурами (PC) по данным комплексных геолого-геофизических исследований позволит более эффективно оконтуривать новые перспективные площади.

Практическая задача прогноза золоторудных объектов тесно связана с изучением глубинного строения земной коры, а именно — с трехмерным моделированием рудоконтролирующих структур, позволяющим на качественно новом уровне выделять перспективные площади, в т. ч. — для территорий, перекрытых осадочным чехлом. Реализация поставленной задачи востребована как в известных районах (Северо-Енисейский золоторудный район), так на вновь изучаемых территориях.

Цель исследования. Целью исследования является выявление пространственно-корреляционных связей между золоторудными месторождениями и различными элементами строения земной коры (рудоконтролирующих структур и комплексов) методами статистического анализа геолого-геофизических данных. Задачи исследования. Достижение поставленной цели требует решения следующих задач:

1. Создание искусственных моделей типичных геологических ситуаций для определения статистических критериев обнаружения пространственно-корреляционных связей между золоторудными месторождениями и рудоконтролирующими структурами.

2. Разработка методики классификации пространственно-корреляционных связей между золоторудными месторождениями и рудоконтролирующими структурами и её реализация на примере Енисейского кряжа.

3. Создание трехмерных физико-геологических моделей рудоконтролирующих структур региона Енисейского кряжа.

4. Оценка надежности выявления рудоконтролирующих структур и изучение закономерностей пространственного распределения, приуроченных к ним золоторудных месторождений Енисейского кряжа.

Методика исследования для решения поставленных задач и включает в себя несколько этапов. На первом этапе, опираясь на результаты стохастического моделирования типичных геологических ситуаций, автором разработана методика обнаружения, количественной оценки и классификации пространственно-корреляционных связей между золоторудными месторождениями и геолого-тектоническими элементами строения земной коры (рудоконтролирующими структурами). На втором этапе исследований по комплексу геолого-геофизических данных: глубинного сейсмического зондирования (ГСЗ) вдоль геотраверсов «Батолит» и «Шпат" — магнитотеллурического зондирования (МТЗ и АМТЗ) вдоль геотраверса «Батолит" — цифровых гравиметрических, магнитометрических и геологических карт масштабов 1:200 000 и 1:1 000 000, создана плотностная модель Енисейского кряжа. На третьем этапе, на базе созданной модели, проведена апробация разработанной методики стохастического анализа геолого-геофизических данных для выявления участков, перспективных под поиски золоторудных месторождений. На заключительном четвертом этапе проведен анализ выявленных автором перспективных площадей на поиски золоторудных месторождений Енисейского кряжа, показавший новые возможности этой территории на поиски золота. Защищаемые положения сводятся к следующему:

1. Разработанное автором оригинальное программное обеспечение, позволяет генерировать искусственные типичные модели геологических ситуаций и рудоконтролирующих структур.

2. Новый алгоритм анализа топологических характеристик геолого-тектонических объектов применен на множестве искусственных моделей рудоконтролирующих структур, который позволил: разработать метод определения минимально допустимого размера статистической выборки (количества) эталонных объектов, необходимого для решения задач выявления месторожденийклассифицировать установленные корреляционные связи между пространственными положениями золоторудных месторождений и рудоконтролирующими структурамиопределить ограничения на топологические характеристики рудоконтролирующих структур, с точки зрения возможности обнаружения корреляционных связей с золоторудными месторождениями.

3. Построена новая трехмерная плотностная модель земной коры Енисейского кряжа и сопредельных территорий на площади 300 000 км² по результатам: комплексной интерпретации площадных гравитационных материалов масштаба 1:1000 000, результатов Ю плотностного моделирования, сейсмических и магнитотеллурических профилей «Батолит» и «Шпат». Уточнено глубинное строение татарско-аяхтинских уЫР^а и глушихинских уИР^/ гранитов Енисейского кряжа, выделены участки вероятного развития офиолитовых пород.

4. Выделено 29 участков, перспективных для поисковых работ на золоторудные л объекты, общей площадью 1811 км по результатам предложенной методики стохастического анализа комплекса геолого-геофизических данных территории Енисейского кряжа площадью 75 730 км и построенной автором трехмерной физико-геологической модели. Полученные результаты являются существенно более детальными и позволяют по-новому оценить перспективность изученной территории Енисейского кряжа на поиски золоторудных месторождений. Научная новизна полученных результатов состоит в следующем:

1. Построены новые трехмерные глубинные физико-геологические модели строения земной коры Енисейского кряжа и сопредельных территорий.

2. По разработанной автором методике стохастического анализа геолого-геофизических данных, в пределах Енисейского кряжа выделены новые участки, перспективные под поиски золоторудных объектов.

3. Применение разработанной методики, позволило значительно уменьшить площади участков, выделяемых под поиски золоторудных объектов, что может снизить объемы поисковых работ и экономические затраты на их проведение. Практическая значимость выполненной работы состоит в построении новой физико-геологической модели изучаемого региона, подтверждающей гипотезу покровно-складчатого строения Енисейского кряжа (Берниковский В.А., Берниковская А. Е., и др., 2001). Результаты исследований автора позволяют сократить объемы поисковых работ на золотоносность, вследствие предложенной методики стохастического анализа геолого-геофизических данных. Построенные прогнозные карты позволяют выделить 9 на Енисейском кряже новые участки, перспективные под поиски золоторудных месторождений. Пространственное положение выделенных перспективных участков на поиски золота не противоречит, созданной автором трехмерной физико-геологической модели глубинного строения Енисейского кряжа.

Некоторые результаты полученные автором, вошли в «Методические рекомендации по прогнозу рудных объектов на основе геофизического картирования элементов палеосистем тепломассопереноса», которые получили одобрение Научно-редакционного совета Федерального агентства по недропользованию (протокол № 18 заседания Бюро Научно-редакционного совета по геологическому картированию Федерального агентства по недропользованию (НРС Роснедра) от 27 мая 2009 г.). Личный вклад автора заключается в разработке оригинального программного обеспечения, позволяющего генерировать искусственные типичные модели геологических ситуаций. На основе использования авторской программы, проведен анализ пространственных связей между золоторудными месторождениями (аппроксимируемыми индивидуальными точками) и рудоконтролирующими структурами (аппроксимируемыми эллипсами или отрезками). Автором проведена обработка и переинтерпретация площадных гравиметрических и магнитных данных, построена трехмерная плотностная модель Енисейского кряжа, проведена её геологическая интерпретация, подтверждающая гипотезу его покровно-складчатого строения.

В ходе написания диссертационной работы, автором проведена обработка и интерпретация геофизических данных и подготовлен ряд разделов к отчету по теме: «Разработать методические рекомендации по прогнозу погребенных крупных рудных объектов в обрамлении кристаллических щитов» (Черкасов C.B., Ткачев A.B., Рундквист Д. В., Арбузова Е. Е., Чурикова Т. Г., Вишневская H.A., Стерлигов Б. В., Мельникова Е. В., 2008).

Данная работа является результатом пятилетних исследований автора. Для анализа глубинного строения земной коры региона Енисейского кряжа использовались следующие материалы: данные электромагнитных исследований методом магнитотеллурического зондирования вдоль профиля «Батолит" — данные ГСЗ вдоль профилей «Батолит» и «Шпат" — гравиметрическим данные Ag (редукция Буге, плотность промежуточного слоя 2.67 и 2.30 г/см3, в пределах листов Р45, Р46, Р47, 045, 046, 047, N45, N46, N47) и данные аэромагнитных съемок ДТ (в пределах тех же листов).

Апробация работы. Промежуточные результаты докладывались на третьей международной конференции «Геоинформационные системы в геологии» (Москва, 2006), на 22″ OVI собрании наук о земле (Нанси, 2008), на международной конференции «Инженерная и рудная геофизика» (Геленджик, 2009), на международной конференции «Современная геология: история, теория и практика» (Москва, 2009) и на Генеральной Ассамблее EGU (Вена, 2010).

Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения. В первой главе охарактеризованы различные современные подходы к решению задач прогноза крупных золоторудных зон по комплексу геолого-геофизических данных. Вторая глава содержит обоснование предложенной автором методики стохастического анализа комплекса геолого-геофизических данных для решения прогнозных задач на золото. В третьей главе характеризуется геологическое строение Енисейского кряжа, излагаются результаты изучения его глубинного строения. Автором проводится плотностное моделирование глубинного строения Енисейского кряжа, на основе комплекса геолого-геофизических данных, для целей построения трехмерной физико-геологической модели. В четвертой главе описано построение прогнозных карт золоторудных зон Енисейского кряжа, на основе предложенной автором методики в разделе 2. Диссертация содержит 132 страницы, 53 рисунка, 3 таблицы и список литературы из 101 наименования.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В результате проведенного исследования автором разработано оригинальное программное обеспечение, позволяющее генерировать искусственные типичные модели геологических ситуаций и рудоконтролирующих структур. Автором был предложен новый алгоритм анализа топологических характеристик геолого-тектонических объектов. Данный алгоритм был применен на множестве искусственных моделей рудоконтролирующих структур, который позволил: разработать метод определения минимально допустимого размера выборки (количества) эталонных объектов, необходимого для решения прогнозных задач на золото, классифицировать установленные корреляционные связи между местоположениями золоторудных месторождений и рудоконтролирующих структур, и определить ограничения на топологические характеристики рудоконтролирующих структур. Опираясь на результаты исследований, автором создана и апробирована новая методика стохастического анализа геолого-геофизических данных с целью выявления новых участков под поиски золоторудных месторождений, как в пределах Енисейского кряжа, так и для других территорий со схожими геолого-тектоническими условиями развития. Исследования пространственно-корреляционных связей между положением известных золоторудных месторождений и различными элементами геолого-тектонического картирования позволили получить их количественную оценку методами статистического анализа для территории Енисейского кряжа. Всего, выделено 29 участков, перспективных для поисковых работ на золоторудные объекты, общей площадью 1811 км² по результатам стохастического анализа комплекса геолого-геофизических данных территории.

Енисейского кряжа площадью 75 730 км и построенной автором трехмерной физико-геологической модели.

Построена новая трехмерная плотностная модель земной коры Енисейского кряжа л и сопредельных территорий на площади 300 000 км по результатам комплексной интерпретации площадных гравитационных и магнитных материалов масштаба 1:200 000, результатов 2 Б плотностного моделирования, профильных сейсмических и электроразведочных измерений вдоль геотраверсов «Батолит» и «Шпат». Уточнено строение рудоконтролирующих структур Енисейского кряжа, выделены участки вероятного развития офиолитовых пород. Построенная трехмерная плотностная модель Енисейского кряжа использована как основа для согласования результатов стохастического анализа геолого-геофизических данных с моделью глубинного строения рудоконтролирующих систем. Предложенная модель отражает сложное внутреннее строение Енисейского кряжа, и согласуется с современными представлениями об эволюции региона.

Результаты сопоставления карт полученных на основе предлагаемой методики с предшествующими прогнозными построениями для региона Енисейского кряжа, доказывают высокую эффективность предложенного метода. Полученные результаты вселяют уверенность в практической значимости предложенной методики стохастического анализа геолого-геофизических данных при прогнозе золоторудных зон Енисейского кряжа. Очевидно, что универсальность предложенной методики делает возможным её применение для других областей, со схожими геолого-тектоническими условиями развития.

Показать весь текст

Список литературы

  1. .А., Клушин И. Г. Геологическое истолкование гравитационных аномалий. Ленинград, ГОСТОПТЕХИЗДАТ, 1962,496с.
  2. В.А., Верниковская А. Е., Черных А. И. Порожнинские гранитоиды Приенисейского офиолитового пояса индикаторы неопротерозойских событий на Енисейском кряже. Докл. РАН, т. 381, № 6, с. 806−810,2001.
  3. В.А., Пиис В. Л., Верниковская А. Е. Раннетриасовые А-граниты Таймыра результат Северо-Азиатского суперплюма. Доклады Академии наук, 2001, т. 380, № 1, с. 87−93.
  4. А.Е., Берниковский В. А., Даценко В. М., Сальникова Е. Б., Ясенев A.M., Ковач В. П., Котов А. Б., Травин A.B. О проявлении раннепалеозойского магматизма в Южно-Енисейском кряже. Доклады Академии наук, 2004, т. 397, № 3, с. 374−379.
  5. В.А., Верниковская А. Е. Тектоника и эволюция гранитоидного магматизма Енисейского кряжа. Геология и геофизика, 2006, № 1, т. 47, с. 35−52.
  6. Волобуев М. И Рифейский офиолитовый комплекс Енисейского кряжа. Геотектоника, No 6, 1993, с. 82−87.
  7. Р.Ф., Ланда Т. И. Геологическая интерпретация гравитационных и магнитных полей с помощью ЭВМ. Москва, «Наука», 1970,200с.
  8. Геофизические методы разведки рудных месторождений. Под ред. В. В. Бродового, Москва, «Недра», 1990, 296с.
  9. Геологические результаты геофизических исследований в Сибири и на дальнем востоке. Отв. ред. Калинин O.A., Моисеенко Ф. С., Новосибирск, «Наука» (Сибирское отд.), Гл.21−22, 1967.С.303−365
  10. К.В. Гравиразведка и магниторазведка. Москва, «Недра», 1967, 319с.
  11. В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Москва, Высшая школа, 2003,479с.
  12. В.Т. Крупнейшие золоторудные месторождения Енисейского кряжа и Кузнецкого Алатау и их экономическая оценка с позиции стратиморфного рудообразования. Москва, Научный Мир, 2003, 168с.
  13. A.B. и др. Отчет по теме «Строение земной коры и верхней мантии по профилям: Красноводск Мары (1а), Мары-Мурунтау-Абкабан (16), Абкабан-Тында-Татарский пролив (1в), Термез-Аральское море-Эмба (2), Тында-Амурзет (3)». Москва, Центр «ГЕОН», 1991
  14. В.И. Рудоносные тектонические структуры активизированных областей. Москва, «Недра», 1972,242с.
  15. В.Н. Физические свойства горных пород (Петрофизика). Москва, ГОСТОПТЕХИЗДАТ, 1962. 450с.
  16. М.М. Золоторудные провинции мира. Москва, Научный мир, 2006, 358с.
  17. М.М., Данковцев Р. Ф., Симкин Г. С., Черкасов C.B. Глубинное строение и закономерности размещения месторождений Северо-Енисейского золоторудного района. Геология рудных месторождений, 1999, т. 41, № 5, с. 425−436.
  18. Крупные и суперкрупные месторождения рудных полезных ископаемых, Том 1 («Глобальные закономерности размещения»). Москва, ИГЕМ РАН, 2006
  19. Ли Л.В., Круглов' Г. П., Шохина О. И., Вербицкий Б. Г. Роль литологических и структурных факторов и локализации прожилково-вкрапленного оруденения в надинтузивной зоне. ГРМ, 1984, № 1, стр. 83−88.
  20. A.A., Захаров В. П. Магниторазведка. Ленинград, «Недра», 1979, 352с.
  21. И.Г. Рудные месторождения. Москва, Охрана недр, 1955, 336с.24. «Методические указания по разведке и геолого-промышленной оценке месторождений золота», Под. ред. Г. П. Воларовича, Москва, ЦНИГРИ, 1974.
  22. А.Д., Постников A.A., Наговицин К. Е., Травин A.B., Станевич А. М., Юдин Д. С. Чингасанская серия неопротерозоя Енисейского кряжа: новые данные о возрасте и условиях. Геология и геофизика, т. 48,2007, с. 1307−1320.
  23. A.B. Теоретические основы обработки геофизических данных. Москва, 2004, 51с.
  24. Е.С. Геосинклинальное развитие Енисейского кряжа в позднем докембрии. Москва, «Наука», 1980, 70с.
  25. Н.В. Тектоническая модель раннедокембрийской эволюции ЮжноЕнисейского кряжа. Геология и геофизика, т.42, № 7,2001, с. 1028−1041.
  26. Д.В., Неженский И. А. Зональность эндогенных рудных месторождений. Ленинград, «Недра», 1975, 22с.
  27. Ю.Г., Попов В. В., Волков A.B., Злобина Т. М., Чаплыгин И. В., Актуальные проблемы металлогении золота. Геология и геофизика, т. 48,2007, с. 1257−1275.
  28. С.С. Оценка перспектив нетрадиционных золото-платинометальных руд в черносланцевых комплексах Партизанского рудного узла (Южно-Енисейский золотоносный район). КНИИГиМС, 2005
  29. .В., Золотая Л. А., Черкасов C.B., Гюмьё HL, Чен Я., Касард Д Статистический анализ геолого-геофизических данных при прогнозе золоторудных зон Енисейского кряжа. Геофизика, 2010, № 4 с.47−59
  30. .И., Михайленко В. Г. Составление металлогенической и прогнозной карт масштаба 1:500 000 на черные, благородные, цветные и редкие металлы юга Красноярского края. Информационный отчет. Красноярская ГГК-ГУ ЦРПЭП, 2002
  31. Т.Н. Новые данные о строении Енисейского кряжа. Геотектоника, 1999, № 1, с. 15−27.
  32. В.К. Геофизические методы исследования земной коры. «Дубна», 1997, 184с.
  33. C.B. Глубинное строение Енисейского кряжа и распределение золотого оуденения. Доклады Академии Наук, 1999, т. 368, № 4, с. 522−524.127
  34. Adams S. Using geological information to develop exploration strategies for epithermal deposits. Reviews in Economic Geology, vol. 2,1985,273 — 298.
  35. Blakly R.J. Potential theory in gravity & magnetic applications, Cambridge University Press, New York, 1996,177p.
  36. Bonham-Carter G. F. Geographic information systems for geoscientists: modeling with GIS, PERGAMON, 2002, 398p.
  37. Brewer C.A. Designing Better Maps: A Guide for GIS Users. ESRI Press, 2005,220p.
  38. Berman M. Distance distributions associated with Poisson processes of geometric figures. Journal of Applied Probability 14,1977,195−199.
  39. Berman M. Testing for spatial association between a point processes and another stochastic process. Applied Statistics 35, 1986, 54−62.
  40. Billa M., Cassard D., Lips A.L.W., Bouchot V., Tourliere В., Stein G., Guillou-Frottier L. Predicting gold-rich epithermal and porphyry systems in the central Andes with a continental-scale metallogenic GIS. Ore Geology Reviews 25,2004, pp. 39- 67.
  41. Carranza E.J.M. Controls on mineral deposit occurrence inferred from analysis of their spatial pattern and spatial association with geological features. Ore Geology Reviews 35, 2009, pp. 383−400.
  42. Carranza E.J. Geochemical anomaly and mineral prospectively mapping in GIS. Elsevier, Amsterdam, 2009,368p.
  43. Cassard D., Billa M., Lambert A., Picot J.-C., Husson Y., Lasserre J.-L., Delor C" 2008. Gold predictivity mapping in French Guiana using an expert-guided data-driven approach based on a regional-scale GIS. Ore Geology Reviews 34, pp. 471−500.
  44. Cathles L.M., Erendi AH.J. How long can a hydrothermal system be sustained by a single intrusive event. Economic Geology, Vol. 92, 1997, pp. 766−771.
  45. Cathles L.M., Cherkasov S.V.& Vishnevskaya N.A. Convective modeling based on geophysical imaging of deep crustal intrusions A new foundation for mineral exploration? Global Tectonics Metallogeny, Vol. 8,2003, Nos. 1−4.
  46. Cherkasov S.V. Revelation of Unknown Exciting Geological Features from Non-conventional Usage of Geostatistical Methods. Proceeding of IAMG'05: GIS and Spatial Analysis, Vol. 1, 2005, pp. 209−214.
  47. Chernoff H., Lehmann E.L. The use of maximum likelihood estimates in %2 tests for goodness-of-fit. The Annals of Mathematical Statistics 25, 1954, pp. 579−586.
  48. Clark P.J., Evans F.C. Distance to nearest neighbor as a measure of spatial relationships in populations. Ecology, 1954, Vol. 35, No. 4, pp. 445−453.
  49. Cramer H. Mathematical methods of statistics, Uppsala, Sweden, 1980, 628p.
  50. Gelman, A., Carlin J., Stern H., Rubin D. Bayesian Data Analysis. Chapman and Hall/CRC, 1995.
  51. Gorr W.L., Kurland K.S., GIS Tutorial: Workbook for Arc View 9. ESRI Press, 2008,464p.
  52. Feltrin L. Predictive modeling of prospectively for Pb-Zn deposits in the Lawn Hill Region, Queensland Australia. Ore Geology Reviews 34,2008, pp. 399−427.
  53. Jacobsen B.H. A case for upward continuation as a standard separation filter for potential-field maps. Geophysics, vol. 52, no. 8, 1987, pp. 1138−1148.
  54. Kendall M., Stuart A. The advanced theory of statistics. Vol. 1: Distribution theory. London: Griffin, 1960, 588p.
  55. Kendall M., Stuart A. The advanced theory of statistics. Vol. 2: Inference and relationship. London: Griffin, 1979, 889p.
  56. Kendall M., Stuart A. and Ord J.K., The advanced theory of statistics, Vol. 3. London: Griffin, High Wycombe, 1983,780p.
  57. Knox-Robinson C.M., Groves D.I. Gold prospectivity mapping using a Geographic Information System (GIS) with examples from Yilgarn Block of Western Australia. Chron. rech. min. 529, 1997, pp. 127−138.
  58. Konstantinov M.M., Cherkasov S. V., Dankovtsev R.F., Egorkin A. V. Specific crustal features for large and superlarge endogenic gold deposits (Siberia and Far East regions). Global Tectonics Metallogeny, Vol. 7, 1999, No. 2, pp 143−148.
  59. Kullback, S., Leiber, R. On information and sufficiency. Annals of Mathematical Statistics, No 22, 1951,79−86
  60. Lajaunie C., Courrioux G., Manuel L. Foliation fields and 3D cartography in geology: principles of a method based on potential interpolation. Mathematical Geology vol. 29, 1997, No. 4, pp. 571−584
  61. Likhanov I.I., Reverdatto V.V., Sheplev Y.S., Verschinin A.E., Kozlov P. S.Contact metamorphism of Fe- and Al-rich graphitic metapelites in the Transangarian region of the Yenisei Ridge, eastern Siberia, Russia. Lithos, No. 58, 2001, pp. 55−80.
  62. Likhanov I.I., Reverdatto V.V., Kozlov P. S., Popov N.V. Collision Metamorphism of Precambrian Complexes in the Transangarian Yenisei Range, Petrology, 2008, Vol. 16, No. 2, pp. 136−160.
  63. Pedersen L. B. Relations between potential fields and some equivalent sources. Geophysics. Vol. 56,1991, No. 7, pp. 961−971.
  64. Plackett R.L. Karl Pearson and the Chi-Squared Test. International Statistical Review, No. 51 (1), 1983, pp. 59−72.
  65. Romashko V.V. Allocation of potential gold-ore clusters was made on the base of midscale geological and geophysical materials. 4th Saint-Petersburg International Conference & Exhibition, 5−8 April 2010.
  66. Shannon C. E. A Mathematical Theory of Communication. The Bell System Technical Journal, 1948, Vol. 27, pp. 379−423, 623−656.
  67. Spector A, Bhattacharyya. Energy density spectrum and autocorrelation function of anomalies due to simple magnetic models. Geophysical Prospecting, No. 14, 1966, pp.242 272.
  68. Vaillant M., Jouany J.M., Devillers J. A multicriteria estimation of the environmental risk of chemicals with the SIRIS method. Toxicology Modeling, 1995, No 1, pp. 57−72
  69. Бабушкин E. A и др. Государственная геологическая карта РФ (новая серия). Карта дочетвертичных образований листа Р-44,45 (Верхнеимбатск) масштаба 1:1 000 000. СНИИГГиМС, СПб карт. Фабрика, 1997
  70. С.А. и др. Объяснительная записка к Государственной геологической карте РФ. Масштаб 1:100 0000(новая серия). Лист N-46,(47) Абакан. МПР РФ, Красноярскгеолсъемка, 2000
  71. В.В. и др. Государственная геологическая карта РФ (новая серия). Масштаб 1:1 000 000. (Карта дочетвертичных образований). Лист N-46,(47) (Абакан). Красноярскгеолсъемка, ВСЕГЕИ, СПб карт. Фабрика, 2000
  72. А.Г. и др. Геологическая карта СССР масштаба 1:1 000 000 (новая серия) листа 0-(44), 45-Томск. СНИИГТиМС, Ленкарт. Фабрика, 1987
  73. Н.В. и др. Геологическая карта СССР (новая серия) (дочетвертичных образований) листа N-(44), 45 (Новосибирск) масштаба 1:1 000 000. СНИИГГиМС, Ленкарт. Фабрика, 1987
  74. Н.В. (отв. ред.) Объяснительная записка к Геологической карте СССР масштаба 1:1 000 000 (новая серия) листа N-(44), 45 (Новосибирск). МГ СССР, ВСЕГЕИ, Сибгео, СНИИГГиМС, Ленкарт. Фабрика, 1988
  75. Н.В. и др. Геологическая карта СССР (новая серия). Схематическая карта доюрских образований листа N-43,(44) (Омск) масштаба 1:1 000 000. СНИИГТиМС, Ленкарт. Фабрика, 1992
  76. О.Д. Гравиметрическая карта СССР листа 0−46 масштаба 1:1 000 000 (редукция Буге 5 = 2,3 г/смЗ) 1 лист. ВНИИ Геофизика, 1965
  77. О.Д. Гравиметрическая карта СССР листа N-45 масштаба 1:1 000 000 (редукция Буге 5 = 2,3 г/смЗ) 1 лист. ВНИИ Геофизика, 1966
  78. О.Д. Гравиметрическая карта СССР листа 0−45 масштаба 1:1 000 000 (редукция Буге 5 = 2,3 г/смЗ) 1 лист. ВНИИ Геофизика, 1966
  79. В.К. (отв. ред.) Объяснительная записка к Геологической карте РФ масштаба 1:1 ООО ООО (третье поколение) листа 0−46 (Красноярск). С-Пб Карт. Фабрика ВСЕГЕИ, 2006
  80. Е.К. и др. Карта дочетвертичных образований (новая серия) Государственной геологической карты СССР листа Р-46,47 масштаба 1:1 000 000. ВСЕГЕИ, Ленкарт. Фабрика, 1979
  81. Куренная 3. М. Гравиметрическая карта СССР листа 0−47 масштаба 1:1 000 000 (редукция Буге 8 = 2,3 г/смЗ) 1 лист. ВНИИ Геофизика, 1965
  82. З.М. Гравиметрическая карта СССР листа N-46 масштаба 1:1 000 000 (редукция Буге 8 = 2,3 г/смЗ) 1 лист. Каталог ОПТ, экз. № 5, 6, 7 — 1 кн. ВНИИ Геофизика, 1977
  83. З.М. Гравиметрическая карта СССР и МНР листа N-47 масштаба 1:1 000 000 (редукция Буге 8 = 2,3 г/смЗ) 1 лист. Каталог пунктов ОГС экз. № 5, 6, 7 — 1 бр. 1980 г. ВНИИ Геофизика
  84. Г. И. Гравиметрическая карта СССР листа Р-46 масштаба 1:1 000 000 (редукция Буге 8 = 2,3 г/смЗ) 1 лист. ВНИИ Геофизика, 1966
  85. Г. И. Гравиметрическая карта СССР листа Р-45 масштаба 1:1 000 000 (редукция Буге 8 = 2,3 г/смЗ) 1 лист. ВНИИ Геофизика, 1966
  86. Г. И. Гравиметрическая карта СССР листа Р-47 масштаба 1:1 000 000 (редукция Буге 8 = 2,3 г/смЗ) 1 лист. Каталог пунктов ОГС. Экз. 5, 6, 7 — 1 бр. ВНИИ Геофизика, 1980
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!