В основе модели месторождения, используемой для извлечения и переработки руды, лежит точное понимание химического состава, структуры и расположения минералов в породе. Чем более точной является модель, тем больше полезных веществ можно извлечь из месторождения. 
Знание о том, какие минералы формируются при определенных условиях, как они взаимодействуют и влияют друг на друга, также является важным для понимания генезиса породы. Это, в свою очередь, позволяет предсказывать и объяснять поведение геологических объектов. Глубокое понимание природных процессов может быть полезным и для решения технологических задач. Например, карбонатитовые лавы, такие как в осадочно-вулканогенном комплексе на Кольском полуострове, образуются при невысоких температурах (примерно 600 градусов по Цельсию), что делает изучение минералов в таких лавовых потоках актуальным для поиска технологий синтеза низкотемпературных материалов и разработки энергосберегающих технологий. Однако в настоящее время большинство исследователей геологических образцов получают информацию либо из усредненных данных (что приводит к утрате понимания взаиморасположения минералов и их влияния на конечный результат), либо из двумерных изображений (в этом случае не видно объемного распределения структур, необходимого для наиболее корректного построения модели месторождения).
Чтобы устранить этот недостаток, была собрана большая команда авторов из Московского государственного университета, Сколковского института науки и технологий, Инженерной школы Мурманского арктического университета, Института химии и технологии редких элементов и минерального сырья и Геологического института Кольского научного центра РАН, которая впервые исследовала реальный геологический образец породы, известный как меймечит, из комплекса Контозеро с помощью рентгеновского 3D-микротомографа. Затем с помощью математических топологических методов было воспроизведено распределение минералов в нем. В работе был усовершенствован и применен к реальному объекту метод алгебраической топологии и интегральной геометрии, основанный на анализе функционалов Минковского. Именно поэтому был выбран меймечит, для которого известны генеалогия, количество видов минералов и их взаимное расположение. Научный отчет об этом исследовании опубликован в журнале Scientific Reports.
Функционалы Минковского — это хорошо известные величины. К ним относятся объем объекта, площадь его поверхности, характеристика Эйлера–Пуанкаре (показывающая степень ребристости и изогнутости поверхности) и числа Бетти (отражающие количество объектов, количество сквозных туннелей в них и количество полностью закрытых пор или полостей). Однако правильное сочетание этих величин и их тщательный анализ предоставляет мощный инструмент для исследования пространственного распределения почти чего угодно. Усовершенствованный метод может быть применен везде, где необходимо исследовать распределение структур в объеме: в геологии, горном деле, материаловедении, биологии, археологии и даже при анализе данных. Применимость метода не ограничивается масштабом, еще одно его преимущество — образец не требуется разрушать.
Минералогическое строение исследуемого образца выглядит следующим образом. Большие зерна оливинов пронизаны сквозными каналами. Эти каналы заполнены серпентином и ассоциацией мелких зерен магнетита и минералов матрицы. Серпентин образует каймы вдоль зерен оливина, но не покрывает их полностью. Эти выводы подтвердили известные данные о происхождении породы: оливины образовались раньше, изменялись вдоль трещин и на поверхности в серпентины, а потом были залиты карбонатной лавой с содержанием магнетита, которая проникла в трещины. Результаты подтвердили и перевели в трехмерный формат имеющиеся сведения о форме и распределении минералов в меймечитах. На плоских срезах меймечитов зерна оливина выглядели как отдельные мелкие кристаллы, разделенные каналами с серпентином. 3D-исследование расширило эти знания и показало, что зерна оливина большие, а серпентин не разделяет отдельные кристаллы, а входит в сквозные каналы в этих крупных зернах.
Полученные исключительно расчетными топологическими методами результаты согласуются с известными геологическими данными о происхождении данного типа меймечитов. Исследование дало возможность заглянуть внутрь образца и не только понять его происхождение, но и применять полученные данные для более точного и полного планирования добычи полезных ископаемых.
Пример возможного применения этого метода: на каком-то участке месторождения содержание необходимого химического элемента достаточно для начала разработки, но все зерна полезных минералов заключены в оболочку из более твердого и менее растворимого вещества. Химический метод не покажет, где находятся эти оболочки, а срезы не определят, полная это оболочка или частичная. Новый метод позволит выявить эти оболочки, и при планировании разработки месторождения пользователь поймет, что на этом участке нужны другие технологические схемы для извлечения полезных веществ, а затем решит, целесообразно ли их применять или нет. Это открывает новые возможности для применения в горном деле.
Для «Ъ-Науки» — комментарий академика РАН Ивана Тананаева, заместителя генерального директора Кольского научного центра РАН по научной работе:
— Нам постоянно навязывают ошибочную мысль о том, что науки можно и даже нужно делить на фундаментальные и прикладные. Часто на веру принимается шутливое утверждение академика Арцимовича, что фундаментальная наука — удел ученых, которые всего лишь удовлетворяют свое любопытство в рабочее время за государственный счет. Прикладники, напротив, кажутся усердными муравьями, которые направляют свои усилия на создание необходимых цивилизации батареек, таблеток и материалов, в отличие от «стрекоз»-фундаменталистов. Однако это совершенно неправильно. Никто и никогда не может определить дату и запланировать научный прорыв, ведущий к практическому производству целевых компонентов. Стенли Уиттенгейм, создавший «литиевый катод», в 1970 году по такой классификации, безусловно, воспринимался как «стрекоза». «Это фиаско, братан!» — совсем скоро литий стал «белой нефтью» и объектом миллиардного рынка, и фундаментальные исследования легли в основу максимально практических разработок.
«Scientia potentia est!» или «Знание — сила!» — эти слова приписывают английскому философу и государственному деятелю Фрэнсису Бэкону. Знание — это формирование научных основ, а не создание колеса, рельса, технологий — это не знание, а умение. Данная статья четко иллюстрирует тот факт, что в красивых решениях фронтирных прикладных и даже сугубо технологических задач всегда и обязательно заложены первичные фундаментальные знания.
Подготовлено при поддержке Минобрнауки
Фото: hi-tech.mail.ru