Using complex low-altitude unmanned aerogeophysical survey to refine medium-scale geological maps of Bodaibo synclinorium

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The purpose of the work is to demonstrate the possibility to clarify and correct medium-scale geological maps of precursors (scale 1:200000–1:50000) using low-altitude unmanned aerial geophysical survey which is the fastest and low cost method of obtaining geological and geophysical data. A quantitative assessment is given to the more accurate identification of the location of geological boundaries and potential ore-bearing structures of the Sukhoi Log type. The first stage of geological study of the area involved obtaining the data from low-altitude unmanned gamma and aeromagnetic surveys. The survey results were prepared, interpolated, visualized, and, finally, subjected to geological and geophysical interpretation. Lineaments of the highest and lowest values, as well as the maximum gradients were identified in the magnetic field while the areas with the least variability at the lowest values and positive anomalies were identified in the gamma field. Interpretation and cross-comparison of the specified data allowed to compile new geological maps of the day surface and pre-Quaternary formations without any ground geological survey but based on the ideas about the geology of the region and characteristic differences in the physical properties of rocks. Taking into account regional stratigraphic and structural search criteria, two sites promising for gold mineralization were identi-fied in the studied area. It is shown that the known geological boundaries in these areas are shifted relative to the real ones by 100–1400 m (on average by 300 m), which is a significant error both in terms of mining and drilling operation planning and general correct understanding of the geological situation. The results obtained are typical for the projects aimed at gold exploration in the Bodaibo District of the Irkutsk region. The results of the study allow to conclude that the express and inexpensive method is useful for the specification of the position of geological and promising ore-bearing structures in the area under investigation, as well as for similar areas in nearby licensed areas and other sites of the Bodaibo synclinorium.

Авторлар туралы

V. Savchenko

Irkutsk National Research Technical University

Email: vsavchenko@geo.istu.edu
ORCID iD: 0009-0008-3888-5779

Әдебиет тізімі

  1. Паршин А.В., Будяк А.Е., Блинов А.В., Костерев А.Н., Морозов В.А., Михалев А.О.. Низковысотная беспилотная аэромагниторазведка в решении задач крупномасштабного структурно-геологического картирования и поисков рудных месторождений в сложных ландшафтных условиях. Часть 2 // География и природные ресурсы. 2016. № S6. С. 150–155. https://doi.org/10.21782/GIPR0206-1619-2016-6(150-155). EDN: XQRZBR.
  2. Jackisch R., Madriz Y., Zimmermann R., Pirttijärvi M., Saartenoja A., Heincke B.H., et al. Drone-borne hyperspectral and magnetic data integration: Otanmäki Fe-Ti-V deposit in Finland // Remote Sensing. 2019. Vol. 11. Iss. 18. P. 2084. https://doi.org/10.3390/rs11182084.
  3. Parshin A., Bashkeev A., Davidenko Y., Persova M., Iakovlev S., Bukhalov S., et al. Lightweight unmanned aerial system for time-domain electromagnetic prospecting – the next stage in applied UAV-geophysics // Applied Sciences (Swit zerland). 2021. Vol. 11. Iss. 5. P. 2060. https://doi.org/10.3390/app11052060.
  4. Karaoulis M., Ritsema I., Bremmer Ch., De Kleine M., Oude Essink G., Ahlrichs E. Drone-borne electromagnetic (DR-EM) surveying in the Netherlands: lab and field validation results // Remote Sensing. 2022. Vol. 14. Iss. 21. P. 5335. https://doi.org/10.3390/rs14215335.
  5. Døssing A., Kolster M.E., Rasmussen T.M., Petersen J.T., da Silva E.L.S. UAV-towed scalar magnetic gradiometry: a case study in relation to iron oxide copper-gold mineralization, Nautanen (Arctic Sweden) // Leading Edge. 2023. Vol. 42. Iss. 2. P. 103–111. https://doi.org/10.1190/tle42020103.1.
  6. Shahsavani H., Smith R.S. Aeromagnetic gradiometry with UAV, a case study on small iron ore deposit // Drone Systems and Applications. 2024. Vol. 12. Iss. 1. P. 1–9. https://doi.org/10.1139/dsa-2023-0126.
  7. Parshin A., Budyak A., Bulnayev A., Morozov V., Sapunov V., Chebokchinov I. Complex UAS-geophysical surveys at the first stages of geological prospecting: case in the Western Sayan (Russia) // 1 st EAGE Workshop on Unmanned Aerial Vehicles (Toulouse, 02–04 December 2019). Toulouse, 2019. P. 1–5. https://doi.org/10.3997/2214-4609.201903321.
  8. 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.
  9. Буряк В.А., Хмелевская Н.М. Сухой Лог – одно из крупнейших золоторудных месторождений мира (генезис, закономерности размещения оруденения, критерии прогнозирования). Владивосток: Дальнаука, 1997. 156 с.
  10. Жмодик С.М., Куликов А.А., Шестель С.Т. Распределение золота в черных сланцах Витимо-Патомского района // Геология и геофизика. 1993. Т. 34. № 2. C. 67–76.
  11. Tarasova Yu.I., Budyak A.E., Chugaev A.V., Goryachev N.A., Tauson V.L., Skuzovatov S.Yu., et al. Mineralogical and isotope-geochemical (δ13С, δ34S and Pb-Pb) characteristics of the Krasniy gold mine (Baikal-Patom Highlands): con straining ore-forming mechanisms and the model for Sukhoi Log-type deposits // Ore Geology Reviews. 2020. Vol. 119. P. 103365. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2020.103365
  12. Chugaev A.V., Budyak A.E., Larionova Yu.O., Chernyshev I.V., Travin A.V., Tarasova Yu.I., et al. 40Ar-39Ar and Rb-Sr age constraints on the formation of Sukhoi-Log-style orogenic gold deposits of the Bodaibo District (Northern Trans baikalia, Russia) // Ore Geology Reviews. 2022. Vol. 144. P. 104855. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2022.104855.
  13. Иванов А.И. Золото Байкало-Патома (геология, оруденение, перспективы). М.: Изд-во ЦНИГРИ. 2017. 215 с.
  14. Parshin A., Budyak A., Babyak V. Interpretation of integrated aerial geophysical surveys by unmanned aerial ve hicles in mining: a case of additional flank exploration // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2020. Vol. 459. P. 052079. https://doi.org/10.1088/1755-1315/459/5/052079.
  15. Буряк В.А. Метаморфогенно-гидротермальный тип промышленного золотого оруденения. Новосибирск: Наука, 1975. 48 с.
  16. Бабяк В.Н., Блинов А.В., Тарасова Ю.И., Будяк А.Е. Новые данные о геолого-структурных особенностях золо торудных месторождений Ожерелье, Ыканское, Угахан и Голец Высочайший // Науки о Земле и недропользование. 2019. Т. 42. № 4. С. 388–412. https://doi.org/10.21285/2686-9993-2019-42-4-388-412. EDN: UWHZEJ.
  17. Иванов А.И., Лившиц В.И., Перевалов О.В., Страхова Т.М., Яблоновский Б.В. Докембрий Патомского нагорья. М.: Недра, 1995. 352 с.
  18. Distler V.V., Yudovskaya M.A., Prokof’ev V.Yu., Lishnevskii E.N., Mitrofanov G.L. Geology, composition, and gene sis of the Sukhoi Log noble metals deposit, Russia // Ore Geology Reviews. 2004. Vol. 24. Iss. 1–2. P. 7–44. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2003.08.007.
  19. Кокодей Д.Ю., Бухалов С.В., Давыденко Ю.А., Гурвич Д.В. Апробация установки с прямым контактом для измерения удельного электрического сопротивления и поляризационных параметров образцов с месторождения порфирового типа «Красивое» и «Осенний» // ГеоБайкал 2022: сб. материалов 7-й науч.-практ. конф. (г. Иркутск, 27 февраля – 3 марта 2023 г.). М:. Изд-во ООО «ЕАГЕ Геомодель», 2023. С. 233–236.
  20. Tarasova Yu.I., Budyak A.E., Ivanov A.V., Goryachev N.A., Ignatiev A.V., Velivetskaya T.A., et al. Indicator and isotope geochemical characteristics of iron sulfides from the Golets Vysochaishy deposit, East Siberia // Geology of Ore Deposits. 2022. Vol. 64. Iss. 7. P. 503–512. https://doi.org/10.1134/s1075701522070108.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу


Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қолжетімді 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».