Scientific journal
Modern high technologies
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,940

1 1
1
1334 KB

Современные геоинформационные технологии развиваются в стремительном темпе, значительно быстрее, чем модернизируется аппаратные части информационных систем. В связи с этим, направление, связанное с усовершенствованием устаревших инфраструктур путём создания современной программной части, является весьма актуальным и экономически эффективным. С помощью создания новых методов и программных средств представляется возможным модернизировать инфраструктуры, аппаратные части которых устарели, вывести их работу на современный уровень [3]. Эффективность такого подхода ещё более возрастает в случае применения именно открытых информационных технологий и программного обеспечения, распространяемых по лицензиям GNU/GPL.

Целью данной работы является модернизация и автоматизация устаревшей системы геофизических исследований кафедры технологии геологической разведки ИрГТУ. На кафедре ТГР, за 60 лет её существования было накоплено большое количество геофизической информации. Существует потребность в ее упорядоченном хранении в электронном виде с возможностью обработки современными средствами. Кроме того, в соответствии с современными реалиями образовательного процесса, постоянно возникает необходимость в проведении новых геофизических работ, некоторые из которых проводятся студентами научных обществ кафедры. Предпосылкой для выполнения настоящей работы возникли в результате исследований, проведенных в районе Кодаро-Удоканской структурно-формационной зоны 2010-2013 годах [4]. Геофизическая съемка, в совокупности с геолого-геохимическими исследованиями, указала на перспективы дальнейших масштабных поисков золоторудных и урановых месторождений в этом районе.

К сожалению, в качестве средств сбора данных на кафедре ТГР продолжают выступать приборы середины 20-го века – магнитометры ММП-203, радиометры СРП-68-01, устаревшие электроразведочные комплексы и т.п. Несмотря на то, что такие приборы зачастую позволяют выполнять измерения достаточно качественно, основанная на них методика сбора-обработки данных значительно устарела, как по производительности съемки, так и с позиций оперативности камеральной обработки данных. Это значительно снижает эффективность работ (в том числе, экономическую), не позволяет студентам сосредоточиться непосредственно на природе решаемых ими геологических и геофизических задач.

Приведем недостатки применяемой ранее методики сбора-обработки данных. Исследования проводились оборудованием, которое не имеет какой-либо автоматизированной записи данных, а его модернизация не представляется возможной, в связи с этим требуется два исследователя – оператор и записатор. Запись производится в бумажный журнал, который является ненадёжным, так как в природных условиях испортить бумажный носитель достаточно легко. Возникает необходимость сопоставления данных вручную с помощью MS Excel. Далее, с помощью того же программного средства проводилась первичная обработка данных, внесение поправок и т.д. Слои из Excel необходимо картировать, предварительно подвергнув реэкспорту в какой-либо распространенный ГИС-формат. Все это требовало продолжительного времени, по причине того, что все делалось полностью вручную. Кроме того, хранение многолетних данных такого вида в файловой системе не позволяет совершать запросы к данным, проводить их комплексную обработку, затрудняет нахождение необходимой информации.

Таким образом, возникает необходимость в создании среды, которая может упростить информационный поток сбора-обработки информации. А именно: автоматизировано осуществлять привязку измеренных значений характеристик геофизических полей к географическим координатам, вносить поправки в данные измерений, систематизировать и упорядочить хранение данных, упростить добавления новых данных, обеспечить инситное картографирование, построения по полученным данным 3D моделей поля и выявление аномальных значений. Подобное программное обеспечение значительно упростит и сократит расход времени необходимого для обработки данных, что является финансово выгодным решением данных задач.

Используемую ранее методику предлагается упростить путём внедрения современных геоинформационных средств – в первую очередь, стандартизованных баз данных для различных методов и сервисного программного обеспечения. Такой подход позволяет реализовать комплексную автоматизированную обработку данных [2]. В данной работе рассматривается решения для обеспечения магнитометрических и радиометрических пешеходных исследований, применимые для любого предприятия, работающего аналогичным использованному нами оборудованию. Физическая модель и информационный поток автоматизированной системы хранения и обработки магнитометрических данных приведены на рисунке 1.

blin1.tif

Рисунок 1. Информационный поток геоинформационной системы обеспечения магниторазведки.

В рассматриваемом случае магнитометрическая съемка проводится двумя магнитометрами, один из которых служит для измерений магнитного поля по точкам измерений, а другой используется при измерении суточной вариации магнитного поля. Съемка проводится по точкам измерений, у каждой точки с помощью GPS-навигатора записываются ее координаты, что формирует gpx-файл стандартного формата (рис.1). В итоге получаются три несвязанные между собой таблицы (номера пикетов, координаты и время – т.1, значения поля по профилю и время – т.2, вариации поля и интервалы времени – т.3), которые необходимо объединить, при этом исключив столбцы, которые в дальнейшем не будут использоваться. Существует также таблица 4, в которой хранятся и периодически обновляются региональные значения нормального поля.

Эти таблицы импортируются и в дальнейшем хранятся в специально созданной базе данных формата PostgreSQL/Postgis, для которой на языке pgsql разработано программное обеспечение, функционирующее в полуавтоматическом режиме. Его запуск инициирует ГИС-специалист, а последующая последовательность действий выполняется автоматически. Формируется новая таблица 5, к номерам пикетов и координатам из таблицы 1 на основе сопоставления времени измерений присоединяются значения напряженности магнитного поля. Также по времени производится внесение поправок за суточную вариацию магнитного поля и вычитание нормального магнитного поля в данном регионе (из таблицы 4). Поскольку база данных является пространственной, производится расчет поля геометрии. В итоге получается одна таблица, которая будет выглядеть как номер точки измерений, ее координаты и аномальное магнитное поле с внесенными поправками и вычетом нормального магнитного поля.

Таким образом, сразу после внесения исходной информации, пользователь получает пространственно скоординированную таблицу, пригодную для подключения в ГИС-проекты. Если требуется визуализировать информацию в полностью готовом для анализа виде, с помощью картографического сервера Geoserver возможно произвести оформление слоя, поскольку диапазоны классификации данных магниторазведки являются относительно общепринятыми для различных масштабов съемки.

Поскольку система внедрена в студенческие работы, необходимо отметить некоторые положительные моменты, которые она обеспечивает в дополнение к основной цели. Так, рутинные операции ранее могли быть выполнены студентами недостаточно качественно, а само выполнение таких действий в значительно степени снижало интерес к работе. Теперь же они не только имеют возможность ознакомиться с наиболее современными геоинформационными технологиями и инфраструктурами, но и в дальнейшем разрабатывать аналогичные средства для других видов геофизической аппаратуры и методик работ. В ходе работы была систематизирована и согласованно представлена архивная информация, а также данные продолжающихся исследований по изучению золоторудных месторождений Забайкальского края, для некоторых из которых пешеходная магниторазведка является оптимальным геофизическим методом [1]. Созданные средства позволяют существенно автоматизировать геофизические работы, выполняемые студентами кафедры.