Обзор подходов к построению баз данных по лабораторным испытаниям горных пород

Лабораторные исследования горных пород включают в себя обработку большого объема разнородной информации. Увеличение количества экспериментов, измеряемых свойств и другой связанной информации требует использования современных подходов к организации хранения и извлечения данных как с точки зрения построения архитектуры модели данных, так и с точки зрения выбора современных инструментов для управления базой данных. В настоящей работе основное внимание уделяется текущему состоянию разработки базы данных и инструментов по работе с ними в области наук о Земле. Определено, что базы данных по образцам горных пород в науках о Земле можно разделить условно на два типа – с геологической информацией и с информацией по лабораторным испытаниям образцов. Литературный обзор показал, что на сегодняшний день имеется небольшое число публикаций о разработке систем управления баз данных по образцам горных пород, и в основном они описывают специфические узкие решения (например, веб-интерфейс набора данных по образцам минералов). Обсуждаются особенности этих специфических решений.

Краюшкин Д. В., Казначеев П. А., Белобородов Д. Е., Пономарев А. В., Индаков Г. С. Обзор подходов к построению баз данных по лабораторным испытаниям горных пород // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2025. – № 4. – С. 152–169. DOI: 10.25018/0236_1493_2025_4_0_152.

Работа выполнена в рамках государственного задания Института физики Земли им. О.Ю. Шмидта Российской академии наук. Исследования выполнены с привлечением оборудования Центра коллективного пользования «Петрофизика, геомеханика и палеомагнетизм» Института физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН.

Краюшкин Денис Владиславович¹ — аспирант, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»; младший научный сотрудник, e-mail: KrayushkinDenV@yandex.ru, ORCID ID: 0009-0004-5474-1397,
Казначеев Павел Александрович¹ — канд. техн. наук, ведущий научный сотрудник, e-mail: p_a_k@mail.ru, ORCID ID: 0000-0002-9503-0047,
Белобородов Денис Евгеньевич¹ — канд. геол.-минерал. наук, старший научный сотрудник, e-mail: beloborodov@ifz.ru, ORCID ID: 0000-0003-1917-7845,
Пономарев Александр Вениаминович¹ — д-р физ.-мат. наук, главный научный сотрудник, e-mail: avp@ifz.ru, ORCID ID: 0000-0002-8737-0017,
Индаков Глеб Сергеевич¹ — аспирант, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова; инженер-исследователь, e-mail: indakov.gs16@physics.msu.ru, ORCID ID: 0009-0009-7564-9852,
¹ Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН.

Краюшкин Д.В., KrayushkinDenV@yandex.ru.

1. Arrowsmith S. J., Trugman D. T., MacCarthy J., Bergen K. J., Lumley D., Magnani M. B. Big data seismology // Reviews of Geophysics. 2022, vol. 60, no. 2, article e2021RG000769. DOI: 10.1029/ 2021rg000769.

2. Hariri R. H., Fredericks E. M., Bowers K. M. Uncertainty in big data analytics: survey, opportunities, and challenges // Journal of Big Data. 2019, vol. 6, pp. 1—16. DOI: 10.1186/s40537-019-0206-3.

3. Poudel M., Sarode R. P., Watanobe Y., Mozgovoy M., Bhalla S. A survey of big data archives in time-domain astronomy // Applied Sciences. 2022, vol. 12, no. 12, article 6202. DOI: 10.3390/app 12126202.

4. Гридин Г. А., Остапчук А. А., Павлов Д. В., Григорьев А. В., Устинов С. А. База данных РФ № 2023621889, 07.06.2023. Цифровой каталог образцов горных пород Приморского разлома. 2023.

5. Корост С. Р., Приходько Е. А. База данных РФ № 2023624197, 27.11.2023. База данных рентгенотомографических исследований полноразмерных образцов горной породы. 2023.

6. Дудецкий В. Н. Организация баз геологических данных. 2-е изд. — М.: Флинта, 2015. — 36 с.

7. Константинов К. М., Забелин А. В., Константинов И. К., Яковлев А. А., Киргуев А. А. Развитие петромагнитной базы данных Восточной Сибири / Геолого-геофизическая среда и разнообразные проявления сейсмичности: материалы Международной конференции. — Нерюнгри, 2015. — С. 87—94.

8. Гизатуллин Р. З., Анищик В. В. Базы данных как основа работы геологического направления // PROнефть. Профессионально о нефти. — 2017. — № 3(5). — С. 76—79.

9. Новиков Б. А., Горшкова Е. А., Графеева Н. Г. Основы технологий баз данных. 2-е изд. — М.: ДМК Пресс, 2020.

10. Yager D. B., Hofstra A. H., Fifarek K., Webbers A. Supplemental material: Development of an igneous rock database with geologic functions: Application to Neogene bimodal igneous rocks and mineral resources in the Great Basin // Geosphere. 2010, vol. 6, pp. 691—730. DOI: 10.1130/GES00516.1.

11. McCormick T., Heaven R. E. The British geological survey rock classification scheme, its representation as linked data, and a comparison with some other lithology vocabularie // Applied Computing and Geosciences. 2023, vol. 20, article 100140. DOI: 10.1016/j.acags.2023.100140.

12. Hsu L., Mayorga E., Horsburgh J. S., Carter M., Lehnert K. A., Brantley S. L. Enhancing interoperability and capabilities of Earth science data using the Observations Data Model 2 (ODM2) // Data Science Journal. 2017, vol. 16, no. 4, pp. 1—16. DOI: 10.5334/DSJ-2017-004.

13. Lehnert K., Su Y., Langmuir C. H., Sarbas B., Nohl U. A global geochemical database structure for rocks // Geochemistry, Geophysics, Geosystems. 2000, vol. 1, article 1012. DOI: 10.1029/ 1999GC000026.

14. Ma X., Ralph J. P., Zhang J., Que X., Prabhu A., Morrison S. M., Hazen R. M., Wyborn L., Lehnert K. A. OpenMindat: Open and FAIR mineralogy data from the Mindat database // Geoscience Data Journal. 2023, vol. 11, no. 1, pp. 94—104. DOI: 10.1002/gdj3.204.

15. Liu Z., Li D., Liu Y., Yang B., Zhang Z. Prediction of uniaxial compressive strength of rock based on lithology using stacking models // Rock Mechanics Bulletin. 2023, vol. 2, no. 4. DOI: 10.1016/j. rockmb.2023.100081.

16. Орлов Д. М., Коротеев Д. А., Муравлева Е. А. Патент РФ № 2725506C, 02.07.2020. Способ и система оптимизации лабораторных исследований образцов горных пород. 2020. Бюл. № 19.

17. Кондакова В. Н., Иванов П. В., Поспехов Г. Б. База данных РФ № 2021622701, 26.11.2021. База данных физико-механических свойств техногенных грунтов. 2021.

18. Панишев С. В., Миронов Я. В. Программа для ЭВМ РФ № 2023614137, 27.02.2023. Программа расчета параметров бестранспортной технологии внутреннего отвалообразования смерзающихся вскрышных пород. 2023.

19. Wang Y., Liu J., He X., Wang B. Design and realization of rock salt gas storage database management system based on SQL Server // Petroleum. 2017, vol. 4, no. 4, pp. 466—472. DOI: 10.1016/J. PETLM.2017.10.001.

20. Oppikofer T., Nordahl B., Bunkholt H. S., Nicolaisen M., Jarna A., Iversen S., Hermanns R. L., Böhme M., Molina F. X. Y. Database and online map service on unstable rock slopes in Norway — From data perpetuation to public information // Geomorphology. 2015, vol. 249, pp. 69—81. DOI: 10.1016/J.GEOMORPH.2015.08.005.

21. Ficker T., Martisek D. Database 3D surfaces for evaluation of Joint Rock Coefficients // Procedia Engineering. 2016, vol. 161, pp. 1361—1366. DOI: 10.1016/J.PROENG.2016.08.656.

22. Zhao L., Zhang S., Huang D., Wang X. A digitalized 2D particle database for statistical shape analysis and discrete modeling of rock aggregate // Construction and Building Materials. 2020, vol. 247, article 117906. DOI: 10.1016/j.conbuildmat.2019.117906.

23. Connolly T., Begg C. Database Systems. A practical approach to design, implementation, and management. 3rd ed. Boston: Addison-Wesley, 2001, 1236 р.

24. Grolinger K., Higashino W. A., Tiwari A., Capretz M. A. Data management in cloud environments: NoSQL and NewSQL data stores // Journal of Cloud Computing: Advances, Systems and Applications. 2013, vol. 2, pp. 1—24. DOI: 10.1186/2192-113X-2-22.

25. Date C. J. Database design and relational theory: Normal forms and all that jazz. 2012. DOI: 10.1007/978-1-4842-5540-7.

26. Ma X. Knowledge graph construction and application in geosciences. A review // Computers & Geosciences. 2022, vol. 161, article 105082. DOI: 10.1016/j.cageo.2022.105082.

27. Wyborn L. A. I., Cox S. J. D., Klump J., Lehnert K. A. A modular approach to developing interdisciplinary, interoperable standards for geochemical data based on the Semantic Sensor Network (SSN) Ontology. 2018. DOI: 10.13140/RG.2.2.24898.22722.

28. Davis W., Hunt C. R. Knowledge graphs for seismic data and metadata // Applied Computing and Geosciences. 2024, vol. 21, article 100151. DOI: 10.1016/j.acags.2023.100151.

29. Catsoulis S., Singh J.-S., Narayanan C., Lakehal D. Integrating supervised learning and applied computational multi-fluid dynamics // International Journal of Multiphase Flow. 2022, vol. 157, no. 15, article 104221.

30. Zhao M., Xiao Z., Chen S., Fang L. DiTing: A large-scale Chinese seismic benchmark dataset for artificial intelligence in seismology // Earthquake Science. 2023, vol. 25, no. 2, pp. 84—94. DOI: 10.1016/j.eqs.2022.01.022.

31. Веселовский Р. В., Дубиня Н. В., Пономарев А. В., Фокин И. В., Патонин А. В., Пасенко А. М., Фетисова А. М., Матвеев М. А., Афиногенова Н. А., Рудько Д. В., Чистякова А. В. Центр коллективного пользования Института физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН «Петрофизика, геомеханика и палеомагнетизм» // Геодинамика и тектонофизика. — 2022. — Т. 13. — № 2. DOI: 10.5800/GT-2022-13-2-0579.

32. Codd E. F. The relational model for database management, Version 2, Addison-Wesley; 1990, 567 p.

33. Muruzábal M. M., Geyer A., Aulinas M., Albert H., Vilà M., Micheo F., Bolós X., Pedrazzi D., Gisbert G., Planagumà L. CatVolc. A new database of geochemical and geochronological data of volcanic-related materials from the Catalan Volcanic Zone (Spain) // Journal of Volcanology and Geothermal Research. 2024, vol. 446, article 107998. DOI: 10.1016/j.jvolgeores.2023.107998.

34. Liolios P., Exadaktylos G. A relational rock mechanics database scheme with a hierarchical structure // Computers and Geosciences. 2011, vol. 37, pp. 1192—1204. DOI: 10.1016/j.cageo.2011.02.014.

35. Bär K., Reinsch T., Bott J. The PetroPhysical Property Database (P3) — a global compilation of lab-measured rock properties // Earth System Science Data. 2020, vol. 12, pp. 2485—2515. DOI: 10.5194/ essd-12-2485-2020, 2020.

36. Weydt L. M., Ramírez-Guzmán Á. A., Pola A., Lepillier B., Kummerow J., Mandrone G., Comina C., Deb P., Norini G., Gonzalez-Partida E., Avellán D. R., Macías J. L., Bär K., Sass I. Petrophysical and mechanical rock property database of the Los Humeros and Acoculco geothermal fields (Mexico) // Earth System Science Data. 2021, vol. 13, pp. 571—598. DOI: 10.5194/essd-13-571-2021.

37. Philippe D., Lassin A., Piantone P., Azaroual M., Jacquemet N., Fabbri A., Gaucher E. C. Thermoddem. Ageochemical database focused on low temperature water/rock interactions and waste materials // Applied Geochemistry. 2012, vol. 27, no. 10, pp. 2107—2116. DOI: 10.1016/J.APGEOCHEM.2012.06.002.

38. Horsburgh J., Audfenkampe A., Mayorga E., Lehnert K., Hsu L., Song L., Jones A., Damiano S., Tarboton D., Valentine D., Zaslavsky I., Whitenack T. Observations Data Model 2. A community information model for spatially discrete Earth observations // Environmental Modelling, Software. 2016, vol. 79, pp. 55—74. DOI: 10.1016/j.envsoft.2016.01.010.

39. Kallas L., Klöcking M., Sturm A., Sarbas B., Möller-McNett S., Geestmann M., Pestov P., Kurzawe D., Willbold M., Wörner G. Advancing FAIR Principles in Geochemistry: The GEOROC Database and DIGIS Initiative. Sektionstreffen Petrologie/Petrophysik und Geochemie, Karlsruhe. 2024. DMG. DOI: 10.5281/zenodo.11527479.

40. Klöcking M., Sturm A. DIGIS Data Model for GEOROC 2.0 (1.0.0) // Zenodo. Software. 2024. DOI: 10.5281/zenodo.10468217.

41. Валитов М. Г., Харченко Т. А., Терехов Е. П. База данных РФ № 2022622201, 06.09.2022. Физические свойства горных пород Курильской островодужной системы, острова Сахалин и некоторых морфоструктур Охотского моря. 2022.

42. Рочев В. Ф. База данных РФ № 2020621347, 04.08.2020. Данные лабораторных исследований дезинтеграции мерзлых грунтов при одновременном воздействии водной среды и магнитного поля на россыпных месторождениях золота в восточной части Амурской области.