Using data storage and management systems to optimize geological prospecting works

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The process of mineral prospecting and exploration involves a large number of financial risks, which requires to be armed with substantial amount of data before starting the works. This is particularly true in the context of the depleted fund of easily discovered deposits. The importance of geological, geophysical, geochemical, mining and drilling methods is increasing under continuous geological exploration that demands the methods to be more and more efficient. The geographic information systems and databases has long become an integral part of geological prospecting. Moreover, they have a significant impact on reducing the time for preparation and executing works at the initial stages of ore deposit prospecting and exploration. The database including graphical and attributive data is the main component of any geological prospecting work. The capability, productivity and efficiency of the system as well as resulting effectiveness of geological prospecting largely depend on the correctness of the developed database structure. The purpose of the study was to present the analysis results of the developed approach for effective management of geological exploration data from the early stages to the end of the project, which will enable maximally efficient work performance with minimal time expenditures. This concerns the creation of a unified database structure and data processing systems to be employed in geological exploration works at various sites without developing an individual database for a specific territory or for different prospecting methods.

About the authors

S. A. Baranova

A.P. Vinogradov Institute of Geochemistry SB RAS; Irkutsk National Research Technical University

Email: s.baranova@igc.irk.ru
ORCID iD: 0009-0007-7869-6596

A. V. Blinov

A.P. Vinogradov Institute of Geochemistry SB RAS; Irkutsk National Research Technical University

Email: ablinov@igc.irk.ru
ORCID iD: 0000-0003-4562-2201

S. N. Prosekin

A.P. Vinogradov Institute of Geochemistry SB RAS; Irkutsk National Research Technical University

Email: pros.sergey@igc.irk.ru
ORCID iD: 0000-0001-6047-3035

References

  1. Пчелка В.Я., Михно А.Н., Мальченко Е.Г., Фрейман Г.Г., Мальченко Т.Д. Опыт применения георадаров серии «Лоза» при поисках перекрытых медно-золоторудных зон // Геология и охрана недр. 2012. № 2. С. 82–88. EDN: YNHRII.
  2. Некрасов Е.М. Поиски и разведка золоторудных месторождений на основе структурных предпосылок // Руды и металлы. 2019. № 1. С. 26–36. https://doi.org/10.24411/0869-5997-2019-10003. EDN: LDVJYT.
  3. Машковцев Г.А. Пути совершенствования научно-методического обеспечения геологоразведочных работ на твердые полезные ископаемые // Разведка и охрана недр. 2019. № 3. С. 3–11. EDN: CHKPWT.
  4. Медведева Т.Ю., Суворова Е.Б., Гущин А.С., Матюхина Т.Н., Минина М.В., Сахань Ю.В.. Геоинформационные системы как основной инструмент для решения задач мониторинга недропользования // Геология нефти и газа. 2021. № 3. С. 51–65. https://doi.org/10.31087/0016-7894-2021-3-51-65. EDN: SRTRMN.
  5. Omali T.U. Utilization of remote sensing and GIS in geology and mining // International Journal of Scientific Research in Multidisciplinary Studies. 2021. Vol. 7. Iss. 4. P. 17–24.
  6. Логинов Д.С. Опыт использования геоданных в картографическом обеспечении геологоразведочных работ // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2021. Т. 65. № 5. С. 598–608. https://doi.org/10.30533/0536-101X-2021-65-5-598-608. EDN: UNXGKH.
  7. Маммедов А.А., Мусаев Ш.Д., Пошивайло Я.Г., Федотов Г.С. Геоинформационное обеспечение геологоразведки месторождений руд цветных металлов // ИнтерКарто. ИнтерГИС. 2020. Т. 26. № 2. С. 120–136. https://doi.org/10.35595/2414-9179-2020-2-26-120-136. EDN: BPZDUR.
  8. Wambo J.D.T., Quinter W.T. GIS and database management for mining exploration // GIS and Spatial Analysis. IntechOpen. 2023. P. 115–140. http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.106632.
  9. Паршин А.В., Аузина Л.И., Просекин С.Н., Блинов А.В., Костерев А.Н., Лоншаков Г.С.. Геоинформационный подход к оценке ресурсной перспективности площадей (на примере месторождений подземных вод Восточной Сибири) // Геоинформатика. 2017. № 1. С. 11–20. EDN: YHWLYB.
  10. Блинов А.В., Просекин С.Н., Чачанагова О.И., Будяк А.Е., Конев И.П. Комплексная геолого-геохимическая оценка площадей на твердые полезные ископаемые с применением открытых ГИС // Инженерная и рудная геофизика 2022: сб. материалов 18-й науч.-практ. конф. и выставки (г. Геленджик, 05–08 сентября 2022 г.). М., 2022. С. 168–174. EDN: QIQDFZ.
  11. Ефремов С.В., Горячев Н.А., Будяк А.Е., Скузоватов С.Ю., Блинов А.В. Использование цифровых моделей геологического строения для выделения палеовулканических структур, контролирующих порфировые рудные объекты // Геодинамическая эволюция литосферы Центрально-Азиатского подвижного пояса (от океана к континенту): материалы науч. конф. (г. Иркутск, 17–20 октября 2023 г.). Иркутск, 2023. С. 100–102. EDN: LSIYCB.
  12. Горячев Н.А., Будяк А.Е., Михалицына Т.И., Тарасова Ю.И., Горячев И.Н., Соцкая О.Т. Эволюция орогенного золотого оруденения в структурах южного и восточного обрамления Сибирского кратона // Науки о Земле и недропользование. 2023. Т. 46. № 4. С. 374–389. https://doi.org/10.21285/2686-9993-2023-46-4-374-389. EDN: HXQZHE.
  13. Будяк А.Е., Чугаев А.В., Тарасова Ю.И., Горячев Н.А., Блинов А.В., Абрамова В.Д.. Геолого-минералогические и геохимические особенности золоторудного месторождения Угахан «Сухоложского» типа // Геология и геофизика. 2024. Т. 65. № 3. С. 446–470. https://doi.org/10.15372/GiG2023132. EDN: SLMNJM.
  14. Botwe T., Osei J.E.M. Gold potential mapping using remote sensing and GIS at the Prestea Concession of Golden Star Bogoso/Prestea Ltd, Ghana // International Journal of Engineering Science and Computing. 2018. Vol. 8. Iss. 1. P. 15891–15897.
  15. Логинов Д.С. ГИС-проект как единое пространство для работы с геолого-геофизическими данными // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2021. Т. 3. № 2. С. 259–266. https://doi.org/10.33764/2618-981X-2021-3-2-259-266. EDN: JIGICS.
  16. Карганов В.В., Драчев В.О., Левченко Г.Н. Формирование модели предметной области для информационной системы // Инновационные технологии и технические средства специального назначения: труды X общерос. науч.-практ. конф. (г. Санкт-Петербург, 15–16 ноября 2017 г.). СПб., 2018. Т. 1. С. 264–268. EDN: YWRRLM.
  17. Setyadi H., Anggayana K. Database management and quality assurance is key of success in exploration // Procedia Earth and Planetary Science. 2013. Vol. 6. P. 42–49. https://doi.org/10.1016/j.proeps.2013.01.006.
  18. Ki J. GIS and big data visualization // Geographic Information Systems and Science. 2018. P. 119–131. https://doi.org/10.5772/intechopen.82052.
  19. Советов Б.Я., Татарникова Т.М., Пойманова Е.Д. Организация многоуровневого хранения данных // Информационно-управляющие системы. 2019. № 2. С. 68–75. https://doi.org/10.31799/1684-8853-2019-2-68-75. EDN: MTKYOV.
  20. Vangu G.M., Croitoru A., Mitrache M., Dima N. Design of a GIS database for surface mining // Journal of Applied Engineering Sciences. 2023. Vol. 13. Iss. 2. P. 289–296. https://doi.org/10.2478/jaes-2023-0037.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».