Blog Post: Алгоритм обсчитал запасы крупнейшего месторождения золота

Математики создали новую методику поиска месторождений золота и других металлов, которая может сделать оценку их запасов гораздо точнее. Ее работу ученые проверили на уже известных сибирских месторождениях золота Сухого Лога, говорится в сообщении пресс-службы Сколковского института науки и технологий (Сколтеха). Статья с результатами работы опубликована в научном журнале Geophysical Journal International. "Бурение такого количества разведочных скважин, как на Сухом Логе, сегодня обошлось бы в несколько десятков миллионов долларов. Мы показали, что при помощи геофизических измерений можно получать сопоставимую по детальности информацию. Это в разы дешевле и быстрее", - прокомментировал один из авторов работы, научный сотрудник МФТИ и "Сколтеха" Михаил Маловичко, чьи слова приводит пресс-служба Физтеха. В отличие от "золотых лихорадок" прошлых веков, сегодня почти все золото добывается не в виде самородков или песка, а в результате химической переработки медных и других руд, где золото присутствует в небольших, но значимых количествах. Поэтому очень важно точно оценивать количество металла, которое можно извлечь из руд подобных месторождений, - по этому показателю можно понять, будет ли их разработка рентабельной. Существует несколько методик, с помощью которых ученые получают подобные данные, однако они или отличаются относительно низкой точностью, или же требуют вложения серьезных средств и времени. Российские и американские математики упростили эту задачу, приспособив так называемую электромагнитную разведку для работы с крупными запасами золотоносной руды и других полезных ископаемых. Принципы ее работы заключаются в следующем: геологи вставляют наборы электродов в скважины, которые пробурены в изучаемых породах. Затем ученые пропускают через них переменный ток и наблюдают за тем, как меняется электромагнитное поле на соседних участках потенциального месторождения. Если в них есть залежи металлических руд, то проводимость таких участков будет выше, что отразится на состоянии поля. Электронная рудная "лоза" Эта методику горные инженеры используют с середины прошлого века, однако у нее есть свои ограничения. Ее крайне тяжело применять для изучения больших месторождений по двум причинам - электроды и связанную с ними технику достаточно тяжело разворачивать на большой площади, а для подсчета результатов замеров нужны очень большие вычислительные ресурсы. "Мы предложили новый численный метод, позволяющий в разы ускорить решение задачи", - пояснил Маловичко. Математики разработали преобразователь, который учитывал физические особенности распространения электромагнитного поля в геологической среде и специфику геофизических измерений. На основе этого ученые создали алгоритм решения нужной им задачи. Используя этот алгоритм, ученые попытались оценить запасы золота в Сухом Логе, крупнейшем по запасам золота месторождении, которое было открыто в Иркутской области в 1960 годах. Для этого математики использовали суперкомпьютеры, установленные в НИЦ "Курчатовский институт" и в "Сколтехе". "Это месторождение, несмотря на грандиозные запасы, очень сложное из-за низких содержаний золота. Советская геология в свое время потратила огромные деньги, которые тогда никто не считал, на бурение около 800 разведочных скважин. Поэтому сегодня Сухой Лог представляет собой идеальный полигон для тестирования различных разработок в области геологоразведки и сравнения их результатов с имеющимися точными данными", - добавил еще один участник работы Андрей Тарасов из СПбГУ. Обработав массивы информации из Сухого Лога, Маловичко, Тарасов и их коллеги создали детальную цифровую трехмерную модель месторождения. По их словам, она оказалась очень близкой к результатам замеров советских геологов, что подтвердило работоспособность нового алгоритма. Аналогичным образом можно оценивать объемы и других месторождений, в том числе медно-никелевых, медно-колчеданных и полиметаллических руд. Это ускорит их разработку и сделает ее более экономически эффективной, заключают авторы статьи. Источник: nauka.tass.ru