все публикации
реклама
3
Уважаемый читатель!
Стремительно развивающаяся горнодобывающая отрасль Казахстана
испытывает острую необходимость в эффективных компьютерных системах и
технологиях, обеспечивающих быструю и надежную оценку запасов, учет их
движения в процессе добычи, а также в комплексах управления горным
производством. В то же время развитие добывающих предприятий требует
изменений в подходе к выбору сырьевых объектов для инвестиций, когда
требуется их всесторонняя и комплексная геолого-экономическая оценка, в том
числе и оценка финансового риска.
Принцип надежной оценки объектов давно уже лег в основу
взаимоотношений недропользователя и финансовых организаций как за
рубежом, так и в Казахстане. Ни одно обоснование на выдачу кредита не
обходится без оценки месторождения в соответствии со стандартами и
признанными нормативами, такими как JORC Код (Австрало-Азиатский
стандарт), UNFC (United Nations Framework Classification), CMMI-CRIRSCO
(стандарт для Канады). Для этих стандартов в качестве определяющей
положена концепция о том, что основой любой оценки месторождения является
его геологическая модель. Опираясь на мировую практику, можно сказать, что
оценка месторождений уже много лет подряд выполняется с помощью
специальных компьютерных программ по трехмерному моделированию
месторождений и подсчету запасов методом элементарных блоков.
В настоящий момент на казахстанском рынке отсутствует предложение
отечественных компьютерных систем, отвечающих международным
требованиям и способных в полной мере удовлетворить потребности отрасли.
В таких условиях неминуемо проникновение на казахстанский рынок
зарубежных производителей прикладных программных систем, имеющих
проверенный десятилетиями опыт работы в горном и геологоразведочном
производстве по всему миру. По своим функциональным возможностям
системы между собой близки и отличаются, главным образом, своей
приспособленностью к условиям горно-геологической отрасли Казахстана и
ценой. До сих пор государственными органами не сформулированы требования
к таким системам, и недропользователи вынуждены самостоятельно изучать
рынок предложений, разделяя совместно с компаниями-разработчиками
программных систем ответственность за выбор качественной системы,
обеспечивающей выполнение производственных задач. Рассмотреть данные
проблемы призвана настоящая конференция.
Владимир Данилов
Генеральный менеджер MICROMINE
в Казахстане и Средней Азии
4
СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ГЕОЛОГИИ
УДК 553.31+55:519 (574.32)
А.Т. Байдалинов (ТУ «Центрказнедра»), С.Н.Беляков (АО «Азимут Энерджи
Сервисез»)
РЕЗУЛЬТАТЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
МЕСТОРОЖДЕНИЯ БАПЫ
Математическое моделирование месторождения Бапы выполнено с
использованием материалов геофизических работ, проведенных на
месторождении Бапинской ГФП в 1974-77гг. (А.А. Папчинский, А.Т.
Байдалинов, С.А. Акылбеков) и магнитной съемки месторождения,
выполненной ТОО «Горное бюро» в 2005 году. Для выявления общей
закономерности распространения плотностных и магнитных характеристик
геологического разреза при модельных построениях использованы результаты
обработки физических свойств пород и руд месторождения.
Рудовмещающая толща, представленная метасоматически измененными
породами силура, является практически немагнитной. Значения магнитной
восприимчивости незначительны и не превышают 5010-6 ед. СГС. К
вмещающим породам по магнитным свойствам близки граниты, которые
характеризуются модальными значениями магнитной восприимчивости около
5010-6ед. СГС. В отличие от них высокими магнитными свойствами
характеризуются магнетит-гематитовые руды и магнезиальные скарны: средняя
магнитная восприимчивость первых достигает 2440010-6ед. СГС, модальная1500010-6 ед. СГС, у вторых, соответственно, - 850010-6ед. СГС и 700010-6
ед. СГС. Рудовмещающие скарны и магнетит-гематитовые руды
характеризуются широким диапазоном изменения магнитных свойств,
обусловленным неравномерным содержанием в них магнетита и пирротина –
основных рудных минералов. Магнетит представлен двумя генерациями,
различающимся по форме и размерам выделений, цветом в отраженном свете.
Магнетит ранней генерации образует нитевидные, кольцеообразные и
эмульсионные выделения (0,005-0,04мм), заполняющие межзерновое
пространство в силикатной массе породы. Ранний магнетит встречается во всех
просмотренных аншлифах, но в небольших количествах. В отраженном свете
он имеет серую окраску с отчетливым голубоватым оттенком. Магнетит
поздней
генерации
представлен
разнозернистыми
ксеноморными
вкрапленниками размером 0,09-3,5мм в полиминеральных агрегатах с пиритом
и пирротином. В крупных зернах позднего магнетита отчетливо наблюдается
его замещение маггемитом. Пирротин образует разнозернистые выделения в
карбонатно-силикатной массе скарнов. Размер вкрапленников варьирует от
0,02мм до 2-3см. Преобладают зерна величиной 0,5-1,5см. Большая часть
выделений пирротина катаклазирована, трещины замещены магнетитом.
5
Благодаря высоким магнитным свойствам рудовмещающие скарны и
магнетит-гематитовые руды в магнитном поле отмечаются разнообразными по
амплитуде положительными магнитными аномалиями, интенсивность которых
превышает 1000 нТл и достигает 27000 нТл.
В связи с тем, что геологический разрез месторождения сложен
практически немагнитными образованиями и источником магнитных аномалий
служат только магнезиальные скарны и железорудные тела, основное внимание
при моделировании геофизических полей уделялось магнитным аномалиям,
измеренным по линиям пробуренных поисково-разведочных скважин.
Использовалось математическое моделирование месторождения с помощью
программы GRMG (С.В. Долгов). Программа GRMG предназначена для
двумерного моделирования геологических сред по комплексу геофизических
методов: гравиразведка и магниторазведка. Назначение программы – решение
обратной задачи геофизики для потенциальных полей методом подбора с
построением геолого-геофизического разреза.
Процесс создания математической модели исследуемого объекта
сводится к расчету аномалий при изменении геометрии и (или) физических
характеристик отдельных контуров и визуальной минимизации расхождений
между рассчитанными и наблюденными потенциальными полями.
По результатам съемки месторождение отмечается положительной
аномалией ΔТ и локализовано между профилями 1-7. Его размеры по
простиранию с юго-запада на северо-восток составляют 550-600м, вкрест
простирания - меньше и не превышают 400-450м. По данным магниторазведки
границы развития железного оруденения фиксируются четкими градиентными
зонами с северо-запада, северо-востока, юго-запада и ограничиваются
отрицательными значениями магнитного поля. Связь магнитных аномалий с
рудными телами прослеживается на всех разведочных профилях, но наиболее
отчетливо она наблюдается в центральной части месторождения. Поэтому на
начальном этапе моделирование производилось по разрезам 3, 4, 5
расположенным через центральную часть месторождения. При этом
максимально использовались геологические данные о мощности рудных тел и
безрудных прослоев, полученные по материалам опробования, ГИС и
документации скважин. В результате установлено, что участкам приближения
рудных тел к поверхности соответствуют локальные максимумы магнитного
поля свыше 15000нТл. Погружение оруденения на глубину 50-70м
сопровождается уменьшением интенсивности аномалий до 2000-5000 нТл
(рисунок).
Проведенные расчеты показали хорошую сходимость вычисленных
значений как магнитного, так и гравиметрического полей от петрофизической
модели с наблюденными полями. Установлено неоднородное строение рудной
зоны, внутри которой поисково-разведочными скважинами прослежены
безрудные участки мощностью до 12-15м. Кроме того, по результатам
моделирования в юго-восточной части рудной зоны рудная залежь обладает
пониженными качественными характеристиками. Здесь в районе скважин 7, 52,
6
61 плотность руд не превышает 2,95 г/см3, а магнитная восприимчивость 40·10-4ед. СГС, в то время как в центральной части рудной зоны месторождения
характерны,
Рисунок – Модель месторождения Бапы (профиль 4)
1 – граниты, 2 – рудовмещающая осадочно-эффузивная толща, 3 – песчаники
кварцевые, 4 – скарново-магнетитовые зоны, 5 - скарново-магнетитовые зоны с бедным
оруденением, 6 – значения физических параметров (в числителе плотность в г/см3, в
знаменатиле – магнитна восприимчивость в 7010-4 СГС), 7 – скважины (номер, глубина в
метрах), 8 – наблюденные графики гравитационного поля, 9 - графики гравитационного поля
по геологической модели, 10 - наблюденные графики магнитного поля, 11 - графики
магнитного поля по геологической модели
соответственно, 3,25 г/см3 и 60-10010-4ед. СГС. Мощность рудной зоны
составляет не менее 200м, ее протяженность – 450м.
Анализ полученных материалов позволяет сделать следующие выводы.
По нашему мнению формирование месторождения не укладывается полностью
в рамки контактово-метасоматической гипотезы. Очевидно, образование руд
происходило, по крайней мере, в три разновременных этапа. В первый этап
одновременно с вулканической деятельностью и накоплением вулканогенно-
7
осадочной толщи силура отлагались сингенетические железные руды. В пользу
первично-осадочного происхождения руд свидетельствуют:
пластовая и линзовидная морфология руд;
строго упорядочное положение рудных зон согласно залеганию
вмещающих пород.
Как известно, при вулканической деятельности железо накапливается, в
основном, в окисной форме, достигая в породах 4,24-6,07%. Очевидно,
образование подобных концентраций происходило и в вулканогенно-осадочной
толще силура. О наличии руд предскарновой стадии можно предполагать по
повышенным содержаниям V2О5 до 0,2% и TiО2 до 1,45%, выявленных во
многих рудных скважинах месторождения и за его пределами. По мнению
некоторых исследователей (П.Ф.Иванкин, 1970) наличие этих элементов
является одним из признаков вулканогенно-осадочного происхождения руд.
Второй этап связан с образованием скарново-магнетитовых зон в
результате контактово-метасоматической деятельности, последовавшей вслед
за внедрением гранитных интрузий. В этот период благодаря
метасоматическим реакциям и низкотемпературной гидротермальной
проработки произошло образование магнетитового оруденения. К рудным
телам, образовавшимся за счет перекристаллизации окисленных форм железа в
данную стадию рудогенеза можно отнести залежи с невысокой магнитной
восприимчивостью (20-5010-4 ед. СГС). С оруденением данного этапа связано
образование магнетита ранней генерации, установленного в результате
минералогических исследований технологической пробы №2, отобранной на
месторождении в 1981 году. Он образует нитевидные, кольцеобразные и
эмульсионные выделения размером 0,005-0,04мм, заполняющие межзерновое
пространство в силикатной породе. Ранний магнетит встречается в небольших
количествах (3-5%) во всех просмотренных аншлифах.
Окончательное формирование оруденения связывается с третьим этапом,
при котором также образовались высокотемпературные гранат-пироксеновые
скарны с убогой сульфидной минерализацией. При этом рудное вещество не
только приносилось из больших глубин, но и экстрагировалось из вмещающих
пород или регенерировалось в результате наложенного метасоматоза. При этом
мобилизация и перераспределение вещества происходило потоками флюидов
внутри скарново-магнетитовых зон. По данным М.А. Рейх магнетит поздней
генерации в шлифах представлен разнозернистыми ксеноморфными
вкрапленниками размеров 0,09-3,5мм в полимерных агрегатах с пиритом и
пирротином. Магнетит также насыщен значительным количеством реликтовых
микровключений нерудных минералов. С третьим этапом очевидно, связано
образование основной рудной зоны, характеризующейся повышенными
магнитными свойствами.
Литература
1. Иванкин П.Ф., Дымкин А.М., Соколова Н.И.- Морфологические
8
особенности магнетитовых рудных полей Тургая и возможная глубина
железооруденения // Вулкано-плутонический магматизм и железооруденение.
Новосибирск. Наука, 1970. С. 50-54
УДК 550.84+550.83+553.44 (574.32)
А.Т. Байдалинов (ТУ «Центрказнедра»)
ЛОКАЛИЗАЦИЯ СТРАТИФОРМНОГО ОРУДЕНЕНИЯ АТАСУЙСКОГО
ТИПА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ КОМПЛЕКСНОЙ ОБРАБОТКИ МАТЕРИАЛОВ
ПОИСКОВЫХ РАБОТ (НА ПРИМЕРЕ БЕСТОБИНСКОГО РУДНОГО ПОЛЯ)
Бестобинское рудное поле расположено в восточной части Атасуйского
района. Первые находки полезных ископаемых в этом районе были
установлены в 1927 г. И.С. Яговкиным, который выявил баритовое и железное
оруденение на сопке Бестобе. Полиметаллическое оруденение было
установлено горно-буровыми работами Атасуйской ГРЭ (А.И. Утробин, В.Н.
Иванов и др.), проведенными в 1953-54 гг. с целью оценки ореолов рассеяния
свинца и цинка, выявленных в 1952 г. Атасуйской ГФЭ (А.В. Стройтелова).
Территория Бестобинского рудного поля достаточно детально изучена
крупномасштабными геофизическими работами, начало которым положила в
1943-45 гг. магнитометрическая съемка проведенная Атасуйской ГФЭ (А.В.
Строителева, В.А. Ларионов). Из последующих работ следует отметить
геофизические работы масштаба 1:10000, проведенные в 1967 году Атасуйской
ГФП (С.А. Акылбеков), а также поисковые работы, выполненные
Шокпартасской ГФП в 1973-78 гг. и 1979-87 гг. (А.Т. Байдалинов, В.М. Бельков
и др.).
По материалам проведенных магниторазведочных работ на площади
рудного поля установлены магнитные аномалии, три из которых
положительные, одна отрицательная.
Магнитные аномалии вытянуты согласно простиранию структур и
приурочены к рудовмещающим горизонтам фаменского яруса. В центральной
части площади выделяется положительная аномалия ΔZ интенсивностью в
эпицентре 1000 нТл., соответствующая железным рудам второго участка
Бестобе.
С целью оценки рудоносности территории, определения перспектив ранее
известных рудных участков и выделения новых проведена комплексная
обработка геолого-геофизических и геохимических материалов по методике,
изложенной в работе [1]. В качестве исследуемых параметров геофизических
полей приняты значения магнитного поля и локальной составляющей
гравитационного поля, вычисленные при радиусе осреднения 1000 м.
Необходимо отметить, что в гравитационное поле введена
соответствующая поправка за переменную мощность рыхлых отложений.
Глубина залегания коренных пород на разведанных участках определена по
данным поисково-разведочного бурения, на остальной территории – по
9
картировочным скважинам, сейсморазведочным работам КМПВ и
вертикальным электрическим зондированиям. Из геохимических характеристик
использовались первичные ореолы бария, свинца, цинка, серебра и марганца.
Все параметры определялись по регулярной сети 100х100 м. Нормированные
значения вычислялись по среднему значению и стандарту отклонения для
определенной литологической разновидности пород. В зависимости от
литологического состава, возраста, текстурных особенностей и физических
свойств они подразделены на группы.
В результате выполненной обработки составлены карты распределения
комплексного показателя по геофизическим и геохимическим признакам, а
также обобщенного показателя. Комплексный показатель геохимических
признаков в плане образует две крупные субпараллельные зоны, совпадающие
с простиранием рудоконтролирующих структур.
Комплексный показатель, полученный по результатам обработки
гравиметрических и магнитных данных, характеризуется в отличие от
предыдущего большей избирательностью и гораздо меньшими размерами
аномальных контуров.
На общем фоне, изменяющемся от –1 до +1, выделены всего три
аномальные области. Одна из них амплитудой до 4-5 единиц расположена в
северной части и соответствует месторождению Кентобе. Вторая зона такой же
интенсивности совпадает с вторым участком месторождения Бестобе, который
характеризуется совмещенными в плане положительными аномалиями
магнитного и гравитационного полей.
В отличие о него первый участок месторождения вследствие
незначительных площадных размеров геофизических полей не выделился
самостоятельной аномалией. Он фактически расположен на периферии
аномальной
зоны
комплексного
показателя,
эпицентр
которого
пространственно совпадает с вторым рудным участком.
Отличительной особенностью третьей зоны являются отрицательные
значения, составляющие в центральной части – 2. По площади она совпадает с
Западно-Бестобинской отрицательной магнитной аномалией, в контуре которой
поисковыми скважинами Агадырской ГРЭ в 1978 году выявлены
полиметаллические руды.
Наибольшей информативностью в отношении поисков барит полиметаллического оруденения характеризуется комплексный показатель,
полученный при обработке геохимических и геофизических признаков
(рисунок).
Сопоставление имеющихся материалов показывает, что он успешно
интегрирует отличительные особенности месторождений, расположенных в
пределах Бестобинского рудного поля. На последней карте нашли отчетливое
отражение месторождения Кентобе, Бестобе (первый участок) и Западное
Бестобе.
Все они отмечаются контрастными аномалиями обобщенного
комплексного показателя, максимальные значения которого в эпицентрах
10
составляют 2 единицы. Второй рудный участок месторождения Бестобе
сопровождается аномалией меньшей интенсивности 1, однако его контуры по
изолинии 0,5 точно соответствуют разведанным рудным залежам.
Между месторождениями Бестобе и Кентобе отчетливой аномалией
интенсивностью в эпицентре до 2 единиц оконтурился перспективный участок,
который пока недостаточно изучен буровыми работами.
Наличие на площади Бестобинского рудного поля разнообразных по
составу, масштабам и условиям залегания месторождений явилось
благоприятным фактором для полноценной оценки применимости метода
комплексной обработки материалов при локализации оруденения на стадии
поисковых и поисково-оценочных работ. Полученные результаты явились
убедительным доказательством высокой эффективности использованной
методики, по результатам которой можно обоснованно проводить
опоискование закрытых территорий и выделить рудные участки для постановки
поисково-разведочных работ.
Рисунок – Карта комплексного показателя рудоносности Бестобинского
рудного поля
11
1-3 – изолинии комплексного показателя: 1-положительные, 2-нулевые, 3отрицательные
12
УДК 553.411 (574)
Д.С. Валиева (Институт геологических наук им. К.И. Сатпаева)
ДАЛАБАЙ-ЖЕЛЬДЫКОРИНСКИЙ РАЙОН (ПО ДАННЫМ
ДЕШИФРИРОВАНИЯ КОСМОСНИМКОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ ГИСТЕХНОЛОГИЙ)
Во многих странах мира близповерхностные месторождения являются
главным источником золотодобычи (Северо-Восток России, Запад США,
Япония, Филиппины, Венгрия, Румыния и. т.д.) [1–8]. Коммерчески
привлекательным в этом отношении является Далабайско-Жельдыкоринский
район Южной Джунгарии. Автором исследована тектоника рудного поля на
базе дешифрирования космических снимков с применением современных
технологии программы ГИС [13, 14]. ГИС - это процесс идентификации и
сборки данных, который включает различные методы. Один из методов
предназначен для сборки новых данных путём подготовки крупномасштабных
карт объектов, включая области определения координат или уменьшения
воздушных фотографий. Следующие методы включают размещение и
приобретение существующих данных, таких как карты, воздушные или
наземные фотографии.
На схеме дешифрирования масштаба 1:500000 выявлены новые
структурные элементы, не обнаруженные при наземной геологической съемке и
не фиксируемые на обычных аэрофото-контактных снимках. Это, прежде всего,
Северо-Восточный эллипсовидный свод размером 1540км, вытянутый в
субмеридиональном направлении и Далабай–Жельдыкоринская купольнокольцевая структура диаметром 120км (рисунок). Они рассекаются
протяженными (50-70км и более) зонами региональных разломами, в
совокупности образующими сложный морфометрический узел, возможно,
радиальных разрывов. Более мелкие Далабайская и Желдыкаринская вулканоплутонические структуры локализованы внутри Далабай-Желдыкаринского
купола в зоне разломов северо-восточного направления. Эти структуры
перспективны на эпитермальное Au-Ag орудинение. Морфологический она в
виде одинокой горы с высотными отметками 1357,7м возвышается над горным
массивом на 200-350м [10].
Семь новых прогнозируемых площадей выделяются в углах пересечения
вышеотмеченных купольных и купольно-кольцевых структур с региональными
разломами северо-западного, северо-восточного меридионального направлений.
Далабайская вулкано-плутоническая структура и входящее в нее
Далабайское рудное поле приурочены к системе глубинных разломов северовосточного направления. Эта структура состоит из серии вулканических
построек диаметром 3,5км позднепермского возраста, на которые наложена
более поздняя (триасовая) хрупкая деформация пород [9]. Далабайское рудное
поле с четырьмя минерализованными зонами (Северной, Центральной,
13
Восточной и Южной) локализовано в северо-восточной части вулканоплутонической структуры. Особенности вещественного состава руд и
метасоматитов рассмотрены в [11].
Рисунок - Схема структур хрупкой деформации пород верхних слоев земной коры
района Сарыозекского синклинория по данным дешифрирования космических снимков
1-2 - положительные структуры: 1 – Северо-Восточный элипсовидный свод (I) и
Далабай-Жельдыкора купольная кольцевая структура (II), 2 – вулкано-плутонические
структуры (где А-Далабайская вулкано-плутоническая структура, Б - Жельдыкоринская
вулкано-плутоническая структура), 3 – зоны региональных радиальных разломов. 4 – прочие
разрывы, 5 – новые прогнозируемые площади
Жельдыкаринская вулкано-плутоническая структура, имеющая в плане
овальную форму 3х4 км, представляет собой длительно развивавшийся
магматический "диапир", сложенный ореолом самостоятельных или
14
совмещенных вулканов преимущественно центрального типа. Рудная
минерализация приурочена к жерлам и периферии вулканических построек,
подверженных в позднем триасе интенсивной хрупкой деформации.
Образовалась система крутопадающих сколовых трещин преимущественно
северо-восточного простирания. Эти прямолинейные
трещины
были
благоприятны для внедрения даек и циркуляции постмагматических
рудоносных растворов.
Судя по их морфологии, они сформировались в пределах эпизоны (по
Е.И. Паталахе). Прослеживание рудных зон по простиранию разрывов
показало, что степень проявления метасоматических процессов затухает от
экструзивных тел к периферии, где преобладающим является пропилитовый
тип гидротермальных изменений. Возраст пород, слагающих структуру,
оценивается как триас - пермь. По многим параметрам она напоминает
вулканокупольную структуру района Трансильвании (Румыния), содержащую
промышленные месторождения Мазари, Хамеш, Бая-Сприе, Хержа, ВалеяРошие близповерхностной золото-серебряной формации [3].
На площади Далабайского и Жельдыкоринского вулкано-плутонического
рудного поля выделяются следующие типы гидротермально измененных пород,
пространственно и генетически тесно связанных друг с другом: 1) плотные или
интенсивно пористые монокварциты с незначительным содержанием серицита;
монокварциты выполняют центральные части метасоматических зон и имеют
мощность от 2 до 10 м; 2) светло-желтые серицитовые вторичные кварциты с
содержанием серицита от 10 до 40 %; 3) каолинитовые вторичные кварциты; 4)
слабо
каолинизированные,
окварцованные
и
пропилитизированные
вмещающие породы. Описанный тип зональности выдерживается не везде. Как
правило, присутствует две, либо три разновидности гидротермально
измененных пород. Границы между ними нечеткие с постепенными
переходами.
Кроме горизонтальной, отмечается и вертикальная зональность, которая
проявляется в смене вторичных кварцитов с глубиной интенсивно
пропилитизированными породами, содержащими обильную вкрапленность
пирита.
Поисковые критерии, которые могут быть использованы для оценки
рудного района и новых локальных площадей (см. рис. 1), систематизированы
по масштабам объектов прогноза на следующие группы: критерии группы А
решают задачу обоснования потенциального рудного района и по масштабу
соответствуют региональному прогнозу 1:200000 и 1:500000; критерии группы
Б выявляют перспективные участки, соответствующие по масштабу оруденения
потенциальному рудному полю (рудному узлу) и с их помощью строится
прогнозная карта масштабов 1:25000–1:50000 (крупномасштабный прогноз);
критерии группы В соответствуют локальному прогнозу и нацелены на
выявление потенциальных месторождений, а на известных объектах - на
определение их перспектив на глубину, выявление рудных столбов и изучение
флангов месторождений. Характеристика приводится в [12].
15
В заключение следует подчеркнуть:
1. На основании дешифрирования космоснимков установлено, что
Далабай-Жельдыкоринский рудный район представляет собой сложный
морфоструктурный рудно-магматический узел, перспективный на обнаружение
новых эпитермальных золото-серебряных рудных полей и месторождений.
2. Полученные по цифровой программе данные дешифрирования
космических снимков позволяют картировать вулкано-плутонические или иные
структуры с различной степенью детальности, что в значительной степени
сокращает объемы наземных геологоразведочных работ.
Литература
1. Бекжанов Г.Р. Вулканические пояса Казахстана и их рудоносность
//Геология и разведка недр Казахстана .1994. №1. С. 4-10.
2. Диаров А.Б. Систематика близповерхностных золоторудных
месторождений Казахстана //Геология и разведка недр Казахстана. 1996, №3.
с.28-33.
3. Константинов М.М. Золотое и серебряное оруденение вулканогенных
поясов мира. М., Недра, 1984. с.157.
4. Некрасов Е.М. Зарубежные эндогенные месторождения золота. М.,
Недра, 1988. 286с.
5. Диаров А. Б. Близповерхностное золотое оруденение Казахстана. Дисс.
доктора г.м. - наук. 1997г. 214с.
6. Шер С.Д. Металлогения золота (Северная Америка, Австралия и
Океания) М., Недра Т.1 1972. 296с.
7. Шер С.Д. Металлогения золота (Азия, Южная Америка). М. Недра Т.2
1974. 256с.
8. Беспаев Х.А., Жаутиков Т.М. Закономерности размещения и
промышленно-генетические типы месторождений золота Казахстана //Геология
и полезные ископаемые Казахстана. Доклады казахстанских геологов. Книга I. Алматы: "КазИМС", 1996. - с.133-143.
9. Валиева Д. С. Рудовмещающие структуры золоторудного поля Далабай
//Геология Казахстана – 2000. – №5 - 6. – С. 144 – 148.
10. Валиева Д.С. Рудоносные вулкано-плутонические структуры
Жельдыкаринского района (по данным дистанционных методов) //Геология
Казахстана. – 2001. – № 5-6. – С. 120 – 124.
11. Валиева Д. С. Рудное поле Далабай. Труды международной научнопрактической конференции. «Проблемы рудных месторождений и повышения
эффективности геологоразведочных работ». – Ташкент, 2003. – С. 345 – 347.
12. Валиева Д.С. Прогнозно-поисковые критерии золото-серебряного
оруденения Южного Казахстана //материалы научной конференции молодых
ученных, посвященной 10-летию Независимости Казахстана. – Алматы: Каз
НТУ, – 2001. – Ч.2. С. 111 – 113.
13. Dr. Erdem Gorekcioglu Introduction to geographical information systems
16
Gis and Remote Sinsing. //Geological Department. – Turkey. 2001. P. 152.
14. Dr. Erdem Gorekcioglu Gis, Arc info methods. //Geological Department.
Turkey. 2001. P 145.
17
УДК 55:004
И.В. Викентьев (ИГЕМ РАН)
НОВЫЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ МИНЕРАЛЬНОГО ВЕЩЕСТВА
РУДНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ: УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ И
ПРИКЛАДНОЙ АСПЕКТЫ
Подъем экономик стран бывшего Советского Союза, особенно России и
Казахстана, вновь поставил вопрос о более полном использовании рудного
сырья цветной металлургии, большинство месторождений которого являются
комплексными. Наряду со старыми традиционными методами разработаны
некоторые новые подходы к исследованию минерального вещества, которые
малоизвестны и обогатителям и преподавателям вузов геологического профиля.
Особенно остро проблема комплексности стоит для колчеданных
месторождений. Эти объекты являются важнейшим источником цветных и
благородных металлов, ряда редких элементов, обеспечивая 40% мировой
добычи серебра и 5% золота. Приблизительные оценки запасов попутного
золота в колчеданных рудах мира превышают 4000т, а серебра 100000т, более
40% этих количеств приходится на долю бывшего СССР (в основном Россия и
Казахстан). Многие крупные месторождения содержали более 100 т попутного
Au и более 2000 т Ag. При их отработке весьма существенными остаются
потери благородных металлов (особенно при обогащении) - суммарный выход
золота в концентраты цветных металлов составляет лишь 50-20%.
Золото присутствует в колчеданных рудах в двух формах: собственной
минеральной и рассеянной в сульфидах. Минералы золота представлены
самородным золотом и теллуридами, реже другими соединениями Au и Ag.
“Невидимое” (тонкодисперсное, субмикроскопическое) золото в сульфидах
обычно преобладает, однако вопрос входит ли оно в решетку сульфидов или же
находится в них в виде микровключений так и не разрешен окончательно.
На практике образцы колчеданных руд, отобранные в основном при
документации керна глубоких скважин обычно исследуются методами рудной
микроскопии, и весьма точным пробирным анализом анализируются
геохимические пробы на Au и Ag, объединенные из рядовых проб
поинтервально до 5-10 и даже более метров, что затрудняет анализ
пространственного распределения благородных металлов в рудных телах.
Для примерной оценки возможных форм нахождения золота в сульфидах
привлекаются данные рационального (фазового) анализа, выполняемого в
институтах ИРГИРЕДМЕТ и Унипромедь для представительных проб руд
(1кг). В основе методики лежит различная химическая устойчивость форм
золота, ассоциирующего с сульфидами и силикатами, при их растворении.
Относительно крупное свободное золото извлекается из руды амальгамацией,
мелкое самородное золото в тонких сростках с сульфидами - цианированием,
тонкодисперсное (вероятно, в основном структурно-связанное) золото в
18
сульфидах извлекается цианированием после разложения нерастворенного
цианидом остатка в азотной кислоте («упорное» золото).
Увеличение степени локальности исследований достигается в настоящее
время несколькими путями. Для определения содержаний Au и Аg в
микроколичествах наиболее высокая точность и воспроизводимость у метода
нейтронно-активационного анализа (НАА); стандартная навеска 50 мг, но
может анализироваться проба до 30 нг, что делает возможным изучение
распределения содержаний Au в разных генерациях одного сульфида,
отобранных в виде монофракций.
Содержание золота и серебра в индивидуальных зернах рудных
минералов и состав их собственных минералов (в зернах >1 мкм) исследуются с
помощью рентгеноспектрального микроанализа (РСМА) на микроанализаторах
Сamebax, Cameca, JXA. В настоящее время в исследовательские центры
поставляются высокоразрешающие (до 10 нм) и особо чувствительные
приборы, относящиеся к восьмому поколению микроанализаторов (например,
JXA-8100/8200 и JXA-8700). Концентрационной чувствительности РСМА (0.01
мас.%) обычно недостаточно для определения Au в обычных сульфидах,
поэтому использован прием увеличения экспозиции в точке до 100-200 с,
соответственно предел обнаружения достигал 0.005 мас.%).
Удобен для диагностики минералов (>0.5 мкм) и получения картин их
срастаний и микронеоднородностей состава индивидуальных зерен
электронный микроскоп с энергодисперсионной приставкой (от JSM5300+LINK ISIS вплоть до новейшего JEM-3010). В тоже время для анализа
содержаний Au и Ag в обычных сульфидах аналитическая электронная
микроскопия не может быть использована в связи с небольшой
чувствительностью (0.01мас.%).
Для выявления в рудах собственных минералов благородных металлов
был использован прием выделения ультратяжелых фракций из крупных проб
(0,5-1кг), в которых предварительным анализом были установлены
повышенные содержания Au. Проводилось разделение обесшламленных проб с
помощью электромагнитных сепараторов и в тяжелых жидкостях: после
отмывке в воде и бромоформе гранулометрических фракций +0,06...–0,1 и –0,06
мм полученный ультратяжелый концентрат шел на изготовление
монтированных шлифов и насыпных препаратов для исследования на
микроанализаторах.
Формы нахождения золота в сульфидных рудах могут быть установлены
с помощью ряда новейших физических методов, реализованных в Канаде и
Германии. Используются два высокоразрешающих метода: с одной стороны,
ионный
зонд
(вторичная
ионная
масс-спектрометрия,
SIMS)
c
концентрационной чувствительностью, на три порядка превышающей таковую
рентгеновских микроанализаторов, и, с другой стороны, - мëссбауэровская
спектроскопия (197Au), позволяющая различить золото, входящее в структуру
сульфидов, и свободное золото в виде микровключений.
Распределение «невидимого» золота в зернах сульфидов изучено в серии
19
образцов на масс-спектрометре «Cameca IMS-4f» с двойной фокусировкой в
университете Зап. Онтарио (Лондон, Канада) с помощью методики SIMS,
используя минеральные стандарты с имплантированным 197Au. Преимущества
этого метода заключаются в том, что он позволяет обнаружить очень низкие
содержания золота (пределы обнаружения для разных сульфидов 10-250 мг/т) и
то, что мельчайшие включения самородного золота (2-10 мкм) могут быть
выявлены на поверхности полированного шлифа и на глубине до 0.4 мкм.
Была проведена подготовка базы для исследований образцов
золотосодержащих сульфидов методом мёссбауэровской спектроскопии на
ядре золото-197. Подготовлен и опробован - с выяснением временных и
дозовых затрат, определением эффективных толщин поглотителей и источника,
оценкой уровни эффекта Мёссбауэра - комплекс оборудования для проведения
мёссбауэровских измерений на активационном источнике Pt197 - на реакторе
ИВВ-2 Белоярской АЭС. Экспериментально установлено, что основными
сопутствующими активационными радионуклидами являются Pt193, Pt195m
примерно в равных долях из-за значительного вклада по каналу реакции
Pt194(n,2n) Pt193; методически обоснованным уровнем облучения платины
является 150 Мвтчас; максимальное время измерения мёссбауэровского
спектра с одним облученным источником составляет 36 часов с момента
выемки источника из реактора.
Результаты анализа небольших серий проб по отдельным
месторождениям Урала, Кавказа и Рудного Алтая свидетельствуют о
неравномерном распределении элементов платиновой группы (ЭПГ) с
содержанием в рудах и концентратах до 0.5-1 г/т суммы ЭПГ. Сложность
определения ЭПГ в колчеданных рудах и концентратах состоит в их
преобладающе низких концентрациях (n мг/т), а также наличии
многочисленных перекрытий энергетических спектральных линий ЭПГ и
самых распространенных элементов. Наиболее надежные анализы с
предварительным химическим концентрированием платиноидов являются
весьма дорогостоящими. Однако опыт исследования проб с сульфидной
матрицей показывает, что другие аналитические методы являются не только
полуколичественными, но по существу не дают даже качественной картины их
распределения. В сульфидных рудах, технологических продуктах, отобранных
вручную монофракциях минералов и ультратяжелых концентратах содержания
элементов платиновой группы (ЭПГ) определены прямым кинетическим
методом и методом тонкослойной хроматографии (на целлюлозе) с
предварительным химическим выделением суммы платиновых металлов из
навески 2-5г.
В докладе демонстрируются примеры исследования форм нахождения
благородных металлов и ряда попутных элементов в колчеданных рудах Урала,
а также возможности новейшего оборудования для исследования минерального
вещества на микро- и наноуровнях. Даются рекомендации по использованию в
учебном процессе презентаций в .ppt-формате.
Исследования выполнены при финансовой поддержке Российского фонда
20
фундаментальных исследований (проект 04-05-65040), Отделения наук о Земле
РАН (проекты «Наночастицы» и «Крупные и суперкрупные месторождения») и
Фонда содействия отечественной науке.
21
УДК 55:004
А.А. Власов, И.Н. Ельцов, О.А. Екимова, А.Ю. Соболев (ИНГГ СОРАН),
А.В. Авдеев, Н.И. Горбенко, В.А. Ефимов, М.М. Лаврентьев, В.О. Пирогов,
Н.А. Шустров (Intel Corporation).
НОВАЯ СИСТЕМА КОМПЛЕКСНОЙ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ДАННЫХ
ЭЛЕКТРИЧЕСКОГО И ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО КАРОТАЖА EMF PRO
Для определения электрических свойств среды в окрестности скважины
используют электрический и электромагнитный каротаж, а затем на основе
фильтрационно-емкостных моделей по величине УЭС выполняется
количественная оценка фильтрационно-емкостных параметров проницаемых
пород (коллекторов). Одним из успешно применяемых является метод
высокочастотных
индукционных
каротажных
изопараметрических
зондирований
(ВИКИЗ),
предназначенный
для
исследования
пространственного распределения УЭС пород, вскрытых скважинами,
бурящимися на нефть и газ [1].
Основной программный продукт для интерпретации данных ВИКИЗ –
многофункциональная система МФС ВИКИЗ, разработанная в 1998 году в
Институте геофизики СО РАН. В дальнейшем выпускались обновления, но
система кардинально не менялась. Сейчас продукт нуждается в современной
реализации на базе новых средств разработки программного обеспечения. Для
этого Институтом нефтегазовой геологии и геофизики СО РАН (ИНГГ)
совместно с новосибирской лабораторией корпорации Intel разрабатывается
новый программный продукт EMF PRO. ИНГГ СО РАН занимается
разработкой интерфейса, сотрудниками Интел ведутся работы над
совершенствованием вычислительных компонент.
EMF PRO – интегрированная система, позволяющая обрабатывать
данные различных электрических и электромагнитных методов в едином
интерфейсе. Принципиальным расширением является библиотека для
моделирования и инверсии данных бокового каротажного зондирования (БКЗ).
Как правило, заключение по скважине делается с учетом всей имеющейся
информации. В России БКЗ входит в стандартный набор исследований при
нефтеразведке и выполняется практически в каждой разведочной или
эксплуатационной скважине. В последние 10 лет ВИКИЗ также все чаще
включается в стандартный комплекс ГИС, по крайней мере, при исследовании
терригенных разрезов. Наличие заключений по ВИКИЗ и БКЗ важно
интерпретатору для более качественной интерпретации. Особенности этих двух
методов: большая чувствительность БКЗ к параметрам прискважинной зоны и
высокоомным объектам, большое вертикальное разрешение ВИКИЗ и
чувствительность к проводящим элементам разреза.
На основе комплекса методов можно получить более точное
представление о свойствах реальной среды. Используется детальное
22
расчленение зоны проникновения, основанное на гидродинамических моделях
зоны проникновения. В системе реализована n-слойная модель радиального
распределения УЭС. Комплексная (совместная) интерпретация данных
электрических и электромагнитных методов позволяет проводить достоверную
инверсию в широком диапазоне геоэлектрических параметров.
Применение новых быстрых алгоритмов обработки данных обеспечивает
возможность интерпретации данных в реальном режиме времени. Одним из
применений системы предполагается интерпретация данных каротажа в
процессе бурения (ВИКПБ) [2].
Интерфейс новой системы унаследовал черты МФС ВИКИЗ, что
позволит пользователям легко перейти к использованию EMF PRO.
Архитектура системы позволяет в будущем провести существенное
расширение функциональности. Интерфейс спроектирован с учетом всех
основных требований к современным программным продуктам. Например,
интерфейс поддерживает технологию множественного отката/повтора действий
(undo/redo), систему контекстной помощи, интегрирующей подсказки по всем
модулям, и технологию «макетов» каротажных данных, обеспечивающую
настройку расположения и характеристик (например, масштабов и цветов)
полей для определенного класса задач и впоследствии загрузку настроек из
единого «макета».
Прямая задача для БКЗ и ВИКИЗ решается в рамках осе симметрической
модели геологической среды. Каждый пласт содержит несколько зон, границы
которых параллельны оси скважины. Считается, что внутри любой зоны УЭС
одно и то же. Математическая постановка для такого представления
геологической среды приведена в [3]. Модель адекватна случаю
субвертикальных скважин и позволяет работать с широким классом
геологических разрезов.
Вычислительные модули для интерпретации данных ВИКИЗ входят в
новую систему без существенных изменений по сравнению с МФС ВИКИЗ и
описаны в методическом руководстве [1]. Поэтому в докладе основное
внимание уделено техническим аспектам решения прямой и обратной задачи
БКЗ.
Прямая задача БКЗ для данной постановки требует численного решения
двумерного уравнения Пуассона в цилиндрических координатах. Достигнутое
минимальное время решения прямой задачи – около 2 мс на Pentium 4 (3 ГГц).
При этом решение удовлетворяет приемлемой точности (относительная
погрешность не более 1 %).
Численное решение можно разбить на следующие этапы: генерация
сетки, аппроксимация, решение системы уравнений с симметричной
положительно определенной 5-диагональной матрицей.
Большая производительность достигнута за счет использования
современных алгоритмов численного решения возникающих уравнений, их
эффективной программной реализации, а также применения оптимизированной
библиотеки Intel MKL. Для дискретизации задачи применяются тщательно
23
подобранные сетки; получаемая система линейных алгебраических уравнений
решается с помощью метода сопряженных градиентов с пред
обуславливателем, построенным с помощью метода неполной блочной
факторизации, обычно за 9-11 итераций.
В программе используются реализации методов сопряженных градиентов
и неполной блочной факторизации из библиотеки Intel® Inverse Problems
Toolkit (IPTK). Сейчас Intel® IPTK является закрытой библиотекой, которая
используется для оптимизации различных программных продуктов, решающих
обратные задачи для эллиптических дифференциальных уравнений. Процедура
сопряженных градиентов поддерживает Reverse Communication Interface, что
дает дополнительную свободу в выборе способа хранения матрицы и процедур
умножения матрицы на вектор. В данном случае наиболее эффективно
оказалось выполнение умножения матрицы на вектор в диагональном формате
с использованием процедуры mkl_dsymmv из Intel ® Math Kernel Library.
Задача определения сопротивления ставится как задача минимизации
целевой функции, которая решается с использованием средств нелинейного
программирования.
В качестве целевой функции рассматривается разность квадратов между
исходными показаниями зондов и показаниями зондов для подбираемых
параметров среды. Время решения обратной задачи может изменяться от
десятых долей секунды до нескольких секунд в зависимости от числа
восстанавливаемых параметров и настроек обратной задачи, регулирующих
соотношение скорости решения и точности. В результате комплексного
тестирования получена информация, позволяющая рекомендовать те или иные
настройки обратной задачи в зависимости от конкретных требований. Для
минимизации целевой функции используется метод доверительной области из
библиотеки Intel® IPTK.
Решение обратной задачи требует многократного решения прямой задачи,
поэтому важно, чтобы оптимизационный метод сходился как можно быстрее [4,
5]. По совокупности критериев выбранная реализация метода доверительной
области – одна из наиболее эффективных. Например, на отдельных тестах
достигается десятикратное преимущество над аналогичным методом из
библиотеки iMSL.
Литература
1. Технология исследований нефтегазовых скважин на основе ВИКИЗ.
Методическое руководство // ред. Эпов М. И., Антонов Ю. Н. Новосибирск:
Издательство СО РАН, НИЦ ОИГГМ, 2000. — 121 с.
2. Еремин В.Н. Высокочастотный электромагнитный каротаж в процессе
бурения // Геофизический вестник, №1, 2005. - С. 12-17.
3. Эпов М.И., Авдеев А.В, Горбенко Н.И., Ельцов И.Н., Лаврентьев М.М.
Быстродействующие алгоритмы обработки данных электромагнитного
каротажа нефтяных скважин // Технологии ТЭК, апрель 2005. C. 99-105
24
4. Avdeev A.V., Lavrentiev M.M.-jr., Priimenko V.I. Inverse Problems and
Some Applications, ICM&MG Publ., Novosibirsk, 1999, 342 p.
5. M.M.Lavrentiev, A.V.Avdeev, M.M.Lavrentiev, Jr., and V.I.Priimenko: Inverse Problems of Mathematical Physics. VSP Publ., Netherlands, 2003, 272 p.
25
УДК550.4:004
О.Д. Гавриленко (ВКГТУ им. Д. Серикбаева)
ТИПОМОРФИЗМ МИНЕРАЛОВ КАК ОСНОВА ДЛЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ
ГИС ПРИ ПОИСКАХ И РАЗВЕДКЕ МЕСТОРОЖДЕНИЙ
ПОЛЕЗНЫХ ИСКОПАЕМЫХ
В последнее время вследствие выбытия отработанных мощностей по
добыче медно-цинковых и свинцово-цинковых руд в горнодобывающей
промышленности Восточного Казахстана, начиная с 2004 года, отмечается
снижение объемов производства. Основной проблемой на сегодня являются
невосполнение убывающих запасов полезных ископаемых и как следствие,
отсутствие резервной минерально-сырьевой базы цветных металлов
промышленности Восточно-Казахстанского региона. Подобная ситуация в
регионе, да и во всем Казахстане, с редкометальными ресурсами привела к
ликвидации горнодобывающей редкометальной отрасли. Поэтому, в настоящее
время необходимо обратить больше внимания на геолого-поисковые и
геологоразведочные работы. Эффективность инвестиций, направленных на
геологические поиски, разведку и добычу полезных ископаемых, определяется
пониманием местоположения залежей, их строения и свойств - геологической
модели месторождения. На пути этого понимания стоит глубина подземных
толщ, что делает информацию о недрах очень дорогой и неизбежно неточной,
случайной и неполной. Построение геологических моделей состоит из большого
числа задач по получению, обработке и интерпретации этой информации.
Поэтому, назрела необходимость разработки методик, которые будут
направлены на решение вышеназванных проблем и позволят повысить
эффективность геологических поисковых, разведочных и эксплуатационных
работ, снизить их затратность и увеличить информативность.
В последнее время, в связи с бурным развитием информатики, в практику
геолого-поисковых и разведочных работ широко внедряются методы
геоинформационных технологий, позволяющие выполнять пространственный
анализ геологических данных. Ярким примером в этом направлении могут
выступать геохимические исследования с использованием компьютерных
технологий, которые применялись во многих рудных районах при поисках и
разведке рудных месторождений и дали положительные результаты. Здесь
накоплен огромный опыт. Но в случае рудных объектов не выходящих на
дневную поверхность данные поверхностной геохимии из-за многофакторности
геологических процессов не всегда указывают на локализацию рудных тел.
Отмечаются случаи проявления ложных аномалий или таковые аномалии
вообще отсутствуют, если на дневной поверхности не обнажены рудоносные
уровни.
Более тонким и точным методом, исключающим различные
геохимические «шумы», создающие ложные геохимические аномалии
26
представляется типоморфный анализ. Наиболее интересным в этом плане
является типохимизм минералов. Минерал, как результат геологических
процессов, отразил в себе и своих свойствах информацию геоисторического
развития окружающего пространства. И основной задачей в данном случае
будет являться расшифровка этой информации. Здесь на первый план должны
выйти геоинформационные технологии. Поскольку типоморфизм (типохимизм)
минералов может выступать индикатором рудного процесса, а данные
картирования типоморфных особенностей минералов позволят выявить
закономерности развития рудного процесса и локализации оруденения, то
целесообразно использовать их в ходе проводимых поисковых и
геологоразведочных работ.
Основой для таких разработок должны стать геоинформационные
системы, в которых основными атрибутами выступают типоморфные
особенности минералов. Широкое применение геоинформационных систем
использующих методы генетико-информационного анализа, для изучения
пространственного распределения типоморфных свойств значительно повысит
эффективность получаемых результатов.
При
создании
геоинформационных
систем
и
последующем
пространственном моделировании распределения типоморфных особенностей
минералов рационально использовать широкий комплекс математических
методов, включающий математическую статистику, дискриминантный анализ и
вероятностные методы распознавания образов, математическую логику,
векторную алгебру, факторный дисперсионный, корреляционный, кластерный,
регрессионный и ковариционный анализы и ряд других методов. Визуализация
полученных таким образом данных с помощью ныне используемых в
геологической отрасли программных средств (Micromine, Datamine, MapInfo,
ArcInfo, AutoCad и др.) позволит наглядно отразить выявленные
закономерности.
Первоочередной задачей, при развитии данных технологий, является
налаживания должной документации и опробования геологических обнажений,
кернов скважин, стенок и забоев горных выработок с целью получения
информации о минеральном составе и типоморфизме минералов. Это позволит
создать корректные базы данных, что обеспечит дальнейший успех при их
обработке. Здесь в первую очередь необходимо направить внимание на отбор и
выделение мономинеральных фракций, и изучение физических и химических
свойств минеральных индивидов. Дальнейший генетико-информационный
анализ этих данных на базе ГИС позволит выделить наиболее информативные
типоморфные свойства минералов, а их пространственный анализ – построить
геолого-генетическую модель исследуемых объектов.
Подобные исследования можно производить на различных масштабных
уровнях, начиная от мелкомасштабного, при региональных исследованиях и
заканчивая крупномасштабным и детальным, при поисковых и разведочных
работах, в пределах рудных полей и месторождений. На каждом из этих
уровней должны быть установлены свои наиболее информативные
27
типоморфные свойства, которые будут выступать элементами картирования.
Выполненный на этой основе пространственный анализ позволит построить
геологические модели исследуемых объектов, что обеспечит установление
закономерностей локализации рудных объектов.
УДК 004
В.В. Данилов (MICROMINE Pty Ltd)
КОМПАНИЯ MICROMINE PTY LTD - МИРОВОЙ ЛИДЕР В ОБЛАСТИ
КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ГЕОЛОГИЧЕСКОЙ И ГОРНОЙ
ПРОМЫШЛЕННОСТИ
Одной из ведущих мировых компаний, работающих на казахстанском
рынке в области разработки и внедрения компьютерных технологий для горной
промышленности, является австралийская компания Micromine Pty Ltd. Micromine создана в 1986 году в г. Перт (Западная Австралия) и имеет свои
представительства по всему миру (ЮАР, Индонезия, Великобритания, США,
Канада, Китай, Россия, Казахстан).
Основными программными системами, разработанными в компании, являются:
MICROMINE – многофункциональный постоянно обновляемый пакет,
состоящий из семи основных модулей и предназначенный для визуализации и
интерпретации различных геологоразведочных данных в 3D среде,
проведения полного геостатистического анализа, построения трехмерных
моделей, классификации и оценки ресурсов и запасов, проектирования
открытых и подземных горных работ. Micromine выполняет оценку запасов
полигональным и блочным методом, позволяет оформлять отчеты в
казахстанских и западных стандартах.
FIELD MARSHAL - программа для документации геологических данных в
полевых условиях.
GBIS - программная система управления базами данных, обеспечивающая
проверку, хранение и доступ к цифровой информации с различных источников.
PITRAM – система управления горным производством, которая ведет учет
и контролирует процесс добычи полезного ископаемого при помощи GPSтелеметрии или радио.
MINREM – система, объединяющая все вышеуказанные компоненты
программного обеспечения для управления минеральными ресурсами и всей
деятельности добывающей компании. Это единственная интегрированная
система решений, которая управляет критической промышленной
информацией от всех отделов на участке горной добычи.
Свою деятельность в Казахстане и Средней Азии Micromine Pty Ltd
начала в 2004 году, создав в г. Алматы компанию ТОО «Горно-геологический
дизайн» (ГГД) с постоянным офисом и штатом казахстанских специалистов. За
время своей деятельности, компания расширила свои границы и стала известна
не только в Казахстане, но и в Узбекистане, Армении, Украине, Таджикистане.
28
Кроме основной деятельности по разработке и продаже программных
систем компания располагает консалтинговой группой, состоящей из
высококвалифицированных специалистов, которая осуществляет методическую
помощь клиентам компании по внедрению компьютерных технологий в
производственный процесс и подсчету запасов в соответствии с
международными стандартами.
Также, в Казахстане успешно работает группа программистов. Помимо
постоянной адаптации программы Micromine под местные условия, завершается
процесс создания нового программного продукта – Оптимизатора карьеров. В
дальнейшем планируется разработка планировщика горных работ.
Для продвижения своих программных продуктов компания Micromine
обеспечила ряд мер, направленных на локализацию программного обеспечения
и развитие сети пользовательской поддержки, в том числе:
- выполнен полный перевод программного пакета MICROMINE на русский язык,
включая справочные разделы;
- разработаны курсы обучения пользователей и методические пособия
различного уровня сложности;
- интегрирован модуль работы с GIS приложениями;
- разработан и постоянно поддерживается собственный сайт в Интернете
www.micromine.kz, где содержится не только вся информация о деятельности
компании, но и представлена обширная методическая база по всем вопросам
компьютерного
моделирования
месторождений,
патчи
обновлений
программного обеспечения.
Пользовательская поддержка на русском языке в режиме on-line
перекрывает 5 часовых зон, что позволяет получать оперативную
методическую помощь в основное рабочее время наших пользователей.
В 2006 году вышла новая русифицированная версия MICROMINE
10.1, в которой значительно улучшена функциональность программы, в
соответствии с запросами казахстанских пользователей.
Стратегию своей деятельности на казахстанском рынке компания видит
как внедрение и адаптация прогрессивных западных технологий в
производственный
процесс
казахстанских
горнодобывающих
и
геологоразведочных компаний с индивидуальной методической поддержкой
пользователей.
В сложившихся условиях важной проблемой является уровень
подготовки специалистов горно-геологической отрасли. Особое внимание
компания
Micromine Pty Ltd уделяет работе с высшими учебными
заведениями, на льготных условиях поставляется программное обеспечение для
ознакомления и обучения будущих геологов и горняков. Именно сегодняшние
студенты – это те профессионалы, которые будут внедрять новые технологии
для геологии и горного дела после завершения учёбы. Учебные лицензии по
льготным ценам для обучения студентов, аспирантов и преподавателей за
последние два года приобретены Казахским Национальным техническим
университетом им. Сатпаева, Восточно-Казахстанским государственным
29
Университетом им. Серикбаева.
В заключение необходимо сказать несколько слов о роли IT технологий для
горно-геологической отрасли. Процесс перехода на управление недрами на основе
цифровых технологий – это только вопрос времени. Чем быстрее компании
переживут процесс внедрения передовых компьютерных систем, тем эффективнее
и рациональнее будет осуществляться добыча полезных ископаемых, обеспечивая
тем самым развитие главного стратегического сектора Казахстанской экономики.
УДК 004
В.В. Данилов, А.В. Саломатова (MICROMINE Pty Ltd)
КОМПАНИЯ ГОРНО-ГЕОЛОГИЧЕСКИЙ ДИЗАЙН – ПРЕДСТАВИТЕЛЬ
MICROMINE PTY LTD В КАЗАХСТАНЕ И СРЕДНЕЙ АЗИИ
ГОРНО – ГЕОЛОГИЧЕСКИЙ ДИЗАЙН (ГГД) - известная горногеологическая консалтинговая компания в Казахстане, имеющая заслуженную
репутацию и большой опыт работы. Компания имеет возможность
предоставить комплекс услуг по геолого-экономической оценке рудных
месторождений,
составлению
проектов
разработки,
экологическим
исследованиям.
Комплекс услуг включает следующие виды работ:
составление
баз
данных,
обработка
и
представление
геологоразведочных данных, блочное моделирование месторождений;
составление отчета контроля качества (QС) геолого-разведочных
работ по месторождению;
разработка и составление Отчета по ресурсам месторождения в
соответствии с международным стандартам кода JORC с получением
заключения и аудита «Micromine Consulting»;
утверждение запасов и кондиций в ГКЗ РК;
проектирование карьеров и подземных выработок, составление
проектов разработки;
оптимизация карьеров, составление графика горных работ;
разработка экологических проектов;
проведение полевых геологоразведочных работ и инженерных
изысканий.
Работы, выполняемые специалистами ГГД отвечают уровню,
необходимому как для последующего планирования освоения месторождения,
так и для получения необходимых кредитов в западных финансовых
учреждениях (рисунок 1). Качество оценки месторождения достаточно для
включения его в банковское ТЭО и соответствует международным стандартам
кода JORC.
30
Рисунок 1 - Графика, выполненная в программе «Micromine»
Для решения перечисленных задач на уровне международных стандартов
ГГД имеет партнёра за рубежом в лице
австралийской инженерноконсалтинговой компании Micromine Pty Ltd (http://www.micromine.com.au).
Одновременно компания ГГД является официальным представителем
Micromine Pty Ltd в Казахстане, и также занимается реализацией программного
обеспечения Micromine, осуществляет техническую поддержку и обучение
пользователей новым компьютерным разработкам Micromine.
«PITRAM» – система управления горным
производством, которая ведет учет и контролирует
процесс добычи полезного ископаемого при помощи
радиосвязи и GPS-телеметрии. Обеспечивает снижение горных операционных
затрат на 10 % минимально.
MICROMINE - это многофункциональный программный
продукт для персональных компьютеров. Он предназначен
непосредственно для геологов, геодезистов и горных инженеров и
позволяет проводить полигональное и блочное моделирование
месторождений, быструю и надежную оценку запасов, проектирование
карьеров и подземных горных выработок, учет запасов и их движения в
процессе добычи, применяется в управлении горным производством (рисунки
2, 3). Программа MICROMINE является удобной для пользователей, поскольку
существует возможность приобретать ее помодульно, применительно к своему
направлению деятельности и целям ее использования.
Основные достоинства программных систем MICROMINE Pty Ltd:
полная русификация; большой набор инструментов для широкого
спектра специалистов – геологов, горных инженеров, маркшейдеров;
возможность использования при поисках и добыче любых видов
твердых полезных ископаемых;
простота в освоении и использовании; дальнейшее повышение
квалификации специалистов;
интеграция усилий профессионалов в дальнейшем повышении
эффективности производства;
обучение в течение 5 рабочих дней, простота использования;
постоянная поддержка и консультации из Алматинского офиса и из
Австралии; быстрая и надежная оценка запасов, представление отчетов по
запасам в двух стандартах - Казахстанском и Западном;
бесплатные обновления программы в течение года;
модульность системы позволяет значительно снизить затраты
31
пользователя;
гибкая система скидок;
значительная экономия рабочего времени и средств.
Обучение работе с программой Micromine довольно быстрый и простой
процесс, как правило, проводится с выездом на предприятие клиента либо в
офисах Micromine.
Одним из основных достоинств сервиса программы Micromine является
квалифицированная техническая пользовательская поддержка.
32
MICROMINE
Управление
горным
ПРОИЗВОДСТВО
производством
Управление
оборудованием
ПЛАНИРОВАНИЕ
Моделирование
месторождений и оценка
запасов
Управление материалами
Горное проектирование
Управление экологией
PITRAM
Горное планирование
Согласования и
управленческие
решения
СИСТЕМА КОНТРОЛЯ
ЗА ПРОЦЕССАМИ
Измельчение
Обогащение
Доводка
УПРАВЛЕНИЕ И ПЛАНИРОВАНИЕ
РЕСУРСОВ ПРЕДПРИЯТИЯ
БЮДЖЕТ
Ссуды под залог
Снабжение
БАЛАНС
Кредиторская
задолженность
Маркетинг
ВЫПУСК ГОТОВОЙ ПРОДУКЦИИ
Рисунок 2 – Micromine – система управления горным производством
33
При приобретении программного обеспечения, пользователь получает
бесплатную поддержку на один год, в дальнейшем заключаются контракты на
поддержку программного обеспечения. Пользователи Micromine имеют
возможность поучать новые версии, обновления незамедлительно, после их
выпуска
производителем,
а
также
бесплатное
консультационное
сопровождение по программе Micromine на весь период пользования
программой.
Общее количество пользователей программных продуктов в мире - более
3000 компаний. В Казахстане пользователями программных продуктов «Micromine» являются более 20 компаний, такие как АО «КазЦинк», АО «СП
Васильковское золото», ТОО «Сырымбет», ТОО «ГРК Искандер», ОАО
«Кустанайские минералы», ТОО «Геоинцентр», ОАО «Алтыналмас», ТОО «СП
Казахстанско-Российская рудная компания», Казахский Национальный
технический университет им. К.И. Сатпаева, ТОО «Голд Ленд», СП «Nova
Цинк», ТОО «Горно-экономический консалтинг», ТОО «Казгипроцветмет»,
Восточно-Казахстанский государственный технический университет им. Д.
Серикбаева, ТОО «Сага Крик Голд Компани» и другие компании.
В настоящее время идет процесс оформления контрактов на
приобретение программного обеспечение Micromine Министерством геологии
Республики Узбекистан, а также крупными горнодобывающими компаниями из
Кыргызской Республики.
Micromine – это технологии будущего, доступные для Вас уже сегодня!
Рисунок 3 – Сферы применения программы Micromine
34
УДК 551.2+553.2(574.4)
Б.А. Дьячков, Л.Н. Мочалкина, О.Н. Кузьмина, Е.Н. Волохина
(ВКГТУ им. Д.Серикбаева)
МЕТОДОЛОГИЯ ИЗУЧЕНИЯ ГЕОЛОГИИ И МЕТАЛЛОГЕНИИ
СУТУРНЫХ ЗОН ВОСТОЧНОГО КАЗАХСТАНА
Регион Восточного Казахстана под названием Большой Алтай (БА),
объединяет структуры Жарма-Саура, Западной Калбы, Калба-Нарыма,
Иртышской зоны смятия и Рудного Алтая. Они имеют северо-западное
простирание и ограничены глубинными разломами. На северо-востоке регион
сопряжен с Горным Алтаем, на юго-западе – с Чингиз-Тарбагатаем, северозападный фланг перекрыт рыхлыми отложениями Кулундинской впадины, а
юго-восточный уходит в пределы Китая. Общая протяженность территории
более 1000км при средней ширине 300км.
Становление и развитие структур БА сопряжено с такими важнейшими
событиями в истории Земли как деструкция и дезинтеграция суперконтинента
Лавразии, образование и частичная деструкция Гондваны, заложение
Палеоазиатского океана и формирование системы Казахстано-Охотского
подвижного пояса, включающего и территорию БА.
Основные геологические структуры региона сформировались в
герцинский цикл на фоне замыкания Палеоазиатского океана и конвергенции
протоконтинентов Казахстана и Сибири. Горизонтальное сдвижение последних
с элементами вращения явилось причиной сложной коллизии с образованием
системы диагональных разломов и отщеплением чешуй и блоков от
субконтинентов. Новые террейны были вовлечены в общий процесс глобальной
коллизии. Края контактирующих континентальных окраин и жекстких блоков
крошились, перетирались и залечивались пластичним веществом океанической
коры, что приводило к образованию своеобразных сутурных швов.
В пределах Большого Алтая Жарма-Саурский блок, расположенный во
фронтальной части Казахстанской окраины, рассматривается как казахстанид
(рифейский обломок Гондваны), а Калба-Нарамский и Рудно-Алтайский
террейны – как алтаиды (позднепалеозойские отторженцы Сибирского кратона).
Казахстаниды и алтаиды разделяет Зайсанская сутура (с Чарско-Горностаевским
офиолитовым швом), а Калба-Нарымский и Рудно-Алтайский террейны –
Иртышская зона смятия. Офиолитовые ассоциации наиболее полно проявлены в
Зайсанской сутуре, меньше -в Иртышской зоне и Чингиз – Тарбагатае.
В последнее время пристальным вниманием исследователей пользуются
сутурные зоны - сегменты ЗК повышенной фемичности, со специфической
историей геодинамического развития и металлогенией. Методология изучения
подобных зон, по нашему мнению , должна включать следующее:
- анализ геологии и металлогении данного сегмента ЗК на формационной
основе;
35
-палеогеодинамические реконструкции их формирования;
- обощение геофизических данных с целью построения модели
глубинного строения зоны и разграничивающих ее террейнов;
- моделирование рудоносных структур и рудных объектов;
- обработка полученных результатов с широким привлечением
компьютерных технологий;
- выявление новых перспективных площадей и перспективная оценка
территории.
Ниже представлена краткая характеристика сутурных зон БА.
Зайсанская сутура (ЗС) размещается в осевой части БА. Образование
этой структуры знаменует начало сближения разрозненных континентальных
блоков в среднюю коллизионную стадию герцинского цикла. Анализ
геофизических полей показал, что для глубинного строения ЗС характерны
минимальные (отрицательные) значения параметров гравитационного поля, а
также отрицательные значения напряженности магнитного поля. Под ЗС
глубина залегания астеносферного слоя наименьшая в БА (100-90км),
поверхность М приподнята до 40км, мощности метадиоритового и
метабазальтового слоев изменяются в пределах соответственно 12-8 и 20-24км.
Зона сформирована на существенно базитовом фундаменте, фиксируемым
цепочкой пластин серпентинитового меланжа в Чарско-Горностаевском поясе
офиолитов (ЧГП). Протяженность ЧГП более 800км, ширина от 10-15 до 70км.
Его структуры на северо-западе более сжаты (до 15-20км) и имеют
субмеридиональное простирание, а на юго-восточном фланге пояс перекрыт
чехлом рыхлых отложений и на космоснимках прослеживается к озеру Зайсан.
В структурном плане ЧГП оформился в раннем - среднем карбоне, и
представляет собой сложный линейный ансамбль относительно жестких
олистостромовых блоков, пластин и чещуй различного размера, состава и
возраста, спаянных пластичным серпентинитовым меланжем, в составе
которого различаются метаморфизованные лерцолиты, верлиты, гарцбургиты,
нориты и продукты их химического выветривания – бирбириты.
Комплекс олистостромовых образований представлен различными
породами от ордовика до позднего визе, которые по фациальной признакам и
геодинамическим условиям образования разделяются на три группы: 1)
базальтоиды в парагенезисе с глинисто - кремнистыми осадками и яшмами на
активизированных участках шельфа; 2) глинистые алевролиты, яшмы, кварциты
принадлежащие пассивному шельфу; 3) органогенные и рифовые известняки,
возникающие в пределах прогретых, насыщенных углекислотой участках
морского дна.
В конце серпухова внедрились интрузии габбродиорит-гранодиоритовой
формации (С1). Позднее меланжевые комплексы были несогласно перекрыты
лимнической (С2), морской (С2) и базальт-андезитовой наземной (С2-3)
молассовыми формациями. Им синхронны интрузии габбронорит-диоритдиабазовой формации (С2-3). В конце средней стадии локально проявлена
вулкано-плутоническая
риодацит-гранодиоритовая
ассоциация
(C3).
36
Позднегерцинская постколлизионная активизация фиксируется формациями
пермскими гранитоидами нормальной и повышенной щелочности (Р2), а также
поясом габбродиабаз-гранитпорфировых малых интрузий и даек (Р2 – Т1).
Наиболее специфическое оруденение (Сг, Cu, Ni, Hg) связано с
докембрийскими ультрабазитами и размешается в Горностаевской, Чарской и
Аркалыкской рудных зонах.
Горностаевская
никель-кобальт-ртутная
зона
подчеркивается
фрагментами серпентинитовых будин среди вулканогенно - терригенных
отложений карбона протяженностью более 170км. Кобальт-никелевое
оруденение известно на четырех участках (Правобережный I, Левобережный 1,
II, Ш). В серпентинитах развито первичное вкрапленное сульфидное (пирит,
халькопирит, пентландит) и метаморфогенно-гидротермальное вкрапленное
(пирит, халькопирит, пирротин, хромит, пентландит и миллерит) оруденение.
Мощность рудных тел в среднем 10м. В мезозое по серпентинитам
сформировались нонтронитовые площадные и линейно - трещинные коры
выветривания с проявления силикатного никеля (Левобережный 1 и др.).
Средняя мощность таких залежей достигает 6 - 8м, при содержание Ni 0,5 - 1,7
%. Прогнозные ресурсы силикатного никеля более 300 тыс. т.
Чарская хром-никель-ртутная зона имеет длину более 170км при ширине
7 - 20км. В ее пределах известны проявления Cr, Ni, Со, Cu, Hg минерализации
(Белогорское, Александровское, Вера-Чар и др.) и геохимические ореолы.
Белогорское месторождение представлено Со-Ni линейными корами
выветривания серпентинитов протяженностью до 1700м, шириной 80 - 350м с
крутым (50-600) СВ падением, мощностью 8,6м. Содержание Ni изменяется от
0,5 до 6,8 %, Со 0,08 - 0,12 %, учтенные запасы пока незначительны.
Аркалыкская медь-никель-золото-ртутная зона прослеживается в виде
узкой полосы на 120 км, приурочена к Байгузин-Булакскому разлому, срезается
гранитным массивов Койтас. Для оценки перспектив зоны рекомендуется
продолжить поисковые работы.
Иртышская сутура (ИС) разграничивает Рудноалтайский и КалбаНарымский террейны. Прослеживается в виде линейной структуры шириной от
первых до десятков километров на расстояние около 1000км от г. Рубцовска (на
северо-западе) к г. Усть-Каменогорску и далее до г. Фуюна (в Китае).
Поверхность астеносферного слоя под ИС испытывает плавное погружение в
сторону Рудноалтайского блока, ее глубина изменяется от 110 до 140км.
Глубина поверхности М под ИС составляет 42-47км. Мощность
метабазальтового слоя закономерно увеличивается в РА от 14 до 22км, а
метадиоритового уменьшается от 12 до 6км. Докембрийское основание данного
сегмента земной коры характеризуется протрузивными блоками гипербазитов и
амфиболитов, с которыми связано медно-пирротиновое (Карчига), золотокварцевое (Маралиха) и хромитовое (Коскаин) оруденение. В более позднее
время проявлена железорудная, золотая и вольфрамовая минерализация.
Выделенные сутурные зоны с поясами офиолитов рекомендуются для
постановки более детальных прогнозно-металлогенических работ.
37
УДК 55:004
А.Н. Егоров (ТОО ГРК «Топаз», г. Усть-Каменогорск)
ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
ПРИ ПОСТРОЕНИИ СВОДНЫХ КАРТ МАГНИТНОГО ПОЛЯ В ГДП-200
Конечным результатом обобщения работ магнитометрии являлась карта
аномального магнитного поля (∆T)a масштаба 1 : 200000. При ее составлении
использовались материалы предшествующих исследований территории и
результаты сопровождающих геофизических работ. Форма представления
данных, в зависимости от видов и масштабов проведенных работ, существенно
отличалась от необходимого конечного способа представления [1].
В перечне материалов предшественников были следующие карты:
изолиний поля (∆T)a масштаба 1 : 200000;
изолиний поля (∆T)a масштаба 1 : 50000;
графиков поля (∆T)a по маршрутам аэромагнитной съемки
масштаба 1 : 25000.
Сопровождающие работы представляли собой результаты измерений
пешеходной съемки магнитного поля по сети, соответствующей масштабу
работ 1 : 100000 и отдельным маршрутным наблюдениям.
В идеале следовало бы использовать первичные данные по журналам
наблюдений совместно со вновь полученными, но за давностью лет они
утрачены, а в отчетах представлены лишь карты изолиний или графиков.
Причем в отсутствии жесткой регламентации, как, например, в
топографии к сечению изображаемых изолиний, на соседних планшетах могут
быть изображены разные изолинии. Например, изолиния в 50 нТл на соседнем
планшете может быть не представлена вовсе, но зато изображаются 40 нТл и 60
нТл. Свести такие карты с достаточной точность механическим путем
представляется затруднительным.
Кроме разнородности по способу представления, материалы, полученные
до 1980 года и более поздние, могли отличаться по уровню нормального поля.
Поэтому требовалась корректировка с тем, чтобы свести их единому уровню.
Для того, чтобы иметь возможность вводить корректировку уровней
нормального магнитного поля и получить планшет масштаба 1:200000 с
конкретными изолиниями (∆T)a было выполнено преобразование материалов
предыдущих исследований в точечные значения.
Для этой цели использовалась технология векторизации исходных карт
(∆T)a по растровой подложке. Векторизовались все изолинии с присвоением в
качестве атрибутивной информации их значений. Процесс векторизации
выполнялся с использованием программы MapEdit, которая позволяет
проводить эту операцию как в ручном, так и в полуавтоматическом режимах.
Из данных аэромагнитной съемки векторизовались собственно графики
(∆T)a и их линии маршрутов. Все векторизованные данные составляли
38
отдельные части базы векторных данных в программе MapInfo.
С помощью одной из опций программы VerticalMapper векторизованные
изолинии превращались в точечные объекты с соответствующими значениями
поля в них.
Что касается графиков аэромагнитной съемки, то для превращения их в
точечные объекты была разработана специальная процедура. Ее разработка
реализована с помощью языка программирования MapBasic и поэтому она
функционирует как дополнительная опция программы MapInfo.
Данные полевых измерений изначально вводились как данные таблицы
Excel, где осуществлялось введение в них необходимых поправок и вычисление
координат точек наблюдения, после чего они помещались в векторную базу
данных MapInfo.
Таким образом была получена векторная база единого структурного
(точечного) представления данных (∆T)a по всей площади двух соседних листов
масштаба 1 : 200000. При этом любую часть, вплоть до отдельной точки, можно
рассматривать совершенно независимо, что позволяет корректировать уровни у
части данных. Однако характерной особенностью полученного множества
точек является в целом хаотичное их распределение по площади.
Следующий этап обработки – интерполяция всех используемых значений
на регулярную сеть и построение карты в изолиниях с заданным перечнем
значений или сечением. Эта операция выполнялась с помощью программы
VerticalMapper, в которой реализованы все современные алгоритмы
интерполяции числовых данных на плоскости.
Однако обилие в ней алгоритмов, а еще более – количества управляющих
параметров требует от пользователя достаточно тонкого понимания
геометрической сущности
применяемого алгоритма и реализуемого
математического аппарата. Корректное использование интерполяции позволяет
осуществлять визуальный контроль качества проведения корректировки
уровней у части данных и в несколько приемов добиться наилучшего качества.
Использование такого информационного подхода к обобщению данных
позволило получить карту аномального магнитного поля (∆T)a, на которой
отображены изолинии поля заданных значений на всей изучаемой площади. В
развитие способа можно предложить приведение с помощью подобранных
коэффициентов поля (∆Z)a
к уровню поля (∆T)a с целью получения
однородных приведенных карт магнитного поля на тех территориях, где
проводились наблюдения обеих этих составляющих поля.
Литература
1. Инструкция по организации и проведению геологического доизучения
масштаба 1:200000 в Республике Казахстан. Кокшетау, 2000.
39
УДК 528. 4:004
А.Н. Егоров (ТОО ГРК «Топаз», г. Усть-Каменогорск)
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ПОСТРОЕНИИ
ГЕОЛОГИЧЕСКИХ РАЗРЕЗОВ ПРИ ГДП-200
Процесс построения геологического разреза по заданной линии на
геологической карте в основе своей процесс творческий, мало поддающийся
формализации. Вместе с тем, при построении разреза используется целый ряд
геометрических характеристик, которые являются каркасной основой и его
неотъемлемой атрибутикой. К ним относятся линия рельефа дневной
поверхности, точки пересечения линии разреза с границами геологических
образований, графики изменения физических полей (магнитного и
гравитационного) вдоль линии разреза и др.
До недавнего времени все эти характеристики измерялись на
отпечатанных картах с помощью линейки и циркуля, масштабировались и
вычерчивались вручную. После этого готовый разрез сканировался,
векторизовался и компоновался к соответствующей карте.
Применение ГИС технологий при разработке графических приложений к
отчету по ГДП-200 позволило использовать свойства векторной графики для
формирования основы геологического разреза, на которую вынесены его
геометрические элементы. Отметим, что в качестве ГИС программы была
использована программа MapInfo, поэтому все, что касается векторной
графики, будет пониматься именно в понятиях этой программы.
Для определения геометрических характеристик разреза использовались
следующие карты векторного представления: топографическая основа, в
частности, ее слои – изолиний рельефа, гидросети; геологическая карта – слои
тектонических нарушений, интрузий, осадочных толщ; карта кайнозойских
отложений – слои рыхлых отложений; карты гравитационного и магнитного
полей – слои изолиний. Важно, чтобы каждый объект слоя имел атрибутивное
значение, определяющее его индивидуальную характеристику. Каждая
изолиния рельефа – значение гипсометрической отметки, изолинии физических
полей – значение аномального поля и т.д.
Многие ГИС программы имеют либо в качестве основной опции, либо в
качестве дополнительных модулей, средства построения графиков изменения
характеристик векторных объектов вдоль заданной линии. Программа MapInfo
не имеет такой опции. Нами был использован пакет Discover, реализующий ряд
дополнительных функций работы с объектами в среде MapInfo. Для целей
построения основы разреза использовалась опция Make profile. Каждая группа
элементов основы разреза определялась с использованием перечисленных
выше векторных слоев по заданной линии и затем добавлялась в общую основу.
Миллиметровая сетка строилась с помощью опции Map Grid этого же
пакета.
40
Рис 1. Фрагмент основы геологического разреза
На приведенном рисунке отображены основные элементы основы
геологического разреза, который передавался специалисту – геологу. После
выполнения им всех построений в области миллиметровой сетки эта часть
векторизовалась, выполнялось внешнее оформление.
Использование таких каркасов избавляет геолога от выполнения
измерений вручную, чем повышается производительность, качество и точность
построений. При этом конфигурация линии разреза может иметь весьма
причудливую форму.
Например, изготавливались каркасы для разрезов по маршрутам
магнитных измерений, по линиям скважин картировочного бурения и др.
Отметим, что для выполнения описанных построений не обязательно
использовать пакет Discover. Для среды MapInfo существует достаточно
широкий спектр подобных разработок.
Наконец, не представляет особых затруднений, при наличий некоторых
навыков, изготовление подобной процедуры с использованием встроенного
языка MapBasic. Важно, что эта технология может быть реализована лишь при
соответствующем формировании слоев векторной графики.
41
УДК 55:004
Т.К. Жаксалыков, Н.Б. Каденов, Е.Б. Калкатаев (ТОО ГРК «Топаз», г. УстьКаменогорск)
ГЕОЛОГИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РУДНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ
Интенсификация геологоразведочных работ предопределила появление
новых концепции и методов. В свою очередь, новые методы дают
преимущество, которое может трансформироваться в обнаружение
месторождения. Геологи, располагая новыми генетическими концепциями,
могут раскрыть перспективы известных месторождений там где, раньше даже
не искали.
В течение сотен лет обнаружены большая часть рудных месторождений
земного шара на основе прямых наблюдений, коллективного опыта с помощью
эмпирических моделей. Роль геолога становится еще важнее по мере того, как
отрабатываются месторождения, имеющие выход на поверхность.
Важная информация о возрасте вмещающих пород и оруденения, составе
минерализующих
растворов,
выделении
стадии
минерализации
парагенетической последовательности событий конкретных месторождений не
могла быть получена с помощью прошлых методов и аппаратуры.
С появлением в 1950-х гг. более сложного оборудования и новых методов
в геохронологии, геохимии, геофизике, дистанционного исследования и ЭВМ
стало возможным решение многих раньше неясных проблем генезиса рудных
месторождений. Быстрое накопление технической информации позволило
построить много научно-обоснованных генетических моделей.
Широкое использование моделей при геологической аналогии может стать
предсказывающим для направления геологоразведочных работ в перспективных
районах. Модели помогают структурировать данные, концентрируя внимание на
дифференциации рудообразующих и нерудообразующих процессов.
Создание моделей сокращает и упрощает объем информации по
отдельным рудным месторождениям. Хотя построение геологической модели
месторождения является лишь одним компонентом геолого-разведочного
метода, но в условиях ограниченного бюджета может стать очень важным
компонентом.
Множество
данных,
получаемых
при
использовании
новых
геохимических и геофизических методов, не позволяет геологу усвоить без
ЭВМ всю информацию, необходимую для проведения разведочных работ. Как
правило, помощь компьютера заключается в поиске литературных источников,
обработке результатов многоэлементных геохимических анализов и
геофизических исследований, а так же в проведении геостатистических тестов.
Еще одним применением ЭВМ является использование «искусственного
интеллекта» запрограммированного экспертами на точки принятия критических
решений (экспертная система).
42
Создание экспертных систем основано на сериях правил «если-тогда»,
представляющих практические знания. Эта система имеет прекрасные
перспективы до тех пор пока модели можно пересматривать и исправлять.
Использование (1984 г) системы “Проспектор”(США) в составе Stanford
Research motional при обработки данных по молибденовому месторождению
Маунт Телмэн, позволило успешно предсказать существование до этого
неизвестного продолжения рудного тела.
В отличие от ЭВМ, ум человека сможет найти компромиссное решение в
случаях, когда данные носят противоречивый характер. Важно знать,
информацию какого типа содержат экспертные системы, чтобы потребитель
мог судить о надежности результатов. Экспертные системы и другие модели
помогут геологу убедить других в реальности своих геологических целей, т.к.
эти системы означают, что «цель успешно прошла еще через одно сито».
Создание экспертной системы начинается с построения эмпирической
модели, развиваемой в генетическую. Критерии «опознания», использованные
для оценки генетической модели, оттачиваются до максимально эффективных,
на основе которых
может быть обнаружено месторождение полезных
ископаемых. Первый выбор, который необходимо сделать – выбор полезного
ископаемого, месторождение которого предстоит искать, используя
классификационную схему и литературу по искомому полезному ископаемому.
Модель с заданным типом месторождения часто базируется на прототипе или
классификационной группе. Следующим этапом является компиляция
эмпирической информации, касающейся выбранных типов месторождений,
рудопроявлений, соответствующих этому типу. Трудно классифицируемые
месторождения могут дать важную информацию о генезисе всей группы.
Дальнейший этап, это определение процессов. «Выбирают»
геологические процессы, в результате которых образовались различные зоны
рудного месторождения. Выбранные процессы «диктуют ответ». Совокупность
процессов, необходимых для образования рудных месторождений называют
моделью процессов. Модели процессов-ответов принадлежат к типу моделей
«причина-эффект». На данном этапе процессы выбирают для генетической
интерпретации результата модели процессов и построения генетической
модели. Результатом генетической модели является группа критериев
распознавания рудного месторождения. Из генетической модели выбирают
“критерии распознавания”, которые являются или положительными или
отрицательными. При этом следует выяснить перспективность или
бесперспективность выбранногообъекта. И наконец, завершающий этап
построения модели–обратная связь или этап оценки. Здесь формулируются
вопросы для проверки модели. Окончательная проверка модели – это проверка
в работе.
Эволюция эмпирических, генетических моделей и моделей поисков
продолжается по мере их проверки в ходе разведочных рабат и открытия новых
месторождений.
43
УДК 55:004
А.М. Жаксылыкова, О.А. Мягкова, В.Л. Круглова, И.А. Шлингер (ТОО ГРК
«Топаз», г. Усть-Каменогорск)
К ВОПРОСУ ВНЕДРЕНИЯ И РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ
ТЕХНОЛОГИЙ В ГЕОЛОГОРАЗВЕДОЧНОЙ КОМПАНИИ «ТОПАЗ»
В деятельности геологоразведочной компании «Топаз» информационные
технологии занимают приоритетное место. С каждым годом всё больше
возрастает значение компьютерной обработки, интерпретации, анализа
материалов относящихся к объектам и процессам геосистем. В связи с этим, всё
большую актуальность приобретают проблемы разработки и внедрения
прикладных информационных технологий. Наиболее важные технологические
задачи компании «Топаз» - это исследования в скважинной, наземной
геофизике,
геолого-съёмочные,
гидрогеологические,
аналитические
исследования.
Актуальным
направлением
исследования
являются
экологические исследования нерудного сырья с использованием методов
информатики. Организованному в настоящее время «Центру по компьютерной
обработке геолого-геофизической информации» ТОО ГРК «Топаз» определены
перспективные направления работ. Сегодня центр решает следующие задачи:
1. Обработка геологической информации: построение геологической
графики; анализ и построение графики по геохимии, использование методов
математической статистики; формирование геологической базы данных.
2. Обработка геофизической информации: вычисление аномальных
региональных полей, введение поправок; построение карт изолиний и карт
графиков; формирование геофизической базы данных.
Для решения этих задач используются следующие программы: MapInfo,
MapEdit, VerticalMapper, дополнительные опции программы MapInfo.
Потенциал информационной технологии огромен и во многом остаётся
неиспользованным в сфере геологических исследований. Перечень актуальных
научных проблем по геоинформатике растёт. Причина, видимо в
несоответствии геологоразведочных работ государственным инновационным
приоритетам, в результате чего образовался недостаток прикладных
информационных методов в практической деятельности. Необходимость
развития информационной технологии в настоящее время назрела и в
Казахстане. Геологоразведочным компаниям все же не хватает системы и
корпоративной культуры для дальнейшего развития геоинформатики. При
создании такой системы необходимо решить ряд вопросов, начиная от
теоретических и завершая их практическим применением. Весьма полезным
может
оказаться
зарубежный
опыт
использования
прикладных
информационных технологии. Однако для осуществления предстоящих
проектов НИОКР мы возлагаем надежды на содействие институтов.
Преимущество прикладной геоинформатики оперативность, дешевизна и
44
высокая эффективность. Программные продукты геоинформатики прогрессируют очень быстро, создавая условия для существенного развития научных
методов, поэтому считаем уместным осветить современные взгляды на
применение информационных технологий в изучении геологии Большого
Алтая. В последнее время ведущими геологами Восточного Казахстана
высказываются новые идеи о необходимости коренного изменения традиции,
методик и форм организации всего процесса геологических исследований,
внедрения новой техники и технологии, включая информационные на всех
стадиях геологоразведочных работ. В частности, инновационные идеи
высказаны в книге Н.И. Стучевского, Б.А. Багадаева – это повышение
поисковой эффективности, модернизация и удешевление всех видов работ.
Если говорить коротко, это: 1. сквозная компьютеризация всех стадий и
элементов процесса геологического изучения недр; 2. внедрение
инновационных технологий в информационном обеспечении, создание банка
данных на электронных носителях; 3. внедрение техники нового поколения,
экспресс-аналитической полевой многопрофильной аппаратуры и современных
лабораторных комплексов, высокоточной геофизической аппаратуры для
разных методов, новой буровой техники и технологии бурения; 4.
модернизация так называемых серийных легенд к геологическим съёмкам и
ГДП, пригодных к функционированию в режиме мониторинга, гибких в
применении; 5. использование нового поколения космических снимков разного
масштаба и типа; 6. апробация и внедрение новой технологии геохимического
картирования с проведением многовариантного моделирования для поисков
скрытых объектов; 7. геолого-экономический мониторинг состояния
минерально-сырьевой базы, оценка конъюнктурных данных; 8. апробация на
практике в практику наиболее прогрессивных обоснованных новых научнотехнических выводов и разработок, особенно по проблемам геологометаллогенического
анализа,
генезиса
различных
месторождений,
прогнозирования и т.п. Реализация указанных идей, требует специальной
программы работ и механизма финансового обеспечения исследований.
Как известно традиционные методы поисков на больших глубинах мало
эффективны. Еще в советское время ведущими исследователями Рудного Алтая
была высказана идея о новой методике поиске скрытых месторождений на
основе анализа закономерности глубинного строения и металлогении (1).
Реализация этих идей планировалась на симбиозе геологических исследований
и объемной интерпретации геофизических полей. Эти работы были начаты в
информационном вычислительном центре ПГО «Востказгеология». Как
правопреемник ПГО «Востказгеология», мы намерены продолжить работы в
этом направлении.
Выводы и предложения:
1) Создание собственных прикладных разработок и внедрение их в
производственную деятельность является важнейшей задачей «Центра по
компьютерной обработке геолого-геофизической информации» ТОО ГРК
«Топаз».
45
2) В ближайшее время перспективным направлением развития нашего
предприятия считаем, трансферт, заимствование передовых информационных
технологий, одновременно разработка и внедрение собственных.
УДК 553.637.04: 313 (574)
Ф.А. Закирова (ЦНИИгеолнеруд)
ПЕРСПЕКТИВЫ РАСШИРЕНИЯ И ОСВОЕНИЯ МИНЕРАЛЬНОСЫРЬЕВОЙ БАЗЫ БОРНЫХ РУД КАЗАХСТАНА
Бор и его соединения находят широкое применение более чем в 100
областях промышленности, сельского хозяйства, науки, техники, медицины и
др. Поэтому наличие и укрепление минерально-сырьевой базы, которая сможет
обеспечить все возрастающий спрос на бор, является первым и основным
условием для успешного развития борной отрасли любой развитой страны.
Промышленные скопления бора довольно редки. Борные руды
галогенного типа (боросолевые руды - морской галогенный тип, элювиальные
бораты - континентальный галогенный тип) имеют широкое распространение и
промышленные концентрации только на территории Казахстана, в центральной
части Прикаспийской впадины. Как известно, боросолевые руды были
ведущим промышленным типом в прогнозных ресурсах во времена бывшего
СССР (72,2%). На территории Казахстана имеется одно эксплуатирующееся
месторождение борных руд Индерское.
В начале 80-х годов прошлого столетия, запасы боросолевых руд
Индерского месторождения, были защищены в ГКЗ СССР. Разведка этих руд
проводилась шахтным способом (горизонт 300 м). Однако освоение
боросолевых руд, по многим причинам, главными из которых послужили
сложные горно-технические условия и отсутствие эффективных технологий
добычи, так и не осуществилось, а шахта была законсервирована.
Одним из основных и единственных источников борных руд Казахстана
являются месторождения элювиальных боратов Индерского соляного купола,
уникальные в своем роде и не имеющие себе аналогов среди известных в мире
месторождений бора. Эксплуатация Индерского месторождения ведется с
середины прошлого столетия. Залежи элювиальных боратов разрабатываются
карьерным способом и в настоящее время.
В Уральской области Казахстана известно еще одно месторождение
элювиальных боратов – Сатимола. Запасы борных руд этого месторождения
были утверждены ГКЗ СССР в конце 80-х годов прошлого века. В отличие от
Индерского месторождения, здесь борные руды залегают на значительной
глубине – 300-400 м от земной поверхности. По запасам это самое крупное
месторождение в Казахстане, но до настоящего времени оно не
разрабатывается, и в первую очередь, из-за значительной глубины залегания
борных руд и отсутствия эффективных технологий добычи.
После развала бывшего Союза, на Индерском месторождении постепенно
46
были прекращены разведочные работы, проводившиеся на флангах отдельных
месторождений купола, а также все поисковые работы на перспективных, в
отношении бороносности, соляных структурах Прикаспийской впадины, в
частности, на куполе Круглый (Уральская область). В настоящее время
поисковые и разведочные работы прекращены полностью. На сегодняшний
день завершаются работы и по добыче элювиальных боратов – их запасы почти
выработаны. Складывается довольно не утешительная картина. Уникальная
минерально-сырьевая база борных руд Казахстана, как можно видеть, приходит
постепенно в упадок, несмотря на то, что имеются огромные перспективы для
ее развития, расширения и освоения.
В связи с вышеотмеченным, следует подчеркнуть, что назрела
необходимость в возобновлении проводившихся ранее (до 1993г.)
ЦНИИгеолнерудом совместно с рядом заинтересованных организаций
Казахстана, таких как объединение «Запказгеология», Индерская ГРЭ,
КазИМС, научно-исследовательских и методических работ по расширению и
освоению сырьевой базы Казахстана. С этой целью необходимо вовлечение
новых площадей в пределах центральной и южной части Прикаспийской
впадины для пополнения ресурсов борных руд на базе выделенных ранее
(1984г.) и разбракованных по очередности в отношении их перспективности. К
ним относятся структуры Байкадам, Круглый, Шугуль, Бекшибай, Карабатан,
Кошак и др.
Необходимо привлечение наземных методов поисков,
являющихся наиболее экономичными и эффективными, по сравнению с
бурением скважин, в первую очередь, таких как биогеохимическое
картирование. Биогеохимический метод поисков, как доказано работами,
впервые проводившимися на Индерском месторождении, является одним из
наиболее эффективных при поисках элювиальных боратов, но почему-то
оказавшимся надолго забытым. Его применение позволило выявить на
месторождении новые залежи борных руд.
Освоение месторождения Сатимола с целью расширения борной
сырьевой базы Казахстана, является одной из важнейших задач сегодняшнего
дня и не может быть реализовано без решения вопроса о методах добычи
борных руд. И этот вопрос срочно требует своего решения. В ЦНИИгеолнеруд
разработаны методы скважинной гидродобычи (СГД) полезных ископаемых,
который может оказаться одним из эффективных в отношении добычи не
только элювиальных боратов месторождения Сатимола, но в первую очередь,
боросолевых руд Индерского месторождения, которое представляет
практический интерес и как крупнейшее месторождение калийно-магниевых
солей.
Метод СГД являет собой технологический процесс подземной разработки
месторождения, осуществляемый дистанционным управлением с дневной
поверхности и имеет ряд преимуществ по сравнению с традиционными.
Способ СГД значительно уменьшает капиталовложения при освоении
месторождений, резко сокращает объем вскрышных и рекультивационных
работ, сохраняет в целости окружающую среду и т.д. В настоящее время на
47
месторождении полигалитов Шарлык (Оренбургская область), под авторским
контролем ЦНИИгеолнеруд, проводится подготовка к опытно-методическим
работам по СГД с взрывным дроблением полезной толщи, которая по своим
физико-механическим свойствам довольно близка полезной толще обоих
месторождений.
48
УДК 55:004
А.Н. Косов (Омолонская ГРЭ, г. Магадан)
ТЕХНОЛОГИЯ ОБРАБОТКИ ГЕОЛОГИЧЕСКОЙ И
МАРКШЕЙДЕРСКОЙ ИНФОРМАЦИИ НА БАЗЕ AutoCAD и GEOL_DH.
Описывается технология сбора, обработки и интерпретации
геологической
и
маркшейдерской
информации
в
Омолонской
геологоразведочной экспедиции и специализирующейся на поисках и разведке
месторождений золота, а также процесс составления карт, схем и другой
графической документации к отчетам. Некоторые технологии используются и
при отработке месторождений (карьеры и подземные участки Кубаки и
Биркачана).
Технология применима к любой горной выработке (для скважин, в том
числе наклонных, канав и расчисток, рассечек, восстающих и пр.), далее по
тексту - скважины.
Используемые пакеты программ: AutoCAD 2000-2006 и его расширения,
GEOL_DH, KAI-2001, EXCEL, WORD, SURFER 7.0-8.0, ACDSee, Acrobat Reader.
Достоинства AutoCAD:
- очень быстрая регенерация чертежа и/или перерисовка, высокая
точность векторизации объектов и стабильность в работе;
- трехмерное изображение данных в любом ракурсе, в том числе с
автоматическим скрытием информации до и за заданными плоскостями;
- проектная, маркшейдерская и геологическая информация выполняется в
одном пакете;
- возможность вставки имиджей и их трансформации;
- масштабируемость, наличие большого количества прикладных
программ по самым разным областям (от машиностроения до геологии).
Компьютерная обработка геологической и маркшейдерской информации
включает ряд этапов:
- векторизация графики с твердых копий;
- обработка полевых материалов и формирование баз данных;
- интерпретация информации из базы данных;
- подготовка графики для отчетов;
- отработка месторождений.
Векторизация графики с твердых копий Топопланы и геологические
карты сканируются, растровые имиджи вставляются в AutoCAD,
"натягиваются" на сетку координат или опорные точки. Чтобы избежать
больших искажений работа выполняется обычно отдельными областями
(квадратами). Достигаемая точность векторизации, как правило, не превышает
размера толщины линий на бумаге.
Векторизация топопланов проводиться следующим образом: горизонтали
49
векторизуются несглаженными полилиниями по программе RP (KAI-2001),
затем горизонталям обязательно назначаются высотные отметки по программе
ChElev (KAI-2001). Условные внемасштабные топографические знаки
выполняются блоками. Другие линейные объекты оцифровываются
полилиниями, которым присваивается соответствующий тип линий (ограды,
границы и др.). Некоторые топографические объекты отрисовываются
программами из комплекса KAI-2001: обрывы и откосы (Cliff), электросети,
сети связи и др. (Top-Nets), высотные отметки (Top_El).
Векторизация геологических карт и схем начинается, как правило, с
разломов, далее векторизуются границы пород, проставляются геологические
индексы и выполняется заливка областей (каждый контур отдельно для
удобства редактирования).
Затем векторизуются другие контуры, вставляются блоками
внемасштабные элементы (условные обозначения), текстовая информация,
выполняется штриховка необходимых областей и другие элементы.
Однородная информация отрисовывается на соответствующем слое.
Отрисовка выполняется, как правило, только ПО СЛОЮ (цвет, тип и вес
линии). Создание баз данных маркшейдерской и геологической информации,
имеющейся на планшетах планов опробования горных выработок,
осуществляется по программе GEOL_DIG. Оцифровываются проложения,
интервалы опробования и горных пород.
Обработка полевых материалов и формирование баз данных Обработка
керна (описание, опробование и пр.) выполняется в специально оборудованных
вагончиках на базе партии, при этом исключаются лишние переезды на
буровую и обратно. Керн обрабатывается сразу по мере поступления его от
буровых.
Первичные данные по геологии и маркшейдерии с полевой документации
вводятся маркшейдерами и техниками-геологами сразу после окончания
бурения (проходки) и документирования скважины в пакете EXCEL.
Маркшейдером вводятся: координаты скважины, ее длина, начальное
направление (азимут и угол наклона), даты бурения скважины, ее
местоположение (разведочный профиль) и примечания, а также данные
инклинометрии скважины (при съемке горных выработок обязательно
выполняется съемка координат начала и всех точек излома по линиям
опробования и сбивка длины линии опробования с геологической
документацией);
Техником-геологом вводятся: данные опробования скважины - интервалы
и значения опробования (последние копируются по сети из базы данных
лаборатории), данные по геологии - интервалы и определения горных пород,
типов метасоматических изменений, состава жил и прожилков, количественные
характеристики тектонических и других элементов, при необходимости
вводятся данные о точках (отбор технологических проб, местоположения
мерзлоты, участков водопритока и т.п.).
После проверки документации и введенных данных по скважине
50
геологом проекта кодируются для программы GEOL_DH основные типы пород,
метасоматоз и степень прожилкования.
Интерпретация информации из базы данных Основную работу по
интерпретации и визуализации геологических данных геолог проекта
выполняет в AutoCAD, используя программу GEOL_DH.
По GEOL_DH выполняется:
- загрузка требуемых данных из базы, определение профилей и
погоризонтных планов и др. В любой момент в чертеж можно добавить новые
данные или удалить ненужные;
- аннотация загруженной информации. Используя аннотации проложений
и интервалов, геолог наносит на чертеж разломы, контуры основных и
измененных пород, рудные тела и блоки, штриховки и другую необходимую
ему информацию, оформляет геолого-технические наряды;
- предварительный расчет рудных интервалов и подсчет запасов (как
правило, на вертикальной проекции);
- загрузка данных по вертикальным взрывным скважинам, их аннотация и
оперативный подсчет запасов и объемов работ на отрабатываемом горизонте
(карьер).
Вручную в AutoCAD отрисовываются и выполняются:
- контуры геологических границ, рудных тел и блоков;
- заливки и штриховки, нанесение поясняющих надписей и условных
обозначений. Для штриховки применяются программы из комплекса KAI-2001;
- раздвижка автоматически отрисованных и наложенных друг на друга
объектов, корректировка цветов, типов и веса линий и другие редакционные
работы;
- компоновка планов и профилей в пространстве листа для печати,
заполнение штампов.
Демонстрационная графика из чертежей AutoCAD формируется
командой PLOT из пространства листа в формат PDF (Acrobat Reader) и далее
при необходимости в другие форматы (JPG, PNG).
Для демонстрационных целей иногда выполняется и комбинированная
графика, когда растровые изображения (аэрофотоснимки или имиджи
распределения золота) используется в качестве подосновы геологического
чертежа. Изолинии распределения элемента (метрограмма) формируются в
Surfer.
Упорядоченные
текстовые
данные
с
координатами
(точки
геохимического опробования, штуфы и др.), легко заносятся в чертеж AutoCAD
по программе OCreate (KAI-2001), и наоборот, координаты объектов AutoCAD
и связанные с ними данные выводятся в текстовые файлы с разделителями по
программе GEOL_DH или Insp2txt (KAI-2001) для дальнейшей обработки в
других пакетах программ.
При необходимости просмотра модели рудного тела в 3-х мерном
пространстве, по программе 3D_Body на основании его контуров на
разведочных профилях строится поверхность рудного тела (Mesh) или объект
51
Solid.
Геолог проекта, как правило, выполняет только творческую работу по
составлению графики (нанесение границ и контуров, индексирование пород,
подсчет, нанесение минимально необходимых условных обозначений). Всю
остальную техническую работу по доводке графики выполняет картограф под
руководством геолога.
Подготовка графики для отчетов Графические приложения к отчетам
выполняются в AutoCAD. Работа начинается, как правило, формированием
чертежа условных обозначений. В нем определяются цвета для пород,
интенсивность их при выводе на печать, формируются необходимые условные
обозначения и индексы пород (в блоках), штриховки, типы линий, блоки для
элементов и др.
Объекты размещаются на соответствующих слоях. Параллельно
формируются единые файлы с информацией об интенсивности печати цветов и
последовательности сортировки по цветам. Блоки, как правило, выполняются
единичной высоты для облегчения масштабирования.
После этого файл с условными обозначениями используется как темплет
или вставляется в чертеж, при этом достигается однообразность слоев, типов
линий, штриховок, блоков и др. для всех графических приложений и рисунков.
Загружается окончательно выверенная информация из базы данных,
выполняется необходимое аннотирование в соответствии с предполагаемым
масштабом твердой копии.
При необходимости, уже введенная в чертежи информация
редактируется, добавляются данные из других источников, векторизуются
необходимые обзорные карты и планы, оформляются рамки и штампы и пр.
Отработка месторождений Программы GEOL_DH и KAI используются
также геологами и горняками ГМК Кубака.
Интерпретируются данные доразведки и выполненных горных выработок
(загрузка данных, аннотация, расчеты суммарных и рудных интервалов,
оперативный подсчет запасов отрабатываемых контуров).
Проектируются вертикальные взрывные скважины по горизонтам
(карьер) и веера взрывных скважин (подземка). Выполняется подсчет объемов
работ и оперативный подсчет запасов по отрабатываемым контурам.
Выводы Приведенная технология позволяет следующее.
1. Оперативно вносить изменения и пополнять графические материалы
данными поисков и разведки. Проектировать и планировать горные работы.
2. Обеспечивать наглядность и информативность графики. Значительно
сократить время (пере)аннотации данных, особенно при выводе чертежей в
разных масштабах.
3. Быстро выполнять подсчет запасов различными методами.
4. Осуществлять в одном пакете векторизацию объектов, расчеты, работу
с имиджами, окончательное оформление чертежа и печать финальной графики
в соответствии с Российскими стандартами.
5. Обеспечивать сохранность информации и быстрый ее поиск.
52
Опытные пользователи AutoCAD (геолог и картограф) выполняют
графические приложения и рисунки к годовому отчету (8-10 листов в пересчете
на формат A1) за 1-1.5 месяца.
Более подробная информация приведена на сайте http://geol-dh.
53
УДК 55:004
А.Н. Косов (Омолонская ГРЭ, г. Магадан)
ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ
ПРОГРАММЫ GEOL_DH
Комплекс программ GEOL_DH (далее программа) предназначен для
графического отображения геологической, маркшейдерской и расчетной
информации для мелких и средних месторождений (ориентировочно 40 - 60 и
более тысяч интервалов опробования в одном чертеже) в среде AutoCAD™
2000 - 2006 и его расширений. Программа может использоваться на
предприятиях по добыче природного камня и производству строительных
изысканий.
Цель программы: 1) исключение рутинных операций при выполнении
графических работ; 2) визуализация данных (на плане, профилях и
погоризонтных планах); 3) выполнение предварительных подсчетов
содержания элементов по ряду интервалов; 4) расчет рудных интервалов и
подсчета запасов в расчетном; 5) подсчет запасов с урезкой по рудным
интервалам или блокам; 6) подготовка данных для других программ
(требующих координат и содержаний элементов); 7) отрисовка колонок
скважин; 8) формирование цифровых баз данных по сканированным планам
опробования и другим чертежам; 9) обработка данных по вертикальным
взрывным скважин с подсчетом запасов; 10) для горизонтальных горных
выработок (на планах) расчет рудных интервалов, а также формирование и
расчет линий вееров взрывных скважин; 11) создание, аннотация и
статистическая обработка элементов залегания;
Исходные данные. Данные о геометрии горных выработок,
аналитическая, геологическая и геофизическая информация считывается из
текстовых файлов базы данных (координаты и углы для проложений горных
выработок, значения ОТ-ДО для интервалов опробования и горных пород с
соответствующими данными о результатах опробования, кодах пород и
геофизических данных). Производится проверка правильности и целостности
данных базы.
Вычерчивание проложений и интервалов. Выполняются построения
проложений горных выработок, а также интервалов опробования, горных пород
и точечных данных в 3-х мерном пространстве. Информация из базы данных и
расчетные величины (например, координаты концов интервала) добавляются к
описанию созданного объекта Acad и используются при аннотировании
объектов. Другим геологическим объектам (разломам, границам пород и др.),
отрисованным пользователем вручную, могут быть заданы соответствующие
идентификаторы для последующего поиска и быстрого формирования
погоризонтных планов.
Аннотирование проложений и интервалов. Проложения горных
54
выработок, интервалы опробования и горных пород, геоточки и результаты
подсчета запасов снабжаются различными текстовыми (графическими)
аннотациями.
Выполняется графическая иллюстрация результатов опробования
(столбчатой диаграммой перпендикулярно интервалу и окружностями), кодов
пород (цветной полосой вдоль интервала и/или штриховкой) и др. Результаты
опробования аннотируются как вдоль выработки, так на свободном месте
чертежа (в столбец) для требуемых диапазонов выработки. Выполняется также
аннотирование рудных интервалов, погоризонтных линий и запасов по блокам
(в том числе с цветовой интерпретацией содержаний элементов).
Профили и погоризонтные планы. Погоризонтные планы и вертикальные
профили задаются отметкой горизонта или линией профиля на плане, с
указанием расстояния от горизонта или линии профиля до секущих плоскостей.
Показывается только та информация, которая заключена между
заданными секущими плоскостями. Выполняется также построение
подпрофильного плана, с нанесенными на него 2-мерными проложениями
скважин и координатной сеткой.
Подсчет запасов. Рассчитываются средневзвешенные содержания по
выбранному пользователем последовательному ряду интервалов опробования с
аннотацией текстом с линией выноски и полосой по длине интервала.
Параметры рудных интервалов на профилях (средневзвешенные содержания,
мощности, углы) подсчитываются по указанному пользователем контуру блока
и средней линии падения рудного тела. Здесь же формируются погоризонтные
линии в пределах контура рудного тела на задаваемых горизонтах,
используемые далее при формировании погоризонтного плана рудных тел. Для
рудных интервалов предусмотрена урезка ураганных проб. Подсчет запасов по
рудным интервалам в расчетном блоке может быть выполнен на профиле, на
вертикальной или горизонтальной проекциях. Подсчет запасов выполняется по
среднеарифметическому или средневзвешенному (по мощности или длине)
методу. Урезка ураганных значений может быть выполнена по рудным
интервалам или блоку двумя методами (простой заменой или заданным
порогом урезки в процентах от суммы метрограммов в интервале или блоке).
Колонки скважин По данным проложений скважин, интервалам пород,
интервалам опробования и точечным данным выполняется построение колонок
скважин (абсолютные высотные отметки, расстояния от устья, длина
интервалов, значения опробования, автоматическая штриховка пород,
геофизические данные и др.), возможна отрисовка только колонки с условными
обозначениями пород или части колонки (ОТ-ДО). Для колонки опробования
может быть назначен любой порядок и ширина граф.
Информация об объектах и просмотр. После отрисовки проложений и
интервалов, расчета рудных интервалов, блоков и др. становится доступна
путем указания на объект, сформированный GEOL_DH, любая информация,
содержащаяся в базе данных, а также расчетные величины (например,
координаты концов интервала, МС, запасы и др.). При этом предварительная
55
аннотация объекта не требуется.
Создание цифровой базы данных. Составление маркшейдерской и
геологической цифровой базы данных по сканированным планам опробования,
и
другим чертежам. Программой назначаются расширенные данные для
отрисованных пользователем трехмерных проложений горных выработок
(линий опробования). Выполняется отрисовка и назначение результатов
опробования и кодов пород интервалам опробования и горных пород (в том
числе внутри заданных пользователем контуров). Геометрия интервалов
считывается с ранее определенных проложений. Формирование собственно
базы данных по отрисованным объектам (запись данных о проложениях и
интервалах в текстовые файлы с разделителями).
Вертикальные взрывные скважины. Для открытой разработки
месторождений предусмотрена обработка данных по вертикальным взрывным
скважинам. Создание прямоугольного массива точек (скважин) внутри контура,
назначение высотных отметок точкам внутри контура по триангуляционной
сетке, строящейся по точкам с известными Z координатами. Загрузка полных
данных о взрывных блоках и скважинах из файла или предварительное
назначение идентификаторов и проектных горизонтов для ранее отрисованных
точек и загрузка результатов опробования для них из файла. Выполняется
также аннотирование скважин и подсчет запасов и объемов работ по заданным
контурам с некоторыми статистическими данными по расчетному блоку.
Подземка. Для горизонтальных горных выработок непосредственно в
плане рассчитываются по линиям опробования или горизонтальным скважинам
рудные интервалы, а также при необходимости формируются параллельные
линии вееров взрывных скважин внутри контура рудного тела (блока).
Значения рудных интервалов и (или) погоризонтных линий интерполируются
на линии вееров взрывных скважин. Выполняется аннотация рудных
интервалов, линий ВВС и контуров подсчета запасов (в том числе цветовая по
заданным диапазонам содержаний элементов) и подсчет запасов по рудным
интервалам и линиям вееров взрывных скважин.
Элементы залегания. Отрисовка (в том числе по данным из текстового
файла), аннотирование, редактирование, а также статистическая обработка
элементов залегания (построение круговой точечной диаграммы и диаграммырозы, поиск главного направления разработки камня).
Каменоломни. Выполняется нарезка блоков камня в эксплуатационном
контуре, а также поиск оптимального размера блока и положения контура.
Блоки разделяются по классам в зависимости от наличия пересекающих их
разрывных нарушений и аннотируются штриховками. Подсчитываются запасы
камня в целом по расчетному контуру и по каждому классу качества и др.
Прочее. Программа снабжена справочной документацией, предусмотрены
различные вспомогательные опции: 1) настройка параметров программы в
диалоговом окне; 2) поиск и подсветка контуров рудных тел, расчетных блоков,
проложений скважин и именованных геологических объектов по
56
местоположению (профилю) или идентификатору, независимо от их видимости
на экране и др; 3) программой поддерживается 2 языка (русский и английский).
Работа с программой GEOL_DH более эффективна при использовании
некоторых прикладных программ комплекса KAI-2001
УДК 622.2
В.Л. Лось, В.С. Легонькин (РГП «НЦ КПМС РК»)
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РУДНЫХ ОБЪЕКТОВ.
Одним из перспективных подходов к моделированию пространственноизменчивых геологических объектов связан с использованием технологии
имитационного моделирования.
С общих позиций эта технология представляет собой целевое расширение
исходной информации на основе знаний о статистических и/или
геостатистических распределений моделируемых характеристик.
Особенно эффективным представляется применение идеологии и
технологии имитационного моделирования для построения моделей
распределения концентраций полезных компонентов в рудных объектах
(месторождениях, рудных телах, рудных блоках). Задача моделирования
рудных объектов сводится к переходу от неполнозаданного пространства к
полнозаданному:
~
{C( xi )}n , xi V
C ( x), x V
где
0 до n);
C ( xi ) - точка замера (проба) концентрации рудных компонентов (i от
~
C ( x ) - модельные значения концентраций в точках х (теоретически х есть
все точки V, реально это узлы регулярной сетки).
Величины C ( xi ) в рудных объектах имеют обычно высокую локальную
пространственную изменчивость и могут рассматриваться как одна реализация
некого случайного процесса. При этом не имеет принципиального значения,
как мы интерпретируем вероятностный характер С (как вполне определенное
значение в точке очень изменчивого поля или как реализацию случайной
функции).
Если в каждой точке i как-то оценить (задать) функцию распределения
P[C(xi)], то появится возможность имитационного моделирования поля
концентраций в области V, т.е. многократного повторения ситуации (измерение
C(xi)), которая нам дана в виде только одной реализации. Понятно, что главная
проблема имитационного моделирования – определение (задание) функции
P(C) в точках i (или любых точках V).
Нами была принята следующая схема реализации имитационного
моделирования концентраций компонентов с целью оценки параметров блоков
(в параметры входят оценки среднего и пределы его изменения).
57
1) Во всех точках i (пробах) заданной области моделирования V, в
которых проведено измерение характеристик С, задается функция
распределения Р(С). Функция задается гистограммой с помощью программы
Modeling (программный комплекс ELAN_W) следующим образом:
- задаем L интервалов группирования С (С1, С2, …, СL);
- с помощью вариограмм, с учетом среднего расстояния между пробами в
V и размеров дифференциально оцениваемых рудных блоков выбираются
параметры «весового» моделирования;
-в точках i вычисляются L модельных значений характеристик С (по
числу интервалов группирования) и соответствующее количество накопленных
значений «весовой» функции W. Таким образом, мы получаем матрицу объект
– свойство, где каждая строка соответствует точке измерения (пробе) и в ней
записаны следующие характеристики:
~ ,W ,...C
~ ,W ,..., C
~ ,C ,C
~ ,W
xi , yi , zi ; C
i1
i1
ie
ie
iL
iL
i
i
где xi , yi , zi - координаты;
C~ie - модельные значения характеристики С в i – той точке и е – том
интервале;
Wie - соответствующее значение «весовой» функции;
C~ - модельные значения С в точке i
L
L
C~i CieWie / Wi ;Wi Wie
2) Матрица является исходной для программы SMBP (имитационное
моделирование блочных параметров).
L
В ней «веса» Wie преобразуются в вероятности Pie Wie / Wie , набор
которых pi1 , pie ,…, piL представляет эмпирическую гистограмму распределения
характеристики C в точке i. Конечно, эта гистограмма зависит от параметров
моделирования (в программе Modeling это ά, β, γ), но проблема выбора
параметров должна решаться для каждого конкретного случая моделирования с
учетом факторов.
3) В каждой точке i специальным генератором случайных чисел в
соответствии с гистограммами pi1 , pie ,…, piL имитируются содержания
~
C~i1 ,..., C
iL и такие имитации проводятся q раз (обычно 100 – 300 раз). После
каждой итерации на основе имитационных значений C~iq (их всего N ) в области
оценки блоков V, ( V , V ) строятся регулярные аппроксимационные модели для
которых задаются параметры ά, β, γ и шаги сетки по x, y, z. Параметры и шаги
выбираются с учетом размеров оцениваемых блоков (внутри каждого блока
должно быть 4 – 27 узлов сетки).
4) После построения на имитируемых значениях С модели области V в
ней скользящим окном, равным по размерам оцениваемым блокам,
определяются средние значения C~iq . Такая процедура повторяется после каждой
итерации, поэтому для каждого блока мы получаем q оценок средних.
58
5) На основе q оценок средних для каждого блока определяется
q
математическое ожидание С ( M Ci q / q ), медиана оценок C~iq минимальное и
максимальное значение C~iq .
59
УДК 622.2
В.Л. Лось, А.А. Локтионов, В.С. Легонькин (РГП «НЦ КПМС РК»)
ОПИСАНИЕ И АНАЛИЗ ВЗАИМОСВЯЗИ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ
ПЕРЕМЕННЫХ
При моделировании и прогнозе полезных ископаемых большое значение
приобретает анализ и описание связи между целевыми характеристиками (в
частности, концентрациями полезных компонентов) и косвенными
характеристиками геологической среды, которые являются пространственными
переменными (в пространстве 2D и 3D).
Пусть t1 и t2 две характеристики, создающие в области моделирования V
поля t1 = t1 (хуz) и t2 = t2 (xyz); x, y, z V (методику построения полей обсуждать
не будем). Примем для t1 и t2:
t(хуz) = 0, если t < tb;
t(хуz) = 1, если t tb ,
где tb граничное значение t из диапазона тin t – max t.
В принципе значения t(хуz) при t tb могут быть не единицей, а истинным
значением t или какой-то функций t = (t1tb ). Значения t tb и t2>t2b образуют
две области (два пространственно упорядоченных множества T1(t1b) и T2(t2b)),
корреляцию между которыми можно определить следующим образом:
T ( t ) T2 ( t 2 b )
COR T1 ( t1b );T2 ( t 2 b ) 1 1b
T1 ( t1b ) T2 ( t 2 b ) ,
где логическая операция пересечения;
логическая операция объединения.
Эта величина обладает всеми свойствами меры обратной расстоянию и
изменяется от 0 (Т1 и Т2 нигде в пространстве не пересекаются) до 1 (полное
совпадение Т1 и Т2). В качестве Т1 и Т2 могут использоваться и какието
составные поля, а введение на них функции t = (t1tb ) позволит исследовать
и взаимоотношение их внутренних структур. Меняя с небольшим интервалом
t1b и t2b от тin t1, min t2 до тax t1, max t2, можно построить поле D=f (t1b, t2b),
которое несет наиболее полную информацию о связи пространственных
переменных t1 и t2 .
Это поле может быть изображено в виде изолиний и графиков
(одномерных сечений данного поля).
Достаточно очевидно, что когда t1b и t2b близки к тin t1 и min t2, то
величина COR близка к 1. Но общая информативность этого показателя
невысока, т.к. вероятность встречи t1 > t1b и t2 > t2b при t1b , t2b близких к mint1 ,
60
mint2 велика (около 1), и, следовательно, информативность такого события
невысока. По Шеннону J = - ln (P), т.е. информативность пропорциональна
«невероятности» события и обращается в 0 при Р=1, т.е. для события
достоверного.
Можно записать:
J (t1t1b ) ln P(t1t1b ) ,
J (t2 t2b ) ln P(t2 t2b ) ,
где
P(t1 t1b ) n(t1 t1b ) / n
( n(t t b ) - число точек в V, на которых
и
P(t 2 t 2b ) n(t 2 t 2b ) / n ,
t t b ; n – общее количество точек в V).
Для двух событий их информативности складываются (это величины
аддитивные):
J J (t1t1b ,t2 t2b ) J (t1t1b ) J (t2 t2b )
Перемножив в точках поля t1 - t2 величину COR на J (она нормируется в
диапазон от 0 до 1) получим распределение величины CEN, которая
характеризует структуру связи пространственных переменных t1 и t2.
Данный метод анализа взаимосвязи пространственных переменных
реализован в алгоритме программы DIST 2.
Программа опробована на Малеевском колчеданно-полиметаллическом
месторождении и других реальных примерах.
В программе DIST на экран выводятся графики полей распределения
величин COR, J и CJ в координатах t1 (аргумент) и t2 (функция), а также
MAX_СJ и соответствующие ему значения аргумента и функции t1 и t2;
количественное и процентное содержание ячеек имеющих значения выше
половинного N(CJ > R(CJ)/2), где R(CJ) = MAX_CJ – MIN_CJ.
Данный метод описания и анализа взаимосвязи пространственных
переменных может значительно повысить долю извлекаемой полезной
информации из многомерных данных при прогнозе полезных ископаемых и
моделировании рудных месторождений.
61
УДК550.4:004
С.А. Махонина, Ю.Ф. Олейник (ТОО «Геолен»), О. Д. Гавриленко
(ВКГТУ им. Д. Серикбаева)
ГЕОХИМИЧЕСКОЕ КАРТИРОВАНИЕ ПРИ ПОИСКАХ И РАЗВЕДКЕ
РУДНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ В ЛЕНИНОГОРСКОМ РУДНОМ РАЙОНЕ
Геохимические исследования имеют весьма большое значение при
поисках и разведке полезных ископаемых. Довольно важную роль при этом
играют компьютерные технологии, позволяющие быстро обрабатывать
довольно объемную геохимическую информацию и представлять ее
в
визуализированном 2D и 3D виде.
Так, в Лениногорском рудном районе с 1978 года и по настоящий день
широко применяются геохимические исследования. За это время в пределах,
выявляемых по методике ИМГРЭ (метод естественных ассоциаций),
геохимических аномалий открыто несколько месторождений, залежей и новых
участков оруденения: Ново-Лениногорское, состоящее из 7 залежей,
Обручевское (2 залежи), Долинное (2 залежи), Бахрушинское (2 залежи); на
Риддер-Сокольном месторождении: Южно-Быструшинская залежь, оруденение
на глубоких горизонтах 3-ей Юго-Западной залежи (14 – 20 гор.), на югозападном фланге залежи Победа, на северо-восточном фланге
залежи
Перспективной, северных флангах Быструшинской и 2-ой Юго-Западной
залежей, на глубоких горизонтах Крюковской залежи.
В основе данной методики лежит расчет ряда геохимических
коэффициентов, базирующихся на методе естественных ассоциаций и
позволяющих оценивать особенности геохимической зональности и
масштабности оруденения. Среди них: средние содержания химических
элементов (Сср), коэффициенты минерализации (Км), аномальности (Ка),
интенсивности (Ки), зональности (Кз), региональные коэффициенты
зональности (Кзр), коэффициенты масштабности (Пu1, Пи2, Пи3), ряды
зональности по условной продуктивности (Мн), ряды ассоциаций (по Км),
прогнозные ресурсы (Q).
В связи с тем, что ореолы на Лениногорском рудном поле являются
погребенными под мощной толщей ильинской и сокольной свит и выходят на
поверхность лишь на участках сильно эродированных структур, все оценочные
работы проводятся в пределах потенциально рудоносных крюковских и
лениногорских уровней с использованием горизонтальной (латеральной)
геохимической зональности, которая в плане является концентрической.
Горизонтальная протяженность ореолов в пологих структурах значительно
превышает вертикальную и колеблется от сотен метров до нескольких
километров, что позволяет использовать ореолы как индикаторы оруденения
даже на значительном удалении от рудных тел или залежей.
Геохимическое прогнозирование проводится на геохимических план–
62
проекциях горизонтальных и вертикальных. На них, прежде всего, отображено
строение аномалий: их интенсивность (штриховка, крап), состав (цвет по
первому элементу в ряду по Км), положение зон относительно руды и её состав
(индексы ранжированных элементов), т.е. центральные, фронтальные,
фланговые и канальные зоны.
Оконтуривание аномалий ведется путём выделения их, прежде всего, по
каждой скважине с учётом принадлежности к пологим или крутопадающим
зонам оруденения. В установленных границах аномалий рассчитываются
геохимические показатели, приведенные выше, которые затем вписываются
около центральной точки на горизонтальные проложения скважин. Аномалии
скважин, характеризующиеся одинаковыми значениями Ки и ассоциациями
элементов (по первому индексу), объединяются в отдельную выборку и
оконтуриваются в единые зоны. Таким образом, отображается строение
аномалий с выделением мышьяковых, сурьмяных, бариевых, серебряных,
свинцовых, цинковых, медных и молибденовых зон различной интенсивности.
Значения Пи1 (Пи2, Пи3) и Кзр также вписываются около центральной точки
горизонтального проложения скважин (в границах аномалии).
Разбраковка и интерпретация выделенных аномалий по степени их
перспективности проводятся путем составления прогнозной геохимической
проекции. Эта проекция строится в пределах общей зоны аномалии без
разделения на полого- и крутопадающие её составляющие.
Составление прогнозной геохимической проекции осуществляется в
следующей последовательности:
а) на геохимических проекциях ассоциаций полого- и крутопадающих зон
ореолов выделяются площади, характеризующиеся
определенными
параметрами Ки, Пи1, Пи2, Пи3 и ассоциаций элементов с учётом их
геохимических особенностей. Часто границами площадей являются
тектонические нарушения. Затем на прогнозную проекцию с геохимической
переносятся внешние контуры выделенных аномалий с указанием скважин,
вошедших в их контуры. Аномалиям присваивается порядковый номер.
Указывается количество проб, участвовавших в расчётах;
б) по вновь выявленным аномалиям производится расчёт Кз, Ки, Кзр, Км,
К ,Мн, Пи1 (Пи2, Пи3) , рядов ассоциаций по Км, по Мн;
в) элементы, характеризующие аномалии, ранжируются по Км от
большей к меньшей и вписываются по контуру аномалии в условных
обозначениях.
Над
элементами
указываются
величины
условных
продуктивностей. Внутри аномалий проставляются величины Ки, дробью –
значения Кзр и Пи1 ((Пи2, Пи3).
Выделенные аномалии подразделяются на:
аномалии известных рудных залежей, перспективных на флангах и
глубину;
аномалии I степени перспективности;
аномалии II степени перспективности, перспективные, но требующие
дополнительного изучения;
63
аномалии III степени перспективности, в которых установлены
отдельные рудные пересечения и забалансовые рудные тела, не
требующие дополнительного изучения;
аномалии IV степени перспективности - малоперспективные на
обнаружение промышленного оруденения.
Полученные параметры Кз, Ки, Пи, Кзр и ряды зональности элементов
выносятся поинтервально на стволы скважин и увязываются с учётом
геологической ситуации. Значения Кз показываются цветом, Ки – крапом и
штриховкой, Кзр и Пи цифрами в виде 101–107. Ряды зональности в каждой зоне
аномалии вписываются индексами.
Геохимические поиски оруденения обычно преследуют разные цели в
зависимости от вида выполняемых работ. Так, если работы носят площадной
характер со слабоизученным глубинным профилем, то в первую очередь встает
задача поисков глубокозалегающего оруденения. Если поиски ведутся в
крутопадающих структурах, то главными геохимическими признаками,
указывающими на скрытое оруденение, являются следующие:
1. появление в перекрывающих толщах зон ореолов, сопряженных с
тектоническими нарушениями;
2. появление среди низкоинтенсивных ореолов зон с повышенными
значениями этого показателя (коэффициент Ки);
3. нахождение в зонах ореолов участков с повышенными значениями Пи1
(от 104 и выше);
4. появление в ореолах элементов-спутников богатого оруденения –
серебра, бария, мышьяка, сурьмы, золота, молибдена;
5. увеличение значений коэффициента Кзр от 105 и выше, который указывает
на появление новой рудной кулисы;
6. средние и высокие коэффициенты зональности – Кз от 2 до 20 и выше,
указывающие на увеличение доли свинца и цинка в рудах и ореолах;
7. обязательно учитывается принадлежность аномалии к определенному
характерному для региона рудоносному уровню (так, в Лениногорском
регионе – крюковскому, лениногорскому, метаморфической толще или к
ильинскому и сокольному уровням);
Если же работы проводятся в пологих структурах, то прогнозная оценка
выявленных аномалий ведется по латерали с обязательным выявлением
ореолов, относящихся к канальным, фронтальным и тыловым зонам. Следует
учитывать наличие высоких значений таких элементов как Mo, As, Sb, Ag и Ba.
Большое значение при интерпретации аномалий придается зонам глубинных
разломов, сопряженных с аномалиями.
Для программы MapInfo разработаны утилиты для расчета
геохимических коэффициентов с последующей визуализацией полученных
результатов с помощью приложения Vertical Mapper . Полученные данные
позволяют успешно осуществлять прогнозирование рудных объектов на
Рудном Алтае. Методика в настоящее время апробируется на новых
перспективных участках по Кедровско-Бутачихинской зоне и Соловьёвскому
64
блоку (Зыряновский регион).
65
УДК 552.32 (574.4):004
Л.Н. Мочалкина, Н.А. Зимановская, Б.Б. Рахимбаева
(ВКГТУ им. Д.Серикбаева)
ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ ИЗУЧЕНИИ
ГАББРОИДНОГО МАГМАТИЗМА ВОСТОЧНОГО КАЗАХСТАНА
Одним из ведущих научных направлений кафедры «Геология и горное
дело» ВКГТУ им. Д. Серикбаева является изучение габброидного магматизма
Восточного Казахстана (ВК). В пределах ВК габброидный магматизм с
наибольшей интенсивностью проявился в среднюю стадию герцинского
геодинамического цикла. При этом достаточно четко обозначились три этапа
образования габброидных формаций и комплексов: 1) предколизионный (D3 –
C1); 2) коллизионный (С2-3); 3) консолидационный (Р2 – Т1).
На территории ВК с запада на восток размещены следующие рудносные
габброидные образования. В Саурском районе с поясом габбродиоритгранодиритовых интрузивов саурского комплекса (С1) ассоциируются
многочисленные золото-кварцевые и золото-сульфидные зоны, аномалии (Cu,
Мо, Zn, Pb, As, Ag, Au, W), россыпи золота (Орта-Пласты, Терсайрык и др.). В
Жарминском рудном районе с серией габброидных интрузий максутского и
аргимбайского комплексов (С2-3) сопряжена Максут-Петропавловская рудная
зона, которая включает одноименное месторождение и прилегающие
территории, перспективные на Сu-Ni оруденение. В продуктивных
ультрабазитах Чарско-Горностаевского пояса фиксируется протяженная зона
хром-никель-ртутной рудной минерализации, которая имеет длину более 170км
при ширине 7 - 20км. В ее пределах известны месторождения, рудопроявления
и точки минерализации - Cr, Ni, Со, Cu, Hg (Белогорское, Александровское,
Кызыл-Каинды и др.), а также многочисленные геохимические ореолы. В
мезозое по серпентизированным гипербазитам сформировались коры
выветривания (нонтронитового профиля) площадного, линейно-трещинного и
переотложенного типов. С габброидными интрузивами прииртышского
комплекса (С1) Иртышской зоны связана вкрапленная медно-никелевая
минерализация, пространственно ассоциируется - медно-колчеданная.
Протрузии гипербазитов Иртышской зоны специализированы на золотортутную и магниевую минерализацию. На Рудном Алтае с гипабиссальными
интрузиями андезит-базальтовой формации (С1v2-3) ассоциируется золотое
оруденение, с габброидами белорецко-маркакольского комплекса (D3)
пространственно связана железорудная минерализация, с габброидами
змеиногорского комплекса (С2-3) - золото-теллуридная (Секисовское
месторождение).
Таким образом, габброидный магматизм достаточно широко проявлен в
пределах всего региона и его изучение силами небольшой группы
исследователей требует обязательного применения методик, связанных с
66
геоинформационными системами (ГИС).
Для системных исследований габброидных комплексов ВК нами принята
следующая схема: 1) анализ геологии и металлогении всего ВосточноКазахстанского региона на формационной основе; 2) выделение из общего
числа формай габброидных комплексов, уточнение их рудной специализации;
3) формирование петрохимических и геохимических баз данных,
характеризующих эти комплексы; 4) полевое доизучение наиболее
перспективных в металлогеническом отношении комплексов с целью
получения дополнительной информации по геологии и вещественному составу
этих образований; 5) обработка графических материалов с применением
программ «Photoshop», «AutoCAD», «Acrobat», «Mapinfo», а в перспектике –
«Micromine» и др; 6) обработка петрохимических и геохимических выборок с
помощъю стандартных статистических и оригинальных авторских программ; 7)
выявление новых ареалов распространения рудоносных комплексов и
перспективная оценка территории.
Разработка данной тематики находится в начальной стадии, но уже
сейчас при обобщении материалов предшественников широко используются
компьютерные технологии (рисунок).
D 2 ph
D3 - C1
80
βC1p
Z
30
30
Z
45
Z
Z
Z
Z
40
Z
βC1p
Z
80
Z
80
45
40
70
80
80
Z
Z
86
Z
Z
30
60
Z
Z
Ni,C
Ni,Cu,
u,Cr,
Cr,Co
Co
Z
80
85
50
Z
50
Z
80
50
40
50
Z
Z
βC1p
70
Z
78
50
Z
Z
Z
Z
Z
Z
60
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
80
Ni,Cu,
Ni,Cu, Cr,
Cr, Co
Co
Z
Z
Z
Z
80
Z
Z
Z
Ni,Cu,
Ni,Cu, Cr,
Cr, Co
Co
85
Ó
Ó
Z
Г
Г
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
65
Ó
Z
Z
Z
Ó
Z
Z
Z
80
80
56
Z
Z
#
#
12
V
#
Г
Г
3
13
V
11
2
V
x
Г
Г
4
14
Z
Z
5
15
1
ГГ
1000
1500
Г
500
7
6
16
17 а
а
б
в
S
8
S
б
18
Ó
Ó
Ni
,C
Ni
u
,C
u
9
19
а
б
0
500
в
Z
Z
D 2gv
60
Ó
L
P2 -T
Ó
Г
Z
Z
80
Z
Z
, Cr
, Co
βC1p
Z
Z
Z
Ó
Ó
Г
Ni,C
u
βC1p Z
Z
#
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Г
Z
Г
Г
Г
Г
Ó
Г
Ó
Г
Г
Г
Ó
ρ3C1p
Г
Г
Ó
C1p
Г
L
Г
Г
Г
L
Г
S
Г
C1p
Г
Ó
Г
Г
Г
u
NNi,C
i,Cu
Г
Ni,C
Ni,Cu,u,Cr,
Cr,Co
Co
S
Г
S
Г
Ó
Г
Ó
Ó
Ó
C1p
As
As
Ó
Ó
Г
Ó
Ó
C1p
Ó
V
Ó
Г
Г
Ó
Ó
Г
Г
Ni,Cu
Г
Г
u, C
Ni,C
Ó
Г
o
r, CÓ
Г
Г
S
Г
Г
Г
S
Г
x
Ó
Г
Г
Г
Г
x
2C1p
Г
Г
Г
Ó
C1p
Г
L
Ó
D 2gv
Г
-
S
Г
V
x
Г
L
Г
V
35
L
Г
C1p
P2 T
30
Г
Г
Ó
50
60
L
Г
x
Ó
Ó
Г
Г
V
Г
L
65
45
50
50
3C1p 2C1p x
Г
3C1p
x
Г
Z
V
x
Ó
V
x
x
50
35
50
Z
20
40
50
C1p
64
S
Г
V
Z
Z
20
V
βC1p
V
Z
Z
Z
Z
Г
Г
Z
Z
V
Z
1C1 p
D 2 ph
Z
V
Г Г
C1p
Z
Z
Z
βC1p
10
20
Рисунок – Схема размещения габброидных массивов в пределах Аблакетского
участка с использованием ГИС технологий.
1-оливиновое габро; 2-габбро; 3-габбро-диориты; 4-диориты; 5-амфиболитизированные
габброиды и их дайки; 6-серпентиниты по перидотитам; 7- серпентиниты по дунитам; 8шлировая вкрапленность графита в габброидах; 9-гранатсодержащие биотитовые граниты,
плагиограниты; 10-мелкозернистые граниты, аплиты; 11- биотит-роговообманковые
гранодиориты; 12-биотит-мусковитовые граниты; 13- кварц-серицит-хлоритовые сланцы; 14известково-глистые алевропесчаники; 15- ритмичное перслаивание алевролитов, углистых
алевропесчаников; 16-дайки гранодиоритов; 17- границы массивов(а)-достоверные и (б)-
67
предпологаемые; 18-тектонические нарушения; 19- границы аномалий соответствующих
элементов; 20- точки минерализации (а)-медь, (б)-никель и (в)-графит.
68
УДК55:004
Л.Н. Мочалкина, О.Н. Кузьмина (ВКГТУ им. Д. Серикбаева)
ОБ ОПЫТЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
В НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЕ СТУДЕНТОВ-ГЕОЛОГОВ
В настоящее время назрели объективные и субъективные условия для
включения в программу подготовки студентов геологических специальностей
специального предмета, который знакомил бы будущего специалиста с
современными ГеоИнформационными Системами (ГИС). Подобные курсы уже
преподаются в ряде ВУЗов ближнего и дальнего зарубежья.
На кафедре «Геология и горное дело» ВКГТУ им. Д. Серикбаева уже
накоплен некоторый опыт обучения студентов 3-4 курсов программ
«Photoshop», «AutoCAD», «Acrobat», «Mapinfo» и др. в рамках факультативной
научной работы.
Опыт показал, что ознакомление с ГИС технологиями следует начинать с
3-4 курса, когда пройдены такие предметы как «Общая геология»,
«Структурная геология», «Региональная геология», начато изучения дисциплин
«Геокартирование»,
«Геотектоника»
и
др.,
освоены
стандартные
пользовательские компьютерные программы.
Как правило, 40-50% студентов 3 курса является достаточно
продвинутыми компьютерными пользователями и вполне созрели для освоения
специальных геологических программ. В самом начале учебного года нами из
числа таких продвинутых пользователей формируется несколько групп по
изучению актуальных проблем геологии Восточно-Казахстанского региона
(некоторый прообраз творческих коллективов). Для каждой группы
подбирается круг теоретических проблем и предлагается освоение методик,
необходимых для их решения. Руководство таким разветвленным коллективом
должно осуществляться по крайне мере двумя преподавателями,
дополняющими друг - друга. Так, в нашем случае, теоретическая постановка и
проработка тем для каждой группы осуществлялась одним преподавателем, а
непосредственно программное обучение в компьютерном классе кафедры –
другим.
Интересно отметить, что усвоение довольно сложного теоретического
материала продвигается гораздо быстрее после подготовки графики, когда
студент самостоятельно слой за слоем нарисовал каждую свиту, интрузивный
массив, дайку и другие элементы геологической карты (разреза).
В течение первых двух месяцев в силу ряда тех или иных причин из 4-5
первоначальных групп остаются 2-3, работы которых без опасений могут быть
представлены на любом уровне: на республиканских конкурсах, студенческих и
научных конференциях.
Первой нашей подопечной стала студентка группы 01-ГР1 Аня
Бубликова. Ее работа «Формационный анализ как основа реконструкции
69
геодинамических режимов Жарма-Саурского террейна» была представлена на
республиканский открытый конкурс студенческих научных работ 20042005у.г., а доклад «О геодинамических режимах Жарма-Саурского террейна»,
занял одно из призовых мест на студенческой конференции ВКГТУ им. Д.
Серикбаева 2004-2005у.г. В дальнейшем Аня в результате довольно жесткого
отбора получила право на заграничную стажировку и в настоящее время
успешно завершает ее в университете г. Вроцлова (Польша).
В 2004-2005у.г. на республиканский конкурс студенческих научных
работ нами представлены уже две работы:
- «Лениногорский рудный район и его перспективы в ХХI веке»,
подготовленная студентками Аней Иониной и Татьяной Слатвицкой - группа 03ГРб-1;
- «Золотая минерализация Семипалатинского Прииртышья – особенности
проявления и перспективы освоения» за авторством Марины Титовой - группа
03-ГРб-1 (рисунок).
.
.
.
.
.
..
. ... ... . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . .
..
...
..
. ..
.
. . . ..
...
..
....
.
. . ..
C1 v2-3ar
. . . ... ... ... . . . . . . . . . . . .. . . . . .. . . . . . . . . .
..
...
. . . . . . . . . . . ..
.
.
.
.
.
.
.
. ..
.. .
C1s
C1 s . .
.. .
. . ... .
. ..
. ...
Y
Y
...
.....
. . . . . . . . . . .. . . . C3 mt . . . . . .. . . . . . . .
0.2
..
. . . . . . . . . .....
. . . . .
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
..
.. ..
. . . . . . . . . . .. ... . .. 7.0
.. . . . .
. . ... . . . . . . .
Y . . . . .
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
Y
0.15
. . . . . . .. . .
Y
.. . . . . .
. .C 1 s . . . . .
... . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Y . .
. . . . ..
. . . .
. . .. . . .. . . . . . .
..
Y . . .
.. Y
...
Y
C1 s
.
. . . . . . . . . . . . . .Y. . . . . . . . . . . . . ...Y. ..
.
.
.
.
Y
.
Y
.
Y
..
.
.
...
Y
Y
Y
... . . . . . . . . . . . . . .
. .. .
Y
.
Y
.
Y
.
.
.
.
..
.
.
. . . .... ...
.
.
..... .
. . . ..
. . . . . . .. .. . . . . .. . . . . .
298
Y
. . . . ..
. . 2.5. . . . .
...
..
..
. .. .
. . .. .
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
. . . . .. . . . . . . . . .
.
.
. . .. ...
0.1
...
. ... .
0.12
. . . .
. .. . .. .
. . . C1 s
. . .
. . .
.
. . .. . . . . . .
.
.
. .
.
. .
. . .
. .
. . ....
. .
. . . ..
Y
. ..
. .
. .. .
...
. . . . . .
..
..
2.0
.
D2 gv-D3 f
. .. ..
Y
Y
. ...
}
}
. . ..
}
}
}
}
....
. . . . . . . . .Y .
...
.... . . .
. .. . . . . . . .
Y
}
. . . .. . . . . . .
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
Y
}
Y
}
Y
}
Y
Y
[
[
[
[
[ [
Y
Y
[
[
[
[
[
0.8
[
[
[ [
[
0.1
[
0.3
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
[
Y
0.1
D2 gv-D3 f
0.1
D2 gv-D3 f
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
. . . . . . . . . .. . . . . . .
. . . .
. .. .
. . . .
. .
. . . .
C s
. .
. . .
. .
. . 1 . . . . .. . . . ......
0.5 . .
.
.
.
.
.
.
...
. .
.
.
.
.
.
.
.
.
[
[
[
[
[
7
............
2
8
}
1
}
...
...
}
...
3
9
0.1
.... .
.
0.1
.
.. .
0.1
4
5
10
11
Y
Y
0
. . . . . . . .. . . ..
0.5
..
1.0 км
Y
Y
Y
6
Рисунок - Схематическая геологическая карта месторождения Мираж, выполненная
М.Титовой с использованием программ «Photoshop» и «Mapinfo»
Для студенческой конференции ВКГТУ 2004-2005у.г. нами подготовлено
уже пять докладов.
Деятельность подобных творческих коллективов расширяет кругозор
студентов, прививает им любовь к профессии, делает конкурентоспособными
на рынке труда. Кроме того, наиболее успешные работы могут служить
основой для подготовки дипломов и магистерских диссертаций.
Для преподавателей такая факультативная работа со студентами является
ценным опытом в плане подбора и апробации материалов для специальных
70
учебных курсов по ГИС технологиям, которые, мы надеемся, будут введены в
программу подготовки студентов-геологов ВКГТУ им. Д. Серикбаева.
71
УДК 55:004
М.А. Олейников (MICROMINE Pty Ltd)
МЕТОДИКА ПОДСЧЁТА ЗАПАСОВ В ПРОГРАММЕ МАЙКРОМАЙН
С чего начинается любой подсчёт запасов? Не важно, в программе он
делается или «ручным способом». Конечно же - с базы данных. Она должна
быть в электронном виде (рисунок 1), самая трудоёмкая, нудная, требующая
огромного внимания и аккуратности работа – набивка базы данных, со старых
журналов опробования, с калек, синек, разрезов, планов и т.д., а так же
проверка её на наличие ошибок и устранение их. Обычно эта работа занимает
80-85% работы выделенной для работы с месторождением.
Рисунок 1 –Электронная база данных
После проделанной работы, импортируем данные в программу,
информации может быть много. Но есть данные, без которых нельзя работать.
А именно: координаты выработок, инклинометрия, интервалы опробования,
содержание элемента в этих интервалах. Есть данные, которые для программы
не являются необходимыми, но для правильной интерпретации геологии она не
помешала бы – это выход керна, литология, номер проб, топоповерхность,
тектоника, интерпретация рудных тел людей, которые работали раньше с этим
объектом и т.д. Чем больше информации, тем легче работать.
Сделаем статистический анализ данных, в виде цифр и графиков, всё это
анализируем (рисунок 2) и переходим к интерпретации рудных тел.
В программе есть процесс для расчёта рудных пересечений по заданным
72
кондициям, но не стоит проверять программные расчёты, с расчётами,
сделанными геологом. Процентов на 90-95 они сойдутся, но есть много разных
исключений (содержание в пробах, безрудные интервалы и т.д.), которые
геолог включает исходя из опыта, здравого смысла и т.д., а машина нет.
Например: задали, что безрудный интервал 5м, а в опробовании попало, что
безрудный интервал 5,1ъ м. Геолог включит его в рудный интервал, и будет
прав, а для компьютера 5,1 больше 5 и не включит. Так что, при оконтуривании
рудных тел по рудным пересечениям надо выводить на экран и обычные пробы
и принимать решение, брать эти пробы или нет.
Рисунок 2 – Статистический анализ в графиках
Оконтуривание рудных тел (интерпретацию) геолог делает «вручную», от
разреза к разрезу или от горизонта к горизонту, исходя из опыта, знания
геологии месторождения, опираясь на данные опробования и т.д. в этом
процессе его не заменит ни один компьютер.
Собираем контуры рудных тел в объёмную модель рудного тела «каркас»
(рисунок 3) Выбираем пробы, находящиеся внутри этого каркаса, и работаем
только с ними.
Рисунок 3 – Каркасы рудных тел (слева) и пробы внутри каркаса (справа)
73
Заполняем каркасы рудных элементарными блоками необходимого
размера (размеры блоков выбираются пользователем исходя из размеров сети
наблюдения, морфологии рудных тел, горными условиями и здравым смыслом,
(рисунок 4).
Рисунок 4 – Блочная модель рудных тел
Изучаем пространственное распределение одного или нескольких
элементов при помощи вариограмм, которые имеют для каждого
месторождения свои параметры. Они отражают пространственную
корреляционную зависимость содержаний в пробах в зависимости от
расстояния между ними. Вариограмма рассчитывается как сумма квадратов
разности содержаний между пробами, отстоящими друг от друга на расстоянии
h, отнесенная к удвоенному числу пар проб, функция экспериментальной
вариограммы имеет следующий вид:
(h) =
∑ (Ci – С(i+h))2
2N
где С1 – содержание элемента в точке i,
С(i+h) – содержание элемента в точке, отстоящей на расстояние h от «i» пробы
ПОРОГ
ЗОНА ВЛИЯНИЯ
Эффект
самородка
ШАГ
Рисунок 5 - Вариограмма корреляционной зависимости содержаний в пробах от
расстояния между ними
В сущности, вариограмма представляет собой дисперсию содержаний
элемента в пробах. С увеличением расстояния между пробами увеличивается
74
дисперсия и функция вариограммы поднимается вверх до определенного
предела, который называется зоной (радиусом) влияния или RANGE. В
дальнейшем значения функции колеблются вблизи горизонтальной линии,
соответствующей дисперсии проб в массиве. В вариографии она называется
порогом или SILL.В природных объектах значение дисперсии никогда не равно
0, даже при нулевых расстояниях между пробами. В вариографии это явление
названо эффектом самородков (NUGGET EFFECT).
Проведя геостатистический анализ, мы получаем закон корреляции
содержаний элемента в пространстве (по трём, взаимно перпендикулярным
осям), и можем построить эллипс поиска, осями этого эллипса являются оси
выбранным ранее вариограмм, а радиусом – их зоны влияния (рисунок 6).
Рисунок 6 – Эллипс поиска
При расчёте содержания элемента в блоке в каждый центр блока
помещается эллипс, пробы, попавшие в него, дают содержание в этом блоке.
В итоге, мы знаем содержание элемента внутри элементарных блоков,
точность расчёта содержаний в блоках зависит от правильности выбранных
вариограмм, размеров разведывательной сети, точности сбора исходной
информации, интерпретации рудных тел и т.д.
В таблице приведён подсчёт запасов: поле «От» это содержание элемента
в блоке. При 0 берутся все блоки, входящие в эту блочную модель, при 0,3
блоки у которых содержание 0,3 и выше и т.д. Так же рассчитаны объёмы,
тонны и среднее содержание в этих блоках (рисунок 7).
Не следует путать понятие «бортовое содержание» «ручного» подсчёта, с
содержанием в блоке. Блок имеет объём, тонны и содержание элемента,
75
находящееся внутри него, которое было рассчитано по нескольким пробам,
попавшим в эллипс поиска. Сравнивать «ручной» подсчёт и машинный на
сходимость можно только при одинаковых объёмах.
Например, при обоих подсчётах тела оконтуривались при содержании в
пробе 0,3 и выше. Сходимость будет хорошая, если выбираем содержание в
блоках 0,3, но, если хотим сравнить запасы по содержанию 0,5 «ручного» и
«машинного» счёта, не перерисовывая контуры и не пересчитывая блочную
модель, то при содержании в блоках при значении 0,5 и выше получим объём
руды больше, а содержание ниже. Что бы корректно сравнивать, надо
подобрать такое содержание в блоках, чтобы объёмы сошлись, и тогда смотреть
на среднее содержание, оно должно сойтись (если всё было правильно
сделано). Или, можно выбирать то содержание элемента, которое
перерабатывающая фабрика может переработать, и смотреть, сколько тонн
руды есть с таким содержанием. В каждом блоке отдельно мы имеем, объём,
тоннаж, среднее содержание и можем вычислить килограммы или тонны
элемента, А блок имеет точное расположение в пространстве (X, Y и Z
координаты). Этим и хороша блочная модель. А дальше, строим карьер или
шахту и добываем всё то, что насчитали.
Рисунок 7 –Электронная таблица подсчета запасов
76
UDC 551.24.02
D.S. Pavlov (Saint-Petersburg State University)
SOFTWARE FOR STRUCTURAL GEOLOGY: A NEW GENERATION
When doing a research in structural geology, scientists use maps, schemes and
cross sections – 3-D structure elements, projected on a plane in two dimensions. A
flat representation of structural information makes it more difficult to perceive a 3-D
model and understand the nature of the given structure.
Application of the newest information technologies allows to eliminate these
drawbacks to a certain degree. At present, Geographic Information Systems (GIS) are
considered to be the most popular software systems in geology. This sort of software
is an effective tool for processing geographically bound information. GIS inherits the
concept of data bases and extends it by adding the possibility to visualize coordinate
bound data in the form of maps, plans, schemes, etc.
The 3-D visualization provided by contemporary GIS is only seeming. It is
possible, when one of the attributes of a geographically bound point is used as a third
Z-coordinate. This feature helps to receive a 3-D surface by means of adding a special point altitude column in the table of its attributes. Figure 1 shows a simple example of this procedure using ArcGis software system. Because any attribute can be
used as a Z-coordinate, the third dimension of the resulting model is not natural.
Geographic Information Systems are originally intended for visualization and
analysis of the data, geographically bound in XY coordinate system. Thus, the key
problem (the absence of real Z-direction) remains unsolved.
One of the specific characteristics of structural analysis is its iterative nature in
most cases. Each iteration involves rethinking, analysis, interpolation and synthesis of
new data on the basis of the previously obtained information. This is explained by the
fact that the structural information on the target object is usually very limited. The iterations end, when the model of a geological structure is sufficient for the study purposes. Therefore, data gathering consumes most of the research time.
Geographic Information Systems are mainly intended for systematization and
visualization of the data already available. The necessary data selection and preparation of its layout is a matter of most concern. This routine work takes most time of
processing in GIS.
Thus, the opportunities of GIS application in structural research are limited,
because GIS are not applicable to processing authentic three-dimensional data, but is
basically aimed at visualization.
However, it must be noted that GIS gives the conceptual ground for the development of the new generation of information systems, which in fact supports three
dimensions. Extensive research on this issue is currently being done by many scientific groups in different countries. Also commercial software programs are being created by a number of companies, such as Stratamodel, Inc. (USA), Technoguide
77
(Norway), Beicip Franlab, IFP (France). These software products are oriented to the
needs of petroleum industry, which is why the algorithms of such programs imply
high level of exploration maturity, due to applying geological and geophysical methods. Besides, these systems may be used to process a limited range of geological
structures, which results from the specifics of oil and gas industry.
Figure 1 - 3-D visualization done with ArcGis
a – a set of geographically bound points with a predetermined altitude attribute; b – attributive table with an altitude column (caption circled); c – spline interpolation of altitude values into
bitmap; d - 3D-visualization of interpolation results done with ArcScene
Considering this, it seems necessary to come up with a new software environment, which might create and develop a 3-D geological structure model as well as allow to cope with the lack of scattered structural data. It is assumed this software application might be based on the following blocks: 1) data storage block, 2) input
block, 3) visualization block, 4) data synthesis block.
The data storage block provides gathering, storing and structuring of the geological data. The usage of the centralized data base also makes it possible to query
particular sets of data, using specific criteria.
The input block provides setting the initial data to the data base. The information source can be as follows: geological sections, seismic sections, contour maps,
etc. The main functions of this component are to unify all the data using XYZcoordinates and place it to the storage.
The visualization block is responsible for two things: visualization and prelim-
78
inary interpolation. Structural information undergoes preliminary interpolation for
making continuous 3-D model to be visualized. Obviously, at the beginning of research the model will be rather rough. However, as long as more data is obtained
through the data synthesis block, it will gradually become more precise.
The data synthesis block is aimed at calculation of additional structural data on
the basis of the initial information. The main feature of this module is the use of
“working plane”: the researcher orients this plane in a certain manner, depending on
what part of the 3-D model is of current interest, and the system automatically projects the structural information onto the “working plane” (fig. 2). After editing the
projected data on the plane, the corrected information is stored to the data base, and
the user can view the updated 3-D image.
Figure 2. “Working plane” orientation examples and projection results
a – horizontal orientation (contour map); b – vertical orientation (cross section)
The “working place” feature allows researchers to work in usual (flat) form.
They can address complicated 3-D structure issues in two dimensions, which facilitates the task. Also, the results are immediately visualized in three dimensions. Therefore, the model of the geological structure becomes more detailed, as each new iteration is performed.
The study of a new generation of information systems for 3-D geomodeling
seem to very promising. Such systems are currently in demand and will definitely be
applicable in various industrial and scientific branches, where understanding of 3-D
geological structural models is necessary.
79
УДК 553.411(574)
М.С. Рафаилович, С.С. Айтбаева (ВКГТУ им. Д. Серикбаева),
А.И. Вострокнутова (Университет Экономики и Финансов, г. Санкт-Петербург)
ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА «ГЕНЕЗИС» ПРИ ОЦЕНКЕ КРУПНЫХ
МЕСТОРОЖДЕНИЙ ЗОЛОТА
Экспертная система "Генезис" (ЭСГ) разработана с целью экспрессной
оценки крупности месторождений золота различных геолого-промышленных
типов
[2-4].
ЭСГ
–
инструментальное
средство
организации
автоматизированных баз знаний для оперативного проведения экспертиз в
области геологического прогнозирования.
Она состоит из базы данных, базы знаний, подсистемы тестирования
(отладки) базы знаний, подсистемы логического вывода, подсистемы
объяснений. Знания в ЭСГ представляются в виде моделей, которые
разрабатываются экспертом для решения конкретных задач. Совокупность
экспертных моделей, включенных в ЭСГ, образует базу знаний системы.
Программа получения логического вывода функционирует в режиме диалога
ЭСГ и геолога-пользователя.
Экспертная модель знаний состоит из элементарных неделимых
утверждений (фактов), сложных понятий или утверждений (гипотез) и
логических связей между различными гипотезами или фактами и гипотезами
(правил вывода). Экспертиза в системе осуществляется с помощью логического
вывода, основанного на исходных данных, возможно, неточных и неполных.
С каждым фактом и каждой гипотезой связано целое число в интервале –
100, +100, которое может рассматриваться как степень принадлежности
конкретной реализации факта или гипотезы к нечеткому множеству, их
характеризующему, или как степень уверенности геолога-пользователя в их
истинности. Числом +100 обозначается полная уверенность в истинности
факта, –100 – полная уверенность в ложности, 0 – отсутствие информации о
факте. Промежуточные значения отвечают градациям таких утверждений.
Частная степень уверенности заключения правила определяется исходя из
степени уверенности посылки. Общая степень уверенности гипотезы выводится
на основании частных степеней уверенности правил.
Новая технология оценки золоторудных объектов разработана на примере
жильных месторождений золота акбакайского типа (МЗАТ) [3,4].
Основой технологии явились эталоны с различными запасами золота:
крупными (Акбакай), средними (Бескемпир, Аксакал, Светинское, Кенжем),
мелкими (Карьерное, Кенгир, Алтынтас) и
очень мелкими (Жаксы,
Олимпийское, Алтынсай, Узунтас и др.).
Для создания автоматизированных баз знаний и баз данных МЗАТ было
задействовано семь групп геологических признаков.
Группа 1. Рудовмещающие геологические формации: (состав, возраст,
80
положение в геологическом разрезе).
Группа 2. Структурные элементы (линейные разрывы и их сочетания;
трещины отрыва; замки и замыкания складок второго и третьего порядка;
круто- и пологопадающие крылья локальных антиклиналей).
Группа 3. Магматизм (состав, возраст, морфология интрузивных тел).
Группа 4. Гидротермальные изменения (пропилитизация; аргиллизация;
адуляризация; березитизация; совмещенные типы метасоматитов).
Группа 5. Морфология рудных тел, золотоносных зон (кварц-сульфидные
жилки; зоны березитизации (без кварца); крутопадающие стержневые
кварцевые тела; системы сближенных кварцевых жил; жилы лестничного типа).
Группа
6. Минералогические параметры (индикаторные жильные,
рудные
и метасоматические минералы; золотоносные минеральные
ассоциации; текстуры и структуры руд; количество сульфидов в кварце и
березитах; типоморфизм жильных и рудных минералов; свойства самородного
золота и др.).
Группа 7. Геохимические признаки
оруденения (геохимический тип;
сопутствующие элементы; относительные веса золота, сурьмы и мышьяка;
модуль фемичности; мышьяк-сурьмяное отношение; корреляционные связи и
др.).
Система ранжировала прогнозные признаки по их значимости в
убывающий ряд: геохимические – минералогические – метасоматические –
состав и возраст вмещающих геологических формаций – структурные,
магматические, морфологические. От крупных месторождений МЗАТ к мелким
и очень мелким происходят следующие изменения: упрощение минерального и
элементного состава руд; снижение относительной роли сурьмы,
относительного веса подвижных компонентов, концентраций примесей в
самородном
золоте;
увеличение
пробности
выделений
золота,
мышьяковистости пирита, относительного веса As, As/Sb отношения,
концентраций W, Mo, Sn.
Опыт показывает, что при совместном применении достоверных
геологических, структурных, минералогических и геохимических факторов
степень уверенности диагностики крупности объектов заметно увеличивается.
Комплексный поход особенно важен при экспертизе слабоизученных
рудных объектов, на которых тонкие минералого-геохимические исследования
(определения сложных минеральных форм, пробности золота, температур
образования кварца, примесей в сульфидах и т. д.) не проводились.
Комплексирование
геологических
и
компьютерных
моделей
подтвердило, что наиболее организованным и дифференцированным МЗАТ
является крупное месторождение золота Акбакай.
Ниже уровень сложности, организованности и дифференцированности
средних месторождений, еще ниже – мелких и очень мелких. Подчиненные
объекты МЗАТ "вписываются" в генерализованную модель месторождения
Акбакай в качестве систем более низкого ранга: средние месторождения
отвечают прифронтальной (верхнерудной) зоне Акбакая, мелкие и очень
81
мелкие соответственно промежуточной (среднерудной) и корневой
(нижнерудной) зонам.
Разработанная технология применима на различных стадиях геологоразведочных работ.
На ранней стадии особое внимание следует уделять формированию баз
знаний и баз данных. При прогнозе и оценке золотосульфидных
месторождений бакырчикского типа – одного из ведущих промышленных
типов в Казахстане – диагностическое значение имеют следующие признаки
[1]: размещение объектов в пределах крупного Восточно-Казахстанского
золоторудного пояса, сформировавшегося в герцинскую эпоху на стыке
Казахстанской и Сибирской континентальных окраин; локализация
золотообразующих систем в висячем боку Чарско-Горностаевской сутуры;
тесная
связь
месторождений
с
углеродсодержащими
осадками
каменноугольного возраста (аркалыкская, буконьская, жананская свиты);
углеродистое вещество дифференцированного керит-антраксолит-шунгитбитумоидного ряда; рудоконтролирующая роль С3 малых интрузий, даек и
субвулканических тел пестрого состава (диабазовые порфириты, диориты,
плагиогранит-порфиры); «сквозные» гидротермалиты – углеродистые
серицитолиты,
пирититы,
березиты,
листвениты;
метасоматические
индикаторы верхних горизонтов – каолинит-гидрослюдистые образования и
альбитит, нижних – серицит-флогопит-карбонатные породы; крупнообъемная
морфология рудных залежей (минерализованные зоны, линзы, линейные
штокверки); вкрапленные и прожилково-вкрапленные текстуры эндогенных
руд; проявления на верхних горизонтах золотоносных кор выветривания,
окисленных руд, генетически связанных с коренным источником металла;
основные сульфиды-концентраторы золота – пентагондодекаэдрический пирит
и тонкоигольчатый арсенопирит (золота до сотен г/т); «сквозной» спутник
золота – As; геохимические индикаторы верхних горизонтов – Sb, Hg, Ba, Ag,
Pb, средних и нижних – Cu, Bi, Mo, Ni, Co.
Литература
1. Айтбаева С.С., Рафаилович М.С. Крупнообъемные золотосульфидные
месторождения – основа укрепления золотодобывающей промышленности
Большого Алтая // Вестник ВКГТУ. 2005. № 2. С. 6-11.
2. Вострокнутова А.И. Автоматическое формирование баз знаний //
Математические методы решения задач геологического прогнозирования.
Алма-Ата, 1988. С. 42-51.
3. Рафаилович
М.С.,
Вострокнутова
А.И.
Комплексирование
геологических и компьютерных моделей золото-сульфидно-кварцевой
формации для целей детального прогноза и оценки (методические
рекомендации). Алматы, 1994. 96с.
4. Рафаилович М.С., Вострокнутова А.И. Компьютерная технология
прогнозной оценки месторождений золото-сульфидно-кварцевой формации на
82
основе экспертной системы "Генезис" // Металлогения и воспроизводство
фонда недропользования. М., 2000. С. 108-110.
83
УДК 004.42+ 551.24.01
Т.Л. Тесленко (Алматы КазНТУ), Г.В. Замков (Алматы РГП «НЦ КПМС РК»)
ГИС-ТЕХНОЛОГИИ В ГЕОДИНАМИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ
ТЕКТОНИКИ КАЗАХСТАНА
Традиционные методы анализа геоморфологических, геодинамических,
тектонических карт и карт полезных ископаемых и др. требуют ручной
обработки большого количества исходных геологических материалов. Для
анализа требуются многочисленные выкопировки различных сведений с
больших участков. Недостатками ручного метода являются:
1) возможность возникновения ошибок при копировании, которые
повлияют на результаты анализа;
2) большая часть времени уходит на механическое копирование
необходимой информации.
Применение ГИС-технологий помогает избавиться от недостатков ручной
обработки и расширяет возможности анализа (можно проводить
многофакторный анализ геологической информации в более короткие сроки и
оформлять результаты в виде различных по содержанию карт, таблиц, графиков
и отчетов).
Мы применили программу MapInfo для анализа тектоники Казахстана. В
статье приведены выводы предыдущих исследователей, использовавших
традиционные методы анализа и результаты нашего компьютерного анализа.
Начиная с исследований Кассина, Шатского и Архангельского, принято
считать, что на территории Казахстана имеются выходы жестких,
консолидированных платформенных массивов докембрийского возраста,
образующих сложную мозаичную систему. Аналогичных взглядов
относительно метаморфических массивов придерживаются современные
исследователи Казахстана. Схема, разработанная А. М. С. Шенгером (1994,
1996), объясняет
особенности распределения геологических структур
механизмом деформаций островодужных комплексов. Именно идея деструкции
единой островной дуги, на наш взгляд является интересной, но требует
некоторых уточнений и дополнений.
Во-первых, мы рассматриваем континенты не как дрейфующие и
вращающиеся объекты, их нельзя уподоблять осколкам льдин, где между
льдинами есть свободное водное пространство. Поверхность планеты покрыта
мантийной коркой, разбитой на плиты. Видимое движение плит на самом деле
84
является следствием движения конвектирующей мантии. Гетерогенные плиты
сложены мантийной корой, а континентальные выступы являются
«надстройкой» на мантийной коре, они сложены композиционной корой.
Во-вторых, композиционная кора, состоит из литосферных пластин и
блоков, придвигаемых к окраине континента и сдвигаемых относительно своего
первоначального положения в процессе дальнейшего формирования
континентального выступа. Причем необходимо отметить, что блоки и
пластины испытывают вращение, опрокидывание, сдвижение под влиянием
неодновременного давления со стороны вновь причленяющихся блоков.
Формирование
композиционной
коры
зависит
от
состояния
субдуцируемой плиты: мощности осадков и от рельефа.
1) Если на субдуцируемой плите сформированы мощные и обширные по
площади нелитифицированные осадки, то, при попадании в зону субдукции,
они преобразуются в метаморфизованные толщи.
2) В том случае, если в зону субдукции затягивалась первичная кора с
нормальным по мощности пелагическим слоем, на надвинутой плите
формируется кварц-кератофировая формация.
3) Если на субдуцируемой плите имеются выступы различных форм
рельефа, сформированных на склонах срединно-океанического хребта или на
океаническом дне, то они сформируют островные дуги и отгороженные
окраинные моря.
4) На шельфе, расположенном над зоной субдукции разовивается
вулкано-плутоническая дуга.
Именно такие условия были созданы для формирования континентальной
коры на территории Казахстана. По нашему мнению в раннем палеозое
Сибирский и Балтийский континентальные выступы надстраивали окраины
единой литосферной плиты. Вероятно, Канадский и Гренландский щиты также
располагались на этой литосферной плите. Между континентальными
выступами простирался морской бассейн, где происходило осадконакопление.
Надвигание литосферных пластин, сложенных островодужными и
окраинноморскими комплексами на участок гетерогенной плиты между
Ангарским и Русским континентальными выступами – отражает движение
конвективного потока от зоны спрединга, расположенной на юге. Результатом
субдукции под окраину плиты явилось формирование единой островной дуги
(по Шенгеру, 1994, 1996) с комплексом окраинно-морских отложений.
Сдвижение литосферных плит под влиянием мантийной конвекции в
субширотном направлении со стороны Тихого, а позже и Атлантического
85
океанов привело к сдвижению структурных элементов земной коры
(литосферных пластин и блоков), сформированных в различных
геодинамических обстановках и надвинутых на шельф между Балтийским и
Сибирским континентальными выступами. На территории Казахстана наиболее
древними фаунистически охарактеризованными отложениями шельфа
являются кембрийские, начало формирования которых совпадает с началом
раскола литосферной плиты и формированием океанического бассейна.
Формирование композиционной коры началось в силуре, с заложения зоны
субдукции у окраины плиты. Поскольку субдуцируемая плита представляла
собой первичную кору с перекрывающими ее первичными осадками,
накопившимися за период кембрий-силур, в зоне субдукции образовались
интенсивно метаморфизованные породы первичных океанических осадков
этого отрезка времени, которые многими исследователями отнесены к
протерозою и даже архею. Но по данным А. А. Ковалева «все породы
«докембрийских» серий и свит являются метаморфическими аналогами
второго и первого слоев океанической коры». На основании формационного
анализа восстановлена последовательность формирования и сдвижения
литосферных пластин и блоков, что дало возможность объяснить причины
формирования тектонических структур Казахстана.
Методика анализа заключалась в выделении площадных геологических
объектов. Выделенные объекты связывались с записями таблиц базы данных.
Записи содержали информацию о геодинамической обстановке образования
формаций, их составе, времени и последовательности формирования
композиционной коры, о полезных ископаемых, т.д. По определенным
критериям была сделана выборка нужной информации. Результаты запросов
отображались в виде карт.
Анализ формаций при помощи программы MapInfo, позволил выделить
следующие типы геодинамических обстановок, которые способствовали
формированию литосферных пластин и литосферных блоков композиционной
коры:
1.
Пассивные окраины континентов (шельф, континентальный склон и
подножие).
2.
Окраины континентов с внутриконтинентальными бассейнами
(прибрежные низменности и лагуны на континенте).
3.
Пластины с первичной корой и перекрывающим ее первичным
слоем осадков.
4.
Зоны скучивания океанической коры
5.
Окраинные моря в зрелую стадию развития
86
6.
7.
8.
9.
10.
Окраинные моря в заключительную стадию развития
Островные дуги
Межостровные бассейны шельфа.
Зоны раскола литосферной плиты.
Фрагменты активных окраин.
87
УДК 622.553.4
Д.В. Титов (ВК ТУ геологии и недропользования), В.Д. Борцов, В.П.Наумов,
А.С. Филатов (ДТП «ВНИИцветмет)
ФИЗИКО-ГЕОЛОГИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ КАК ОСНОВА СОВРЕМЕННЫХ
ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
В последнее десятилетие в науке о Земле главенствующее положение
завоевал системный подход, что в свою очередь обусловило создание нового
понятия «геосистема». В геологической практике под геологической системой
принято понимать пространственную совокупность взаимосвязанных
геологических тел (элементов) и процессов. Все элементы геологической
системы подчинены строгому порядку и последовательности смены состояний
каждого относительно других. При поисках и разведке месторождений
полезных ископаемых объектом исследований являются отдельные фрагменты
геосистемы, называемые «недрами». Под недрами, по Л.И. Четверикову,
следует понимать часть геологического пространства, подвергаемого
инженерно-техническому воздействию.
Естественное, или природное, тело академик В. И. Вернадский
рассматривает как всякое природное, не зависимое от нас, обособленное от
других природных тел и явлений, материально-энергетическое проявление.
Материальное проявление природных тел выражается через их вещественный
состав (минеральный, химический, гранулометрический состав, текстурноструктурные особенности и т.д.). К энергетическим проявлениям относятся,
прежде всего, физико-химические, физико-механические свойства природных
тел и обусловленные ими физические, химические поля и т.д.
Две стороны проявления природных тел, в том числе геологических,
обусловили два существенно различных комплекса взаимодействующих
методов их исследования - геологический и геофизический. Отсюда следует,
что для наиболее полного и объективного заключения о строении недр
необходим совместный анализ геологической и геофизической информации, а
также внедрение такого представления результатов анализа, чтобы в полной
мере отображались материальный и энергетический аспекты изучаемых
объектов. При этом должна учитываться еще одна двойственность
естественных и целевых геологических тел: материально-энергетическое
определение в признаковом пространстве и геометрическое - в заданном
геометрическом пространстве (Ю. А. Воронин, Э. А. Еганов, 1979).
Всем этим требованиям вполне удовлетворяет физико-геологическая
модель (ФГМ), введенная в практику геолого-геофизических исследований.
Такую модель можно представить как упорядоченное единство (систему)
88
частных моделей, с максимальным приближением отображающих на
изучаемом иерархическом уровне в заданной области материальноэнергетические неоднородности (изменчивость) недр. Понятие «частная
модель», принятое авторами, соответствует определению модели как
«совокупности допущений, выраженных в формализованном виде» (В.Н.
Страхов, 1979), т.е. она понимается как совокупность формализованных
признаков, отображающих в каждом конкретном случае наиболее реально
конкретные неоднородности недр, соотношения между ними и т. д.
Таким образом, физико-геологическая модель есть система,
объединяющая частные модели, находящиеся между собой в определенных
отношениях. Причем это объединение воспринимается как целостный объект.
Взаимоотношения между частными моделями многообразны. Тем не менее,
среди них можно выделить два класса связей:
1) иерархические (внешние) связи, характеризующие соподчинение
частных моделей, образующих ранги объектов; 2) связи, определяющие
отношения эквивалентности между частными моделями ФГМ на
рассматриваемом иерархическом уровне (внутренние связи). Важнейшие из них
- связи, характеризующие взаимоотношения частных материальных и
энергетических моделей проявления естественных геологических тел. В этом
классе выделяются следующие виды связей: теоретические, эмпирические,
эвристические.
В число геологических характеристик ФГМ входят: 1) особенности
глубинного геологического строения; 2) региональные дислокации и
пликативная складчатость; 3) глубинные разломы, разного
порядка
дизъюнктивные нарушения; 4) состав магматических, осадочных и
метаморфических формаций; 5) проявление магматизма, его объем, состав,
связь с ним оруденения; 6) метаморфические и метасоматические
преобразования пород, интенсивность и направление их проявления; 7)
характер околорудных изменений; 8) металлогеническая специализация,
геохимический фон, проявление рассеянной минерализации; 9) генетический,
минеральный, морфоструктурный типы месторождений; 10) пространственное
положение, размеры, состав, морфология, элементы залегания залежей
полезных ископаемых; 11) условия размещения полезного ископаемого –
мощность, состав перекрывающих рыхлых отложений и т. п.
Физические характеристики ФГМ: физические свойства пород и руд
(обобщенные, средневзвешенные, детальные) и их изменения под влиянием
различных процессов (метаморфических, метасоматических, выветривания и т.
д.), петрофизическая характеристика разреза, основные физические, физикохимические границы, особенности региональных и локальных геофизических
полей и ожидаемые аномальные эффекты на различных эрозионных уровнях.
ФГМ, включающие объекты разных классов, целесообразно составлять
89
для каждой провинции с учетом их металлогенической специализации. При
этом их характеристикой должна являться не только причинно-следственная
связь между геологическими телами и геофизическими полями, но и
обусловленные ими синергетические явления. При построении ФГМ
месторождений и рудных полей определенного типа и генезиса целесообразно
охарактеризовать физические свойства образований и создаваемые ими
геофизические эффекты для различных уровней эрозионного среза, что
поможет определить диапазон эффективного действия различных методов,
изменение эффектов в зависимости от глубины размещения объекта, мощности,
состава рыхлого покрова, развития кор выветривания, зон окисления и других
факторов. Усложнение модели может быть связано не только с укрупнением,
но и с увеличением глубинности исследований, так как в изучение вовлекается
все больший объем пород со своими особенностями состава и структуры. Более
того, с увеличением глубинности может оказаться целесообразным переход к
изучению модели более высокого порядка, т. е. регионального типа.
ФГМ, по существу, является универсальным конечным продуктом
геолого-геофизических исследований. Она аккумулирует всю информацию,
накопленную на различных стадиях поисков и разведки вплоть до оценки
запасов и освоения месторождения.
Кроме того, представление ее информационной базы в форматах,
приемлемых для компьютерных технологий, позволяет автоматизировать
управление геолого-геофизическими исследованиями на всех стадиях
геологоразведочных работ.
Определение действий требует представление в числовом виде моделей
материального и материально-энергетического проявления природных тел,
отображаемых в качественных шкалах. По Л.А. Верховской и Е.П. Сорокиной в
этом случае выделяются следующие этапы составления числовых
математических моделей.
1. Построение модели представления. Изучаемые объекты преобразуются
в представлении исследователя в идеализированный объект - заместитель:
зарисовки, карты, схемы, таблицы, словесные описания (М. И. Жуков,
1978).
2. Формирвоание понятийных моделей - гносеологических конструкций,
в которых в качестве элементов и свойств выступают геологические понятия
(минералы, породы, трещиноватость и т. п.), а отношения (связи) строятся на
обычном разговорном языке.
3. Математическое (числовое) моделирование - замещение абстрактными
аналогами понятийных моделей, где элементы и свойства заменены
математическими категориями: переменными, константами, параметрами и т. д.
В настоящее время совместными усилиями ТУ «Востказнедра»,
ВНИИцветмета и РГП НЦ КПМС формируются ФГМ по основным рудным
90
районам Рудного Алтая.
91
УДК 550.832.19
А.К. Троянов (Институт геофизики РАН), B.C. Портнов (КарГТУ),
А.У. Шинтемирова (СКГУ)
ОБ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОМ ИЗЛУЧЕНИИ ПОРОД В СКВАЖИНАХ
Применяемые геофизические методы исследования скважин, надежно
выделяя интервалы тектонически нарушенных пород, сведений о
деформационных процессах в них, без повторных измерений, не дают.
Исключение составляет метод, основанный на регистрации естественной
сейсмоакустической эмиссии (САЭ) пород, выявляющий тектонически
нарушенные зоны по их динамической активности [1].
При изучении временных вариаций САЭ пород в скважине №497
Ломоносовского месторождения железных руд (Тургайского прогиб) вблизи
разлома были включены и измерения электромагнитного излучения
(ЭМИ). Регистрация временных вариаций ЭМИ и САЭ в течение 11 суток
осуществлялась аппаратурой, установленной на глубине 700 м. Во временных
вариациях огибающей сигналов ЭМИ в полосе частот 46-88 кГц отмечен
резкий спад амплитудного уровня (рис. 1а), который повторяется таким же
спадом в амплитудных изменениях САЭ (рисунок 1в). Как и
наблюдавшийся ранее на Среднем Урале в пределах Серовско-Маукского
разлома [2], данный спад интенсивности ЭМИ и САЭ является отражением
современных эндогенных процессов, выразившихся в релаксации
тектонических напряжений в зоне разлома в виде крипа.
а – кривая уровня ЭМИ, мкВ
б – в положение скважины
относительно разлома
в – вариации уровня САЭ
г – теоретическая кривая
приливных приращений силы тяжести
Рисунок 1 – Временные изменения амплитудного уровня ЭМИ и САЭ
92
Следует заметить, что спад интенсивности во временных вариациях
ЭМИ и САЭ произошел при переходе от сизигийского прилива к
квадратурному, что видно на теоретической кривой приливных приращений
силы тяжести, рассчитанной для координат местоположения Ломоносовского
месторождения (рисунок 1г).
Проведенные исследования временных вариаций ЭМИ и САЭ
показали, что при сравнительно слабых тектонических процессах с
относительными деформациями, сравнимыми с приливными, в массивах
возникает ЭМИ, и это явление можно использовать для изучения динамики
земных недр не только в сейсмически активных, но и сравнительно
стабильных областях.
В Институте геофизики УрО РАН было разработано две модификации
скважинной аппаратуры. Первая - для приема ЭМИ в диапазоне частот 46-100
кГц на антенну с ферритовым сердечником с последующей передачей
аналогового сигнала в по кабелю на поверхность, вторая модификация
предназначена для измерения электромагнитных сигналов на трех
фиксированных частотах (45, 75 и 110 кГц) и передачей их в цифровом виде по
одножильному кабелю длиной до 6 км. Диапазон измерений сигналов ЭМИ
0,1-10д nТл, максимальная рабочая температура скважинного прибора 1000 С.
Регистрация информации производится на IBM совместимый персональный
компьютер через последовательный порт в стандарте интерфейса RS 232.
Измерения ЭМИ осуществлялись при остановке скважинного прибора на
заданной глубине с шагом измерений, определяемым целями.
Методика для изучения ЭМИ геосреды в скважинах направлена на
обнаружение трещиноватых пород как возможных источников данного
излучения. В результате деформационных процессов в земной коре
образуются трещины различного масштаба. Раскрытие, закрытие, ветвление
трещин сопровождается возникновением, перемещением и релаксацией
электрических зарядов, что, в свою очередь, ведет к электромагнитному
излучению в окружающую геосреду. В условиях неоднородной по структуре и
составу геоэкологической среды интенсивность ЭМИ выше там, где
породы наиболее трещиноваты [4]. При доминировании мелких трещин,
характерных для пород мелкозернистой структуры, наибольшая
интенсивность ЭМИ наблюдаться на частотах более высоких, чем в
крупнозернистых породах, для которых характерны большие по размерам
трещины [5].
Проведение повторных измерений в скважинах позволяет определить,
как изменился частотный спектр регистрируемых сигналов, и получить
информацию о динамике процесса трещинообразования. Для оценки
относительных размеров трещин берется отношение сигналов ЭМИ каждой из
заданных частот к сигналу наименьшей из выбранных частот. Эти
отношения строятся в виде графика и характеризуют преобладание крупных
или мелких трещин в массиве пород.
Выявлен ряд локальных аномалиями в скважине Ломоносовского
93
месторождения в мелкозернистых и крупнозернистых породах (рисунок 2). В
мелкозернистых породах с относительно малыми размерами трещин
отношение амплитуд сигналов К увеличивается с увеличением частоты, а в
крупнозернистой среде с относительно большой величиной трещин
отношение амплитуд уменьшается с увеличением частоты регистрируемых
сигналов.
Рисунок 2 – Относительное распределение амплитуд огибающей сигналов ЭМИ -параметр К
в мелкозернистых (а) и крупнозернистых (б) породах
В практическом плане определение динамики относительных
изменений размеров трещин при неоднократных измерениях в скважинах
позволяет контролировать процессы трещинообразования.
Таким образом, исследование ЭМИ пород в глубоких скважинах
позволяет оценивать современную динамику геоэкологической среды, в
частности, тектонически нарушенных пород и дает дополнительную
информацию о деформационных процессах, вызывающих генерацию
электромагнитного излучения в земной коре.
Литература
1. AC. №1236394. СССР. Способ скважинной сейсмической разведки
//Дьяконов Б.П., Улитин Р.В., Троянов А.К., Фадеев В.А. Опублик. Бюл. №21,
07.06.86.
2. Дьяконов Б.П., Иванов А.Т., Калмыков А.А. и др. Электромагнитное
излучение и сейсмоакустическая эмиссия горных пород в естественном
залегании // Докл. АН СССР, 1986, Т290, №4, С.28-29.
3. Фадеев
В.А.
Аппаратура
для
регистрации
естественного
сейсмоакустического и электромагнитного излучения пород в скважинах//Сб.
науч. Тр.: Геолого-геофизические методы исследования месторождений
полезных ископаемых. Караганда, 1991,С.45-48.
4. Дьяконов Б.П., Кусонский О.А., Троянов А.К., Фадеев В.А.
Электромагнитное излучение горных пород по разрезу скважины//Сб.
Современные проблемы ядерной геофизики и геоакустики. М., ВНИИ
геоинформсистем, 1990 г., С225-230.
94
5. Патент 2150720 РФ, G01V3/18. Способ определения трещиноватости
горных пород в скважинах.
95
УДК 550:004
М.О. Услугин (ТОО «Корпорация Казахмыс»), Ю.М. Услугина (ТОО
«Геоинцентр-Восток»)
НОВАЯ МЕТОДИКА РУДНИЧНОГО ПЕРЕСЧЕТА ЗАПАСОВ
МЕСТОРОЖДЕНИЙ ПОЛЕЗНЫХ ИСКОПАЕМЫХ
Существует два подхода к подсчету запасов по месторождениям
полезных ископаемых (МПИ).
Первый подход – геологоразведочный, - осуществляется при завершении
разведки МПИ с подсчетом запасов руды и отдельных металлов методами
геологических блоков, параллельных разрезов, непараллельных разрезов и мн.
др., как правило, по отдельным блокам различных категорий изученности
независимо от глубины залегания рудных залежей, тел и линз. После
утверждения этих запасов в соответствующих государственных службах (ТКЗ
и\или ГКЗ) месторождение обычно признается готовым к промышленной
отработке.
В дальнейшем - при составлении плана отработки МПИ, - применяется
второй подход пересчета утвержденных запасов – рудничный, осуществляемый путем подсчета запасов руды и металлов по отдельным
горизонтам мощностью 15-20м (карьерным или подземным – в зависимости от
метода отработки МПИ).
Первый подход – многовариантен и потому является строго
контролируемым и близким по расчетам. Второй – отличается одним
единственным вариантом пересчета запасов. Основой его является метод
параллельных разрезов с расчетом объемов руды и средних содержаний
металлов только на основе выбора рудных интервалов в подсчетных разрезах и
проб из скважин и горных выработок, находящихся строго в контурах
подсчитываемых горизонтов (рисунок 1).
96
Рисунок 1 – Пересчет утвержденных запасов методом параллельных разрезов
По принятой методике рудничного подхода для подсчета средних
содержаний металлов по каждому горизонту делается выборка только тех
интервалов скважин, которые находятся в контурах горизонта (рисунок 2).
Рисунок 2 - Подсчет средних содержаний металлов
Но ведь при поперечной неоднородности и продольной выдержанности
распределения содержаний металлов выбранный участок скважины,
пересекающий горизонт, характеризует лишь небольшой фрагмент рудного
тела - области влияния содержаний металлов по скважине на отдельном
горизонте (рисунок 3). В некоторых местах они могут давать повышенный
уровень содержаний – см. гор. 655м, по другим – явно заниженный – см. гор.
625м. И это наблюдается практически на всех разрезах и на всех подобных
месторождениях.
Поэтому при пересчетах запасов по МПИ, отличающихся крайне
неоднородным по падению и простиранию распределением содержаний
металлов (в частности в зональных колчеданно-полиметаллических
месторождениях), рудничный подход является хорошо сопоставимым с
геологоразведочным только в одном случае – когда рудные залежи имеют
субгоризонтальное залегание, соответствующее ориентировке отрабатываемых
горизонтов. Во всех других случаях – когда рудные залежи имеют наклонное
(особенно крутопадающее) залегание, - результаты погоризонтного
(рудничного) пересчета запасов резко отличаются от геологоразведочного – по
97
объемам и руды, и металлов, и по их содержаниям. Разница при этом может
превышать 20%.
Рисунок 3 - Области влияния содержаний металлов по скважине на отдельном горизонте
После неоднократного анализа материалов по разным месторождениям
мы пришли к глубочайшему убеждению о том, что основная причина
подобного несоответствия кроется в неверном подходе к расчету средних
содержаний металлов по горизонтам.
Предлагаемая последовательность действий по новой методике
рудничного погоризонтного пересчета запасов выглядит следующим образом:
1. Определяются ассоциации элементов, характеризующихся самым
неоднородным распределением содержаний. Для этого производится
статистический анализ содержаний металлов либо по всем рудным залежам и
телам, либо по наиболее крупной (таблица 1) и их корреляционный анализ
(таблица 2).
Таблица 1 - Описательная статистика
Среднее
Стандартное отклонение
Дисперсия выборки
Эксцесс
Асимметричность
Минимум
Максимум
Au
Ag
Cu
5,86
52,28
1,57
9,31
77,02
2,14
86,64 5 932,62 4,59
24,22
30,93
1,85
4,05
4,24
1,64
0,00
0,00
0,00
106,60 980,00 11,34
Zn
4,45
7,80
60,84
10,07
2,98
0,00
53,88
Pb
S
0,43 23,55
0,98 14,70
0,95 216,00
44,71 -1,36
5,83
0,04
0,00
0,00
11,31 51,40
98
Кол-во проб
1432
1432
1426 1426 1424
912
Самым неоднородным распределением характеризуются золото, серебро
и цинк (максимальные значения стандартного отклонения и дисперсии), для
которых характерен логнормальный закон распределения (см. эксцесс и
асимметрию).
Таблица 2 Корреляционная матрица (n-432проб)
Au
Ag
Cu
Zn
Pb
S
Au
Ag
Cu
Zn
Pb
S
0,63
0,34
0,63
0,43
0,37
0,41
0,53
0,59
0,40
0,17
0,13
0,69
0,59
0,25
0,17
Корреляционный анализ содержаний металлов показал, что в рудах этого
месторождения существует две основных ассоциации:
- золото-цинковая с серебром (Au = 0,63Zn – 0,63Ag)
- и серно-медная (Cu = 0,69S),
отражающие, скорее всего, их зональное распределение в контурах рудного
тела. Именно с этими тремя металлами – медью, цинком и золотом, - связан
факт основного несоответствия их содержаний и запасов при пересчетах по
горизонтам.
Но для отрисовки неоднородности рудных залежей необходимо выбрать
наиболее неоднородный элемент. Его можно определить по гистограммам
распределения содержаний металлов (таблица 3).
Так, например, по гистограммам распределения золота и цинка могут
быть выбраны следующие граничные значения уровней содержаний:
Таблица 3 Уровни содержаний Au и Zn
Уровни содержаний
- низкий
- средний
- высокий
Золото, г/т
0-13
13-23
Более 23
Цинк, %
0-6
6-11
Более 11
Одновременно выделить интервалы по обоим металлам не получается –
полной корреляции между ними нет и потому в некоторых интервалах с
высоким уровнем содержаний по золоту содержания цинка могут быть
низкими, либо наоборот – в интервалах со средним уровнем содержаний золота
содержания цинка могут быть и низкими и высокими. Поэтому надо выбрать
либо какой-то один металл для разделения на различные сорта руд (в данном
случае это будет цинк), либо их сумму…
99
2. После этого на каждом разрезе отрисовывается неоднородность уровня
содержаний выбранного показателя в соответствии с описанным выше
предложением по разделению содержаний на три группы: с высоким, средним
и низким уровнем содержаний (рисунки 2-3). И только после отрисовки
разрезов с выделением этих сортов руд можно будет определить интервалы
рудных пересечений по каждой из скважин, которые могут быть использованы
при расчете средних содержаний металлов по каждому из горизонтов…
3. На каждом разрезе определяется сфера влияния каждой скважины –
ограничив ее половиной расстояния между соседними скважинами. А по
каждой скважине для каждого из горизонтов определяется интервал рудного
тела, который характеризует ее сферу влияния (рисунок 4).
4. После этого выполняется расчет средних содержаний на каждом разрезе
по каждому из горизонтов в соответствии с выбранными интервалами и
последующие действия по расчету объемов руды и металлов по каждому
горизонту.
Рисунок 4 –Сферы влияния скважин
Именно благодаря предлагаемому новому методу рудничного
погоризонтного пересчета запасов по месторождениям с высокой
неоднородностью содержаний металлов (в частности, по колчеданнополиметаллическим месторождениям Рудного Алтая) разница в сравнении с
запасами руды и металлов, утвержденными ГКЗ, сокращается до 1-2% (и менее)
100
и потому результаты пересчета запасов по горизонтам становятся вполне
приемлемыми и для проектирования, и для различных согласований, и для
учета движения запасов.
101
УДК 553.042
И.Л. Фишман, А.С. Каменский, Е.А. Небогина, Е.Т. Досмагулов (АМР РК)
ПРОГНОЗНЫЕ РЕСУРСЫ ТВЕРДЫХ ПОЛЕЗНЫХ ИСКОПАЕМЫХ
КАЗАХСТАНА – БАНК ДАННЫХ НА ОСНОВЕ ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ
Впервые с использованием компьютерных технологий создан Банк
данных о прогнозных ресурсах (БДПР), который позволяет не только быстро
оперировать первичной информацией, но и способен к многоплановому
манипулированию данными с производством новой информации более высоких
уровней. В результате открывается возможность решения задач тактического
(целесообразность перехода к следующей стадии поисков) и стратегического
(планирования развития минерально-сырьевой базы) назначения.
Целевое назначение БДПР – создание постоянно действующего
информационного массива, позволяющего:
- хранить и использовать полную информацию о прогнозных ресурсах
твердых полезных ископаемых в пределах всей территории Казахстана;
- обеспечить оперативность и эффективность использования результатов
количественного прогнозирования;
- оценивать достаточность этих ресурсов для устойчивого
функционирования минерально-сырьевой базы.
Особенностью поставленной задачи является то, что прогнозные
объекты, и информация, которая их характеризует, не являются
унифицированными однородными единицами учета, а также
то, что
представления об их пространственном положении в процессе геологического
изучения могут значительно изменяться.
Основные структурные элементы БДПР представлены взаимоувязанными
блоками (базами данных) графическим и атрибутивным, который включает
текстовую, цифровую и символьную информацию.
Построенный таким образом БДПР позволяет:
1) предоставлять пользователю возможность ознакомления с большим
массивом первичных оценок ПР;
2) визуализировать разнородную и разномасштабную графическую
информацию, обеспечив возможность идентификации рисовок разных авторов
и совмещения с картами различного (географического, экономического,
геологического, геофизического, геохимического и др.) содержания;
3) осуществлять группировку этих материалов по различным критериям,
получать разнообразные формы статистической отчетности и выполнять анализ
их результатов, а также производить новую информацию более высокого
порядка (ожидаемые запасы категории С2, оптимальность стратегии поисков).
Блок атрибутивной информации представляет электронную базу данных,
функционирующиую в среде Microsoft Access. Единицей учета в БДПР
102
является оценка (единичный подсчет) прогнозных ресурсов.
Информационная матрица включает следующие группы показателей: а)
общие характеристики объекта, б) информацию, связанную с технологией
ведения банка, в) результаты оценки прогнозных ресурсов, г) данные для
геолого-экономической оценки, д) металлогенические характеристики, е)
пространственное положение объекта и др.
Обязательной систематизационной частью работы явилось придание
строгости геологической информации. Были тщательно отредактированы,
унифицированы, а затем формализованы такие классификаторы как
металлогеническая зона, ожидаемый геолого-промышленный тип оруденения,
металлогенический ранг прогнозного объекта.
Важную роль играет код единицы учета, который предназначен, в первую
очередь, для связи атрибутивной информации с графической, а также для
осуществления классификационных выборок. Кроме того, код указывает на
географическое положение объекта (за основу кода принята номенклатура
планшета масштаба 1:100000 стандартной географической разграфки). При
совпадении границ оцениваемого геологического пространства для одного и
того же вида полезного ископаемого оценкам может быть присвоен один и тот
же код.
Введение показателя «приоритет» необходимо в тех случаях, когда
имеющиеся оценки должны рассматриваться как альтернативные, чтобы в
суммированных статистических отчетах избежать повторного учета одного и
того же объекта прогноза.
Графический блок информации построен на основе одной из
наиболее распространенных компьютерных сред, применяющихся в ГИСтехнологиях для баз данных – MapInfo. В системе координат «Pulkovo 1942»
использована стандартная географическая разграфка,
вынесены и
векторизованы площадные и точечные объекты прогноза.
Связь графического и атрибутивного блока организована на основе
кода объекта. При обозначении одного или группы объектов в одном из блоков
эти же объекты выделяются в другом.
Слои графической информации собраны для каждого вида
полезных ископаемых в отдельности: железо, марганец, хром и т.д. При
необходимости они могут быть совмещены в различных комбинациях.
Картографическая информация о ПР может быть совмещена с любой
(географической, геологической, экономической и др.) картой, подготовленной
в виде соответствующего слоя согласно со стандартными требованиями ГИСтехнологии. При необходимости распечатки, также как экранные изображения
могут быть представлены в любом масштабе.
Технология ведения банка и отчетность. На основе стандартных
программных разработок Microsoft Access, MapInfo, Visual Basic создана
специальная программа, обеспечивающая предоставление отчетности,
содержание которой определяет сам пользователь. Могут быть, например,
предоставлены списки объектов, отобранные по различным критериям: виду
103
полезного ископаемого, категории прогнозных ресурсов, территориальному
положению, геолого-промышленному типу, году оценки и др. Эти списки
представляются в развернутом виде, с отображением всех характеристик,
внесенных в базу данных.
Производится также суммирование прогнозных ресурсов, по
разнообразным выборкам, например, предоставляются суммарные значения по
металлогеническим зонам и категориям прогнозных ресурсов. Территориальная
выборка может быть также создана путем запроса по региону, области и т.п.
Полученные результаты могут быть представлены или в виде диаграмм и в
табличной форме. С этой целью используется стандартное программное
обеспечение.
Интересующая группа объектов может быть также выделена на экранном
изображении карты путем
произвольной комплектации выборки, или
специальным инструментом, предназначенным для выделения прямоугольной
области.
Программа позволяет включать в отчетность не только суммы
прогнозных ресурсов, но значения запасов по категории С2, которые могут быть
получены на их основе.
С этой целью использована специально разработанная методика
(Фишман, 2004 и др.), учитывающая коэффициенты реализации прогнозных
ресурсов при переходе от низших категорий к высшим и к запасам категории
С2: k3Р3 = Р2, k2Р2 = Р1, k1Р1 = С2.
На этой основе оценки ПР различных категорий могут быть выражены
через значение ожидаемых запасов категории С2. После этой операции
допустимо суммирование количественных оценок объектов с различной
степенью изученности:
С2 = k3k2 k1Р3 + k2 k1Р2 + k1Р1
В
настоящее
время
используются
следующие
установленные приближенные значения коэффициентов:
эмпирически
k3 = 0,15; k2 = 0,5; k1 = 0,8.
Использование указанных коэффициентов позволило на основе
инструментов Visual Basic создать возможность построения теоретических
кривых оптимального состояния прогнозных ресурсов, наглядного
отображения состояния ПР по металлогеническим зонам, регионам, областям
или другим территориям. Приводящаяся на графиках ломаная линия, отражает
реально достигнутые значения по категориям. Выявление значительного
расхождения достигнутых и теоретических значений служит основанием для
усиления поисковых работ соответствующей детальности. При уточнении
значений коэффициентов и введении их в БДПР изменится форма кривых,
соответственно, поменяются значения ожидаемых запасов.
Работа выполнена по плану Комитета геологии и недропользования
104
Министерства энергетики и минеральных ресурсов РК.
105
УДК 378.018.432
О.М. Хегай (ВКГТУ им. Д Серикбаева)
О ДИСТАНЦИОННОМ ОБУЧЕНИИ НЕДРОПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ
ГЕОИНФОРМАЦИОННЫМ ТЕХНОЛОГИЯМ
Различные профессиональные группы современного общества все
активней используют в своей повседневной деятельности информационнокоммуникационные технологии (ИКТ). Суть ИКТ сводится к следующим
положениям:
- многократное сокращение времени на поиск, обработку и передачу
информации;
- распространение нетекстовых форматов представления данных
(мультимедиа) на основе диверсификация информации;
- увеличение информационной плотности материи, обеспечивающей
функционирование мобильных и сетевых архивов;
- развитие профессионального сообщества и профессиональных
контактов без физического перемещения в пространстве и др.
ИКТ не могли не коснуться системы образования. Действительно, ИКТ
предоставляют совершенно новые возможности для реализации всех этапов
образования: изучения предметной области; выполнения самостоятельной
работы, проведения семинаров и лабораторных практикумов, получения
консультаций у преподавателя, контроля и оценки знаний.
Наибольшее распространение ИКТ получили в заочной форме обучения,
которая сейчас во всем мире называется дистанционной. Благодаря ИКТ,
возможно создание виртуальных образовательных учреждений, аудиторий,
лабораторий, в которых, при соответствующей административной,
консультационной и методической поддержке, студент или слушатель,
обучающийся дистанционно, может чувствовать себя вполне комфортно.
Говоря о востребованности дистанционного обучения, нужно, прежде
всего, отметить заинтересованные профессиональные и социальные группы,
которые:
- отличаются мобильным характером деятельности или не имеют
продолжительных периодов времени для обучения;
- дислоцируются в удаленных местах;
- нуждаются в непрерывном повышении квалификации.
К таким группам относятся и недропользователи. Другим мощным
фактором является интеграция мирового образовательного пространства через
геоинформационные системы знаний.
С удешевлением доступа к интернету и стоимости носителей
информации (а такая тенденция прослеживается во всех странах) спрос на
дистанционное обучение будет еще и диктоваться чисто экономическими
соображениями.
106
Если для внедрения дистанционного обучения по государственным
общеобразовательным стандартам требуется завершить нормативно-правовое
обеспечение, то по программам повышения квалификации дистанционное
обучение осуществляется уже сейчас.
В 2005 г. в Восточно-Казахстанском государственном техническом
университете началось внедрение элементов дистанционного обучения для
студентов-заочников нескольких специальностей, в том числе геологических и
металлургических. Почти одновременно началось дистанционное обучение
преподавателей по программе «Преподавание в сети интернет». Среди успешно
завершивших курсы дистанционного обучения и ведущие преподаватели
кафедр «Химия, металлургия и обогащение» и «Геология и горное дело»
ВКГТУ.
В дистанционном обучении могут использоваться следующие
технологии:
- кейсовая (портфельная) технология, суть которой в создании
специального набора (кейса) учебно-методических материалов, которые
пересылаются или передаются учащемуся для самостоятельного изучения;
предполагаются
последующие
консультации
с
преподавателямиконсультантами (тьюторами);
- сетевая технология (Интернет-технология), использующая глобальную
сеть типа интернет для доставки учебно-методических материалов и
взаимодействия учащихся с преподавателем;
- телевизионная технология (ТВ-технология), при которой учебный
материал доставляется по телевизионным каналам.
Согласно СТ РК 34.012-2004, при дистанционном обучении должно
использоваться не менее двух технологий. В ВКГТУ реализованы сетевая и
кейсовая технологии. В сетевой технологии используются два образовательных
портала, созданных на технической базе университета:
- Dales, размещенный по адресу http://www.do.ektu.kz
- Виртуальный университет, по адресу http://ektu.openet.ru
Поскольку Dales интенсивно эксплуатируется для администрирования
текущего учебного процесса, наибольшие перспективы для реализации
различных программ дистанционного обучения имеет Виртуальный
университет. Кроме того, Виртуальный университет является результатом
сотрудничества ВКГТУ и Российского государственного института открытого
образования (РГИОО) и имеет статус Консалтингового центра РГИОО.
Наряду с нашим порталом в единую сеть консалтинговых центров входят
еще десятки университетов стран СНГ, поэтому информация об
образовательных программах дистанционного обучения распространяется
практически по всей территории СНГ. В этом, кстати, заключается
значительное преимущество РГИОО по сравнению с другими порталами
дистанционного обучения.
Высокий научный и методический потенциал преподавателей ВКГТУ
позволяет создавать эффективные и современные курсы дистанционного
107
обучения для недропользователей в области геоинформационных технологий,
геологии и горного дела.
108
УДК 622.103
З.И. Черненко (ВКГТУ им. Д. Серикбаева)
СОВРЕМЕННЫЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
В ПРЕПОДАВАНИИ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ДИСЦИПЛИН
Дисциплину «Поиски и разведка месторождений полезных ископаемых.
студенты-геологи ВКГТУ изучают на последнем курсе перед защитой
дипломного проекта.
Главная задача геологической разведки – выявить геологопромышленные параметры месторождения для обоснованного проектирования,
строительства и эксплуатации горнорудного предприятия в целях оптимального
полного и экономически эффективного использования минерального сырья.
На практике дело осложняется следующими обстоятельствами:
1) месторождение целиком недоступно для непосредственных
наблюдений – они в большей или меньшей степени скрыты в недрах земли;
2) в природе нет совершенно однородных месторождений, где результаты
наблюдений, замеров и анализов в одной точке или в одном сечении можно
было бы распространить на все месторождение в целом, так как геологопромышленные параметры в пределах месторождения изменяются;
3) для промышленности необходимо знать значение геологических
параметров месторождения не только по отдельным точкам и в среднем по
месторождению, но и динамику их изменчивости;
4) разведчик должен дать количественную характеристику геологопромышленных параметров месторождения с определенной степенью точности
и надежности. Неопределенность в характеристике параметров или грубые
ошибки ведут к нарушению ритма и планов производства горных и
обогатительных предприятий, снижению производительности труда,
экономическим убыткам и безвозвратным потерям минерального сырья в
недрах и отходах.
В процессе разведки (учитывая все обстоятельства) необходимо:
а) вскрыть и пересечь рудные тела и заключающую их толщу пород в
ряде точек;
б) изучить необходимые геолого-промышленные параметры в каждой из
этих точек;
в) проследить и оконтурить рудные тела;
г) изучить изменчивость параметров рудных тел;
д) провести опытные работы по изучению инженерно-геологических,
гидрогеологических и других горно-геологических условий вскрытия и
обработки месторождений.
Основой проведения разведки является проект работ. Проект содержит:
описание проектной геологической модели объекта (записка, графика,
математическая модель) на основе полученной информации, формулировку об
109
общей или частных задач, которые вытекают из анализа проектной модели. А
также обоснование и перечень планируемых средств и методов решения этих
задач.
Есть много известных традиционных методов, которые используются для
решения всех этих задач. Но в настоящее время, в инновационный век новых
технологий, внедряются новые компьютерные системы, доступные геологам
уже сегодня.
Разработана новая методика оценки прогнозных ресурсов и методика
экспрессной геолого-экономической оценки месторождений на основе
компьютерных технологий.
Среди ведущих мировых компаний, работающих на рынке в области
разработки и внедрения компьютерных технологий для горно-геологической
промышленности, является австралийская компания MICROMINE Pty Ltd,
созданная в 1986 году в г. Перт (Западная Австралия) и имеющая свои
представительства по всему миру (Россия, ЮАР, Индонезия, Великобритания,
США, Канада, Китай). В Казахстане и Средней Азии официальным
представителем компании MICROMINE Pty Ltd является ТОО «Горногеологический дизайн».
MICROMINE – многофункциональный, постоянно обновляемый пакет,
состоящий из шести основных модулей и предназначенный для визуализации и
интерпретации различных геологоразведочных данных в ЗD среде, проведения
полного геостатического анализа, построения трехмерных моделей,
классификации и оценки ресурсов и запасов, дизайна горных работ.
В настоящее время эти новые современные информационные технологии
внедрены в учебный процесс и применяются в геологоразведочной и горнодобывающей отраслях.
Для студентов, магистрантов и аспирантов геологических специальностей
на кафедре «Геология и Горное Дело» введен курс «Геоинформационные
системы», которые ведут преподаватели – профессионалы, получившие
подготовку в области компьютерных технологий.
В программе MICROMINE студенты могут научиться строить каркасную
модель рудного тела, каркасную модель раздваивающегося рудного тела,
модель топографической поверхности, блочную модель с проектным карьером
и, строить разрезы, производить подсчет запасов и т.д.
Полученные знания студенты - геологи используют в курсовых и
дипломных проектах, при обработке материалов производственных практик,
для выполнения лабораторных и практических занятий по ряду геологических
дисциплин.
Следует отметить, что при развитии новых прикладных компьютерных
систем можно создавать аналитическую базу по определенным направлениям в
геологии.
Новые оригинальные решения всегда являлись естественным
продолжением или развитием выполняемых работ, отвечающей текущей
ситуации в экономике Республики Казахстан в целом и в горно-
110
металлургическом комплексе, в частности.
СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
В ГОРНОМ ДЕЛЕ
УДК 622.271.3.014
В. М. Аленичев (ИГД УрО РАН)
ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ПЛАНИРОВАНИЯ
ГОРНЫХ РАБОТ НА КАРЬЕРАХ
Первые научные работы по проблеме оптимизации горных работ
восходят к трудам проф. Б.И. Бокия. В дальнейшем определяющий вклад в
развитие теории проектирования и эксплуатации горных предприятий внесли
исследования академиков В.В. Ржевского и К.Н. Трубецкого, членкорреспондентов
А.А. Пешкова и В.Л. Яковлева, профессоров А.И.
Арсентьева, А.С. Астахова, М.Г. Новожилова, Г.А. Холоднякова, В.С.
Хохрякова и других ученых. Потребности в принятии решений возникают на
стадиях проектирования, технологической подготовки, разработки объемнокалендарного плана, плана развития производства и выбор средств их
выполнения. На текущий период для горного предприятия необходимо найти
план добычи по сортам и видам полезного ископаемого, соответствующий
максимальной прибыли предприятия в рамках технологических, технических и
горно-геологических ограничений.
Существенное значение при принятии решений на горных предприятиях
имеет неполнота и неточность данных о месторождении, рыночной
конъюнктуре, инвестиционной политике собственников и других факторах, что
создает риск последующей реализации в нестабильной внешней среде. В любом
сложном производстве, представляющем собой замкнутый цикл от
планирования до выпуска и реализации готовой продукции есть место
разнообразным моделям и методам принятия решений. К их числу относятся
методы как непрерывной, так и дискретной оптимизации. Горнодобывающее
предприятия представляется в первую очередь как геотехногенная структура,
включающая месторождение и пространственно связанные с ним техногенные
образования (карьер, шахта, отвалы и т.д.). Каждый объект характеризуется
совокупностью атрибутов, обладающих своим набором параметров (свойств).
При разработке месторождения образуется единая система параметров,
взаимодействующих и согласованно изменяющихся во времени и пространстве.
Большинство инженерных задач, решаемых при проектировании, планировании
и управлении деятельностью горнодобывающего предприятия, базируется на
горно-геометрических расчетах. В условиях высокой сложности горного
производства и прогресса вычислительной техники необходимы компьютерные
111
системы поддержки принятия решений, основанные на едином
геоинформационном обеспечении, включающем моделью месторождения,
формализованное описание карьера, горных выработок, отвалов, ландшафта,
транспортных и других коммуникаций, технологических объектов и
сооружений. Существует несколько наиболее продвинутых программных
комплексов Datamine, Surpac, Gemcom, Vulcan, ТИГР и другие. Среди них
зарубежные системы являются закрытыми продуктами, ограниченными в
использовании лицензионными соглашениями, плохо согласующиеся с
отечественными стандартами и правилами технологической подготовки
производства.
Сложность геотехногенных структур и технологических процессов
горного производства не позволяет решить задачи проектирования и
планирования в общей постановке. Это обусловлено и тем, что в распоряжении
пользователей в каждый момент времени находятся ограниченные финансовые,
материальные и другие ресурсы, позволяющие оказывать влияние лишь на
незначительное число параметров в ограниченном диапазоне. В ситуации,
когда на все направления воздействия на производство не хватает имеющихся
ресурсов и производится отбор лишь ограниченного набора мероприятий,
можно назвать принципом локальности в управлении сложными
ресурсоемкими производствами. Это ставит перед лицом, принимающим
решение, проблему выбора, какие частные задачи следует решать и в какой
последовательности.
Демонстрацией этому тезису могут служить следующие соображения.
Пусть имеется k управляющих параметров производственной системы,
составляющих вектор управления U = (u1, ... , uk)т, и соответствующий ему
вектор затрачиваемых ресурсов r(U) = (r1(U), ... , rl(U))т. Сформулируем задачу
распределения ресурсов при выборе и реализации управленческих решений для
текущего планового периода вида
max F (U) при ограничениях
U
r(U) R e , U , где Y множество допустимых по технологическим
соображениям векторов управления U; r(U) вектор затрат ресурсов на
реализацию управлений; Re вектор допустимых затрат ресурсов в текущем
плановом периоде.
Обычно состав отличных от нуля переменных (базис) решения таких
задач существенно зависит от линейности целевой функции и ограничений. Для
линейных (или линеаризованных) задач число отличных от нуля базисных
переменных оптимального решения совпадает с рангом матрицы ограничений,
число строк которой, как правило, меньше числа столбцов. Это позволяет
утверждать, что не все потенциально возможные направления вложения
ресурсов должны или могут быть реализованы в оптимальном плане.
Проблемой поиска эффективных алгоритмов решения комбинаторных
задач занимался широкий круг исследователей: В. С. Михалевич, В.В. Шкурба,
Д.А. Поспелов и другие. Основное внимание уделено частным задачам или их
обобщениям, методам и алгоритмам решения. Следует отметить, что имеются
112
три основных подхода: построение точных алгоритмов, построение
приближенных алгоритмов с контролируемой погрешностью, построение
"быстрых" эвристических алгоритмов с хорошей, но плохо контролируемой
точностью.
В первом случае авторы сталкивались с экспоненциальным ростом
вычислительной сложности поставленных задач, что не позволяло решать
задачи большой размерности. Во втором случае предпринимались попытки
найти алгоритмы, позволяющие получать решения с заданной точностью и
сокращать время его поиска. В основе таких подходов лежат, как правило,
строгие алгоритмы с уменьшением пространства поиска за счет отсеивания
альтернатив с близкими значениями критерия качества. Но оценка такой
близости иногда не проще решения основной задачи, что снижает
эффективность таких подходов. Для большинства инженерных приложений,
осложненных неточной или неполной информацией, вполне достаточны
эвристические методы, обладающие полиномиальной оценкой сложности и
дающие достаточно хорошие решения в среднем. С учетом вышеизложенного
формирование этапа развития открытых горных работ, соответствующего
планируемому временному интервалу, производится из отдельных
«микроэтапов», по совокупности которых определяются объемы полезного
ископаемого и его качественные характеристики с последующим сравнением
их с заданными. Технологические параметры каждого «микроэтапов»
указываются в экранном окне.
Окно имеет области, в которых указываются название этапа планирования
(годовой, квартальный и т.д.), его календарный, номер этапа развития горных
работ в календарном промежутке планирования, цвет линий прирезок
«микроэтапе». Дополнительно имеются кнопки, включение которых
113
обеспечивает возможность ручной корректировки контуров прирезок, их
кривизны и отметок в вершинах ломаных, аппроксимирующих нижние и
верхние бровки планируемых положений уступов. Таблица содержит
следующие данные: отметки подошвы каждого уступа в «микроэтапе», угол
откоса по уступам, размер площадки на горизонте, допустимый радиус
искривления фронта работ по горизонтам отработки, средняя плотность горной
массы по уступам и допустимое абсолютное отклонение отметок между
планируемой нижней бровкой уступа и проектной отметкой горизонта.
УДК 622.272
Н.Ш. Ахметбаев (ТОО «Каражыра ЛТД)
ДИСПЕТЧЕРИЗАЦИЯ ГОРНО-ТРАНСПОРТНОГО ОБОРУДОВАНИЯ
В целях получения, обработки, анализа информации о работе
технологического оборудования, а также оптимизации транспортных
грузопотоков,
техническим
советом
принято
решение
внедрения
автоматизированной
системы
диспетчеризации
горно-транспортного
оборудования разреза Каражыра.
1. Общая схема системы
114
2. Бортовое оборудование
Бортовой контроллер с платой
Датчики веса, топлива, зажигания, и др.
GPS-антенна
Радиоантенна
Радиостанция
3. Оборудование диспетчерского центра
Базовый контроллер
Радиостанция
Радиоантенна
Приемник дифференциальных поправок
Коммуникационный компьютер
Серверный компьютер
Рабочие места диспетчеров
115
4. Функции прикладного программного обеспечения диспетчерского
центра
Сбор, накопление, хранение и архивация данных о положении и
состоянии мобильных объектов
Визуализация текущего положения и состояния мобильных объектов
Распознавание и обработка определенных событий (превышения
скорости, начала погрузки самосвала, и т. п.), их архивация в - базе данных и
оповещение диспетчера
Подготовка и выдача отчетов о работе машин
Подготовка и передача в базу данных предприятия информации,
необходимой для ведения отчетности, расчета заработной платы, и т. п.
5. Доступная информация
О смене (месяце):
Время нахождения водителя в работе
Время движения с грузом и без груза
Суммарное время погрузки и разгрузки
Время простоев по техническим причинам
Время нулевых пробегов, количество рейсов
Общий вес перевезенного груза
Грузооборот
Средняя высота подъема груза за рейс
Среднее расстояние перевозки груза за рейс
Средняя загрузка самосвала за рейс
Средняя техническая скорость
Коэффициент использования грузоподъемности
Пробег с грузом, без груза и общий пробег
Коэффициент использования пробега
Реальный и расчетный расход топлива
О рейсах:
Время прибытия под погрузку
Время начала и окончания погрузки
Номер экскаватора
Время движения с грузом
Средняя техническая скорость
Время прибытия под разгрузку
Время начала и окончания разгрузки
Номер пункта разгрузки
Вес груза
Расстояние перевозки
Об остановках:
Время остановки
Время начала движения
Время простоя
116
Координаты
Причина остановки
Об исчезновениях из зоны видимости:
Время исчезновения
Время появления
Время невидимости
О превышениях скорости:
Время превышения скорости
Вес груза
Скорость
6. Эффект от внедрения системы:
Увеличение времени производительного использования оборудования в
течение смены
Обеспечение экономии ресурсов при достижении необходимых объемов
производства
Повышение трудовой и технологической дисциплины персонала
Создание основы для объективной оценки деятельности служб и участков
предприятия
Создание предпосылок планомерного ремонта и обслуживания парка
машин предприятия
Оптимизация грузопотоков
В целях внедрения автоматизированной системы диспетчеризации горнотранспортного оборудования на ТОО «Каражыра ЛТД», в настоящее время
проводятся работы по монтажу и настройке оборудования диспетчерского
центра, оснащению 14-ти единиц горно-транспортного оборудования цифровой
системой связи стандарта ТЕТРА и инженерному обследованию применяемого
горного оборудования для принятия технического решения по оснащению
экскаваторов видом позиционирования и системой построения связи.
УДК 622.271:004
Е.Л. Баус, В.А. Микова (АО «Казцинк», Зыряновский ГОК)
ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС «DATAMINE» КАК ЕДИНЫЙ ИНСТРУМЕНТ
ТЕКУЩЕГО И ОПЕРАТИВНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ДОБЫЧИ
И ОБОГАЩЕНИЯ ПОЛЕЗНОГО ИСКОПАЕМОГО НА ГОРНОРУДНЫХ
ПРЕДПРИЯТИЯХ АО «КАЗЦИНК»
Начало было заложено в 1997г., когда было принято решение о
построении модели основных рудных тел Малеевского месторождения и
приобретении первого пакета программы, включающего модули: 1)
геологический пакет; 2) пакет геостатистики; 3) пакет проектирования; 4) пакет
117
разбуривания взрывных скважин.
Первоначальный подсчет запасов был выполнен Казахстанской фирмой
CRS, представителем DATAMINE в нашей Республике. Ими же было
произведено обучение программе и разработаны первые вариограммы.
Результаты подсчета показали высокую сходимость его с данными
генерального подсчета 1987 года. А в последующем подтвердились
результатами отработки.
В 2001 году геологическим отделом ЗГОКа выполнен оперативный
подсчет запасов по Малеевскому месторождению геостатистическим методом с
применением комплекса программ «DATAMINE», который был апробирован в
ГКЗ РК. Протоколом ГКЗ РК от 30.01.2002 г. решено «Согласиться с
возможностью использования ОАО «Казцинк» при подсчете запасов
программного комплекса «DATAMINE» в целях обеспечения текущего и
оперативного планирования добычи и обогащения полезных ископаемых в
процессе эксплуатационной разведки на основе оперативных подсчетов
вскрытых и подготовленных к выемке запасов»
В 2004 году был произведен подсчет запасов по Малеевскому
месторождению, с применением данного комплекса и при рассмотрении в ГКЗ
республики Казахстан ими была дана высокая оценка произведенным работам.
Подсчет выполнялся тремя способами: традиционным (вертикальными
параллельными сечениями) геостатистически по программе «DATAMINE» и
контрольным геостатистическим подсчетом по программе GST, сопоставление
запасов выполненную этими методами показало высокую сходимость
результатов по всем параметрам. В данный момент программный комплекс
«Datamine», для подсчета и движения запасов по месторождению, внедрен и
успешно работает на всех рудниках АО «Казцинк», что обеспечивает единый
подход к подсчету и движению запасов.
Программа «Datamine» состоит из ряда связанных между собой
программных продуктов, запроектированных работать совместно и
использовать одни и те же данные. Комплекс «Datamine» применяется
геологической, маркшейдерской и конструкторской службами для
соответствующего обеспечения горных работ. На первоначальном этапе
создается база геолого–маркшейдерских работ по месторождению, которая
используется для выполнения работ по оконтуриванию рудных тел, подсчету
запасов полезного ископаемого, составлению проектной документации для
ведения горных работ, планирования горных работ, учету и движению запасов
полезного ископаемого с выдачей данных в цифровом и графическом виде.
Используются следующие программные модули «Datamine»: 1) Дейтамайн и
Гайд (CORE); 2) моделирование каркаса (WFM); 3) моделирование блоков
(MOD); 4) трехмерная графика (GVP); 5) геостатистика (EGS); 6) подземное
проектирование (UGM), 7) оптимизатор продвижения забоя (FSO); 8)
календарное планирование (SCH); 9) проектирование буровых работ (RINGS);
10) маркшейдерская съемка рудника (SRV).
Создание геолого – маркшейдерской базы данных наиболее трудоемкий и
118
ответственный процесс всей системы. Создание базы занимает большой
промежуток времени и является основой для дальнейших операций. Поэтому
набивку ее, как правило, проводят параллельно в две руки, с последующей
проверкой (рисунок).
В базу данных вводят результаты опробования всех скважин и горных
выработок, полученных в процессе разведки и эксплуатации. А также данные
из первичной геологической документации и маркшейдерская съемка горных
выработок.
Контуры рудных тел строятся по утвержденным кондициям вручную, на
экранах компьютеров и запоминаются, как файлы с соответствующим
расширением и названием. При этом выбирается любое направление сечений
рудных тел.
Создание каркасной модели производится автоматически (методом
триангуляции) между соседними сечениями и объединением их в общий каркас
рудного тела.
В процессе этой операции осуществляется проверка корректности увязки
контура рудного тела и на предмет полного использования всех пересечений.
Статистические исследованиябпроводятся по каждому рудному телу с
построением гистограмм, которые показывают характер распределения
подсчитываемых компонентов и вариограмм.
Вариограмма, как функция дисперсии элементов на расстоянии Н,
является основой для расчета их содержания в данной точке рудного тела.
Поэтому построение их, и выбор направления эллипсоида максимальной
изменчивости, является вторым наиболее важным этапом подсчета.
Все вариограммы подвергаются проверке через расчет теоретического и
фактического содержания элементов в каждой точке опробования, с расчетом
коэффициента корреляции. И он должен быть близок к 1.
Создание блоковых моделей производится на основе вариограмм, с
разбивкой пространства рудного тела на элементерные ячейки. Размер ячеек
зависит от морфологии рудного тела и существующей сети разведки. Каждой
ячейке присваивается рассчитанное содержание, объемная масса, объем и
запасы руды и породы. Ячейки складываются в блоковую модель.
База данных
геологоразве
дочных работ
выполненная
в EXSEL
База данных
маркшейдерс
ких работ
Выполненная
в EXSEL
Журнал
опробования
горных
выработок
Журнал опробования скважин
Журнал инклинометрии скважин
Каталог разведочных скважин
Паспорт разведочной скважины
Журнал групповых проб
База
данных
координат
марк. точек
Программный комплексЖурнал
«DATAMINE»
Модули:
производст
ва
съемочных
работ
119
СORE,GUIDE, GVP
База
геологомаркшейдерск.
данных(*. DM)
WFR
MO
D
GXS.
Отрисовка
контуров
рудных тел в
трех -мерном
пространстве
и создание
проволочной
модели
рудных тел
Создание
блоковой
модели
рудных
тел,
горных
выработок
и
отработан
ных
камер
EG
S
SC
H
Проведение
геостатистического
анализа, создание
модельных вариограмм
и на основе их расчет
содержания металлов в
блоковой модели,
объединение с
моделью горных
выработок и
отработанных камер,
расчет запасов руды
по каждой блоковой
ячейке.
SR
V
UGM
RNG
Использование
блоковой модели
месторождения
для расчета
запасов руды и
металлов по
участкам рудных
тел, составления
проектов на
отработку камер
и составление
планов
производства.
Передача данных в другие электронные форматы
Создание выходных документов по формам предусмотренным АО
«Казцинк» Формирование базы данных по блокам для АРМ «Геолог»
Использование данных для АРМ «Маркшейдер» и АРМ «Конструктор»
Рисунок - Схема функционирования «DATAMINE» и взаимодействие с другими
программными продуктами.
УДК 622.(075.32)
Н.П. Бердюгина (ВКГТУ им. Д.Серикбаева)
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КАЧЕСТВА ДОРОГ ОТКРЫТЫХ КАРЬЕРОВ
Карьерные автодороги подразделяются на дороги технологического
назначения, которые эксплуатируются в процессе разработки месторождения, и
хозяйственного назначения, к которым относятся дороги общего пользования.
Такие дороги делятся на три основных типа по размещению на карьере:
магистральные автодороги на поверхности; дороги в капитальных траншеях и
постоянные автомобильные съезды в карьере; дороги на транспортных бермах,
120
рабочих площадках, в забоях и на отвалах.
По технологическому признаку дороги бывают постоянные и временные.
Они различаются по назначению, сроку службы, интенсивности движения,
конструктивным параметрам и качеству покрытия.
С развитием автомобилестроения и потребностей добывающей
промышленности увеличивается грузоподъемность транспортных машин и
оборудования. С увеличением грузоподъемности автосамосвалов повышаются
требования к прочности, долговечности и эксплуатационной надежности
карьерных дорог, имеющих в основном щебеночное покрытие.
Современные карьерные дороги должны обеспечивать высокую
производительность (интенсивность движения) и полную безопасность
эксплуатации автомобильного транспорта в условиях значительных
динамических нагрузок. Повышаются требования, предъявляемые к ним с
точки зрения повышения и обеспечения качества на этапах проектирования,
строительства и особенно, эксплуатации.
Существенное влияние на эффективность эксплуатации шахтных
самоходных машин оказывают: состояние проезжей части, которое в
значительной степени предопределяет скорость движения машин и,
следовательно, их производительность; износ шин; расход топлива; затраты на
ремонт и т.п. полотно дороги должно быть ровным, обеспечивающим движение
машин без резких толчков и тряски. Толщина и тип покрытия определяются в
зависимости от интенсивности движения, грузоподъемности самоходных
транспортных машин и характера горных пород в почве выработки.
Для искусственного покрытия проезжей части используются бетон,
битумоцемент, щебень, дробленая порода или руда и другие аналогичные
минералы.
Экономичность
большегрузного
автомобильного
транспорта
в
значительной степени зависит от схем, качества и состояния карьерных
транспортных коммуникаций. Автодороги с усовершенствованным покрытием
позволяют в 1.5-2 раза уменьшить сопротивление качению автомобиля и
повысить среднетехническую скорость движения на 30-50%, продлению срока
службы автомобилей в 1.3-1.8 раза и доведению средней величины пробега до
капитального ремонта до 100-110 тыс.км.
Главные постоянные автодороги являются основными транспортными
коммуникациями, по которым перевозится весь объем горной массы,
транспортируемой автомобилями. Постоянные автодороги на отработанных
горизонтах служат до тех пор, пока пространственные параметры горизонта не
достигнут его определенного контура.
Технология строительства карьерных автомобильных дорог включает
следующие операции: сооружение дорожного полотна; подготовку дорожного
полотна к укладке на него слоев из строительных материалов,
предусмотренных конструкцией дорог; распределение строительных
материалов в дорожных слоях; формирование поперечного профиля дорог;
уплотнение дорожных слоев; обработку покрытия дорог вяжущими
121
веществами.
На этапе проектирования расчет наиболее распространенных на карьерах
дорожных одежд нежесткого типа, состоящих из основания и одного слоя
щебня, основан на соблюдении равенства между эквивалентным модулем
деформации принятой конструкции автодороги Еэкв и требуемым модулем
деформации Етр. Последний при заданной грузонапряженности автодороги
равен (в Мпа):
Етр=Кп.в.,
где - допускаемая относительная деформация покрытия (для
щебеночного покрытия =0,04);
Кп.в.-коэффициент, учитывающий повторность воздействия и
динамичность нагрузок от движения;
- коэффициент запаса, учитывающий неоднородность условий
работы дорожной одежды (для одежд с облегченным усовершенствованным
покрытием =1,1).
Коэффициент Кп.в можно определить по следующей формуле:
Кп.в = 0,5+0,65lg(, Nр),
где - коэффициент, учитывающий повторяемость нагрузок в
зависимости от числа полос движения (при двухполосном движении = 1);
Nр- расчетная суточная интенсивность движения.
Эквивалентный модуль деформации (в Мпа) двухслойной дорожной
одежды
ЕЭКВ ЕТР
Е0
,
hПК
2
1
1 (1 3,5 arctgn
)
DКР
n
где Е0- модуль деформации основания, МПа;
n- число слоев дорожной одежды;
hПК- толщина слоя покрытия, см;
hПК=(Е1/Е00,4),
Е1- модуль деформации слоя покрытия, Мпа;
DКР- диаметр круга, равновеликого следу колеса рассматриваемого
автомобиля, см.
Толщина покрытия (в см)
122
E0
DКР
EТР
tg
.
Е1 0, 4 2
Е
1
,
4
0
( )
1 ( )
Е0
Е1
1
hПК
Величина модуля деформации покрытий, являющихся показателем их
прочности, является величиной вероятностной, так как зависит от величин
физико-механических характеристик материала покрытия.
На нижних горизонтах, состоящих из скальных пород и крепких руд,
щебеночные дороги строятся более упрощенно и с меньшей толщиной
дорожной одежды.
На карьерах, разрабатывающих скальные породы, необходимая ровность
дороги достигается укладкой и распределением на ее поверхности дробленых
скальных пустых пород соответствующего гранулометрического состава.
В рассмотренной выше методике расчета прочности дорожной одежды
большую роль играют физико-механические свойства отдельных геологических
слоев оснований.
В зависимости от региона размещения карьера, вариаций физикомеханических свойств материалов, отсутствия объективного лабораторного
контроля, а также в результате воздействия случайных факторов, которые
невозможно учесть, свойства материалов приобретают статистический разброс
и задача расчетной оценки и прогноза прочности, деформируемости становится
стохастической.
Следует иметь ввиду, что стохастический характер решаемой задачи
требует чрезвычайно осторожного подхода к результатам расчетов, так как все
результаты расчетов и выводы носят вероятностный характер.
Известно, что аппарат теории вероятностей наиболее оптимально
«работает» при решении задач математической статистики, т.е. при оценке
основных параметров событий по совокупности экспериментальных данных.
Правомерность и достоверность использования рассчитанных параметров
для прогнозирования событий существенно зависят от объема обработанных
данных (объем выборки) и учета всех факторов, более или менее существенно
влияющих на достоверность результатов расчета и контроля.
Для оценки степени влияния характеристик законов распределения
погрешности средств измерения и параметра контроля рассматриваются
нормальные законы, как наиболее часто встречающиеся в практике.
УДК 622.272:004
Д.Ю. Зибарев, А.М. Кашаубаев (MICROMINE Pty Ltd)
ОПТИМИЗАТОР КАРЬЕРА MICROMINE
123
В 60-х годах были начаты важнейшие исследования в области
компьютерных приложений для горной промышленности. Одно из них –
геостатистика, опубликованная в 1962 года Матероном, другое – подход к
вычислению оптимального расположения карьера, представленный в 1965 году
Лерч-Гросманом. Эти параллельные исследования не случайны, так как они
тесно связаны. Моделирование залежей является необходимым условием для
какого-либо анализа с использованием компьютера. С другой стороны, только
исследования для уменьшения затрат и уточнения информации могут оправдать
усилия приложенные для создания модели залежей.
Важность геостатического моделирования залежей основывается на том
факте, что это математически точный и геологически обоснованный алгоритм.
Это увеличивает признание горными инженерами полученных моделей, а,
следовательно, и результатов и выводов, подученных из этих моделей.
Практические приложения и анализ моделей залежей получили еще большее
развитие с появлением графических сред, в которых эти модели
представляются и обрабатываются. Даже в настоящее время интерактивное
планирование в такой графической среде - самый частый способ использовать
модели залежей. Это означает, что горный инженер определяет расположение
операций на базе своего опыта и знаний. Задача компьютера просто вычислять
объемные и количественные характеристики для этого плана на основе модели
залежей. Другими словами умственная работа проделывается инженером, а вся
рутинная работа ложится на компьютер.
С начала компьютеризации прилагались усилия для улучшения этой
процедуры проб и ошибок с помощью более интеллектуальных подходов и
предоставления инженерам лучшей поддержки. Результат геостатистических
вычислений в виде блочной модели как нельзя лучше подходит для
последующей обработки. Упомянутый выше подход Лерч-Гросмана – это
типичный и все еще важный в наши дни пример такого усовершенствованного
инструмента анализа. Он позволяет сопоставить экономические выгоды с
фактическим расположением залежей, и более способен к обработке очень
сложных качественных распределений в трехмерном пространстве, чем
человеческий мозг.
Micromine
является
одной
из
таких
горно-геологических
информационных систем, где с использованием графической трехмерной среды
можно создавать модели залежей и работать с ними. ГГИС MICROMINE
позволяет решать широкий круг повседневных и специфических проблем
производства: визуализации и интерпретации различных геологоразведочных
данных в 3D среде, проведения статистического и геостатистического анализов,
построения трехмерных блочных моделей, классификации и количественной
оценки ресурсов и запасов, проектирования горных работ, представления
результатов. В Micromine существуют все необходимые инструменты для
создания модели залежей, так же есть инструменты для дизайна карьеров с
возможностью задания переменных величин - высоты уступов, углов откоса,
ширины бермы и дороги и инструменты для создания каркасных моделей
124
карьеров, однако нет собственного встроенного оптимизатора карьеров. До
последнего времени существовали лишь интерфейсы с другими программами,
имеющими оптимизатор (такими как Whittle и MineMax), позволяющие
подготовить и экспортировать в них модели для оптимизации и импортировать
результаты обратно. И вот теперь, наконец, в Micromine появился новый
модуль - Micromine Pit Optimiser, оптимизатор карьера (рисунок).
Рисунок – Интерфейс оптимизатора
Новый оптимизатор обладает интуитивным и удобным пользовательским
интерфейсом. Людям, уже работавшим с другими оптимизаторами, будет очень
легко привыкнуть к оптимизатору Micromine. Интерфейс пользователя вобрал в
себя лучшие, на наш взгляд, решения от экспорта из Micromine и от
интерфейса MineMax.
Поэтому пользователям MainMax будет легко обучиться работе в нашей
программе. Наш оптимизатор поддерживает субблочные модели. Наша
программа так же обладает возможностью работать с множеством регионов с
различными геотехническими условиями, налагаемыми на карьер.
Регионы имеют параллелепипедную форму, внутри регионов можно
задавать различные углы наклонов бортов карьера по различным направлениям,
в промежутках между этими направлениями углы интерполируются. Так же
поддерживается оптимизация с множеством элементов, где каждый элемент
имеет свою собственную цену и бортовое содержание. Возможно
125
моделирование множества методов обработки, где стоимость каждого процесса
зависит от типа породы. Выбор руды и извлечение элементов задается, в
зависимости от максимального и минимального бортового содержания
элементов или по конечному доходу, полученному от извлечения и обработки
руды.
Кроме того, способ задания и сохранения параметров оптимизации
позволяет пользователям легко создавать и хранить библиотеки этих
параметров, для повторного использования с различными моделями.
Используя эти библиотеки и макросы, в оптимизаторе Micromine можно
строить последовательность вложенных карьеров с различными входными
параметрами оптимизации для одной блочной модели. Таким образом можно
изучить чувствительность формы карьера к различным изменениям параметров
оптимизации.
В Micromine у пользователей есть возможность задавать углы карьера
прямо внутри блочной модели, получая при этом регионы произвольной
формы. В дальнейшем планируется использовать эту возможность в
оптимизаторе. Также, в перспективе, планируется разработка на основе
оптимизатора Micromine планировщика, который будет способен генерировать
различные сценарии разработки месторождений и поможет горным инженерам
расписать весь процесс добычи от его начала и до завершения.
Оптимизатор карьеров Micromine работает на основе алгоритма ЛерчГроссмана и позволяет по заданным входным данным построить карьер
максимальной стоимости. По предварительным тестам оптимизатор Micromine,
при таких же входных данных, дает одинаковые результаты с уже
существующими программами для оптимизации карьеров, признанными уже
промышленным стандартом. Время оптимизации так же сравнимо с уже
существующими программами (Whittle, MineMax).
Легко понять важность таких программ как Micromine для
горнодобывающей промышленности. Такие системы являются мощным
инструментом в руках горных инженеров. От людей требуется применять
только свои профессиональные навыки и чутье, которых нет у машины, в то
время как вся рутинная и сложная для человеческого мозга работа ложится на
компьютер.
Оптимизатор карьеров также является важной и необходимой частью
таких систем. Можно с уверенностью сказать, что Micromine Pit Optimiser будет
востребованным и со временем сможет ответить всем требованиям
пользователей. На данный момент оптимизатор карьеров Micromine показывает
неплохие результаты, он удобен в использовании и отвечает стандартам уже
существующих программ.
УДК 004.422.8:622.4
Б.Н. Калиев, С.Д. Каменский, А.И. Протасьева (ТОО «Казгипроцветмет»)
126
ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС «VE – ВЕНТИЛЯЦИЯ»
Системы вентиляции современных шахт характеризуются большой
протяженностью выработок, сложностью вентиляционных сетей, большой
мощностью главных вентиляторов. Особенностью горного производства
являются постоянно меняющиеся условия работ. Горные инженеры должны
предвидеть эти изменения и в короткие сроки принимать правильные решения
по обеспечению рабочих мест требуемым количеством воздуха.
Длительная эксплуатация месторождений и погоня за требованиями
рыночной коньюктуры отрицательно сказываются на организации
эффективного проветривания горных выработок, могут приводить к
хаотичному распределению воздуха в сети выработок вплоть до полной потери
управления вентиляцией. От выбора эффективного вентиляционного режима
зависит жизнь и здоровье людей, находящихся в шахте.
Схема проветривания горных выработок и режимы вентиляционных
установок во многом определяют безопасные условия труда под землей,
сказываются на производительности труда рабочего персонала и затратах
предприятия. При регулировании воздухораспределения в горных выработках
необходимо заранее предусматривать последствия принимаемых решений.
Знания, опыт и интуиция специалистов должны опираться на результаты
математического моделирования физических процессов.
Шахтные вентиляционные сети, в основном, являются сложными
диагональными сетями. Число их ветвей превышает 500 (а иногда и 1000).
Движение и распределение воздуха в них описывается сотней узловых и
контурных уравнений, которые решаются с помощью приближенных методов.
Большой объем вычислительных работ ограничивает применение таких
методов для расчета вентиляционных сетей.
Специалистами ТОО «Казгипроцветмет» разработан программный
комплекс «VE – Вентиляция» по расчету распределения воздуха в
вентиляционных сетях, с помощью которого можно просчитать оперативное и
перспективное распределение воздуха по рабочим участкам шахт.
Применение данной программы позволяет проводить объективный
анализ состояния вентиляции при любых изменениях технологии (в т.ч. на
стадии проектирования) и может определить возможность существенного
снижения
производительности
отдельных
вентиляторов
главного
проветривания без ущерба обеспечения воздухом рабочих мест.
Программа позволяет вносить любые изменения в топологию сети,
имитирует установку вентиляционных перемычек, дверей, вентиляторов.
Результаты расчета могут быть представлены в табличном виде и при
необходимости выведены на печать.
Программный комплекс «VE – Вентиляция» включает следующие
взаимосвязанные компоненты:
программное обеспечение для решения прикладных задач;
127
графический редактор для создания, корректировки базы данных
(компьютерных схем вентиляционных сетей шахт) и наглядного
представления результатов расчета;
систему управления базой данных;
справочно-информационные базы данных расчета и уточнения
параметров вентиляторов, аэродинамических сопротивлений горных
выработок и вентиляционных сооружений и т.д.;
генератор табличных расчетов;
программа для печати схем вентиляции шахт и их фрагментов;
алгоритм расчета распределения воздуха;
вспомогательные приложения и команды, облегчающие работу
оператора.
Программный комплекс позволяет решать следующие главные задачи:
обеспечение безопасных условий труда;
обработка депрессионных съемок;
проверка обеспеченности объектов проветривания необходимым
количеством воздуха;
расчет аэродинамических сопротивлений и параметров источников
тяги главных вентиляторных установок, вентиляторов местного
проветривания;
расчет общешахтного баланса воздуха;
расчет воздухораспределения в сети горных выработок с
возможностью задания фиксированных параметров потока;
регулирование воздухораспределения в целях обеспечения объектов
проветривания в сети необходимым расходом воздуха с расчетом
параметров регуляторов и вентиляторов.
Работа с программным комплексом сводится к выводу на экран
диалоговых окон с информацией об элементах шахтной вентиляционной сети и
определенным операциям с ней, проведению расчетов по заданным алгоритмам
и представлению результатов в графическом или табличном виде.
Базовым является расчет естественного распределения воздуха в сети.
Направления и величины потока воздуха в каждой ветви при нормальных
условиях применяются в решении практических задач.
Для расчета достаточно задать вместе с топологией вентиляционной сети
аэродинамические сопротивления выработок и параметры источника тяги.
Значения сопротивлений задаются или рассчитываются встроенной
программой на основе депрессионной съемки вентиляционной сети рудника.
Самая трудоемкая и ответственная операция – первоначальное
построение вентиляционной схемы с занесением основных аэродинамических
характеристик узлов и ветвей (создание базы данных по руднику). Какие-либо
ограничения на максимальное число ветвей, узлов, вентиляторов и т.д.
отсутствуют.
Графический редактор позволяет представлять вентиляционную схему
128
как на плоскости, так и в пространстве, задание узлов выполняется в
координатах Х, Y, Z. Для упрощения создания вентиляционной сети
обеспечивается возможность использования базы данных из программ DATAMINE и Auto CAD.
Программный комплекс «VE – Вентиляция» легко адаптируется к
условиям конкретного предприятия, будь то шахта, рудник или проектная
организация.
По заданию заказчика могут быть разработаны дополнительные модули
программы для специфических условий, например, можно дополнить
программный комплекс модулем расчетов проветривания районов массовых
взрывов на руднике с динамикой разубоживания газообразных продуктов
взрыва во времени.
Разрабатываются новые задачи, новые средства графического редактора,
оптимизируются математические методы.
Решаемые программным комплексом вопросы являются актуальными
для действующих и проектируемых рудников.
Казгипроцветметом проведена презентация программы для специалистов
Казцинка, и в настоящее время проводятся испытания по адаптации программы
к промышленным условиям Малеевского и Тишинского рудников АО
«Казцинк».
Компьютерное моделирование с помощью программного комплекса «VE
– Вентиляция» обеспечит горных инженеров эффективным и доступным
средством при разрешении проблем проветривания горных выработок,
позволит производить расчеты распределения воздуха в сети горных выработок
на ближайшую перспективу.
На основании расчетов будут приниматься рациональные, в том числе и
по материальным затратам, технические решения.
Программа позволит решать задачи проектирования подземных
вентиляционных сетей, выбирать необходимые вентиляторы, уточнять схемы
проветривания.
Таким образом, универсальный программный комплекс «VE –
Вентиляция» может широко и эффективно использоваться при проектировании
и эксплуатации предприятий цветной и черной металлургии, в оперативной
работе пылевентиляционных служб рудников, в специальных подразделениях
военизированных горноспасательных отрядов.
129
УДК 622.014.2
С.В. Корнилков,
университет)
С.В.
Исаков
(Уральский
государственный
горный
ОСОБЕННОСТИ ОЦЕНКИ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКИХ РИСКОВ ПРИ
ПРОЕКТИРОВАНИИ ОСВОЕНИЯ МЕСТОРОЖДЕНИЙ ПОЛЕЗНЫХ
ИСКОПАЕМЫХ
Осуществление предпринимательства в его любом виде связано с риском,
который принято называть хозяйственным, или предпринимательским. Опыт
развития всех стран показывает, что игнорирование или недооценка
хозяйственного риска при разработке тактики и стратегии экономической
политики, принятии конкретных решений неизбежно сдерживает развитие
общества, научно-технического прогресса, обрекает экономическую систему на
застой. Возникновение интереса к проявлению риска в хозяйственной
деятельности связано с проведением в России экономической реформы.
Хозяйственная среда становится все более рыночной, вносит в
предпринимательскую
деятельность
дополнительные
элементы
неопределенности, расширяет зоны рисковых ситуаций. В этих условиях
возникают неясность и неуверенность в получении ожидаемого конечного
результата, а следовательно, возрастает и степень предпринимательского риска.
По данным А.Ю.Перепелкина и Н.В.Львова (МПР России) [1] в 2001 году
на территории РФ действовало 14174 лицензии направо пользования недрами,
из них 2073 (15%) выданных для поисков, разведки и добычи полезных
ископаемых на условиях предпринимательского риска. Как правило, это
месторождения с категориями запасов С2 или Р. При этом среднеквадратичные
шибки подсчета запасов для категории С2 составляют 20 - 30% , а предельные
60 - 90% [2].
Количественная оценка уровня хозяйственного риска - обязательный
элемент технико-экономического обоснования любого проекта, идеи. Все виды
хозяйственны рисков подразделяются на три группы:
Первая группа рисков связанна с общей политической и экономической
ситуацией в регионе, стране, мире, в том числе как общеэкономических, так и
специфических, характерных только для РФ, факторов риска. В рыночной
экономике эта группа рисков учитывается увеличением, по сравнению с
депозитной ставкой, нормы дисконта.
Вторая группа рисков учитывает неполноту сведений
о рынке
производимой продукции, интересах и поведении участников их финансовом
положении и т.п. Эта группа рисков, наименее характерна для вновь
создаваемых мелких и средних горных предприятий, так как рынок сбыта их
продукции уже сформирован, а крупные участники этого рынка хорошо
известны, поэтому могут быть учтены вариьированием объема продаж.
Третья группа – индивидуальные или внутриэкономические факторы
130
риска, учитываемые и управляемые предпринимателем, оказывающие
непосредственное влияние на принятие решений, не только при оценке
эффективности инвестиций, но и при оптимизации параметров и технологий
производства.
Зачастую
при
инвестировании
освоения
месторождений
предприниматели стремятся избежать затрат на дополнительное изучение
месторождения, или же совместить эти работы по времени с сооружением
различных производственных объектов, с целью сокращения сроков освоения
месторождения.
Предпринимательские риски, связанные с недостаточной изученностью
месторождения относятся к третьей группе, так как они могут быть уменьшены
проведением комплекса геологоразведочных работ. Указанные виды рисков
могут быть учтены при принятии решения о дополнительном изучении
месторождения.
Определим математическое ожидание затрат на освоение месторождения
в случае проведения дополнительных геологоразведочных работ:
М1 = (Г + К)*(1-р) + Г*p,
где Г – затраты на проведение геологоразведочных работ; К – затраты
на строительство горного предприятия; p – вероятность (риск)
неподтверждения запасов.
При отказе от дополнительного изучения месторождения затраты
составят: М2 = К*(р-1) + К*р.
Вложения в геологоразведку будут выгодны если М1<М2 следовательно
должно выполняться условие Г < К*р.
Следует отметить, что даже в случае несоблюдения приведенного выше
условия решение о выборе стратегии может быть принято предпринимателем в
зависимости от его личного отношения к риску.
Окончательный учет факторов, характеризующих недостаточную
разведанность месторождения может быть осуществлен на основании
моделировании ситуаций с частичным неподтверждением запасов по объему и
качеству. В этом случае оценка, как показала практика наших исследований,
необходима экономическая оценка инвестиций с расчетом общепринятых
экономических показателей – NPV, IRR, PI. Для этих целей разработано
программное обеспечение, позволяющее осуществлять расчет денежных
потоков и соответствующих им показателей с учетом действующего в России
налогового законодательства о земле, недрах, охране окружающей среды.
Литература
1. Перепелкин А.Ю., Львов Н.В. Основные проблемы реформирования
системы
лицензирования
права
пользования
недрами.
http://www.geoinform.ru/mrr.files/ issues/articles/pere6-01.html, 2001.
131
2. Крейтер В.М. Поиски и разведка месторождений поездных ископаемых/
В. М. Крейтер. –М.: Недра, 1969. -364
УДК 622.271:681.3.06
В.Х. Кумыков (ВКГТУ им. Д. Серикбаева, г. Усть-Каменогорск)
О ПРИМЕНЕНИИ ПРОГРАММНЫХ КОМПЛЕКСОВ
ДЛЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ГЛУБОКИХ КАРЬЕРОВ
Строительство и эксплуатация глубоких карьеров требуют значительных
денежных и трудовых затрат, связанных в первую очередь с перемещением
больших объемов горной массы с применением дорогостоящих горных машин
и оборудования. Чтобы снизить величину капитальных и эксплуатационных
затрат технологические решения по выбору главных параметров карьера и
системы разработки следует принимать в сжатые сроки. При этом параметры
должны быть оптимальными, соответствовать горно-геологическим условиям
месторождения. Разработка и внедрение систем автоматизированного
проектирования карьеров (САПР-карьер) на базе экономико-математического
моделирования с применением программных комплексов и компьютерной
технологии позволяют решить указанные проблемы достаточно успешно. Для
широкого применения современных ЭВМ в настоящее время разработаны
математическое обеспечение и программные среды решения основных задач
проектирования рудников и карьеров, в первую очередь - наиболее трудных для
практической реализации– горно-геометрических. К наиболее совершенным
относятся известные программные комплексы как «MICROGRAPHIC», «COMPAS», «AUTO-CARD», «SURPAC», «MICROMINE» и другие.
Для горно-геометрического анализа и построения карьера на конец
отработки запасов полезных ископаемых сложных полиметаллических
месторождений на сегодняшний день наиболее совершенны программные
комплексы «SURPAC», «MICROMINE», разработанные и любезно
предоставленными для широкого пользования австралийскими фирмами.
Технические возможности программ достаточно большие. В широком плане
задачи, решаемые на их базе, условно можно разделить на две группы:
геологические и горно-графические. Назначение первой группы задач- это
геолого-информационное обеспечение рационального проектирования систем и
параметров при подземных и открытых горных работ. Структура задач:
выделение рудных и нерудных зон по данным интервального опробования
геолого-разведочных скважин; определение бортового содержания металла
(основной метод- метод вариантов). При возможности четкого разграничении
рудных и породных интервалов оконтуривание запасов руд ведется по
бортовому содержанию, приравненному промышленному содержанию. При
этом выделяются два вида контуров: собственно промышленный контур залежи
полезного ископаемого и контур типосортов руд в пределах промышленного
132
контура. В первом случае контур через меню «String» проводится вручную
через точки, характеризующие наименьшие значения минимального
промышленного содержания полезного компонента в выделенных рудных
интервалов скважин. Сортовой контур проводится также вручную по точкам,
определяющим
границы
распространения
типов
и
сортов
руд.
Геометризированные в приведенной последовательности контуры залежей руд
трансформируются в объемные модели месторождения полезных ископаемых,
служащих базой для проектирования рудников и карьеров. Вторая группа задач
(горно-графические) ориентирована на графический анализ карьерного поля
при установлении его конечных контуров. При этом с использованием
программных комплексов «SURPAC», «MICROMINE» можно решить
следующие конструктивные и технологические задачи:
1 Трассирование капитальных траншей при вскрытии спиральными
съездами.
2 Разработка схем вскрытие крутых и наклонных месторождений
тупиковыми съездами при расположении месторождения в труднодоступной
местности (стационарными и скользящими при расположении их по лежачему
боку).
3 Вскрытие карьерного поля спиральными съездами при значительных
размерах месторождения полезных ископаемых и устойчивых бортах карьера.
4 Вскрытие петлевыми съездами при автомобильном транспорте.
При всех схемах вскрытия в автоматическом режиме программы
позволяют получить план карьера на конец окончания горных работ в
прямоугольной системе координат и объемную модель карьера. Исходными
данными для построения пространственных моделей служат общие запасы
месторождения с их погоризонтным распределением до предельной глубины;
высота уступов; параметры капитальных траншей (длина, ширина, продольный
уклон). Для построения промежуточных контуров карьера в пределах
граничного в динамике развития горных работ (первый- по достижений
верхним уступом предельного контура, текущий коэффициент вскрыши
возрастает до максимальной величины, второй- нормальный период работы
карьера с текущим коэффициентом вскрыши, стремящимся к минимальному
значению, третий промежуточный контур, характеризующийся затуханием
горных работ в карьере при работе с минимальным текущим коэффициентом
вскрыши) технологу приходится рассчитывать только на собственный опыт,
так как при огромной организационной и технической загруженности у него не
остается времени и достаточных навыков составлять подпрограмму в тексте
общего программного текста. Это и не производительно. Рекомендации
разработчикам программных комплексов «SURPAC», «MICROMINE» по
расширению области их применения в горном деле, в частности, при
построении карьеров следующие:
1 В список данных включить «Параметры горизонтальной площадки
примыкания (длина, ширина)» при всех схемах вскрытия карьерного поля.
2 При вскрытии петлевыми съездами указать радиус закругления пели и
133
угол наклона откоса насыпи.
3 Обозначить в данных для построения карьера параметры дна карьера в
соответствии с площадью рудной залежи, подлежащей отработке открытым
способом.
4 По возможности автоматизировать процесс построения морфологии и
объема рудной залежи по данным скважинного опробования.
134
УДК 622.271:658.112.403
В.Х. Кумыков, С.Т. Капанов (ВКГТУ им. Д. Серикбаева,)
ПРИНЦИПЫ ДИНАМИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ ДЛЯ
ОПТИМИЗАЦИИ НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ ГОРНЫХ РАБОТ В КАРЬЕРЕ
При представлении карьера как сложной технологической системы
динамично развивающейся в пространстве и во времени добыча руд
рассматривается нами как многошаговый процесс принятии решений на
каждом временном отрезке t, tТ, характеризующем состояние рабочей зоны
(конструктивные и технологические параметры, интенсивность развития
горных работ, величина подготовленных и готовых к выемке запасов типосорта
руды и др.). (Т– время работы карьера с максимальной проектной
производительностью).
Задача состоит в создании подсистемы управления горными работами
обеспечивающими
плановую
добычу
сортов
руды
на
каждом
эксплуатационном горизонте по мере углубки карьера.
Для решения этой задачи предлагается метод многостадийной
оптимизации направления развития горных работ в карьере. Метод базируется
на идеях динамического программирования, концепции которого впервые
разработаны американскими учеными Р.Беллманом и Р. Калабой [1].
Вычисленный аспект метода в случае его реализации в системе
автоматизированного проектирования параметров карьера «САПР–карьер»
состоит в следующем.
Допустим, что в пределах j–го горизонта (j=1,k) есть сложный рудный
забой с суммарными достоверными запасами технологических сортов руд,
равными
n k
Q Д ij
i
(i= I , n ). Согласно утвержденному недельно-суточному
j
графику, это количество можно добывать различными способами. Примем
решение добывать руду раздельно по сортам при совместной отбойке на всю
высоту рудного уступа h. Тогда Q i - запасы i -го сорта руды, эффективность
выемки которых может быть выражена целевой функцией (функцией
полезности или величиной удельной извлекаемой прибыли). Ее числовое
значение зависит от количества и качества добываемого сырья в соответствии с
направлением развития и режимом горных работ.
Математическая формулировка задачи следующая: надо отыскать среди
всех возможных исходов плана добычи руд по сортам такую стратегию
управления горными работами, при которой целевая функция достигала бы
своего максимального значения на каждой стадии разработки по мере развития
рабочей зоны карьера. Аналитическое выражение задачи в данной постановке
имеет вид:
135
Поi( K ) max Поi1 (Qij1 ) Поi2 (Qij 2 ) ...... ПоiK (QijK )
(1)
при условиях
(1) Qij1 0,.....Qij K 0 - запасы неотрицательны
n
(2)
K
Q
i 1 j 1
ij
QБ , i 1, n; j 1, K
- суммарные запасы всех сортов руд,
извлекаемых с горизонтов, не меньше балансовых в контуре карьера.
Для решения задачи требуется составить рекуррентные формулы,
используя основное свойство метода динамического программирования,
согласно которому для любого изначального состояния после некоторого этапа
решения вся совокупность последующих шагов будет составлять оптимальную
стратегию по отношению к состоянию, к которому пришли по результатам
исходного этапа решений [2.
На основании свойства аддитивности функции (1), оптимальные исходы
поиска траектории углубки карьера для управления технологическим
процессом добычи руд по сортам предыдущих шагов суммируются до момента
начала нового поиска максимума функции последующих стадий. Поэтому
рекуррентная формула стратегии поиска на последующем шаге будет иметь
следующую структуру:
П оij1 (Qij 1 ) max П оij1 (Qij 1 )
O≤ Qij 1 ≤ OБ
x (j1)1 x (j0)1 x (j2)1
П оij K (Qij K ) max П оij K (Qij K ) П оij K 1 (Qij K 1)
(2)
O≤ Qij K ; Qij K 1 ≤ OБ
x(j1)K x(j0)K x(j2)K ; x(j1)K 1 x(j0)K 1 x(j2)K 1
Выражение (2), означает, что максимальное значение функции (I)
достигается при расположении разрезных траншей на j-м и j-1-м горизонтах в
области углубки x(j1)K x(j0)K x(j2)K ; x(j1)K 1 x(j0)K 1 x(j2)K 1 в пределах рабочей зоны
карьера, если запасы на них не отрицательны, jk.
Из структуры рекуррентной формулы следует, что для отыскания
оптимальной стратегии решения задач многошаговых технологических
процессов однородной размерности, надо испытать не все варианты, а лишь
оптимальные выходы. Это возможно благодаря замене трудоемких вычислений
по отысканию экстремума целевой функции по Х(jk) переменным в исходной
задаче оптимизаций, в каждой из которых экстремум функции отыскиваем
только по переменной Отсюда следует, что планируя многоходовую стратегию
поиска оптимальной траектории углубки с верхнего на нижележащий горизонт,
136
необходимо выбирать управление на каждом из них с учетом возможных
выходов на последующих горизонтах по оптимальному положению
вскрывающей горной выработки в области x на j-м и j-1 горизонтах.
Согласно методу, процедуру поиска оптимального направления углубки
карьера начинаем с самого последнего горизонта карьера, для которого не
существует последующих шагов, могущих повлиять на выбор управления на
последней стадии.
Результатом такого методического приема является набор или
совокупность оптимальных управлений для данной стадии для любых
возможных состояний входа последней, т.е. на временном отрезке работы
карьера t, tТ в области x j -го горизонта.
Задача оптимизаций направления углубки решена нами для трех карьеров
Жайремской группу барит-полиметаллических месторождений с целью
организации посортной добычи пяти технологических сортов руд, выделенных
по результатам геолого-технологического картирования рудного поля,
проведенного с участием ВНИИцветмета.
В качестве целевой функции использовано аналитическое выражение
коэффициента полезности вида (3)
Qб
n k
n k
1 ij
1 k Vj
ij
Д
R
Q ij
/ П oi
(3)
1
1 ij
j
j
i j ij
i j
в области углубки в пределах рабочей зоны карьера x (j1)1,K x (j0)1, K x (j2)1,K
Функция (3) приобретает сой максимум при следующих ограничениях
(k )
n
(1)
k
Q
Д
ij
i 1 j 1
- максимальное извлечение руды
max
соответствует установленной области и направлению углубки карьера
n
(2)
k
С
i 1 j 1
n
oij;
k
C pij Ц оij - затраты на добычу и переработку рудной
i 1 j 1
массы не превосходят суммарной извлекаемой ценности руды.
(3)
1
k u - производительность карьера не больше
Ар (1 К р ) QБ
1
величины извлекаемых запасов сырья.
В формулах приняты следующие обозначения:
kи ,
коэффициент
извлечения,
kр –
коэффициент
резерва
производительности;
ρ - качественные потери руды, обусловленные сложностью контакта
руда-порода, руда-руда худшего качества, доли ед.;
η – объемные потери руды i-го технологического сорта, доли ед.;
Vi – объем пустых пород горизонта добычи, м3;
Qijб - часть запасов руды снятых с баланса предприятия в результате их не
137
подтверждения эксплуатационной разведкой, т;
~i - объемный вес не подтвердившихся запасов руд, т/м3;
QijД - достоверные запасы руды i-гo сорта i-го горизонта, т;
- комплексный показатель качества, учитывающий флотационную
активность руд и извлечение металла в концентрат, доли ед. ( =0,8).
Задача решалась в САПР на основе рабочей программы "Поиск",
разработанной на алгоритмическом языке ФОРТРАН-1У, версия 2, с
использованием серии параллельных геологических разрезов и погоризонтных планов. Достоверность результатов подтверждена принятием к
проектированию разработанных рекомендаций второй очереди развития
рудника открытых работ Жайремского ГОКа.
Календарный график добычных работ, разработанный с учетом
возможных изменений схемы вскрытия, повысил эффективность работы
комбината за счет стабилизации качества товарной руды и частичной
ликвидации отставания вскрышных работ.
Основные выводы:
1 Предложенный метод и критерий оптимизации позволяют установить
положение вскрывающих горных выработок на смежных горизонтах для
организации добычи многосортных руд в режиме усреднения качества рудной
массы.
2. Эффективность добычи руд можно повысить за счет изменения схемы
вскрытия горизонтов в соответствии с направлением развития горных работ.
3 Разработанная методика применима для организации посортной добычи
практически на всех рудниках открытых работ, осуществляющих управляемую
добычу твердых полезных ископаемых, в том числе при разработке угольных и
горючих сланцев месторождений.
Литература
1. Беллман Р., Калаба Р. Динамическое программирование и современная
теория управления: пер. с англ. -М.: Наука, 1969. -118 с.
2. Кумыков В.Х. Выбор метода и критерия оптимизации направления
развития горных работ в карьерах // Тр. ин-та/ ВНИИцветмет. –УстьКаменогорск: 1983.- с.68-72
3. Кумыков В.Х. Совершенствование методики определения развития
горных работ // Комплексное использование минерального сырья. Алма-Ата: 1992.- № 8.- с. 17-21
138
УДК 622:658.011.56
О.В. Мусихина, А.Д. Стариков (Уральский государственный горный
университет)
ТЕХНОЛОГИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ГОРНО-ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ
РАСЧЕТОВ НА БАЗЕ ОБЩЕДОСТУПНЫХ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ
Горно-геометрические расчеты относятся к группе горно-геологических
задач, решение которых связано с геометрическим анализом карьерного поля,
т.е. с оценкой объемов полезного ископаемого и учета его пространственного
размещения в массиве горных пород и их качественных характеристик. От того,
насколько точно осуществляются горно-геометрические расчеты (далее ГГР)
зависит эффективность технико-экономической оценки месторождения и
качество календарного планирования горных работ в процессе отработки.
В связи с этим большое внимание уделяется проблемам автоматизации
процесса горно-геометрических расчетов.
На сегодняшний день рынок программного обеспечения предлагает
широкий спектр программных пакетов для проектирования горнотехнических
систем разной сложности, содержащих инструменты для ведения горногеометрических расчетов.
Зарубежные профессиональные интегрированные системы, которые
могут решать задачи ГГР на том уровне, которого требует современный рынок,
пока доступны лишь немногим проектным и горнодобывающим организациям
в виду их высокой стоимости и повышенных требований к техническому
обеспечению, а также к уровню подготовки пользователей.
Однако методика и математическое обеспечение выполнения горногеометрических
расчетов
в
интегрированных
профессиональных
проектирующих системах идентичны тем, что используются в небольших
общедоступных
программных
пакетах,
решающих
локальные
горнотехнические задачи, что делает возможным их альтернативное
использование в противовес дорогостоящим профессиональным системам при
условии их работы в эффективной компьютерной технологии.
Компьютерная технология ведения горно-геометрических расчетов
представляет собой совокупность «позадачных» действий, осуществляемых в
разных программах и обеспечивающих последовательное решение
поставленной задачи, а также набор инструментальных средств и методических
указаний, позволяющих осуществлять горно-геометрические расчеты в
наглядной форме и с наибольшей точностью.
В технологии автоматизированных горно-геометрических расчетов
выделяются пять основных стадий, представленных на рис.1.
На «стадии анализа исходных данных и выбора программного
139
обеспечения» осуществляется оценка объема и типа исходной информации по
месторождению, определяются контуры подсчета запасов, месторождение
классифицируется по группе геологической сложности. На основе анализа
производится выбор программного обеспечения, содержащего такой набор
системных инструментов, который поддерживает наиболее оптимальный
способ геологической оценки для данного типа месторождения.
Рисунок - Общая схема технологии автоматизированных
горно-геометрических расчетов
Стадия создания информационной базы для ведения ГГР делится на два
этапа. На первом этапе отобранные для ведения ГГР исходные данные
преобразуются в электронный вид, единственно возможный для ведения
автоматизированных горно-геометрических расчетов. Второй этап – создание
модели месторождения и горных выработок, является необходимым для
предложенной компьютерной технологии. Целью моделирования горногеометрических объектов, в этом случае, является формирование базы данных
в виде одной модели или нескольких моделей, на основе которых наиболее
точно и наглядно осуществляется процесс автоматизированных горногеометрических расчетов.
Стадия «оценки погрешности модели месторождения» необходима для
установления степени адекватности модели и подтверждения возможности
дальнейшего ее использования при выполнении автоматизированных ГГР.
На стадии «ведения ГГР» с помощью системных средств выбранного
программного обеспечения и согласно методике геологической оценки
месторождения осуществляется непосредственно подсчет объемов полезного
ископаемого и вскрыши в заданных контурах ведения горных работ.
Основной проблемой такой технологии является синтез ее структуры,
согласование форматов входных и выходных данных различных программных
пакетов, входящих в технологическую линию.
Примером успешной
140
реализации предложенной компьютерной технологии является совместная
работа таких программных средств как AutoCAD, Mechanical DeskTop и Surfer,
обеспеченная их совместимостью по форматам данных.
УДК 622.1
А. И. Науменко (НПП Геокосмос, г. Москва)
ЛАЗЕРНОЕ СКАНИРОВАНИЕ И МАРКШЕЙДЕРСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
ГОРНЫХ ВЫРАБОТОК
Одним из важных факторов, определяющих современное состояния
технологий производства маркшейдерских работ, является активное внедрение
технологий воздушного и наземного лазерного сканирования. Эти технологии
обеспечивают автоматизацию процессов сбора информации для создания 3D
моделей объектов (местности, карьеров, горных выработок, зданий и
сооружений и т.д.), что обеспечивает их интенсивное внедрение в различных
отраслях науки и производства. Одними из первых потребителей этих
технологий стали горные предприятия. По их заказу производилась съемка
горных выработок, тоннелей. По прогнозам наших специалистов, к 2010 году
основной объем производства маркшейдерских съемочных работ будет
выполняться на основе технологий лазерного сканирования.
Лазерное сканирование (лидарная съемка) обеспечило технологический
прорыв в информационных технологиях и пространственном моделировании
объектов. Это - актуальная задача для горных предприятий в части
маркшейдерского мониторинга горных работ и моделирования горных
выработок. Применение программных средств, таких как DataMine, MineScape,
Gemcom и др., для решения различных горно-технических задач связано с
размерами территорий, отснятых для построения геологических моделей
месторождений и маркшейдерских моделей горных выработок. Это
действительно большие объемы информации и большие расходы на
производство маркшейдерских работ, принимая во внимание площади таких
гигантов, как угольные разрезы Казахстана в г. Экибастуз. Именно на этих
разрезах в Казахстане, уже в середине 80-х годов применялись методы
компьютерного моделирования для планирования горных работ на основе
результатов маркшейдерской аэрофотосъемки. Эти технологические внедрения
и новации признавались для своего времени лучшими, и получили высокую
оценку Министерство угольной промышленности бывшего СССР. Автору
статьи удалось принять участие в разработке программного обеспечения этих
работ и сохранить яркие впечатления о квалификации и профессионализме
горняков Казахстана.
«Геокосмос», ведущая российская компания в области воздушного и
наземного лазерного сканирования, имеет богатый опыт производства работ,
связанных с построением 3D моделей для нефтегазовой и горнодобывающей
промышленности. Этот опыт позволяет не только развивать и
141
совершенствовать технологии, но и распространять его среди наших
многочисленных партнеров. На основе нашего опыта разработан мобильный
комплекс для съемки карьеров, который включает: автомобиль повышенной
проходимости (Нива), лазерный сканер Riegl LMS-Z420i на специальной
виброплатформе, спутниковые приемники GPS фирмы Trimble, бортовой
компьютер и ряд дополнительных аксессуаров.
Продолжительная эксплуатация измерительного комплекса подтвердила
его высокую эффективность и надежность. Современные технологии
воздушного лазерного сканирования позволяют за один аэросъемочный день
снимать до 200 кв. км площадей угольных разрезов. Не менее впечатляющие
результаты достигаются по скорости формирования текстурированных моделей
объектов. Так, на формирование одного фрагмента обработки (150-200гектар)
затрачивается не более 5 минут камерального времени. Обработка выполняется
в программном обеспечении GKModeler, разработанном специалистами
компании «Геокосмос».
Рисунок - Пример текстурированной модели – пространственной 3D модели и цифрового
аэрофотоснимка
Текстурированные цифровыми фотоснимками 3D модели значительно
повышают информативность результатов, которые могут использоваться не
только маркшейдерскими службами, но и подразделениями геологической
эксплуатационной разведки. При четких цветовых контактах полезного
ископаемого и вмещающих пород легко дешифрируются и определяются
контуры выхода полезного ископаемого на поверхность карьера.
Лазерное сканирование относится к дистанционным методам измерения,
что является важным для обеспечения безопасности выполнения работ на
горных предприятиях. Сканирующие системы фирмы Riegl для наземного
лазерного сканирования производятся «по замкнутой схеме» – внутренняя
камера прибора герметична и заполнена инертным газом. Такая конструкция
позволяет разрабатывать на основе этого прибора измерительные системы во
взрывобезопасном исполнении.
В заключение необходимо отметить благоприятную ситуацию для
142
внедрения таких технологий на горных предприятиях Казахстана. Из всех стран
СНГ именно в Казахстане выполняются наибольшие (после РФ) объемы работ,
связанные с применением методов воздушного и наземного лазерного
сканирования с непосредственным участием компании «Геокосмос».
УДК 622.271
С.И. Петрович, М.А. Файзулин, Н.Г. Стукалова (РГП "НЦ КПМС РК")
М.М. Турдахунов, В.Н. Ащеулов, В.Д. Щерба (АО "ССГПО")
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ОПЕРАТИВНОГО
ПЛАНИРОВАНИЯ ДОБЫЧИ И ОТГРУЗКИ ЖЕЛЕЗНЫХ РУД НА КАРЬЕРАХ
АО «ССГПО»
В оперативном планировании ведения горных работ при составлении
недельно-суточных планов-графиков добычи и отгрузки руды на обогатительную
фабрику (ОФ) для рациональной увязки работ добывающего и
перерабатывающего производства предлагается использовать технологические
обогатительные характеристики (ТОХ) руд, полученные по фактическим
результатам работы ОФ.
Для железорудных месторождений при решении задачи формирования
оптимального недельно-суточного плана-графика ведения горных работ в
качестве критерия оптимальности целесообразно использовать максимум
получаемой массы концентрата из объема руды, планируемого к добыче.
В ранее разработанных математических моделях задачи рационального
управления потоками многокомпонентных руд [1] отсутствуют специальные
уравнения, обеспечивающие рациональный режим работы промежуточных
складов. Это при недостаточном количестве блоков и ограниченной их
производительности не обеспечивает получения оптимального решения при
раздельной подаче различных сортов руд на ОФ (в случае вогнутых вниз
зависимостей ТОХ).
Поэтому ниже предлагается математическая модель задачи оперативного
планирования, которая позволяет рациональным образом управлять процессами
накопления руд на внутрикарьерных складах с последующей отгрузкой их по
рациональному графику на ОФ. Она имеет следующий вид.
Необходимо найти максимум функции цели, представляющей собой
сумму масс концентрата, получаемых при переработке руды анализируемого
карьера в каждый выделенный интервал недельно-суточного плана:
T
F Q t f ( t ) max ,
t 1
(1)
При этом должны быть выдержаны следующие ограничения:
I
S
i 1
s 1
x i, t x s, t Q t , t 1, T ,
(2)
143
T
x i, t Zi , i 1, I ,
t 1
I
S
i 1
s 1
(3)
x i, t i x s, t s, t - Q t t 0, t 1, T ,
(4)
x i, t q i, t_max , i 1, I, t 1, T ,
(5)
T
x i, t q i, max , i 1, I ,
(6)
t 1
n 1, T, i, j I, j i ,
x j, t y n,i 0
x i, t x j, t θ max_i, j, n
(7)
t 1
n
x i, t y n,i Z i
H
x s,t x h, t rs, t 1 rs,t -1 0 ,
h 1
t 1, T, s 1, S ,
(8)
(9)
rs,t 1 R s , t 2, T, s 1, S ,
где: T – общее количество временных отрезков, на которые
технологически и организационно целесообразно разбить планируемый период;
Qt – общая рудная масса, которая по плану должна быть отгружена для
переработки на ОФ в t-й отрезок времени, тыс. т.; αt – средневзвешенное
содержание железа в рудной массе, отправляемой на фабрику в t-ый отрезок
времени, %.; f(αt) – функция, отображающая получаемую массу концентрата
при переработке на ОФ 1000 тонн руды с данного карьера с содержанием в ней
железа, равным αt, т/тыс.т; I – общее количество блоков в данном карьере, из
которых возможна отправка рудной массы на ОФ, минуя промежуточные
рудные склады; xi,t – масса руды, добываемая из i-го блока и отправляемая
непосредственно на ОФ в t-й отрезок времени, тыс. т; S – общее количество
промежуточных складов руды; xs,t – масса руды, отправляемая на ОФ с s-го
промежуточного склада в t-й отрезок времени, тыс. т; Zi – суммарная масса
руды, подготовленная к выемке в i-ом блоке на начало планового периода, тыс.
т; i – содержание железа в руде i-го блока, %; s,t – содержание железа в
рудной массе, отправляемой на ОФ с s-го промежуточного рудного склада в в tый отрезок времени, % ; qi,t_max – максимально допустимая масса добываемой
руды из i-го блока в t-й отрезок времени, установленная по технологическим
или организационным условиям, тыс. т.; qi,max – максимально допустимая
масса добываемой руды из i-го блока за весь планируемый период времени,
тыс.т.; yn,i – дополнительно вводимая в модель переменная, отображающая
остаток запасов в i-ом блоке после завершения некоторого n-го количества t-ых
отрезков времени; j – индекс блока, в котором могут быть начаты работы после
окончания работ в предшествующем i-ом блоке; θ max_i,j,n – максимальная
суммарная масса добываемой руды из последовательно отрабатываемых i, j-х
блоков в один и тот же t-й отрезок времени (в данном случае n = t), тыс. т; xh,t –
масса руды, добываемая из h-го блока и отправляемая на s-ый рудный склад в
144
t-й отрезок времени, тыс. т; Rs – емкость s-ого рудного склада, тыс. т; rs,t-1 –
масса руды, оставшаяся в s-ом рудном складе на начало t-го отрезка времени,
тыс. т; rs,t+1 – масса руды, остающаяся в s-ом рудном складе на конец t-го
отрезка времени, тыс. т; H – общее количество блоков в данном карьере, из
которых возможна отправка рудной массы на s-ый склад.
Уравнением вида (2) формируется суммарный поток руды
непосредственно с i-ых блоков и s-ых промежуточных складов на ОФ в
каждый зафиксированный t-ый отрезок времени. Уравнением вида (3)
ограничивается сумма добываемых в t-й отрезок времени рудных масс из
каждого запланированного к отработке в данном плановом периоде i-го блока,
которая не должна превышать подготовленных к выемке запасов руды в нем. С
помощью балансовых уравнений вида (4) определяется средневзвешенное
содержания железа в рудной массе, отправляемой на переработку на ОФ в t-ый
отрезок времени.
Неравенства вида (5) и (6) ограничивают максимальную массу
добываемой руды в i-м блоке в каждый фиксированный отрезок времени и за
весь планируемый период соответственно.
Уравнениями вида (7) обеспечивается выполнение допустимого порядка
отработки отдельных блоков. С помощью уравнения вида (8) соблюдается
баланс рудных масс, проходящих через s-ый рудный склад в каждом t-ом
отрезке времени. Уравнением вида (9) ограничивается остающаяся масса руды
в каждом s-ом рудном складе в конце каждого t-го отрезка времени, которая не
должна превышать его емкости.
Приведенная математическая модель (1) - (9) представляет собой
достаточно сложную задачу нелинейного математического программирования
из-за появляющихся нелинейностей несепарабельного характера в функции
цели (1) и ограничительных условиях (4).
При реализации она разбивается на две последовательно решаемые
задачи. В первой из них для каждого t-го интервала фиксируются исходные
суммарные значения рудных масс, после чего отыскиваются методом
сепарабельного программирования рациональные значения содержания железа
в подаваемых на ОФ рудных массах, при которых обеспечивается получение
максимального значения функции цели.
Во второй задаче, фиксируя полученные на предшествующей итерации
значения Qt и αt в качестве исходных, формулируется математическая модель в
виде нелинейной задачи математического программирования, которая
относительно переменных Qt и αt реализуется «методом аппроксимирующего
программирования» [2].
Опробование разработанной математической модели и метода ее
реализации на Соколовском карьере АО «ССГПО» в феврале 2006 г. позволило
увеличить выход концентрата, получаемого из руды данного карьера, на 0,667
%.
Литература
145
1. Petrovich S I, Faizulin M A, Stukalova N G. Control of Ore Flows at Opencast. Kalgoorlie: The Australasian Institute of Mining and Metallurgy, 2003. –
Twelfth International Symposium on Mine Planning and Equipment Selection, 23 –
25 April 2003, Kalgoorlie, Western Australia. – P. 455-457.
2. Муртаф Б. Современное линейное программирование. Москва: Мир,
1984.
146
UDC 551.24.02
S.V. Porshnev, A.V. Paranichev, A.M. Mukhametshin, V.P. Bitjutsky (Mining Institute of Russian Academy of Science, Ural Branсh)
GEOINFORMATION MONITORING SYSTEM APPLICATION IN ACCORDANCE WITH IEC 61508 STANDARD ON FUNCTIONAL SAFETY
The task of functional safety increasing is of great interest for all industrial enterprises subjected to risk of emergency. IEC 61508 Standard concerning functional
safety guarantee for electrical/electronic/programmable electronic safety-related systems (E/E/PESs) has spread world wise due to the following characteristics: generality,
accuracy, flexibility. It addresses design and assessment methodologies that must be
used to ensure the E/E/PESs are safe. As the example of such application we consider
geoinformation monitoring system for social and industrial infrastructural objects being investigated by us. [1]
Methodical, metrological support and software
1
3
2
4
Database
5
6
7
Knowledgebase
Fig. 1. General structural scheme of the developed geoinformation system
(1 – investigated object, 2 – sensors, 3 – matching device, 4 – data collection unit, 5 –
preliminary information handling subsystem, 6 – subsystem of properties, structure,
composition and state for the object being controlled, 7 – decision-making subsystem
on the base of the expert assessment)
The most general flow-chart of geoinformational system is shown in Fig. 1 illustrating the various parameters of object investigation registered by sensors (2) and
transmitted to the data collection unit (4) through the matching device (3). This received
data are sent to the preliminary information handling subsystem in which the tolerance
analysis of registered signals on the basis of statistical data kept in the database. The signals having at least one unacceptable parameter are passed to the subsystem (6) to establish whether the current situation in the system fails or not. Taking into account
147
knowledgebase storing emergency situation information on many parameters, the identification of the registered signals being out of the tolerable limits both with the analysis of
the other characteristics state at the same object occurs. Then providing that exceeding of
tolerance limits on the other sensors (not less than 2) is observed the signal of emergency
situation will be formed and passed to the expert estimation subsystem (7).
Risk estimation is occurred by the Safe Integrity Level (SIL) identification corresponding to eventual negative effect on human health as presented in the Table 1.
Table 1
SILs regarding IEC 61508
SIL gradation
SIL 4
possible negative effect on human health
a lot of sacrifices
SIL 3
some fatal accident
SIL 2
single sacrifice
SIL 1
less than SIL 1
appraiser status
requirement
independent organization
independent
branch
development level
requirement
almost work of art
extremely high
not less than ISO
independent
9001
specialist
personal injury
satisfactory
independent meeting the risk level requirements for object in operation
Substantially, 3 key areas of the IEC 61508 include requirements which must be
met in order to compliance with the standard to be claimed. These are:
1) quantified failure probability;
2) hardware fault tolerance;
3) avoidance and control of systematic faults.
The first point is to ensure that the failure probability of each safety function
due to the following failure causes is lower than the specified target failure measure:
random failures of hardware components within the E/E/PES, common cause failures, within the E/E/PES, and failures of any data communication processes used to
support safety functions.
The second point is the effect of random hardware failures can be modeled by using traditional reliability and availability analysis techniques (for example, IEC 615086 gives guidance on the use of reliability block diagrams) and other techniques such as
Markov analysis may be used. The limit applying to any particular subsystem, which
may be single part of all the system, is a function of the: hardware fault tolerance of the
subsystem, fraction of failures of the subsystem which can be regarded as “safe”, and
degree of confidence in the behavior of the subsystem under fault conditions.
However, unfortunately, there is no specific requirement to undertake a quantitative analysis with regard to human factors. At the same time there is a general requirement that the design of the system should take into account human capabilities
and limitations.
The third point is to detect and eliminate faults called systematic ones which
148
will always result in a failure when a particular combination of circumstances occurs.
IEC 61508 recommends the certain measures and techniques implemented during the
design phase.
As far as hardware design and development (IEC 61508-2) are concerned these
are: observance of guidelines and standards, Project Management, structured design,
modularization. In addition, it must be used one of the following interchangeable
techniques: use of well-tried components, application of semi-formal methods (for
SIL 3 and 4 formal methods are also recommended), Checklists, Simulation, Inspection of the hardware or running through the hardware.
Measures and techniques is implemented to avoid introduction of faults during
software design and development (IEC 61508-3) are the following: fault detection
and diagnosis, error detecting and correcting codes, failure assertion programming
(interchangeable by the one of these: safety bag techniques, diverse programming,
recovery block, backward or forward recovery, re-try fault recovery mechanisms or
memorizing executed cases), graceful degradation, structured or formal methods or
semi-formal methods.
It should be noted here that it is not recommended to use artificial intelligence
(also called as fault correction), and dynamic configuration. We particularly note the
previous use of both hardware and software that should be used with extreme caution,
especially in relation to programmable electronic systems, because even minor differences between a previous application may cause unrevealed systematic faults. In this
case key factors are the reliability of the records of past failures and the match between the previous conditions of use and those which will be experienced in the intended application.
All of these recommendations we have taken into consideration as thoroughly as
possible at realization of geoinformation monitoring system for social and industrial
infrastructural objects. Having considered all possible causes of failure including random hardware faults, systematic faults in both hardware and software and human factors, we’ve got an opportunity to design the safety-related system.
Reference:
1. Mukhametshin A.M., Bitjutsky V.P. The complex geophysical monitoring of rock
massif for predicating the rock bump at the local points // Materials of 3-rd Vserossiyskaya Conference with International parting “New Informational Technologies at Discrete Structure Research”-Tomsk, 2000, pp. 154-157.
2. Wilkinson S. Overview of IEC 61508 Design of electrical/electronic/ programmable electronic safety-related systems, “Computing and Control Engineering Journal”, 2000, vol. 11
3. Smith D., Simpson K., Functional safety. Simple guidance to application IEC
61508 and related standards, Moscow, “Publishing house “Technologies” Ltd.,
2004, 208 p.
149
UDC 528. 4:004
S.V. Porshnev, A.V. Paranichev (Mining Institute of Russian Academy of Science,
Ural Branch)
GEOINFORMATION SYSTEM AS A BASE OF BUILDINGS AND CONSTRUCTIONS SERVICE QUALITY ESTIMATION
Recently civil assignment objects have been frequently subjected to emergency
situation caused by natural and man-caused effects. It’s sufficient to remind the fact
of roof damage at the Moscow Basmanny market in February 2006. In order to avoid
similar cases it is necessary to put into practice the continuous control of current state
of the building subjected to the danger of destruction. The noted circumstance defines
the necessity of development and introduction of geoinformation systems (GISs) accomplishing the object state monitoring for social and industrial infrastructure of human environment.
Practical application of the GISs under development is required to implement
safety control process realization at as high level as is assigned. It gives possibility to
consider the process of GIS service as realization of the required quality level. At this
connection the realization of the GIS has a little difference with the maintenance of
the safety-related quality management system.
This point states the necessity of meeting the requirements prescribed by appropriate standards on functional safety and quality management. It is the IEC 61508 and
ISO 9001 which provide the possibility of GIS realization on international level of
the safety assurance and the quality control. Further we consider the task of check to
safety from the position of the standards mentioned above.
IEC 61508 Standard concerns the problem of the functional safety guarantee for electrical/electronic/programmable electronic safety-related systems. The most general conception of IEC 61508, so-called Overall Safety Lifecycle, includes the following activities:
1. Implementing the Hazard and Risk Analysis;
Developing and
maintenance of the
documentation under
leadership control
Nonconformity
analysis at the
control system of
quality and functional safety
Fig. 1. Areas of GIS objects Overall Lifecycle and analysis in compliance with requirements of IEC 61508 and ISO 9001 Standards
150
Table 1
Areas of GIS Overall Lifecycle
Area number
Area of
Functional area
using the safety system control of quality and functionobjects
al safety being used for the
I
safety system objects
analysis of conformity check of meet the functional
to the safety system ob- safety requirements regarding
jects application reIEC 61508 based on the Quality
II
quirements
System Management ISO 9001
discontinuation of the
shutdown and/or utilization of
safety system objects
the safety system objects
III
application
2. Verification and Validation at the system testing;
3. System Installation;
4. Planning and Audit of system service;
5. System Decommission.
It should be noted that the ISO 9001 Standard is the only referred to the IEC
61508, therefore their compliance at the safety requirements elaboration is supposed
to be of serious interest. Having considerated the Overall Safety Lifecycle activities
we have found out the following shareable areas (Table 1 and Fig. 1):
developing and maintenance of the documentation under leadership control;
nonconformity analysis for the control system of quality and functional safety.
We have shown the interactions and discrepancy of these standards in details in [1]
where the mentioned areas were thoroughly illustrated. We particularly note here the
safety requirements in accordance with IEC 61508 may be considered as input to product realization ,being the GIS in this case, whereas satisfactory service of GIS is an output.
Thus, the strategy of the standards under consideration allows to realize the safetyrelated GISs. In order to introduce generality and flexibility of the obtained decision it
should be taken into account that the standard are complementary with each other.
1.
2.
3.
4.
Reference:
Paranichev A.V. Comparable analysis regarding Functional Safety IEC 61508
and Quality Management System ISO 9001, “Pribori”, 2005, no. 11, pp. 39-54;
EN ISO 9000:2000(E), Quality managemant systems – Fundamentals and vocabulary. 2 Edition, 2000. 39 с.
EN ISO 9001:2000(E), Quality managemant systems – Requirements. 3 Edition,
2000. 38 с.
Smith D., Simpson K., Functional safety. Simple guidance to application IEC
61508 and related standards, Moscow, “Publishing house “Technologies” Ltd.,
2004, 208 p.
151
УДК 622.271 (062)
В.В. Проходов, Н.С. Михайлов (ДГП «ВНИИцветмет»)
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОТЕРЬ И РАЗУБОЖИВАНИЯ ПРИ ВЫЕМКЕ
БАЛАНСОВЫХ РУД С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЕОИНФОРМАЦИОННОЙ
СИСТЕМЫ SURPAC
Одной из задач, возникающих при проектировании добычных блоков в
ходе отработки месторождений полезных ископаемых, является достижение
рационального соотношения объемов потерянной в недрах руды и прирезанной
пустой
породы,
неизбежных
при
разработке
сложноструктурных
месторождений вследствие целого ряда причин. В общем случае эта задача
может быть сформулирована следующим образом: при однозначно заданной
конфигурации рудного тела в пределах выбранных горизонтов разработать
вариант добычного блока, обеспечивающий достижение экстремума какоголибо критерия. Ограничениями при построении вариантов добычного блока
выступают принятая система разработки, свойства руд и вмещающих пород,
используемое технологическое оборудование и т.д. Одной из основных
подзадач в ходе решения этой задачи является оценка объемов потерь и
разубоживания, которая может быть получена с использованием различных
методов: от самых простых, дающих грубую приблизительную оценку, до
достаточно сложных с применением громоздкого математического аппарата.
Развитие компьютерных технологий для решения задач горного
производства привело в последнее время к появлению на рынке программных
продуктов ряда специализированных программных комплексов, оснащенных
мощными трехмерными графическими редакторами, позволяющими решать эту
задачу напрямую практически с любой степенью точности.
Одним из таких программных комплексов является геоинформационная
система (ГИС) Surpac, обладающая возможностью построения объемных
объектов в реальном трехмерном пространстве и встроенными функциями для
объединения и пересечения объемных тел, что позволяет использовать ее для
непосредственного определения объемов потерянной руды и примешиваемой
породы в вариантах отработки эксплуатационного блока.
Общая схема определения объемов потерь и разубоживания с
использованием ГИС Surpac выглядит следующим образом:
- отстраиваются каркасная и блочная модели рудного тела в пределах
выбранных горизонтов;
- разрабатывается каркасная модель добычного блока;
- с использованием встроенной функции ГИС Surpac «Outersect
3DM/3DM» (пересечение трехмерных тел) определяют модели потерь и
разубоживания, при этом для определения модели потерь необходимо
сначала выбрать модель рудного тела, затем модель добычного блока, а
для получения модели разубоживания порядок выбора моделей обратен;
152
- с использованием встроенной функции ГИС Surpac «Obj Report» (отчет
об объемной модели) определяют объемы потерянной руды и
разубоживающей породы.
Основную сложность в данном алгоритме представляет шаг разработки
вариантов добычного блока, который индивидуален для каждого предприятия.
Данная методика была апробирована и рекомендована АО «Жайремский
ГОК» для проектирования блоков на карьерах Ушкатын-III и Жомарт.
Для условий карьеров Жайремского ГОКа модели рудных тел и блоков
разрабатывались в пределах добычного уступа. Нормативный контур
добычного блока разрабатывался с учетом вариантности положения
нормативного контура в зоне сложной морфологии рудных тел от
максимальных потерь и нулевого разубоживания до, наоборот, максимального
разубоживания при нулевых потерях руды.
Отстраивая контур отработки в зоне сложной морфологии участка
рудного тела (не менее 5 по ее ширине с равными интервалами разбивки) и
оценивая варианты по величине прибыли на 1т балансовых запасов, находим
оптимальный вариант выемки по максимуму прибыли.
В качестве примера использования данной методики приведен блок 11
рудного тела №6, для которого отстроены два варианта добычного блока.
Объемная модель рудного тела отстраивалась по планам горизонтов 312,
318 и 324 м (рисунок 1).
Рисунок 1 – Объемная модель рудного тела №6 в пределах горизонтов 312324 м, блок 11
Вариант №1 добычного блока был отстроен следующим образом. Контур
добычного блока на горизонте 324 м отстроен с учетом вышеприведенных
рекомендаций, а контуры для горизонтов 318 и 312 м получены смещением
контура добычного блока на горизонте 324 м в сторону падения рудного тела
под углом примерно 75,6.
153
При разработке варианта №2 контуры добычного блока для каждого из
горизонтов разрабатывались автономно с учетом вышеприведенных
рекомендаций.
Для варианта №1 вычисленные с использованием средств ГИС Surpac
суммарный объем потерянной руды составил 380,2 м3, суммарный объем
разубоживающей породы 510,4 м3, для варианта №2 соответственно 108,6 и
574,2 м3.
Сравнительная оценка вариантов приведена в таблице. Здесь также для
сравнения в качестве идеального показан вариант, обеспечивающий полное
извлечение руды с нулевым содержанием примешиваемой породы.
Таблица – Сравнительная оценка вариантов (блок 11, рудное тело 6)
Расчет стоимости товарной продукции по горно-обогатительному переделу
Показатели
Ед.изм. Усл.обозн.
т
1.Балансовые запасы выемочной единицы (блока),
подлежащие погашению
%
2.Среднее содержание Mn в балансовых запасах
т
3.Количество эксплуатационных потерь
т
4.Количество разубоживающей породы
5.Среднее содержание Mn в разубоживающей %
породе
%
6.Потери руды
%
7.Разубоживание руды
8.Коэффициент МЮ
т
9.Количество добытой руды
%
10.Среднее содержание Mn в добытой руде
т
11.Количество Mn в добытой руде
%
12.Извлечение Mn в концентрат
%
13.Выход марганцевого концентрата
т
14.Количество марганцевого концентрата
т
15.Количество Mn в концентрате
%
16.Содержание Mn в концентрате
долл.
17.Цена 1% Mn в концентрате
тенге
долл.
18.Цена 1т марганцевого концентрата
тенге
тыс.долл
19.Стоимость товарной продукции
тыс.тенге
20.Ценность
марганцевого
концентрата, долл.
извлекаемая из 1т погашаемых балансовых запасов тенге
Б
Варианты
Идеальный
1
2
12181,85 12181,85 12181,85
с
24,3
П
В
в
0
0
5
п
Р
0
0
Д
а
Q
24,3
24,3
1326,9 379,01
1418,91 1596,28
5
5
10,9
11,56
3,1
11,91
12181,85 12273,86 13399,12
24,3
22,07
22
2960,19 2708,84 2947,81
43,8
41,64
41,57
27,8
25,07
24,98
3386,55 3077,06 3347,1
1296,56
38,3
1,25
183,9
47,9
7043,4
162,2
23852,8
13,3
1958,1
1127,96 1225,4
36,7
36,6
1,15
1,14
169,2
167,8
42,2
41,7
6209,6 6141,5
129,9
139,6
19107,3 20556,2
10,7
11,5
1568,5 1687,4
154
а-1
а-2
б-1
б-2
в-1
в-2
Рисунок 2 – Определение потерь и разубоживания в ГИС Surpac (1 – вариант №1, 2 –
вариант №2): а – объемные модели вариантов добычных блоков; б – объемные модели
потерь руды, полученные в результате пересечения моделей рудного тела и добычного
блока; в – объемные модели разубоживающей породы, полученные в результате
пересечения моделей рудного тела и добычного блока.
ВЫВОДЫ
Использование графических и вычислительных возможностей ГИС Surpac для решения задачи оценки потерь и разубоживания при проектировании
добычных блоков позволяет значительно повысить производительность
проектных работ, точность подсчета объемов потерянной руды и прирезанной
породы и оценить значительное число вариантов в автоматическом режиме.
155
УДК 622.273.21
В.В. Проходов, В.И. Гамулка (ДГП «ВНИИцветмет»), А.М. Болатова (ВКГТУ
им. Д. Серикбаева), К.Х. Кожбанов (ОАО «ЖГОК»)
ОЦЕНКА ПРОЧНОСТНЫХ СВОЙСТВ ЗАКЛАДОЧНОГО МАССИВА В
ГЕОИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ SURPAC
Одним из обязательных требований при подземной отработке
месторождений с закладкой выработанного пространства является обеспечение
нормативной прочности закладочного массива. С целью контроля параметров
закладки в отработанных выработках выполняется их разбуривание с отбором
кернов, на основании исследования которых делают вывод о прочности
массива в целом.
Однако подобный подход не дает представления о характере
распределения прочностных свойств по всему объему закладочного массива.
Нами разработан метод оценки прочностных свойств закладочного
массива в объемной постановке с использованием геоинформационной системы
(ГИС) Surpac, предназначенной для решения широкого спектра задач горного
профиля и обладающей всем необходимым набором инструментов.
Закладочные скважины
Разведочные скважины
Рисунок 1 – Закладочный массив разрезной щели №1 13-го горизонта
Малеевского рудника и окружающие его выработки
156
а
б
Рисунок 2 – Прочностные свойства закладочного массива, смоделированные по
данным скважинного опробования в ГИС Surpac: а – сечения
блочной модели Surpac; б – часть блочной модели закладочного
массива с прочностью менее 2 МПа.
Общий ход выполнения данной работы состоит из следующих основных
этапов.
На первом этапе разрабатывается каркасная модель закладочного
массива, дающая представление о его пространственной конфигурации. Для
этой цели могут быть привлечены планы горизонтов, подэтажей, вертикальные
сечения и т.д. Пример каркасной модели закладочного массива с окружающими
его выработками приведен на рисунке 1.
На втором этапе в ГИС Surpac заносятся данные о результатах кернового
опробования и параметрах скважин. Для этой цели нами была задействована
геологическая база данных ГИС Surpac, которая позволяет хранить как
результаты кернового опробования, так и пространственные характеристики
скважин при их взаимной увязке.
На рисунке 1 показаны 9 разведочных скважин, данные по 86 пробам
которых участвуют в дальнейшем расчете, и 2 закладочные скважины, которые
в расчете не задействованы.
Третий этап заключается в разработке блочной модели ГИС Surpac,
дающей представление о распределении какого-либо параметра (или их
совокупности) в пространстве. Данная блочная разрабатывается в пределах
157
каркасной модели. Для закладочного массива, приведенного на рисунке 1,
разработанная блочная модель была сложена из блоков высотой 1,25 м и
размером в плане 1х2 м. В пределах каркасной модели блочная модель
содержала 56088 блоков.
Последний этап заключается в моделировании прочностных
характеристик в блоковую модель с привлечением результатов скважинного
опробования из геологической базы данных. Для этой цели может быть
задействован один из семи методов, предоставляемых ГИС Surpac.
Для сравнения нами было выполнено моделирование с использованием
двух методов: обыкновенного кригинга и метода обратных расстояний.
Сравнительный анализ результатов расчета по этим методам показал их
несущественное различие, не влияющее на качественную картину
распределения смоделированных прочностных характеристик по закладочному
массиву.
Анализ полученной на последнем этапе заполненной блочной модели
позволяет сделать выводы о прочностных характеристиках массива в целом.
На рисунке 2а показаны горизонтальные срезы блочной модели через 6,5
м, а на рисунке 2б показана часть закладочного массива, в которой согласно
результатам моделирования прочность составляет менее 2 МПа.
Применение разработанного метода оценки прочностных свойств
закладочных массивов возможно не только с использованием ГИС Surpac, но и
с применением любой другой аналогичной системы, обладающей необходимым
набором инструментов (DataMine, Gemcom и др.).
ВЫВОДЫ
Использование возможностей ГИС Surpac позволяет по результатам
кернового опробования закладочного массива дать качественную объемную
оценку.
158
УДК 622:658.011.56
А.Д. Стариков (Уральский государственный горный университет)
СПОСОБЫ ОБЪЕМНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ПРИ
ПРОЕКТИРОВАНИИ ОТКРЫТЫХ ГОРНЫХ РАБОТ
Процесс проектирования открытых горных работ на сегодняшний день в
значительной степени компьютеризован
и
предполагает создание
совокупности геоинформационных моделей, обеспечивающих выполнение
требуемых проектных решений.
Задачей моделирования при автоматизированном проектировании
является создание следующих объемных моделей:
- геологического строения месторождения
- топографической основы района отработки
- текущего положения горных работ;
- предельных границ карьера и этапов его отработки;
Создание трехмерных моделей предполагает использование геометрии
двух типов: на базе многоугольников (полигональные модели) и на базе
сплайнов (сплайновые модели). Выбор типа модели зависит от целей, для
которых предназначена сама модель и вида исходных данных.
Полигональные модели строятся из многоугольников и представляют
собой упорядоченную совокупность плоских граней треугольной формы.
Трехмерные модели на базе сплайнов генерируются аналитическим путем и
строятся из математических кривых а, следовательно, вообще не имеют граней.
С точки зрения процесса разработки и представления результатов
горнотехнического проекта различают плоские (2D), объемные (3D) и
дискретно-объемные (2,5D) модели. Процесс проектирования предусматривает
получение и обработку исходных графических данных, собственно
проектирование и представление результатов проекта.
На начальной стадии автоматизированного проектирования открытых
горных работ, геологоразведочными организациями, проводившими разведку
месторождения, производится предоставление исходной геологической
информации по разведанному месторождению. В подавляющем большинстве
случаев эта информация представляется проектировщикам в виде вертикальных
геолого-литологических разрезов.
В то же время, современные методы автоматизированного
проектирования открытых разработок, основанные на применении
распространенных программных продуктов (CAD-системы), в большинстве
своем ориентированы на использование погоризонтных геологических планов.
Такая концепция максимально отвечает возможностям CAD-систем в части
послойной организации хранения векторной геометрической информации,
работой с контурными объектами, аппроксимирующими форму рельефа,
159
рудных тел и особенности геологического строения.
Исходная
информация
и
результат
проектирования
обычно
представляется в виде чертежей, то есть плоских изображений - 2D-моделей.
При этом погоризонтные геологические планы и основанные на них планы
горных работ находятся в системе координат (XY), а исходные геологические
разрезы - в системе (XZ).
Переход от геолого-литологических разрезов к погоризонтным планам
происходит через 3D-моделирование рудных тел (в практике моделирования
эти модели называют «твердотельными» или SOLID-объектами, основанными
как на полигональных, так и на сплайновых моделях),
Задача генерации SOLID-объектов решена в современных программных
пакетах горного профиля (SURPACK, GEMCOM и др.), но эти пакеты очень
дорогостоящие и информационно емкие (основаны на данных по разведочным
скважинам). Альтернативное решение данной задачи успешно реализуется в
среде стандартных CAD-систем.
Последовательность применения различных типов моделей в процессе
проектирования представлено на рисунке 1.
Рисунок 1 - Последовательность применения различных типов моделей в процессе
проектирования (индексом «d» указана дискретность по оси)
На начальном этапе производятся стандартные процедуры векторизации
чертежей с установкой масштаба в соответствии с масштабом оригинала. В
последствии для удобства подсчета площадей полученные после векторизации
компьютерные изображения переводятся в базовый масштаб 1:1000. Далее,
векторизованные разрезы разворачиваются из плоскости (XY) в плоскость (XZ)
и устанавливаются по разведлиниям на план подсчета запасов, формируя,
160
таким образом, 2,5D-модель месторождения каркасного типа.
На следующем этапе производится генерация SOLID 3D-модели рудного
тела (возможна генерация рельефа местности) на основе созданной 2,5Dмодель месторождения. Генерация производится с использованием процедуры
формообразования «LOFT», которая создает SOLID-объект путем
формирования сплайн-переходов между базовыми профилями 2,5D-каркаса
(рисунок 2). SOLID-объект, полученный через «LOFT» может быть в свою
очередь базовым для создания дочернего SOLID-объекта, таким образом,
возможно моделирование «разветвляющихся» в пространстве рудных тел. Для
моделирования выклинивания рудного тела, первые и последние профили
могут быть заданы точками или линейными контурами.
Рисунок 2 - Компьютерная генерация SOLID 3D-модели рудного тела с использованием
процедуры «LOFT»
Получение погоризонтных планов по месторождению производится
путем дискретизации SOLID 3D-модели, то есть рассечения ее на отдельные
эксплуатационные слои (процедура «SLICE») или построения горизонтальных
сечений по рудному телу (процедура «SECTION»).
Таким образом, последовательное использование различных типов
моделей рудного тела и их реализации в стандартных CAD-системах позволило
быстро и эффективно перейти от дискретного представления месторождения на
вертикальных разрезах к представлению его на погоризонтных планах, на
основе которых строятся планы карьерного пространства и ведения горных
работ.
161
УДК 622.013.
З.К. Тунгушбаева, Г.Т. Нуршайыкова (ВКГТУ им. Д.Серикбаева), А.А.
Бектыбаев, А.Д. Бектыбаев (ИГД им. Д.А.Кунаева)
ВЫБОРОЧНАЯ ОТРАБОТКА МЕСТОРОЖДЕНИЯ И
СВЕРХНОРМАТИВНЫЕ ПОТЕРИ РУДЫ
Выборочная отработка наиболее богатых и мощных участков
месторождения является
нарушением общей принципиальной схемы
эксплуатации месторождения и приводит к отклонению от принятой
последовательности отработки участков каждого его горизонта. Отработка
оставшихся относительно бедных участков месторождения нарушает их
целостность и ведет к перераспределению горного давления. Выборочная
отработка связана с большими потерями руды и ведением горных работ в более
сложных горно-технических условиях. Примером является отработка
междукамерных целиков в условиях Сокольного рудника в послевоенный
период и Березовского рудника в шестидесятых годах, которая сопровождалась
значительными потерями.
Анализируя деятельность свинцово-цинковых предприятий цветной
металлургии страны, С.Л. Иофин и другие отмечают, что «Выборочная
отработка», практикуемая на многих рудниках, помимо
значительных
дополнительных затрат в связи с деконцентрацией работ приводит к
консервации и даже частичной потере бедных балансовых руд. Так, например,
на VII и VIII горизонтах Лениногорского рудника, где работы уже практически
прекращены, оставлены запасы бедных балансовых руд в объемах,
обеспечивающих работу рудника в течение 2,5-3 лет, в то время как очистная
выемка ведется уже на XI м ХII горизонтах. Значительная часть обедненных
рудных тел, оставленных на верхних горизонтах, списывается в безвозвратные
потери. Только по Лениногорскому руднику за 1962-66 гг. было списано свыше
600 тыс. т балансовых руд верхних горизонтов из-за «нерентабельности
отработки», несмотря на то, что среднее содержание свинца в этих рудах на
22,5% выше, чем среднегеологическое по руднику».
Как видим в результате отработки в первую очередь богатых участков
месторождений оставляются отдельные участки со значительным объемом
относительно бедных балансовых руд, что истощает сырьевые ресурсы страны
и сокращает срок эксплуатации месторождения. Например, на Белоусовском
руднике в одно время накопился большой объем временно неактивных запасов,
которые сосредоточены в околоштрековых и междублоковых целиках.
Сократить этот объем можно было, сосредоточив горные работы на меньшей
рабочей площади со своевременным переходом к отработке участков
неактивных запасов.
162
Необоснованная
выборочная
отработка
является
следствием
систематического завышения планов рудниками по извлечению металлов,
которые не соответствуют действительной величине среднегеологического
содержания металлов в руде. В таблице приводится плановые цифры
содержания металла в руде и цифры фактического его содержания за семь лет
на одном из рудников по сравнению со среднегеологическим содержанием
металла в руде разработанного участка за этот период (которое взято за 100%)
Таблица - Уровень планового и фактического содержания металла в
руде относительно среднегеологического
Год
1-й
2-й
3-й
4-й
5-й
6-й
7-й
Содержание металла в руде
Плановые
Фактическое
106,6
119,7
122,5
122,5
123,5
122,5
118,0
123,0
120,0
120,0
118,0
120,0
125,0
-
Из данных таблицы видно, что план по металлу ежегодно
устанавливается выше на 18-25%, чем среднегеологическое его содержания в
руде.
Несмотря на это, он выполняется
и даже систематически
перевыполняется, как правило, за счет выборочной отработки.
Необходимость проведения жесткого контроля над состоянием запасов, и
наличие необходимой информации о геолого-промышленных параметрах
месторождения является предпосылкой для внедрения компьютерных
технологий в горную промышленность. Опыт внедрения новых компьютерных
технологий, таких как Micromine, показывает, что при применении данных
программ горная промышленность получает главные преимуществ:
полное использование геологической информации, во всех
решаемых задачах, максимально точный учет движения запасов
минерального сырья;
возможность многовариантных расчетов развития горных работ и
получения оптимальных стратегических решений, дающих
большой экономический эффект;
возможность создания автоматизированной системы контроля и
управления качеством руды;
автоматизацию разработки любых графических материалов.
163
УДК 622.271
М.М. Турдахунов (АО ССГПО), Д.Г. Букейханов, Б.Ж. Бекмурзаев, В.Ф.
Съедин (РГП Национальный центр по комплексной переработке минерального
сырья Республики Казахстан)
РАЗРАБОТКА ПРИНЦИПОВ И МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
ПРИ АВТОМАТИЗИРОВАННОМ ПЛАНИРОВАНИИ ГОРНЫХ РАБОТ
Крупные карьеры Казахстана в том числе АО "ССГПО" и АО "Алюминий
Казахстана" (Соколовский, Сарбайский, Качарский, Куржункульский,
Краснооктябрьский, Белинский, Аятский карьеры Амангельдинской группы)
относятся к сложным динамическим природно-технологическим комплексам,
которым свойственно многообразие иерархических структур и функций,
выполняемых каждой структурной единицей, сложная взаимосвязь между
подсистемами и элементами карьера и внешней средой, многообразие самих
элементов и их природы, а так же наличие общих и множества локальных целей
функционирования карьера и его отдельных подсистем и элементов, что относит
карьеры к большим сложным динамическим системам. В результате анализа и
синтеза различных вариантов структур, функций и элементов системы
календарного планирования построена и параметризована модель системы,
которая в наибольшей степени соответствует условиям реализации
автоматизированной технологии принятия решений по задачам планирования
открытой разработки (рис. 1).
КООРДИНАТОР ПЛАНИРОВАНИЯ
Проектный
календарный
план
Перспективны
й (пятилетний)
календарный
план
Годовой
календарный
план
Квартально
месячный
календарный
план
Базы информационных данных
Горно-геометрический анализ
Графика
Рисунок 1 – Система календарного планирования
Недельносуточный
календарный
план
164
Модель представляет собой двухуровневую систему, на верхнем уровне
которой
расположена
подсистема
"Координатор
планирования",
обеспечивающая стратегию, взаимодействие и управление процессами
планирования с приоритетом принятия решений, а на нижнем уровне –
планирующие подсистемы: «Проектный календарный план», «Перспективный
(пятилетний) календарный план», «Годовой календарный план», «Квартальномесячный календарный план» и «Недельно (декадно) – суточный календарный
план». Подсистемы нижнего уровня взаимодействуют с обеспечивающими
подсистемами «Горно- геометрический анализ», «Графика» и «Базы
информационных данных». Рассмотрим основные принципы и схемы
декомпозиций и способы координации иерархических систем на примере
двухуровневой системы [1] (рисунок 2).
Отдельные блоки изображают подсистемы, а их взаимное расположение
отражает иерархическую структуру всей системы. Здесь имеется (n+2) -е
основные подсистемы; вышестоящая управляющая система, n нижестоящих
управляющих подсистем С1 …Сn, управляемый процесс Р.
Отметим два вида вертикального взаимодействия между подсистемами.
Один – это передача вниз управляющих сигналов от Сi к Р. А сигналы от С0 к
Сi
будут называться координирующими сигналами или вмешательствами.
Другой вид вертикального взаимодействия – это передача наверх
информационных сигналов (обратная связь) различным управляющим системам
иерархии.
Каждый блок этой системы осуществляет некоторое отображение.
Рассмотрим сначала процесс Р. К нему приходят сигналы двух видов;
управляющие сигналы m, mЄM. (М – множество управляющих сигналов) и
сигналы входа х, хЄХ. Символом y (y ЄY) обозначим выход процесса Р.
С0
γ1 w1
X
γi wi
С1
Ci
m1 z1
mi zi
Процесс Р
γn
wn
Cn
mn
zn
Y
Рисунок 2 - Блок-схема двухуровневой системы
165
Тогда процесс Р представится в виде отображения: Р : М × Х →Y.
Два основных способа координации: - путем изменения целей ζiγ и через
изменение множества допустимых решений
Хiγ. Координация путем
преобразования целей, состоит в корректировке локальных функций, а другой
способ связан с изменением множества Хiγ и называется координацией путем
изменения ограничений.
Теперь сформулируем глобальную и локальную задачи оптимизации.
Глобальная задача оптимизации, обозначаемая через D, отражает глобальную
цель двухуровневой системы и, как и всякая задача оптимизации, определяется
парой (g,M), где g-заданная целевая функция. Будем предполагать, что g
определена с помощью выходной функции Р и глобальной функции качества
ξ = М х Y→V; т.е. g(m) = ξ{mP(m)};
Решением глобальной задачи D является управляющее воздействие m Є
M, что
g = (m) = min g(m)
М
Такое управляющее воздействие m будет называться глобально
оптимальным воздействием. Здесь также предполагается, что М есть декартово
произведение
М = М1 х М2 х, … х Мn .
Перейдем к рассмотрению локальных оптимизационных задач. Пусть Di
(γ), где γ – координирующий сигнал ( γ Є ζ ), задача, решаемая i-ым локальным
решающим элементом. Каждая i –ая локальная задача Di(γ), х Є ζ
определяется парой
(gix, Xix),
где gix – заданная целевая функция,
определяемая на множестве Хi, а Хix – подмножество Хi. Предполагается, что
giγ определяется посредством выходной функции Рi и локальной функцией
качества ζiγ ;
gix (xi) = ξix {xi, Pix ( xi )} .
Решением задачи Di(γ) является тогда элемент хiγ ЄXiγ такой, что
gix(xiγ) = min giγ(xi).
Хix
γ
Такой элемент хi мы будем называть γ – оптимальным, локальным
решением. Здесь необходимо иметь в виду, что Рiγ = Pi и ζiγ : Mi х Yi х Ui
→ V . Рассмотренные схемы декомпозиции системы планирования (рисунок 1)
влекут за собой проблему координации, которая состоит в создании механизма,
обеспечивающего согласованность работы рассматриваемых решающих
подсистем. Согласованность понимается как в смысле выполнения глобальных
ограничений, так и в смысле формирования перед подсистемами целей,
согласованных с глобальными целями системы [2-3].
Литература
1. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория многоуровневых
иерархических систем. М., Мир, 1973
2. Д.Г. Букейханов, Т. Габдуллин, Б.Ж. Бекмурзаев, Г. Замков. Принципы
календарного планирования горных работ при стратегическом управлении
166
производственно – хозяйственной деятельности горных предприятий
//Промышленность Казахстана. №04. 2002. С. 67-71.
3. Д.Г. Букейханов, Д.Н. Шукаев, Б.Ж. Бекмурзаев. Принципы
координации и управления сложными иерархическими системами
автоматизированного проектирования карьеров//Промышленность Казахстана.
№ 04. 2004.
