ЛОГИКО-ИНФОРМАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ ДЛЯ ПРОГНОЗА И ОЦЕНКИ НОВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ ЗОЛОТА В АРКТИЧЕСКОЙ ЗОНЕ РОССИИ

Подготовлены логико-информационные модели, основанные на репрезентативной аналитической базе данных по 95 месторождениям и рудопроявлениям золота северо-востока России. Модели рассчитаны для пяти формационных типов месторождений: Au-Ag-эпитермального; Au-кварцевого; Au-сульфидного (вкрапленных руд); Cu-Mo-Au-порфирового; колчеданно-полиметаллического, обогащенного Au и Ag. Разработаны правила, позволяющие надежно идентифицировать формационный тип новых объектов (43 ошибки из 289 проб, качество распознавания — 0,85). Показано, что созданные модели могут быть использованы для экспресс-оценки новых рудопроявлений золота в Арк­тической зоне России.

1. Волков А. В., Галямов А. Л., Лобанов К. В. Минеральное богатство Циркумарктического пояса // Арктика: экономика и экология. — 2019. — № 1 (33). — C. 106—117. — DOI: 10.25283/2223-4594-2019-1-106-117.
2. Волков А. В., Сидоров А. А., Савва Н. Е. и др. Геохимические особенности вулканогенного рудообразования в северо-западном сегменте Тихоокеанского рудного пояса // Вулканология и сейсмология. — 2017. — № 6. — С. 3—20. — DOI: 10.7868/S0203030617060013.
3. Tou J., Gonzalez R. Pattern recognition Principles / Addison-Wesley Publ. Company. — [S. l.], 1974. — 377 p. — ISBN 9780201075861.
4. Waterman D. A guide to expert systems / Addison-Wesley Publ. Company. — [S. l.], 1986. — 419 p.
5. Chizhova I., Volkov A. Hybrid expert system for prediction and prospecting of gold ore deposits in the Arctic zone // 17th International Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM 2017, www.sgem.org, SGEM2017 Conference Proceedings, June 29 — July 05, 2017, Albena, Bulgaria. — Vol. 17: Informatics, Geoinformatics and Remote Sensing, Iss. 21. — P. 351—358. — ISBN 978-619-7408-01-0; ISSN 1314-2704. — DOI: 10.5593/sgem2017/21/S07.045.
6. Чижова И. А. Логико-информационное моделирование при прогнозно-металлогеническом анализе перспективных площадей // Тр. Учреждения Рос. академии наук Ин-та геологии руд. месторождений, петрографии, минералогии и геохимии РАН. Новая серия. — 2010. — Вып. 4: Современные проблемы рудной геологии, петрологии, минералогии и геохимии. — С. 59—84. — ISBN 978-5-88918-019-7.
7. Константинов Р. М. Математические методы количественного прогноза рудоносности. — М.: Недра, 1979. — 127 с.
8. Бортников Н. С., Лобанов К. В., Волков А. В. и др. Месторождения стратегических металлов Арктической зоны // Геология руд. месторождений. — 2015. — Т. 57, № 6. — С. 479—500. — DOI: 10.7868/S0016777015060027.
9. Волков А. В., Сидоров А. А., Галямов А. Л., Чижова И. А. Вопросы глобальной металлогенической зональности Тихоокеанского рудного пояса: выводы для прогнозно-металлогенических исследований на Востоке России // Отечеств. геология. — 2018. — № 4. — С. 18—25. — DOI: 10.24411/0869-7175-2018-10002.
10. Проект «Электронная Земля». — URL: http://earth.jscc.ru/metal/do_search.php?&lang=ru.
11. Кузнецов В. М., Нищанский Г. М., Палымская З. А. Признаки проявления и формы выражения тектоно-магматической активизации на примере Хурчан-Оротуканской зоны // Колыма. — 1993. — № 7. — С. 7—12.
12. Davis J. C. Statistics and Data Analysis in Geology. — 3d ed. — [S. l.]: Wiley, 2002. — 656 p. — ISBN 978-0471172758.
13. Волков А. В., Савва Н. Е., Колова Е. Е. и др. Au-Ag-эпитермальное месторождение Двойное (Чукотка) // Геология руд. месторождений. — 2018. — Т. 60, № 6. — С. 590—609. — DOI: 10.1134/S0016777018060060.