Повышение достоверности геоинформационного обеспечения при отработке техногенных месторождений

Распределение полезного компонента при формировании техногенного образования зависит от размера порций горной массы, поступающей на отвал, порядка размещения отдельных слоев и трудно предсказуемой сегрегации при формировании кластерных зон по фракционному составу и содержанию полезного компонента. Задача прогнозирования качественных признаков на все пространство техногенного месторождения с использованием дискретных данных, полученных по отдельным точкам опробования, имеет первостепенное значение. Достоверность результатов горно-геометрических расчетов на подобных объектах зависит от распределения полезного компонента в природном месторождении, параметров разведочной сети, принятой при изучении техногенного образования, объема и геометрии проб, а также технологических факторов. Эффективное средство анализа изменения свойств геологического объекта — использование геостатистики, позволяющей при привлечении дополнительных характеристик выделить закономерную и случайную составляющие изменчивости и спрогнозировать внутреннюю структуру за счет выявления автокорреляционных связей между отдельными пробами по заданным направлениям. Обоснован и разработан алгоритм моделирования распределения содержания полезного компонента в техногенном месторождении, учитывающий геометрию расположения проб, параметры регулярной сетки, интервал корреляции геоданных по каждому заданному профилю, число геологических проб в интервале связности и среднеквадратичную погрешность признака по профилю, по которым формируется блочная модель техногенного образования.

Аленичев В. М., Аленичев М. В. Повышение достоверности геоинформационного обеспечения при отработке техногенных месторождений // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2019. – № 11. – С. 172–179. DOI: 10.25018/0236-1493-2019-110-172-179.

Хатькова Алиса Николаевна¹ — д-р техн. наук, профессор,
проректор по научной и инновационной работе, e-mail: Alisa1965.65@mail.ru,
Никитина Людмила Георгиевна¹ — канд. техн. наук, доцент,
заместитель декана по учебной деятельности горного факультета,
e-mail: nikitina-lg@mail.ru,
Патеюк Сергей Андреевич¹ — аспирант, e-mail: nesvvik@gmail.com,
¹ Забайкальский государственный университет.

Аленичев В. М., e-mail: alenichev@igduran.ru.

1. Загибалов А. В. Обоснование принципов моделирования пространственной концентрации золота в россыпных месторождениях // Маркшейдерия и недропользование. — 2010. — № 3 (47). — С. 57—60.
2. Трубецкой К. Н., Галченко Ю. П., Сабянин Г. В. Методология определения сложности структуры рудных месторождений как объекта разработки // ФТПРПИ. — 2012. — № 6. — С. 75—86.
3. Кочергин А. М. Стоимость — универсальный критерий оценки запасов при построении современной национальной классификации запасов // Недропользование XXI век. — 2015. — № 5 (55). — С. 146—155.
4. Аленичев В. М. Суханов В. И., Хохряков В. С. Моделирование природно-сырьевых технологических комплексов (горное производство). — Екатеринбург: УрО РАН, 1998. — 165 с.
5. Корнилков С. В., Аленичев В. М., Лаптев Ю. В., Яковлев А. М. Прогноз качественных показателей добываемого сырья на основе геоинформационных технологий // Горный журнал. — 2017. — № 12. — С. 10—15.
6. Msrk Altaweel. GIS and Underground Mining. GIS Industry. July 1, 2016.
7. Дэвис Дж. С. Статистический анализ данных в геологии: Пер. с англ. В 2-х кн. / Под ред. Д. А. Родионова. — М.: Недра, 1990, Кн. 1. — 319 с.; Кн. 2. — 427 с.
8. Матерон Ж. Основы прикладной геостатистики / Пер. с франц. — М., 1960. — 408 с.
9. Armstron M. Basic linear geostatistics. Berlin, Heidelberg. New York: Springer, 1998. 149 р.
10. Аленичев В. М., Аленичев М. В., Уманский А. Б. Учет пространственной связи геоданных при создании моделей россыпей // Недропользование ХXI век. — 2015. — № 2 (52). — С. 24—31.
11. Moridi Mohammad Ali, Youhei Kawamura, Mostafa Sharifzadeh, Emmanuel Knox Chanda, Markus Wagner, Hyongdoo Jang, Hirokazu Okawa. Development of Underground Mine Monitoring and Communication System Integrated ZigBee and GIS // International Journal of Mining Science and Technology. 2015, 25 (5). Pp. 811—818.
12. Khalil A., Hanich L., Hakkou R., Lepage Michel GIS-based environmental database for assessing the mine pollution : a case study of an abandoned mine site in Morocco // Journal of Geochemical Exploration. 2014, 144 (SI), Pp. 468—477.
13. Морозов Ю. П. Анализ гравитационного разделения минералов в стесненных условиях движения // Известия вузов. Горный журнал. — 2011. — № 4. — С. 93—98.
14. Jakub Sisak. The Impact of GIS in Mine Development / GISP. 14 2017, April 12.
15. Oy Leuangthong, K. Daniel Khan, Clayton V. Deutsc. Solved Problems in Geostatistics. Wiley, 2008. 208 p.
16. Monestiez Pascal, Allard Denis, Froidevaux Roland GeoENV III — Geostatistics for Environmental Applications. New York: Springer, 2001. 555 p.