Металлогения олова Востока России.

Для оценки возможности выявления в регионе новых крупных оловорудных объектов автор использовал метод ранговых рядов, теоретическое обоснование которого и процедура реализации описаны в работах (Методическое , 1986; Булкин, 1984). Обработка имеющихся данных с помощью этого метода показала, что на территории оловоносных областей Востока России возможно выявление новых промышленных оловорудных объектов.

Для оценки перспектив оловоносности рудных районов (ОМРС-IV) и рудных полей (ОМРС-V), различающихся по особенностям их тектонического строения, использовался метод аналогии. На рисунке 24 показано положение различных типов оловорудных полей (ОМРС-V), содержащих те или иные по масштабам оловорудные объекты (вертикальные ряды), в соответствующих типах оловорудных районов (ОМРС-IV) (горизонтальные ряды). В узлах пересечения горизонтальных и вертикальных рядов цифрами показано количество полей определенных типов, присутствующих в соответствующих типах рудных районов. Кроме того, в этих же ячейках показано количество рудных полей, содержащих уже выявленные месторождения.

рис. 24

Статистический анализ данных, заложенных в рассматриваемую корреляционную матрицу (см. рис. 24) показал, что только четыре из выделенных шести типов оловорудных районов наиболее насыщены оловопроявлениями. По типу ОМРС эти районы представлены интрузивно-купольными поднятиями (тип А), очаговыми структурами блокового типа с внутренними кальдерами (тип В), горстообразными поднятиями, обрамленными вулкано-тектоническими депрессиями (тип Г) и вулкано-тектоническими прогибами (тип Е). Среди выделенных десяти типов оловорудных или потенциально оловорудных полей наиболее продуктивными в отношении олова являются типы 3, 4, 6, 8 и 10. В целом, только в 18 из 60 теоретически возможных комбинаций типов ОМРС IV и V иерархических уровней располагаются оловорудные поля, содержащие промышленные месторождения. Кроме того, выделяется еще шесть обстановок, в которых известны месторождения с непромышленными параметрами (см. рис. 24). Естественно предположить, что если в обстановке, например, В.4 из 24 полей в 11 находятся оловорудные объекты в ранге "месторождение", в том числе - в 7 известны промышленные месторождения, то и остальные 13 имеют реальные предпосылки для выявления крупных объектов и подлежат первоочередному более детальному анализу и изучению. С другой стороны, если в обстановке, например, Г.6 из девяти полей не выявлено к настоящему времени ни одного хоть сколько-нибудь значимого объекта, то нет никаких оснований вовлекать их в первоочередной анализ. Таким образом, обстановками, благоприятными для выявления промышленных месторождений олова на Востоке России, являются следующие (см. рис. 24): А.1, А.2, А.3, Б.4, В.4, Г.4, Г.5, Г.8, Г.10, Д.5, Д.6, Д.7, Д.8, Д.10, Е.8, Е.9, Е.10. Остальные из возможных обстановок представляются несперспективными для выявления в них крупных месторождений олова.

С целью разработки критериев оценки вертикального размаха оруденения автором проанализированы явления ритмической зональности жильных оловорудных тел. Подобные явления описаны в литературе применительно к месторождениям золота и полиметаллов (Богацкий, 1972; Коваленкер, Рыбаков, 1984; Твалчрелидзе, Батаридзе, 1987; Твалчрелидзе, 1990), а на оловорудных месторождениях они впервые изучены автором. В исследование вовлекались только объекты с жильными оловорудными телами. За основу принимались месторождения, на которых рудные тела полностью вскрыты по вертикали. Объектами, удовлетворяющими этому требованию, явились месторождения Солнечное, Придорожное, Фестивальное, Перевальное (Комсомольский район, Хабаровский край), Тернистое (Арминский район, Приморский края), Дубровское, Арсеньевское, Высокогорское (Кавалеровский район, Приморский край), Иультинское (Иультинский район, Чукотка). Статистический анализ зависимости между вертикальным размахом оруденения (h) и шагом (длиной полуволны) ритмической зональности (L) показал высокое значение коэффициента корреляции (R = 0,966772). Эмпирическое уравнение регрессии, имеет вид:

h = (140,73L_0,6 - 385,74)36,35

Отсюда следует, что, зная длину полуволны ритмической зональности хотя бы для верхней части рудного тела (жилы), можно, с использованием приведенного выше уравнения, оценить вероятный вертикальный размах оруденения для жилы в целом.

С целью оценки оловорудных объектов по комплексу признаков автором, совместно с программистом В.К.Сыркиным, разработана экспертная прогнозирующая система (ЭС) "Олово" и осуществлена опытная ее эксплуатация по прогнозированию оловянного оруденения (Родионов, Сыркин, 1995). Встроенная в архитектуру ЭС модель знаний представляет собой сеть локальных ячеек обобщенной информации, ранжированных в иерархическом ряду и связанных между собой соответствующими правилами логической связи. Этот ряд разбит на блоки, подблоки, секторы, подсекторы и локальные ячейки информации. Всего модель знаний включает 422 ячейки информации, каждая из которых соответствует тому или иному утверждению. Совокупность ячеек информации разделена на следующие 14 блоков. I -геотектоническое положение анализируемой площади (оловорудного поля). II - фундамент и вмещающая среда ОМРС. III - выраженность ОМРС в гравиметрическом поле. IV-тектонический контроль ОМРС. V - выраженность ОМРС в магнитометрическом поле. VI - характеристика магматических образований. VII - прямые поисковые признаки. VIII - геохимические признаки. IX - типы и характеристика рудно-метасоматических образований. Х -морфология рудных тел. XI - минеральные ассоциации рудных тел. XII - геохимические особенности рудных минеральных ассоциаций. XIII - геохимические особенности минералов. XIV - физико-химические условия формирования руд. Указанные блоки, в свою очередь, включают 85 подблоков, 180 секторов и 108 подсекторов информации. Структура сформированной БЗ построена с учетом необходимости осуществления логических рассуждений с одновременным привлечением нескольких гипотез, что обеспечило формирование серии логических последовательностей ("цепей"), ведущих к конечной цели - получению прогнозного заключения.

Проверка работоспособности ЭС "Олово" осуществлялась на эталонных объектах, в качестве которых выбраны хорошо известные и детально изученные месторождения олова Востока России: Фестивальное, Правоурмийское, Тигринное, Дубровское, Смирновское, Зимнее, Болторо, Иультинское, Индустриальное, Галимовское. Результаты оценки показали, что качество решения разных задач, поставленных перед ЭС, неравнозначно. Задача по определению вероятного промышленно-генетического типа прогнозируемого объекта в ранге "месторождение" решается качественно и с высокой степенью достоверности. Это рассматривается нами как весьма значительное достижение, поскольку знание классификационного положения прогнозируемого объекта уже на ранних стадиях его изучения позволяет установить комплекс поисково-разведочных методов применительно к конкретным геологическим ситуациям, с учетом преимущественного развития оруденения определенной оловорудной формации или определенного промышленно-генетического типа, а также осуществить качественно-количественное прогнозирование перспектив оловоносности (ресурсов Р₂ и РЗ) в крупных рудоносных структурах различного типа развития). Таким образом, разработанная ЭС позволяет решать задачи прогнозирования на стадии регионального изучения недр. Более локальные прогнозы, касающиеся количественной оценки ресурсов рудного поля, уровня эрозионного среза объекта и возможности обнаружения промышленных скоплений руд решается с меньшей долей вероятности. Это связано со спецификой созданной базы знаний, которая включает широкий спектр разнообразной геологической информации, но лишена знаний экономического характера. Тем не менее, по ряду косвенных характеристик и различных критериев (минералого-геохимических, геофизических, геолого-минералогических и др.) система дает количественные прогнозы и определяет вероятность их подтверждения. В качестве экзаменуемых объектов нами была принята серия рудопроявлений и небольших месторождений олова Магаданской области и Чукотки, на которых автором проводились полевые работы (Водораздельное, Теплое, Светлое, Кандычанское, Эльмаунское, Днепровское, Хетинское). Кроме того, проведена оценка прогнозных ресурсов олова для ряда рудных полей Хабаровского и Приморского краев с целью сопоставления получаемых результатов с аналогичными оценками, выполненными ранее другими исследователями и другими организациями на иной методической основе. Результаты сопоставления продемонстрировали достаточно высокую достоверность получаемых с помощью разработанной ЭС прогнозных заключений.

Таким образом, металлогенический анализ оловоносных территорий Востока России свидетельствует о сохраняющихся высоких перспективах выявления здесь крупных и богатых месторождений олова. Использование комплекса признаков позволило выделить обстановки, благоприятные для локализации промышленного оловянного оруденения, предложить метод оценки вертикального размаха оруденения и разработать экспертную систему, позволяющую решать задачи прогнозирования. Базирующиеся на исследованиях автора практические рекомендации были своевременно внедрены в производство.