Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Апатитские ученые научились предсказывать судьбу месторождения с помощью математических методов
Специалисты из Кольского научного центра придумали способ предсказания свойств рудных минералов по химическому составу горных пород, что облегчает задачу определения их минерального состава.
Статья опубликована в журнале OreGeologyReviews. Возможно, у вас есть собственное месторождение. А значит, вы наверняка хотите знать, что там, под земной поверхностью. Возможно, вы даже «заглянули» в недра разведочными скважинами, но что они вам покажут кроме химического состава горных пород? Массово определять минеральный состав, а тем более, свойства минералов, выяснять их взаимоотношения – не так-то просто.
А добывать надо не абстрактные химические элементы, а конкретные минералы. Суть нового метода ученых Кольского научного центра заключается в нахождении корреляционных связей (шаг 4 на рисунке) между химическим составом пород и параметрами рудных минералов, которые требуются для правильной настройки технологии переработки руд и управления качеством минеральных концентратов – конечных продуктов горно-обогатительных фабрик.
Далее найденные корреляции применяются к массовому опробованию месторождения (шаги 5–8), объемы которого на 2-3 порядка больше, чем тонких минералогических исследований либо к опробованию рудопотока (шаги 9–11), чтобы получать минералого-технологическую информацию в режиме реального времени. Ядро предлагаемого подхода — нахождение связей между «дешевой/быстрой» и «дорогой/медленной» информацией. Современный уровень развития математической статистики и вычислительной техники позволяет находить эти связи с помощью продвинутых методов машинного обучения.
Для того, чтобы выяснить, какой метод лучше справится с этой задачей, ученые устроили соревнование между разными методами машинного обучения: искусственными нейронными сетями, мультивариативной адаптивной регрессией сплайн (МАРС), случайными лесами, а также множественной регрессией. Лучшим методом оказался МАРС.
С его помощью ученым удалось предсказать свойства рудных минералов Ковдорского бадделеит-магнетит-апатитового месторождения: содержание циркония, тантала, ниобия, скандия и гафния в бадделеите, титана, алюминия, марганца, магния, ванадия и железа в магнетите, стронция, фосфора и редкоземельных металлов в апатите, а также средний размер зерен этих минералов, вероятность наличия включений ильменита и шпинели в магнетите и срастания пирохлора с бадделеитом. Качество предсказания составило от 72 до 98 процентов.
Результаты этого соревнования определялись по совпадению предсказанных и реальных значений. Это совпадение детерменировано с помощью коэффициента корреляции. Соревнование заключалось в определении разницы между коэффициентами корреляций, полученных разными методами для разных переменных.
Перечисленные параметры необходимы для понимания качества концентрата, произведенного из руды и сложности обогащения. Например, технология производства стали на Череповецком металлургическом комбинате требует, чтобы содержание оксида магния в сырье (магнетитовом концентрате) было от 2 до 5 процентов. Если оно будет меньше, металлургам приходится добавить магний в шихту. Если больше, сталь получится низкого качества.
Апатитовый концентрат – сырье для производства удобрений – не должен содержать примеси пирохлора, который содержит радиоактивные элементы и тяжелые металлы. Бадделеит Ковдорского месторождения, помимо циркония, содержит в себе скандий и гафний, и если появится экономически оправданная возможность извлекать их, Россия станет мировым лидером на рынке этих металлов.
На основе этого подхода сейчас разрабатываются технологиитрехмерного минералого-технологического моделирования. Этот метод будет применен для разработки новых методов обогащения апатитовых руд в лаборатории, создаваемой Кольским научным центром в сотрудничестве с ПАО «ФосАгро».
Telegram 
Дзен 
VK Ученые, работающие на Большом адронном коллайдере (БАК), обнаружили в результатах экспериментов неожиданные данные. Они могут свидетельствовать о существовании топония, связанного состояния топ-кварка и его антикварка.
Международная группа исследователей из Китая, США и Германии разработала метаматериал с выдающейся механической емкостью хранения энергии. Придать ему уникальные характеристики удалось за счет структуры — скрученных гибких стержней, деформирующихся по спирали.
Ученые из Наньянского технологического университета (Сингапур) разработали альтернативную фасадную плитку для охлаждения зданий. Ее особенность состоит в сочетании уникальных качеств, подсказанных самой природой. С одной стороны, большую энергоэффективность материалу придает использование грибницы. С другой — фактура, как у кожи слона, плотная, неровная, состоящая из складок и бугров и лишенная потовых и сальных желез.
Специалисты Института истории материальной культуры РАН ведут работы по созданию единого цифрового архива Старой Ладоги — древнейшего городского поселения на Северо-Западе России. В базу войдут оцифрованные материалы более чем за 100 лет археологических исследований: от рукописных отчетов экспедиций XX века до современных 3D-моделей раскопов.
Множество ученых по всему миру объединились, чтобы составить и опубликовать всеобъемлющую дорожную карту разработки межатомных потенциалов машинного обучения в области материаловедения и инженерии. Они подробно описали, как машинное обучение должно привести к революции в нашем понимании в проектировании и открытии новых материалов, позволяя проводить компьютерное моделирование атомов.
Ученые РТУ МИРЭА в сотрудничестве с МГУ имени М.В. Ломоносова создали новый способ изготовления пористой керамики из корунда методом холодного спекания. Они доказали, что пористую керамику для фильтрации воды можно создавать при температуре 450°С вместо обычных 1500°С. Такой результат получен впервые в мире. Этот подход позволяет создавать эффективные фильтрующие материалы при значительно меньших энергозатратах по сравнению с традиционными технологиями.
В двойственных, или обратимых, изображениях зритель может увидеть разные объекты в зависимости от того, на каких деталях концентрируется его внимание. Среди известных примеров таких рисунков — иллюзия «кролик-утка», сочетающая двух животных, и обратимая ваза (или ваза Рубина), которая может казаться двумя силуэтами лиц, если сосредоточиться на фоне. В соцсетях и популярных СМИ часто публикуют подобные картинки, утверждая, что по тому, какое изображение человек видит в первую очередь, можно судить о его личностных чертах и особенностях мышления. Двое психологов из Великобритании недавно проверили, так ли это на самом деле.
Когда пара расстается, многие люди продолжают испытывать чувства к своим бывшим. Если разрыв произошел по инициативе другой стороны и отношения длились много лет, полностью «забыть» еще недавно близкого человека может быть непросто. Существует мнение, что и после расставания привязанность к экс-партнерам в какой-то мере сохраняется. Впрочем, согласно другой точке зрения, со временем эта эмоциональная связь ослабевает и утрачивается. Разобраться, как происходит на самом деле и сколько времени может потребоваться на полный эмоциональный разрыв с бывшими возлюбленными, взялись психологи из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне (США).
Масштабный анализ геномов показал, что вид Homo sapiens возник в результате смешения двух древних популяций. Они разделились полтора миллиона лет назад, а затем воссоединились до расселения по миру.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно