Аннотация

Описаны теоретические и методические основы информационно-статистического прогноза перспективных территорий по комплексу качественных геологических признаков. Геологические признаки картируются в виде наборов дискретных упорядоченных состояний, выделяемых с различной степенью детальности и содержательно увязываемых с прогнозируемыми объектами. Особенностью формирования геологических признаков, характеризующих объект прогноза, является экспертная оценка дискретных состояний в виде “весовых” баллов. Экспертно заданные эталоны прогнозируемых объектов используются при вероятностном комплексировании геологических признаков, представленных в виде “гридов” номеров состояний. Приведён пример прогнозного районирования с использованием качественных признаков на территории Зыряновского рудного района (Рудный Алтай) и дано сопоставление с результатами прогноза по комплексу количественных геоданных на основе “натурных” эталонов рудных месторождений. Описанный подход обеспечивает практическую возможность формализованного комплексирования любых вероятностно взвешенных геологических знаний.

Ключевые слова

информационно-статистический прогноз, признаки, экспертная оценка, Зыряновский рудный район,

Информация об авторах

Библиографическая ссылка

Калинин Д.Ф. Калинина Т.Б. Вероятностный подход к районированию перспективных территорий с использованием комплекса геологических признаков // Геофизика. 2010. № 3. С. 48-55.

Список литературы

  •  1) Бабаянц П. С., 1990, Алгоритм решения прогнозно-поисковых задач в рамках вероятностно-статистического подхода для качественных признаков: М., Изв. вузов, Геология и разведка, 1.

  •  2) Бабаянц П. С., Блох Ю. И., Трусов А. А., 2004. Возможности структурно-вещественного картирования поданным магниторазведки и гравиразведки в пакете программ CHTMA-3D: Геофизический вестник, 3, 11 - 15.

  •  3) Больцман Ф. М., 1982, Физический эксперимент и статистические выводы: Л., Изд-во ЛГУ.

  •  4) Больцман Ф. М., Калинин Д. Ф., Калинина Т. Б., 2000, Компьютерная технология MULTALT многоальтернативной классификации и прогноза по комплексу геоданных: Российский геофизический журнал, 17 - 18, 64 - 70.

  •  5) Калинина Т. Б., Калинин Д. Ф., 2001, Априорная оценка эффективности решений прогнозных и классификационных задач: Российский геофизический журнал, 23 - 24, 83 - 88.

  •  6) Кузнецов О. Л., Никитин А. А., Черемисина Е. Я., 2005, Гео-информационные системы: М., ВНИИгеосистем.

  •  7) Экспертная система “Бенезис”. Представление знании для решения природоресурсных задач: Подред. Вострокнутова Е. П.: СПб, Анатолия, 2006.

Probabilistic Approach Towards Forecasted Zoning of Oil and Gas Prospects Using the Set of Geological Attributes

Kalinin D.F. Kalinina T.B.

Abstract

Based on a formalized integration of qualitative geological data, theoretical and methodical foundations of statistical prognosis of the perspective territories are described. Geological data are represented as sets of discrete numbered states with a various investigation level and being substantially connected with objects of prognosis. The particularity offormation of the geological attributes describing the prognosis object is “weights” estimation of discrete conditions by expert. Standards of the prognosis objects are formed by expert and used at statistical integration of geological data represented as “grids” of states numbers. An example of prognosis with use of qualitative geological data in territory of Zyri a novsky ore deposit area (Rudny Altaj) is given and comparison to prognosis results on basis of integrated quantitative geodata with “natural” standards of ore deposits is accomplished. Discussed approach provides a practical opportunity of formalized integration of any geological knowledges, weighed statistically.

Keywords

statistical prognosis, data, prognosis objects, expert, Zyrianovsky ore deposit,

Reference

  •  1) Babayanc P. S., 1990, Algoritm resheniya prognozno-poiskovyh zadach v ramkah veroyatnostno-statisticheskogo podhoda dlya kachestvennyh priznakov: M., Izv. vuzov, Geologiya i razvedka, 1.

  •  2) Babayanc P. S., Bloh Yu. I., Trusov A. A., 2004. Vozmozhnosti strukturno-veschestvennogo kartirovaniya podannym magnitorazvedki i gravirazvedki v pakete programm CHTMA-3D: Geofizicheskiy vestnik, 3, 11 - 15.

  •  3) Bolcman F. M., 1982, Fizicheskiy eksperiment i statisticheskie vyvody: L., Izd-vo LGU.

  •  4) Bolcman F. M., Kalinin D. F., Kalinina T. B., 2000, Kompyuternaya tehnologiya MULTALT mnogoalternativnoy klassifikacii i prognoza po kompleksu geodannyh: Rossiyskiy geofizicheskiy zhurnal, 17 - 18, 64 - 70.

  •  5) Kalinina T. B., Kalinin D. F., 2001, Apriornaya ocenka effektivnosti resheniy prognoznyh i klassifikacionnyh zadach: Rossiyskiy geofizicheskiy zhurnal, 23 - 24, 83 - 88.

  •  6) Kuznecov O. L., Nikitin A. A., Cheremisina E. Ya., 2005, Geo-informacionnye sistemy: M., VNIIgeosistem.

  •  7) Ekspertnaya sistema “Benezis”. Predstavlenie znanii dlya resheniya prirodoresursnyh zadach: Podred. Vostroknutova E. P.: SPb, Anatoliya, 2006.