Методы и автоматизация подсчета запасов месторождения полезных ископаемых с использованием информационных технологий Текст научной статьи по специальности «Энергетика и рациональное природопользование»

Ю.В. Никулина

МЕТОДЫ И АВТОМАТИЗАЦИЯ ПОДСЧЕТА ЗАПАСОВ МЕСТОРОЖДЕНИЯ ПОЛЕЗНЫХ ИСКОПАЕМЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Одним из важнейших факторов влияющих на эффективность работы горнодобывающего предприятия, является степень обеспеченности подготовленными и готовыми к выемке запасами руд. Недостаточное их количество приводит к сокращению фронта добычных работ, снижению качества и повышению себестоимости продукции. Но, в свою очередь, избыточное количество этих запасов приводит к замораживанию оборотных средств, увеличению расходов на содержание и ремонт горных выработок. Поэтому очень важно использовать оптимальные методы управления движением запасов.

Подсчет запасов полезного ископаемого включает в себя следующие операции: оконтуривание месторождения, разделение запасов по народнохозяйственному значению, степени разведанности, залеганию, качеству руд и условиям их добычи, выделение подсчетных блоков по мощности, содержанию и другим значениям, определение средних значений параметров и количественный подсчет запасов по каждому выделенному блоку с учетом их кате-горийности.

В настоящее время для подсчета запасов используют современные методы управления запасами [1, 2], которые базируются на использовании вычислительной техники и проведении расчетного эксперимента, имитирующего динамику горных работ. При этом основное внимание уделяется созданию базы данных [3], которая хранит в себе горно-технологические условия ведения работ, размещение технологических объектов в пространстве. По результатам парного корреляционно-регрес-сионного анализа и вычисления

статистических характеристик (среднее значение, среднеквадратическое отклонение, дисперсия, асимметрия, коэффициенты вариации), устанавливается зависимость среднемесячной производительности блока по добыче руды от промышленного запаса руды в усредненном блоке на конец месяца и числа этих эксплуатационных блоков. На этом основании определяется необходимое количество блоков с определенными промышленными запасами руды и содержаниями в них полезного компонента, обеспечивающих плановые показатели горного предприятия по количеству руды заданного качества при условии равномерной отработки запасов.

Для подсчета запасов используются различные методы [4], такие как метод геологических разрезов в пределах объемных моделей, с использованием блочных моделей, метод ближайшего района, метод Кригинга. Они базируются на статистических закономерностях, то есть используются для более точного и сложного моделирования поверхностей, включая оценку ошибок расчетов и построение вероятностных параметров построенных поверхностей.

Изучение и отработка сложноструктурных месторождений [5] всегда была и остаётся трудной задачей для горной науки и практики: с использованием оценивания степени сложности строения рудных блоков определяется сложность оптимизации управления рассматриваемыми ресурсами. Показатель сложности зависит от структурного типа месторождения, от характера контактов рудных и безрудных участков, от характера распределения металла в руде, проявлений напряжённо-деформи-рованного состояния горного массива и от характера горно-технологических условий добычи руды в эксплуатационном блоке. Таким образом, при увеличении сложности залегания рудных тел повышается риск инвестирования и сложность проектировния горных предприятий.

В настоящее время практически все крупные геологоразведочные и горнодобывающие организации используют при обработке первичных данных по запасам полезных ископаемых компьютерные программы. Общепризнанными мировыми лидерами в компьютерном обеспечении разведки и добычи являются следующие фирмы:

1) Surpac Software International (United Kingdom). Surpac является одним из лидеров создания качественной 3D-графики для горных приложений;

2) DataMine (Datamine International, United Kingdom). Данной системой пользуется большое количество горнорудных предприятий всего мира. Многие эксперты считают её наиболее мощной и проверенной на практике при проектировании и работе горных предприятий;

3) AQUILA Mining Systems Ltd. (Montreal, Canada). AQUILA впервые в мире создала буровую систему, распознающую горную породу;

4) GEOSTAT Software Inc. (Canada). Пакет POLYCAD предназначен для подсчета запасов по методу полигонов Вороного (многоугольников близости при подсчете горизонтальными сечениями). Подсчет запасов на основе блочной модели с использованием пакета BLKCAD может осуществляться интерактивно для двумерного или трехмерного вариантов;

5) LYNX Geosystem Inc. (Canada). Корпорация широкого профиля, производящая оборудование и программное обеспечения для решения задач САПР, нефте- и газоразведки, геофизики, экологии и картографии. Программа Voxel Analyst позволяет моделировать и визуализировать сложные геоэкологические объекты, вести подсчет объемов и запасов полезных ископаемых;

Компьютерные программы представляют собой информационно-аналитические пакеты с использованием оборудования для сбора, обработки и передачи данных о горном массиве. Они включают подсчёт запасов, трёхмерные изображения геологических структур и проектируемых горных выработок, программы позволяют планировать и оптимизировать геологоразведочные и горнодобычные работы, включая мероприятия по охране окружающей среды.

Например, по добыче и переработке золотосодержащих руд успешно применяется компьютерная технология построения математической модели сложно-структурного месторождения и подсчета его запасов по данным опробования геологоразведочных скважин. Использование математической модели позволило в 2-2,5 раза снизить систематическую погрешность оценки запасов.

Однако, несмотря на наличие большого количества специализированных программных комплексов для построения геологических моделей месторождений полезных ископаемых, ни одна из них не является универсальной для подсчета запасов всех видов месторождений полезных ископаемых с достаточной точностью.

Поэтому для определенных типов месторождений продолжают создаваться программные комплексы, многие из которых являются ядром для реализации интеллектуальных компьютерных систем: описания месторождения, проектирования горных предприятий, поддержки принятия решений при эксплуатации последних.

При этом в любой из них большое внимание уделяется геометризации недр и подсчету запасов полезных ископаемых с использованием интеллектуальных компьютерных методов. В МГГУ ведутся работы по созданию ряда таких методов.

------------------------------------------ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Букринский В.А. Геометрия недр. - М.: издательство МГГУ, 2002.

2. Ермолов В.А. Геология. Разведка и геолого-промышленная оценка месторождений полезных ископаемых. - М.: издательство МГГУ, 2005

3. Ляшенко В. И. Развитие методов управления запасами руд при подземной разработке месторождений сложной структуры. - Горный журнал, 2005, № 6.

4. Поиски и разведка месторождений полезных ископаемых. Авт.: Е.О.Погребицкий, С.В.Парадеев, Г.С. Поротов и др. - М.: Недра, 1977. - 405 с.

5. Порцевский А.К. Систематизация признаков сложноструктурных месторождений. - Горный журнал, 2006, № 1. - С. ЗО-ЗЗ.ЕШ

— Коротко об авторе ---------------------------------------------

Никулина Ю.В. - магистр, Московский государственный горный университет.

© М.Г. Петров, 2008 129