Публикации автора

Приводятся результаты применения методов машинного обучения для прогнозирования золоторудной минерализации на поисковой стадии геологоразведочных работ на примере Верхнеамгинского щелочного массива Алдано-Станового щита. Использованы данные анализа 403 штуфных проб методом ICP-AES на 25 химических элементов. Протестированы восемь алгоритмов классификации: Random Forest, Support Vector Machine, Neural Network (Multilayer Perceptron), Boosting (AdaBoost), Decision Tree, K-Nearest Neighbors, Linear Discriminant Analysis и Naive Bayes. Наивысшую точность (до 89,6 %) продемонстрировали Random Forest и Support Vector Machine, основанные на выявлении взаимосвязей между рудными элементами (Au, Ag, As, Cu, Sb) и элементами с отрицательной корреляцией (Mg, Ca, Ti). Результаты подтверждены ROC-анализом. При создании модели машинного обучения в качестве целевой переменной приняты значения «рудного» фактора для каждой пробы, использованные в качестве предиктора. С помощью построения аномальных полей значений «рудного» фактора проведено сравнение параметров известных объектов и прогнозируемых площадей. Методы машинного обучения позволяют оперативно и надежно интерпретировать аналитические данные, полученные с использованием спектрометрии или портативных XRF-анализаторов. Для повышения точности прогноза подчеркивается важность комбинации традиционных статистических методов (кластерный, факторный анализ) с современными алгоритмами машинного обучения.

В Верхне-Тимптонском рудном районе, несмотря на наличие крупных россыпных месторождений и более чем вековую историю освоения, сопоставимых рудных месторождений не выявлено, а данные об их возможных типах весьма ограниченны. Целью работы является исследование минералогических особенностей и состава пирита проявления Утанах для реконструкции условий формирования и типизации золоторудной минерализации. С использованием рентгеноспектрального микроанализа (РСМА) и массспектрометрии с индуктивно-связанной плазмой и лазерной абляцией (ЛА-ИСП-МС) изучен состав пирита золоторудного проявления Утанах Верхне-Тимптонского рудного района. Золоторудное проявление Утанах расположено в диафторитах (биотит-мусковитовые и хлоритовые сланцы) Холодниканского зеленокаменного пояса. Минерализация представлена карбонат-кварцевыми жилами и линзами мощностью от 0,1 до 1,5 м и околорудными метасоматитами с вкрапленными сульфидами. Выделены две генерации пирита. Состав пирита-1 из метасоматитов эпидот-кварцевого состава близок к стехиометрическому. Пирит-1 встречается в виде мелких агрегатов кубической формы размером до 200 мкм. Пирит-1 обогащен Ni, Cu, As, Pb, Te и Zn при умеренных содержаниях Co и Se и демонстрирует выраженную секториальную зональность: ядра насыщены As и Ni, каймы обогащены Cu, Co и Pb. Пирит-2 наблюдается в виде аллотриоморфных зерен размером от 0,8 до 7,0 мм, в их дефектах кристаллизуются халькопирит, борнит в ассоциации с самородным золотом. Пирит-2 из карбонат-кварцевых жил отличается от пирита-1 аномально высокими содержаниями Co и Se, низкими концентрациями Ni, Cu и As и повышенными значениями отношения Co/Ni. Содержания золота в пирите обоих типов крайне низкие. Полученные результаты свидетельствуют о смене ранних As–Ni-обогащенных метаморфических источников поздними Co–Cu-обогащенными источниками магматического происхождения. Установленные геохимические индикаторы характерны для орогенного золоторудного оруденения, контролируемого зонами диафторитов в гранулитовых и амфиболитовых комплексах. Исследование химического состава пирита является эффективным инструментом типизации слабо изученных проявлений золота.