Онтология расчета обеспеченности минерально-сырьевыми ресурсами по твердым полезным ископаемым

В современных условиях выполнение поисковых и геолого-разведочных работ становится возможным только после проведения тщательной экономической оценки. Онтология предметной области рассматривается с позиции многочисленных исследователей как способ формального описания данной предметной области, рассчитанный на однозначную трактовку терминов в ее пределах. Применительно к сфере недропользования создание онтологии особенно актуально в связи со значительными по объему накопленными информационными ресурсами. При проведении геолого-разведочных работ, выполнении поисков и разведки недр необходимо опираться на имеющийся базис геологической изученности территории. В процессе выполнения экономической оценки по твердым полезным ископаемым необходимо учитывать показатели годовой производительности по добыче и переработке, потери, разубоживание и др. Данные показатели влияют как на текущее состояние запасов с точки зрения динамики их погашения, так и на необходимость проведения геолого-разведочных работ с точки зрения оперативной ликвидации образовавшегося дефицита. В то же время часть показателей, например, размерность объекта, сложность его освоения, потребительские свойства сырья, его природное качество, имеют ярко выраженную качественную составляющую в процессе оценки, что определяет необходимость привлечения экспертов. Именно поэтому построение онтологической модели позволит консолидировать в рамках единой структуры как количественную, так и качественную характеристику объекта исследования. В настоящей работе предпринята попытка на абстрактном массиве данных по имеющейся геологической изученности территории с помощью онтологической модели определить обеспеченность по эксплуатируемым видам сырья.

1. The geocore ontology: a core ontology for general use in geology / L. Garcia, M. Abel, M. Perrin, R. Alvarengarenata // Computers & Geosciences. 2019. Vol. 135. doi:10.1016/j.cageo.2019.104387.

2. Дадыкин В.С. Анализ, моделирование и прогноз оптимальных объемов запасов для устойчивого развития горнодобывающих предприятий // Недропользование XXI век. 2018. № 2 (71). С. 162–169.

3. Guarino N., Welty C. Evaluating ontological decisions with ontoclean // Communications of the ACM. 2002. Vol. 45. Pp. 61–65.

4. Степина О.М., Дадыкин В.С. Применение ГИС-технологий в управлении промышленным предприятием // Инновационно-промышленный потенциал развития экономики регионов : материалы IV Международной научно-практической конференции, Брянск, 31 марта 2017 г. Брянск, 2017. С. 285–290.

5. Дадыкин В.С., Дадыкина О.В. Совершенствование контрактной системы в сфере закупок на основе геолого-экономического мониторинга // Лесотехнический журнал. 2017. Т. 7, № 4 (28). С. 235–244. doi:10.12737/article_5a3ce9e8eaf320.52816972.

6. Zhong J., Aydina A., Mcguinness D. Ontology of fractures // Journal of Structural. 2009. Vol. 31. Pp. 251–259. doi:10.1016/j.jsg.2009.01.008.

7. Агеева М А., Дадыкин В.С. ИТ-проект как инновационный путь развития предприятия в условиях цифровой экономики // Цифровой регион: опыт, компетенции, проекты : сборник статей III Международной научно-практической конференции, посвященной 90-летию Брянского государственного инженернотехнологического университета, Брянск, 26–27 ноября 2020 г. Брянск : [Изд-во БГИТУ], 2020. С. 35–39.

8. Дадыкин В.С. Аддитивная модель оценки минерально-сырьевого потенциала // Минеральные ресурсы России. Экономика и управление. 2018. № 2. С. 40–42.