24 апреля 2024, Среда11:01 МСК
Вход/Регистрация
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Современный подход к анализу керна и шлама на любом этапе поисково-разведочных работ с помощью Олимпус Ванта и программного комплекса IoGAS

В.И. Вермус.png
В.И. Вермус —  горный инженер, специалист в области РФА

Как известно, любое моделирование и прогнозирование начинается с анализа и интерпретации бурового материала, будь то шлам или керн – от качества и скорости получения характеристик зависит многое. Обычно, геологи используют каротажные диаграммы (документацию) для записи внешних характеристик, парамагнитных свойств минералов, включая цвет, размер зерен, текстуру, структуру, напластова­ние, вторичные изменения, метамор­физм и форму выделения. Как это про­исходит показано на рисунке 1.

Рис. 1. Описание керна.jpg

Рис. 1. Описание керна

Надо отметить, что в этом процессе фактор субъективного восприятия визу­альных данных геологом очень велик. Давайте посмотрим, как 8 разных геоло­гов с разным опытом и знаниями прове­ли визуальную оценку керна (рис. 2).

Рис. 2. Визуальная классификация керна разными геологами.png

Рис. 2. Визуальная классификация керна разными геологами

Как видно из рисунка 2, достаточно трудно отрицать проблему субъектив­ного восприятия. Конечно, с помощью лабораторных исследований можно уточнить данные, но ждать результатов приходится очень долго. Порой время и деньги уже безвозвратно утеряны, а про потерю максимальной эффектив­ности говорить просто не приходится. Однако, решение данной проблемы уже существует и успешно применяется всеми ведущими мировыми добываю­щими компаниями.

Именно на данном этапе портативные анализаторы химического состава игра­ют важную роль. Отправка результатов каротажа в режиме реального времени в геоинформационные системы (ГИС), системы управления геологической информацией (GIMS) и программы 3D­визуализации и моделирования, кардинальным образом изменила отрасль. Непрерывный анализ бурового материа­ла с помощью анализатора Ванта позво­ляет мгновенно импортировать данные в такие программы, как LeapFrog и Micromine для построения изоповерхнос­тных 3D­-моделей. Однако границы зон минерализации на таких моделях не видны, и даже опытный пользователь не сумеет точно определить границы, опи­раясь только на концентрации элементов (рис. 3 и 4).

Рис. 3. Скрининг керна анализатором Олимпус Ванта с последующим экспортом данных.jpg

Рис. 3. Скрининг керна анализатором Олимпус Ванта с последующим экспортом данных

Так как же соединить два этих подхо­да и построить корректную геологичес­кую модель, основываясь на объектив­ных данных, с минимальными затрата­ми по времени и при этом имея воз­можность изменения масштабирования анализа?

На помощь нам приходит «машин­ное обучение» и интерпретация геохи­мических данных с pXRF Олимпус Ванта методом Хилла. Впервые метод был применен для интерпретации данных Гамма­каротажа. Однако он даже более интересен в интерпрета­ции данных РФА (Рентгенофлуорес­центного анализа). Итак, данные с прибора в режиме реального времени импортируются в программный модуль iOGAS, где с помощью алго­ритмов машинного обучения можно сопоставлять относительные концент­рации элементов друг к другу для выявления корреляций, свойственных той или иной минеральной формации. В этом примере для месторождения золота в Австралии мы использовали отношения Al/Ti и Cr/Ti.

Рис. 4. Визуальный пример разности масштабирования данных.png


←1*






←2**



Рис. 4.  Визуальный пример разности масштабирования данных
*1. Мелкомасштабные гео-логические участки и прожилки не важны для 3D-Модели, но нужны для определения минерализации
**2. Крупномасштабные участки, используемые в 3D-моделировании

Далее мы можем соотнести выбран­ные данные к глубине скважины, будь то концентрации отдельных элементов, отношения или псевдо­-элементы и «пропустить их через ВейвТесс». Так что же такое Вейвлет Тесселяция и почему скоро она будет использоваться повсеместно? Вейвлет Тесселяция или ВейвТесс позволяет обнаруживать гра­ницы сигналов в широком диапазоне масштабов и использует производную гауссова Вейвлета 2-­го порядка (DOG) и позволяет представить градиентную визуализацию в виде мозаики, где цве­товая дифференциация будет отражать преобладающие показания при задан­ном масштабе. 

Рис. 5. Пример процесса получения ВейвТесс диаграммы.png

Рис. 5. Пример процесса получения ВейвТесс диаграммы    

Рис. 6. Классификация точек. Слева — программа, справа — человек.png

Рис. 6. Классификация точек. Слева — программа, справа — человек                    

Огромным преимуществом данного метода являются то, что вы всегда можете уточнить границы перехода, проследив их до минимально доступ­ного масштаба (Шага). Так, например, при масштабировании на 2 см, вы смо­жете поймать кварцевый прожилок, и в то же время увеличить масштаб анали­за до 1 метра где его влияние будет нивелировано. 

При анализе бурового шлама мини­мальный масштаб будет составлять 1 метр. При анализе керна, все зависит от шага анализа. Сейчас на базе ана­лизатора Ванта созданы сканеры керна с шагом анализа до 2­5 см (рис. 5).

Программа ioGas проводит анализ геохимических данных с Ванты и строит кластерную диаграмму. Где по заранее утвержденным зависимостям мгновенно интерпретирует огромные массивы данных, внося их в колонку. На рисунке 6 вы видите сравнение машинного определения с интерпре­тацией от опытного геолога.

После точечной и областной класси­фикации мы имеем следующие резуль­таты, показанные на рисунке 7.

Рис. 7. Результат получаемый в конце цикла.png


 Рис. 7. Результат получаемый в конце цикла

Как мы видим, Вейвлет-­Тесселяция позволяет обнаружить границы минера­лизации, невидимые для невооружен­ного глаза. Регулируя масштабирование можно получить как точные данные с детальностью до 2 см, так и общие для построения 3D­модели. Этот пример показывает значительный потенциал для помощи в стратиграфической и литологической интерпретации образцов керна и шлама. Существенно выигрывая скоро­сти и объективности у классических методов, Вейвлет­-Тесселяция поможет быстро и воспроизводимо учитывать мелкие и субъективные детали в при визуальной документации пород, кото­рые не обнаруживаются человеческим глазом. И все это в реальном времени. Поэтому эту технику следует считать важным дополнением к инструмента­рию геолога. Это особенно верно, когда единственные литологические данные получены из 1­-метровых составных интервалов щебня, например, в методе бурения с использовани­ем вращающегося бурового раствора. Кроме того, рутинное использование ВейвТесс поможет лучше определить глубину границ горных пород.

Если вы хотите попробовать эффек­тивность этой методики на ваших образцах, приглашайте нас на свои месторождения. 

Промо-код — VANTAGEO статья Современный подход к анализу керна.....png
Запросить ТКП и записаться на демонстрацию можно тут  (Промо-код — VANTAGEO).




Опубликовано в журнале "Золото и технологии" № 1/март 2019 г.




Исчисление НДПИ при реализации недропользователем золотосодержащей руды: кто прав, кто виноват?
Взыскание убытков с Роснедр и Минприроды субъекта РФ, в том числе в связи с невозможностью отработки месторождения из-за наличия особо защитных участков леса
Упразднение особо защитных участков леса из лицензионной площади недропользователей (последняя судебная практика)
Новый порядок использования побочных продуктов производства
Заказать журнал
ФИО
Телефон *
Это поле обязательно для заполнения
Электронный адрес
Введён некорректный e-mail
Текст сообщения *
Это поле обязательно для заполнения
Пройдите проверку:*
Поле проверки на робота должно быть заполнено.

Отправляя форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.

X