СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПРОГНОЗА КАЧЕСТВЕННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПОЛЕЗНЫХ ИСКОПАЕМЫХ В КАРЬЕРЕ НА ОСНОВЕ БЛОЧНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
DOI:
https://doi.org/10.25635/2313-1586.2023.03.047Ключевые слова:
горно-геологическая информационная система, ГГИС, качественные характеристики руд, блочное моделирование, геометризация, геологическая база данныхАннотация
В статье приведены результаты разработки методики оценки качественных показателей полезных ископаемых на основе технологий блочного моделирования с использованием современных горно-геологических информационных систем (ГГИС). Предложена блок-схема моделирования качественных показателей полезного ископаемого и приведены результаты ее использования на примере Серовского месторождения комплексных руд и месторождения каменного угля Одегельдей, Республика Тыва. Представленная методика блочного моделирования позволяет с высокой достоверностью районировать в карьерном пространстве технологические типы и сорта руд, что способствует решению задач проектирования, планирования и управления производством в условиях экономической неопределенности, ухудшающихся горно-геологических и горно-технологических условий разработки месторождений.
Библиографические ссылки
Яковлев В.Л., 2017. Исследование переходных процессов – новый методоло-гический подход к разработке и развитию инновационных технологий добычи и рудо-подготовки минерального сырья при освоении глубокозалегающих сложноструктур-ных месторождений. Проблемы недропользования, № 2, С. 5 – 14. DOI: 10.18454/2313-1586.2017.02.005
Яковлев В.Л., Корнилков С.В., Соколов И.В., 2018. Инновационный базис стратегии комплексного освоения ресурсов минерального сырья: монография; под ре-дакцией В. Л. Яковлева. Екатеринбург: ИГД УрО РАН, 360 с.
Кузнецов О.Л., Никитин А.А., Черемисина Е.Н., 2005. Геоинформатика и геоинформационные системы. Москва: ВНИИгеосистем, 453 с.
Демьянов В.В., Савельева Е.А., 2010. Геостатистика: теория и практика. Институт проблем безопасного развития атомной энергетики РАН. Москва: Наука, 327 с.
Кантемиров В.Д., Титов Р.С., Яковлев А.М., 2016. Возможности компьютер-ного моделирования для решения вопросов управления качеством минерального сы-рья. Проблемы недропользования, № 4, С. 170 – 176. DOI: 10.18454/2313-1586.2016.04.170
Ясковский П.П., 2001. Горно-геологические условия при оценке месторожде-ний. Москва: МГГА, 37 с.
Dell'Accio F., Filomena Di Tommaso, 2020. On the hexagonal Shepard method. Applied Numerical Mathematics, Volume 150, April, P. 51 – 64.
Badel M., Saeed Angorani, Masoud Shariat Panahi, 2011. The application of median indicator kriging and neural network in modeling mixed population in an iron ore deposit. Computers & Geosciences, Volume 37, Issue 4, April, P. 530 – 540.
Afzal P., Nasser Madani, Shahab Shahbeik, Amir Bijan Yasrebi, 2015. Multi-Gaussian kriging: a practice to enhance delineation of mineralized zones by Concentration–Volume fractal model in Dardevey iron ore deposit, SE Iran. Journal of Geochemical Exploration, Volume 158, November, P. 10 – 21.
Mohammadpour M., Abbas Bahroudi, Maysam Abedi, Gholamreza Rahimipour, Farzaneh Mami Khalifani, 2019. Geochemical distribution mapping by combining number-size multifractal model and multiple indicator kriging. Journal of Geochemical Exploration, Volume 200, May, P. 13 – 26.
Afeni T.B. Victor Oluwatosin Akeju, Adeyemi Emman Aladejare, 2020. A comparative study of geometric and geostatistical methods for qualitative reserve estimation of limestone deposit. Geoscience Frontiers, in press, journal pre-proof, Available online, 8 April.
Marques D.M., João Felipe C. L. Costa, 2014. Choosing a proper sampling interval for the ore feeding a processing plant: A geostatistical solution. International Journal of Mineral Processing, Volume 131, 10 September, P. 31 – 42.
Mery N., Xavier Emery, Alejandro Cáceres, Diniz Ribeiro, Evandro Cunha, 2017. Geostatistical modeling of the geological uncertainty in an iron ore deposit. Ore Geology Reviews, Volume 88, August, Pages 336 – 351.
Корнилков С.В., Аленичев В.М., Лаптев Ю.В., Яковлев А.М., 2017. Прогноз качественных показателей добываемого сырья на основе геоинформационных техно-логий. Горный журнал, № 12, С. 10 – 15.
Яковлев В.Л., Лаптев Ю.В., Яковлев А.М., 2014. Геоинформационная оценка изменчивости качества титаномагнетитовых руд Гусевогорского месторождения. Ли-тосфера, № 5, С. 122 – 128.
Яковлев А.М., 2021. Апробация алгоритмов автоматизированной обработки геологических баз данных в технологических схемах управления качеством минераль-ного сырья. Горный информационно-аналитический бюллетень, № 5 – 1, С. 248 – 257.
Яковлев А.М., 2021. Планирование горных работ в режиме управления каче-ством сырья на основе геоинформационного моделирования. Горный информационно-аналитический бюллетень, № 5 – 1, С. 258 – 268.
Кантемиров В.Д., Яковлев А.М., Титов Р.С., 2020. Оценка качественных по-казателей полезных ископаемых с использованием геоинформационных технологий блочного моделирования. Геоинформатика. № 3, С. 29 – 37.
Кантемиров В.Д., Яковлев А.М., Титов Р.С., 2019. Геоинформационные тех-нологии при моделировании качественных характеристик руд. Геоинформатика, №. 3, С. 12 – 18.
M. W. A. Asad, 2005. Cutoff grade optimization algorithm with stockpiling option for open pit mining operations of two economic minerals. International Journal of Surface Mining, Reclamation and Environment, Volume 19, Issue 3, P. 176 – 187.
