Приводятся результаты применения методов машинного обучения для прогнозирования золоторудной минерализации на поисковой стадии геологоразведочных работ на примере Верхнеамгинского щелочного массива Алдано-Станового щита. Использованы данные анализа 403 штуфных проб методом ICP-AES на 25 химических элементов. Протестированы восемь алгоритмов классификации: Random Forest, Support Vector Machine, Neural Network (Multilayer Perceptron), Boosting (AdaBoost), Decision Tree, K-Nearest Neighbors, Linear Discriminant Analysis и Naive Bayes. Наивысшую точность (до 89,6 %) продемонстрировали Random Forest и Support Vector Machine, основанные на выявлении взаимосвязей между рудными элементами (Au, Ag, As, Cu, Sb) и элементами с отрицательной корреляцией (Mg, Ca, Ti). Результаты подтверждены ROC-анализом. При создании модели машинного обучения в качестве целевой переменной приняты значения "рудного" фактора для каждой пробы, использованные в качестве предиктора. С помощью построения аномальных полей значений "рудного" фактора проведено сравнение параметров известных объектов и прогнозируемых площадей. Методы машинного обучения позволяют оперативно и надежно интерпретировать аналитические данные, полученные с использованием спектрометрии или портативных XRF-анализаторов. Для повышения точности прогноза подчеркивается важность комбинации традиционных статистических методов (кластерный, факторный анализ) с современными алгоритмами машинного обучения.
The study reports on the application of machine learning methods for predicting gold mineralization in the prospecting phase of geological exploration. It focuses on the Verkhneamginsky alkaline massif, situated within the Aldan-Stanovoy Shield, as a case study. The investigation included the analysis of 403 ore samples, which were evaluated through Inductively Coupled Plasma Atomic Emission Spectroscopy (ICP-AES) to determine the concentrations of 25 chemical elements. A total of eight classification algorithms were assessed in this investigation, including Random Forest, Support Vector Machine, Neural Network (Multilayer Perceptron), Boosting (AdaBoost), Decision Tree, K-Nearest Neighbors, Linear Discriminant Analysis, and Naive Bayes. The Random Forest and Support Vector Machine algorithms demonstrated the highest accuracy, achieving 89.6%, by identifying the relationships among ore elements (Au,Ag, As, Cu, Sb) and those elements that displayed negative correlations (Mg, Ca, Ti). These results were further validated through Receiver Operating Characteristic (ROC) analysis. In the process of developing the machine learning model, the values corresponding to the “ore” factor for each sample were designated as the target variable, while serving as predictors. To enable a comparative analysis between the parameters of established entities and the predicted regions, anomalous fields of the “ore” factor values were constructed. Additionally, machine learning methods enable the rapid and reliable interpretation of virtually any geochemical analytical data in the field, including data obtained through modern spectrometry methods and portable X-ray fluorescence (XRF) analyzers. The research further underscores the significance of integrating traditional statistical approaches, such as cluster and factor analysis,with contemporary machine learning algorithms to improve the accuracy of predictions.

Статья посвящена памяти известного российского ученого-геокриолога Марка Михайловича Шаца, исследователя вечной мерзлоты, кандидата географических наук, ветерана Института мерзлотоведения имени П.И. Мельникова СО РАН, подробно освещая его жизненный путь, научные достижения и общественный вклад.

В настоящее время в долине среднего течения реки Лены проживает около 45% населения Республики Саха (Якутия). Последствия изменений климата в той или иной степени могут оказать как негативное, так и позитивное влияние на жизнь этих людей. Цель данной статьи: выявить особенности изменения температуры воздуха и режима осадков в исследуемом районе. В работе использованы методы статистического анализа и научного обобщения. Проанализированы метеорологические ряды трех станций, расположенных в долине среднего течения реки Лены - Намцы, Якутск и Покровск. Температура воздуха взята за период 1961-2024 гг., который охватывает старый базовый период 1961-1990 гг. и текущую климатическую норму 1991-2020 гг. Ряды атмосферных осадков проанализированы за период 1966-2024 гг. Для упрощения задачи за теплый период принят период с мая по сентябрь, за холодный период - период с октября по апрель. Выявлены статистически значимые тренды годовой температуры воздуха, скорость изменений составляет в Покровске 0,4°С / 10 лет, в Якутске и Намцах 0,6°С / 10 лет. Существенно выросли суммы суточных температур теплого периода. Анализ атмосферных осадков не обнаружил статистически значимые тренды; графическая визуализация их динамики дает представление о значительной межгодовой изменчивости. На всех станциях с 2014 года наблюдается уменьшение количества осадков теплого периода, а в последние 5 лет - увеличение количества осадков холодного периода. Полученные результаты могут быть использованы при принятии планов региональных адаптационных мероприятий на территории Республики Саха (Якутия), в частности, для ее центральной, наиболее населенной части.
Currently, about 45% of the population of the Republic of Sakha (Yakutia) lives in the valley of the middle reaches of the Lena River. The effects of climate change to varying degrees can have both negative and positive impacts on the lives of these people. The purpose of this article: to identify the features of changes in air temperature and precipitation regime in the study area. The paper uses methods of statistical analysis and scientific generalization. Meteorological series of three stations located in the valley of the middle reaches of the Lena River – Namtsy, Yakutsk and Pokrovsk – were analyzed. The air temperature is taken for the period 1961-2024, which covers the old base period 1961-1990 and the current climatic norm 1991-2020. The series of atmospheric precipitation were analyzed for the period 1966-2024. To simplify the task, the period from May to September was taken for the warm period, and the period from October to April for the cold period. Statistically significant trends in annual air temperature were revealed, the rate of change in Pokrovsk is 0.4 ° C/10 years, in Yakutsk and Namtsy 0.6 ° C/10 years. The sums of the daily temperatures of the warm period increased significantly. Analysis of precipitation did not find statistically significant trends; graphical visualization of their dynamics provides insight into significant year-to-year variability. At all stations since 2014, there has been a decrease in the amount of precipitation of the warm period, and in the last 5 years – an increase in the amount of precipitation of the cold period. The results obtained can be used when adopting plans for regional adaptation measures in the Republic of Sakha (Yakutia), in particular, for its central, most populated part.

В последние годы наблюдается тенденция увеличения лесных пожаров в Якутии, сопряженных с современным потеплением климата и обширной активизацией криогенных процессов. В Центральной Якутии широко распространен ледовый комплекс, приуроченный к межаласному типу местности. Протаивание льдистых грунтов приводит к развитию термокарста, что наблюдается на нарушенных лесными пожарами территориях. Описаны общие климатические условия, литологические и геокриологические характеристики участков, для которых производилось численное моделирование теплового состояния грунтов. Промоделировано тепловое состояние грунтов межаласий на 8 участках после лесных пожаров при восстановлении растительности с учетом текущего тренда повышения температуры воздуха на 0,02о/год. Модели были составлены по ключевым периодам смены приповерхностных условий и растительности: на 3, 8, 10 и 25 лет после лесных пожаров. Выявлено, что на участках Покровск, Борогонцы и Бердигестях возможно достижение глубиной протаивания льдистого горизонта, что обусловлено высокими среднегодовыми температурами воздуха и распространением супесчаных отложений. В случае если за первые три года не возникнут условия для восстановления растительности, то предположительно на этих участках могут возникнуть криогенные процессы. На остальных участках протаивание по результатам моделирования не достигает ледового комплекса, постепенное самовосстановление растительности должно привести геокриологические условия в исходное состояние в течение 20-25 лет. Ожидается, что температура грунтов будет расти, что связано с общим потеплением климата в настоящее время. Если тенденция потепления сохранится, протаивание и повышение температур грунтов будут более значительными и заметными.
In recent years, forest fires have demonstrated an increasing trend in Yakutia, associated with modern global warming and extensive activation of cryogenic processes. In Central Yakutia, an ice complex is widespread, confined to the inter-alas type of terrain. Thawing of the ice component of the soils leads to the development of thermokarst, which is observed in disturbed treeless areas. The general climatic conditions, lithological and geocryological characteristics of the areas for which numerical modeling of the thermal state of soils was performed are described. The thermal state of inter-alas soils in 8 areas after forest fires was modeled during vegetation restoration, taking into account the current trend of increasing air temperature by 0.02о/year. The models were compiled for key periods of change in surface conditions and vegetation: 3, 8, 10 and 25 years after forest fires. It was revealed that in the Pokrovsk, Borogontsy and Berdigestyakh areas, it is possible to reach the depth of thawing of the ice horizon, which is due to high mean annual air temperatures and the spread of sandy loam in the upper part of deposits. And if the vegetation is not restored within the first three years, then presumably cryogenic processes will occur in these areas. In other areas, according to the modeling results, thawing does not reach the ice complex; gradual self-restoration of vegetation should bring geocryological conditions to their original state within 20-25 years. Soil temperatures are expected to rise, which is related to the current general warming of the climate. If the warming trend continues, thawing and soil temperature increases will be more significant and noticeable.

В настоящее время проблема снижения эффективности систем поддержания пластового давления (ППД) на поздних стадиях разработки месторождений с высокой неоднородностью коллектора является серьезной для нефтегазовой отрасли. В настоящей работе рассматривается Среднеботуобинское нефтегазоконденсатное месторождения (СБНГКМ), которая характеризуется высокой неоднородностью коллектора, обводнённостью продукции некоторых скважин более 95% и низкой эффективностью закачки воды. В работе впервые была применена оптимизация заводнения методом линий тока для условий одного из крупнейших месторождений Якутии - СБНГКМ. Целью работы является повышение эффективности ППД путём перераспределения закачки между нагнетательными скважинами с использованием гидродинамического моделирования линий тока. Материалы исследования включают трёхмерную гидродинамическую модель пласта Бт центрального блока СБНГКМ в программном обеспечении (ПО) тНавигатор, исторические данные по 37 добывающим и 15 нагнетательным скважинам за период 2010 - 2021 гг. Реализован алгоритм перераспределения закачки с увеличением объёмов в высокоэффективные скважины на 20 - 30 % и сокращением в низкоэффективные на 15 - 40 %. Результаты показали рост средней эффективности закачки на 41 %, снижение обводнённости на 3,2 % и прирост накопленной добычи нефти на 65 414 тонн за 10 - летний прогнозный период. Практическая значимость подтверждена увеличением конечного коэффициента извлечения нефти (КИН) на 1.7 % без капитальных затрат. Перспективы исследования связаны с разработкой адаптивных алгоритмов автоматической оптимизации на основе машинного обучения и интеграцией систем реального мониторинга фильтрационных параметров. Внедрение предложенной методики позволяет существенно повысить экономическую эффективность разработки сложнопостроенных коллекторов на поздней стадии эксплуатации за счет рационального использования существующей инфраструктуры скважин и водных ресурсов.
Currently, the problem of reducing the efficiency of reservoir pressure maintenance systems at late stages of field development with highly heterogeneous reservoirs is a serious one for the oil and gas industry. This paper considers the Srednebotuobinskoye oil and gas condensate field (SBNGKM), which is characterized by highly heterogeneous reservoir, water cut in some wells exceeding 95%, and low water injection efficiency. In this paper, waterflooding optimization using the streamline method was applied for the first time for the conditions of one of the largest fields in Yakutia – SBNGKM. The objective of the work was to increase the efficiency of reservoir pressure maintenance by redistributing injection between injection wells using hydrodynamic modeling of streamlines. The research materials included a three-dimensional hydrodynamic model of the Bt formation of the SBNGKM central block in the tNavigator software, historical data on 37 production and 15 injection wells for the period 2010-2021. An algorithm for redistributing injection with an increase in volumes in highly efficient wells by 20-30% and a decrease in low-efficiency wells by 15–40% was implemented. The results showed an increase in average injection efficiency by 41%, a decrease in water cut by 3.2% and an increase in cumulative oil production by 65,414 tons over a 10-year forecast period. Practical significance is confirmed by an increased ultimate oil recovery factor by 1.7% without capital expenditures. The prospects of the study are associated with the development of adaptive algorithms for automatic optimization based on machine learning and the integration of real monitoring systems for filtration parameters. The implementation of the proposed methodology can significantly increase the economic efficiency of developing complex reservoirs at a late stage of operation due to the rational use of the existing well infrastructure and water resources.

Цель работы - построение цифровой модели изменчивости физико-механических свойств Эльгинского месторождения. В качестве исходных данных была использована информация из электронных баз данных, созданных по материалам геологических отчетов, отчетов эксплуатационной разведки. Для создания геологической модели углепородного массива Эльгинского месторождения, был использован отечественный программный комплекс "Orange". На основе баз данных и используя программный комплекс "Orange", построены блочные 3D модели изменчивости физико-механических свойств: предела прочности при сжатии, предела прочности при растяжении и плотности углевмещающих пород в стратиграфических интервалах глубин У6- У5, У5-У4, У4-H16, H16-H15. Современные компьютерные технологии позволяют визуализировать значения физико-механических свойств, соответствующие каждой точке двумерного сечения геологического тела. Для оценки строения и состояния массива горных пород возможно построение не полной трехмерной цифровой модели, а её аппроксимации двумерными сечениями, которые наглядно и информативно показывают пространственную изменчивость одного из физико-механических свойств. Приведен пример гипсометрических планов распределения предела прочности пород при растяжении, сжатии и объемной плотности по глубине залегания вмещающих пород, в междупластиях У6- У5. Исследования, по мощности междупластия, проводились с дискретизацией от 0.4 м. до 1 м., по глубине, что дало возможность проследить изменение физико-механических свойств пород как с глубиной, так и по латерали. Как видно из представленных планов, изменчивость прочностных и плотностных свойств пород достаточно велика. Предел прочности пород при одноосном сжатии, в пределах изучаемых интервалов, изменяется от 20,5 Мпа до 129,9 Мпа, предел прочности при одноосном растяжении, от 2,64 МПа до 11,3 МПа, объемная плотность, от 2,45 г/см3 до 2,81 г/см3. Результаты исследований позволяют проектировать и планировать разработку месторождения, а также составлять паспорта на буровзрывные работы с учетом изменчивости свойств углевмещающих пород.
This paper focuses on building a digital model that reflects the variability of the physical and mechanical properties of the Elginskoye deposit. The initial data came from electronic databases compiled from geological and operational exploration reports. The Orange software package was used to create a geological model of the coal-bearing rock mass of the Elginskoye deposit. Block 3D models of the variability of physical and mechanical properties such as compressive strength, tensile strength, and density of carbon-bearing rocks in stratigraphic intervals at depths U6–U5, U5–U4, U4–H16, and H16–H15 were constructed. Modern computer technologies are able to visualize the values of physical and mechanical properties corresponding to each point of a two-dimensional cross-section of a geological body. Rather than constructing a complete three-dimensional digital model to assess the structure and condition of the rock mass, an approximation can be constructed using two-dimensional cross-sections, which clearly and informatively display the spatial variability of one of the physical and mechanical properties. An example is given of hypsometric plans for the distribution of rock strength under tension, compression, and bulk density at the depth of the surrounding rocks, in the interlayers U6–U5. Interlayer strength was measured at intervals ranging from 0.4 m to 1 m in depth, thereby identifying changes in the physical and mechanical properties of the rock both with depth and laterally. The presented plans demonstrate a significant variability in the strength and density properties of the rock. The strength limit of rocks under uniaxial compression, within the studied intervals, varies from 20.5 MPa to 129.9 MPa, the strength limit under uniaxial tension, from 2.64 MPa to 11.3 MPa, and the bulk density varies from 2.45 g/cm3 to 2.81 g/cm3. The results of the research can be used to design and plan the development of the deposit, as well as to draw up specifications for drilling and blasting operations, taking into account the variability of the properties of carbon-bearing rocks.

В настоящей работе рассматривается комплексный численный подход к оценке и анализу разрешающей способности цифровых голографических микроскопов. Рассмотрены пять ключевых факторов, оказывающих наибольшее влияние на качество восстановления изображения: расстояние от объекта до сенсора, временная и пространственная когерентность источника, физический размер пикселя детектора, а также оптическое поле зрения (Field of View, FOV). Для каждого из указанных факторов разработаны алгоритмы численного моделирования, объединенные в единую программную платформу, позволяющую проводить систематический анализ без необходимости проведения физических экспериментов. Это особенно актуально при разработке компактных и недорогих цифровых голографических микроскопов. Реализована численная модель распространения волны методом углового спектра, проведено моделирование типовой схемы голографического микроскопа. Валидация результатов и оценка разрешающей способности основаны на мишени USAF-1951. Установлено, что наиболее значимые ограничения связаны с размером пикселя, расстоянием между объектом и экраном и размерами области восстановления. Когерентные характеристики источника также оказывают влияние, однако в ряде практических случаев могут быть компенсированы на этапе проектирования. Показано, что разработанный алгоритм позволяет производить предварительную оценку теоретического предела разрешения для заданной конфигурации системы и выявлять доминирующие ограничения. Научная новизна работы заключается в объединении всех основных факторов в единой программной среде, что позволяет проводить численную оптимизацию параметров цифровых голографических микроскопов на этапе его проектирования. Предложенный подход может быть использован при создании портативных голографических микроскопов для задач биомедицины, мониторинга микропластика и других прикладных областей.
This study presents a comprehensive numerical approach for evaluating and analyzing the resolution of digital holographic microscopes. The analysis focuses on five key factors that have the greatest impact on image reconstruction quality: object-to-sensor distance, temporal and spatial coherence of the illumination source, physical pixel size of the detector, and the optical field of view (FOV). For each of these factors, numerical modeling algorithms were developed and integrated into a unified software platform that enables systematic analysis without the need for physical experiments. This is particularly relevant for the development of compact and low-cost digital holographic microscopes. A wave propagation model based on the angular spectrum method was implemented, and simulations were conducted for a typical holographic microscope configuration. Validation of the results and resolution assessment were carried out using the USAF 1951 resolution target. It was found that the most significant limitations are associated with pixel size, object-to-sensor distance, and the size of the reconstruction area. Coherence properties of the source also affect resolution but can often be compensated for during the design phase. It is demonstrated that the developed algorithm enables preliminary estimation of the theoretical resolution limit for a given system configuration and identification of dominant constraints. The scientific novelty of this work lies in the integration of all major resolution-related factors into a single computational environment, enabling numerical optimization of digital holographic microscope parameters during the design stage. The proposed approach can be applied in the development of portable holographic microscopes for applications in biomedicine, microplastic monitoring, and other practical domains.

В работе проведено комплексное моделирование влияния ближнего порядка на механические свойства объемно-центрированных кубических высокоэнтропийных сплавов ZrTiNbV и ZrTiNbHf при сдвиговой деформации с использованием гибридного подхода молекулярной динамики и Монте-Карло. Высокоэнтропийные сплавы представляют собой новый класс материалов, получаемых путем смешивания четырех и более элементов в примерно равных долях, что обеспечивает уникальное сочетание свойств и расширяет возможности традиционного материаловедения. В последние годы особое внимание уделяется механическим свойствам и деформационным механизмам высокоэнтропийных сплавов именно с ОЦК решеткой, где ключевую роль играют винтовые дислокации, взаимодействие с атомами различных элементов и формирование ближнего порядка, способствующего упрочнению материала. Построены бикристаллические модели с различной степенью атомного упорядочения, полученной в результате МД/МК-релаксации, что позволило реализовать как хаотическое, так и кластеризованное распределение элементов. Проведен сравнительный анализ структурных изменений, эволюции дефектов и механических характеристик (в частности, предела текучести) при сдвиге. Установлено, что в сплаве ZrTiNbV формирование кластеров Nb инициирует локальные фазовые превращения ОЦК → ГПУ и снижает предел текучести, тогда как для ZrTiNbHf образование сегрегаций и нанокластеров эффективно препятствует миграции границ зерен и фазовым превращениям, что приводит к значительному повышению прочности. Полученные результаты согласуются с современными представлениями о роли ближнего порядка в упрочнении высокоэнтропийных материалов и демонстрируют, что целенаправленное управление химическим упорядочением и структурой границ зерен может быть эффективным инструментом для оптимизации механических свойств высокоэнтропийных сплавов. Работа расширяет фундаментальные знания о механизмах пластичности и разрушения в многокомпонентных сплавах, а также открывает новые перспективы для их применения в условиях высоких механических нагрузок и агрессивных сред.
In this work, a comprehensive modeling of the influence of short-range order on the mechanical properties of body-centered cubic high-entropy ZrTiNbV and ZrTiNbHf alloys under shear deformation using a hybrid molecular dynamics (MD) and Monte Carlo (MC) approach has been carried out. High-entropy alloys (HEA) are a new class of materials produced by mixing four or more elements in approximately equal proportions, providing a unique combination of properties and expanding the capabilities of traditional materials science. In recent years, special attention has been paid to the mechanical properties and deformation mechanisms of high-entropy alloys with a bcc lattice, where screw dislocations, interaction with atoms of various elements and the formation of short-range order, which contributes to the strengthening of the material, play a key role. Bicrystalline models with different degrees of atomic ordering resulting from MD/MC relaxation have been constructed, allowing for both chaotic and clustered elemental distributions. A comparative analysis of structural changes, defect evolution and mechanical properties (in particular, yield strength) under shear has been carried out. It was found that in ZrTiNbV alloy the formation of Nb clusters initiates local phase transformations BCC → HCP and reduces yield strength, whereas for ZrTiNbHf the formation of segregations and nanoclusters effectively prevents grain boundary migration and phase transformations, which leads to a significant increase in strength. The results are consistent with the current understanding of the role of near-order in the hardening of high-entropy materials and demonstrate that targeted control of chemical ordering and grain boundary structure can be an effective tool for optimizing the mechanical properties of high-entropy alloys. The work extends fundamental knowledge of plasticity and fracture mechanisms in multicomponent alloys and opens new perspectives for their application under high mechanical loads and aggressive environments.

Проведена оценка уровня онкомаркеров у жителей Алданского района трудоспособного возраста, употребляющих неочищенную и фильтрованную воду. Средний уровень онкомаркеров варьировал в пределах нормы. У жителей г. Алдан, употребляющих неочищенную воду, выявлено повышение среднего уровня раково-эмбрионального антигена и углеводного антигена СА 19-9 в сравнении с другими группами, также в данной группе отмечена высокая доля лиц с повышенным уровнем углеводного антигена СА15-3, раково-эмбрионального антигена и у женщин – углеводного антигена СА-125. среди жителец, употребляющих фильтрованную воду, отмечается высокая доля лиц с повышенным уровнем альфафетопротеина, чаще встречающаяся у жителей г. Томмот, что требует более углубленного изучения.
The level of tumor markers was assessed in working-age residents of the Aldan district who consume untreated and filtered water. The average level of tumor markers varied within the normal range. Residents of the city of Aldan who consume unpurified water have shown an increase in the average level of cancer embryonic antigen and carbohydrate antigen Ca19-9 compared to other groups. This group also has a high proportion of individuals with elevated levels of carbohydrate antigen Ca15-3, cancer embryonic antigen, and among women, carbohydrate antigen CA-125. Among individuals who consume filtered water, there is a high proportion of individuals with elevated levels of alpha-fetoprotein, which is more commonly found among residents of the city of Tommot, indicating a need for more in-depth study.