Поисковые работы ранних стадий на золоторудных объектах. Опыт оптимизации затрат и внедрение современных технологий
0
427
0
0
И.А. Алексеев, Д.А. Машкин, К.И. Тукаева
За последние десятилетие мощным импульсом в геологоразведке стало внедрение так называемого «заявительного принципа» получения лицензий на право геологического изучения, включая поиск и разведку месторождений твёрдых полезных ископаемых. С 2014 г. было выдано более 4,5 тыс. лицензий и их количество продолжает расти. Несмотря на то, что большинство объектов ГРР можно отнести к хорошей или удовлетворительной степени изученности, программы работ на таких объектах включают опережающие поисковые методы, в частности, аэрогеофизические работы, наземные геохимические и геологические исследования. Для большинства объектов ретроспективные геохимические данные не удовлетворяют современным кондициям и требованиям по качеству привязки и по чувствительности аналитических методов. Таким образом, большинство недропользователей, выполняющих геологоразведочные работы ранних стадий, в той или иной степени, применяют опережающие геолого-геохимические поисковые методы.
За прошедшие 15 лет специалистами нашей компании накоплен определённый опыт оптимизации геохимических поисков, позволяющих существенно снизить временные (и финансовые) затраты при реализации поисковых проектов ранних стадий. Среди ключевых моментов следует назвать:
1. Особое внимание к деталям на предполевом этапе.
2. Оптимизацию полевых работ путём внедрения цифровой системы документации.
3. Внедрение методов полевого анализа (pXRF).
4. Внедрение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения при обработке данных на полевом и камеральном этапах.
Рассмотрим нюансы такого подхода подробнее.
Всё, что можно сделать до поля, должно быть сделано до поля
Этот простой принцип позволяет существенно экономить усилия при полевых работах. На предполевом этапе обобщаются и детально прорабатываются все имеющиеся геологические, геофизические и геохимические данные. Проводится районирование площади по условиям применения геохимических методов, анализируются топоосновы, спутниковые снимки, геологические и геофизические материалы. На данном этапе создаётся или дорабатывается предварительная поисковая модель месторождения, создаются шаблоны баз данных, координатно привязанные плановые сети точек будущего пробоотбора и так далее. При должной проработке информации можно не только детально спроектировать полевые работы, но и наметить ключевые опорные геологические марш руты. Предваритель ный анализ геолого-геохимических данных даёт представление об элементах спутниках золота и уровнях их концентраций. Всё это существенно облегчает выполнение полевого этапа работ.
Споры среди геологов о необходимости «бумажной» или цифровой документации будут продолжаться бесконечно. Классическая «бумажная» документация на точках отбора проб обладает неоспоримым преимуществом — сохранность первичных данных на аналоговых носителях (полевых книжках, журналах опробования). Однако, очевидно, что обработка всего массива данных давно уже ведётся в цифровых средах моделирования (ESRI ArcGis и других). Таким образом, последние десятилетия геологи выполняют двойную работу — документацию привычным классическим способом и последующую оцифровку и создание баз данных. К слову, это самый надёжный, хотя и трудоёмкий процесс. Для решения задач документации точек геохимического опробования и геологических наблюдений в нашей компании внедрены системы «электронных» дневников. На базе мобильных устройств разработаны шаблоны для заполнения типовых наблюдений на точках пробоотбора (тип пробы, глубина, характеристики материала, сведения о ландшафте и так далее), при этом координатная привязка точек осуществляется системой автоматически. Также есть возможность прикрепить в базу данных фотографию точки пробоотбора. В результате пополнение базы данных опробования осуществляется непрерывно, сначала на каждом мобильном устройстве, затем — при синхронизации данных с сервером в полевом лагере по беспроводной связи. Для регионов с хорошим покрытием сетями сотовой связи отправка данных на сервер производится в режиме реально времени. Применение технологий мобильной цифровой документации позволяет существенно сократить время, проводимое геологом-геохимиком на точке, а также сократить время первичного сбора данных в полевую базу данных. Дополнительным плюсом является возможность заказчика работ наблюдать за процессом в режиме реального времени, имея доступ к серверу компании или организовав собственный сервер в облаке.
Результаты анализов — сразу
Высокую эффективность при производстве полевых геохимических работ демонстрирует применение мобильных лабораторных комплексов рентгено-флуоресцентного анализа (рXRF). Данная технология не нова и используется во многих компаниях, включая нашу, примерно с 2008 г. Суть методики заключается в проведении оперативных химических анализов неразрушающим методом непосредственно в поле с использованием портативных РФА анализаторов (Olympus, Hitachi, Niton и других). Выполняется определение широкого спектра химических элементов, однако некоторые элементы приборы определяют на «качественном» уровне. Производительность — до 500 проб в день на прибор, что позволяет получать оперативные данные практически параллельно с пробоотбором. Из недостатков можно отметить дороговизну самого оборудования, а также невозможность надёжно определять некоторые элементы, такие как, например, золото. Чаще всего, для решения поисковых задач, этого и не требуется, так как работа идёт с элементами-спутниками (медь, свинец, цинк, мышьяк и другие) и при достаточном опыте можно с высокой достоверностью предварительно выделять перспективные участки по данным РФА анализа. Это позволяет оперативно корректировать ход полевых работ, выделять участки для сгущения сети, а также отправлять в лабораторию на прецизионные методы меньшее количество проб. Дополнительным плюсом для заказчика также можно отметить возможность видеть результаты геохимии в режиме реального времени, получая доступ к картам распределения элементов в почвах. Данный подход был многократно апробирован нами на объектах в РФ и в Казахстане, где, в отдельных случаях, удавалось уже в сентябре выйти на заверку аномалий горными и буровыми работами, экономя, по сути, целый календарный год.
До чего дошёл прогресс
В последние 3–4 года нами опробовано внедрение систем машинного обучения для рутинных операций при обработке больших массивов аналитических (геохимических) данных. Суть подхода состоит в разработке методики кластеризации с использованием самоорганизующихся сетей (на примере сети Кохонена). Процесс позволяет оптимизировать следующие действия: первичная проверка исходной базы на наличие ошибок, незаполненных ячеек и некорректных данных; предварительный анализ основных статистик для каждого элемента; обработка массивов данных по алгоритму сети Кохонена и кластеризацию результатов; визуализацию результатов на картографической основе. Конечно, такой алгоритм не заменяет классическую итоговую статистическую обработку данных (с использованием корреляционного, кластерного и факторного анализа), однако для оперативной обработки результатов и их визуализации подходит как нельзя лучше. Полученные путём машинной обработки карты позволяют оперативно сопоставить результаты геохимии с геологией и с геофизическими данными, что делает выделение перспективных участков более обоснованным. Рутинный цикл обработки данных таким способом сокращается с нескольких дней до нескольких часов. И снова есть плюс для заказчика — возможность видеть результаты работы в режиме реального времени.
Придумать новую универсальную производительную и дешёвую методику поисков рудных месторождений, скорее всего, невозможно. Основные пути развития будут связаны с оптимизацией и цифровизацией процессов, а также с удешевлением и повышением точности лабораторных анализов. Предлагаемые нашей компанией подходы по общей оптимизации поисковых технологий демонстрируют высокую эффективность при решении поисковых задач ранних стадий на рудных объектах, описанные методические подходы многократно апробированы на объектах в России и в Казахстане. Следует отметить также, что важнейшую роль играет квалификация и опыт исполнителей работ. В заключение, в качестве факторов успеха поисковых работ можно назвать: понимание геологии рудообразующих процессов и систем, вдумчивую проработку имеющихся данных для площади, внедрение электронной документации на полевых работах, использование мобильных аналитических комплексов, применение искусственного интеллекта для рутинных операций. Совокупность данных решений не гарантирует выявление промышленных объектов, но позволяет оптимально распределить ресурсы и обоснованно получить результат.
ГК «Открытая Геология»
199155, Санкт-Петербург, КИМа пр-кт, д. 6, оф. 225.
Тел. +7 (812) 565-77-78
E-mail: info@opengeology.ru
www.opengeology.ru
Опубликовано в журнале «Золото и технологии», № 1 (63)/март 2024 г.
За последние десятилетие мощным импульсом в геологоразведке стало внедрение так называемого «заявительного принципа» получения лицензий на право геологического изучения, включая поиск и разведку месторождений твёрдых полезных ископаемых. С 2014 г. было выдано более 4,5 тыс. лицензий и их количество продолжает расти. Несмотря на то, что большинство объектов ГРР можно отнести к хорошей или удовлетворительной степени изученности, программы работ на таких объектах включают опережающие поисковые методы, в частности, аэрогеофизические работы, наземные геохимические и геологические исследования. Для большинства объектов ретроспективные геохимические данные не удовлетворяют современным кондициям и требованиям по качеству привязки и по чувствительности аналитических методов. Таким образом, большинство недропользователей, выполняющих геологоразведочные работы ранних стадий, в той или иной степени, применяют опережающие геолого-геохимические поисковые методы.
Рис. 1. Схема синхронизации данных с мобильного устройства на персональный компьютер с использованием QGis
За прошедшие 15 лет специалистами нашей компании накоплен определённый опыт оптимизации геохимических поисков, позволяющих существенно снизить временные (и финансовые) затраты при реализации поисковых проектов ранних стадий. Среди ключевых моментов следует назвать:
1. Особое внимание к деталям на предполевом этапе.
2. Оптимизацию полевых работ путём внедрения цифровой системы документации.
3. Внедрение методов полевого анализа (pXRF).
4. Внедрение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения при обработке данных на полевом и камеральном этапах.
Рассмотрим нюансы такого подхода подробнее.
Всё, что можно сделать до поля, должно быть сделано до поля
Этот простой принцип позволяет существенно экономить усилия при полевых работах. На предполевом этапе обобщаются и детально прорабатываются все имеющиеся геологические, геофизические и геохимические данные. Проводится районирование площади по условиям применения геохимических методов, анализируются топоосновы, спутниковые снимки, геологические и геофизические материалы. На данном этапе создаётся или дорабатывается предварительная поисковая модель месторождения, создаются шаблоны баз данных, координатно привязанные плановые сети точек будущего пробоотбора и так далее. При должной проработке информации можно не только детально спроектировать полевые работы, но и наметить ключевые опорные геологические марш руты. Предваритель ный анализ геолого-геохимических данных даёт представление об элементах спутниках золота и уровнях их концентраций. Всё это существенно облегчает выполнение полевого этапа работ.
Рис. 2. Анализ литохимических проб в полевых условиях на портативном РФА анализаторе и оперативное построение карт геохимических аномалий
Споры среди геологов о необходимости «бумажной» или цифровой документации будут продолжаться бесконечно. Классическая «бумажная» документация на точках отбора проб обладает неоспоримым преимуществом — сохранность первичных данных на аналоговых носителях (полевых книжках, журналах опробования). Однако, очевидно, что обработка всего массива данных давно уже ведётся в цифровых средах моделирования (ESRI ArcGis и других). Таким образом, последние десятилетия геологи выполняют двойную работу — документацию привычным классическим способом и последующую оцифровку и создание баз данных. К слову, это самый надёжный, хотя и трудоёмкий процесс. Для решения задач документации точек геохимического опробования и геологических наблюдений в нашей компании внедрены системы «электронных» дневников. На базе мобильных устройств разработаны шаблоны для заполнения типовых наблюдений на точках пробоотбора (тип пробы, глубина, характеристики материала, сведения о ландшафте и так далее), при этом координатная привязка точек осуществляется системой автоматически. Также есть возможность прикрепить в базу данных фотографию точки пробоотбора. В результате пополнение базы данных опробования осуществляется непрерывно, сначала на каждом мобильном устройстве, затем — при синхронизации данных с сервером в полевом лагере по беспроводной связи. Для регионов с хорошим покрытием сетями сотовой связи отправка данных на сервер производится в режиме реально времени. Применение технологий мобильной цифровой документации позволяет существенно сократить время, проводимое геологом-геохимиком на точке, а также сократить время первичного сбора данных в полевую базу данных. Дополнительным плюсом является возможность заказчика работ наблюдать за процессом в режиме реального времени, имея доступ к серверу компании или организовав собственный сервер в облаке.
Результаты анализов — сразу
Высокую эффективность при производстве полевых геохимических работ демонстрирует применение мобильных лабораторных комплексов рентгено-флуоресцентного анализа (рXRF). Данная технология не нова и используется во многих компаниях, включая нашу, примерно с 2008 г. Суть методики заключается в проведении оперативных химических анализов неразрушающим методом непосредственно в поле с использованием портативных РФА анализаторов (Olympus, Hitachi, Niton и других). Выполняется определение широкого спектра химических элементов, однако некоторые элементы приборы определяют на «качественном» уровне. Производительность — до 500 проб в день на прибор, что позволяет получать оперативные данные практически параллельно с пробоотбором. Из недостатков можно отметить дороговизну самого оборудования, а также невозможность надёжно определять некоторые элементы, такие как, например, золото. Чаще всего, для решения поисковых задач, этого и не требуется, так как работа идёт с элементами-спутниками (медь, свинец, цинк, мышьяк и другие) и при достаточном опыте можно с высокой достоверностью предварительно выделять перспективные участки по данным РФА анализа. Это позволяет оперативно корректировать ход полевых работ, выделять участки для сгущения сети, а также отправлять в лабораторию на прецизионные методы меньшее количество проб. Дополнительным плюсом для заказчика также можно отметить возможность видеть результаты геохимии в режиме реального времени, получая доступ к картам распределения элементов в почвах. Данный подход был многократно апробирован нами на объектах в РФ и в Казахстане, где, в отдельных случаях, удавалось уже в сентябре выйти на заверку аномалий горными и буровыми работами, экономя, по сути, целый календарный год.
До чего дошёл прогресс
В последние 3–4 года нами опробовано внедрение систем машинного обучения для рутинных операций при обработке больших массивов аналитических (геохимических) данных. Суть подхода состоит в разработке методики кластеризации с использованием самоорганизующихся сетей (на примере сети Кохонена). Процесс позволяет оптимизировать следующие действия: первичная проверка исходной базы на наличие ошибок, незаполненных ячеек и некорректных данных; предварительный анализ основных статистик для каждого элемента; обработка массивов данных по алгоритму сети Кохонена и кластеризацию результатов; визуализацию результатов на картографической основе. Конечно, такой алгоритм не заменяет классическую итоговую статистическую обработку данных (с использованием корреляционного, кластерного и факторного анализа), однако для оперативной обработки результатов и их визуализации подходит как нельзя лучше. Полученные путём машинной обработки карты позволяют оперативно сопоставить результаты геохимии с геологией и с геофизическими данными, что делает выделение перспективных участков более обоснованным. Рутинный цикл обработки данных таким способом сокращается с нескольких дней до нескольких часов. И снова есть плюс для заказчика — возможность видеть результаты работы в режиме реального времени.
Рис. 3. Результат использования алгоритма кластеризации (сеть Кохонена) для предварительного выделения перспективных участков по геохимическим данным
Придумать новую универсальную производительную и дешёвую методику поисков рудных месторождений, скорее всего, невозможно. Основные пути развития будут связаны с оптимизацией и цифровизацией процессов, а также с удешевлением и повышением точности лабораторных анализов. Предлагаемые нашей компанией подходы по общей оптимизации поисковых технологий демонстрируют высокую эффективность при решении поисковых задач ранних стадий на рудных объектах, описанные методические подходы многократно апробированы на объектах в России и в Казахстане. Следует отметить также, что важнейшую роль играет квалификация и опыт исполнителей работ. В заключение, в качестве факторов успеха поисковых работ можно назвать: понимание геологии рудообразующих процессов и систем, вдумчивую проработку имеющихся данных для площади, внедрение электронной документации на полевых работах, использование мобильных аналитических комплексов, применение искусственного интеллекта для рутинных операций. Совокупность данных решений не гарантирует выявление промышленных объектов, но позволяет оптимально распределить ресурсы и обоснованно получить результат.
ГК «Открытая Геология»
199155, Санкт-Петербург, КИМа пр-кт, д. 6, оф. 225.
Тел. +7 (812) 565-77-78
E-mail: info@opengeology.ru
www.opengeology.ru
Опубликовано в журнале «Золото и технологии», № 1 (63)/март 2024 г.