Вяткин Виктор Борисович, старший научный сотрудник Центральной научной библиотеки Уральского отделения Российской Академии
Обращаясь к проблеме повышения эффективности прогнозно-поискового блока компьютерных технологий решения геологических задач, целесообразно остановиться на вопросе соответствия задаваемых для обучения эталонных объектов прогноза масштабу и стадии проводимых поисковых работ. Постановка данного вопроса обусловлена тем, что анализ многочисленной литературы по прогнозированию месторождений полезных ископаемых с применением математических методов и ЭВМ показывает, что в подавляющем большинстве случаев прогнозные алгоритмы, предлагаемые для распознавания рудных объектов, ориентированы на аппроксимацию эталонных (целевых) объектов прогноза единичными элементарными ячейками исследуемой территории.
Рассматривая поисковые прогнозно-геологические исследования с чисто математической точки зрения, такое представление эталонных объектов не вызывает возражений, особенно при достаточно большом их числе. Однако взгляд с позиций общей методологии поиска месторождений полезных ископаемых, которая предусматривает разбиение геолого-поискового процесса на ряд стадий с соответствующими каждой стадии масштабом и целевым назначением работ, позволяет утверждать, что аппроксимация эталонных объектов прогноза единичными элементарными территориальными ячейками не является в достаточной степени геологически корректной.
Поясним сказанное примером. Пусть при проведении работ ГДП-200 поставлена задача выявления площадей, в структурно-геологическом отношении являющихся аналогами известных рудных полей, вмещающих промышленные месторождения определенного вида полезного ископаемого. Если теперь в качестве эталонных объектов взять только те элементарные ячейки территории, которые непосредственно локализуют рудные тела (месторождения), то фактически, с одной стороны, задачу поиска объектов одного иерархического уровня мы латентно заменим задачей поиска объектов другого, причем более низкого уровня, а с другой стороны – нарушим стадийность работ, соответствующую принятой иерархии рудных единиц (рудный элемент – рудный минерал – рудное тело – рудное месторождение – рудное поле – рудный район – рудная провинция). Чтобы избавиться от геологической некорректности и не входить в противоречие с итерационностью геолого-поискового процесса, необходимо эталонные объекты прогноза задавать в рудотаксономических границах, соответствующих масштабу проводимых работ. Границы при этом должны быть определены в результате некоторой однозначной процедуры, а не являться произвольными, то есть не зависящими от пространственного распределения свойств геологической среды. В этом случае совокупность элементарных ячеек территории, попадающих в контур эталонного объекта прогноза, соответствующего геологическому заданию, включается в обработку в виде связного множества элементов, которое воспринимается прогнозирующей системой (компьютером) как единое целое. Спонтанно может возникнуть вопрос: почему, не взирая на геологическую некорректность задания эталонных объектов прогноза, приводящую к нарушению стадийности геолого-поисковых работ, прогнозные алгоритмы
Отвечая на поставленный вопрос, прежде всего, следует отметить, что процесс математизации поисковых прогнозно-геологических исследований с использованием ЭВМ с самого начала шел по пути геологической адаптации известных математических схем решения технических задач диагноза и распознавания образов, которые изначально ориентировались на дискретное задание эталонных объектов в виде единичных множеств. При этом задача исследования связных множеств элементов, фиксированных на координатной плоскости, не ставилась, в силу чего аппроксимация эталонных объектов единичными элементарными ячейками при проведении прогнозно-геологических работ стала традиционной, превратившись по существу в методическую парадигму. Кроме того, в прагматическом отношении, неоспоримым на первый взгляд фактом в пользу представления эталонных объектов прогноза единичными элементарными ячейками являются многочисленные примеры выделения с их помощью на результирующих прогнозных материалах как известных рудных объектов, так и новых потенциально-рудных участков. Но, рассматривая решение прогнозно-поисковых задач с информационно-диалектических позиций, в связи с этим следует отметить, что естественные геологические объекты, принадлежащие к различным иерархическим уровням и соотносящиеся между собой как часть и целое, передают друг другу и содержат друг о друге определенное количество информации, величина которого тем больше, чем ближе расположены объекты в иерархическом ряду. Естественно, что, задавая в качестве эталонных объекты одного рудотаксономического уровня, и формируя достаточно представительное множество признаков их описания, мы, в результате прогнозных построений, будем также в определенной степени фиксировать и объекты из смежных уровней.
Основываясь на изложенном, представляется необходимым классифицировать поисковые прогнозно-геологические задачи, решаемые с использованием эталонов-аналогов и компьютерных технологий, на геологически корректно и некорректно поставленные. То есть прогнозная задача является геологически корректно поставленной, если эталонный рудный объект, задаваемый компьютеру для обучения, соответствует масштабу и стадии проводимых геолого-поисковых работ, а его границы определены в результате некоторой однозначной процедуры. В противном случае, постановка прогнозной задачи считается геологически некорректной. (Для краткости – просто корректная и некорректная задача прогноза.)
Исходя из различия в представлении эталонных объектов (связное множество или единичные, дискретные элементы), корректная и некорректная задачи прогноза, по-видимому, требуют также и различных методик, как для построения решающих правил, так и для анализа исходных фактографических материалов.
Примечание автора: В настоящее время геологически корректно и некорректно поставленные поисковые прогнозно-геологические задачи именуются как прогнозно-поисковые задачи первого и второго рода, соответственно.