CC BY
21
УДК 550.8.013 © Н.Н. Гриб, П.Ю. Кузнецов, 2019
Прогноз оптимальной плотности сети разведочных скважин опережающей эксплуатационной разведки на основе кластерной организации угольных месторождений
DOI: http://dx.doi.org/10.18796/0041-5790-2019-4-92-96 -
ГРИБ Николай Николаевич
Доктор техн. наук, профессор, заместитель директора по научной работе, заведующий кафедрой «Горное дело» ТИ (ф) СВФУ,
678960, г. Нерюнгри, Россия, e-mail: [email protected]
КУЗНЕЦОВ Павел Юрьевич
Канд. геол.-минер. наук, доцент, докторант СВФУ,
ведущий инженер по горным работам
Филиала АО ХК «Якутуголь» Разрез «Нерюнгринский»,
678960, г. Нерюнгри, Россия,
e-mail: [email protected]
Статья посвящена рассмотрению возможности эффективного применения кластерного подхода к организации угольного месторождения для прогнозирования оптимальной плотности сети скважин опережающей эксплуатационной разведки. В качестве объекта исследования выбрано Эль-гинское каменноугольное месторождение, находящееся на сегодняшний день в стадии ввода в эксплуатацию с постоянным наращиванием объемов добычи угля до плановых годовых объемов. Используя данные по эксплуатационной разведке Эльгинского каменноугольного месторождения, авторы на основе кластерной организации рассматриваемого месторождения с применением математических методов показывают возможность осуществления прогноза оптимальной плотности сети скважин опережающей эксплуатационной разведки. В качестве расчетных математических методов для получения геометрических параметров сети разведочных скважин опережающей эксплуатационной разведки были применены методы геометрической автокорреляции и вторых разностей. Ключевым результатом представленного в статье исследования является реализация возможности создания для угольных месторождений, на основе рассмотренного подхода, уникальных сетей разведочных скважин для всех кластерных зон, составляющих месторождение, с целью обеспечения эффективного планирования затрат горного предприятия на проведение геологоразведочных работ на основе данных
о пространственной изменчивости углепородного массива. Представленная статья является логическим завершением исследования, представленного авторами в журнале «Уголь» № 2 за 2018 г.
Ключевые слова: Эльгинское каменноугольное месторождение; кластерная организация угольных месторождений; кластерная зона; опережающая эксплуатационная разведка; оптимальная плотность сети разведочных скважин; базовый профиль; кластерный профиль.
ВВЕДЕНИЕ
При решении вопроса о введении в эксплуатацию угольного месторождения перед горным предприятием открывается вопрос об оценке уровня возможного геориска его освоения, опирающегося в своих основах на определение необходимых инвестиционных затрат на реализацию намеченного проекта с учетом обязательной социальной нагрузки на горное предприятие [1, 2, 3, 4]. При этом величина возможной инвестиционной нагрузки на горное предприятие при реализации проекта освоения угольного месторождения, как правило, непосредственно связана с уровнем изученности месторождения на стадии геологоразведочных работ, который не всегда соответствует требованиям горных предприятий [1, 5]. Учитывая данное обстоятельство, горные предприятия для достижения эффективности своей работы при соблюдении приемлемого уровня геориска вынуждены планировать дополнительные геологоразведочные работы, реализуемые на стадиях эксплуатационной разведки [6, 7, 8]. При этом планируемая система геологоразведочных работ должна обладать определенной гибкостью (управляемостью), способной учитывать изменчивость строения, состояния и свойств массива горных пород, а также технологию ведения горных работ.
Наиболее эффективно приведенные выше аспекты реализуются на стадии опережающей эксплуатационной разведки угольного месторождения, которая опережая добычные работы на один-два года, способна обеспечить в среднесрочном периоде прогнозирование геориска дальнейшего его освоения и необходимый уровень инвестиций в горное предприятие. Необходимую управляемость системой планирования геологоразведочных работ на стадии эксплуатации угольного месторождения может обеспечить
кластерный подход к организации угольного месторождения. Данное утверждение обосновывается тем, что кластерный подход, как отмечено в работе [9], позволяет объективно учитывать порядок ведения горных работ, обеспечивая достоверное изучение углепородного массива посредством задания уникальных геометрических параметров разведочных сетей зон (кластеров), подлежащих отработке горным предприятием в ближайшее время.
ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ
В качестве объекта исследования в данной статье представлено Эльгинское каменноугольное месторождение с утвержденными запасами 2,9 млрд т угля. Эльгинское месторождение на сегодняшний день интенсивно вводится в эксплуатацию с планами по достижению объемов добычи в 30 млн т угля в год. Учитывая данное обстоятельство, очевидным становится решение актуального вопроса создания, адаптации и внедрения эффективной системы планирования опережающей эксплуатационной разведки, способной обеспечить своевременный и достоверный поток информации о состоянии углепородного массива намечаемого к отработке в соответствии с планами горных работ. При этом, учитывая требования, предъявляемые к объему статейного материала, и соблюдая принципы последовательности изложения исследовательского материала при его публикации, в качестве опорного объекта исследования будет рассмотрен участок 2 Эльгинского каменноугольного месторождения. Принципы разделения Эльгинского месторождения на участки, а также кластерная организация участка 2 в достаточной степени подробно рассмотрены авторами ранее в работе [9] и представлены на рис. 1,2.
ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ И РАСЧЕТНЫЕ МЕТОДЫ
В качестве исходных данных для прогноза оптимальной плотности сети разведочных скважин выступают данные по показателям качества угля, полученные в результате ав-
торской обработки [10] отчетных материалов по результатам детальной разведки Эльгинского каменноугольного месторождения [11].
Для задания геометрических параметров сетей разведочных скважин опережающей эксплуатационной разведки в пределах выделенных кластерных зон участка 2 Эльгинского каменноугольного месторождения в качестве расчетных методов применялись метод геометрической автокорреляции [12, 13] и метод вторых разностей [14]. Эффективность и обоснованность применения представленных методов в комплексе для решения рассматриваемой задачи прогноза оптимальной плотности сети опробования нашли свое отражение в работах [12, 13, 14].
ЭТАПЫ ПРОГНОЗА ОПТИМАЛЬНОЙ ПЛОТНОСТИ СЕТИ
РАЗВЕДОЧНЫХ СКВАЖИН ОПЕРЕЖАЮЩЕЙ
ЭКСПЛУАТАЦИОННОЙ РАЗВЕДКИ
На начальном этапе для кластерных зон участка 2 Эльгинского месторождения (см.рис. 1) производится расчет расстояний между профилями прогнозируемой сети разведочных скважин опережающей эксплуатационной разведки. Расчет осуществляется по каждому принятому к расчету показателю качества угля для каждого промыш-ленно значимого угольного пласта в отдельности. В процедуре расчета на данном этапе задействованы скважины, располагающиеся на профилях, ориентированных по падению угольных пластов и заданных на стадии детальной разведки месторождения. На рис. 1 данные профили имеют буквенное обозначение.
На втором этапе с применением тех же, обозначенных выше, расчетных математических методов осуществляется расчет расстояний между скважинами в пределах кластерных зон геологоразведочных профилей (см. рис. 2).
Далее задаются граничные условия для прогнозируемой сети разведочных скважин опережающей эксплуатационной разведки. В качестве таких условий выступают:
Рис. 1. Кластерные зоны Эльгинского каменноугольного месторождения, участка 2 [9] Fig. 1. Cluster zones of site 2 of Elga coal deposit [9]
Рис. 2. Кластерные зоны геологоразведочных профилей Эльгинского каменноугольного месторождения, участка 2 [9] Fig. 2. Cluster zones of geological-prospecting profiles of site 2 of Elga coal deposit [9]
1. Расчетные значения шага опробования не могут превышать значений, установленных для эксплуатационной доразведочной сети, которая определяется на основе данных о неоднородности угольных пластов [10] по палеткам, которые разработаны авторами и представлены в работе [15]. Так, для рассматриваемых в статье кластерных зон Эльгинского месторождения данные граничные значения составят:
- кластерная зона 2-1. Граничное расстояние между профилями - 410 м. Граничное расстояние между скважинами - 205 м;
- кластерная зона 2-2. Граничное расстояние между профилями - 420 м. Граничное расстояние между скважинами - 210 м;
- кластерная зона 2-3 и 2-4. Граничное расстояние между профилями - 415 м. Граничное расстояние между скважинами - 205 м.
2. Расчетные значения шага опробования не могут быть меньше значения половины минимальной ширины рабочего уступа. Для условий Эльгинского каменноугольного месторождения эта величина составляет 20 м, что определяется исходя из принятой технологии ведения горных работ на месторождении.
В завершение расчетной части путем совместного анализа полученных расчетных данных посредством установления минимального значения прогнозируется оптимальная сеть опережающей эксплуатационной разведки. Причем данный прогноз обладает достаточной вариативностью, определяемой в зависимости от принятой технологии опробования угольных пластов: проходка скважин с поверхно-
сти месторождения на всю мощность углепородного массива; проходка скважин с уступов борта карьера; выборочное изучение угольных пластов с исключением пластов, не представляющих интерес для конкретного исследования.
В таблице представлены результаты прогноза оптимальной плотности сети опережающей эксплуатационной разведки по представленной выше методике для случая проходки разведочных скважин с дневной поверхности участка 2 Эльгинского каменноугольного месторождения.
Начальными точками привязки спрогнозированных оптимальных разведочных сетей опережающей эксплуатационной разведки в кластерных зонах в соответствии с принятой кластерной организацией месторождения [9] являются точки пересечения базовых профилей с кластерными профилями (см. рис. 1). При этом стоит отметить, что скважины, которые располагаются на базовом профиле, должны проходиться и опробоваться на полную мощность углепородного массива, принятого к отработке горным предприятием.
ВЫВОДЫ
Учитывая вышепредставленный материал и результаты исследований, проведенных авторами, можно заключить, что прогноз оптимальной плотности сети опережающей эксплуатационной разведки на основе данных, характеризующих угольные пласты с применением кластерного подхода к организации угольных месторождений, позволяет обеспечить горному предприятию возможность эффективного управления процессом изучения углепородного массива, намечаемого к отработке в ближайшее время.
Стоит отметить, что наличие для каждой кластерной
Результаты прогноза оптимальной плотности сети опережающей эксплуатационной разведки участка 2 Эльгинского каменноугольного месторождения
S О к >s £ >s Геометрические параметры сети разведочных скважин опережающей эксплуатационной разведки
т >- Я u & ф ¡2 s S X ф « I »1 1- и (V (интервал между профилями х интервал между скважинами), м
ч:
и га 2 = с о * m X о se u m с Кластерная зона геологоразведочного профиля
& 12 22 32 42 52 62 7 8 9 2 2 2 102 112
2-1 У!4 30х40 - - - - - -
У - 30х35 30х65 - - - -
У4 30х80 - - - - - - - - - -
Ун - - - 30х20 30х25 30х105 30х130 - - - -
Н 30х120 - - 30х180 30х125 30х140 30х195 - - - -
нв 30 х160 30 х35 30 х 60 - - - - - - - -
Н 210 х160 210 х140 210 х180 210 х180 210 х200 210 х175 210 х195 - - - -
2-2 У12 - - - - - - - - 20х20 20х90 -
У - - - - - 20х35 20х65 - - - -
У6 - - - - - - - 20х30 - - -
У4 - - - - - - - 20х60 - - 20х60
Ун - - - - - 40х105 40х130 40х60 40х20 40х90 40х120
Н16 - - - - - 200х140 200х195 200х60 200х20 200х90 200х120
н - - - - - 220х175 220х195 220х120 220х200 220х180 220х120
2-3 У - - - - - 40х20 - - - - -
у: - - 40х60 40х20 40х20 40х120 40х135 - - - -
н - - 80х180 80х140 80х160 80х135 - - - -
н В5 - - 80х60 - - - - - - -
Н15 - - 400х180 400х180 400х200 400х180 400х135 - - - -
2-4 Ун - - - - - - 40х135 40х100 40х20 - -
н16 - - - - - - 80х135 80х100 80х20 80х185 -
Н15 - - - - - - 400х135 400х100 400х200 400х185 -
зоны своей уникальном сети разведочных скважин позволяет более объективно подходить к планированию ежегодных затрат на проведение геологоразведочных работ горным предприятием, которые, как показано в работе [1], оказывают значительное влияние на повышение уровня геориска освоения месторождения.
Список литературы
1. Смолич С.В., Смолич К.С. Геориски квалиметрии недр (геостатистика в приложениях): учеб. пособие. Чита: Заб-ГУ, 2015. 174 с.
2. Nawrocki Т.-L., Jonek-Kowalska I. Assessing operational risk in coal mining enterprises - Internal, industrial and international perspectives // Resources Policy. 2016. Vol. 48. Pp. 50-67. doi: 10.1016/j.resourpol.2016.02.008.
3. Stojanovic С. Risk management model in surface exploitation of mineral deposits // Archives of Mining Sciences. 2016. Vol. 61(2). Pp. 293-308. doi: 10.1515/amsc-2016-0022.
4. Mai N.L., Erten O., Topal E. A new generic open pit mine planning process with risk assessment ability // International Journal of Coal Science & Technology. 2016. Vol. 3(4). Pp. 407417. doi: 10.1007/s40789-016-0152-z.
5. Saikia K., Sarkar B. Coal exploration modelling using geosta-tistics in Jharia coalfield, India // International Journal of Coal Geology. 2013. Vol. 112. Pp. 36-52. doi: 10.1016/j.coal.2012.11.012.
6. Soltani S., Safa M. Optimally Locating Additional Drill holes to Increase the Accuracy of Ore/Waste Classification // Mining Technology. Transactions of the Institutions of Mining
and Metallurgy: Section A. 2015. Vol. 124(4). Pp. 213-221. doi: 10.1179/1743286315Y.0000000009.
7. Geostatistical drillhole spacing analysis for coal resource classification in the Bowen Basin, Queensland / O. Bertoli, A. Paul, Z. Casley, D. Dunn // International Journal of Coal Geology. 2013. Vol. 112. Pp. 107-113. doi: 10.1016/j.coal.2012.12.010.
8. Поиски и разведка месторождений полезных ископаемых: учебник для вузов / В.В. Авдонин, Г.В. Ручкин, Н.Н. Ша-тагин и др. М.: Академический Проект, Фонд «Мир», 2016. 544 c. URL: http://www.iprbookshop.ru/60034.html (дата обращения: 15.03.2019).
9. Гриб Н.Н., Кузнецов П.Ю. Кластерная организация месторождения как основа планирования оптимальной плотности сети углеразведочных скважин // Уголь. 2018. № 2. С. 68-74. URL: http://www.ugolinfo.ru/Free/022018.pdf (дата обращения: 15.03.2019).
10. Кузнецов П.Ю., Гриб Н.Н., Скоморошко Ю.Н. Оценка неоднородности и пространственной изменчивости показателей качества углей // Горный журнал. 2017. № 3. С. 47-54.
11. Отчет о результатах детальной разведки Северо-Западного участка Эльгинского каменноугольного месторождения в Токинском угленосном районе Южно-Якутского бассейна за 1991-1996 гг.: / Н.П. Поляков, М.И. Павлик, Н.Н. Гриб и др. - в 3 т. Фонды ГГГП «Южякутгеология», 1996.
12. Лебедев Г.В., Набиулина В.И. Методика определения оптимальной сети наблюдений в условиях скрытой периодичности геологических полей // Вестник Пермского университета. Геология. Пермь: Изд-во ПГУ, 2008. № 10. С. 83-90.
13. Лебедев Г.В. Методы определения параметров систем опробования // Вестник Пермского университета. Геология. Пермь: Изд-во ПГУ, 2007, № 4 (9). С. 76-90.
14. Поиски и разведка месторождений полезных ископаемых: учеб. пособие для геол. спец. вузов / Е.О. Погре-бецкий, С.В. Парадеев, Г.С. Поротов и др. - 2-е изд., пере-раб. и доп. М.: Недра, 1977. 405 с.
15. Кузнецов П.Ю., Гриб Н.Н. Обоснование поэтапного подхода к выбору плотности сети разведочных скважин на стадии эксплуатации угольного месторождения / Проблемы комплексного освоения георесурсов // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2016. № 8 (специальный выпуск 21). С. 462-475.
GEOLOGY
UDC 550.8.013 © N.N. Grib, P.Yu. Kuznetsov, 2019
ISSN 0041-5790 (Print) • ISSN 2412-8333 (Online) • Ugol' - Russian Coal Journal, 2019, № 4, pp. 92-96 Title
OPTIMAL DENSITY PLANNING OF EXPLORATORY wELLS NETwORK DURING PRE-MINING GRADE CONTROL DRILLING BASED ON CLUSTER ARRANGEMENT OF COAL DEPOSITS
DOI: http://dx.doi.org/10.18796/0041-5790-2019-4-92-96
Authors
Grib N.N.1, Kuznetsov P.Yu.1, 2
' Technical Institute (branch) of Ammosov North-Eastern Federal University (TI (b) NEFU), Nerungry, 678960, Republic of Sakha (Yakutia), Russian Federation 2 Branch HC "Yakutugol" JSC "Neryungrinskiy" open-pit mine, Neryungri, 678960, Republic of Sakha (Yakutia), Russian Federation
Authors' Information
Grib N.N., Doctor of Engineering Sciences, Professor, Deputy Director for science, Head of the Mining department, e-mail: [email protected] Kuznetsov P.Yu., PhD (Geological and Mineralogical), Associate Professor, doctoral candidate, leading mining engineer, e-mail: [email protected]
Abstract
The paper is devoted to the study of effective appliance of cluster-based method to coal deposit arrangement for optimal density planning of the exploratory wells network during pre-mining grade control drilling. The study object is the Elga coal deposit, put into operation with constant ramping up of coal extraction to the projected annual output. Taking into account the data of extension of the Elga coal deposit and basing on the cluster arrangement of the studied deposit and mathematical methods, authors show the possibility of realization of the optimal density planning of the exploratory wells network during pre-mining grade control drilling. The computational mathematical methods, used for retrieving the geometrical parameters of the exploratory wells network, include methods of geometrical autocorrelation and second-order difference technique. The main result of the research, basing on the considered method, is creation of unique networks of the exploratory wells for every cluster zone, composing the deposit with the purpose of efficient cost planning of the mining enterprise for the geological prospecting based on the data of spatial variability of the coal rock solid mass. The represented article is the logic conclusion of the research, submitted by the authors in the monthly scientific-technical and industrial-economic journal Ugol' No. 2, 2018.
Figures:
Fig. 1. Cluster zones of site 2 of Elga coal deposit [9]
Fig. 2. Cluster zones of geological-prospecting profiles of site 2 of Elga coal deposit [9]
Keywords
Elga coal deposit, Cluster arrangement of the coal deposits, Cluster zone, Pre-mining grade control drilling, Optimal density of the exploratory wells network, Basic profile; cluster profile.
References
1. Smolich S.V. & Smolich K.S. Georiskikvalimetriinedr (geostatistika vpriloz-heniyakh): uchebnoye posobiye [Georisk qualification of the subsoil (geosta-tistics in applications): a tutorial]. Chita, ZabGU Publ., 2015, 174 p.
2. Nawrocki T.-L. & Jonek-Kowalska I. Assessing operational risk in coal mining enterprises - Internal, industrial and international perspectives. Resources Policy, 2016, Vol. 48, pp. 50-67. doi: 10.1016/j.resourpol.2016.02.008.
3. Stojanovic C. Risk management model in surface exploitation of mineral deposits. Archives of Mining Sciences, 2016, Vol. 61 (2), pp. 293-308. doi: 10.1515/ amsc-2016-0022.
4. Mai N.L., Erten O. & Topal E. A new generic open pit mine planning process with risk assessment ability. International Journal of Coal Science & Technology, 2016, Vol. 3(4), pp. 407-417. doi: 10.1007/s40789-016-0152-z.
5. Saikia K. & Sarkar B. Coal exploration modelling using geostatistics in Jharia coalfield, India. International Journal of Coal Geology, 2013, Vol. 112, pp. 36-52. doi: 10.1016/j.coal.2012.11.012.
6. Soltani S. & Safa M. Optimally Locating Additional Drill holes to Increase the Accuracy of Ore/Waste Classification. Mining Technology.Transactions of the Institutions of Mining and Metallurgy: Section A, 2015, Vol. 124(4), pp. 213-221. doi: 10.1179/1743286315Y.0000000009.
7. Bertoli O., Paul A., Casley Z. & Dunn D. Geostatistical drillhole spacing analysis for coal resource classification in the Bowen Basin, Queensland. InternationalJournal of Coal Geology, 2013, Vol. 112, pp. 107-113. doi: 10.1016/j. coal.2012.12.010.
8. Avdonin V.V., Ruchkin G.V., Sharagin N.N. et. al. Poiski i razvedka mestorozh-denijpoleznykh iskopaemykh. Elektronnyi resurs. Uchebnik dlya vuzov [Prospecting and exploration of mineral deposits. Electronic resource. Textbook for high schools]. Moscow, Academic Proekt, Found "Mir" Publ., 2016, 544 p. Available at: http://www.iprbookshop.ru/60034.html (accessed 15.03.2019).
9. Grib N.N. & Kuznetsov P.Yu. Klasternaya organizaciya mestorozhdeniya kak osnova planirovaniya optimal'noj plotnosti seti uglerazvedochnyh skvazhin [Cluster-based arrangement of the deposit as a basis of the planning reasonable density of coal wells]. Ugol' - Russian Coal Journal, 2018, No. 2, pp. 68-74. Available at: http://www.ugolinfo.ru/Free/022018.pdf (accessed 15.03.2019).
10. Kuznetsov P.Yu., Grib N.N., Skomoroshko Yu.N. Otsenka neodnorodnosti i prostranstvennoj izmenchivosti pokazatelej kachestva uglej [Assessment of nonuniformity and spatial variability of coal quality indexes]. Gornyi zhur-nal - Mining Journal, 2017, No. 3, pp. 47-54. doi: 10.17580/gzh.2017.03.09.
11. Polyakov N.P., Pavlik M.I., Grib N.N. at al. Otchet o rezul'tatakh detal'noy razvedki Severo-Zapadnogo uchastka El'ginskogo kamennougol'nogo mestorozhdeniya v Tokinskom uglenosnom rayone Yuzhno-Yakutskogo basseyna za 1991-1996gg. [Report on the results of detailed exploration of the North-West section of the Elga coal field in the Tokinsky coal-bearing area of the South Yakutia basin for 1991-1996.] in 3 volumes. Funds of GGGP "Yuzhyaktge-ologiya", 1996.
12. Lebedev G.V. & Nabiulina V.I. Metodika opredeleniya optimal'noy seti nablyudeniy v usloviyakh skrytoy periodichnosti geologicheskikh poley [Method for determining the optimal observation network under conditions of hidden periodicity of geological fields]. Vestnik Permskogo universiteta. Geologiya - Perm University Newsletter. Geology, 2008, No. 10, pp. 83-90.
13. Lebedev G.V. Metody opredeleniya parametrov sistem oprobovaniya [Methods of testing systems parameters definition]. Vestnik Permskogo universiteta. Geologiya - Perm University Newsletter. Geology, 2007, Vol. 4(9), pp. 76-90.
14. Pogrebetsky E.O., Paradeev S.V., Porotov G.S. at al. Poiski i razvedka mestoro-zhdeniy poleznykh iskopayemykh: ucheb. posobiye dlya geol. spets. vuzov [Searches and exploration of mineral deposits: studies. manual for geol. spec. universities]. 2nd ed., rev. and add. Moscow, Nedra Publ., 1977, 405 p.
15. Kuznetsov P.Yu. & Grib N.N. Obosnovanie poehtapnogo podkhoda k vy-boru plotnosti seti razvedochnykh skvazhin na stadii ehkspluatatsii ugol'nogo mestorozhdeniya. Problemy kompleksnogo osvoeniya georesursov [Substantiation of the staged approach to exploratory grid interval selection at the stage of coal deposit operation. Georesources integrated development issues.]. Gornyi Informatsionno-Analiticheskiy Byulleten'- Mining Information and Analytical Bulletin, 2016, No. 8 (Special issue 21), pp. 462-475.
