Российские и иранские ученые использовали нейросеть в разведке месторождений железной руды

Журнал Minerals опубликовал научную статью, посвященную совместным исследованиям ученых Томского политехнического университета и Тегеранского политехнического университета в области геологии.

Они посвящены инновационному способу преобразования радиометрических и магнитометрических данных горнорудного месторождения, которые позволяют получить региональную геологическую оценку распространения полезных ископаемых.

Объектом исследования стал участок недалеко от деревни Тут в провинции Йезд (Иран). Этот район был выбран из-за доступности геологоразведочных работ, развитой инфраструктуры и перспективности.

Работа над проектом велась не один год. Ученые из Ирана занимались сбором полевых данных и их первичной интерпретацией. Команда томских специалистов под руководством доцента отделения геологии ТПУ Тимофея Тимкина проводила обработку и анализ геолого-геофизических данных.

Совместно были сделаны выводы и построена прогнозная модель поиска новых месторождений. 

Повышенная радиоактивность на железорудных объектах Ирана навела на мысль о выполнении радиометрических исследований и магнитометрических исследований. Согласно геологическим наблюдениям, наличие магнитных аномалий может иметь сложную связь с интенсивной радиоактивностью различных элементов,

— поясняет Тимофей Тимкин.

— С помощью метода кластеризации К-средних было изучено поведение двух переменных: напряженность магнитного поля и радиоактивность элементов. А также представлена математическая зависимость для анализа поведения этих двух переменных относительно друг друга.

Кроме того, возрастающая, а затем уменьшающаяся динамика интенсивности магнитного поля Земли относительно интенсивности радиоактивности некоторых элементов показала, что можно обобщить результаты магнитометрических исследований без радиометрических повторных работ в этой области и в соседних районах».

Для оценки полученных данных ученые применили искусственную нейронную сеть, моделирующую работу человеческого мозга. На сегодняшний день это один из самых прогрессивных методов.

Данные площадных геофизических и геохимических работ — это цифровые, очень объемные данные. Их оценка, очистка и трансформация занимают у специалистов 80-90% времени, тогда как собственно сам анализ —10-20%. Это подталкивает нас как ученых-практиков к работе с такими данными через математическую статистику и методы на основе нейросетевого анализа,

— комментирует Тимофей Тимкин.

— Нейронные сети в данном случае выступают как инструментарий, позволяющий применять машинное обучение для оперативной обработки больших данных, проводить их экспресс-интерпретацию и предсказывать недостающую или отсутствующую информацию».

Подобный оценочный показатель существует и для других данных. С его помощью можно преобразовать, например, магнитные данные в гравитационные. Таким образом, новые оценочные критерии открывают возможность получить предсказанные геофизические данные.

Авторы статьи предполагают, что результаты исследования, которые были получены на железорудных объектах в Иране, можно использовать в процессе проведения геологоразведочных работ для прогнозирования и выявления новых месторождений полезных ископаемых.

Исследование поддержано грантом по программе развития конкурентоспособности ТПУ.

10.12.2021