Капутин Ю.Е., Ежов А.И., Хейнли С. Геостатистика в горно-геологической практике
Подождите немного. Документ загружается.
Табл.5.З
.
РС1УJ1Щ.т:lТЫ
под
(;
чет
u
запасов
УГJlН
по
участку
224,973
.
64
6,901,
73
.5
269,968.53
8,28 1,654.5
16
.
56
16.84
1.96 1.87
0.566681 0.72550
8100.0
9200
.0 10
30
0 .0
11400
.0
РИС.5.20.
Изолинии
ПОДОШВЫ
пласта
1.
1
.2
7,126,347.
14
8,551,623.03
НORIZON
VALUE
:
FROМ
4 .
00
8.00
12. 0
16.0
20.0
24.0
28.0
32
.0
36.0
40.0
44 .0
48
12500
.0
д
16.83
1.87
1.0
ТО
8 .
00
12 .0
16 .0
20
.0
24.0
28
.0
32
. 0
36
. 0
40
.0
44
.0
48
. 0
5.2 ..
5.
Моделнрсвание
"
оцеllка
запасов
железорудного
месторожденыя
р
бота
была
Оленегорского
выполнена
n 199]
горно-обогаТИ
Тt:
JIЬНОГО
г.
на
исходных
данных
комбината.
Результаты
I'со(;т(}тистического
исс
ледования
массива
месторождения
Пр'иводились
f><tHCe
в
разделе
4.4.2
главы
4.
Ilрототип
блочной
модсли
предусматривал
ра
мер
основных
6локов:
15*
15*
15
м.
Модель
захватывала
все
пространство
разведанной
'!аСТИ
месторождения
с
запасом,
рассчитанным
на
проектированис
карьера.
К
сожалению
в
расчете
не
были
использованы
графические
материалы
оконтурнвания
рудн
ы
х
зон
и
геологических
тел,
поэтому
границы
залежи
после
интерполяции
10
азателей
качества
бьши
определены
только
по
бортовому
содержанию
FEM=10%.
И
терполяция
пок~}ателей
была
проведена
следующими
способами
:
-I::EM,
ЕОВ
л
ин
йный
крнгинг
ДJJЯ
изотр
ПII
Й
модели
l3ajНЮГРiiММЫ
1 : . ..0
-FER;SOB, P -
мето
д
о
б
р
ат
ных
квадрати
чн
ых
рас
с
тоя
н
ий
;
-ROCK
(Лl1Тология)
-
метод
блюк
а
йшей
пробы
.
На
следу
ю
щем
эт~
п
е
мод
е
ль
сод
е
ржаний
бьш
а
объ
еди
н
е
н
а
с
моделью
топографии
.
Здес
ь
же
бы
ла
введен
а
и
расс
чи
тан
а
величин
а
плотности
разных
типов
р
уд
дня
каждо
й
ячей
ки
мо
д
ели.
На
ри~
.
5
.2
1
,
5.
22
пока~а
ны
nл~
н
и
вертикал
ьный
ра
з
р
е
з
получ
е
нной
блочной
мо
дел и
.
Расчет
запасов
м
ест
оро
жд
ения
производИJ1СЯ
по
гори
з
о
нт
ам
м
о
дели
.
Всего
II
меетс
и
24
г
ори
з
онта
высотой
15
м.
В
таблице
5.4
номе
р
горизонта
увеЛ
lI
чивас:тсSI
сверху
вни
з,
а
на
рис.
5.22, 5.23 -
наоборот
-
снизу
.
вверх.
РИСУНК
II
показ
ы
в
аю
т,
что
с
ростом
глубины
отработки
запасы
руды
н
ее
к
ачество
увели
чиваю
т
ся.
Рис
.
5.
21
.
сеч
е
НИ
L
модели
на
lГ\'J'
l'
A'
i>'lr
Vp
+203
м
. .
VA
LUE :
FE
~
F
R
O~
ТО
0.000
10.
0
~
10 . 0
13.
0
mm
13
.0
16 . 0
IWН
16.
О
20
.
О
1111!I11120
. 0 23 . 0
sa
-
1500
. 0 -
1350.0
-
1200
. 0
- 1
1190
.
о
-
10980
. 0
-
10770
. 0
-
10560
. 0
РИ
С.
5
.
22.
Вертикальное
(с
-
Ю)
сечение
блочной
м
о
дел и
l~t
а
БЛ
.5 .4
.
Р
i\С
Ч
i;
Т
з
а
п
г.
с
ов
руд
ы
по
местор
о
ждени
ю
-
i
Г
щ
')
230И
Т
,
Объ
ем
1'
о
ншv
•
FEM,
F'Ю<.
го
о
•
8
0
В
,
r, %
с
н и
з
у
t)
у
ды
,
ТЫС
.
Tf
J
% % %
%
o
a~
px
т
ыс,
к
уб.
t
.t
~
~
.
-
24 2
J3
683 L
2.5
11
.95
25.44
).12
О
'--"--
-
--
-
--
--
-
---
1-
'-
--
~.
0.
0
41
23
316
1,018 13.4S
16.9
26
.94 0.17
---
-----
----~
-
--
-~--
-------
22 1,
13
5 3,699 15.36
18.44 30.
04
0.2 1 0.04
f---------
'--
--------
._--
--
----
._
---
-
---
i-
-
21 1,937
6
,30
З
1
5.0
ь
18.
2)
29.89
0.2
0.04
---
--
- -
_ .
__
.-
._---
---
1----
----
-
"--
-
20
2,
365 7,675 14.
61
17.5 1
29.2')
0.2
0.04
1
--
--
--
1--
-
---
19
2,369
7,688
14
.59 17.33
29.
19
0.2 0.04
-'-
'---
--
---
18 2,
24
1
7,
277
14.
69
17
.2
Н
29.27 0.19 0.04
_.
.
_-
----
._-
]7
2,157
7,
002 14.66
17.
1
~
29.32 0.2 0.04
--
--
- -
16 1,9
81
6,429 1
4.
5H
17.13 28.99
0.19
0.04
------
_ .
-
.-
15 1,927
6,2
46 14.34
16
.88 28.66
0.
19
0.04
г
--·
-
-·-
-
-
14
1,927 6,246 14.34
16.88
28.66
0. 19
0.04
___
о
___
13
1,688 5,455
13.89 16.47 28.16
0.
18
0.04
-------
1---
'
-
.-
12 t ,583 5,
10
9 13.64
16
.39
27.57
0.
17
0.04
_о.
__
.-
-
1 J 1,482 4,777
J3.45
16
.4
27.1 0. 17
0.
04
1
~----
---
г--.---
1--
'---
----
1-----
10 1,374
4,423 1
32
4
16
.3 ! 26.58
0.
17
0.04
1--
_.
_-
---
9
1,178 3,793
13.24
16.34
26.28 0.1 7 0.04
___
о
-----
f-------
----_
..
8 1,0
.3
6 3,315 13.19
16
.
05
26.J4
0.1 7 0.04
---_
...
_-
1--------
1----.-
---
- -
-~---
'--
---
-----
---
----
1--'-
7
90S
2,9 13
1
З
.
8
15
.3 t 25.9
0.J6
0.04
-
-_
._
--
f-.-----
----
~---
с----
_
..
-
---
- -
6
756 2,436
3.
:1
9 14.9 25.8 0.16 0.04
-
-
----
_ .
-
------
-
~
-
--
--
--
--
5
564
1,819 13.64 15.05
26.16 0. 15 0.
04
_
._----
-
--
---
--
г--_.-
--.---
_._--
г---
r-
----
---
4 456 1,468 ! 3.39
15.
3
25.69
О.
t5
0.04
'
--
._----
..
~
-
>--
.
_--
~
-----
---
-
г
·
-
---
3
392 1,259 2.97 14.91 25.42 0. 16 0.04
------
'-
-
--
-
~--....;.-
._--
-
---
--
г-
-,
---
,-
---_.-
-----
).
375 J
,2
02 12.66 14.78 5.04
О
.
J5 0.05
- -_._._---
._--
-
_._--
----
-----
,..---
---
'---
-
---
~-
..
-
---
1
-2~1
1,094
12.72 14.65 24.74 0.15
0.
05
-
'В
се
32.638
10 ,654
1~
.
ЙS
]
6
.
8
~
28.2)
О
.
!9
.04
jзС1Ш!
СЫ
"-
~
~--
-
---
-
--:.----
..
1
....
'"
_..:::
-
----
-
---
----
0<.
8
'-
еетво
РУ
ДЫ
по
горttЗО"Т~1ItI
с<3
~
~ :
г
~
--
IЗ
l!!JllIIIш
[
liIIli!rii
· '
Ш1
'
'j'.'
'
I~
' .
;
.
~
.
'
~
~
"
.
"
"
'
"
..... .
d)
25 [ '
......
..
..........
........
..
..
~
..
~
2О
.
)цш.
~
.
ш
..
.
..
:.~ш
ir1
Slt
..
.
~
x
~
1
О
. - 1- 1 .
/-i
I I I 1
I-I-I-t-t-+
- t
-+
-i
- -i
) 1 ., 1 1
О
1 3 16 1 9
22
Но
мер
горизонта
снизу
вверх
~
f
Ё
м
о
FER •
fEOВ]
____
_
-=:::'=
__
=-=========::':::1
===-
__
-1..1
"'ие
.
5.
23
И
:1м
еllСllие
качества
руды
с
глубиной
месторо
ж
д
е
ния
5.3.
Лите
р ату
ра
•
ф
мкин
М
.
П
.,
В
алуе
в
Е'n
.
,
Примеltсние
системы
Дат
а
мuйн
ДНЯ
Мi1те
м
,пич
е
ско
J'
О
м
о
де
JlированltЯ
месторожденltЯ
алмазон
имени
М
.
В
.
ЛОМОllOсова
EI
А
рха
нгельской
области,
М.
,
Гuрный
ж
у
р
нал,
19
93,Nb
Глава
6.
ГЕОСТАТИСТИЧЕСКОЕ
МОДЕЛИРОВАНИЕ
Метод
Условного
Моделирования
появился
в
начале
1970
г,
как
развитие
более
традиционного
метода
интерполяции
-
кригинга
для
оценки
природных
явлений
.
Он
бьm
реализован
как
альтернатива
интерполяционным
методам,
из-за
их
способности
в
ряде
случаев
чрезмерно
сглаживать
значения
оцениваемой
переменной,
что
было
неприемлемо
во
многих
случмх.
В
практике
существуют
2
типа
задаLI,
решаемых
на
модели
месторождеНltЯ
111
.
Первый
тип лр
е
сл
е
дует
цель
возможно
точной
оцеllКИ
средних
содержаний
в
точках
или
lIчейках
массива
и
главный
инструмент
здесь
-
кригинг.
Второй
тиri
используется
тогда,
когда
главнан
задача
определить
характер
изменчивости
массива
и
спрогнозировать
возможные
кол
еба
нин
качества
руды при
работе
горного
предпринтия.
Точная
оценка
средних
содержаний
при
этом
ча
ст о
Ае
требуетсн
.
В
Д:НIНОМ
случае
используется
метод
условного
моделирования.
Если
для
решения
этой
задачи
использовать
модель
,
полученную
с
помощью
кригинга,
то
мы
будем
иметь
заниженную
дисперсию
из
-за
сглаживающей
способности
кригинга
(см
.
гл
.
3
и
5).
Таким
образом,
для
задач
данного
класса
необходимо
располагать
моделью
месторождений,
дающей
несмещенную
оценку
дисперсии
содержаний
в
блоках.
Одна
из задач этого
типа
-
моделирование
процессов
отработки
месторождения
с
целью
получения
информации
об
изменчивости
качества
руды,
посташшемой
на
обогатительную
фабрику
.
При
очень
плотной
сети
опробования
дисперсия
оценки
кригинга
будет
очень
маленькой,
а
дисперсия
реальных
содержаний
будет
почти
соответствовать
дисперсии
оценок
кригинга
.
В
этом
случае
ДlUI
моделнрованин
процессов
отработки
можно
вполне
пользоваться
оценками
кригинга.
Однако,
в
реальной
действительности
(особенно
на
ранних
стад~tЯх
освоения
месторож
де
ния,
например,
при
проектиров
аН
I1И
рудника
или
шахты)
размер
сети
опробования,
по
которой
создается
блочная
мод
ел
ь
рудного
тела,
намного
превышает
размер
элементарной
нч
ей
ки
моде
л
и
,
в
результате
чего
дисперсия
кригинга
(а
следовательно
и
его
сглаживание)
получаетсн
достаТОLJНО
высокой
.
Следовательно,
рассчитать
по
такой
модели
реальную
картину
и
з
меНLIИВОСТИ
рудопотоков
можно
лишь
С
очень
большим
приближением
.
Можно
использовать
технологию
условного
моделирования
и
для
оценки
риска
при
планировании
горных
работ
на
данном
месторождении.
Здесь
идея
заключается
в
многократном
повторении
процесса
моделирования
участка
массива
и
получении
набора
вариантов
моделей
,
отличающихся
значениями
оценок
содержаний
блоков
,
н
о
имеющих
одинаковую
структуру
изменчивости.
На
этих
моделях
затем
имитируется
процесс
отработки
данного
участка
и
получается
множество
возможных
моделей
рудопотоков
с
различными
статистическими
параметрами.
По
ширине
зоны
возможных
колебаний
уровня
кач
е
ства
конечного
рудоп
ото
ка
оценивается
риск
от
неподтверждения
геологической
информации
при
отраб
отке
мест
о
рожд
е
ния
.
1
24
6.1. YCJIOBHble
модели
Детальное
рассмотрение
теории
Условного
Моделировu
н
ия
остается
за
рамками
данной
книги
.
Мы
мо
же
м
ЛИLI.fh
отослать
искушенного
читателя
·
к
работам
Жорнелн,
в:шример
[2],
а
в
особенности
к его статье
(З)
.
Предположим,
что
мы
имеем
множество
проб
У(Ха)
в
и
з
вестных
точках
Ха,
со
среДIIИМ
содержанием
ЩУ(Ха)j=
т
.
Смоделируем
знач~ния
перем
е
н~iOЙ
во
всех
точках
Х
исследуемого
IJpOCTpaHCTBa
и
получим
множе
с
тво
оц
ен
ок
Z(X),
которое
имеет
то
же
статистической
распределение
,
что
множество
реальных проб
У(Ха)
.
УСЛОВНОСТh
модеl1ированин
заключ::iется
в
том,
что
модельные
I
значения
содержаний
в
точках
опробования
Ха
принимают
~я
равными
значениям
реальных
проб,
Т.е
.
Z(Xa)=Y(Xa).
Выполним
оценивание
всех
точек
простран~
тва
кригингом
и
получим
множ
еств
о
оценок
У*(Х),
которые
в
точках
опробоваюш
принимают
ЗН<l'letIИЯ
У(Ха),
Т.е.
У*(Ха)=У(Ха).
Выполним
еще
раз
операцию
кригинга,
взяв
8
качестве
исходных
данных
опроБОjjQНИН
в
точках
Ха
-
смоделированные
ранее
з
начения
Z(Xa).
ПОЛУ<IИМ
новое
множество
оценок
- Z*(X).
Теперь
мы
имеем
3
множества
значений
Z(X),
У*(Х)
и
Z*(X).
Так
как
кригиНl
'
обладает
свойством
ТО<JНой
интерпошщии
(см
.
гл.
5),
то
справедливы
равенства
Z*(Xa) = Z(Xa)
и
У*(Ха)=У(Ха).
Мы
можем
определить
знаtlение
сод
е
ржания
в
каждой
точке
пространства
по
функции
Zs(X) =
У*(Х)
+ [Z(X) - Z*(X)},
которан
об
ес
печивает
требования
условности
Zs(Xa) =
У(Ха),
т.к.
Z*(Xa) = Z(Xa)
и
У*(Ха)=У(Ха).
За
счет
"довеска"
(Z(X) - Z*(X)]
получается
дополнительный
разброс
Zs(X)
по
сравнению
с
У*(Х),
который
дает
дисперсию,
близкую
к
реальной
.
Далее
имеем
E(Zs(X)) =
т,
т.к.
Е(У*(Х)]=
ш,
EIZ(X)-Z*(X)] =
о
и
величины
У
и
Z
некоррелированы.
Вариограмма
получ
енной
новой
функции
равна
вариограмме
У(Ха)
.
Процесс
условного
моделироваНИJl
может
быть
ре
аJlИЗO.lШ
li
по
схеме,
изображенной
на
рис
.
6.1
.
И
сходны
е
пробы
B&p
H0
l1>al4t.4a
МоделмРОВ&IIН<\
31tа<jСlfl
iЙ
Z(X)
У(Ха)
/'
J,
Мод
ельные
значения
Нахождение
полмноже
Сf
tia
ZS(X)
Z(XJI)
В
ТO"КRX
Х
а
r<РИГltнI"OUIJ
~
tщеНК
'1
1
J,
У·(Х)
КРИГIIllговы
е
OlleHICSI
Z·(X)
_________
_ _
____
__
__
_
-..J
Рис
.
6.1.
Алгоритм
YCJlOBHoro
моделирования
1 25
Во
многих
науках,
где
концептуальная
или
математическаJl
СЛОЖНОСТЬ
мешает
развитию
детерминистического
подхода
к
анализу
риска,
используется
компьютерное
мод
ели
рование
для
эффективных
эмпирических
решений
проблемы
.
В
ра
зв
итии
геостатистических
методов
оценки
запасов
метод
УСЛОВIIОГО
Модещtрования
(УМ)
был
введен
;;tJIЯ
создания
ilJlьтернативного
моделирования
рудных
тел,
точно
отражающего
характер
изменчивости
и
н
ео
пр
еделенн
о
сти
м
а
ссива,
ч
то
HeдocтynHo
в
методах
оценки,
построенных
на
ограниченных
данных
опробования.
.
Метод
УМ
существует
уже
более
15
лет,
но
его
сложные
реалиЗttЦИИ
на
компьютерах
прслятствов::ши
его
распространению
в
горной
лромышленности
.
Однако,
с
ростом
мощности
компьютеров
и
возрастанием
числа
используемых
методов
оценки
запасов
на
УМ
стали
обращать
больше
внимания.
Основным
источником
риска
в
оценк
е
запасов
чаще
всего
НВЛSlется
неопределенность
в
геологической
инт
ерпретации
объекта
(т
.
е.
:
в
определении
геологич
еских
структур,
непрерывности
минерализации
и
т.п
.
)
В
неопробованных
районах
месторождения.
Обычно
эти
определения
НОСSlТ
качественную
природу,
и
риск
от
неправильной
или
не
совсем
точной
интерпретации
геологии
объекта
редко
может
быть
оценен
количественно.
Однако,
если
данная
интерпретация
ЛРИЮlта,
как
лучшая
модель
объекта
большинством
экспертов,
то
существует
достаточно
много
других
и<.-'То'шиков
ошибок
в
статистической
оценке
содержаний
внутри
приl-UlТОЙ
модели.
Pe'lb
идет
об
ошибках,
которые
могут и
должны
быть
уч
те
ны
при
оценке
запасов.
Используемые
на
практике
методы оценки
запасов
ориен
тированы
главным
образом
на
оценку
среднего
значения
величины,
а
не
на
и
з
мерение
ее
характера
изменчивости.
Из
всех
традиционных
методов
только
Кригинг
(К)
по
з
воляет
определить
погрешнос
ть
оценки
(остальные
методы
рассчитывпют
только
зна'lение
показ:.пеля
в
данной
точке
путем
интерпоющии),
что
являетсн
основным
преимуществом
геостатистических
методов
.
ДНСllерсня
Крнгннга.
к
неС'Н1СТЬЮ
многие
ранние проп
агандисты
геостатистики
угверждали,
что
в
Крнгинге
может
быть
получена
ошибка
оценки,
а
дисперсия
Кригинга
(ДК)
или
дисперсия
оценки
(ДО)
-
пр
еr
юдн
осились
как
средство
расчета
доверительного
инт
е
РВilJlа
и
вероятностных
границ
для
оценки
содержаний.
Делались
простые
предпол
ожения
о
распределении
ошибок
по
Нормальному
или
Логнормальному
законам,
а
вероятностные
характеристики
свнзывались
с
оценив
аемой
величиной.
Многие
авторы
указывали
однако,
что
на
самом
деле
ДК
не
зависит
от
местной
изменчивости
данных,
а
только
от
геометрического
положения
проб,
используемых
в
оценке
данной
точки.
Пример
на
рис.6.2
.
демонстрирует
во
з
можные
ограничения
ДК
как
меру
доверия
к
оценке
.
Представим
2
ситуации,
которые
те
реТl1чесКl
можно
ВСlретить
даже
в
районах,
где
ра
с
пр
~дсле
ни
е
СПЩI101~.
рно,
а
вариограмма
постоянн
а.
В
каждом
случае
блок
оцеНиtшется
110
4
-
м
пробам,
имеющим
равны
е
веса
,
11
даЮЩllМ
оценку
для
блока
=
10.
1
=:0
Однако,
D
о
'-
еих
t:
J1
уча
нх
дк
для бло
ка
одна
и
та
же,
Т
.К.
аВИСIIТ
л
ишь
ОТ
раСПОЛО
Ж~IIШ
I l
роб
.
..
·-
---
1
011
о
.,
..,
8
о
РI\
С.
6
.
2
ОЦGlIка
сод
ержаЮ
{Jf
n
блоке
110
4-м
пробам
.
Пре;
ПОЛОЖI1М,
'I
TO
до
в
ер
ительный
ИНТI.
~рваJl
(с в
еРОЯТIIОСТЬЮ
90%)
=
8-12
.
ПОIl
1lТIIО,
что
л
вый
случай
более
безопа
сный,
ч
ем
пр
авыН
,
и
и
т
оги
г~o
c
nПIСПlче
ЮIХ
расчеТ08
будуг
неверны
ДlШ
правого
случан
.
ДООСРtIТf.JlЫIМЙ
&ШТСР
ОaJl
.
в
по
слеДllие
r
ды
1l
0
SlВИЛИСЬ
бол
ее
р
еалистичные
методы сц
енк
и
довернтсл
но
го
инт
ер
вала
для
глобальной
и
местной
оцен
к.
Криг
е
[51
предложил
ДСТ
[\l
н,ное
Оllи",а
ния
случая
Логнор
мального
распредеnеНИ$l
и
Байе
ОБСКИЙ
ПUДХОД
к
о
ценке
интервалов
.
ЖОРНeJJЬ
(6)
ра
ссмотрел
инди
катор
ный
ОДХОД,
а
Д
ауд
(7)
пр
ДЛО){
ил
испоnыов
ат
веРО$lТНОСТJlые
и
пеРLln.J
lЫ,
ОЦ
е
ниваемые
из
условных
распределений
.
ЭМf1ЩНl'lескиil
м
е
тод
оценки
прнмерны
х
интерв
алов
дал
L1jаШ1iе
(81,
где
реЗУJlьта
ты
Дl1ll
МУ1lЬТИl'аУСС080ГО
р
асп
р
еделения
сраDНИlШЮТСЯ
РIlЗJllf'JНЫМИ
HeJlJll1
Й
I
IЫМИ
методами
КРИГJ1н
га
.
Без
ра
ссмотр
НИН
(угочнеllИЯ)
теоретиче
ских
О
ТЛ
IfЧИЙ
межд.у
довеvитеЛЫIЫМl1
граl
-
IНЩ\МI1
и
интерв
алами
веРОЯТIIОСТИ
можно
сказа
ть
,
что
цель
8
об
IIХ
с
лучuях
-
н
а
ЙТII
опред
л
е
нный
интервал
BOKpYI
'
оценеНII
й
nеЛl1'ШIJI.I,
в
котором
Ш1
Х
ОЩ
I
ТСН
фактиче
с
ко
е
.
н
а
чени
~
с
указанной
uepO$lТI
l
lIC
'
ЪЮ
.
В
CJJY'Hl
ГJlобaJIы
юli
оценки
запасов,
ИlIтеРВn.Jl
таким
образ
м
может
быть
ИI.:/JOЛh:JОШllf
дли
и
з
м
ере
ния
вероятности
выдеРЖlf
в
ания
среднего
сод
р
ания
в
З
il)ЩIШЫХ
границах
за
весь
РОК
Р
<I
юты
p
yдНl
ка,
или
более
оБЩI1МИ
CJlOuaM
1f
-
веронтность
того,
что
ср
днее
содt:РЖt1l1ие
буд~т
""ж
е
3ЩЩJlllO
Й
г
р
ан
ицы
.
Д
ля
мес
т
ной
оцеllКИ
~
ji1Гla
C
OB
Дduерl1ТСJl
ы
JI,I
ii
ИlI'J'
plJaJl
ОПРtЩСШJетсSl
для
каждого
01:ДСЛ
..
НОГО
ОI(ёtН1lш
еМ
ОI
'
()
NЖ
Ki
l,
а
ДJШ
оценки
ри
ка
испош.3у
'ГСН
один
И
тот
ЖG
м
ет
о
.
(
)1
I1<11\
О,
tI
О
вреМ
>I
,
как
р а
:.
шнтис
более
и
з
ощренны
х
M
tl
'
OjlOH
Д1l1l
о
ц
е.
нки
ДОDt:рII
Н:
Jlыrы
интерпnлов
ид
е
'
особе
нно
бы(;тр
о
fI
Шаfl
!l8J
1
СН
ИII
Val;"l
та
()Illltб",:н
OIltl
КН,
их
lIраКТII'l
С
кое
исн
]Н
.
:.
юна
Hlt I
р
и
O
lI
CHi<C
ала
{Н
\
р
у/Н
••
О
'
'j
il
ТСSI
ОГРUlНfl
l
еИIIЫМ
.
i :l7
Для
решения
вопросов,
связанных
с
оценкой
риска
неподтверждения
геологической
информации
используетс}(
несколько
подходов,
которые
не
дают
достаточно
надежных
результатов.
Однако,
в
большинстве
случаев,
когда
требуется
полный
анализ
возможных
ситуаций
,
наиболее
практично
использование
условного
моделирования
,
а
не
теоретических
вычислений.
.
При
осуществлении
горного
планирования
может
показаться,
что
классический
анализ
Монте-Карло
(имитационное
моделирование)
даст
удовлетворительные
результаты
.
Например,
мы
имеем
оценки
содержаний
для
каждого
блока
и
распределение
частот
для
некоторых
случаев,
определяющих
вероятность
извлеч
е
ния
блока
с
требуемым
содержанием.
Чтобы
оценить
шанс
(для
примера)
выбора
10
блоков
в
месячной
продукции,
имеющих
среднее
содержание
выше
заданного
порога,
мы
можем
смоделиров
ат
ь
выбор
этих
1
О
блоков
тысячами
различных
комбинаций
.
Определением
среднего
содержания
для
каждой
комбинации
1
О
блоков
мы
можем
подсчитать
число
удачных
исходов
и
рассчитать
требуемую
вероятность
.
.
Однако,
метод
Монте-Карло
ограничивает
вышеназванные
условия
расчета
треБОDанием
независимости
моделируемых
величин
,
что
неприемлемо
для
пространственной
непрерывности
реальных
блоков
.
для
примера,
если
первые
2
блока
в
последовательности
оказываются
смежными,
нереалистично
предстаlЩЯТЬ
себе
ситуацию,
когда
первый
блок
имеет
очень
высокое
содержание
а
второй
-
очень
низкое
содержание
.
Хотя
этот
подход
может
быть
уточнен,
чтобы
учитывать
реальные
общие
вероятности
и
коварющии,
но
'
он
также
становится
непрактичным,
как и
другие
теоретические
методы
.
Моделиров~ние,
в
свою
очередь,
способно
УЧИТblвать
концепцию
пространственно
й
непрерывности
блочных
содержаний.
Геостатистически
й метод
УМ
в
частности
дает
возможное
решение
этой
проблемы
.
Условное
моделирование
,(УМ)
Полученная
с
помощью
ум
цифровая
модель
рудного
тела
обы
чно
представлена
на
очень
детальной
регулярно
й
пространственной
решетке
.
Главное
свойство
такой
модеЛJf
то,
что
она
отражает
всю
известную
информацию
о
рудном
теле
в
понятиях
("'ТаТИСТИ'lески-х
распределений и
пространственно
й
изменчивости
содержаний,
полученных
по
первичным
данным
опробования.
Кроме
того,
она
имеет
фактические
значения
исследуемой
переменной
в
опробованных
точках
и
эффективно
заполняет
пробелы
в
информации
моделируемыми
значениями,
которые
наиболее
вероятны
в
неопробованных
точках
.
Повторение
процесса
моделирования
может
и
зменит
ь
значения
в
точках
модели,
но
каждый
раз
будет
получена
одинаково
во
з
можная
моде
ль
реальности
.
Следующие
свойства
модели,
полученной
методом
УМ
,
позволяю
т
использовать
ее
для
оценки
запасов
и
горного
планирования:
-наличие
детальной
информации,
размещ
е
нной
на
регулярно
й
простр
анственной
сети
,
дающее
практичесКJ.1
полное
знание
мод
елируемого
рудного
тела
или
месторождения;
128
-
IЮ3МО
Hat:Tb
многокра
нога
пов
то
рения
мод
сJН
tрЩIaНИЯ
для
IIолучения
равных
по
возможност
и
предст
авлен
ий
реального
объеКт<1.
ПеРDо
е
свойство
обеспечивает
инструмент
для
проверки
(моделирования)
МI-ЮГИХ
процессов,
связанных
с
опробованием
,
оценкой
и
rшанирова~lИем
отработки
новых
рудных
тел
или
высмочнЬDI
блоков,
.
а
второе
-
обеспечивает
эмпирическое
развитие
а
нали
за
устойчиво
1'11
(риска)
для
этих
Ilроцедур.
Мн
оги
применения
были
опробованы
и
проверены
в
первые
годы
разви
тия
УМ.
Однако,
серьезные
требования
к
ЭВМ
со
стороны
УМ
в
первый
п
ер
и
од
его
исп
льзованин
ограничили
распространение
этого
метода
на
пр
акт
нк
е.
В
это
время
УМ
получило
большее
развитие
в
таких
областях,
как
нефтяная
промышленность
и
эко
логия
,
где
'
на
эту
тему
за
110
след
ни
е
15
лет
было
ОI1У
ЛИКОIi
н
о
много
статей
.
Однако,
с
возрастанием
мощно
ти
компьюте
ров
11
развитием
теории
моделирования,
метод
сейчас
получ
ает
больше
вmfмаНЮI
со
стороны
горняков,
в
т
.
"'.
и
ДЛЯ
оценки
ри
ка.
Расчет
УСЛО8НЫХ
модеJ&ей
в
большинстве
геостатистичес
к
~
пакетов
компьютерных
IIРОl'рамм
имеются
процессы
мод
ели
рования,
выполняющие
расчеты,
вкратце
опис
анные
выше
. .
В
част
ности
8
системе
Да"амайн
е,,'ть
процесс
CONSIM,
который
позволяет
получить
трехмерную
условную
бло'lНУЮ
модель
мес"ор
ждеюlН
110
I1С
ХОДН
ОМУ множеству
данных
опробования
и
вариогр:.tммноЙ
модели.
Н
а
входе
в
процесс
задаЮТС>l
СЛСДУЮЩ~
lе
параметры:
&PROTO
Прототип
блочной
модели
.
&IN
Файл
проб
ДНЯ
со
дания
модели
.
Должен
соде
ржа
т
ь
поля
координат:
*X,*Y
,
*Z
и
пол
е
качества
.
&OtJT
Вы
одной
файл
модели.
*FI
Пол~
дл
моделирования.
Парам
етры
ИЗ01р
ОПНОЙ
сферической
модели
:
@NUOG
Т
@S
llJL,
@RANGE
@
MEAN
Эффект
самородков
I
Со]
Порог
вариогрuм
мы
(дисперсl1Я)
I
С
1 J
301'
а
WIИЯНИЯ
(А]
реднее
знач~ние
переменной,
если
оно
изьес"но
.
Если
нет,
то
вводитс
я
код
отсутствия
данных
(-),
и
среди
е
будет
оценено
по
модел
ируемым
данным
.
@TRANSFRM*
Метод
преобразованиSl
распределения:
(О)-Линейный,
1 -
Полиномами
Эрмита
.
@COND
Il
N*
(О)
-
Расчеты
без
абу
Л
ОWIивания
,
I-c
аб
у
лаВЛИВ:lиие
м
.
@
~
LJ
АМ
Р
•
(О)
-
В
се
перем
е
нltые
fЮЛНОСТЫО
ИСI1ЫТЫВi\Ю
'
Н
,
1-
Н
екото
ры
е
пер
е
менные
ИСПЫТhНШЮТ
С
Sl
Нt:1l0ЛН
С
l'
ЬЮ.