№ 9 (2024)

В работе представлены результаты исследований нижнепермских доломитов, содержащих ооиды, выходы которых обнаружены в северо-восточной части Восточно-Европейской платформы и приурочены к верхнему-среднему течению реки Вычегды (Южный Тиман, недалеко от устья р. Нем). Электронно-микроскопические исследования выявили сложное строение доломитов, обусловленное их гетерогенной природой. Выявлены ооиды, остатки микрофитофоссилий (микрофитолиты), биоморфозы по разным фаунистическим остаткам. Результаты проведенных исследований указывают на разные способы образования доломитов. С одной стороны, в структуре ооидов (оолитов) были обнаружены следы бактериальных сообществ, указывающие на их биохемогенную природу. На поверхности и внутри доломитовых ооидов наблюдаются органические микрообразования в виде пленок (реликты бактериальных пленок?) и нитей, похожих на фоссилизированные остатки цианобактерий. Микробиота, изменяя среду, в процессе своей жизнедеятельности могла способствовать осаждению протодоломитовых фаз. С другой стороны, в структуре доломитов присутствуют минералы, свидетельствующие о многофазности образования пород.

В статье представлены результаты изучения вещественного состава отходов углеобогатительной фабрики «Кузбасская». Установлено, что в состав исходного сырья входят такие токсичные элементы, как мышьяк, хром, ртуть, селен, бериллий и ванадий. Из ценных элементов-примесей в пробе отмечены серебро, лантан, молибден, скандий, селен, свинец и иттрий. Показатель зольности исходного топлива составил 22.4 %, что свидетельствует о присутствии несгораемых фаз, представленных неорганическим веществом. Оптико-минералогическим анализом установлено, что основная масса пробы сложена углём (82.51 %), кроме того, содержатся карбонаты, полевые шпаты, кварц, глинистые минералы, а также магнетит и гидроксиды железа. В единичных зёрнах визуализируются сульфиды, монацит, рутил, циркон и слюды.

Палеонтологическое определение микрофауны с помощью автоматизированного распознавания изображений представляет собой инновационное приложение существующих программных методов анализа и классификации на основе технологий компьютерного зрения и машинного обучения. Разработка программного обеспечения, способного распознавать хитинозои на снимках, упростит и ускорит обработку больших массивов данных по микрофоссилиям. Использование нейронных сетей для анализа изображений возможно и для других групп органических остатков.

Хитинозои имеют ряд преимуществ, позволяющих поэтапно оценить применимость технологии автоматизированного распознавания изображений для биостратиграфических задач по сравнению с другими группами микрофоссилий. Искусственная палеонтологическая классификация хитинозой построена на четких морфологических признаках и поддается формализации. На первом этапе решения задач распознавания проводилось построение функции классификации, прогнозирующей, к какому классу принадлежит ископаемое по входному вектору признаков: «хитинозоа» либо «нехитинозоа». Разработанная модель алгоритма распознавания хитинозой показала высокую степень точности (более 98 %).