РАЗРАБОТКА НОВЫХ МЕТОДОВ ПОИСКА И РАЗВЕДКИ РУДНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Аташов С.; Ашыров Ю.; Байрамов М.; Амантуваков С.

Метаморфизм: Изменение минерального состава и структуры горных пород под воздействием высоких температур и давлений. Часто происходит в зонах субдукции и коллизии плит. Методы исследования геодинамических процессов.

Сейсмология: изучение землетрясений и строения Земли по распространению сейсмических волн.

Геодезия: измерение деформаций земной коры.

Геомагнетизм: изучение магнитного поля Земли и его изменений.

Геохимия: исследование изотопного состава пород и минералов для определения возраста и происхождения.

Дистанционное зондирование: изучение земной поверхности с помощью спутников. Численное моделирование: создание компьютерных моделей геологических процессов. Понимание геодинамических процессов имеет большое значение для: Прогнозирования землетрясений и вулканических извержений. Поиска полезных ископаемых. Оценки геологических рисков.

Тектоника плит является фундаментальной теорией, объясняющей многие геологические процессы. Изучение геодинамики позволяет глубже понять строение и эволюцию нашей планеты, а также прогнозировать будущие геологические события. Список использованнойой литературы:

1. Геодинамика. Аплонов С.В., М., 2019.

2. Основы геотектоники. Белоусов В.В. М., 2019.

3. Тектоника литосферных плит. Кокс А., Харт Р., 2018.

УДК 55

Аташов С., старший преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан Ашыров Ю., преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан Байрамов М., преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан Амантуваков С., студент, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан

РАЗРАБОТКА НОВЫХ МЕТОДОВ ПОИСКА И РАЗВЕДКИ РУДНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Аннотация

Поиск и разведка новых месторождений полезных ископаемых - одна из ключевых задач современной геологии. В связи с этим, возникает необходимость в разработке новых, более

эффективных методов. Одним из перспективных направлений является применение нейронных сетей.

Ключевые слова:

нейронные сети, геологоразведка, рудные месторождения, сейсмика, геохимия, прогнозирование, классификация.

Современные геологические исследования генерируют огромные массивы данных, которые сложно обработать вручную. Геологические процессы являются сложными и многофакторными, что затрудняет их моделирование традиционными методами.

Необходимость повышения точности прогнозов: От точности прогнозов месторождений зависит эффективность геологоразведочных работ и экономическая эффективность добычи полезных ископаемых.

Преимущества использования нейронных сетей.

Высокая точность прогнозов: Нейронные сети способны выявлять сложные взаимосвязи в данных, которые недоступны для традиционных методов.

Автоматизация процессов: Нейронные сети могут автоматизировать многие рутинные задачи, такие как интерпретация сейсмических данных, классификация пород и т.д.

Обработка больших объемов, данных: Нейронные сети эффективно работают с большими объемами данных, что позволяет использовать всю доступную информацию.

Адаптивность: Нейронные сети могут быть легко адаптированы к различным геологическим условиям.

Применение нейронных сетей в геологоразведке.

Прогнозирование месторождений: На основе геологических, геофизических и геохимических данных нейронные сети могут прогнозировать вероятность обнаружения месторождений в определенных районах.

Классификация пород: Нейронные сети позволяют классифицировать горные породы по их физическим свойствам, что важно для оценки перспективности месторождений.

Основные этапы разработки моделей на основе нейронных сетей

1. Сбор и подготовка данных: Сбор данных из различных источников (сейсмика, бурение, геохимия), очистка данных от шумов и выбросов, нормализация данных.

2. Выбор архитектуры нейронной сети: Выбор подходящей архитектуры нейронной сети (CNN, RNN, GAN и др.) в зависимости от задачи.

3. Обучение модели: Обучение нейронной сети на подготовленных данных с использованием алгоритмов оптимизации.

4. Валидация модели: Оценка точности модели на независимом тестовом наборе данных.

5. Применение модели: Использование обученной модели для решения конкретных геологических задач.

Перспективы развития. Использование гибридных моделей: Комбинирование нейронных сетей с физическими моделями для повышения точности прогнозов.

Разработка интерактивных инструментов: Создание интерактивных инструментов, позволяющих геологам визуализировать результаты моделирования и принимать обоснованные решения.

Использование больших объемов данных: Применение методов глубокого обучения для анализа больших объемов данных, включая спутниковые снимки, данные дистанционного зондирования и др.

Применение нейронных сетей открывает новые возможности для поиска и разведки рудных месторождений.

Список использованной литературы: 1. Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.

2. 2. LeCun Y., Bengio, Y., Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553)

3. Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.

4. James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning. Springer

УДК 55

Бабаева Э., преподаватель,