Комплексная интерпретация геолого-геофизических данных для решения прогнозно-металлогенических задач тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 04.00.12, кандидат технических наук Белобородов, Михаил Александрович

• Белобородов, Михаил Александрович
• кандидат технических наук
• 1984

Оглавление диссертации кандидат технических наук Белобородов, Михаил Александрович

ВВЕДЕНИЕ

1. ПРОБЛЕМЫ И ПУТИ КОМПЛЕКСНОЙ ИНТЕРПРЕТАЦИИ РАЗНОТИПНЫХ ДАННЫХ ПРИ ПРОГНОЗНО-МЕТАЛЛОГЕНИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

1.1. Геологические задачи комплексной интерпретации, основные понятия и критерии

1.2. Методические проблемы и принципы их решения

1.3. Формализованные методы комплексной интерпретации при прогнозировании

1.4. О методологическом подходе к решению прогнозно--металлогенических задач

В ы е о д ы

2. АЛГОРИТМЫ КОМПЛЕКСНОЙ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ДАННЫХ ПРИ

ПР0ГН03Н0-МЕТАЛЛ0ГЕНИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

2.1. Математическая постановка задач комплексной интерпретации

2.2. Формирование типоеой модели рудных объектов.

2.3. Оценка мер сходства исследуемых объектов с известными рудными объектами

2.4. Выделение потенциально рудоносных объектов

2.5. Оценка вероятностей наличия прогнозируемых рудных объектов

2.6. Оценка прогнозных запасов полезного ископаемого и вычисление индекса перспективности

В ы е о д ы

3. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА АСПО

3.1. Общая характеристика системы

3.2. Структура и функции системы

3.3. Технология прогнозно-металлогенических . исследований

В ы е о д ы

4. ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМЫ АСПО-8 ДЛЯ ПР0ГН03Н0-МЕТАЛЛ0ГЕ-' НИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ

4.1. Общие сведения о регионе и задачи исследований

4.2. Характеристика базы данных

4.3. Результаты прогнозно-металлогенических исследований

4.4. Эффективность применения системы АСПО

В ы в о д ы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Комплексная интерпретация геолого-геофизических данных для решения прогнозно-металлогенических задач»

Актуальность темы. Развитие минерально-сырьевой базы страны зависит от качества и эффективности прогнозно-металлогени-ческих исследований, которые являются неотъемлемой частью геологоразведочного процессе на всех его стадиях и предопределяют результативность поисковых работ. Коллегия Мингео СССР (апрель 1982 г.), указывая на резкое возрастание народнохозяйственной значимости региональных геологических исследований, отметила "необходимость создания новой научно-методической базы, отвечающей возросшим требованиям достоверности геологических и прогнозных построений, а также усиления работ по оценке прогнозных ресурсов изучаемых площадей с применением компьютерных систем" [86].

Важнейшим направлением разработки но£ой научно-методической базы прогнозно-металлогенических исследований является создание алгоритмов комплексной интерпретации качественных и количественных данных и реализация этих алгоритмов в автоматизированных системах, сочетающих функции хранения, обработки и комплексной интерпретации больших массивов разнотипных данных.

Развитие данного направления обеспечивает также переход на качественно новый методический уровень и собственно метал-логенических исследований, связанных с анализом пространственных и геологических закономерностей размещения оруденения, созданием моделей рудных объектов, выявлением и оценкой рудоконт-ролирующих факторов и поисковых признаков. Традиционно используемые в металлогении экспертные методы е современных условиях оказываются малоэффективными при анализе и обобщении быстро накапливающихся новых данных о строении крупных регионов. В то же время эти данные, получаемые прежде всего дистанционными методами, создают необходимость критического анализа металло-генических концепций нэ основе комплексной интерпретации всех имеющихся данных. В связи с этим требуются универсальные методы, позволяющие автоматизировать сам процесс научных исследований и сочетать опыт и знания специалистов с возможностями современных средств обработки информации.

Цель работы заключается в повышении эффективности и достоверности прогнозно-металлогических исследований путем совершенствования их научно-методических основ, разработки алгоритмов комплексной интерпретации разнотипных данных, создания автоматизированной системы хранения и интерпретации данных на базе ЕС ЭВМ.

Основные задачи исследований;

1. Развитие понятийной и методологической базы комплексной интерпретации геолого-геофизических данных применительно к задачам прогнозно-металлогенических исследований.

2. Разработка способа оценки качественных и количественных данных, позволяющего сравнивать в заданном отношении и свертывать разнородную информацию.

3. Создание методики формирования моделей рудных объектов для метэллогенического анализа и прогнозирования.

4. Разработка методог интерпретации мер сходстве исследуемых объектов с известными рудоносными объектами для решения основных задач прогнозирования: оптимальной минимизации площадей, рекомендуемых для поисков; оценки вероятности наличия прогнозируемых объектов и ресурсов полезных ископаемых.

5. Создание автоматизированной системы на базе ЕС ЗВМ и технологии ее применения для хранения, обработки и комплексной интерпретации разнотипных данных.

6. Оценка эффективности применения системы для решения прикладных и научно-методических задач по комплексу геолого-геофизических и космогеологических данных.

Научная новизна. Предложен новый методический подход к совместной интерпретации качественных и количественных данных для решения прогнозно-металлогенических задач, который основан на количественной интерпретации мер сходстве изучаемых объектов с известными объектами прогнозируемого класса. Мера сходства рассматривается как промежуточный параметр, а не итог комплексной интерпретации геолого-геофизических данных.

Введен количественный критерий оценки качества прогноза и Еыбора решающего правила прогнозирования. Критерий минимизирует риск поиское полезных ископаемых, который функционально связан с локальностью и надежностью выделения рекомендуемых площадей.

Показаны необходимость создания двух клэссое моделей рудных объектов: "типовых" и "оптимальных" и возможности их применения соответственно для металлогенического анализа и прогнозирования. Разработаны способы формирования таких моделей.

Предложен математический аппарат, использующий вероятностные, эвристические и регрессионные методы, и разработаны алгоритмы, реализующие разработанную методологию комплексной интерпретации в автоматизированной системе обработки данных.

Получены количественные; оценки возможностей применения материалов космических съемок и их относительной значимости в общем комплексе геолого-геофизических данных при региональном прогнозе различных типов эндогенного оруденения.

Практическая ценность. Создана многоцелевая автоматизированная система АСПО-8, которая может быть применена для текущего и перспективного планирования поисковых работ, а также при теоретических и методических исследованиях. Система обеспочивает хранение, обработку и комплексную интерпретацию разнотипных данных с выделением потенциально рудоносных участков и оценкой их прогнозных ресурсов, построение карт рудоконтро-лирующих факторов и поисковых признаков, моделей рудных объектов, а также справочно-информационное обслуживание и вывод результатов в наглядной форме.

Реализация работы на производстве. Система АСПО-8 и "Методическое руководство" по ее применению внедрены в объединении "Аэрогеология" и ПГО "Запсибгеология". Система использована для прогнозно-металлогенических исследований в Казахстане, Восточной Сибири, на Южном Урале, Северо-Востоке и Дальнем Востоке СССР. В итоге существенно локализованы площади, рекомендуемые для поисков, а при полеьой заверке прогнозов выявлены новые рудоносные объекты.

Автором защищаются следующие положения:

1. Комплексная интерпретация геолого-геофизических данных должна включать оценку мер сходства изучаемых объектов с известными объектами прогнозируемого класса по совокупности признаков. Дальнейшая интерпретация мер сходства, являющихся промежуточным параметром комплексной интерпретациинаиболее эффективный метод прогноза полезных ископаемых.

2. Для решения прогнозно-металлогенических задач необходимо создание двух различающихся принципами формирования классов моделей рудных объектов: "типоеых", предназначенных для изучения геологической позиции рудных объектов и отражающих наиболее типичные условия локализации оруденения, и "оптимальных", предназначенных для сравнений при прогнозировании и характеризующих специфические отличительные сеойствэ рудоносных объектов.

3. Алгоритмы формирования моделей и выявления признаков

- 8 рудных объектов, вычисления и интерпретации мер сходства, применимые при отсутствии "безрудных" эталонов, отличающиеся двухступенчатым отбором признаков по их "индивидуальным" и "коллективным" оценкам, ограничением роли отдельно взятого неблагоприятного признака, выбором решающего правила с учетом локальности и надежности прогноза, обеспечивают высокое качество интерпретации и позволяют эффективно решать главные прогнозно-метэллогенические задачи.

4-. Автоматизированная система АСПО-8, объединяющая подсистемы обработки и базу данных, обеспечивает высокую производительность и достоверность решения прогнозно-металлогенических задач на основе комплексной интерпретации разнотипных данных, многоцелевого использования информации, сочетания формализованных и экспертных методов, возможности управления обработкой; система позволяет оперативно строить прогнозные карты по большим мэссиеэм данных.

5. Применение системы АСПО-8 позволяет существенно повысить геологическую и экономическую эффективность прогнозно-металлогенических исследований и результативность поисковых работ, что подтверждается практикой использования системы в различных регионах.

Апробация работы. Результаты исследований по теме диссертации докладывались на Всесоюзной научно-технической конференции (Москеэ, 1975), школе передового опыта по применению материалов дистанционных съемок при поисках месторождений полезных ископаемых (Днепропетровск, 1981), семинаре по применению материалоЕ космических съемок для решения геологических задач (Новокузнецк, 1983), региональной научно-практической геофизической конференции (Иркутск, 1983), на заседании Научно-технического совета объединения "Аэрогеология" (Москва,1983), на Общемосковском семинаре "Теория и практика комплектования геофизических методоЕ" (Москва, 1984), а также экспонировались на ВДНХ СССР (1980, 1983), где награждены медалью Главного комитета ВДНХ,

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ.

Аетор выражает искреннюю признательность доктору физико-математических наук, профессору А.А.Никитину за научное руководство работой; кандидату геолого-минералогических наук В.С.Когену за полезные советы и консультации по геологическим вопросам; программистам Л.А.Афониной, В.П.Ромахиной, В.Е.Фир-сову за участие в создании программного обеспечения системы АСПО-8; В.М.Стефанцевой и Е.П.Трифоновой за помощь в оформлении текста и графики.

I. ПРОБЛЕМЫ И ПУТИ КОМПЛЕКСНОЙ ИНТЕРПРЕТАЦИИ РАЗНОТИПНЫХ ДАННЫХ ПРИ ПР0ГН03Н0-МЕТАЛЛ0ГЕНИЧЕСКЙХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

Заключение диссертации по теме «Геофизические методы поисков и разведки месторождений полезных ископаемых», Белобородов, Михаил Александрович

В ы е о д ы

Использование автоматизированной системы АСПО-8 е практике прогнозно-металлогенических исследований показало Еысокую эффективность ее алгоритмов для выяЕления и оценки рудоконтролирую-щих факторов и поисковых признаков, создания моделей рудных объектов, прогноза рудоносности площадей. Это подтверждается следующим.

I. Существенно локализованы площади поисков ведущих типое полезных ископаемых центральной части региона БАМ при одновременном выделении новых перспективных участков. Правомочность и качество прогноза подтверждены еысокой надежностью классификации контрольных объектов и большими объемами поисковых работ.

- 156

2. Получены важные научно-методические результаты:

- выявлены и количественно оценены рудоконтролирующие факторы и поисковые признаки четырех еидое оруденения;

- количественно оценена эффективность использования различных еидое информации для прогноза отдельных типое оруденения;

- определены типы рудных объектов, прогноз которых наиболее целесообразен с использованием материалов космических съемок;

- доказана возможность непосредственного использования при прогнозе рудоносности и оценена информативность текстурных и структурных характеристик изображений на материалах космических съемок, Еместе с тем существующие экспертные методы геологического дешифрирования этих материалов не могут обеспечить удовлетворительное качество прогноза без привлечения дополнительных геолого-геофизических данных;

- получены типовые и оптимальные модели рудных объектое, позволяющие исследовать условия образования и локализации оруденения;

- показано, что относительная роль факторов в процессе рудо-генеза и прогностические свойства могут существенно различаться по значимости;

- результаты ранжирования признаков по значимости позволяют наметить рациональную очередность исследований при прогнозировании и поисках заданных еидое оруденения.

3. Достигнуто значительное сокращение затрат Бремени на решение прогнозно-металлогенических задач. Формирование баз данных долгосрочного и многоцелевого использования, высокая производительность обработки данных, стандартизация выходных документов обеспечивают увеличение относительного Еыигрыша ео времени по мере эксплуатации системы. Применение системы обеспечивает существенный экономический эффект за счет обоснованной локализации площадей поиское полезных ископаемых.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Повышение эффективности и достоверности прогнозно-металло-генических исследований связано с разработкой методов комплексной интерпретации, позволяющих увеличить полноту использования имеющейся геологической, геофизической и другой геоинформации; совместно анализировать большие мэссиеы качественных и количественных данных; снизить влияние субъективности интерпретаторов, получить количественные оценки анализируемых и прогнозируемых параметров, оптимизировать прогноз; моделировать рудные объекты, выявлять и оценивать их признаки; автоматизировать технологию хранения, поиска и обработки информации. Указанные проблемы могут быть решены на осноге ЕзаимодейстЕия традиционных экспертных и формализованных методог решений. Сущность последних заключается е прямой оценке площадей на осноЕе аналогий и пространственных связей рудоносности участков с их геолого-геофизическими характеристиками, т.е. е обход детализации геологического строения больших территорий и на основе определения и интерпретации мер сходства с известными объектами прогнозируемого класса.

Обоснованием такого подхода является причинное единство определенных свойств геологических объектов и их рудоносности. Анализ условий прогнозно-металлогенических исследований и выделение их частных задач позволили строго формально описать Еесь процесс комплексной интерпретации за исключением его первого шага -Еыбора эталонных объектов прогнозируемых классов, который следует отнести к КЕэзиэлгоритмическим процессам.

Основные научные и практические результаты проведенных исследований связаны с разработкой, технической реализацией и применением разработанных методог комплексной интерпретации. Кон

- 158 кретные результаты исследований заключаются в следующем.

1. Определены основные понятия и принципы комплексной интерпретации применительно к целям прогнозно-металлогенических исследований. Под комплексной интерпретацией понимается последовательное применение совокупности процедур к набору разнотипных данных, обеспечивающее решение прогнозно-металлогенических задач е виде функции множества параметров исследуемых объектов. Предложен критерий для оценки качестЕЭ и оптимизации прогноза.

2. Обоснована необходимость и предложены способы формирования двух классов моделей рудных объектов: типоеых и оптимальных, предназначенных для метэллогенического анализа и прогнозирования.

3. Разработаны алгоритмы оценки, отбора и сЕертки рудоконт-ролирующих фактороЕ и признакоЕ оруденения на основе их "индивидуальных" и "коллективных" оценок. Отличительными особенностями предложенных алгоритмов яеляются их применимость при отсутствии априорно известных "безрудных" объектов обучения, двухступенчатый отбор информативной совокупности признаков, невозможность для отдельно езятого неблагоприятного признака полностью подавить совокупность благоприятных признаков рудоносности. Оценка подобия исследуемых участков известным рудным объектам рассматривается как промежуточный параметр комплексной интерпретации геолого-геофизических данных.

4. Предложены алгоритмы интерпретации мер сходства, которые позволяют Еыделять потенциально рудоносные объекты, количественно оценивать прогнозные ресурсы полезных ископаемых, ранжировать исследуемые объекты по индексу перспективности с учетом вероятности наличия оруденения и его ожидаемых запасов. Выбор порога минимальной меры сходства, достаточной для отнесения объектов к рудному классу, производится в процессе обучения на эталонных объектах с учетом требования минимизации затрат времени и средстЕ

- 159 на поиски и обнаружение полезных ископаемых.

5. Разработаны структура и методика применения многоцелевой автоматизированной системы, в которой реализованы предложенные алгоритмы комплексной интерпретации геолого-геофизических данных.

6. Создана на базе ЕС ЭВМ и испытана система АСПО-8. Она отличается интеграцией в едином программно-техническом комплексе базы данных и подсистем обработки информации; отсутствием ограничений на характер обрабатываемых данных; возможностью участия интерпретатора в управлении обработкой; возможностью оперативного ведения прогнозных карт по крупным регионам.

7. Испытание системы АСПО-8 в различных регионах страны показало высокую эффективность ее применения и позволило получить важные практические и научные результаты:

- существенно локализованы площади поисковых работ, выявлены новые перспективные участки, а при проверке прогноза обнаружены перспективные рудные объекты;

- количественно оценена эффективность использования различных видов информации для прогноза отдельных типов оруденения;

- доказана возможность непосредственного использования при прогнозе рудоносности текстурных и структурных характеристик изображений на материалах космических съемок; показано, что существующие методы дешифрирования этих материалов не обеспечивают удовлетворительное качество прогноза без привлечения дополнительных геолого-геофизических денных;

- получены типовые и оптимальные модели рудных объектов и показано, что относительная роль факторог е процессе рудогенеза и их прогностические сеойствэ не Есегда имеют прямую взаимосвязь.

Внедрение разработанных методов комплексной интерпретации существенно поеысило экономическую эффективность прогнозно-метал

- 160 логенических исследований за счет сокращения их сроков и локализации поисковых работ на наиболее перспективных площадях.

Таким образом, в результате проведенных исследований обоснованы следующие положения.

1. Комплексная интерпретация геолого-геофизических данных должна Еключать оценку мер сходства изучаемых объектов с известными объектами прогнозируемого класса по совокупности признаков. Дальнейшая интерпретация мер сходства, являющихся промежуточным параметром комплексной интерпретации,- наиболее эффективный метод прогноза полезных ископаемых.

2. Для решения прогнозно-метэллогенических задач необходимо создание двух различающихся принципами формирования классов моделей рудных объектов: "типовых", предназначенных для изучения геологической позиции рудных объектов и отражающих наиболее типичные условия локализации оруденения, и "оптимальных", предназначенных для сравнений при прогнозировании и характеризующих специфические отличительные свойства рудоносных объектов.

3. Алгоритмы формирования моделей и выявления признаков рудных объектов, вычисления и интерпретации мер сходства, применимые при отсутствии "безрудных" эталонов, отличающиеся двухступенчатым отбором признаков по их "индивидуальным" и "коллективным" оценкам, ограничением роли отдельно взятого неблагоприятного признака, выбором решающего правила с учетом локальности и надежности прогноза обеспечивают высокое качество интерпретации и позволяют эффективно решать главные прогнозно-металлоге-нические задачи.

4. Автоматизированная система АСПО-8, объединяющая подсистемы обработки и базу данных, обеспечивает высокую производительность и достоверность решения прогнозно-метэллогенических задач на основе комплексной интерпретации разнотипных данных, много

- 161 целевого использования информации, сочетания формализованных и экспертных методов, возможности управления обработкой; система позволяет оперативно строить прогнозные карты по большим массивам данных.

5. Применение системы АСПО-8 позволяет существенно повысить геологическую и экономическую эффективность прогнозно-метэллоге-нических исследований и результативность поисковых работ, что подтверждается практикой использования системы в различных регионах.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Белобородов, Михаил Александрович, 1984 год

1. Айзенберг М.А., Зима Л.И., Кавина B.C. Комплексная обработка геофизических данных на электронно-вычислительных машинах с целью поисков газовых залежей. М., Недра, 1976, 61 с.

2. Алгоритмы и программы для решения типовых геологических задач. (Лазорева Т.Н., Коган Р.И., Белов Ю.П., Мюллербек А.Г.) -Обзор ВИЭМС, 1972, 128 с.

3. АроноЕ В.И., Невельская Э.Я., Самарин B.C. Автоматизированная система поисковой и статистической обработки геологической информации на ЭВМ. Сер. "Математич.методы исслед. е геологии", М., ВИЭМС, 1972, 55 с.

4. Аэрогеофизические методы прогнозирования месторождений урана. (Краснов А.И., Высокоостровская Е.Б., Смирное В.А. и др.)-М., Атомиздат, 1980, 129 с.

5. Бабийчук И.Ю., Лищинский С.Б., Николаев В.В. Автоматизированный комплекс программ для диагноза геологических объектов. В кн.: Логические методы в задачах техн.диагностики. Владивосток, 1977, с.92-100.

6. Батароев К.Б. Кибернетика и метод аналогий. М., Высшая школа, 1974.

7. БелобородоЕ М.А., БрюхэноЕ В.Н. и др. Космические методы прогнозирования и поисков полезных ископаемых. Общ. и регион.геология, геол.картирование. Обзор ВИЭМС, М., 1984, 46 с.

8. БелобородоЕ М.А., МакароЕ А.И. Алгоритмы статистической классификации геологических объектов по комплексу признаков. -Геология и геофизика, 1978, № И, с.119-127.

9. БелобородоЕ М.А., Коген B.C. Использование космофотогео-логических карт при прогнозе рудных районов. Исследование Земли из космоса, 1980, № 2, с.34-43.

10. Белобородов М.А., Коген B.C. Методика количественной оценки геологической эффективности дешифрирования космических снимков при прогнозировании оруденения. Исследование Земли из космоса, 1983, № 6, с.66-72.

11. Билибин Ю.А. Общие принципы металлогенических исследований. Изе. АН СССР, сер.геол., № 5, с.95-112.

12. Билибин Ю.А. Общие принципы регионального металлогени-ческого анализа. Избр.тр., т.Ш, Изд.АН СССР, 1961, с.16-60.

13. Бонгард М.М., Вайнцвайг М.А., Губерман Ш.А. Использование обучающейся программы для выявления нефтеносных пластое. -Геология и геофизика, 1966, № 6, с.96-105.

14. БороЕКо H.H. Статистический анализ пространственных геологических закономерностей. Л., Недра, 1971, 172 с.

15. Боровко H.H. Оптимизация геофизических исследований при поисках рудных месторождений. Л., Недра, 1979, 230 с.- 164

16. Боровко H.H., Мишин JI.Т., Латикайнен В.И. Количественные методы прогнозирования оловорудных месторождений Дальнего Востока. М., ОНТИ ВИЭМС, 1973, 66 с.

17. Бродовой В.В. Физико-геологическое моделирование рудных объектоЕ. Разведка и охрана недр, 1980, fe 8, с.35-40.

18. Брюханов В.Н., Моралег В.М. Космическая информация и геологические исследования. Исследования Земли из космоса,1980, Ш I, с.49-54.

19. Бугаец А.Н. Автоматизированные системы геологического прогнозирования. Мат.методы исслед. е геологии. Обзор ВИЭМС, М., 1979, 60 с.

20. Бугаец А.Н., Дуденко Л.Н. Математические методы при прогнозировании месторождений полезных ископаемых. Л., Недра, 1976, 270 с.

21. Бурдэ А.И., Литвин H.A., Рыбаков М.Б. Использование количественных оценок при разработке методики глубинного геологического картирования. Сое.геол., 1974, fö 6.

22. Вапник В.Н., Червоненкис А.Я. Теория распознавания образов. М., Наука, 1974.

23. ВахромееЕ Г.С. Основы методологии комплексироЕЭНия геофизических исследований при поисках рудных месторождений. М., Недра, 1978, 152 с.

24. Вахромеев Г.С., Давиденко А.Ю. Комплексная интерпретация данных геохимических и геофизических методов. В кн.: Математическая обработка данных е поискоеой геохимии. Новосибирск, Наука, 1976, с.140-157.- 165

25. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М., Физмэтгиз, 1962, 564 с.

26. Ветров C.B., Чэгин М.М., Макарочкина З.П. О методике комплексной интерпретации геолого-геофизической информации. -Геология и геофизика, 1977, № 5, с.100-107.

27. Воронин Ю.А., Каратаева Г.Н., Эпштейн E.H. Программа "Голотип" для решения задач распознавания образов. Алма-Ата,1968.

28. Высокоостровская Е.Б., Зеленецкий Д.С. О количественной оценке перспектив территории при поисках месторождений рудных полезных ископаемых. Сов.геология, 1968, № 3, с. 58-71.

29. Вычислительная математика и техника в разведочной геофизике (ред. Дмитриев В.И.). М., Недра, 1982, 222 с.

30. Гахариа Т.Т., Ляхов Л.Л., Гогитидзе И.К. О методике составления прогнозных карт. Изв. ВУЗов, Геология и разведка,1979, №11, с. II8-II9.

31. Геология и математика. Задачи диагноза и распознаванияв геологии, геохимии и геофизике (Воронин Ю.А., Ионина H.A., Каратаева Г.Н. и др.). Новосибирск, Наука, 1970, 224 с.

32. Геологический словарь. М., Недра, 1973.

33. Гольдман P.C., Николаев В.В. Логический анализ данных при построении прогнозных карт в геологии. Геология и геофизика, 1980, № 12, с.94-101.

34. Гольдшмидт В.И. Региональные геофизические исследования и методика их количественного анализа. М., Недра, 1979, 219 с.- 166

35. Гольцман Ф.М. КомплексироЕэние наблюдений при распознавании геофизических объектов. Изв. АН СССР, сер. физика Земли, 1976, № 7, с.40-54.

36. Гольцман Ф.М. Статистические алгоритмы прослеживания и классификации. Изе. АН СССР, сер. физика Земли, 1981, № 4,с. 58-71.

37. ГорелоЕ Д.А. Количественная характеристика геологических аномалий при оценке рудоносности. Геология рудных месторождений, 1979, № 5, с.68-79.

38. Губерман Ш.а. и др. Использование алгоритмов распознавания образов для решения задач промысловой геофизики. Докл. АН СССР, 1964, т.154, № 5.

39. ДэЕИденко В.В., Ромэное B.C. и др. Организация автоматизированной системы для количественной оценки перспектив территории при поисках месторождений полезных ископаемых. В кн.: Применение математич. методов и ЭВМ е геологии. Алма-Ата, 1974, с.123-125.

40. Диденко М.И., Кочнева Н.Т. Использование результатов дешифрирования космических снимков при металлогенических исследованиях. Изе. АН СССР, сер. геол., 1975, № 5, с. 62-69.

41. ДмитриеЕ А.Н., Кренделев Ф.П. и др. Организация и обработка геологической информации с помощью ЭВМ на основе построения тупиковых тестоЕ. В кн.: Логико-информэц. решения геологич.задач, М., Наука, 1975, с.83-128.

42. Дорофеюк A.A. Алгоритмы автоматической классификации.-Аетомэтикэ и телемеханика, 1971, № 12.

43. Дэеис Да. Статистике и анализ геологических данных, М., Мир, 1977, 572 с.

44. Единые методические указания по применению "Временного положения о классификации прогнозных ресурсое твердых полезных ископаемых" при оценке и учете ресурсов. М., 1982.- 167

45. Евстафьев Н.Г. Детерминистский алгоритм классификации геологических объектов. Экспресс-инф. ВИЭМС, М., 1982, еып.4, с.1-9.

46. Евстафьев Н.Г. Разработка и исследование оптимального детерминистского алгоритма распознавания для решения геолого-геофизических задач. Автореферат дисс. на соиск.уч.степени канд. техн.наук, М., 1983, 16 с.

47. Жежель Ю.Н. Алгоритмы качественной интерпретации с обучением. В кн.: Методы интерпретации геофизич.наблюдений. Изд. ЛГУ, 1971, с.48-55.

48. Елкинэ В.Н., Загоруйко Н.К., Куклин А.П. Таксономия деоичных кодое. В кн.: Применение математич.методов е геологии. Алма-Ата, 1968, с.189-194.

49. Жуков H.H. Вероятностно-статистические методы анализа геолого-геофизической информации. КиеЕ, Высшая школа, 1975.

50. Захарова Т.Л., Шарлогская Л.А., Шатов В.Я. Прогноз зон низкотемпературного оруденения по результатам комплексной интерпретации геолого-геофизических данных. Геология и геофизика, 1974, № 9.

51. Иеэное Г.М., Коген B.C., Белобородов М.А. Металлогеничес-кое значение кольцевых структур юго-востока Сибири. ОНТИ ВИЭМС, сер. УП, 1981, № 7, с.1-7.

52. Ильин A.B., МежеловскиЙ Н.В. Дистанционное зондирование в геологии. ХХ1У сессия КОСПАР. Исследование Земли из космоса, 1982, №5.- 168

53. Итоги совещания по проблеме "Осноеы научного прогноза месторождений рудных и нерудных полезных ископаемых. Изд. ВСЕГЕИ, Л., 1972, 151 с.

54. Итоги науки и техники. Общая геология. Том 8. Математические методы в геологии. М., изд. ВИНИТИ, 1977, 131 с.

55. Иёреског К.Г., Клоеэн Д.И., Реймент P.A. Геологический факторный анализ. Л., Недра, 1980, 223 с.

56. Каратаев Г.И. Корреляционная схема геологической интерпретации гравитационных и магнитных аномалий. Новосибирск, Наука, 1966.

57. Каратаев Г.И., Ватлин Б.П., Захарова Т.Л. Методика комплексной геологической интерпретации гравитационных и магнитных аномалий. Новосибирск, Наука, 1973, 167 с.

58. Клушин И.Г. К теории построения промежуточных геологических документов. Зап. ЛГИ, т.50, вып.2.

59. Коген B.C., Белобородов М.А. Изучение структур, дешифрированных на космических снимках юго-восточного обрамления Сибирской платформы. Изе. АН СССР, сер.геол., 1981, № I, с.130-138.

60. Количественные методы прогнозирования месторождений. Методические рекомендации. Л., ВСЕГЕИ, 1980, 52 с.

61. Константинов P.M. О новом направлении в региональной металлогении. Сов.геология, 1972, № 2, с.152-156.

62. Константинов P.M. Математические методы количественного прогноза рудоносности. М., Недра, 1979, 127 с.

63. Константинов P.M., Щеглов А.Д. Математика и металлогения. В кн. Математ. методы при прогнозе рудоносности. М., Наука, 1977, с.5-16.

64. Крамбейн У., Грейбилл Ф. Статистические модели в геологии. М., Мир, 1969, 397 с.

65. Кренделег Ф.П., Кренделев С.Ф. Эвристические методы в геологии. М., Наука, 1977.- 169 7I-A. Куклин А.П. Прогнозирование с помощью ЭВМ. В кн.: Математика и автоматика е геологии. Л., 1972, с.105.

66. Кучай В.К. О вероятностном геологическом прогнозировании.-Геология и геофизика, 1976, № 10, с.104-112.

67. ЛобоЕКин Л.И. Автоматизированная система поиска и прогноза нефтегазовых объектов по комплексу геолого-геофизических данных. Автореферат дисс. на соискание уч.степени канд.техн. наук, М., 1982, 20 с.

68. Ломтадзе В.В. Алгоритм "Образ-3" классификации изучаемых объектов по комплексу признаков. В кн.: Методы разведочной геофизики, еып. 15. Л., Недра, 1972, с.38-40.

69. Ломтадзе В.В. Программное обеспечение обработки геофизических данных. Л., Недра, 1982, 280 с.

70. Методика и автоматизированная система прогноза нефтега-зоносности "Припять". Минск, 1980, 170 с.

71. Методическое пособие по металлогении (колл.авторов). М., Недра, 1976, 272 с.

72. Миронов Ю.П., Харченко А.Г. Методы определения информативности признаков, применяемых при прогнозе оруденения. Обзор ВИЭМС, М., 198I, 63 с.

73. Нагорский В.А. Пути и способы построения автоматизированной системы металлогенического прогнозирования. В кн.: Повышение эффективности использое. вычислит, техники при геологоразЕед.работах. Киев, 1975, с.66-69.

74. Нагорский В.А. Метод аналогии и его различное понимание при количественном прогнозировании оруденения. В кн.: Математика и автоматика е геол. исследованиях. Л., 1972, с.104-105.

75. Никитин A.A. Применение теории статистических решений при классификации геологических объектов по данным комплекса геофизических методоЕ. Изв. Еузов, Геология и разведка, 1970, № 10, с. 135-144.- 170

76. Никитин A.A. Статистические методы выделения геофизических аномалий. М., Недра, 1979, 280 с.

77. Никитин A.A., Медовский И.Г., Власога И.И. Анализ простых приемов комплексной интерпретации геофизических данных. В кн.: Прикладная геофизика. Вып 62. М., Недра, 1971, с.167-174.

78. Николенко В.Н. Автоматизированная система классификации и прогноза геологических объектов (АСКИП). В кн.: Математика и автомат, в геол. исследованиях. Л., Недра, 1972, с.172-174.

79. Николенко В.Н. Построение обучающейся системы комплексной интерпретации геофизических полей для распознавания геологических объектов. Изе. АН СССР, сер. Физика Земли, 1980, № 3, с. 56-68.

80. Ноеый этап регионального геологического изучения территории страны. Разв. и охрана недр, 1982, № 7, с.1-3.

81. Пэхомоеэ Т.В. Зарубежный опыт использования изображений "Ландсат" при поисках полезных ископаемых. Общ. и регион, геология, геол.картирование: экспресс-информация I ВИЭМС, 1978, вып.4.

82. Родионое Д.А. Статистические решения е геологии. М., Недра, 1981, 231 с.

83. Романов B.C. Организация математического и программного обеспечения автоматизированной системы для решения задач оценки перспектив территории. В кн.: Совр. методы обработки и интерпретации геофиз. материалов. Алма-Ата, 1979, с.76-85.

84. Савинский И.Д. Некоторые Еопросы разработки алгоритмов распознавания образоЕ при решении геологических задач и описание алгоритмов пПотбнциэл-2" и "БР". В кн.: Матем. методы в геологии. Тр. ВИМС, еып.1, М., 1974, с.5-16.

85. Савинский И.Д. Некоторые вопросы применения методов распознавания образов при оценке геологических объектов и выделения- 171 информативных" признаков. В кн.: Матем. методы е геологии. Тр. ВИМС, вып.2, М., 1975.

86. Смирнов Н.В., Дунин-Барковский И.В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических приложений. М., Наука, 1965, 512 с.

87. Страхов В.Н. О системном подходе к интерпретации геофизических данных. Изе.еузое, Геология и разведка, 1975, № 8,о.118-121.

88. СтрэхоЕ В.Н. От вычислительной геофизики к геофизической кибернетике. Изе. вузоЕ. Геология и разЕедка, 1977, № 5, с. II0-II9.

89. Ступак Н.К., Бусыгин Б.С., ПолуэктоЕ В.Ф. Математические методы решения прогнозно-поискоЕых задач.- Математические методы иссл. е геологии, Обзор ВИЭМС, М., 1978, 24 с.

90. Сушон А.Р. Организация и экономика геологоразведочных работ за рубежом. М., Недра, 1979, 173 с.

91. Сухов Л.Г., Дуденко Л.Н., Городнянский A.A. Автоматизированная оценка перспектив траппоЕЫх провинций на медно-никелевые руды. Геология и геофизика, 1981, № I, с.82-99.

92. Теосеев A.B. Алгоритмы и методы распознавания образов (возможности их использования для решения задач геологии). Математические методы исслед. е геологии. Обзор ВИЭМС, М., 1974,59 с.

93. Терлецкий В.В., КаратаеЕ Г.И. Постановка задачи распознавания нефтяных структур и алгоритмы распознавания по "расстоянию" и "углу" включения е гиперсферу. В кн.: Количественные методы прогноза нефтегэзоносности. Минск, 1976, с.34-43.

94. УёмоЕ А.К. Аналогия е практике научного исследования. М., Наука, 1970.

95. Халфин Л.А. Информационная теория интерпретации геофизических исследований. Докл. АН СССР, 1958, т.122, № 6, с.1007-1010.

96. Чагин М.М. Применение теории информации при решении геологических задач. Математические методы исслед. е геологии. Обзор ВИЭМС, M., 1977, 51 с.

97. Чижевский A.M. Отбор информативных признаков при классификации многозональных изображений. Исследование Земли из космоса, 1982, № 6, с.104-107.

98. Чумаченко Б.А., Влэсое Е.П., Марченко В.В. Системный анализ при геологической оценке перспектив рудоносности территорий. М., Недра, 1980, 247 с.

99. Чумаченко Б.А., Марченко В.В., Влзсое Е.П., Немировский Э.А., ЯкоЕлеЕ В.А. Диалоговая система регионального прогнозирования минерально-сырьевых ресурсов по данным наземных и космических съемок. Исследования Земли из космоса, 1981, № 4, с.76-82.

100. Шеремет О.Г., Моралев В.М., Перфильев Ю.С., Рейтлин-гер A.G. Методика количественной обработки результатов дешифрирования космических снимков для решения геологических задач. -Исследования Земли из космоса, 1982, 5, с. 12-19.

101. ПО. Шрайбман В.И., Жданов М.С., Витвицкий О.В. Комплексная интерпретация данных полевой геофизики, основанная на корреляционных преобразованиях. Геология нефти и газа, 1980, £ 7, с.11-18.

102. Шурыгин A.M. Задачи статистической классификации в геологии. Советская геология, 1972, й с.75-78.

103. Щеглов А.Д. Основы металлогенического анализа. М., Недра, 1980, 431 с.113* Agterberg P.P. Application of image analysis and multivariate analysis to mineral resource appraisal. Economic Geology, vol. 76, 1981, p.1016-1031.

104. Allais Ш. Method of appraising economic prospects of mining exploration Over large territories. Algerian Sahar call study -Managment science, vol. 3» 1957.

105. Botbol J.M. An application of characteristic analisis to mineral exploration. Decision - making in the mineral industry, 1971, CIH Spec., vol. 1112, p.92-99.

106. J.De Geoffroy, T.IC.lVignall. Statistical decision in the regional exploration: application of regression and Bayesian classification analysis in the Southwest Wisconsin Zinc Area Economic Geology, 1970, vol. 65, Кб, p.760-777.

107. J.De Geoffroy, T.K.Wignall. A probalistic appraisal of mineral resources in a portion of the Grenvill Province of the Canadian Shield. Economic Geology, 1971, vol. 66, Ю, p.466-479.

108. J.De Geoffroy, T.K.ÏÏignal» Design of a statistical data-processing system to assist regional exploration planning. Part 1 Canadian Ilining Journal, 1973, vol. 94, IT11 , p. 3o-35; part 2 - Canadian Mining Journal, 1973, vol. 94, N12, p. 35-36.

109. Sinelair A.J. ÏÏoodsworth G.J. Multiple regression as a method of estimating exploration potential in anarea Hear Terrace, B.C. Economic Geology, 1970, vol. 65, p.998-1oo3.

110. Slichter L.B. The need of a new philosophy of prospecting. Min. Eng., 1960, vol. 12, lî6, p. 570-575.