Реконструктивна непараметрична геодинамічна класифікація гранітоїдів за петрофізичними даними (на прикладі порід Українського щита)
Результати генетичного петрофізичного аналізу гранітоїдів переважно представлені непараметричними даними. Шляхом виконання послідовних геоінформаційних процедур їх обчислення за допомогою методу дерев класифікації можна одержати класифікаційну модель і дискримінанті петрофізичні критерії, що добре о...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Теоретичні та прикладні аспекти геоінформатики |
|---|---|
| Дата: | 2010 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України
2010
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/97047 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Реконструктивна непараметрична геодинамічна класифікація гранітоїдів за петрофізичними даними (на прикладі порід Українського щита) / О.В. Шабатура // Теоретичні та прикладні аспекти геоінформатики: Зб. наук. пр. — 2010. — Вип. 7. — С. 184-192. — Бібліогр.: 9 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859666751810174976 |
|---|---|
| author | Шабатура, О.В. |
| author_facet | Шабатура, О.В. |
| citation_txt | Реконструктивна непараметрична геодинамічна класифікація гранітоїдів за петрофізичними даними (на прикладі порід Українського щита) / О.В. Шабатура // Теоретичні та прикладні аспекти геоінформатики: Зб. наук. пр. — 2010. — Вип. 7. — С. 184-192. — Бібліогр.: 9 назв. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Теоретичні та прикладні аспекти геоінформатики |
| description | Результати генетичного петрофізичного аналізу гранітоїдів переважно представлені непараметричними даними. Шляхом виконання послідовних геоінформаційних процедур їх обчислення за допомогою методу дерев класифікації можна одержати класифікаційну модель і дискримінанті петрофізичні критерії, що добре описують належність гранітоїдних утворень до геодинамічних класів
Результаты генетического петрофизического анализа гранитоидов преимущественно представлены непараметрическими данными. Путем использования последовательных геоинформационных процедур их вычислений с помощью метода деревьев классификации можно получить классификационную модель и дискриминантные петрофизические критерии, хорошо описывающие принадлежность гранитоидных образований к геодинамическим классам.
Mostly, the results of genetic petrophysical analysis of granitoids are presented by non-parametric data. In case of using of successive geoinformational processing of their calculations, with the trees classifications, а classification model and discriminates petrophysical criteria are obtained.
|
| first_indexed | 2025-11-30T12:08:43Z |
| format | Article |
| fulltext |
184
Зб. наук. праць “Теоретичні та прикладні аспекти геоінформатики”, 2010
УДК 552.1:53+519.8
© О.В. Шабатура, 2010
Київський національний університет імені Тараса Шевченка,
м. Київ
РЕКОНСТРУКТИВНА НЕПАРАМЕТРИЧНА
ГЕОДИНАМІЧНА КЛАСИФІКАЦІЯ
ГРАНІТОЇДІВ ЗА ПЕТРОФІЗИЧНИМИ
ДАНИМИ (НА ПРИКЛАДІ ПОРІД
УКРАЇНСЬКОГО ЩИТА)
Результати генетичного петрофізичного аналізу гранітоїдів переважно представ-
лені непараметричними даними. Шляхом виконання послідовних геоінформацій-
них процедур їх обчислення за допомогою методу дерев класифікації можна одер-
жати класифікаційну модель і дискримінанті петрофізичні критерії, що добре опи-
сують належність гранітоїдних утворень до геодинамічних класів.
Ключові слова: гранітоїди, непараметрична класифікація, геодинаміка, Україн-
ський щит.
Постановка проблеми. Методи класифікації гранітоїдів, що ґрун-
туються на аналізі їх складу (геохімічного, мінерального, вмісту вклю-
чень) мають у своєму арсеналі добре розроблений апарат геодинамічної
інтерпретації відомостей щодо формування порід. Дискримінантні
геохімічні, петрохімічні діаграми (SIAM – Б. Чаппела, А. Вайта, гранітів
А-типу: Дж. Вейліна, Г. Ебі; геодинамічних обстановок формування гра-
нітоїдів Дж. Пірса і Дж. Канна; Дж. Коббінга та інших) на основі кількісно-
го вивчення розподілу компонентів та індикаторних хімічних елементів
дозволяють зіставляти типи гранітоїдів із геодинамічними обстановка-
ми. Найвідоміша сьогодні класифікація гранітоїдів SIAM, за якою можна
встановити петроґенезис таких типів гранітоїдів: М, що відповідає об-
становками субдукційних внутрішньоплитно-океанічних зон, мантійних
деривіатів; І – інфракрустальних глибинних субдукційних зон; S – суб-
дукційних зон із суперкрустальними осадовими джерелами; A – аноро-
генним виплавкам, які приурочені до стабільних кратонів, рифтових зон.
Істотною перевагою таких класифікацій є застосування числових ме-
тодів обробки інформації щодо хімічного складу, петро- і геохімічних по-
казників, ізотопних характеристик елементів тощо, що є важливою скла-
довою об’єктивного підходу до їх геодинамічної інтерпретації. Однак,
існує величезний масив геологічних даних, представлених непарамет-
ричною інформацією, тобто такою, де параметри статистично не оцінені.
185
Зб. наук. праць “Теоретичні та прикладні аспекти геоінформатики”, 2010
Наприклад петрографічна характеристика порід, результати аналізу ре-
човинно-структурних формацій і комплексів порід тощо.
Фізичні властивості гірських порід (гранітоїдів зокрема) містять ге-
нетичну інформацію щодо умов їх формування, але її важко одержати
через надзвичайну варіативність петрофізичних характеристик у межах
навіть однотипних геологічних об’єктів. Різко знижує геологічну інфор-
мативність для петрофізичного аналізу гетерогенність досліджуваних
ознак, які мають різний рівень статистично-кількісного і генетичного
вивчення.
Мета статті. Один із підходів для подолання цієї проблеми полягає
у розробці багатомірної непараметричної класифікації гранітоїдів, яка охоп-
лювала б масив різнобічних даних та враховувала структурну матрицю
зв’язку фізичних властивостей із породою. Ця інформація є надзвичайно
важливою, оскільки показує ієрархічну структурованість геологічних
об’єктів, їх взаємозв’язок із динамічними чинниками. Зазвичай вона пе-
редана через особливості розподілу петрофізичних ознак, їх кореляцію
та розмежування.
Реалізація створення непараметричної класифікації можлива у два
етапи: 1 – генетична класифікація породних утворень на основі петрофі-
зичного аналізу вихідних даних, представлених у вигляді матриці вели-
чин фізичних властивостей порід [3]; 2 – математичне моделювання з
використанням результатів петрофізичної генетичної класифікації, що має
на меті отримання реконструктивної генетичної класифікації гранітоїдів,
тобто одержання кількісних співвідношень ознак, що характеризують
умови породоутворення класифікованих об’єктів.
Широка сфера застосування методів непараметричної класифікація
робить їх привабливим інструментом аналізу даних. Універсальним є ме-
тод дерев класифікації [7–9], широко застосовуваний у таких прикладних
областях як медицина (діагностика), програмування (аналіз структури
даних), ботаніка (класифікація) і т. д. Поширення досвіду класифікації
непараметричних даних на геологію дасть змогу повніше залучати ве-
ликі обсяги інформації до обробки числовими методами в автоматизо-
ваному режимі, виконувати математичне моделювання, одержувати нові
результати у геопрогнозі, розвідці та пошуках корисних копалин.
Основний матеріал. Петрогенетична кластерізація. Формуван-
ня масиву ознак, які використовуються у непараметричній класифікації,
здійснене на основі комплексного підходу до петрофізичного аналізу
(свідоцтво про відкриття “Явление петрофизической фиксации геодина-
186
Зб. наук. праць “Теоретичні та прикладні аспекти геоінформатики”, 2010
мических процессов гранитоидными образованиями”, автори М.І. Тол-
стой, А.П. Гожик, А.В. Сухорада, О.В. Бобров, реєстраційний № 417-A,
диплом №333, м. Москва, 5.06.2007) і відповідної петрогенетичної класи-
фікації гранітоїдів [3, 4].
Петрощільнісна класифікація гранітоїдів ґрунтується на сумісному
аналізі густинних, ємнісних, пружних параметрів, і у найбільш генералізо-
ваному вигляді відображає зміни розміру упаковки кристалічної форми
кремнекисневих ґраток мінералів гранітоїдів внаслідок дії зовнішніх чин-
ників. Важливою ознакою є рівень глибинності формування порід (вира-
жений у одиницях шкали “більше–менше”). Окрему групу реконструк-
тивних ознак становлять типи деформацій гірських порід, визначених на
основі вивчення поведінки деформаційної компоненти відкритої порис-
тості. Відомо, що цей параметр, на відміну від загальної пористості, за-
лежить, головною мірою, від типу деформацій і пружних параметрів VP,
VS. Швидкість розповсюдження пружних хвиль сягає максимальної ве-
личини в недеформованих відмінах і зменшується через деформації будь-
якого типу (через крихкі деформації – найбільш різко) [1–3].
Зіставлення широкого кола петрофізичних характеристик гранітоїдів
дозволило виявити їх певну кластерізацію. Завдяки залученню петрогра-
фічної інформації окреслився більш-менш чіткий поділ петрофізичних кла-
стерів із жорстким зв’язком етапності становлення гірських порід, що
відповідають умовам їх формування [2–5]. З метою розділу впливу по-
родоутворювальних і епігенетичних процесів у петрощільнісній класифі-
кації застосовано терміни “первинно” (головні процеси становлення по-
роди – протокристалізація, перекристалізація) і “вторинно” (інтегральний
вплив наступних перетворень – метаморфізму, метасоматозу, деформацій
тощо).
Петромагнітна класифікація гранітоїдів ґрунтується на виокрем-
ленні чинників, які залежать від умов утворення головним чином руд-
них мінералів – основних носіїв магнетизму гірських порід. Породо-
утворювальні мінерали гранітоїдів є або діамагнітними (кварц, польові
шпати), або парамагнітними (слюди, амфіболи, піроксени, гранати).
Навіть невеликі домішки феромагнітних мінералів (магнетиту, тита-
номагнетиту) повністю визначають магнітні властивості породи в ціло-
му. Валовий аналіз магнітних властивостей гранітоїдів різних регіонів
дозволив А.В. Сухораді встановити емпіричну закономірность бімо-
дального розподілу магнітної сприйнятливості, що має мінімум у об-
ласті близько 0,001 од. СІ. Ця велична виступає критерієм поділу порід
187
Зб. наук. праць “Теоретичні та прикладні аспекти геоінформатики”, 2010
на “немагнітний” і “магнітний” типи гранітоїдів. Належність до “не-
магнітного” типу засвідчує переважну роль фемічних мінералів у фор-
муванні індуктивної намагніченості порід, а належність до “магнітно-
го” типу – наявність достатньої кількості феромагнетиків. Реконст-
руктивні ознаки, одержані завдяки цій петромагнітній класифікації –
сингенетичний або епігенетичний тип магнітності порід, якісний рівень
результатів визначення фугітивності кисню.
Петрорадіоактивна класифікація гранітоїдів ґрунтується на вивченні
розподілу потужності дози інтегрального гамма-випромінювання урану,
торію і калію. Наявність і концентрація акцесорних радіоактивних міне-
ралів (основних носіїв радіоактивних елементів) опосередковано висту-
пають індикаторами зміни фізико-хімічних і термодинамічних умов фор-
мування порід і надають важливу генетичну інформацію.
Паралельне вивчення вказаних фізичних параметрів по одних зраз-
ках, супроводжене петрографічними дослідженнями, дозволяє зробити
достатньо обґрунтовані висновки щодо умов утворення порід:
- характеристики тектонічного режиму (стиск – всебічний, не-
рівномірний, однобічний; розтяг – одновісний, лінійної зони тощо),
які ґрунтуються на інформації щодо величини і співвідношення
швидкостей розповсюдження пружних хвиль, їх анізотропії (зок-
рема анізотропії VS), а також щодо величини і природи загальної
і ефективної пористості;
- характеристики напружено-деформаційних умов (тип і відносна
інтенсивність деформацій), які ґрунтуються на аналізі величини
і співвідношення швидкості розповсюдження пружних хвиль і
типів пористості;
- рівні глибинності формування порід за комплексним аналізом
структурної крихкості, кристалохімічної щільності і об’ємної гус-
тини, а також із врахуванням сингенетичних величин загальної і
ефективної пористості;
- окиснювально-відновні умови, які встановлюються на основі ана-
лізу розподілу магнітних параметрів та їх кореляції з петрохіміч-
ними показниками.
Для проведення досліджень обрана вибірка магматичних порід Ук-
раїнського щита, що складається із 67 петротипів [3]. Проведений петро-
фізичний аналіз за масивом ознак фізичних властивостей дав змогу от-
римати ряд характеристик геодинамічних умов їх формування і епігене-
тичних перетворень. У кодованому вигляді ці ознаки наведені у таблиці.
188
Зб. наук. праць “Теоретичні та прикладні аспекти геоінформатики”, 2010
* Ïîÿñíåííÿ äî òàáëèö³ íàâåäåí³ ó òåêñò³.
Ïðåäèêàòîðí³ îçíàêè íåïàðàìåòðè÷íî¿ ãåíåòè÷íî¿ êëàñèô³êàö³¿*
Номер
з/п Петротип Синпалеотекто-
нічний режим
Епіпалеотекто-
нічний режим
Рівень
глибин-
ності
Фугітив-
ність
кисню
Терміна-
льна
вершина
класифі-
кації
1 Гранодіорит жежелівський СПР-ОС-ПД ЕПТ-КР-КД ГМ2 ФН 9
2 Діорит букинський СПР-НР-ПД ГМ3 ФВ 6
3 Кв. монцодіорит букинський СПР-НР-ПД ГМ3 ФВ 6
4 Кв. монцодіорит тригурський СПР-НР-ПД ГМ2 ФВ 6
5 Гранодіорит олександрівський СПР-КУ-ДН ГМ2 ФН 9
6 Кв. монцоніт тнянський СПР-КУ-ДН ГМ2 ФН 9
7 Граніт єкатеринівський СПР-НР-КД ГМ1 ФВ 9
8 Граніт кам’яномогильський СПР-НР-КД ГМ1 ФВ 9
9 Граніт кишинський СПР-НР-ПД ГМ1 ФВ 7
10 Граніт устинівський СПР-НР-ДН ГМ1 ФВ 7
11 Гранодіорит мухарівський СПР-НР-ПД ГМ2 ФВ 6
12 Граніт ємельянівський СПР-НС-ПД ЕПТ-КР-КД ГМ1 ФВ 9
13 Граніт коростенський СПР-ОС-ДН ГГ ФВ 4
14 Граніт лізниківський СПР-НР-ПД ГГ ФВ 4
15 Граніт остриївський СПР-НР-ПД ГГ ФВ 4
16 Граносієніт чолівський СПР-НР-ПД ГГ ФВ 4
17 Рапаківі малинський СПР-НС-ПД ГГ ФВ 4
18 Рапаківі потієвський СПР-НС-ПД ГМ1 ФВ 9
19 Граніт іскренський СПР-КР-ПД ГМ2 ФВ 13
20 Граносієніт русько-полянський СПР-НР-ПД ГМ1 ФВ 9
21 Кв. монцоніт хлистунівський СПР-ОС-ДН ГМ1 ФВ 11
22 Монцодіорит хлистунівський СПР-ОС-ДН ГМ2 ФВ 9
23 Рапаківі корсунський СПР-КУ-ДН ГМ1 ФН 9
24 Рапаківі шполянський СПР-НР-ДН ЕПТ-КУ-КД ГМ1 ФВ 9
25 Граніт боков’янський СПР-КР-ДН ГМ2 ФВ 13
26 Граніт крупський СПР-КУ-ДН ЕПТ-КР-КП ГМ1 ФВ 13
27 Граніт новоукраїнський СПР-НС-ПД ЕПТ-КР-КД ГМ2 ФН 13
28 Кв. монцоніт іванівський СПР-КР-ДН ЕПТ-НС-КД ГМ1 ФВ 12
29 Кв. сієніт крупський СПР-НР-КД ГМ2 ФВ 13
30 Лейкограніт новоукраїнський СПР-КУ-ДН ЕПТ-КР-ПД ГМ1 ФВ 13
31 Лейкограніт оріхівський СПР-КУ-ДН ГМ2 ФН 13
36 Чарнокіт боков’янський СПР-КР-ДН ГМ2 ФВ 13
37 Кв. діорит обіточненський СПР-КУ-ДН ГМ3 ФВ 6
38 Тоналіт осипенківський СПР-КР-ДН ГМ3 ФВ 6
39 Граніт осницький СПР-ОС-ДН ГМ1 ФВ 9
40 Гранодіорит осницький СПР-ОС-ДН ГМ1 ФВ 6
41 Гранодіорит судилківський СПР-ОС-ДН ГМ2 ФН 6
42 Гранодіорит ясногірський СПР-ОС-ДН ГМ1 ФВ 6
43 Діорит вирівський СПР-ОС-ДН ГМ2 ФВ 6
45 Кв. монцодіорит вирівський СПР-ОС-ДН ГМ2 ФВ 6
46 Монцодіорит вирівський СПР-ОС-ДН ГМ2 ФВ 6
47 Граніт львівківський СПР-НР-КД ГМ1 ФВ 12
48 Граніт пержанський СПР-НР-КД ГМ1 ФВ 12
49 Граніт сирницький СПР-НР-КД ГМ1 ФВ 12
50 Граніт хочинський СПР-НР-КД ГМ1 ФВ 12
51 Сієніт яструбецький СПР-НР-КД ГМ1 ФВ 12
52 Граніт новоянісольський СПР-ОС-КД ЕПТ-КР-КД ГМ2 ФВ 13
57 Кв. діорит тетіївський СПР-КУ-ДН ГМ2 ФВ 11
58 Ендербіт старокримський СПР-КУ-ДН ЕПТ-КР-ПД ГМ2/4 ФВ 6
59 Граніт дмитрівський СПР-НР-ПД ГМ2 ФВ 6
60 Граніт каранський СПР-КР-КД ГМ1 ФВ 6
63 Граносієніт кальміуський СПР-КР-ДН ЕПТ-КР-КД ГМ1 ФВ 6
67 Чарнокіт хлібодарівський СПР-ОС-ПД ГМ3 ФВ 6
189
Зб. наук. праць “Теоретичні та прикладні аспекти геоінформатики”, 2010
Однією із важливих передумов здійснення непараметричної класифі-
кації є калібрування предикаторних змінних (тобто тих, за якими
здійснюється прогнозне віднесення до того чи іншого кластеру класифі-
кації). Калібрування полягає у переведенні їх у певну шкалу одиниць: інтер-
вальну або категоріальну, що дасть змогу використовувати ці дані як
операнди при чисельному обрахунку.
Відповідно, глибинність (Г) має 5 градацій інтервальної шкали: дуже
мала (гіпабісальна – ГГ), мала, середня, велика (рівні мезоабісальної
фації, відповідно ГМ1, ГМ2, ГМ3), дуже велика (абісальна фація ГА).
Син- і епіпалеотектонічні режими (СПР і ЕПТ) – 4 градації категорі-
альної шкали: квазівсебічне розущільнення (КР), неоднорідний розтяг
(НР), неоднорідний стиск (НС), квазівсебічне ущільнення (КУ).
Син- і епігенетичні деформації – 3 градації: пластичні (ПД), крихкі
(КД), не проявлені (ДН).
Первинна і вторинна магнітність (ПМ і ВМ) – 3 градації: немагнітні,
магнітні, непроявлені (МН).
Фугітивність кисню – 3 градації: низька (ФН), висока (ФВ), невизначена.
Загальна радіоактивність (ЗР) – 4 градації: калієва (K), торієва (Th),
уранова (U) та змішані.
Метод непараметричної класифікації. Автоматизований підхід
до визначення належності спостережень (петротипів) до того чи іншого
класу категоріальних змінних реалізується у методі дерев класифікацій,
який поєднує елементи дискримінантного аналізу, кластерного аналізу,
непараметричної статистики, нелінійного оцінювання [6].
Універсальність застосованого підходу полягає у здатності викону-
вати одномірне галуження для аналізу внеску кожної змінної, що дозво-
ляє оперувати даними різних калібрувань. Під час обрахунку вхідні дані
зазнають конвеєрної прогонки за методом регресійного аналізу із такими
заданими параметрами: 1 – вибір критерію точності прогнозу; 2 – вибір
типу галуження; 3 – визначення моменту переривання галуження; 4 –
визначення задовільного розміру дерева.
1. Найточнішим прогнозом вважається той, який пов’язаний із най-
меншою ціною обчислень (інакше кажучи, часткою неправиль-
но класифікованих спостережень). Для забезпечення мінімаль-
ної частки неправильно класифікованих спостережень необхід-
но провести вибір апріорних ймовірностей, пропорційних розмі-
рам класів, а ціну помилок класифікації вибирати однаковою для
всіх класів.
190
Зб. наук. праць “Теоретичні та прикладні аспекти геоінформатики”, 2010
Апріорні ймовірності формують тестову, а об’єкти з відоми-
ми геодинамічними обстановками формування – навчальну ви-
бірки. Цей підхід дозволяє уникнути зворотно-корелятивного зв’язку
між виборками, унеможливлює створення штучних об’єктів кла-
сифікації.
2. Вибір типу галужень виконують послідовно, від початкової верши-
ни, переходячи до вершин-“нащадків” аж до припинення галужен-
ня, або ситуації, коли “нерозгалужені” вершини-“нащадки” не ста-
нуть термінальними (тобто кінцевими). Переглядаючи всі мож-
ливі варіанти галуження за кожною предикаторною змінною оби-
раємо ту, яка дає найбільший ріст критерію згоди. У випадку кате-
горизувальної предикаторної змінної, яка набуває на даному вузлі к
значень, існує рівно 2(e – 1) – 1 варіантів розбивання множини її зна-
чень на дві частини. У випадку порядкового предикатора (інтер-
вальна шкала), який має у вузлі к різних рівнів існує, к – 1 точок
розділу.
У якості критерію згоди використовують міру Джині (суму
всіх попарних добутків відносних розмірів класів), яка набуває
нульового значення, якщо у даній вершині є всього один клас,
максимальною – якщо розміри всіх класів однакові.
3. Припинення операції галуження здійснювали за числом некласи-
фікованих спостережень (вибирали рівним 0), при якому галужен-
ня триває доти, доки всі термінальні вершини не стануть “чисти-
ми” і будуть містити не більше, ніж апріорно задане число спос-
тережень.
4. Вибір “задовільного” дерева класифікацій реалізовували через ви-
конання крос-перевірки тестової навчальної вибірки. Якщо ціни
на тестовій вибірці будуть більшими, ніж на навчальній, це свідчи-
тиме про поганий результат крос-перевірки. Тоді слід вишукува-
ти дерево іншого розміру.
Висновки і обговорення. Результати непараметричної класифікації
показали суттєву неоднорідність розподілу генетичних класів гранітоїдів
(рисунок) і яскраву відмінність петрофізичних критеріїв, за якими відбу-
валося галуження.
Віднесення об’єкту IV до класу S-гранітоїдів послідовно пере-
дається через петрофізичні критерії первинної магнітності (яка має
переважно піротинову природу) і невеликих рівнів глибинності, що
підтверджується їх геологічною належністю до суперкрустальних
191
Зб. наук. праць “Теоретичні та прикладні аспекти геоінформатики”, 2010
верхньокорових рівнів генерації розплавів. Більш глибинні неоднорі-
дно ущільненні парамагнітні відміни (об’єкт XIII) явно мають суб-
дукційну обстановку формування.
Об’єкт VI, який відносяться до І-типу гранітоїдів, представлений син-
тектонічними і парамагнітними утвореннями. Магнітні різновиди цього
типу гранітоїдів містять магнетит, який утворюється у породах змішано-
го і гібридного більш лужного складу (об’єкт IX). Прогресивне нарощу-
вання фугітивності кисню із активізацією стресової тектоніки призводить
до формування відмін об’єкту XI.
Об’єкти, що відповідають анорогенному типу гранітоїдів (об’єкти
VII і XII) є продуктами диференціації лужно-базальтової магми, що
і обумовлює їх різку відмінність у петрофізичних критеріях класифі-
кації.
Крос-перевірка тестових і навчальних виборок показала добру
співставність результатів прогнозування за непараметричною класифі-
кацією. Показано правильне віднесення до класу гранітоїдів із відповід-
ною геодинамічною обстановкою, встановлено ряд критеріальних пет-
рофізичних ознак, за якими відбувається поділ класів. Цей аспект дос-
ліджень дає змогу виконати наступний крок – визначити ряд геофізичних
критеріїв для проведення співставлення, кореляції, розмежування геоло-
гічних об’єктів гранітоїдного складу.
Äåðåâî íåïàðàìåòðè÷íî¿ êëàñèô³êàö³¿ ãðàí³òî¿ä³â ÓÙ (ïóíêòèðîì ïîçíà÷åí³ ê³íöåâ³
îá’ºêòè êëàñèô³êàö³¿, ë³òåðà çíèçó â³äïîâ³äຠSIAM, öèôðà óãîð³ – ê³ëüê³ñòü îá’ºêò³â;
êîä íèæ÷å íå òåðì³íàëüíèõ îá’ºêò³â – êðèòåð³é ðîçãàëóæåííÿ)
192
Зб. наук. праць “Теоретичні та прикладні аспекти геоінформатики”, 2010
1. Звягинцев Л.И. Деформация горных пород и эндогенное рудообразование. – М.,1978. –
174 с.
2. Петрофизика гранитоидов Украинского щита / Толстой М.И., Чекунов А.В., Щер-
баков И.Б. и др. – К.: Hаук. думка, 1987. – 240 с.
3. Петрогеохімія і петрофізика гранітоїдів Українського щита та деякі аспекти їх прак-
тичного використання / Толстой М.І., Гасанов. Ю.Л., Гожик А.П. та ін. – К., 2003.
4. Толстой М.И., Гожик А.П. Петрофизическая характеристика геодинамических условий
формирования гранитоидных образований // Изв. АН СССР. Сер.геол. – 1989. – № 7. –
С. 43–49.
5. Толстой М.И. Некоторые теоретические посылки геологического моделирования
раннедокембрийского гранитообразования // Вестн. Киев. ун-та. Прикл. геохимия и
петрофизика. – 1991. – Вып. 17. – С. 3–14.
6. Шарапов И.П. Применение математической статистики в геологии. – М., 1971. – 224 с.
7. Breiman L., Friedman J. H., Olshen R.A., Stone C.J. Classification and regression trees.
Monterey, CA: Wadsworth & Brooks/Cole Advanced Books & Software, 1984.
8. Comparison of petrophysical and rock geochemical data in the Tampere–Hameenlinna
area, southern Finland / Lahtinen, Raimo and Korhonen, Juha V. – Geological Survey of
Finland. – 1996. – Bul. 392. – 45 p.
9. Ripley B.D. Pattern recognition and neural networks. – Cambridge: Cambridge Univ.
Press, 1996.
Реконструктивная непараметрическая геодинамическая классификация
гранитоидов по петрофизическим данным (на примере пород Украинского
щита) А.В. Шабатура
РЕЗЮМЕ. Результаты генетического петрофизического анализа гранитоидов пре-
имущественно представлены непараметрическими данными. Путем использова-
ния последовательных геоинформационных процедур их вычислений с помощью
метода деревьев классификации можно получить классификационную модель и
дискриминантные петрофизические критерии, хорошо описывающие принадлеж-
ность гранитоидных образований к геодинамическим классам.
Ключевые слова: гранитоиды, непараметрическая классификация, геодинамика,
Украинский щит.
Reconstructive non-parametric geodynamical classification of granitoids with
petrophysical data (on example of Ukrainian Shield rocks) O.V. Shabatura
SUMMARY. Mostly, the results of genetic petrophysical analysis of granitoids are
presented by non-parametric data. In case of using of successive geoinformational
processing of their calculations, with the trees classifications, а classification model and
discriminates petrophysical criteria are obtained.
Keywords: granitoids, non-parametric classification, geodynamics, Ukrainian shield.
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-97047 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 2409-9430 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-11-30T12:08:43Z |
| publishDate | 2010 |
| publisher | Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Шабатура, О.В. 2016-03-24T15:45:20Z 2016-03-24T15:45:20Z 2010 Реконструктивна непараметрична геодинамічна класифікація гранітоїдів за петрофізичними даними (на прикладі порід Українського щита) / О.В. Шабатура // Теоретичні та прикладні аспекти геоінформатики: Зб. наук. пр. — 2010. — Вип. 7. — С. 184-192. — Бібліогр.: 9 назв. — укр. 2409-9430 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/97047 552.1:53+519.8 Результати генетичного петрофізичного аналізу гранітоїдів переважно представлені непараметричними даними. Шляхом виконання послідовних геоінформаційних процедур їх обчислення за допомогою методу дерев класифікації можна одержати класифікаційну модель і дискримінанті петрофізичні критерії, що добре описують належність гранітоїдних утворень до геодинамічних класів Результаты генетического петрофизического анализа гранитоидов преимущественно представлены непараметрическими данными. Путем использования последовательных геоинформационных процедур их вычислений с помощью метода деревьев классификации можно получить классификационную модель и дискриминантные петрофизические критерии, хорошо описывающие принадлежность гранитоидных образований к геодинамическим классам. Mostly, the results of genetic petrophysical analysis of granitoids are presented by non-parametric data. In case of using of successive geoinformational processing of their calculations, with the trees classifications, а classification model and discriminates petrophysical criteria are obtained. uk Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України Теоретичні та прикладні аспекти геоінформатики Петрофізичне та петрогеохімічне моделювання геологічного середовища Реконструктивна непараметрична геодинамічна класифікація гранітоїдів за петрофізичними даними (на прикладі порід Українського щита) Реконструктивная непараметрическая геодинамическая классификация гранитоидов по петрофизическим данным (на примере пород Украинского щита) Reconstructive non-parametric geodynamical classification of granitoids with petrophysical data (on example of Ukrainian shield rocks) Article published earlier |
| spellingShingle | Реконструктивна непараметрична геодинамічна класифікація гранітоїдів за петрофізичними даними (на прикладі порід Українського щита) Шабатура, О.В. Петрофізичне та петрогеохімічне моделювання геологічного середовища |
| title | Реконструктивна непараметрична геодинамічна класифікація гранітоїдів за петрофізичними даними (на прикладі порід Українського щита) |
| title_alt | Реконструктивная непараметрическая геодинамическая классификация гранитоидов по петрофизическим данным (на примере пород Украинского щита) Reconstructive non-parametric geodynamical classification of granitoids with petrophysical data (on example of Ukrainian shield rocks) |
| title_full | Реконструктивна непараметрична геодинамічна класифікація гранітоїдів за петрофізичними даними (на прикладі порід Українського щита) |
| title_fullStr | Реконструктивна непараметрична геодинамічна класифікація гранітоїдів за петрофізичними даними (на прикладі порід Українського щита) |
| title_full_unstemmed | Реконструктивна непараметрична геодинамічна класифікація гранітоїдів за петрофізичними даними (на прикладі порід Українського щита) |
| title_short | Реконструктивна непараметрична геодинамічна класифікація гранітоїдів за петрофізичними даними (на прикладі порід Українського щита) |
| title_sort | реконструктивна непараметрична геодинамічна класифікація гранітоїдів за петрофізичними даними (на прикладі порід українського щита) |
| topic | Петрофізичне та петрогеохімічне моделювання геологічного середовища |
| topic_facet | Петрофізичне та петрогеохімічне моделювання геологічного середовища |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/97047 |
| work_keys_str_mv | AT šabaturaov rekonstruktivnaneparametričnageodinamíčnaklasifíkacíâgranítoídívzapetrofízičnimidaniminaprikladíporídukraínsʹkogoŝita AT šabaturaov rekonstruktivnaâneparametričeskaâgeodinamičeskaâklassifikaciâgranitoidovpopetrofizičeskimdannymnaprimereporodukrainskogoŝita AT šabaturaov reconstructivenonparametricgeodynamicalclassificationofgranitoidswithpetrophysicaldataonexampleofukrainianshieldrocks |