Вернуться к результатам поиска

Методические основы имплицитного моделирования месторождений твердых полезных ископаемых при автоматизированном проектировании

Традиционный метод явного определения трехмерных геологических границ в значительной степени зависит от трудоемкого процесса ручной оцифровки. Этот метод моделирования лучше всего можно описать как моделирование поверхности, поскольку сложная геометрия рудного тела с учетом бортовых содержаний полезных компонентов строится путем триангуляции. Однако с появлением методов быстрой 3D-интерполяции построение геологических поверхностей с использованием функций объема стало практической альтернативой явному моделированию поверхностей. Рассмотрено применение функций FastRBF™ и статистического анализа геологических данных при трехмерном моделировании месторождений твердых полезных ископаемых посредством имплицитного моделирования. Описываются этапы создания геологической модели твердых полезных ископаемых и особенности проектирования числовой модели на основе FastRBF™. Сделан вывод о том, что имплицитное моделирование дает возможность оценить состояние месторождений твердых полезных ископаемых, позволяет стандартизировать процесс цифрового производства при проектировании в ГГИС, получать полные знания о количественных и качественных характеристиках георесурсного потенциала горного предприятия. Показана высокая производительность имплицитного моделирования. Также доказано, что имплицитное моделирование на базе функции FastRBF™ является значительным прорывом в интерполяции RBF. С помощью данных функций проектировщики в ГГИС могут решать проблемы интерполяции и сглаживания, работать с большим массивом данных.

Ключевые слова: горнодобывающее предприятие, трехмерное геомоделирование, горнотехнические системы, имплицитное моделирование, имплицирование, статистический анализ, трехмерные модели месторождений, интерполяция данных, индикаторный кригинг, радиальные базисные функции, функции FastRBF™.
Как процитировать:

Cтадник Д. А., Cтадник Н. М., Жилин А. Г., Лопушняк Е. В. Методические основы имплицитного моделирования месторождений твердых полезных ископаемых при автоматизированном проектировании // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2023. – № 5-1. – С. 185–197. DOI: 10.25018/0236_1493_2023_51_0_185.

Благодарности:
Номер: 5
Год: 2023
Номера страниц: 185-197
ISBN: 0236-1493
UDK: 622.272; 622.45
DOI: 10.25018/0236_1493_2023_51_0_185
Дата поступления: 27.02.2023
Дата получения рецензии: 29.03.2023
Дата вынесения редколлегией решения о публикации: 10.04.2023
Информация об авторах:

Cтадник Денис Анатольевич1 — д-р техн. наук, профессор, e-mail: sined777@yandex.ru,
Cтадник Нино Мамукаевна1 — канд. техн. наук, доцент, e-mail: Kun17@yandex.ru,
Жилин Алексей Геннадьевич — технический директор, компания «Green Solutions», Республика Казахстан, e-mail: zhilin.alexey.84@mail.ru,
Лопушняк Екатерина Валерьевна1 — студентка, e-mail: lopushnyack.c@yandex.ru,
1 Северо-Кавказский горно-металлургический институт (государственный технологический университет).

 

Контактное лицо:

Cтадник Д.А., e-mail: sined777@yandex.ru.

Список литературы:

1. Копылов А. С., Джиоева А. К., Кондратьев Ю. И. Комплексный подход к освоению сырьой базы горнодобывающего регионас применением ресурсовоспроизводящих технологий // Устойчивое развитие горных территорий. — 2022. — Т. 14. — № 2. — C. 228—239. DOI: 10.21177/1998-4502-2022-14-2-228-239.

2. Квачев В. Н., Леонтьева Е. В., Хаустов В. В., Козуб А. В., Кушнерчук В. В. Основные направления цифровизации гидрогеологических процессов на Михайловском ГОКЕ им. А.В. Варичева // Горная промышленность. — 2020. — № 3. — C. 91—97. DOI: 10.30686/ 1609-9192-2020-3-91-97.

3. Ан Т. В., Клюев Р. В., Босиков И. И., Цидаев Б. С. Оценка надежности системы управления вентиляцией на горнодобывающих объектах // Устойчивое развитие горных территорий. — 2018. — Т. 10. — № 1. — C. 117—124. DOI: 10.21177/1998-4502-2018-10-1117-124.

4. Голик В. И., Дмитрак Ю. В., Габараев О. З., Стадник Д. А. Резерв повышения эффективности разработки маломощных рудных месторождений // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. — 2020. — № 9. — Т. 331. — C. 63—69. DOI: 10.18799/24131830/2020/9/2805.

5. Темкин И. О., Клебанов Д. А., Дерябин С. А., Конов И. С. Построение интеллектуальной геоинформационной системы горного предприятия с использованием методов прогнозной аналитики // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2020. — № 3. — С. 114—125. DOI: 10.25018/0236-1493-2020-3-0-114-125.

6. Курцев Б. В., Жданов А. В., Варчеба А. А. Эффективность применения комплексных ГГИС на предприятии // Недропользование XXI век. — 2011. — Т. 4. — C. 38—40.

7. Капутин Ю. Е. Моделирование месторождений и оценка минеральных ресурсов (с использованием СТУДИИ 3): учеб. курс. — СПб.: Горный Институт, 2007. — 188 c.

8. Cтадник Д. А., Габараев О. З., Cтадник Н. М., Тедеев А. М. Совершенствование методических основ автоматизированного календарного планирования развития горных работ при проектировании подземной отработки рудных месторождений // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2020. — № 11-1. — С. 189—201. DOI: 10.25018/02361493-2020-111-0-189-201.

9. Noone G. What does the future hold for automation in the mining industry? // World Mining Frontiers. 2019, vol. 2, pp. 18—21.

10. Cтадник Д. А., Габараев О. З., Cтадник Н. М., Григорян К. Л. Повышение качества цифровых «двойников» горнодобывающих предприятий на базе стандартизации атрибутивного наполнения технологических 3D-моделей в ГГИС // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2020. — № 11-1. — С. 202—212. DOI: 10.25018/0236-14932020-111-0-202-212.

11. Клюев Р. В., Босиков И. И., Егорова Е. В., Гаврина О. А. Оценка горно-геологических и горнотехнических условий карьера «Cеверный» с помощью математических моделей // Устойчивое развитие горных территорий. — 2020. — № 3. — C. 418—427.

12. Босиков И. И., Клюев Р. В., Хетагуров В. Н. Анализ и комплексная оценка газодинамических процессов на угольных шахтах с помощью методов теории вероятности и математической статистики // Устойчивое развитие горных территорий. — 2022. — Т. 14. — № 3. — C. 461—467. DOI: 10.21177/1998-4502-2022-14-3-461-467.

13. Баловцев С. В., Скопинцева О. В. Критерии опасности и уязвимости в структуре рангов аэрологических рисков угольных шахт // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2022. — № 10. — С. 153—165. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_10_0_153.

14. Cowan E. J., Beatson R. K., Ross H. J., Fright W. R., McLennan T. J., Evans T. R., Carr J. C., Lane R. G., Bright D. V., Gillman A. J., Oshust P. A., Titley M. Practical implicit geological modelling / AusIMM 5th International Mining Geology Conference. 2003, vol. 8/2003, pp. 89—99.

15. Zhu C., Yuan Y., Yuan C., Liu F., Chen Z., Wang S. Study on the structural forms of the key strata in the overburden of a stope during periodic weighting and the reasonable working resistance of the support // Energy Science & Engineering. 2020, vol. 8, no. 5, pp. 2599—2620. DOI: 10.1002/ese3.688.

16. Стадник Д. А., Стадник Н. М., Лопушняк Е. В. К вопросу разработки методических основ информационного моделирования горных предприятий // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. — 2022. — № 3. — C. 187—200.

17. Wang G., Li R., Carranza E. J. M., Zhang S., Yan C., Zhu Y., Qu J., Hong D., Song Y., Han J., Ma Z., Zhang H., Yang F. 3D geological modeling for prediction of subsurface Mo targets in the Luanchuan district, China // Ore Geology Reviews. 2015, vol. 71, pp. 592—610. DOI: 10.1016/j.oregeorev.2015.03.002.

18. Vostrikov A. V., Prokofeva E. N., Gribanov I. V., Goncharenko S. N. Analytical modeling for the modern mining industry // Eurasian Mining. 2019, no. 2, pp. 30—35. DOI: 10.17580/ em.2019.02.07.

19. Uyan M., Dursun A. E. Determination and modeling of lignite reserve using geostatistical analysis and GIS // Arabian Journal of Geosciences. 2021, vol. 14, no. 4, article 312. DOI: 10.1007/s12517-021-06633-2.

20. Torres C. E., Barba L. A. Fast radial basis function interpolation with Gaussians by localization and iteration // Journal of Computational Physics. 2009, vol. 228, no. 14, pp. 4976— 4999. DOI: 10.1016/j.jcp.2009.03.007.

21. Zhong D.-Y., Wang L.-G., Jia M.-T., Bi L., Zhang J. Orebody modeling from non-parallel cross sections with geometry constraints // Minerals. 2019, vol. 9, no. 4, article 229. DOI: 10.3390/min9040229.

22. Wen Z., Xing E., Shi S., Jiang Y. Overlying strata structural modeling and support applicability analysis for large mining-height stopes // Journal of Loss Prevention in the Process Industries. 2019, vol. 57, pp. 94—100. DOI: 10.1016/j.jlp.2018.11.006.

Наши партнеры

Подписка на рассылку

Раз в месяц Вы будете получать информацию о новом номере журнала, новых книгах издательства, а также о конференциях, форумах и других профессиональных мероприятиях.