खनिज शिकार पर बड़े डेटा के साथ

नेटवर्क विश्लेषण नए खनिजों की खोज में मदद कर सकता है

ब्राजील (पेरिसिट) में पाया जाने वाला यह खनिज बिग डेटा का उपयोग करके विश्लेषण के लिए अपनी खोज का श्रेय देता है। © लुइज मेनेजेस / ruff.info
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मैनहंट चल रहा है: कम से कम 1, 500 खनिज अभी भी खोजे जाने की प्रतीक्षा कर रहे हैं - अब बड़े डेटा तरीकों को खोज में मदद करनी चाहिए। नेटवर्क विश्लेषण की सहायता से, खनिजविज्ञानी ज्ञात खनिज आबादी में पहले से छिपे हुए पैटर्न को प्रकट करना चाहते हैं। विज़ुअलाइज़ेशन में ध्यान देने योग्य "अंतराल" तब प्रकट हो सकता है जहां अज्ञात खनिज पाए जा सकते हैं।

हमारी पृथ्वी में खनिजों की जबरदस्त विविधता है: 5, 208 विभिन्न प्रजातियां अब तक आधिकारिक रूप से ज्ञात हैं, जिनमें से लगभग 2, 500 दुर्लभ मानी जाती हैं। हालांकि, विशेषज्ञों का अनुमान है कि कम से कम 1, 500 से अधिक खनिजों की खोज का इंतजार है। कार्नेगी इंस्टीट्यूशन फॉर साइंस के शाउना मॉरिसन ने कहा, "नए खनिज भंडार की तलाश जारी है, लेकिन अब तक, नई खोजें वैज्ञानिक भविष्यवाणी के बजाय भाग्य और मौके पर आधारित हैं।"

नेटवर्क विश्लेषण के माध्यम से विज़ुअलाइज़ेशन

वह अब बदल सकता है। क्योंकि बड़े डेटा को शोधकर्ताओं को भविष्य में नए खनिजों के लिए विशेष रूप से देखने में मदद करनी चाहिए। मिनरलोगिस्ट के डेटाबेस में लाखों खनिज पदार्थों और उनके इलाकों, उम्र और जमा के भूविज्ञान की जानकारी होती है। अब तक, हालांकि, इस डेटा का शायद ही व्यवस्थित मूल्यांकन किया गया था।

उपाय अब नेटवर्क विश्लेषण की विधि है। यह खनिजों की समानता और समानता का विश्लेषण करता है और लिंक की संकीर्णता के आधार पर उन्हें तीन-आयामी नेटवर्क में बंद या दूर दर्शाया गया है। बड़ा फायदा: यह दृश्य पहले छिपे या अनदेखे पैटर्न और कनेक्शन को दृश्यमान बनाता है। उदाहरण के लिए, यह खनिजों के सह-अस्तित्व या उनकी घटना के लिए कुछ शर्तों को प्रकट करता है।

छिपे हुए पैटर्न

प्रारंभिक परीक्षणों में, शोधकर्ताओं ने 36 रॉक-बनाने वाले खनिजों के लिए नेटवर्क विश्लेषण को आमतौर पर क्रिस्टलीय ज्वालामुखी चट्टानों में पाया। परिणामी विज़ुअलाइज़ेशन पुष्टि करता है कि हर प्रकार की ज्वालामुखी चट्टान, चाहे ग्रेनाइट या ओलिविन बेसाल्ट, खनिजों के एक उप-नेटवर्क से जुड़ी हुई है, एक प्रकार का "क्लिक"। प्रदर्शन

30 सामान्य क्रोमियम युक्त खनिजों के नेटवर्क विश्लेषण से पता चला है कि वे विशिष्ट गठन की स्थिति की विशेषता वाले चार समूहों में टूट जाते हैं। एक तीसरे परीक्षण में, शोधकर्ताओं ने 664 तांबे के खनिजों के साथ नेटवर्क विश्लेषण को खिलाया। उन्होंने अपनी रासायनिक संरचना के अंतर और समानता की कल्पना की revealed और उनकी उत्पत्ति की उम्र के आधार पर अलग-अलग अंतर प्रकट किए।

अन्य ग्रहों के भूविज्ञान के साथ भी मदद करें

कार्नेगी इंस्टीट्यूशन के प्रोजेक्ट लीडर रॉबर्ट हेज़न कहते हैं, "नेटवर्क विश्लेषण हमें दृश्य सुराग दे सकता है कि हम कहाँ जाते हैं और हमें क्या देखना है।" "मुझे लगता है कि यह एक तरह से खनिज खोजों की दर को बढ़ाएगा जिसकी हम कल्पना भी नहीं कर सकते हैं।"

ये बड़े डेटा तरीके विदेशी ग्रहों की खनिज संरचना का पता लगाने और उनकी पहचान करने में भी मदद कर सकते हैं, मॉरिसन आशा करते हैं। वह मंगल ग्रह पर जिज्ञासा रोवर के लिए नासा टीम का सदस्य है। इस "रोलिंग केमिस्ट्री लेबोरेटरी" के महत्वपूर्ण कार्यों में से एक है, मार्टियन खनिजों का विश्लेषण करना और लाल ग्रह के भूविज्ञान और जलवायु अतीत के बारे में जानकारी प्रदान करना। (अमेरिकन मिनरलोगिस्ट, 2017)

(कार्नेगी साइंस / डीप कार्बन ऑब्जर्वेटरी, 02.08.2017 - एनपीओ)