DSpace Repository

От параметрического классифицирования минералов и горных пород к общему решению проблемы классифицирования вещества по химическому составу

Show simple item record

dc.contributor.author Лабушев, Михаил Михайлович ru_RU
dc.contributor.author Labushev, M. M. en
dc.creator Сибирский федеральный университет ru_RU
dc.creator Siberian Federal University en
dc.date.accessioned 2017-08-04T11:42:23Z
dc.date.available 2017-08-04T11:42:23Z
dc.date.issued 2017-06
dc.identifier.citation Лабушев М. М. От параметрического классифицирования минералов и горных пород к общему решению проблемы классифицирования вещества по химическому составу // Вестн. НГУ. Серия: Информационные технологии. 2017. Т. 15, № 2. С. 47–58, ISSN 1818-7900. ru_RU
dc.identifier.issn 1818-7900
dc.identifier.uri https://lib.nsu.ru/xmlui/handle/nsu/13323
dc.description.abstract Предложено классифицирование минералов и горных пород на основе уравнений теории информации для расчета взаимной информации двух величин. Методом Монте-Карло из большого массива атомных масс, соответствующих химическому составу минерала или горной породы, извлекается 8 атомных масс и формируется двумерный массив 3 × 3, элементами которого становятся восемь атомных масс химических элементов и их сумма. Определяется информационный коэффициент пропорциональности как алгебраическая сумма трех неопределенностей – распределения атомных масс по строкам, столбцам и двумерному массиву. Средние значения и стандартные отклонения таких распределений используются как классификационные показатели. Для расчетов создана программа Agemarker с открытым исходным кодом. Дано описание этой программы с примерами расче тов, которые иллюстрируют базовые классификационные возможности и возможности определения относительного возраста горных пород на примере известняков. ru_RU
dc.description.abstract The article proposes classifying minerals and rocks based on the equations of information theory for the calculation of mutual information of two random variables. Eight atomic masses, which are extracted (using the Monte-Carlo method) from a large array of masses corresponding to the chemical composition of a mineral, form a 3-by-3 matrix, with the ninth element being their sum. Information coefficient of proportionality is then defined as the algebraic sum of three uncertainties – the distribution of atomic masses by rows, columns and the entire matrix. Mean values and standard deviations of such distributions are used as the classification indicators. Calculations can be performed using an open source program, Agemarker. Its description includes examples that illustrate basic classification possibilities, as well as the possibility of determining the relative age of rocks (through the example of limestones) en
dc.language.iso ru ru_RU
dc.publisher Новосибирский государственный университет ru_RU
dc.subject классифицирование минералов и горных пород ru_RU
dc.subject теория информации ru_RU
dc.subject информационные коэффициенты пропорциональности ru_RU
dc.subject относительный возраст горных пород ru_RU
dc.subject classifying minerals and rocks en
dc.subject information theory en
dc.subject information coefficient of proportionality en
dc.subject relative age of rocks en
dc.title От параметрического классифицирования минералов и горных пород к общему решению проблемы классифицирования вещества по химическому составу ru_RU
dc.title.alternative From Parametric Classifying of Minerals and Rocks to General Solution of the Problem of Chemical Classifying of Matters en
dc.type Article ru_RU
dc.description.reference 1. Ефремова С. В., Стафеев К. Г. Петрохимические методы исследования горных пород: Справочное пособие. М.: Недра, 1985. 511 с. 2. Петрографический кодекс России. Магматические, метаморфические, метасоматические, импактные образования. 3-е изд. СПб.: Изд-во ВСЕГЕИ, 2009. 200 с. 3. Петров Т. Г. Метод RHA как решение проблемы систематизации аналитических данных о вещественном составе геологических объектов // Отечественная геология. 2008. № 4. С. 98–105. 4. Лабушев М. М. О предельно возможном числе минералов, неорганических и органических химических соединений // Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies. 2008. № 3. С. 221–233. 5. Labushev M. M. The Periodic Table as a Part of the Periodic Table of Chemical Compounds. 2011. 18 p. URL: http://arxiv.org/abs/1103.3972 6. Лабушев М. М., Хохлов А. Н. Новый подход к определению относительного возраста магматических горных пород // Современные технологии освоения минеральных ресурсов: Сб. науч. тр. Красноярск, 2011. С. 64–68. 7. Labushev M. M., Khokhlov A. N. Relative Dating and Classification of Minerals and Rocks Based on Statistical Calculations Related to Their Potential Energy Index. 2012. 19 p. URL: http://arxiv.org/abs/1212.2628 8. Edmundson R. S. Industrial Limestones and Dolomites in Virginia: James River District West of the BIue Ridge. Charlottesville, Virginia, 1958. 9. Le Maitre R. W. A Proposal by the IUGS Subcommission on the Systematics of Igneous Rocks for a Chemical Classification of Volcanic Rocks Based on the Total Alkali – Silica (TAS) Diagram // Australian J. Earth Sci. 1984. Vol. 31. P. 243–255. 10. Шарпенок Л. Н., Костин А. Е., Кухаренко Е. А. Детализация диаграммы сумма щелочей – кремнезем (TAS) для химической классификации вулканических пород // Регион. геология и металлогения. 2008. № 35. С. 48–55. 11. Labushev M. M. Three Packets of Minerals of the Periodic Table of Chemical Elements and Chemical Compounds. 2013. 15 p. URL: http://arxiv.org/abs/1304.1280 ru_RU
dc.description.reference 1. Yefremova S. V., Stafeev K. G. Petrochemical methods of rock study: Guidebook. Moscow, Nedra, 1985, 511 p. (in Russ.) 2. Petrographic Code of Russia: Magmatic, Metamorphic, Metasomatic, Impact Formations. 3rd ed. St. Petersburg, VSEGEI Publ., 2009, 200 p. (in Russ.) 3. Petrov T. G. RHA-method as a problem solution of systemizing analytical data on material composition of geological targets. Otechestvennaya Geologiya, 2008, № 4, p. 98–105. (in Russ.) 4. Labushev M. M. About Limit Numbers of Minerals, Inorganic and Organic Chemical Compounds. Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies, 2008, № 3, p. 221–233. (in Russ.) 5. Labushev M. M. The Periodic Table as a Part of the Periodic Table of Chemical Compounds, 2011, 18 p. URL: http://arxiv.org/abs/1103.3972 6. Labushev M. M., Khokhlov A. N. A new approach to the relative age of igneous rocks determination. Modern technologies of development of mineral resources. Collection of scientific works. Krasnoyarsk, 2011, p. 64–68. (in Russ.) 7. Labushev M. M., Khokhlov A. N. Relative Dating and Classification of Minerals and Rocks Based on Statistical Calculations Related to Their Potential Energy Index, 2012, 19 p. URL: http://arxiv.org/abs/1212.2628. 8. Edmundson R. S. Industrial Limestones and Dolomites in Virginia: James River District West of the BIue Ridge. Charlottesville, Virginia, 1958, 133 p. 9. Le Maitre R. W. A Proposal by the IUGS Subcommission on the Systematics of Igneous Rocks for a Chemical Classification of Volcanic Rocks Based on the Total Alkali – Silica (TAS) Diagram. Australian J. Earth Sci, 1984, vol. 31, p. 243–255. 10. Sharpenok L. N., Kostin A. E., Kukharenko E. A. Detailed elaboration of the Region. Geology and Metallogeny, 2008, no. 35, p. 48–55. (in Russ.) 11. Labushev M. M. Three Packets of Minerals of the Periodic Table of Chemical Elements and Chemical Compounds, 2013, 15 p. URL: http://arxiv.org/abs/1304.1280 en
dc.subject.udc 552.2:549.9:541.9
dc.relation.ispartofvolume 15
dc.relation.ispartofnumber 2
dc.relation.ispartofpages 47–58


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account