14/02/2026
متابع الجزء الخاص بالdatabase
من كتاب Mineral Resource and Ore Reserve Estimation – The AusIMM Guide to Good Practice ص48-49
بدأ في الملخص يتكلم ويقول إن قواعد البيانات العلائقية أو قواعد البيانات الارتباطية (Relational Databases) أنها المصدر الوحيد للحقيقة (Single Point of Truth) لجميع البيانات المستخدمة في التنقيب عن المعادن، اتخاذ القرارات الاستكشافية، وتقدير الموارد ثم ذكر أنه تصميم جيد لقاعدة البيانات لا يعوض عن ممارسات إدارة بيانات ضعيفة مثل عدم مراقبة تدفق البيانات من الحقل إلى المكتب بكفاءة
نجاح التعامل مع كميات كبيرة من البيانات يعتمد بالتساوي على:
برمجيات قاعدة البيانات سواء كانت SQL أو أنظمة مثل DataShed
هيكلة الملفات الداعمة مثل ملفات الصور (core photos)، الخرائط، ملفات الـ shapefiles، أو حتى الملفات المؤقتة للـ flat files
-ممارسات إدارة قاعدة بيانات سليمة مثل النسخ الاحتياطي المنظم و مراقبة أداء البيانات و التنظيف المستمر و إدارة المستخدمين والصلاحيات (security: من يدخل/يعدل البيانات؟).
الالتزام الصارم ببروتوكولات جمع البيانات في الحقل
مثل،،بروتوكولQAQC:إدراجstandards/blanks/duplicates بنسب محددة (مثل 1:20)
تدريب الجيولوجيين على تسجيل Hole_ID، Depth From/To، Sample ID بشكل دقيق.
رفض إدخال بيانات غير كاملة أو غير مطابقة للمعايير.
وهناك أنظمة قواعد بيانات متخصصة تعطي التحكم الجيد في قواعد البيانات من غير ما تكون تحتاج تستخدم SQL مثل DataShedو acQuire وهناك قواعد بيانات بسيطة مثل ملفات اكسل أو ms access و يجب حفظ المعلومات المساعدة مثل تاريخ الحفر والتحليلو صور العينات لتقييم جودة البيانات وليس البيانات الاساسيه فقط
أخذ بعدها واقترح شكلا لقاعدة البيانات
وهو جدول رئيسي (master table) على أسماء الحفر، فترات العينات، أسماء العينات، وقيم التحاليل، ويمكن أن يحتوي أيضاً على سمات إضافية للعينة مثل نسبة استرجاع النواة (core recovery). أسماء الحفر وأسماء العينات هي الحقول المفتاحية المستخدمة لربط معلومات العينات في الجدول الرئيسي بجداول أخرى تحتوي على معلومات مرتبطة. من المتطلبات الأساسية لقاعدة البيانات العلاقية أن يضمن محللوا البيانات من البداية أن أسماء المشاريع، أسماء الحفر، وأسماء العينات تكون فريدة (unique) (الشكل 1). الجداول الإضافية تشمل إحداثيات فوهة الحفر (drill hole collar coordinates)، نتائج المسح داخل الحفرة (down hole survey results)، والسجلات الجيولوجية الرقمية (digital geological logs). الجداول الأربعة المذكورة أعلاه — الجدول الرئيسي، فوهات الحفر، مسح داخل الحفرة، والسجلات الجيولوجية (الشكل 1) — تغطي الأنواع الرئيسية لبيانات العينات المستخدمة في معظم تطبيقات نمذجة الموارد الحديثة. الهيكل المقترح في الشكل 1 لا يسرد كل أنواع البيانات الممكنة، بل يظهر المبادئ الأساسية وتوزيع البيانات بين الجداول مع تسميات تعتبر معيارية في معظم برامج التعدين. يمكن إضافة بيانات إضافية — مثل السجلات الجيوتقنية أو الجيوفيزياء الرقمية — كجداول منفصلة مرتبطة بالجدول الرئيسي باستخدام الحقول المفتاحية.
ثم قال إن يجب الاهتمام ببيانات QC and QA التي تحتوي علي
duplicate , standard and blank samples
يُعتبر تخزين بيانات QA/QC في الجدول الرئيسي مع العينات ممارسة سيئة. الطريقة الأكثر فعالية هي تخزينها في جداول منفصلة (الشكل 1) مرتبطة بحقول مفتاحية المعلومات المساعدة لمعاملات الحفر، مثل نوع الحفر، تاريخ الحفر، شركة الحفر، نوع الجهاز، قطر رأس الحفر، وأسماء الحفارين، تُبلغ عادة في أوامر عقود الحفر وتُخزن في جدول منفصل في نفس قاعدة البيانات. حسب كمية المعلومات المساعدة، قد يختار مدير قاعدة البيانات تخزينها في جداول منفصلة أو إضافة حقول إضافية إلى جدول إحداثيات فوهات الحفر. نفس المبادئ تُطبق على تخزين بيانات المراقبة والسجلات الجيولوجية الرقمية.
ثم قال إن هيكل قواعد البيانات مرن ويتيح في بعض الحالات عدم وجود علاقة في بعض البيانات مثل جدوال collar ممكن يحتوي علي بيانات كثر من جدول assay هذا المبدأ يُعرف بـ"علاقات البيانات الأب-الابن" (parent-child data relationships)؛ على سبيل المثال، لا يمكن إدخال عينات لحفرة إذا لم تكن الحفرة موجودة أصلاً في قاعدة البيانات. كذلك، قد لا يأخذ الجيولوجي عينات من الحفرة كلها لأنها لم تقطع التمعدن وقد تكون خطأ ولذلك من الممارسات الجيدة توثيق هذا لماذا هذه البيانات فارغة ولماذا هي كذلك حتي لا تسبب ارتباك عند التفسير و يجب التحقق من توافق البيانات من قبل الجيولوجيين و/أو مدير قاعدة البيانات قبل نقل البيانات و يجب أن تشمل آليات التحقق على الأقل مقارنة الإحصاءات الأساسية، المجاميع، المتوسطات، والتباينات، محسوبة من أعمدة البيانات الجديدة والأعمدة المقابلة في الملفات المستلمة ويجب حفظ الملفات الاصليه من التحاليل والبيانات وارشفتها لضمان قابلية التدقيق (auditability) للبيانات. هذا أحد المتطلبات الرئيسية للإبلاغ السليم عن موارد معدنية واحتياطيات خام (JORC, 2012). من الممارسات الجيدة إنشاء رابط في قاعدة البيانات إلى هذه الملفات للوصول السهل
https://www.linkedin.com/in/salah-hamdy-59208a200?utm_source=share&utm_campaign=share_via&utm_content=profile&utm_medium=android_app
