Информационно-аналитическая система поиска аналогов золоторудных месторождений для их прогноза и оценки

Тип работы:
Диссертация
Предмет:
Геоинформатика
Страниц:
204


Узнать стоимость новой

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

Актуальность. Проблемам геолого-экономической оценки рудных месторождений, установления оптимальных параметров разработки, рационального использования минеральных ресурсов уделялось значительное внимание на протяжении последних десятилетий. Однако переход от централизованно управляемой экономики к рыночной системе хозяйствования потребовал переосмысления накопленных методологических разработок и практических решений в этой сфере. По существу требуется создание новых принципов и методов геолого-экономической оценки месторождений, которые должны базироваться на положениях современной экономической теории. Научная обоснованность критериев, принципов и методов геолого-экономической оценки и установления оптимальных параметров разработки имеет весьма важное значение для формирования минерально-сырьевой базы страны и экономики горнодобывающих предприятий.

Геолого-экономическая оценка рудных месторождений представляет собой принятие решений в условиях неопределенности, обусловленной как вероятностным характером исходной геологической информации, так и изменениями экономических условий. Освоению рудных месторождений присущи свои особенности: длительность производственного цикла, неопределенность геологической информации, невозобновляемость запасов, динамический характер формирования доходов и затрат в период эксплуатации. Экономические показатели горно-обогатительного предприятия функционально зависят от количества и качества руды (запасов и среднего содержания ценных компонентов), принятого способа разработки и производительности по руде. Трудами отечественных ученых была создана теория проектирования горных предприятий. Однако в связи с переходом на рыночную экономику практически пересмотрены принципы геолого-экономической оценки месторождений.

В настоящее время обязательными факторами геолого-экономической оценки месторождений являются: источник инвестиций и условия финансирования, норма прибыли, срок существования горно-обогатительного предприятия, действующая система налогообложения, а также фактор риска в результате возможного неподтверждения исходных данных. Особо важное, если не определяющее значение получил принцип достижения максимального экономического эффекта проекта. Чистый дисконтированный доход (NPV) является мерилом экономической оценки месторождения.

Из многих типов рудных месторождений в качестве объектов исследований выбраны эндогенные месторождения золота как наиболее востребованные и ликвидные.

Если в советский период проектирование горно-обогатительных предприятий осуществлялось только на детально разведанных запасах, то сейчас нередко лицензии на разведку и добычу оцененных месторождений выдаются недропользователям на условиях предпринимательского риска. Ввиду вынужденного сокращения срока подготовки рудного объекта к эксплуатации неизбежно повышается значение объективной и оперативной геолого-экономической оценки месторождения при недостаточной степени геологической изученности и разведанности запасов месторождения.

Целью работы является разработка принципов и методов ускоренной геолого-экономической оценки золоторудных месторождений при недостаточной степени геологической, горнотехнической, гидрогеологической, технологической и экологической изученности.

Реализация поставленной цели потребовала решения следующих задач:

1. На основе метода стратифицированного математического моделирования сформирована концепция единой информационно-аналитической системы оценки и разработана схема её практической реализации.

2. Создана компьютерная экспертная система на базе известных детально разведанных, разрабатываемых и отработанных золоторудных месторождений для выбора ближайших аналогов оцениваемого рудного объекта и прогнозирования неустановленных геологических признаков.

3. Созданы геолого-экономические модели золоторудных месторождений, по которым имеются ТЭО, разработанные в период 1995—2003 гг.

4. Выполнено экономико-математическое моделирование и выявлены корреляционные зависимости основных факторов оценки: запасов и качества руды, годовой производительности, требуемых капиталовложений, издержек производства. Составлена схема экономической оценки золоторудных месторождений с использованием вычисленных по уравнениям регрессии параметров и получением итоговых интегральных экономических показателей — IRR, PI и NPV.

Фактический материал. В основу экспертной системы выбора ближайшего аналога положен обширный фактический материал, составляющий информационное наполнение баз данных по золоторудным месторождениям ЦНИГРИ. База данных экспертной системы представляет собой матрицу из 888 признаков по 247 месторождениям России и мира.

База данных была составлена в начале 90-х годов прошлого века экспертами ЦНИГРИ под руководством М. М. Константинова в рамках госбюджетной темы. Предусмотренная программой работ по теме компьютерная экспертная система оценки месторождений не была реализована в силу чисто технических трудностей, несовершенства и ограниченных возможностей DOSoecKoft среды программирования. Предоставленная в 2001 г. автору база данных представляла собой обрывочные файлы *. dat и *. txt, вследствие чего потребовалось немало усилий, составления специальной восстанавливающей и конвертирующей программы для реанимации информации. В процессе разработки экспертной системы база данных многократно корректировалась экспертами.

Экономико-математический страт информационно-аналитической системы базируется на геолого-промышленных (количественных) моделях 92 месторождений. В процессе сбора и анализа технико-экономических показателей по российским месторождениям обработано 45 протоколов ГКЗ МПР России и ТЭО кондиций.

Автор участвовал в разработке предшествующих компьютерных экспертных систем & laquo-АСТРА»- и & laquo-Система прогноза золоторудных месторождений Охотско-Чукотского вулканогенного пояса& raquo-.

Методы исследования:

1. Программная оболочка системы реализована с помощью современных методов объектно-ориентированного программирования. Для ее генерации была использована среда разработки программных приложений Delphi 7. 0, в основе которой лежит использование языка Pascal для выполнения математических и логических операций.

2. Зависимости технико-экономических показателей, используемых при экономической оценке золоторудных месторождений, установлены методами корреляционного и регрессионного анализа.

3. Интегральные экономические показатели по экспортируемым рудным объектам рассчитаны по действующей методике экономического анализа эффективности инвестиций с учетом фактора времени и в соответствии с & laquo-Положением о бухгалтерском учете& raquo-.

Защищаемые положения:

1. Информационно-аналитическая система оценки золоторудных месторождений разделена на два уровня ввиду объективных различий баз данных и технологий их обработки. Экспертная система нижнего уровня осуществляет выбор ближайших аналогов экспортируемого объекта, а система экономико-математического моделирования верхнего уровня оценивает экономическую целесообразность продолжения геологоразведочных работ и возможность разработки месторождения.

2. Система поиска аналогов в виде 32-разрядного программного приложения с интуитивно-графическим интерфейсом, построенным в современной среде Delphi 7, обеспечивает объективное прогнозирование неустановленных геологических особенностей оцениваемого рудного объекта по информационным моделям наиболее сходных золоторудных месторождений России и мира.

3. Запасы, качество руд и основные технико-экономические показатели золоторудных месторождений России и мира, сходных по способу разработки и технологии переработки руд, обнаруживают тесные корреляционные зависимости, которые удовлетворительно аппроксимируются степенными уравнениями регрессии. Регрессионный метод на базе ТЭО разрабатываемых и намечаемых к освоению золоторудных месторождений позволяет выполнить экономическую оценку рудного объекта на любой стадии изучения, в любом выбранном (экспертом) варианте условий разработки.

Научная новизна работы:

1. Впервые выполнена сопоставительная оценка золоторудных месторождений по совокупности геологических, минералогических, геохимических и геофизических признаков. Показано, что многие типы месторождений доминирующей и общепризнанной в нашей стране рудно-формационной классификации не имеют четко выраженных границ (градаций) в признаковом пространстве выборки рудных объектов. Относительную устойчивость или обособленность обнаруживают месторождения золото-серебряной формации, а также & laquo-экзотические»- объекты формаций золото-урановой и золото-сульфидно-кварцевой зеленокаменных поясов.

2. В результате экономико-математического моделирования получена система уравнений регрессии для оценки золоторудных месторождений России в современных экономических условиях. Помимо ранее известных регрессий & laquo-запасы — качество руд& raquo-, & laquo-производительность по руде — капиталовложения& raquo-, & laquo-запасы руды — производительность по руде& raquo- установлены корреляционные зависимости запасов золота и производительности по золоту (годового выпуска металла), а также производительности и удельных (на 1 тонну руды) издержек производства. Последняя зависимость позволяет рассчитать затратную часть при анализе экономической эффективности проекта.

3. На представительных выборках золоторудных месторождений России и мира существенно уточнена эмпирическая формула Тейлора, выведенная в 1977 г. для рудных месторождений в целом, независимо от способа разработки и технологии переработки РУД

Практическое значение. Работа направлена на решение актуальной народнохозяйственной проблемы по расширению минерально-сырьевой базы золотодобывающей промышленности России. Разработанная компьютерная экспертная система предназначена для прогнозирования неустановленных поисково-оценочными работами признаков (параметров) изучаемых золоторудных объектов по ближайшим аналогам среди известных хорошо изученных месторождений России и мира.

Экономико-математическая часть информационно-аналитической системы, основу которой составляет регрессионный метод оценки, позволяет выполнить анализ экономической эффективности проекта разработки изучаемого или предлагаемого к лицензированию рудного объекта при минимальном объеме информации о запасах (прогнозных ресурсах), горнотехнических условиях и технологических свойствах руд.

Большинство лицензируемых и находящихся в госрезерве золоторудных месторождений оценены и разведаны в советский период. Естественно, технико-экономические расчеты целесообразности промышленного освоения этих объектов выполнены по действовавшей в то время методике, исходя из существовавших технологий, цен, уровня зарплаты, тарифов и т. д. В & laquo-Государственном балансе запасов полезных ископаемых& raquo- доля собственно балансовых запасов, т. е. рентабельных, отвечающих современным требованиям, по разным оценкам, составляет 50−60% от всего объема учтенных запасов. В связи с этим представляется весьма актуальной переоценка месторождений, запасы которых приняты на баланс в советский дореформенный период.

Применяемые методы переоценки запасов, предусматривающие использование индексов-дефляторов, коэффициентов богатства, кондиционности и фактических данных по аналогичным объектам, недостаточно обоснованы и часто некорректны. Предлагаемый регрессионный метод экспресс-оценки позволяет обеспечить оперативное и обоснованное решение проблемы переоценки золоторудных месторождений, запасы которых приняты на баланс в дореформенный советский период. Благодаря оперативности и наглядности регрессионный метод оценки может быть эффективно использован в качестве контрольного для выявления ошибок типа & laquo-грубых промахов& raquo- в ТЭО кондиций или банковском ТЭО.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались на XIII Международной конференции & laquo-Проблемы теоретической кибернетики& raquo- в Казани 2731. 05. 2002 г., на 8 и 9 конференциях Международной Ассоциации Математической Геологии (INTERNATIONAL ASSOCIATION FOR MATHEMATICAL GEOLOGY) в Берлине 15−20. 09. 2002 г. и в Портсмуте 7−12. 09. 2003 г., а также на Всероссийском симпозиуме & laquo-Геология, генезис и вопросы освоения комплексных месторождений благородных металлов& raquo- в Москве 20−22. 11. 2002 г.

Результаты исследований изложены в 5 печатных работах.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения. Основной текст (162 стр.) сопровождается 42 иллюстрациями, 23 таблицами и 10 приложениями. Компьютерный код главного модуля экспертной системы приведен в отдельной книге объемом 207 стр. Список литературы содержит 103 наименования.

Основные результаты диссертационной работы сводятся к следующему.

1. Обзор существующих классификаций золоторудных месторождений показал, что типизация месторождений производится по 1−2 целевым признакам, но при этом учитывается и определяется ряд специфических признаков, коррелирующих или хотя бы корреспондирующихся с целевыми (классификационными). Класс месторождений геологической, генетической, геолого-промышленной и любой другой типизации не имеет четких, количественно выраженных границ целевого признака и, конечно, второстепенных специфических признаков. Отнесение изучаемого рудного объекта к определенному классу позволяет прогнозировать неустановленные характеристики в самых общих чертах, адекватно разнообразию особенностей известных месторождений данного класса. Значительно повышается достоверность идентификации рудного объекта по одному или нескольким самым ближайшим аналогам, выбранным по совокупности признаков. Эффективное использование информационно-аналитической системы предполагается на ранних этапах изучения рудного объекта, когда его особенности охарактеризованы только в общих чертах и необходим обоснованный прогноз.

2. Ни одна из ранее разработанных экспертных систем — PROSPECTOR, ОЧВП и др-не может выполнить геолого-экономическую оценку рудного объекта на поисково-оценочной стадии геологоразведочных работ ввиду отсутствия в базе данных количественных экономических показателей. Известные экспертные системы предназначены для уменьшения геологической неоднозначности путем перенесения установленных признаков месторождений-аналогов на изучаемый рудный объект, но целесообразность его освоения и балансовая принадлежность запасов определяется не условными положительными и отрицательными баллами или коэффициентами, а технико-экономическими расчетами.

3. Большинство лицензируемых и находящихся в госрезерве золоторудных месторождений оценены и разведаны в советский период. Естественно, технико-экономические расчеты целесообразности промышленного освоения этих объектов выполнены по действовавшей в то время методике, исходя из существовавших технологий, цен, уровня зарплаты, тарифов и т. д. В & laquo-Государственном балансе запасов полезных ископаемых& raquo- доля собственно балансовых запасов, т. е. рентабельных, отвечающих современным требованиям, по разным оценкам, составляет 50−60% от всего объема учтенных запасов. В связи с этим представляется возможной и актуальной переоценка месторождений, запасы которых приняты на баланс в советский дореформенный период, на базе геолого-промышленных моделей с использованием регрессионного метода.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе предпринята попытка решения проблемы геолого-экономической оценки месторождений полезных ископаемых на примере золоторудных месторождений. В результате исследований разработана стратифицированная информационно-аналитическая система на базах качественных геологических признаков и количественных технико-экономических показателей- показан порядок действий для поиска объектов-аналогов и предложена эффективная методика экономической экспресс-оценки изучаемого рудного объекта.

Показать Свернуть

Содержание

1. ХАРАКТЕРИСТИКА ЗОЛОТОРУДНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ.

1.1. Классификации золоторудных месторождений.

1.2. Моделирование золоторудных месторождений.

1.3. Геологическая характеристика оцениваемых рудных объектов.

2. ПРИНЦИПЫ СОЗДАНИЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ.

2.1. Определение экспертной системы.

2.2. Экспертная система PROSPECTOR.

2.3. Экспертная система прогноза и оценки золото-серебряных месторождений ОЧВП.

2.4. Принципы и структура предлагаемой экспертной системы.

3. ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ВЫБОРА БЛИЖАЙШИХ АНАЛОГОВ

Щ ЗОЛОТОРУДНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ.

3.1. Структура системы выбора аналогов золоторудных месторождений и её программно-аппаратная основа.

3.2. Модель хранения геоданных. Формат файлов данных. Система управления базой данных.

3.3. Блок диалога. Система ввода информации.

3.4. Интеллектуальный блок. Обработка анкеты данных экспортируемого рудного объекта.

3.5. Обсуждение результатов.

4. ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЭКСПРЕСС-ОЦЕНКА ф ЗОЛОТОРУДНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ.

Список литературы

1. Баранов Ю. Б., Берлянт A.M. и др. Геоинформатика. Толковый словарь основных терминов. М.: ГИС-Ассоциация, 1999. -204 с.

2. БеневолъскийБ.И., Константинов М. М., ФлеровКФ. и др. Золото // Геологическая служба и развитие минерально-сырьевой базы. М.: ЦНИГРИ, 1993. С. 382−408.

3. Беневолъский Б. К, Блинова Е. В., Бражник А. В. и др. Оценка прогнозных ресурсов алмазов, благородных и цветных металлов. М.: ЦНИГРИ. 2002. 182 с.

4. Бертман Э. Б. Золоторудные формации жильных месторождений. Ташкент: Фан, 1990. 180 с.

5. Блинова Е. В. Обоснование правомерности применения логарифмически-линейной зависимости при экспрессной оценке золоторудных месторождений. // Тр. ЦНИГРИ, Вып. 203. 1985. С. 55−57.

6. Блинова Е. В., Лобач В. И. Особенности подхода к ускоренной переоценке золоторудных месторождений в новых жэкономических условиях. // Руды и металлы. 1997. № 4. С. 26.

7. Бойцов В. Е., Иванов И. А., Минъкин К М. Уран и золото на месторождении Мурунтау (Узбекистан) // Уникальные месторождения полезных ископаемых России: закономерности формирования и размещения. СПб.: Горн, унив, 1996. С. 50−62.

8. Бородаевская М. Б., Горжевский Д. И., Константинов М. М. Принципы формационной классификации месторождений цветных и благородных металлов. // Сов. геология, 1984, № 6, -С. 15−18.

9. Бородаевская М. Б., Горжевский Д. И., Константинов М. М. и др. Критерии прогноза крупных месторождений цветных и благородных металлов. // Советская геология. 1987. № 5. С. 21−30.

10. Веселовский А. В. Системное информационное обеспечение геологоразведочных работ. М.: Недра, 1991. 223 с.

11. Волков А. В. Генетические особенности золото-сульфидного вкрапленного оруденения пери-вулканической зоны Охотско-Чукотского вулканогенного пояса. // Проблемы рудно-формационного анализа. Магадан. 1994. С. 32−40.

12. Воронин Ю. А. Введение в теорию классификаций. ВЦ СО АН СССР, Новосибирск, 1982. -194 с.

13. ГавриловА.М., НовожиловЮ.И. О формационной принадлежности месторождения Сухой Лог // Руды и металлы. 1997. № 2. С. 52−57.

14. Гамянин Г. Н., Силичев М. К, Горячев Н. А., Белозерцева Н. В. Полиформационное золоторудное месторождение // ГРМ. 1985. № 5. С. 86−89.

15. Геологический словарь. М.: Недра, 1973. T.I. С. 486.

16. ГоленевВ.Б., Гречишников Д. Н., Тютин А. И., Власов В. Н., Макурин В. Н. Разведочная модель золоторудного месторождения Кубака // Руды и металлы. 1994. № 1. С. 57−67.

17. ДевисДж. Статистический анализ данных в геологии. М.: Недра. 1990. 427 с.

18. Емельянов С. А., Поляков Р. С. Регрессионный метод стоимостной оценки золоторудных месторождений. //Руды и металлы. 2004. № 3.- С. 24−33.

19. Жидков С. Н. Опыт классификации рудных тел месторождений золота с применением многофакторных моделей. МГП & laquo-Геоинформмарк»-, М.: 1993, вып. 4, С. 15−25.

20. Загоруйко Н. Г. О некоторых принципах выбора результатов автоматической классификации. Вычислительные системы. Новосибирск. 1973, № 18.

21. Зайченко В. Ю. Классификация геологической информации о недрах. Отечественная геология. № 1. М. 1995. -С. 8−13.

22. Захаров Е. Е. К вопросу о классификации месторождений полезных ископаемых. Изв. АН СССР, серия геологическая, № 5, 1953.

23. Золоторудные месторождения островных дуг Тихого океана. М.: ЦНИГРИ, 1989. 244 с.

24. Золоторудные месторождения СССР. Т.5. Формации, закономерности размещения, перспективная оценка. / Ред. Нарсеев В. А., Фогельман Н. А. М.: ЦНИГРИ. 1990. 172 с.

25. Иванников А. Д., Кулагин В. П. и др. Геоинформатика. М.: МАКС Пресс, 2001. 349 с.

26. Ициксон М. И. Металлогеническая зональность Тихоокеанского сегмента Земли. М.: Недра, 1979. 232с.

27. Казанский В. И., JIaeepoe Н.П., Тугаринов А. И. Эволюция уранового рудообразования. М.: Атомиздат, 1978. 315 с.

28. Казаринов А. И. Закономерности размещения главных типов золотого оруденения в Алданском районе и принципы их перспективной оценки. Тр. ЦНИГРИ. 1967. Вып. 18. С. 5−30.

29. Капутин Ю. Е. Горные компьютерные технологии и геостатистика. СПб.: Недра, 2002.- 424 с.

30. Кац А. Я., Денисов М. Н., Регентов С. Н. Геолого-экономическая оценка месторождений полезных ископаемых. М.: ВИЭМС, 1986.

31. КацА.Я., Михайлов Б. К., Райхлин А. И. Рыночный метод экспресс-оценки месторождений, запасы которых приняты на государственный баланс. // Руды и металлы. 2003. № 2. С. 30−39.

32. Коган И. Д. Подсчет запасов и геолого-промышленная оценка рудных месторождений. М.: Недра, 1974. 304 с.

33. Константинов М. М. Локальный прогноз золоторудных полей // Разведка и охрана недр. 1985. № 7. С. 16−19.

34. Константинов М М, Нарсеев В. А. Многофакторные прогнозно-поисковые модели золоторудных месторождений. М.: ЦНИГРИ, 1989. 120с.

35. Константинов М М Провинции благородных металлов. М.: Недра, 1991. 170 с.

36. Константинов М М, Розенблюм И. С., Зиннатуллин М. З. Многофакторные прогнозно-поисковые модели месторождений золота и серебра Северо-Востока России. М.: Недра, 1992. 140 с.

37. Константинов М. М. Золоторудные гиганты // Отечественная геология. 1993. № 6. С. 75−83.

38. Константинов М. М., Варгунина Н. П., Косовец Т. Н., Симкин Г. Н., ШишаковаЛ.Н. Минералого-геохимическая зональность золоторудных месторождений // ГРМ. 1986. Т. 40. № 1. С. 20−34.

39. Константинов М М, Некрасов Е. М., Сидоров А. А., Стружков С. Ф. Золоторудные гиганты России и мира. М.: Научный мир, 2000. — 272 с.

40. Константинов М М, Косовец Т. Н., Кряжев С. Г., Наталенко М. В., Стружков С. Ф., Устинов В. И. Строение и развитие золотоносных рудообразующих систем. М.: ЦНИГРИ. 2002. 192 с.

41. Константинов Р. М. Эндогенные рудные формации Сибири и Дальнего Востока. М.: Наука, 1966. С. 19−30.

42. Константинов P.M., Сиротинская С. В. и др. Логико-информационные методы оценки рудных месторождений. М.: Наука, 1977. 135 с.

43. Косое В. В., Лившиц В. Н., Шахназаров А. Г. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов. — М.: Экономика, 2000.

44. Королев Ю. К. Общая геоинформатика. М.: Изд. & laquo-Дата+»-, 2001. 84 с.

45. Крейтер В. М. Основные принципы классификации и подсчета запасов полезных ископаемых. Изд. АН СССР, 1937.

46. Крейтер В. М. Поиски и разведка месторождений полезных ископаемых. М.: Госгеолтехиздат, 1961.

47. Кременецкий А. А., Мгшцер Э. Ф. Универсальность эволюции золоторудных систем ключевой критерий регионального прогноза промышленного оруденения // Отечественная геология. 1995. № 5. С. 19−27.

48. Кривцов А. И., Нарсеев В. А. Геологоразведочный процесс и прогнозно-поисковые комплексы. //Советская геология. 1983. № 1. С. 17−27.

49. Кривцов А. И. Прикладная металлогения. М.: Недра. 1989. 288 с.

50. Курбанов Н. К. Полигенно-полихронные месторождения золота // Смирновский сборник 99: Научно-популярный альманах. М.: 1999. С. 144−197.

51. Линдгрен В. Минеральные месторождения. М.: ОНТИ, 1934. 220 с.

52. Маракушев А. А., Русинов В. А., Зотов И. А. и др. Глобальные аспекты эндогенного рудообразования // ГРМ. 1997. Т. 39. № 6. С. 483−501.

53. Моисеенко В. Г., ЭйршиЛ.В. Золоторудные месторождения Востока России. Владивосток: Дальнаука, 1996. 352с.

54. Нарсеев В. А., Сидоров А. А., Фогельман Н А. и др. Основы прогнозирования золоторудных месторождений в терригенных комплексах. М.: ЦНИГРИ, 1986. 192с.

55. Недра Магаданской области. М. З. Зиннатуллин, В. И. Гончаров, В. А. Банин ред. Магадан: СВКНИИ ДВО РАН, 1996. 100 с.

56. Некрасов Е. М. Зарубежные эндогенные месторождения золота. М.: Недра, 1988. 286 с.

57. Некрасов Е. М. Главные геолого-структурные типы и особенности крупных эндогенных месторождений золота // Отечественная геология. 1996. № 2. С. 19−29.

58. Некрасов Е. М. Сходство и коренные различия крупных и рядовых трещинных месторождений золота // Руды и металлы. 1999. № 3. С. 48−62.

59. Новожилов Ю. И., ГавриловА.М. Золото-сульфидные месторождения в углеродисто-терриген-ных толщах. М.: ЦНИГРИ, 1999. 174с.

60. Петровская Н. В., Сафонов Ю. Г., Шер С. Д. Формации золоторудных месторождений. В кн.: Рудные формации эндогенных месторождений, т. 2, М.: Наука, 1976.

61. Поляков Р. С. Компьютерная система оценки золоторудных месторождений. // & laquo-Геология, генезис и вопросы освоения комплексных месторождений благородных металлов& raquo-. М.: ИГЕМ РАН, 2002, С. 369−370.

62. Поспелов Г. С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. — М.: Наука, 1988. — 279 с.

63. Рахматуллаев Х. Р. О многовозрастности золоторудных формаций рудного поля Мурунтау // Зап. Узб. фил. Всес. мин. о-ва. 1989. Вып. 44.С. 198−203.

64. РоновА.Б. Осадочная оболочка Земли. М.: Наука, 1980. 78с.

65. Родионов Д. А. Статистические решения в геологии. М.: Недра, 1981. 231 с.

66. Рундквист Д. В. Фактор времени при формировании гидротермальных месторождений: периоды, эпохи и стадии рудообразования // ГРМ. 1997. Т. 39. № 1. С. 11−24.

67. Ручкин Г. В. Принципы разведки месторождений на основе банка моделей-эталонов. // Советская геология, № 8. 1990.

68. Сборник нормативно-методических документов по геолого-экономической оценке месторождений полезных ископаемых. М., 1998, 319 с. (ГКЗ МПР).

69. СавваН.Е., Рожков П. Ю., Фомина М. И. Проблемы науки и технического образования на Северо-Востоке России. Магадан: МфХГТУК, 1997. 140с.

70. Сидоров А. А. Эволюционно-исторические аспекты рудообразования // Вестник РАН. 1992. Т.8. С. 91−103.

71. Сидоров А. А. Очерки исторической металлогении. Магадан: СВКНИИ ДВО РАН, 1995. 70 с.

72. Сидоров А. А. Рудные формации и эволюционно-исторический анализ благороднометалльного оруденения. Магадан. Тр. ДВО РАН. 1998. 246с.

73. Сидоров А. А., Волков А. В. О некоторых аналогиях в строении и составе рудных залежей на золото-сульфидных месторождениях Карлин (США, штат Невада) и Майское (Россия, Чукотка) //Докл. РАН. 1998. Т. 358. № 2. С. 226−230.

74. Сидоров А. А., Абрамсон Г. Я. Андреев Б.С. и др. Поисково-оценочные критерии золоторудных месторождений перивулканических зон. Магадан: СВКНИИ ДВО РАН, 1982. 68 с.

75. Степанов В. А., Моисеенко В. Г. Геология золота, серебра и ртути. Владивосток: Дапьнаука, 1993. 228с.

76. Стефанович В. В. Системный подход в геолого-экономической оценке месторождений полезных ископаемых. // Сов. геология, 1989, № 4, С. 3−9.

77. Стефанович В. В., Блинова Е. В. Методическое пособие по геолого-экономической оценке коренных месторождений золота, серебра и алмазов. М.: ЦНИГРИ. 1990.

78. Стефанович В. В. Экспрессные способы оптимизации ТЭО кондиций. // Геологическое изучение и использование недр. Науч. -техн. инф. сб. Вып. №З.М.: Геоинформмарк. 2001. С. 1117.

79. Стружков С. Ф. Закономерности размещения и основы прогноза золото-серебряных месторождений Охотско-Чукотского вулканогенного пояса. Автореф. докт. дисс., ЦНИГРИ, 2003. 48 с.

80. ТомсонИ.Н., Полякова О. П. Минералого-геохимические индикаторы крупных рудных месторождений // Советская геология. 1984. № 3. С. 38−43.

81. УотерманД. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989. — 184 с.

82. Фогелъман Н. А., Константинов М. М., Курбанов Н. К. Принципы систематики золоторудных месторождений для прогноза и поисков // Отечественная геология. 1995. № 3. С. 31−41.

83. Фомина М. И. Северо-Восток России: проблемы экономики и народонаселения // Расширенные тез. докл. научной конференции. Магадан: СВКНИИ ДВО РАН, 1998. С. 52.

84. Хрущов Н А. Методика геолого-экономической оценки рудных месторождений. М.: ВИЭМС, 1975.

85. Чижова И. А., Константинов М. М., Поляков Р. С. Информационно-аналитическая система выбора аналогов золоторудных месторождений мира. II Тезисы докл. XIII Международной конференции & laquo-Проблемы теоретической кибернетики& raquo-. Казань, 2002, С. 193.

86. Шер С. Д. Металлогения золота. М.: Недра, 1972. 295с.

87. Шшо Н. А., Сидоров А. А., Загрузина И. А. Возраст золоторудных формаций Северо-Востока СССР и их связь с магматизмом//ДАН СССР. 1972. Т. 204. № 1. С. 189−191.

88. Шнейдерхен Г. Рудные месторождения. М.: ИЛ. 1958. 486 с.

89. Щеглов А Д. О металлогении Южно-Африканской республики, генезисе золоторудных месторождений Витватерсранда и проблеме открытия их аналогов в России. СПб.: ВСЕГЕИ, 1994. 34с.

90. Ansdell К.М., Kyzer Т.К. Mesothermal gold mineralization in a Proterozoic greenstone belt: Western Rin Ron domain, Saskatchewan, Canada H Econ. Geol. V. 87. 1992. P. 1496−1524.

91. Corbett G.J., Leach Т. M. Southwest Pacific Rim Gold-Copper Sistems: Structure, Alteration, and Mineralization 11 Soc. Econ. Geol. Special Publication. Number 6. 1998. 238 p.

92. Fleming A. W" Handley G.A., Williams K.L. The Porgera Gold Deposit, Papua New Guinea // Econ. Geol. 1986. V. 81. P. 660−680.

93. Friesen В., Kusins В., Kennedy P., Drown P. Geology of the Golden Giant // Can. Min. Journ. July 1985. P. 53−54.

94. Goldfarb R.J., MillerLD., Leach D.L., Lawrence W.S. Gold deposits in metamorphic rocks of Alaska // Econ. Geol. 1997. Monograph 9. P. 151−190.

95. Hodgson C.J., Love D.A., Hamilton J. V. Giant mesothermal gold deposits: descriptive characteristics, genetic model and exploration are selection criteria//Giant ore deposits. SEGSP-2. 1995. P. 157−206.

96. Hollister V.F. Fort Knox porphyry gold deposit, Fairbanks, Alaska // Case histories of mineral discoveries. Society for Mining, Metallurgy and Exploration, Inc. Littleton, Colorado. 1991. V.3. P. 243−247.

97. Jannas RR, Beane RE., Ahler B.A., BrosnahanD. R Gold and copper mineralization at the El Indio deposit, Chile // Joum. Geochem. Explor. 1990. V. 36. P. 233−266.

98. Konstantinov MM., Rosenblum I.S., Strujkov S.F. Types of silver epithermal deposits, Northeast

99. Russia 11 Econ. Geol. 1993. V. 88 (7). P. 1797−1809.

100. Nesbitt B.E., Muehlenbachs К Geology, geochemistry, and genesis of mesothermal lode gold deposits of the Canadian Cordillera: Evidence for ore formation from evolved meteoric water // Econ. Geol. 1989. Monograph 6. P. 553−563.

101. Tchijova I, Konstantinov M, Poliakov R Computer-aided system for selection of analogs of the world gold deposits. II 8th Annual conference of the International Association for Mathematical Geology. Berlin, Germany. 2002. P. 345−350.

102. Tchijova I, Poliakov R Computer-aided system of analog searching as applied to the gold deposits. // 9th Annual conference of the International Association for Mathematical Geology. Portsmouth. 2003. P. 62−64.

Заполнить форму текущей работой