ГЕОЛОГИЯ РУДНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ, 2009, том 51, № 5, с. 461-469
УДК 004.89:553.3
ОПЫТ РАЗРАБОТКИ ГРАФИЧЕСКОЙ БАЗЫ ДАННЫХ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ЭКСПРЕСС-ОЦЕНКИ ЗОЛОТОРУДНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ НА ОСНОВЕ ВЫБОРА ОБЪЕКТА-АНАЛОГА
© 2009 г. И. А. Чижова*, М. М. Константинов**, С. Ф. Стружков**
*Институт геологии рудных месторождений, петрографии, минералогии и геохимии РАН 119017, Москва, Ж-17, Старомонетный пер., 35 **Центральный научно-исследовательский геологоразведочный институт 117545, Москва, Варшавское шоссе, 129-1 Поступила в редакцию 06.04.2009 г.
Обоснована необходимость использования свойств графической информации при экспресс-оценке месторождений, наиболее сходных с эталонными объектами, для которых обеспечивается наглядное представление признаков и геологических ситуаций, неизвестных на экспертируемом слабоизученном объекте.
Предложена технология создания графической базы данных для информационно-аналитической системы поиска аналога. Впервые система экспресс-оценки золоторудных месторождений на основе выбора объекта-аналога дополнена графической базой данных, содержащей геологические материалы, необходимые при анализе месторождений, но которые невозможно представить в текстовом или цифровом виде. Учитывая широкое развитие интернет-технологий, для системы управления была выбрана технология создания вложенных ШML-файлов, обеспечивающая хранение неограниченного числа растровых изображений.
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ, ОБЩИЕ ПОНЯТИЯ О МЕТОДЕ АНАЛОГИИ И КОГНИТИВНОЙ ГРАФИКЕ
Переоценка формационных типов и масштабов известных рудопроявлений в результате подбора аналогов среди известных месторождений является одним из апробированных алгоритмов новых открытий. Вывод по аналогии широко используется при научных исследованиях. Суть этого процесса заключается в том, что знание, полученное из рассмотрения какого-либо месторождения, переносится на менее изученное, сходное с ним по существенным свойствам (Советский..., 1979). Этот подход позволяет углубить наши знания о слабоизученных месторождениях путем сопоставления их с хорошо изученными объектами-эталонами, провести их предварительную геолого-экономическую оценку.
Выводы, получаемые по аналогии, существенно зависят от того, какие свойства эталонного и оцениваемого объекта будут сравниваться. Разработка прогнозных заключений по методу аналогий требует формализации геологических представлений о сравниваемых объектах. Поэтому еще в 1979 г. Р.М. Константиновым был поставлен вопрос о необходимости разработки геологической теории
Адрес для переписки: И.А. Чижова. E-mail: tchijova@igem.ru
аналогий, учитывающей особенности геологических объектов.
Подготовка к лицензированию новых золотоносных площадей диктует необходимость их обоснованной оценки при дефиците исходной поисковой и разведочной информации. Вместе с тем в настоящее время в круг промышленных золоторудных объектов вовлекается все больше разнообразных месторождений, оценки которых путем подбора аналогов среди детально изученных месторождений встречают значительные затруднения. Использование в компьютерной технологии эталонирования объектов современной базы данных, учитывающей отечественный и мировой опыт геологии золота, обеспечит повышение эффективности детальных поисковых и оценочных работ на вновь выявляемых проявлениях в разнообразных геологических условиях и качественной подготовке лицензионных площадей.
В настоящее время компьютерная графика - это одно из наиболее бурно развивающихся направлений новых информационных технологий (Соловов, 1998). В научных исследованиях, в том числе и в фундаментальных, на стадиях формализации задачи, разработки моделей анализируемых объектов, схем применения методов решения, изображения полученных результатов для наглядности всегда применялась графическая информация (карты, схе-
мы, разрезы, графики и т.д.). Современные технические возможности позволяют хранить, быстро находить необходимую информацию и сравнивать ее между собой. Поэтому иллюстративные свойства компьютерной графики все более смещаются в сторону использования тех ее возможностей, которые позволяют активизировать способность человека мыслить сложными пространственными образами и обобщать увиденное. В связи с этим у компьютерной графики прослеживаются две основные функции: иллюстративная и когнитивная.
Иллюстративная функция компьютерной графики позволяет представить в наглядной форме то, что уже известно или реально существует. Когнитивная же функция компьютерной графики состоит в том, чтобы с помощью графического изображения получить новое, т.е. ранее не существующее знание или, по крайней мере, способствовать интеллектуальному процессу получения этого знания.
Когнитивное компьютерное моделирование определяется как синтез традиционного компьютерного моделирования и когнитивной компьютерной графики. Под термином когнитивная графика понимается совокупность приемов и методов образного представления условий задачи, которое позволяет либо сразу увидеть решение, либо получить подсказку для его нахождения.
В предисловии к работе (Зенкин, 1991) известный специалист в области искусственного интеллекта Д.А. Поспелов сформулировал три основных задачи когнитивной компьютерной графики. Первая задача - это создание таких моделей представления знаний, в которых была бы возможность однообразными средствами представлять как объекты, характерные для логического мышления, так и образы-картины, с которыми оперирует образное мышление. Вторая задача - визуализация тех человеческих знаний, для которых пока невозможно подобрать текстовые описания. Третья задача - поиск путей перехода от наблюдаемых образов-картин к формулировке некоторой гипотезы о тех механизмах и процессах, которые скрыты за динамикой наблюдаемых картин.
В настоящее время следует уделять большое внимание форме отображения собираемой графической информации. Унификация и стандартизация в представлении иллюстративной графической информации (растровых изображений) позволяет усилить ее когнитивные свойства, поскольку в данной ситуации упрощается процедура ее анализа при сопоставлении.
Учитывая огромные возможности когнитивных свойств графических образов, авторы приступили к созданию графической базы данных для информационно-аналитических системы экспресс-оценки золоторудных месторождений на основе выбора объекта-аналога. Такая база спроектирована как составная часть системы "АНАЛОГ", разработанной
авторами в 2002-2006 гг. (Чижова, 2004; СЫ/Иоуа, 2005, 20061, 2; СЫ/Иоуа вг а1., 2005). Основная задача, решаемая системой, следующая: по комплексу признаков, имеющихся на экспертируемом объекте, найти наиболее сходный с ним объект из множества эталонов (хорошо изученных золоторудных месторождений), имеющихся в базе данных. Оценка экс-пертируемого объекта (определение его рудно-фор-мационного типа, масштабности оруденения) проводится по методу аналогии на основании знаний об эталонном объекте-аналоге.
Геологическая постановка задачи и подготовка информационной основы системы (фактографической и графической баз данных) проводилась под руководством М.М. Константинова.
Изначально система "АНАЛОГ" опиралась на фактографическую базу данных. Выбор способа вычисления меры сходства объектов (эталонов из базы данных и экспертируемого объекта) проводится в зависимости от вида используемой информации, которая может носить как качественный, так и количественный характер (Чижова, 2004).
Графическая информация позволяет визуализировать ту часть знаний об объекте, для которых пока нет возможности получить текстовые описания.
Впервые в информационно-аналитической системе "АНАЛОГ" (версии 2007 г.) проведена интеграция технологии экспертных систем и когнитивной графики. Включение в систему графических образов обеспечивает использование в процессе принятия решения не только логического мышления исследователя, но и образного мышления, анализирующего образы-картинки (растровые изображения) и помогающего более точно описать геологическую ситуацию. Графические образы объекта-аналога позволяют сформировать по аналогии образ экспертируемого объекта, не существующий ранее. Система управления графической базой данных разработана И.А. Чижовой.
В названии авторам хотелось отразить основную идею статьи; но в то же время очевидно, что информация о построении фактографической базы данных также необходима для характеристики сведений, которые она включает для описания месторождений, а, следовательно, которые дополняются графическими изображениями. Поэтому эта информация оставлена в тексте.
ФАКТОГРАФИЧЕСКАЯ БАЗА ДАННЫХ КАК ИНФОРМАЦИОННАЯ ОСНОВА
СИСТЕМЫ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ О ВЫБОРЕ ОБЪЕКТА-АНАЛОГА
Информационной основой системы является база фактографических данных, разработанная с учетом опыта предшествующих баз данных и личных разработок авторов. Вопросам создания баз данных большое внимание уделяли многие специалисты в
Структура фактографической базы данных золоторудных месторождений
Группа признаков Название группы признаков
1 Региональные геологические структуры, определяющие размещение золоторудных провинций
2 Структуры рудного района и узла
3 Геологические формации, слагающие рудное поле
4 Складчатые структуры рудных полей и месторождений
5 Разрывные и блоковые структуры рудных полей и месторождений
6 Элементы структур, контролирующие положение наиболее крупных рудных тел и рудных столбов
7 Морфология и условия залегания рудных тел
8 Рудовмещающие породы
9 Фации метаморфизма вмещающих пород
10 Формации и фации околорудных метасоматитов
11 Минералы гидротермально-измененных пород
12 Минералы руд
13 Парагенезисы золота в рудах
14 Геохимические ассоциации золота
15 Текстуры руд
16 Проба золота
17 Размерность золота
18 Возраст рудовмещающих пород
19 Возраст оруденения
20 Характерные элементы первичных и вторичных геохимических ореолов
21 Геофизические аномалии (позиция в гравиметрическом поле)
22 Геофизические аномалии (позиция в магнитном поле)
23 Геолого-промышленные параметры
24 Параметры геохимических ореолов
25 Наличие в руде примесей и попутных ком
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.