Содержание к диссертации
Введение
1. Геометризация как основа планирования геологоразведочных и горных работ 7
1.1 Геоматематическое моделирование месторождений полезных ископаемых 7
1.2 Поверхности, исследуемые в геометрии недр 13
1.2.1 Классификация топофункций 14
1.2.2 Математико-статистическая характеристика топофункций 17
1.3 Определение высоты сечения изолиний топоповерхностей 18
1.4 Характеристика задач оптимизации параметров геологоразведочных сетей 20
1.4.1 Общие сведения 20
1.4.2 Определение параметров геологоразведочных сетей 22
1.5 Прогнозирование размещения геологических факторов 26
1.6 Геометризация на разных стадиях геологоразведочных работ 28
1.7 Основные положения системного анализа при геометризации месторождений 30
2. Предварительная геостатистическая оценка геолого-промышленных параметров урупско- го медно-колчеданного месторождения 37
2.1 Геолого-промышленная характеристика объекта исследований 37
2.1.1 Геолого-структурная характеристика Урупского месторождения 37
2.1.2 Систематика разрывных нарушений 43
2.1.3 Некоторые особенности морфологии и условий залегания рудной залежи на восточном фланге месторождения 47
2.2 Статистическая характеристика основных геолого-промышленных параметров Урупского месторождения 50
.3 Предварительная геостатистическая оценка геолого- промышленных параметров 65
3. Теоретические основы районирования неоднородного геохимческого поля месторождения ... 88
3.1 Общие замечания о геохимическом поле Урупского месторождения 88
3.2 Математические модели оценки прерывистого поля месторождения 93
3.3 Математические модели оценки изменчивости контура поля месторождения 101
3.4 Математические модели оценки погрешности оконтуривания поля месторождения 105
3.5 Районирование нестационарного геохимического поля месторождения на основе теории случайных множеств
3.4.1 Статика и динамика размещения поля месторождения 107
3.4.2 Математические отношения и действия в поле месторождения 110
3.4.3 Пошаговая корреляционная матрица 112
3.4.4 Статистические характеристики функции переходных вероятностей 117
4. Районирование урупского месторождения (Производственный эксперимент) 120
4.1 Критерий для определения требуемой точности районирования поля месторождения при планировании горных работ 120
4.2 Выделение геостатистически однородных подмножеств Ап в поля месторождения 123
4.3 Анализ дискретных подмножеств Ап в поля месторождения 142
4.4 Анализ непрерывных подмножеств Ап в поля месторождения 144
4.5 Оценка погрешности районирования поля месторождения 150
4.5 Алгоритм районирования поля месторождения 152
Заключение 154
Список литературы
- Классификация топофункций
- Геолого-структурная характеристика Урупского месторождения
- Математические модели оценки прерывистого поля месторождения
- Анализ дискретных подмножеств Ап в поля месторождения
Введение к работе
Актуальность работы. В условиях конкурентной рыночной экономики укрепление, расширение и дальнейшее опережающее развитие сырьевой базы действующих горных предприятий медно-колчеданных месторождений невозможно без повышения комплексности и полноты использования минерального сырья, совершенствования технологии добычи и переработки концентратов, увеличения производительности труда, которые должны опираться на новые эффективные инновационные идеи и технологии.
На действующих горных предприятиях представительность и достоверность эксплуатационной геометризации, которая служит основой планирования горных работ, зависят не только от количества исходной информации, но и пространственной изменчивости • значимых горногеологических параметров. Это особенно важно, когда поле месторождения слагается из различных типов руд, имеющих различные статистические и геостатистические характеристики, а управление качеством и запасами сырья осуществляется режиме усреднения руд.
В настоящее время характеристики различных типов руд сглаживаются или недостаточно точно оконтуриваются в поле месторождения, что является причиной искажения природного размещения значимых горно-геологических параметров в пространстве недр. Это приводит к потерям и разубоживанию руд, невыполнению плановых показателей по качеству и количеству полезного ископаемого горного предприятия, а также дополнительным затратам на переработку руд. Поэтому разработка методики районирования неоднородного поля месторождения, обеспечивающая надежное и эффективное оконтуривание различных типов руд для планирования горных работ в режиме усреднения руд, является актуальной научной задачей.
Цель работы заключается в обосновании методов районирования неоднородного поля рудного месторождения на основе теории случайных множеств для обеспечения надежности и эффективности планирования горных работ.
Идея работы - установление закономерностей пространственной изменчивости значимых горно-геологических параметров, обеспечивающих районирование неоднородного поля месторождения по типам руд.
Основные научные положения, выносимые на защиту, и их новизна:
1. Районирование неоднородного поля рудного месторождения необходимо производить на основе установления закономерностей пространственного размещения однородных подмножеств (участков) с применением теории случайных множеств.
2. Предложенный критерий определения требуемой точности районирования неоднородного поля месторождения при планировании горных работ позволяет определить рациональный технологический контур за счет соизмерения горного риска и затрат на разведку с учетом статистических параметров дискретных полей.
3. Методика районирования неоднородного поля месторождения должна учитывать функции переходных вероятностей по заданным горногеологическим параметрам пространственного размещения однородных подмножеств (участков) с применением разработанного алгоритма.
Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций диссертации подтверждаются: • представительным объемом статистической информации по Урупскому медно-колчеданному месторождению; • обобщением опыта по районированию и оконтуриванию прерывистых месторождений цветных металлов; • результатами теоретических исследований; • удовлетворительной сходимостью результатов теоретических разработок и экспериментальных данных в процессе математического моделирования и исследования фактических материалов (теснота линейной корреляции 0,86-0,88 при уровне надежности 0,95); • положительными результатами предложенных методических рекомендаций по районированию поля месторождений по типам руд при планировании горных работ в производственных условиях.
Научное значение работы состоит в развитии общей теории эксплуатационной геометризации на основе применения методов теории случайных множеств при районировании неоднородного поля месторождения по типам руд, имеющих различные статистические и геостатистические характеристики.
Практическое значение работы состоит в разработке методики районирования неоднородного поля месторождения по типам руд, позволяющей определить рациональный технологический контур между подмножествами поля месторождения для обеспечения надежности и эффективности планирования горных работ.
Реализация работы. Методика и программное обеспечение по районированию месторождений для планирования горных работ приняты ЗАО «Геостар+» к использованию на горных предприятиях цветной металлургии.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на симпозиумах «Неделя горняка» (МГТУ- 2005, 2008гг.), семинарах кафедры МДиГ МГГУ (2006-2008гг), Публикации. Основные положения выполненных исследований опубликованы в трех работах, изданных в журналах, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, содержит 54 рисунка, 10 таблиц, список литературы из 97 наименований.
Диссертант выражает искреннюю признательность научному руководителю к.т.н., доц. Абрамяну Г.О. за помощь при проведении исследований, благодарит д.т.н., проф. Попова В.Н. за ценные советы и консультации, а также коллектив кафедры «Маркшейдерское дело и геодезия» за поддержку при выполнении настоящей работы.
Классификация топофункций
Современный уровень решения задач оптимизации предполагает, что поставленная задача формализована. В общем случае оптимизационные задачи разделяют на три группы [2, 4, 6, 35, 38 и др.]: 1. Детерминированные задачи, решаемые в условиях полностью определенной информации. 2. Стохастические задачи, решаемые на основе предположе-. ния, что условия функционирования модели и ее параметры выражаются в виде вероятностных соотношений. 3. Задачи, решаемые в условиях неопределенности (неполной информации).
Во всех оптимизационных задачах требуется достижение экстремального (минимального или максимального) значения целевой функции при выполнении условий, связанных с однозначным выбором вариантов из множества заданных [34].
Методы решения, возникшие за последние десятилетия в связи с проблемами отыскания экстремальных значений функций и функционалов, разделяют на следующие:
1. Линейного программирования и связанные с ними метода перебора вершин многогранника, то есть симплекс-метод, теория двойственности, которые относительно просты и допускают наглядное гео метрическое представление.
2. Принципа максимума Понтрягина, при которых используется вариа ционное исчисление для применения в непрерывных управляемых системах.
3. Теории локальных экстремумов, которые дают наиболее общий подход к анализу экстремальных задач для управляемых систем дискретного аргумента.
Одной из проблем в задачах оптимизации является проблема выбора критерия, то есть вопрос о том, каким образом следует сравнивать между собой различные реализации. Изменение критерия качественно меняет характер решения, хотя динамика процесса, явления остается неизменной, выбор иного критерия приводит к качественному изменению оптимального уравнения. Критериями оптимальности являются оценочные показатели, которые разделяют на три основных вида [26]: 1. Натуральные критерии (содержание полезных или вредных компонентов в рудной массе, извлечение металла из добытой рудной массы и др.). 2. Стоимостные критерии (затраты на производство некоторого количества работ и др.). 3. Комплексные критерии представляют некоторую формальную комбинацию частных критериев - натуральных и стоимостных, например, критерий приведенных затрат с учетом экономических последствий потерь и разубо-живания.
Максимальные или минимальные значения критериев оптимальности обеспечивают оптимум - совокупности переменных величин, которые характеризуют исследуемый процесс, явление. Причем частные оптимумы могут не совпадать с глобальным оптимумом в рамках решаемой задачи.
В условиях неопределенных и неконтролируемых параметров понятие оптимальности является неоднозначным. Тогда целесообразнее использовать понятие не оптимального, а рационального решения. Рациональным является устойчивое решение, принятое с резервом, в отличие от которого расчетное оптимальное (в математическом смысле) решение может оказаться неустойчивым: незначительные отклонения от оптимума могут привести к отрицательным последствиям.
Плотность геологоразведочной сети определяется количеством разведочных выработок, приходящихся на единицу площади рудного тела. Параметры геологоразведочной сети определяются расстоянием между разведочными выработками.
Общепризнано, что главным фактором, влияющим на выбор параметров геологоразведочной сети, является степень и характер сложности месторождения как геологического объекта. Определение параметров детально-разведочных и эксплуатационно-разведочных сетей производится следующими методами: - аналогий; - аналитическими; - экспериментальными.
Метод аналогий в настоящее время имеет наибольшее применение на практике и нашел свое отражение в инструкциях ГКЗ РФ, в которых по каждому виду полезных ископаемых даются рекомендации по определению вида сети и расстояний между разведочными выработками; эти инструкции являются обобщением огромного опыта производства разведки различных типов месторождений полезных ископаемых.
«Вместе с тем широкое, некритическое пользование аналогиями составляет основной источник просчетов и ошибок. Как известно, аналогия - это частное сходство или подобие между различными предметами, явлениями в определенных отношениях. К недостаткам метода аналогий относится и то, что при его использовании нет возможности взаимной увязки сетей различных месторождений полезных ископаемых [14, 35]. Этот метод не поддается формализации, что отрицательно сказывается в условиях широкого применения ЭВМ.
Геолого-структурная характеристика Урупского месторождения
На формирование современной структуры месторождения большое влияние оказали пострудные тектонические дислокации в виде многочисленных разрывных нарушений различной амплитуды. В результате рудная залежь оказалась разобщенной на отдельные блоки, незначительно смещенные друг относительно друга.
В процессе построения геологических разрезов по месторождению, при увязке геологических колонок разведочных скважин возникает задача как можно более достоверного определения ориентировки плоскости тектониче ского нарушения. Решение этого вопроса значительно облегчается с выявлением типов разрывных нарушений, их распространенности в структуре месторождения, определением доминирующих систем нарушений.
Такая работа была проделана в свое время по верхним горизонтам месторождения [5]. Нами она продолжена для более глубоких горизонтов.
По геологическим планам III-VI горизонтов месторождения масштаба 1:200 с привлечением данных подземной документации было отобрано 584 нарушения, вскрытых горными выработками, с замеренными элементами залегания. Азимуты падения плоскостей сместителей нанесены на диаграмму (рис.2.3), из которой видно, что среди тектонических нарушений преобладают разрывы северо-западного простирания и имеющие падение к югу (свыше 75%).Причем значительная часть их (около 72%) укладывается в интервал от 200 до 245 Ю.З.
Из всего числа нарушение были отобраны разрывы, по которым удалось установить наличие смещения. Таковых оказалось 124. По характеру относительного перемещения среди них четко определились два типа разрывных нарушений: 1) сбросы, 2) надвиги. Долевое участие каждого типа в структуре месторождения различно. Наиболее распространенными являются нарушения сбросового типа -71% от всего числа (рис. 2.2). По условиям залегания преобладают сбросы северо-западного простирания — 60% от числа сбросовых нарушений, около 30% имеют северо-восточное простирание и до 10% широтное (рис.2.4, 2.5). Среди них намечается, по крайней мере, четыре самостоятельных системы (см.рис.2.3). Наиболее выраженной является система сбросов, имеющих простирание 315-325 и падение к юго-западу под средним углом 57. Менее выражены группы нарушений, имеющие простирание 335 - 340 и средний угол падения 66 на юго-запад, 295 - 305 и средний угол 47 на юго-запад и 60 - 70 с падением на юго-восток под средним углом около 75 .
Нарушения надвигового типа имеют значительно меньшее развитие — 29% относительных (см.рис.2.4). По условиям залегания среди них преобла дают надвиги северо-западного простирания - 74% относительных, с углами падения на юго-запад в интервале 65 — 75. Самостоятельные системы из - за малого количества данных, выделить не удалось.
На рис.2.6 приведена схема соотношений выделенных групп нарушений сбросового типа и залегания пород на месторождении. Линии простирания сбросов имеют косое расположение относительно простирания пород.
Подводя итоги, следует отметить, что на III-VI горизонтах месторождения, также как и на верхних, наиболее распространенными нарушениями являются нормальные сбросы. Надвиги имеют подчиненное распространение. Выделенная на верхних горизонтах главная система сбросов, имеющих простирание 314 и падение на юго-запад под углом в среднем 50-70 сохраняет свое доминирующее развитие на III-VI горизонтах месторождения.
По материалам первичной документации геологической службы рудника и личных наблюдений составлены геологические планы III-VI горизонтов месторождения в масштабе 1:1000. Но более детально авторами изучался восточный фланг месторождения (участок к востоку от Центрального разлома). Для этого участка построен ряд геологических разрезов масштаба 1:1000. В результате выявлены некоторые дополнительные сведения о строении и условиях залегания рудной залежи на восточном фланге месторождения.
На III - м горизонте рудным штреком 304 вскрыто пластовое тело сплошных колчеданных руд, известное как тело № 1а, Это тело имеет нормальное стратиграфическое положение. Его почвой являются кварцевые аль-битофиры, кровлею - кремнистые сланцы. Тело имеет среднюю мощность 2-3 м и нормально выклинивается по простиранию к западу между разрезами 76 и 80, а к востоку между разрезами 104 и 106. В зоне выклинивания тела по простиранию в почве появляются туфогенно-осадочные породы, определен ные как туфы кварцевых альбитофиров. Книзу рудное тело выклинивается между III и VI горизонтами. При этом оно отходит от подошвы кремнистых сланцев в кварцевые альбитофиры на расстояние до 10-13 м по восстанию и на 3-6 по нормали на участке выклинки. Здесь же по падению в висячем боку тела появляются туфы кварцевых альбитофиров, сменяющиеся выше кремнистыми сланцами. На плане Ш-го горизонта эти туфогенные породы выделены как линзовидное тело мощностью 15-17 м, в центральной части (разрезы с 60 по 72), и резко уменьшающиеся до 5 м на участке разрезов 74, 76. Туфы постепенно выклиниваются на востоке около разреза 84. К западу, в интервале разрезов 56-52, наблюдается фациальный переход туфов в кварцевые альбитофиры. Этот переход осложнен тектоническими разрывам. На участке развития вышеуказанных туфов кварцевых альбитофиров на основном рудоконтролирующем контакте промышленные руды отсутствуют. Квершлагом 364 вскрыта лишь небольшая по размерам (до 10 м) линза колчеданных руд непромышленной мощности. На расстоянии около 20 м от подошвы кремнистых сланцев рудным штреком 304 вскрыто тело сплошных медно-колчеданных руд, согласно залегающее в кварцевых альбитофирах.. Морфологически тело (№ 19) представляет собой линзу размером до 80 м по простиранию, нормально выклинивающуюся к разрезу 76 на востоке, а в западной части расщепляющуюся на несколько пластов. Последние постепенно выклиниваются между разрезами 64 и 62. По данным геологической службы УГОКа тело 19а сливается в Ш-м этаже с основным рудным телом. Таким образом, параллельное тело № 19а следует считать нижней апофизой основного рудного тела, расщепляющегося в кварцевых альбитофирах.
Математические модели оценки прерывистого поля месторождения
Следовательно, на величину взвешенного среднего наибольшее влияние оказывают точки, близко расположенные к центру окна. Вычисленное значение среднего взвешенного приписывалось центру окна.
В итоге работы алгоритма система исходных неравномерно расположенных точек описанным способом пересчитывалась в узлы квадратной сети. По полученной регулярной системе точек затем отстраивалась карта значений параметра в изолиниях. С помощью величин радиуса «скользящего» окна можно регулировать величину подавляемой дисперсии признака, состоящей из суммы дисперсии ошибок и дисперсии локальных колебаний параметра, присутствие которых на карте нежелательно. Величина надкуса окна определяется, кроме того, средней плотностью сети опробования.
Для обработки данных по Урупскому месторождению величина радиуса «скользящего» окна составляет 20 м. Она определяется плотностью разведочных точек и практически обеспечивает подавление ошибки наблюдений и локальных колебаний параметра, с полупериодом менее 20 м. Величина ячейки сетки также принята равной 20 м. Фрагменты планов распределения геолого-промышленных параметров Урупского месторождения, построенные методом триангуляции, приведены на рис. 2.10-2.13 ( после рис. 2.2 идет рис. 2.7 и т.д.!).
Предварительная геостатистическая оценка геолого-промышленных параметров
Моделирование месторождений полезных ископаемых концептуально связано с описанием иерархической структуры состояния объектов, представляющих собой композицию состояния показателей назначения, технологичности, сохраняемости и экологичности горнопромышленных отходов [5,38,39].
Иерархическая структура месторождения на каждом уровне характеризуется определенным набором свойств (минеральные агрегаты, локальные обособления, типоморфные ассоциации минералов и т.д.) и соответствующим пространственным распределением. Поэтому для более полного описания, учитывающего пространственное распределение свойств Р{ необходимо при моделировании определять характеристическую функцию свойств:
Здесь f(x,P) - закономерная составляющая пространственно-факторного поля, выражающая закономерность размещения показателя Р в пространственных и факторных координатах (уравнение тренда и многофакторная регрессионная модель). Случайная составляющая р(х,Р), оценивает дисперсию модели по пространственным и факторным координатам. Оператор F определяет вид взаимодействия/ и (р.
В зависимости от уровня случайной составляющей на месторождении пространственно-факторное (пространственное, факторное) поле может быть детерминированным (ср = 0) или случайным ( р 0). Каждые из этих типов полей по степени равномерности, стационарности изменения составляющих/ и р поля разделяются на однородные и неоднородные. При этом однородное случайное поле может быть изотропным и анизотропным. Неоднородное случайное поле нестационарно либо по закономерной составляющей (аддитивное поле), либо по случайной составляющей (мультипликативное поле), либо по случайной составляющей (мультипликативное поле), либо одновременно по обеим составляющим (аддитивно-мультипликативное поле).
Анализ дискретных подмножеств Ап в поля месторождения
Анализ полу вариограмм и автокорреляционных функций по участкам рудного тела. На основе расчета и анализа вариограмм по отдельным рудным телам Урупского месторождения в диссертации сделаны следующие выводы [97]:
1. Для мощности основной рудной залежи характерны сферические (рис. 2.15), линейные и экспоненциальные модели структурных функций как с эффектом самородков, так и без него. Кроме того, для ряда участков рудных тел характерен чисто случайный характер изменчивости, однако, к полученному результату нужно относиться с большой осторожностью, так как данные модели характеризуют юго-восточный мало разведанный блок (всего 36 рудных пересечений). Следует также отметить, что вариограмма Южного участка тектонического блока, расположенного между Урупским и Центральным разломом, имеет два разрыва: первый. Вблизи нуля характеризует «эффект самородков», заключающийся в наличии перепада мощностей в пределах узкой зоны длиной до 10 м; второй — на удалении 70 м -характеризует средний диаметр крупных рудных линз более или менее однородного строения. Радиус автокорреляции мощности, устанавливающий допустимую плотность разведочной сети, колеблется для центральной части и восточного фланга месторождения в пределах от 70 до 100 и. а для восточного фланга месторождения резко снижается и колеблется в пределах от 10 до 40 м. Объект: Урупский ГОК ; признак : Мощность Вариограмма (h)
Комплект: желтая - осредненная, синяя - в стартовом направлении, зеленая - вкрест его, фиолетовая - в стартовом +45, коричневая - в стартовом + 135 Вариограмма объекта: Урупский ГОК; признака: Мощность. Направление минимума изменчивости 0. Шаг построения/сглаживания: 9.42809, угол сглаживания: 90.
Перекрестный прогноз объекта: Урупский ГОК; признака: Мощность с текущей моделью вариограммы.
Режимы и параметры: полуоси поискового эллипсоида 30 по X, 30 по Y. Проб в окне не менее 0 и не более 50. Обработано проб: 130. Стандартное отклонение признака : 0.87173490. Стандартное отклонение прогноза: 0.62441986.
Систематическая ошибка прогноза: -0.41369Е-01, не значима. Среднеквадратическая ошибка прогноза: 0.07757477. Коэффициент корреляции факт/прогноз : 0.33914579, значим. Среднеквадратические ошибки геометрического прогноза: 0.08347479, статистического прогноза: 0.07077067.
Накрываемость прогноза, вероятно, хороша. Впрочем, качественного отличия по сравнению с простейшими методами прогноза не наблюдается.
2. Концентрации меди характеризуются сферическими моделями собственных функций, присущие случайным переменным, а также пре рывистым пространственным переменным с разрывом в нуле («эффект самородков»). Разрыв в нуле следует рассматривать как доказательство прерывистого распространения медного оруденения, представленного рудными столбами со средними размерами в плане порядка 10 метров и меньше (рис.2.16). Для некоторых вариограмм характерно присутствие периодической компоненты с различной длиной волны, что подчерки вает большую, чем у мощности .периодичность колебаний концентраций меди. Радиусы автокорреляции концентраций меди обнаруживают значи тельный разброс значений - от 10 и до 90 м. Большие радиусы авто корреляция характерны для Центральных и Восточных участков место рождения. Блоки, расположенные западнее Центрального разлома, име ют малые автокорреляционные радиусы.
Увеличение радиуса автокорреляции значений рудного компонента характеризует более стабильные условия рудообразования, которые присущи, в основном, осадочное механизму рудогенеза. Таким образом по величине радиуса автокорреляции также можно судить о соотношении осадочного, осадочно-метасоматического и гидротермального процессов. Полученные результаты хорошо согласуются с геологическими данными, позволяющими говорить о преобладании осадочного процесса на севере центрального участка и восточном фланге месторождения.
3. Большая часть вариограмм цинка (рис.2.17) также может быть сферическими и экспоненциальными моделями. Для всех вариограмм ха рактерно присутствие периодических компонент, имеющих различные амплитуды и периоды, что свидетельствует о периодической изменчиво сти, выраженной чередованием участков обогащенных цинком и практически не содержащих его. Длина полупериода колебаний характеризует средние размеры этих участков. Перепады между участками достаточно плавные, что подтверждается отсутствием разрывов вариограмм. Объект: Урупский ГОК ; признак : Си Вариограмма (h) Комплект: желтая - осредненная, синяя - в стартовом направлении, зеленая - вкрест его, фиолетовая - в стартовом +45, коричневая - в стартовом + 135 Вариограмма объекта: Урупский ГОК; признака: Си. Направление минимума изменчивости 0. Шаг построения/сглаживания: 9.42809, угол сглаживания: 90. Структура 1: Эффект самородков, коэффициент 0.49248. Структура 2: Сферическая, коэффициент 0.65003, радиус 60.30395; анизотропия Аффинная, модуль XY 0.9129.
Комплект: желтая - осредненная, синяя - в стартовом направлении, зеленая - вкрест его, фиолетовая - в стартовом +45, коричневая - в стартовом + 135 Вариограмма объекта: Урупский ГОК; признака: Zn. Направление минимума изменчивости 0. Шаг построения/сглаживания: 9.42809, угол сглаживания: 90. Перекрестный прогноз объекта: Урупский ГОК; признака: Zn с текущей моделью вариограммы. Режимы и параметры: полуоси поискового эллипсоида 30 по X, 30 по Y. Проб в окне не менее 0 и не более 50. Обработано проб: 130. Стандартное отклонение признака : 181.35. Стандартное отклонение прогноза : 65.4105. Систематическая ошибка прогноза: -0.50458Е+01, не значима. Среднеквадратическая ошибка прогноза: 16.9856. Коэффициент корреляции факт/прогноз : 0.01328052, не значим. Среднеквадратические ошибки геометрического прогноза: 15.9650, статистического прогноза: 16.5810. Накрываемость прогноза приемлема. Впрочем, качественного отличия по сравнению с простейшими методами прогноза не наблюдается. Рис.2.17. Экспериментальные вариограммы цинка
Колебания радиуса автокорреляции также весьма значительные: от 10 до 60 м, причем более высокие радиусы автокорреляции также характерны для северной части Центрального участка и для восточного фланга месторождения, в то время как другие участки характеризуются практическим отсутствием корреляции для цинка даже между соседними пересечениями рудного тела. Необходимо отметить, что поведение цинка еще более характерно для осадочного механизма рудообразования [97].
4. Большинство вариограмм концентраций серы аппроксимируется сферическими моделями. Некоторые из них имеют разрыв в нуле (рис. 2.18). Вариограммы с разрывом в нуле характерны для южных и восточных участков месторождения.
5. Автокорреляционные функции, усредненные по всем направлениям обнаруживают большую стационарность, чем их аналоги по направлениям. Однако их изменчивость от участка к участку достаточно велика, чтобы одну из них можно было использовать для решения практических задач разведки. Не ясно также, какую из них можно использовать в каждом конкретном случае, т.к, условия прогноза на глубокие горизонты весьма неопределенные.
Усредненные вариограммы. Усредненные модели структурных функций (рис. 2.19-2.22) получены усреднением данных по всем участкам и фактически могут быть отнесены ко всему рудному телу, что с трудом позволяет использовать их для практических расчетов. Вариограммы мощности, меди, цинка и серы обнаруживают очень слабую стационарность, проявляющуюся в появлении отрицательных значений в пределах радиусов автокорреляций. Эта особенность может сказаться на оптимальности результатов. Кроме того, она легко объясняется конечными размерами отдельных колчеданных линз, слагающих рудную залежь. Радиус автокорреляции может быть интерпретирован, таким образом, двояко - как предел расстояния между рудными подсечениями и как средний радиус отдельных колчеданных линз. По виду вариограмм устанавливаются следующие радиусы автокорреляции [97]:
Похожие диссертации на Районирование неоднородного поля месторождения на основе теории случайных множеств для планирования горных работ
