Поисково-ориентированная методика численного прогнозирования россыпей золота на примере Вагранского россыпного района

В результате полевых исследований и анализа данных фондовых отчетов в пределах Вагранского россыпного узла Северного Урала были выделены два типа шлихового золота, являющихся индикаторами коренной минерализации золото-сульфидно-кварцевого и гипогенно-гипергенного типов, которые были использованы в качестве эталонов для разработки цифровой системы прогнозирования параметров и локализации первичных источников россыпного золота. В настоящей работе формализованы (в виде количественной оценки) типоморфные характеристики шлихового золота (крупность, окатанность, сортировка и пробность, а также содержание элементов-примесей). Эти данные были обработаны с использованием методов мультипликативных показателей, линейной регрессии и дерева регрессии с использованием алгоритма случайного леса, что позволило с большей достоверностью и стабильностью, чем по рядовым параметрам в отдельности, прогнозировать состав и локализацию коренного оруденения. Чтобы получить необходимые данные для подобной оценки, достаточно отчетов по шлиховому опробованию, а дополнительные полевые и высокозатратные лабораторные исследования не являются обязательными, что сокращает как время, так и стоимость работ. Анализ матрицы корреляционных связей позволил выделить характерные показатели для коренной минерализации золото-сульфидно-кварцевого и гипогенно-гипергенного типов, а также предложить рекомендации по проведению поисково-разведочных работ с целью выявления коренной золотоносности узла. Все три использованных метода дали близкие результаты, позволяющие прогнозировать параметры коренной золотоносности, при этом метод расчета мультипликативных коэффициентов выявил более контрастный, выраженный результат и представляется наиболее простым и обобщенным, подходящим для любого набора согласованных данных, в то время как другие методы требуют более глубокого анализа входящих параметров. Основными преимуществами предлагаемого метода прогнозных оценок являются повышение эффективности и частичная автоматизация процесса определения перспектив коренного оруденения территорий.

россыпи, стратегические металлы, золото, мультипликативные показатели, прогнозная модель