Zastosowanie metod GIS w geologii poszukiwawczej 1300-WM-ZGISGP
Blok I:
Zajęcia rozpoczną się od zapoznania z obszarem badań oraz nakreślenia celów i planowanego postępowania z uwzględnieniem specyficznych warunków geologicznych. Na etapie analitycznym kluczowe jest zrozumienie elementów, które decydują o strukturze zmienności i formie zalegania koncentracji składnika użytecznego. Zadanie to wymaga zdefiniowania konceptualnego (ang. knowledge-driven) modelu złoża (np. stratoidalne i gniazdowo-soczewkowe sensu Nieć et al., 2010). W tym celu określone zostanie kryterium identyfikacji stref perspektywicznych i płonnych, poprzez określenie brzeżnej zawartości składnika użytecznego o wartości gospodarczej. Model złoża będzie stanowić także
podstawę doboru warstw informacyjnych (ang. factor maps), które pośrednio bądź bezpośrednio są wskaźnikami perspektywicznych stref złożowych. Efektem końcowym prospekcji złożowej z wykorzystaniem narzędzi analiz przestrzennych GIS będą różne warianty map obszarów perspektywicznych wystąpienia koncentracji składnika użytecznego surowca bursztynowego na analizowanym obszarze. Warstwy informacyjne podlegają integracji w postaci sieci wnioskowania (ang. inference network), która przybliża schemat myślenia geologa złożowego, prowadząc do
utworzenia jednego zbioru – jakim jest mapa perspektywicznych partii surowcowych. W trakcie prowadzonych zajęć studenci zapoznają się z podstawami funkcjonowania następujących metod agregacji warstw danych geologicznych: Nakładanie Priorytetowe, Logika Rozmyta oraz Weights of Evidence.
Blok II:
Blok zacznie się od zapoznania się z podstawową składnią języka SQL, typów danych oraz funkcjami podstawowymi (wbudowane). Następnie studenci zapoznają się z rozczeżoną składnią SQL z dodatkowymi funkcjami dla danych zawierających informację geometryczną czy geograficzną, na podstawie zakładki POSTGIS w RDBMS PostgreSQL. SQL zostanie zastosowany na danych geologicznych, demonstrując jak działa obliczenia po stronie serweru.
W drugiej części bloku studenci będą zapoznane z podstawami języka Python. W końcowym etapie zostanie przećwiczone jak praktycznie zastosować Python w automatyzacji prac w ArcGIS za pomocą modułu ArcPy.
Rodzaj przedmiotu
Założenia (opisowo)
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Po opanowaniu wiadomości i umiejętności przekazywanych w ramach praktikum „student:
• Potrafi zaproponować zestaw warstw informacyjnych w celu wskazania obszarów perspektywicznych zgodnie z przyjętym konceptualnym modelem złoża.
• Zna założenia oraz podstawy funkcjonowania następujących metod nakładania warstw informacyjnych: Nakładanie Priorytetowe, Logika Rozmyta oraz Weights of Evidence.
• Zna ograniczenia stosowania wyżej wymienionych metod.
• Umie samodzielnie przygotować szereg warstw informacyjnych determinujących potencjał surowcowy, dostępność górniczą w środowisku oprogramowania GIS.
• Potrafi zinterpretować uzyskane efekty analiz i wskazać przesłanki do występowania stref koncentracji składnika użytecznego.
KRK dla kierunku Geologia poszukiwawcza
Efekty kierunkowe w obszarze wiedzy:
K_U04 - potrafi samodzielnie rozwiązywać zadania matematyczne i statystyczne związane z programem nauczania; potrafi zrozumieć i interpretować wyniki otrzymane za pomocą obliczeń komputerowych; jest przygotowany do zrozumienia modeli matematycznych wprowadzanych na przedmiotach kierunkowych
K_W15 - posiada podstawową wiedzę dotyczącą głównych złóż kopalin, ich rozmieszczenia na świecie i rozumie procesy które prowadzą do ich powstawania
Efekty kierunkowe w obszarze umiejętności:
K_U02 - umie biegle posługiwać się komputerem w zakresie wykorzystania i obsługi oprogramowania użytkowego Office; posiada podstawowe umiejętności w zakresie obsługi i wykorzystania programów graficznych i obliczeniowych.
K_U03 - rysuje podstawowe elementy przestrzeni w rzucie na płaszczyznę; przedstawia parametry geologicznej powierzchni strukturalnej na mapie; wyznacza rzeczywisty bieg i upad oraz miąższość warstw na podstawie pomiarów terenowych K_U12 - umie dopasować właściwy zestaw instrumentów badawczych stosowanych do rozpoznania i poszukiwania poszczególnych złóż i potrafi rozpoznawać środowiska geologiczne preferencyjne dla podstawowych typów genetycznych kopalin, jest w stanie zaprojektować w ogólnych zarysach program poszukiwań
i badań dla głównych typów kopalin.
Efekty kierunkowe w obszarze kompetencji:
K_K01- współdziała w grupach laboratoryjnych i na kursach terenowych
K_K02 - umie zaplanować etapy przygotowawcze do wykonania prezentacji i prac zaliczeniowych
K_K03 realizując geologiczne zadania badawcze umie zidentyfikować problemy i zaproponować sposoby ich rozwiązania
K_K06 - zna zasady najprostszego i najefektywniejszego osiągania zamierzonych celów przy wykonywaniu prac geologicznych
Kryteria oceniania
W trakcie prowadzenia zajęć, postępy prac będą systematycznie oceniane przez prowadzącego, co będzie brane pod uwagę przy końcowej ocenie, na którą składać się będzie również wykonana przez studenta praca zaliczeniowa.
Zaliczenie na ocenę na podstawie wykonanej przez studenta pracy zaliczeniowej. Warunkiem wystawienia oceny z pracy zaliczeniowej przez osobę prowadzącą zajęcia są co najwyżej dwie nieobecności podlegające usprawiedliwieniu. Zaliczenie poprawkowe odbywa się na podstawie kolokwium składającego się z dwóch zadań, po jednym z każdego bloku.
Praktyki zawodowe
brak
Literatura
Agterberg, F.P., Bonham-Carter, G.F., and Wright, D.F. (1990). Statistical pattern integration for mineral exploration. In Computer Applications in Resource Exploration and Assessment for Minerals and Petroleum (eds G.Gaal and D.F.Merriam). Pergamon, Oxford.
Agterberg, F.P and Bonham-Carter, G.F. (1999). Logistic regression and weights of evidence in mineral exploration. Proceedings APCOM Symposium.
Cheng, Q., Agterberg, F.P., 1999. Fuzzy Weights of Evidence Method and Its Application in Mineral Potential Mapping. Natural Resources Research. 8: 27.
Deutsch C.V. Geostatistical reservoir modelling. Applied Geostatistics Series. Oxford University Press. 2002
Hartley B. K. 2014. Evaluation of Weights of Evidence to Predict Gold Occurrences in Northern Minnesota's Archean Greenstone Belts. MSc thesis. Faculty of the Usc Graduate School, University Of Southern California
Namysłowska-Wilczyńska B., 2006: Geostatystyka. Teoria i zastosowania. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław.
Nannan Zhanga, Kefa Zhoua, 2015. Mineral prospectivity mapping with weights of evidence and fuzzy logic methods. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 29: 2639–2651
Zawadzki J. 2011. Metody geostatystyczne dla kierunków przyrodniczych i technicznych. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej. p. 132
Documentation of Python:
https://www.Python.org/doc/
Documentation of PostgreSQL:
https://www.postgresql.org/docs/
Documentation of POSTGIS:
https://postgis.net/documentation/
Documentation of Arcpy:
https://desktop.arcgis.com/en/arcmap/latest/analyze/Python
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: