Капутин Ю.Е., Ежов А.И., Хейнли С. Геостатистика в горно-геологической практике
Подождите немного. Документ загружается.
-
восстановление
ЗНi)tICШИЙ
содt:ржаний
по
обусловленным
факторам
.
Ниж
е
будет
рассмотрен
подробно
каждый
из
этих
Ш<1ГОВ.
ДШI
моделирования
факторов
Fl
и
F2
(см.
6.1)
необходимы
их
вариограммы.
Здесь
снова
надо
оговориться,
что
они
рассчитывались
по
неклаСТ~РИЗОDПННЫМ
ДL1ННЫМ
с
завышенным
содержание
м
и
з-за
высокой
шютности
опробования
богатых
зон
месторождения.
Следовательно
порог
будет
выше
ч
ем
1,
а
зона
должна
быть
определена
корректно.
Orмечено
.
их
сходство
с
соответствующими
индикаторными
функциями)
а
также
полное
соо
т
ветствие
по
зонам
влияния
с
функциями
по
первич
ны
м
данным.
Направление
C-IO
показывает
наибольшую
изменчивость
и
самый
ВЫСОКI1Н
эффект
самородков.
для
дальнейшего
использовании
к
экспериментальным
функциям
подобрана
одноструктурная
сферическая
модель)
хотя,
имен
в
виду
вариограмму
по
вертикали,
можно
было
бы
предположить
нали'ше
еще
одной
структуры
изменчивости.
БьVJИ
ПРИЮ1ты
следующие
параметры
ваРl10граммных
моделей,
построенных
для
факторов.
Фактор
1:
Со=0.47,
CI=0.53,
А/С-Ю/=22
.
5,
А/З-В/=IЗ5,
Аверт=27;
Фактор
2:
Со=0.41,
Сl=О.59,
А/С-Ю/=21,
А/З
-
В/=180,
Аверт=25.
На
следующем
шаге
проводилось
условное
моделирование
с
помощью
метода
"turпiпg
l1ands"
,
описанно
г
о
Jоuшеl
в
статье
(2] .
ИСПОЛЬ.10Ва.тшсь
та
же
сетка
как
и
ДJНI
индикаторного
кри.гинга.
Моделировались
только
те.
точки
сет
и
,
для
которых
индикаторная
функция
равна
1,
а
также
точки
размещенин
проб.
Общее
число
моделируемых
таким
образом
точек
сети
-
83
253,
а
число
точек
с
пробам
и
- 3268.
Проверка
резулt.т·
ТОВ
беЗУСЛО8НOI
'
О
моделнрова.IИЯ
с
этой
целыо
ИСПОЛЬЗОВМtИСI,
несколько
инструментов
.
В
.
стности,
проверка
статистических
паР
Q
м
ет
ров
ПОЛУ'lенных
множеств
модельных
значений
показала,
что
среднее
З
li3'l
е
ние
распределений
близко
к
О
,
а
стандартное
отклонение
-
к
1.
Остальные
Ilро
верки
также
дanи
хорошие
результать
и
пока
зали
п
рактичс:ски
полную
сходимость
распределений
смоделированных
и
реальных
величин.
ОбуслаВJIИвание
Итак,
для
каждой
точки
модели
получено
значение
Zs
исследуемой
пе
р
ем
енной
.
Таким
же
образом
длн
J(<))i\ЛОЙ
I1З
этих
точек
можно
получить
и
оценку
кригинга
Zk.
Значения
величин
ошибки
Zks
1l0JlУЧ3СТСН
при
оценке
критингом
всех
точек
мо
д
ели,
используя
при
ЭТО~f
1-1(:
реальные
:
ша'lения
проб,
а
смодеЛЩJOванные
значения
в
точках
ощюбования.
Вычитание
этой
величины
из
Z
даст
значение
ошибки,
к)
орал
обладает
всеми
н
еоб
ходимы
м
и
сво
йс
т
вnми
~TOГO
ПОН>IТИН
.
140
ТflКИМ
образом,
оБУСЛОВJIивание
прово
дится
с
помощью
уравнения
Zsc=Zk+(Zs-Zks)
ИСllолнение
в
итоге
потребовалось
провести
2
расчета
КРИI
'
инга
для
всех
точек
модели
:
-по
нормали
з
ованным
значениям
реальных
проб;
-
по
смоделированным
значениям
переменной
'
в
точках
опробования.
При
расчетах
КРИГИНl':l
принимался
радиус
поиска:
-
в
направлен",и
3-В
-
30
м;
-В
направлении
с-ю
-
15
м;
-
по
в
е
ртикали
- 2
м.
Восстановленне
смоделнрованных
содержаний
БЫЛI1
найдены
функции
обратного
преобразования
значений
факторов
1
11
2
в
логарифмы
содержаний
урана
и
мышьяка
.
Полученное
таким
образом
новое
множество
смоделированных
величин
имело
нормальное
распределение.
Теперь
было
необходимо
провести
де
нормализацию
полученных
массивов
ЩlllНЫХ.
Цель
этой
операции
-
получить
распределение
соотв~тствующее
распределению
реальных
содержаний
множества,
состонщего
из
] 480
декластеризованных
композиций
проб.
Это
делается
с
помощью
ех
же
полиномов
Эрмита,
с
помощью
которых
выполнялась
нормали
за
цин
исходных
данных.
Далее
моделируется
лежачиi\
бок залежи
с
помощью
кригинговых
оценок
в
2
-
х
мерном
пространстве
координаты
Z
ДJlЯ
каждой
точки
сети
ра
з
м
ером
2х2
м
.
В
конце
концов,
после
успешно
пройденных
этапов,
которые
теоретически
очень
просты,
но
иногда
преодолеваются
с
трудом
,
получена
полная
модель
центральной
части
рудного
тела,
по
которой
можно
вести
планирование
горных
работ.
В
далLнейшем
в
ходе
работы
бьU1И и
з
мен
ены
часть
пар"мстров
и
получена
новал
информация.
6.2.5.
Ана.JIИЗ
риска
в
ropHOM
ПJIIнировании
с
ПОМОЩltЮ
YCJlOBHoro
моделирования
Этот
пример
,
взятый
из
доклада
Peter ] Ravenscrot\
(RTZ
Тесtшiсаl
Serviees LLd)
на
конференции
в
УНИf3ерситете
Линдс
(Великобритания)
"Coll1puter sollltiol1s
il1
шillil1g
l111d
processil1g" 23-24
Сентября
1992
Г
.
,
пока
з
ывает
возможность
и
целесообразность
использования
УСЛОВНОГО
моделирования
для
планирования
горных
работ.
Качество
горного
планирования
(кратко,
средне
.
и
долгосрочного)
зав
исит
от
достоверности
модели
месторождения
для
предсказания
тоннажа
и
содержаннй руды
.
Эта
модель
обычно
объединяет
}
'
еологические
Ilредставленин
специалистов
и
статистическую
оценку,
основанную
н.
данных
опробования
месторождения.
Естественно, что
такая
мод
ель
-
это
ТОIIЬКО
оценка
с
наличием
ошибок,
что
к
несчастью
часто
игнорируетен
8
передаче
информации
между
геологами
н
специалистuми
по
планированию.
Хотя
для
получения
оптимального
п лан.
МОЖНО
ра
считать
множе
ст
во
вариантов,
но
обычно
переход
к
новом
у
варианту
в
оценке
апасов
приводит
к
существенному
и Me He
llllt
O
СI1ТУ,Щ
ИИ
и
рискn
.
141
Практика
горного
планирования
показывает,
что
наиболее
сложным
является
предсказание
риска
от
возмож!юго
неподтверждения
геологической
информации.
Описанный
выше
подход
УМ
.
позволяет
получить
такие
за
счет
многовариантного
моделирования
возможн
ы
х
ситуаций
и
стаТИСПI'Iеской
обработки
полученных
результатов
.
.
Каждый
из
полученных
вариантов
(
сценариев)
имеет
правильную
пространственную
корреляцию
между
выемочными
блоками,
а
план,
составленный
Дl1Я
любого
из
них
будет
отражать
последовательность
содержаний
и
тоннажа,
которая
вполне
возможна
в
свете
известных
распред
е
лений
содержания
рудного
тела.
Можно
легко
пересчитать
программу
и
получить
оценку
чувствительности
плана
к
возможным
изменениям
эначений
модели
месторождения.
Автором
доклада
предлап~ется
слеДУЮЩ:НI
процедура
ДЛЯ
горного
планирования
:
-
с
помощью
Кригинга
создается
модель
участка
рудного
тела;
-на
этой
модели
тращщионным
методом
выполняется
планирование
и
полученные
ре
зу
льтаты
сохраняются
как
"базовый
вариант";
.
-выполняется
несколько
вариантов
УМ
запасов
руды
и
про"еряе
тс
я
их реальность
в
сравнении
с
геологическими
представлениями;
-на
каждом
варианте
смоделированного
рудного
тела
выполняет
с
я
"базовый
вариант"
планирования
Дl1Я
провеРКI1,
как
MOJyr
изменяться
результаты
работы
в
реальной
ситуации.
Этот
подход
позноmlет
оценить
чувствительность
плана
и
будет
преДСТRВЛЯТЬ
собой
форму
вершlТНОСТНОЙ
оценки
возможного
риска
при
планир
ова нии.
Один
из
первых
возникающих
практических
вопросов
заключается
в
том,
сколько
вариантов
необходимо
рассчитать
для
получения
достоверных
результатов.
Этот
вопрос
может
быть
очень
важным
из-з
а
недостатка
ресурсов
памяти
и
времени
компьютера
.
OrBeT
на
него
свизан
обычно
с
требуемой
точностью
таких
расчетов.
Если
такой
анализ
делается
только
для
некоторой
приближенной
оценки
последствий
плана,
то
достаточно
2-3
расчета
для
демонстрации
надежности
плана
.
Если,
наприм~р,
в
ре
з
ультате
моделирования
получена
серия
только
положительных
результатов,
то
это
может
увеличить
доверие
к
плану,
а
в
случае
ХОПI
бы
одного
сбоя
плана
в
одном
из
смод
е
лированных
сценариев
появляr.тсн
озабоченность,
Т.к.
такой
сбой
вполне
может
быть
и
в
реальной
свтуации.
С
другой
стороны
lребования
точности
вызывают
необходимость
расчета
большого
числа
вариантов
для
учета
всех
возможных
последствий
f
Ulанирования.
Число
таких
вариантов
зависит
от
размера
и
деталей модели,
но
в
основном
оно
зависит
от
мощностн
и
ресурсов
компьютера.
Пример.
для
иллюстрации
возможного
исполь
зо
ванJtя
условного
мо
делир
ования
(УМ)
при
анализе
риска
в
планировании
ниже
I1риведена
ситуация
на
большом
карьере
.
]4
2
Наме'lеИllыit
к
отработке
У'
асток уступа
имел
много
близко
р
аСПОJlОЖ
-
I\НЫХ
Н
'
РЬJljIlЫХ
скважин
11
редкие
данные
разведочных
скваж
,н
,
1-1[\
котор
IX
бllIЛО
выполнено
начаньное
планирование.
Интерполsщин бьuш
ВЫIIOЛl
iсШ\
КРИГИ
III
'
ОМ
на
геОЛ
ОГИ<l
еских
(редких)
да
нных.
На
этих
же
данных 6ыл
рпссчитuн
"базовый
вариант
"
плана
.
Затем
было
DЫflOЛllеl-lО
УМ
в
порНДio:е,
описанном
выше.
Данные
(ПОдРобные)
110
скважинам
БВР
использовмнсь
в
виде
фак
ти
'.еских
данных
для
1<01l1'РОJlЯ
реЗУЛh
'iПОВ.
В
данном
случае
fЮ
данным
200
проб
былo
смоделировано
45
000
величин
с
щержаний
,
рпсllоложешJыx
по
регулярн)й
сетке.
Было
сделано
100
ВnРШ1lJТОВ
расчетов,
что
заняло
15
часов
машинного
времени
н.1
МОЩНОМ
11
рсоналЫlOм
компьютере,
В
план
дл
и
дш
,н
ого
у
t
ШСl'ка
включена
последовательность
из
50
послеДОII
Тt;ЛЫЮ
II
JВЛсl-:ilемых
бг-оков
РПЗffilЧНОЙ
формы,
характерных
ДJU'
ЭТОI'О
периода,
Ба
"
юный
вариант
плана
был
построен
}
а
модели
меСТОРОЖД~I-IИИ,
раСС<lllтщ
-
ш
о
ii
КРНГI1НГОМ
ПО
исходной
I
'
еологической
инф
орм~щи
и
.
ПОЛУ<IСНllые
смоделs
рованные
значения
содержаний
в
блоках
контролироваЛlIСЬ
расчетами
содержа
ний
по
скважинам
БВР.
В
результате
TnK
o
ii
про
верк
и
установлена
хорошая
СОПОСТ;\DИМОСТЬ
результптов
.
Н.
к.
ждоii
ю
100
вщншнтоп
моделей
этого
участка
было
выполнено
ОДIIО
11
то
же
планирование.
ДЛН
оценки
возможной
ошибки
длн
каждого
блока
был
рассчитан
95
%
доверительный
интервал
.
Ценность
:JаЮ
IIOЧ
[\сТG}\
н
Т()М,
ЧТО
ЭТII
вероятностные
границы,
хотя
и
опред
лены
МI.JДСJНIIЮI3iШIIt:М
,
НО
дnют
много
информации,
которую
О'lею,
ТРУДIIО
С\О
у'шть
теореТИ'lески
.
Наиболее
ваЖllые
следствия
построеНI1S1
таких
klt:IЮSlТlюr.
Т
IILlХ
границ:
-рез
ультLIТЫ
:.It1ШIСНТ
только
ОТ
ИМt:lOщейсл
локалыюй
информации
о
пр
бах;
там,
где
ПJIOПЮСТh
дпнных
MCHblue,
там
больше
р
а:
IЛИЧИЯ
между
вариантами
~\Одели
И,
,
сл ед
овательно,
-
шире
вероятностнне
границы;
-зна'1еlfllН
содеРЖi\lШЙ
наюсреДСТ8сННО
опред~лены
по
пробам;
т.
М,
где
Оl
-
Щ
Ilоказывают
высокую
степень
и меН'1ИRО
ти,
там
веРО)JТНЩ;
'
lные
границы
будут
шире;
местным
ме
твой
-резулы
'
аты
связа
ны
также
с
ве
личи
нами
исходных
данных,
сл
да
BaTeJl
ы-tO
,
в
pnt;Ollax
с
высоким
соде
ржанием
изменчивость
It
bePOHTI-ЮСТIIЫс
1
раlJицы
будут
шире
.
IlОЛУ<IСI1НЫС
р
ез
ультi.\
ы
по
зв
о
лнют
оценить
риск
неподтверждеНИJJ
реЗУЛI,татов
ПЛШНlJЮВUI-lJ.-Ш
.
В
эт
ом
Ilримере
анализ
риска
БЫJl
выгюлнен
дли
4-х
летнего
периода
добычи
руды
на
щшном
У<lilстке
в
рамк
ах
пср
с
пеКТИВIIOI
'
О
ПШlllII(ЮВ
:
НШI
.
В
ча
"гн
ости
была
оценен
в
роятность
отклонения
оцеllеliliLIХ
r.одержа
ниЙ
от
фактических
ДJl)'
каждого
года
~пботы
~едпринтия,
На
ГЮJlУ'l
е
нном
так~
ш
обрп
'
юм
графике
можно
бьulО
оценит
..
ура
IIb
РlIска
для
R
ех
п
~
риод()н
nЛ:ШИРО831
-
IИ
Н.
В
частности
для
11')CTbel
'O
Г())Щ
существу~т
только
25%
-
вый
шанс
того,
'11'0
заfJЛЩll
lр
оваНJluе
~O
ерЖ:lllи
е
буд
ет
превышать
ф:Jктиче
КОС
СреднемеСИ'IIЮ
содержание
,
tl
длн
второго
И
'iCTBep
TO
I'O
(
'
ОДО8
ВСрОНТНОС1Ъ
ЭТО О
6()%
и
1'.11.
р
еДJlаГПСМ
ЫII
л
(JДxoд
e~'ГeCT
HeHHO
имс:ет
HeJt()CTaTKII.
ХОТ}I
'IИ
'
леllll
:
Ш
()Hell"'
~
\
РII
С
а
.J
ОН
IIK
t:
3< \l:1COU
И
лл
.
IIИJЮl-l
ани
н
IIВЛНС'l'
СЯ
143
фундаментально
важной,
неоnреiJеленность
8
геОАOlи.,ес,,1IX
интерпретациях
.носит
осноtJНУЮ
iJОАЮ
tJ
tJО3МОЖН61U
рис"
и
должна
по
возможности
учитываться
.
6.3.
Литература
1.
Давид
М.
Геостатистические
методы
при
оценке
апасов
руд.
Л
.:
Недра,
1980
.-
360
с.
2.
JОUПI~)
·
А.О.
(1974) Geostatistic for
со
пditiонаl
siпшlаtiоп
of
orebodies. Ecol1omic
Оеоlову, Уоl
69,
рр
,
673-687.
3.
Jошпеl
А.О.
(1979) Geostatistical simulatiol1:
l11
etllOds
[ос
exploratiol1
:шd
millc plal1l1ing.
Еl1gil1ееriпg
and
Millil1g JOllfnal,
ОесешЬес
1979.
4. Micl\el David (1988), Hal1dbook
of
np
plied
dval1
ced geoslatistical
ос
е
reserve
еsliшаtiОI1
,
EJsevier,
Ашstеrdаш,
216
р
.
5.
KJ·jge
О
.
О
.
(
J 984).Geostntistics alld the defiflitiol1
of
uncertainty.
Trans.lnst.Min.MetaU.
Уоl
93, April
1984
,
рр
.
A4J
-
A47
.
6.
JОШl1еl
А.О.(l989),
NОI1-раrаш
е
triс
eSlill1atiol1
of
spatial
djstributioHS.
Jоuшаl
of
tlle
IнtеШ
.
AsSОС.оf
Matllell1atical Geology,
Уоl
15,
No
.3,
рр.
445-468.
7. Dowd
Р.А(l989),Sошс
observatiolls 011 cOl1fidence illterva
ls
aHd
krigiHg
епоrs.
ln
Geostatistics
М
.
Аrш
s
trОl1g
(ed), Kruwel'
Асаdешiс
Publushers, Dordrecllt, Tlle Netl1erlallds. Vol.2,
рр
.
861-874.
8.
Lnjашuе
С;.
(1990).
Сошраring
some
аррrохjшаtе
шеtllОds
for
tщilding
local cOl1fidence illtervals for
рr
е
diсtiпg
regionalised variables.
Matll.Geology,
Уоl.22,
No
.
1.
рр
.
123
-
144
.
144
Глава
7.
ОЦЕНКА
И
ЗВЛЕКАЕМ
ЫХ
ЗАПАСОВ.
7.1.
Задачи оцеиивания
зап
а
сов
и
планироваиия
работ
при
освоении
месторождений.
Проблема
оценки
И
З
ВJ1екаемых
запасов
является
одной
и
з
ц
е
нтрШ1ЬНЫ
Х
при
освоении
полезных
ископаемых.
Она
тесно
связана
с
решеtIием
Т'.lких
вопросов,
как
изучение
природной
изменчивости
орудененИя
,
определение
степени
с
елект
ивности
добычи
руды,
которая
зависит
от
размеров
выемочных
блоков
и
достоверности
разведочных
данных
,
необходимых
для
разделения
блоков на
про
'
мышленные
и
некондиционные.
Решение
эт
ой
проб
лем
ы
требует
комплексного
количес
т
венного
анализа
разнообразных
факторов
-
геологических,
горнотехнических
и
геолого-экономических,
обусловливающих
отклонения
характе
ри
стик
ИЗВJ1скаемых
запасов
от
подсчитанных
в
результате
предпроектной
разведки.
С.
точки
зрения
приложений
геостатистики
в
истории
существования
месторождения
целесообразно
выделить
три
периода:
-
предпроектная
разведка,
которая
заканчивается
подготовкой
месторождения
к
освоению,
включая
оценку
геологических
запасов;
-
инженерное
изучение
месторождения,
которое
заканчивается
опред
е
лением
эксrшуат:щионных
запас
ов
для
различных
условий
разрабо
т
ки
;
-
информационное
обе сп
чени
е
р
аци
ональной
текущей
разработки
м
ес
торождения,
включая
оперативную
оценку
и
з
влекаемых
запасов.
В
настонщ
е
й
работе
методы
геостатист
ики
рассматриваются
применит
е
льно
к
оц
е
нке
месторождений
твердых
полезных
ископаемых
,
больши
н
ства
видов
которых
может
быть
квалифицировано
как
рудные
в
широком
смыс
л
е
этого
понятия,
Т.е.
включая
,
например,
такие,
как
м
е
стор~жд
е
ния
агр
о
номических
руд
(что
н
е
явля
ется
преnя
тств
и
е
м
для
прим
е
нения
э
той
прикладной
математической
теории
для
оценки
ме
ст
орожд
е
ний
любых
других
полезных
ископае
мых
:
углей,
жидких
или
газообра
з
ны
х
углеводородов
и
т
.
д.).
По
э
тому
определенную
роль
в
изложении
методов
геостатистики
игра
е
т
поиятие
руды,
которое,
следуя
МДавиду
[1],
сформулируем
так:
"Руда
предстаВJ1яет
соб
ой
естественное
твердое
вещество,
из
которо
г
о
могут
быть
с
выгодой
получены
поле
з
ные
компоненты
посредством
горных
работ
и
сепарации
при
условиях,
существующих
во
время
оценивания
".
Э
ти
условия
подразделяются
н
а
три
типа:
кономические,
кото
рые
завис
ят
от
резуль
татов
геолого
э
~ономич
е
ской
оценки
месторождения,
что
синтезируется
в
величине
ми
н
имального
промышленного
содержания
поле
зн
ого
ископаемого
в
руде
и
от
раж
аете
н
,
в
частности,
в
такой
кондиции
на
оконтуривание,
к
ак
бор
т
овой
л
имит
(т.е
.
содержание
в
оконтуривающей
пробе)
;
горно
-
технологические,
котор
ы
е
не
ограничиваются
только
в
ы
бо
р
ом
открыт
о й
или подземной
систе
мы
разработки,
но
ВКЛЮ
'
Jаю
т
также
о
п
ред
е
ление
минимал),ных
размеров
эк
сплуатационных
блоков
;
-
информационные,
которые
определяются
качеством,
колич
ест
вом
н
ра
м
е
щ
е
ни
е
м
в
об
ъ
еме
месторождения
геологоразведочных
д
а
нных
(хара
к
те
ри
'
т
и
к,
ПО
Л
У'lенных
в
результате
и
зуче
ния
рnзвеДОЧНЫХ
14
5
выработок
~
проб),
которые
являются
источником
информации
о
месторождении.
Всякое
изменение
этих
условий
меЧеТ
изменение
~щенок
содержания
полезного
ископаемого
и
запасов
месторождения.
Запасы
месторождения
при
этих
условиях
имеют
экономическое
содержание
-
это
экономические
(или
ПРОМblШJlеНllые)
запасы
в
отличие
от
геологических,
под
которыми
понимаются
запасы
в
геологических
контурах,
ХОПI
предстамения
о
геологических
контурах
месторождения
являются
обыч;ю
весьма
расплывчатыми.
По
крайней
мере,
в
большинстве
случаев
эти
контуры
могуг
быть
оценены
только
с
учетом
бортового
содержания,
а
сами
запасы
требуют
определения
ра
з
меров
блоков
и
учета
уровня
(т.е.
детальности
и
качества)
геологоразведочной
информации
.
Оценка
запасов
месторождеНJlЯ
ЯW1яетсн
Иllформационной
основой
пл.аНИРОВ:1НИЯ
деятельности
горнодобывающего
предприятия,
которая
пронвляется
по
принципу
"от
общего
-
к
частному"
и
сопровождается
изменением
информационной
базы
(т.е.
изменением
геометрических
размеров
-
геометрического
оснонания)
оцениваемых
единиц
(частей,
блоков)
месторождения
от
крупных
к
относительно
мелким
.
Текущему,
краткосрочному
планированию,
информационной
базой
которого
являются
относительно
мелкие,
эксплуатационные
блоки,
предшествует
долгосрочное.
Единицами
оценки
запасов
месторождения
на
этом
этапе
яnляютсн
крупные
блоки
.
В
них
по
разведочным
данным
опредеmlЮТСН
запасы
и
содержание
полезного
ископаемого,
и
на
основе
этой
информации
осуществляетсн
оптимальное
планирование
разработки
месторождения
на
достаточно
длительный
период.
План
разрабо
тки
оБУСЛОВЛИDает
также
особенности
горно-подготовительных
\
работ
.
Однако, геолого-промышлеННLIе
хuрактеристики
эксплуатационных
блоков,
подлежащих
отработке
в
операТИВIIОМ
режиме,
всегда
отличаются
от
характеристик
включающих
их
КРУПНЫХ
блоков,
выделе
'
нных
в
процессе
разведки.
Серьезной
проблемой
при
освоении
месторождений
является
такая
СИТУ[ЩI1Я,
когда
бортовое
содержание
полезного
ископаемого
близко
сред
нему
по
месторождению
.
В
этом
случае
многие
эксплуатационные
блоки
после
проведения
больших
объемов
вскрышных
(особенно
при
разработке
карьером)
и
горно-подготовительных
работ
могут
оказаться
непромышленными.
Планирование
разработки
месторождения
представляет
собой
последовательность
взаимоувя
занных
процедур
анализа
имеющейся
информации
и
принятия
упраменческих
решений
,
основанных
на
предположении
о
том,
что
имеющиесн
исходные
данные
в
достаточной
мере
характеризуют
объект
разработки
и
отдельные
его
части.
Однако,
это
предположение
всякий
раз
требует
доказательств,
и
одна
из
главных
задач
геостатистики
заключается
в
том,
чтобы
предоставить
такие
доказательства
или
определить
стратегию
накопления
необходимой
дllil
них
информации
в
достаточных
объемах,
а
также
стратегию
выбора
и
применения
соответствующих
методов
обр
абот
ки
этой
информации
.
Роль
и
место
геостатистики
при
этом
таковы
:
применение
ее
методов
предостамяет
информацию,
которан
обеспечивает
приняти
е
решений,
но
не
генерирует
их
КРИТt:риев,
принадпежащих
1 4 6
экономическому
аШUJIIЗУ
геологических
характеристик
и
горно-технических
у
с
ловий
разработки
месторождения.
Эффективность
геостатистики
особенно
ПРОЯВJlЯе1'СЯ
при
краткосрочном
планировании
.
Это
fU1анирование
требует
решения,.
прежде
вс
е
го,
двух
задач:
1)
обеспечении
добычи
планируемого
количества
промышленной
руды
и
2)
обеспе'lенин
поступления
на
обогатительную
фабрику
руды
JШilниру
е
МОI
'
О
качес
r
ва
.
Оно
осущест
ляе
тся
на
основе
разведочных
даННJ>JX,
которые
могуг
быть
представлены
результатами
бурения
скважин,
в
том
числе,
уровзрывных
при
разработке
месторождения
карьером
.
Таким
обра~ом,
rшзнировзние
проводится
на
основе
разведочньJX
оценок
руд
,
преДIН\
З
Н3'IСННЫХ
для
добычи;
в
то
же
время
фактически
доБЫl:lаемые
руды
обы'нlO
отличаютс}(
от
их
оценок.
В
связи
с
этим,
важным
условием
эффективной
разработки
месторождения
является
правильное
определение
различий
между
добываемыми
рудами
и
их
оценками,
так
как
любые
ошибки
такого
рода,
особенно
по
бедным
блокам,
вызывают
неритмичное
снабжение
обогатительной
фабрики
кондиционной
рудой
и
дорогостоящее
непредвиденное
перемещение
фронта
горных
работ
или
ЗI1JJOжение
и
проходку
новых,
дополнитеЛЬНblХ,
не
прсдусмотренных
проектом
горных
выработок.
Orсюда,
n
задачи
геологического
изучения
месторождения
в
процессе
эксплуатации
вхо
д ит
также
предсказание
изменчивости
добываемого
полезного
и к
naeMOI
о
во
времени
для
планируемых
периодов
и
интервалов
проведенин
горных
работ.
7.2..
Характер
исходиых
даlIНЫХ
11
методы
их
обработки.
ИСПОJlь
з
опшше
геологоразведочной
информации
для
оценивания
запа
с
ов
р у
д
в
ключ
uет
две
процедуры:
1)
э
кстр
;
lП
mщию
исходных
данных
за
пределы
разведочных
выработок
на
и
з
оны
ВJIИЯНИЯ
И
2)
определени
е
погрешности
этой
экстраполяции.
Экстрапомщия
исходных
данных
(которан
собственно
ЯВJlЯется
процедурой
оценивания
запасов
месторождения
и
его
частей)
выполняется
несколькими
методi.tМИ
;
геометрическим,
днстанционным,
КРИГИНl'ом.
Геометрическая
(или
полигональная)
экстраполяция
заключается
в
присвашшиltи
ЗШ1"el-ШЯ
ПРОС1
'
ранственной
переменной,
которое
УСТЗНОВJJено
/;1
разведочной
выработке
(пробе),
геометрической
з
оне
ВЛШIНИН
этой
выр.
ботки
(Ilробы)
каким-либо
известным
способом
8
зависимо
,
ти
от
с
и
с
темы
разведки
ме
1'0рождения.
ДИСТaJ
-
ЩИ
иная
э
к
с
траполяция
представляет
собой
оцениваиие
точки
или
блока
м
е
сторожд
е
юш
на
основе
линейной
комбинации
взвешенных
ЗII
чений
пространственной
переменной,
определенных
в
разведо',ных
выработках
(или
в
точках
опробования)
месторождения.
Веса
1'1
=38 CT
lIblX
з
н
а ч
е
НИli
этой
перемениой
учитываются
различными
способами
в
з
ависимости
от
раССТОJlНИ}J
между
ними
'
и
ОЦениваемой
т
очкой,
НilЩШМСР,
мо
гут
бытb
обратными
квадратичными
.
.
К
С
ТР
П
ПОJlЯЦЮI
методом
кригинга
по
характеру
используемы
х
д
а
нны
х
IIOДО
n Н
ДlI
Т
('\IЩИОIIН
ОЙ
;
ее
отличительные
особенно
ст
и
14
7
описаны
в
п
~
3.7.
Любая
экстраполяция
сопровождается
погрешностью
(дисперсией
распрострuнения
разпедочных
данных
на
неисследованное
пространство),
что
является
следствием
неэквивалентности
разведочных
выработок
(или
проб),
с
одной
стороны,
и
оцениваемых
блоков,
.
с
другой
.
Если
при
оценке
запасов
задано
бортовое
содержание,
то
необходимо,
чтобы
разделение
блоков
на
промышленные
и
непjюмышленные
бьulO
корректным,
а
количество
промышленной
руды
и
пустой
породы
бьulO
бы
определено
с
учетом
погрешности
разведочной
информации.
Погрешность
экстраполяции
может
быть
оценена
пyreм
сопостаменин
оценок
блоков
с
данными,
получаемыми
в
результате
отработки
месторождения;
это
самый
надежный, но
практически
недостynный
для
оперативного
управления
процессом
разведки
способ
оценки.
Статистическое
оценивание
погрешности
по
имеющимся
разведочным
данным
дает
результаты,
недостаточно
точно
корреспондирУЮЩиесн
с
ее
действительными
величинами.
Лучшие
результаты,
что
видно,
в
частности,
из
приводимых
ниже
примеров,
обеспечиваются
применением
кригинга;
в
этом
случпе
погрешность
экстраполяции
может
быть
оценена
как
дисперсия
кригинга
(См.
3.50).
Выбор
метода
оценки
запасов
(метода
экстраполяции
разведочных
данных)
оказывает
существенное
мияние
на
планирование
разработки
месторождения
и
ее
результаты
.
Решение
этого
вопроса
может
быть
рассмотрено
на
следующем
примере,
лриводимом
М.Давидом
(1).
По
результатам
опробовпния
ударных
скваЖJtн
одного
из
уступов
меднолорфирового
месторождения
определены
Т04ные
содержания
полезного
ископаемого
в блоках;
кроме
того,
по
разведочным
данным
получены
оценки
этих
содержаний
двумя
методами
экстралоmщии:
обратных
квnдратичных
расстояний
и
кригинга.
Среднее
содержание
меди
в
пределах
уступа
по
ре
з
ультатам
опробования
буровзрывных
скважин
(которое
можно
считать
истинным)
составляет
0,53
вес.%;
дисперсия
содержаний
в
блоках
рапна
0,044.
Средняя
погрешность
оценок
содерж'аний
в
блоках
методом
кригинга
состамнет
0,024
вес.%;
дисперсия
этой
погрешности
o~
=
0,028;
соответствующий
стандарт
оценки
рапен
0,168 uec.%.
Метод
обратных
квnдратиtlНЫХ
расстояний
ПРИIlОДИТ
к
более
смещенной
оценке
-
погрешность
равна
0,121
нес
.
%;
дисперсия
погрешности
равна
0,064;
стандарт
- 0,252
вес.%
.
Таким
образом,
полученные
результаты
свидетельствуют
о том,
что
метод кригинга
предпочтительнее
для
оценки
запасов
в
блоках
.
Небольшая
погрешность
-
не
единствеliНЫЙ
критерий
для
того
,
чтобы
судить о
предпочтительности
метода
оценивания
запасов
месторождения.
Не
погрешность
запаСОD,
а
собственно
запасы
являются
наиболее
важной
характеристикой.
Качество
их
оценки
может
быть
осуществлено
на
основе
сравнения
точных
и
предсказываемых
с
одержаний
в
блоках;
удобный
способ
такого
сравнения
заключается
в
использовании
корреляционной
диаграммы
.
Разделив
диаграмму
на
четыр
·
е
к
.
вадранта
(вертикальной
и
горизонтальной
прямыми,
проходящими
через
значение
содержаний
полезного
компонента,
равное
бортовому
содержанию),
можно
получить
четыре
группы
блоков:
I -
блоки,
правильно
классифицированные
как
промышленные;
11
-
блоки
,
правильно
классифицировпнные
как
непромышленные;
14
8
(1) --
блоки
,
неПР
З
ВIVIЬНО
отн
е
сенные
к
промыllншны
bJ
,
,
(8
действительности
они
сложены
некондиционными
рудами
и
пустыми
породами
и
должны
бы
т
ь
отн
е
сены
к
группе
П);
IY
-
блоки,
н
е
праВИJlЬН()
отнесенные
к
непромышленным
(они
должны
быть
объ
е
ДИН
~
Нl,l
с
бло
к
ами
группы
1).
Из
-
51
блок:\
,
в
приво
д
имом
М.Давидом
примере,
оценками
кригинга
O
THtCeHbl
К
н
е
щ.юмьшшенным,
а
46
-
к
промышленным.
ПО
данны
м
У
Д
,
IРН
ОГО
б
у
р
е
ния
непромыuu1енныии
являются
13
блоков
и
только
38
ОТНОСНТСН
к
I1ромышленным.
Ошибка
классификации
блоков
составляет
17
%.
Методом
обрп
т
ных
квадр
а
тичных
расстояний
к
промышленнЪfМ
отнесено
48
локов
и
ошибка
классифию:щии
увеличивается
до
21
%.
Эти
ре
з
ультаты
также
свидетельствуют
о
предпочтительности
прим
е
нения
кригинга
для
оценки
запасов
месторождения.
Традиционная
методика
<щенки
запасов
месторождений,
пока
используемая
в
России
,
рассчитана
прежде
всего
-
на
ручную
обработку
информации
и
на
жестко
регламентированные
и
практически
неизм
е
нные
покnз:\т
е
ли
основных
кондиций.
Сейчас
ситуация
в
экономике
страны
р
е
зко
меняется,
появляеТСJl
рынок
минерального
сырьн
с
изм
е
НЯЮЩI1МИСЯ
ценами
на
руды
и
металлы,
многие
предприя
т
ия
ВЫХОЩIТ
на
мировой
рынок
и
вынуждены
считаться
с
его
законами.
Традиционный
·
спо
с
об
оценки
запасов
предусматрив
а
ет
в
большинстве
случ
ае
в
оконтуриваНl1е
(с
учетом
Утвержденных
бортовых
содержаний)
рудных
з
он
на
профилях,
соединение
одинаковых
зон
соседних
профилей
в
подсчетные
блоки,
расчет
(по
приближенным
формулам)
объемов
и ср
е
днего
качества
сначала
подсчетных
блоков,
а
_
затем
-
в
се го
месторождения
.
Для
того,
чтобы
перес<{итатъ
запасы
дня
и
з
менившего
с
я
"
борта"
потр
е
б
у
ется
каждый
раз
пройти
весь
путь
сначtUl:1
.
При
эт
ом
кач
е
ство
руды
в
объемах
меньше
подсчетного
блока
к
а
к
пр
а
вило
н
е
дет
ализируется
.
Такая
же
"загрублеННШt"
геОЛОl
'
ическая
информ
а
ция
прим
е
няеТ
С
>l
проект
н
ыми
инстит
у
гами
для
проектирования
будущих
горных
предприятий.
С
понвлени
е
м
на
рудниках
и
в
геологических
органи
з
ациях
ЭВМ
стано
возможным
создав
а
ть
точную
З
-
х
м
е
рную
простран(:
т
венную
легко
пополняемую
модель
месторождения,
отражающую
все
его
геоло.гические
нюансы
.
Подсчет
(или
пересчет
по
новым
кондициям)
запасов
по
т
акой
модели
не
преДС
Т'
.lвляет
трудности
и
занимает
несколько
минуг
машинного
врем
е
ни
.
для
этой
работы
в
системе
ДАТАМАЙН
имее
т
ся
н
е
сколько
программ
,
в Т
.
Ч
.
процесс
MODRES.
Использовани
е
современных
инфор
м
ационных
технологий
показывает,
что
110луча
е
мые
при
рас ч
етt1X
результ
а
ты дают
закономерные
отклонения
от
ре
з
уль
тат
ов,
полученных
вручную
традиционным
спо
с
обом
.
OrB~Г
на
в
опрос
о
причинах
этого
явления
д
ает
г
ос
т
аТ
И~
Т
1fка
,
а
т
очн
е е
один
и
з
основных
ее
разделов
-
оц
е
нка
и
з
влека
е
мых
з
апа
с
ов
.
Главное
,
на
':I
Т
О
обращается
внимание
при
анали
зе
данного
воп
р о
с
а
-
э
то
различие
между
запасами
,
которые
по
дс
ч
ит
аны
11
да
нн
1М
про
б
р
аз
п
е
до<IНЬГХ
выраб
ток,
и
и
влекаемыми
fj
llроц
ес
се
г
рны
х
р
nбот
.
14