Содержание к диссертации
Введение
1 Анализ проблемной ситуации, постановка задач исследования 11
1.1 Проблема математического моделирования ТКСПВ 11
1.2 Аналитический обзор 16
1.3 Выводы и постановка задач исследования 29
2 Обоснование стратегии математического моделирования ткспв 31
2.1 Описание процесса функционирования ТКСПВ 31
2.2 Обоснование модели отработки ЭБ способом СПВ 44
2.3 Возможность оптимизации технологического комплекса, основанная на использовании модели движения твердой и жидкой фаз ПК в процессе СПВ 56
2.4 Выводы 71
3 Идентификация движения запасов при математическом моделировании ткспв 73
3.1 Модель ЭБ как объекта управления 73
3.2 Дискретная вероятностная модель функционирования ЭБ 86
3.3 Движение запасов, вовлеченных в переработку в масштабах месторождения 90
3.4 Выводы 93
4 Рекомендации по использованию стратегии математического моделирования отработки месторождения способом СПВ 95
4.1 Рекомендации по унифицированному описанию геолого-экономического и технологического аспектов способа СПВ 95
4.2 Рекомендации по решению задач, направленных на повышение эффективности использования минерально-сырьевых ресурсов месторождения 100
4.3 Рекомендации по информационному и программному обеспечению СППР 108
4.4 Выводы 111
Заключение 113
Библиография
- Выводы и постановка задач исследования
- Обоснование модели отработки ЭБ способом СПВ
- Дискретная вероятностная модель функционирования ЭБ
- Рекомендации по решению задач, направленных на повышение эффективности использования минерально-сырьевых ресурсов месторождения
Введение к работе
Актуальность работы. На сегодняшний день все развитые страны мира испытывают возрастающую потребность в различных полезных ископаемых. Это заставляет искать новые методы их получения и вовлекать в отработку более бедные, убогие [1] и техногенные месторождения, а также месторождения, где использование традиционных способов затруднено и экономически нецелесообразно.
Так в последнее десятилетие в нашей стране все более активно внедряется геотехнологический способ добычи полезных ископаемых - СПВ. Этот способ, характеризуется низкой (на 20 - 30% меньшей, чем при традиционных способах) себестоимостью, невысокими в (2 - 5 раз меньшими) капитальными затратами и их быстрой (в течение 2-3 лет) окупаемостью, комфортными условиями труда и высоким уровнем автоматизации процесса, а также возможностью вовлечения в отработку месторождений со сложными горно-техническими и гидрогеологическими условиями, в том числе со значительными (до 600 - 700 м) глубинами залегания рудных тел в обводненных высоконапорных горизонтах и забалансовыми содержаниями металла в рудах [2].
При внедрении данного геотехнологического способа добычи возникает проблема математического моделирования минерально-ресурсного потенциала месторождения, направленная на обеспечение эффективного функционирования ТКСПВ, в условиях неопределенности горно-геологической информации.
Разрешение этой проблемы требует создания комплекса математических моделей, поддерживающих выбор структуры и параметров ТКСПВ, мониторинг комплекса технологических показателей и выполнение производственного плана по объемным и качественным показателям.
Трудность построения комплекса математических моделей определяется существенной неоднородностью фильтрационных свойств горных по род, в которых происходит процесс СПВ, даже в пределах одной литологиче-ской разности.
Исследование выполнено в рамках Федеральной целевой программы «Экология и природные ресурсы России», реализуемой в период с 2002 по 2010 годы.
Объект исследования. Технологические комплексы добычи полезных ископаемых способом СПВ.
Предмет исследования. Модели и алгоритмы, обеспечивающие эффективное функционирование ТКСПВ в условиях существенной неопределенности горно-геологической информации.
Идея работы. Построение стратегии математического моделирования процесса отработки месторождения способом СПВ, основанной на интеграции информации, получаемой из различных источников, и использовании ее для прогнозирования геотехнологических параметров.
Цель работы. Снижение технико-экономических потерь, обусловленных неопределенностью горно-геологической информации, путем математического моделирования ТКСПВ.
Задачи исследования. Исходя из цели работы, были поставлены и решены следующие задачи;
- оценить известные математические модели процесса СПВ с позиции их использования для расчета геотехнологических показателей в масштабах ЭБ и месторождения в целом.
- дополнить существующую методику расчета процесса СПВ комплексом математических моделей, позволяющих прогнозировать геотехнологические показатели отработки отдельных ЭБ с учетом динамики изменения фильтрационных свойств продуктивного слоя; ограничений, обусловленных возможностями контроля состояния процесса СПВ, и вероятности истощения запасов ПК в ЭБ. - разработать модели и алгоритмы, позволяющие обеспечить необходимую точность прогнозирования геотехнологических показателей отдельных ЭБ и месторождения в целом.
Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы вычислительного эксперимента, объектно-ориентированного анализа и математического моделирования.
Достоверность полученных результатов. Достоверность результатов обеспечивается корректным использованием математического аппарата, сопоставлением результатов моделирования и экспериментальных данных, а также полученных результатов с известными результатами, содержащимися в научной и справочной литературе, и успешным внедрением выполненных разработок.
Научная новизна. Научная новизна работы состоит в следующем.
1. Разработана стратегия и реализация математического моделирования ТКСПВ, отличающаяся от известной методики расчета: аппроксимацией ЭБ объектом с сосредоточенными параметрами; волновым представлением динамики изменения фильтрационных свойств продуктивного слоя; описанием перехода ЭБ в состояние, соответствующее истощению запаса сырья, дискретной вероятностной моделью.
2. На основе использования аналитико-эксп ер и ментальных моделей установлены закономерности изменения концентрации ПК в откачном растворе и ее скорости, позволяющие прогнозировать время отработки конкретного ЭБ.
3. Установлены закономерности изменения фильтрационных свойств горных пород в масштабах ЭБ, позволяющие прогнозировать возмущения, обусловленные этими изменениями с использованием взвешенной линейной комбинации известных базисных функций, имеющих неизвестные весовые коэффициенты.
4. Установлено, что высокая эффективность функционирования ТКСПВ достигается при выполнении определенного соотношения между до лями погашенных запасов и запасов, вовлеченных в переработку на заданном интервале времени; прогнозировании фактического времени отработки ЭБ и своевременного ввода в эксплуатацию дополнительных добычных блоков, обеспечивающих плановую производительность ТКСПВ. На защиту выносятся:
- минимизация технико-экономических потерь, обусловленных дефицитом информации о геотехнологических параметрах при отработке месторождения способом СПВ, обеспечивается: определением динамики извлечения ПК в откачной раствор; использованием дискретной вероятностной модели для оценки истощения минеральных ресурсов в ЭБ; волновым представлением фильтрационных свойств продуктивного слоя; определением в условиях высокого уровня погрешностей измерения рациональной границы перехода ЭБ в состояние, соответствующее истощению минеральных ресурсов.
- процесс отработки конкретного ЭБ описывается сочетанием непрерывных перемещений в фазовом пространстве, отображающем кинетику извлечения ПК в откачной раствор, и случайных скачков состояний, соответствующих истощению запасов минеральных ресурсов.
- для прогнозирования фактического времени отработки ЭБ необходимо производить идентификацию характеристик ЭБ по каналу: расход рабочего реагента - концентрация ПК в откачном растворе с использованием экспериментально-аналитического метода, позволяющего описать процесс СПВ в масштабах ЭБ объектом с сосредоточенными параметрами при условии, что число этих параметров заранее фиксировано.
Расчет распределения вероятностей скачка состояний при выходе на границу, определяемую ограничением на среднюю концентрацию ПК в откачном растворе, рационально производить с использованием дискретной вероятностной модели, включающей в себя характеристику матрицы переходов на соседних интервалах времени. Аппроксимацию динамики изменения возмущающих воздействий, обусловленных изменениями коэффициента фильтрации продуктивного слоя, рационально осуществлять с использованием волнового представления этих свойств.
- необходимым условием использования существующей методики расчета геотехнологических показателей процесса СПВ для повышения эффективности отработки месторождения является идентификация характеристик продуктивного слоя и его гидродинамической структуры в условиях нестационарного расхода рабочего раствора.
Практическая ценность работы. Практическая ценность диссертационной работы состоит в том, что разработанное алгоритмическое и программное обеспечение позволяет прогнозировать геотехнологические параметры месторождения, отрабатываемого способом СПВ, и эффективно управлять ресурсным потенциалом месторождения, своевременно вводя в эксплуатацию дополнительные добычные блоки.
Личный вклад автора состоит:
- в разработке новой стратегии математического моделирования ТКСПВ, учитывающей неопределенность горно-геологической информации о месторождении;
- в разработке оригинальных процедур идентификации параметров ЭБ, позволяющих прогнозировать время отработки запасов минерального сырья;
Внедрение результатов. Результаты диссертационной работы в форме методики математического моделирования отработки месторождения способом СПВ приняты к использованию Региональным Агентством по недропользованию по Уральскому Федеральному округу («Уралнедра») г. Екатеринбург. Материалы диссертации включены в учебные курсы для студентов специальности «Автоматизированные системы обработки информации и управления» направления 654600 - «Информатика и вычислительная техника» Уральского государственного горного университета г. Екатеринбург. Апробация результатов. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Уральской горнопромышленной декаде (г. Екатеринбург, 2005), Всероссийской научно-технической конференции «Совершенствование методов поиска и разведки, технологической добычи и переработки полезных ископаемых» (Красноярск, 2006), Уральской горнопромышленной декаде (г. Екатеринбург, 2006), Международной научно-практической конференции «Связь-Пром 2006» (г. Екатеринбург, 2006), Международной научно-практической конференции «Промышленный Урал XXI века» (г. Екатеринбург, 2006).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 8 научных работ.
Структура диссертации. Диссертационная работа изложена на 141 странице машинописного текста, включая 32 рисунка, 12 таблиц, и состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка из 72 источников отечественных и зарубежных авторов, четырех приложений.
Выводы и постановка задач исследования
Все эти типы россыпей объединяют примерно 4000 месторождений, из которых в настоящий момент отработано и находится в эксплуатации примерно 1100 объектов [38].
Основные типы месторождений, а также условия, ограничивающие применение данной технологии приведены в работах [1,4, 15].
Теоретическое обоснование и закономерности процесса СПВ условия химического взаимодействия растворов с породами, математические и физические модели процесса выщелачивания с различной степенью детальности рассмотрены в работах [1,3,4, 15,39,40,41,42,43].
Далее рассматриваются основные закономерности и математические модели процесса СПВ, разработанные в разные годы в нашей стране и зару-бежом.
С физико-химических позиций процесс ПВ можно определить как процесс гетерогенных химических взаимодействий, сопровождающихся изменением концентрации реагирующих веществ в жидкой и твердой фазах при фильтрационном перемещении жидкой фазы в пределах объема выщелачивания. Под последним понимается часть объема рудовмещающего пласта, в которой происходит фильтрация растворителя. Согласно диффузионно-кинетической теории гетерогенных процессов, разработанной в трудах ряда исследователей (Н.Н. Веригина, А.Б. Здановского, Д.А. Франк-Каменецкого и др. [1, 3, 41]) в ходе гетерогенных реакций растворения, выделяются три стадии: 1. поступление растворителя к поверхности твердого вещества; 2. собственно химическое взаимодействие на поверхности раздела фаз, 3. отвод продуктов реакции от участка химического взаимодействия. Скорость процесса зависит от скоростей протекания всех трех стадий и по существу определяется скоростью самой медленно протекающей стадии. Различают три режима выщелачивания: 1. диффузионный (точнее был бы термин «фильтрационно-диффузионный»), когда скорость химического взаимодействия превышает скорость подвода растворителя и отвода продукта реакции; 2. кинетический, когда скорость химического взаимодействия меньше скорости подвода растворителя и отвода продуктов реакции; 3. диффузионно-кинетический, (переходный), когда скорости отдельных, стадий сопоставимы.
Главной особенностью диффузионного режима является, зависимость суммарной скорости процесса выщелачивания от скорости движения раство рителя, тогда как при кинетическом режиме суммарная скорость процесса не зависит от скорости движения растворителя. При переходном (диффузионно-кинетическом) режиме скорости отдельных стадий значительно влияют на скорость выщелачивания
Эмпирически и путем построения математических моделей [3, 4, 41], установлены следующие общие закономерности процесса подземного выщелачивания.
В проницаемых породах скорость выщелачивания практически линейно зависит от скорости фильтрации, так как скорость реакции растворителя с рудой и породой по сравнению со скоростью его подвода и отвода продуктов реакции путем фильтрации весьма велика. Следовательно, при увеличении скорости фильтрации концентрация металла остается на прежнем уровне, а скорость извлечения возрастает пропорционально увеличению скорости фильтрации. Этим обеспечивается возможность интенсификации процесса ПВ за счет увеличения скорости фильтрации, снижающей расходы реагента. При кислотном выщелачивании фронт ураносодержащих растворов в слое руды движется с некоторым отставанием от действительной скорости фильтрации потока, что связано с частичной нейтрализацией кислоты породообразующими минералами. Обычно это отставание тем больше, чем ниже концентрация кислоты в рабочем растворе.
В слабопроницаемых глинистых породах при фильтрации через прослои безрудных проницаемых пород вынос металла в раствор осуществляется главным образом за счет его диффузии к поверхности контакта руд с проницаемыми породами. Скорость процессов извлечения металла лимитируется кинетикой его перехода в раствор, а увеличение скорости фильтрации не приводит к увеличению скорости выщелачивания, так как количество металла, попадающего в фильтрационный поток через контакт руд и безрудных пород, примерно постоянно.
Обоснование модели отработки ЭБ способом СПВ
Покажем, что задача оптимизации ТКСПВ на уровне календарного планирования может быть сведена к задаче составления расписания ввода в эксплуатацию новых и вывода из эксплуатации отработанных блоков, откач-ные растворы которых объединяются в общий поток. Как показано выше (таблица 2.1.2 и рисунок 2.1.8), каждый ЭБ характеризуется снижающейся во времени эффективностью извлечения ПК в откачной раствор. Этим и определяется необходимость периодического восстановления эффективности ТКСПВ путем ввода в эксплуатацию новых блоков. Отметим, что для каждого /-го ЭБ длительности отработки не совпадают между собой.
Параллельное по отношению к объединенному откачному раствору соединение потоков ПК с различных ЭБ обеспечивает режим, близкий к непрерывному по выходу ТКСПВ. Это важно для последующих непрерывных технологических переделов.
Основой модели является уравнение динамики изменения запасов сырья в / -м ЭБ: Zt{n) = Zl(n-\) + ut{n)-VA") (2.2.1) где Zj(n) - запас сырья в /-м ЭБ, т; 2( («-1) - максимально возможный запас сырья в /-м ЭБ в момент времени (и-1); к,-(и)- управляющая величина, позволяющая воздействовать на извлечение ПК из /-го ЭБ; \j/(.(«)- производительность ЭБ по ПК, являющаяся случайной величиной.
В уравнении (2.2.1) величина 2 (и-1)приближенно известна по результатам эксплуатационной разведки, т.е. известны прогнозные ресурсы каждого из ЭБ и ТКСПВ в целом. Задан производственный план добычи ПК для технологического комплекса в целом. Степень изученности месторождения определяет погрешности оценки минерально-сырьевых ресурсов в каж дом из ЭБ. Неопределенность оценки ресурсов и скорости их извлечения из месторождения приводят к тому, что при фиксированных значениях расходов реагентов в нагнетательные скважины дебиты откачных скважин и концентрации ПК в продуктивных растворах являются случайными функциями времени (рисунок 2.1.5).
Величины и;(я)и vj/.(«)непосредственно измеряются с погрешностями в дискретные моменты времени. Уравнения наблюдения имеют вид: "» = "» + », (2.2.2) v/,(«) = 4/to(n) + Bv(n)f (2.2.3) где ",„(«), У«(и)" истинные значения управляющей величины и производительности по ПК 1-го ЭБ в /7-й момент времени соответственно; єм, є - погрешности измерения управляющей величины и производительности ЭБ по ПК соответственно. О погрешностях измерения известно только, что: в» 4, М") Ч- (2-2.4) Начальную неопределенность значений концентрации ПК в откачном растворе и скорости ее изменения запишем в виде ограничений (рисунок 2.1.6): (С(0),С(0))гєЛ, (2.2.5) где Л- прямоугольник, симметричный относительно изображающей точки. Из уравнения (2.2.1) следует рекуррентное уравнение: Z((« + 1) = 0(Z(W),M(W + 1),\/(« + 1)), п 0, (2.2.6) для которого управление и(п+\) выбирается из компактного множества U(x(n)), зависящего от состояния запасов в конкретном ЭБ.
Управляющие воздействия (применительно к месторождениям полезных ископаемых) в масштабах ЭБ, позволяющие увеличить величину ис пользуемых запасов путем воздействия на скорость фильтрации рабочего раствора через продуктивный слой, и снизить расходы реагента. Заключаются в повышении концентрации растворителя, увеличивающего полноту извлечения ПК из руд за счет вовлечения в процесс минералов, требующих более жестких режимов растворителя и частичного разложения породообразующих минералов, препятствующих вскрытию ПК; изменения сетки скважин и т.д., реализуемых в различные моменты времени. Интегральное ограничение на расход реагента для /-го ЭБ записываем в виде: %,и,(п)Щ, (2.2.7) где UІ - суммарный объем реагента, который может быть использован для /-го ЭБ за N шагов.
Оптимизация расписания ввода в эксплуатации новых и вывода из эксплуатации отработавших блоков создает основу решения на верхнем иерархическом уровне комплекса задач управления ресурсами, направленных на минимизацию числа ЭБ, одновременно находящихся в эксплуатации; минимизацию удельного расхода ресурсов на единицу целевого продукта; стабилизацию содержания ПК в объединенном откачном растворе, полученном из различных ЭБ; распределение ресурсов между ЭБ и т.д.
В качестве примера приведем постановку одной из задач управления ресурсами, заключающуюся в стабилизации содержания ПК в объединенном откачном потоке с учетом зависимости химического состава этого продукта от относительных расходов откачных растворов из различных ЭБ и их состава имеем:
Дискретная вероятностная модель функционирования ЭБ
Расчет распределения вероятностей скачка состояний при выходе на границу и при поступлении входного сигнала, соответствующего, например, изменению производственного плана, производится с использованием дискретной вероятностной модели, включающей в себя характеристику матрицы переходов на соседних интервалах времени.
Случайный процесс, протекающий в системе с дискретными состояниями, называется марковским, если для любого момента времени /0 вероятность каждого из состояний системы в будущем (/ /о) зависит только от ее состояния в настоящем (t=to) и не зависит от того, когда и как она пришла в это состояние, т. е. не зависит от ее поведения в прошлом (К/о). Таким образом, для марковских процессов будущее зависит от прошлого только через настоящее [68,69].
Дискретность определяется путем разбиения полного времени отработки ЭБ на п дискретных интервалов, длительность каждого из которых составляет Д/=1 месяц. За этот отрезок времени происходит не более одного перехода добычного блока из одного состояния в другое.
Состояние ТКСГТВ в целом определяется совокупностью состояний ЭБ. Полагаем, что любой ЭБ может находиться в одном из трех состояний: - плановый объем добычи ПК; - снижение объема добычи, обусловленное ошибочной оценкой параметров ЭБ; - снижение объема добычи ПК, обусловленное истощением запасов. Изменение состояния ЭБ в зависимости от длительности их отработки и значений управляющих воздействий опишем семейством марковских цепей.
Допустимыми стратегиями для марковских цепей [68] являются наборы правил выбора управлений по наблюдаемой предыстории в момент к, т.е. набор всех пройденных состояний Si, & и т.д.
Адекватность модельного процесса оригиналу здесь понимается в том смысле, что пары (S-,.\, 5,) соседних состояний вдоль траекторий модельного и исходного процессов распределены одинаково. Диаграмма переходов между состояниями ЭБ приведена на рисунке 3.2.1. Рисунок 3.2.1 - Диаграмма переходов между состояниями ЭБ На рисунке 3.2.1 введены следующие обозначения: - q\ вероятность снижения объема добычи в течение дискретного интервала времени At, обусловленная ошибочной оценкой параметров ЭБ; - (l-qi) - вероятность сохранения плановой производительности в течение дискретного интервала времени At; - р\ - вероятность обнаружения нарушения технологического режима в течение дискретного интервала времени At; - Цц - вероятность перехода из состояния Si в состояние Sj в течение дискретного интервала времени; - Язз=1 т-е- попав в состояние «5з» ТКСПВ остается в нем до конца отработки ЭБ (состояние 3 является поглощающим).
Вероятность 21 соответствует вероятности возврата в состояние Si под влиянием изменения концентрации ПК или других управляющих воздействий.
Начальная информация, позволяющая вести наблюдение за состоянием процесса СПВ в конкретном ЭБ, получена по результатам эксплуатационной разведки и задает распределение проницаемости пород и содержаний компонентов, участвующих в процессе. Оценка состояния ТКСПВ производится по результатам дискретных измерения концентрации ПК в откачных растворах отдельных ЭБ и производительности технологического комплекса по ПК.
Полагаем, что имеется следующее распределение начальных состояний: /?(0,1)=0.9, /?(0,2)=0, р(0,3)=0, т. е. в исходном состоянии 90% ЭБ имеют плановую производительность, а 10% ЭБ в начальном состоянии имеют фактические параметры, не соответствующие прогнозируемым.
В соответствии с диаграммой переходов составляем рекуррентные уравнения для распределения вероятностей сохранения определенного состояния в следующий момент времени (к+1): / (Ж,1)=(1-?,УМк,1)-ь д2Гр(каудг(1-р(к)Ур{к,\Уд1Ур(к,\у, P(A+l,2)= l l-p(A))-p( l) W2I-?23) 2H2. 2 -?23-/?( ,2); Р(Ж,3)=1-(р(Ж,1)+р( +1,2)) (3.2.4)
При решении данной системы необходимо учитывать, что сумма вероятностных состояний равна единице (Lps= 1).
Для определения вероятности превышения фактических потерь над плановыми принимаем две стратегии управления внутри /-го ЭБ: - при условии, что геотехнологические показатели выбраны адекватно параметрам продуктивного слоя, имеют следующие значения: #21=0.09, 923=0.04,4,3=0.07. - при выборе геотехнологических показателей, не соответствующих параметрам продуктивного слоя, происходит переход из состояния S] в состояния S2 или в состояние 5j, раньше прогнозируемого срока. Переходные вероятности, найденные по экспериментальным данным, составляют при этом # 1=0.25, 23=0.07 д,3= 0.15.
Рекомендации по решению задач, направленных на повышение эффективности использования минерально-сырьевых ресурсов месторождения
Таким образом, максимально полное использование минерально-сырьевых ресурсов ЭБ до допустимых значений, вычисленных с учетом флуктуации и погрешностей измерения концентраций ПК в откачном растворе, требует построения функции, аппроксимирующей закономерные изменения этой концентрации, определения статистических характеристик помехи ,(t), искажающих результаты измерений, и расчета вероятности нарушения допустимой границы за заданный интервал времени.
Для своевременного принятия решений по управлению ТКСПВ требуется достоверная, полная и представленная в удобном виде информация. Достоверность информации обеспечивается предложенной в диссертационной работе стратегией математического моделирования, предусматривающей интеграцию различных информационных ресурсов о ТКСПВ в непротиворечивую систему, позволяющую решать задачи оценки геотехнологических параметров.
Удобство представления информации обеспечивается: современным подходом к построению интерфейса, базой данных и средствами ее управления, системой подсказок и справочной системой.
Макетный образец программы выполнен на объектно-ориентированном языке высокого уровня Object Pascal во встроенной среде разработки (integrated development environment - IDE) Delphi 7. Данная среда обеспечивает легкое и быстрое построение интерфейса. Интерфейс программы построен в основном из стандартных компонентов Delphi. Нестандартные компоненты (EHLIb - 4.2b) используются с целью повысить информативность представления информации.
БД реализована на Oracle Database ХЕ 10g являющейся бесплатно распространяемым релизом из широко распространенного семейства СУБД. Серверы баз данных Oracle известны своей эффективностью при работе с большими объемами табличной информации и занимают прочное место в сегменте баз данных для крупных предприятий. Версия ХЕ полностью совместима с полными (коммерческими) версиями. Хранение всех данных в одном файле упрощает распространение, резервирование и защиту информации. Язык структурированных запросов (structured query language - SQL) позволяет легко выбирать, находить и обрабатывать различные наборы данных. Этот язык позволяет обеспечить поиск и выборку информации в сложно связанной БД по различным критериям.
Справочная система написана по определенным правилам в текстовом редакторе WORD ХР для Windows, в формате rich text format (RTF). Полученный файл обработан программой Instant Help Generator и скомпилирован программой Microsoft Help Workshop, которая поставляется в комплекте с Delphi. Результатом их работы является справочный файл с расширением HLP. Элементы интерфейса связаны ссылками с соответствующими разделами и подразделами справки, это дает возможность получить помощь о назначении элементов управления, дополнительные сведения о правилах заполнения поля или другую контекстно-зависимую справочную информацию. Вызов помощи из программы осуществляется по нажатию функциональной клавиши "F1".
Информационными источниками являются нормативные документы, методики, классификаторы и паспорта месторождения.
Месторождение рассматривается как сложный природно-технологический комплекс, и информация о нем представлена в виде связанных друг с другом частных проектных пространств: - геологическом; - географическом.
Каждое проектное пространство организовано в виде семантически связанных БД.
Геологическое частное проектное пространство содержит информацию о ресурсах и запасах, которые предполагаются, прогнозируются или разведаны; результатах маркшейдерских замеров.
Географическое - позволяет получить привязку объекта в пространстве. Это дает возможность оценить местоположение объекта, и совместить данные из различных проектных пространств. В наиболее популярных географических информационных системах (ArcView, Arclnfo, Maplnfo, Autocad Map) частные проектные пространства могут отображаться в виде тематических слоев. На нескольких тематических слоях могут быть показаны различные аспекты одного проектного пространства.
В результате приведения модели данных, полученной на основании этих проектных пространств, к 3 нормальной форме реализованы следующие таблицы, объединенные в БД: Oprob - позволяет хранить данные о типах произведенных опробований. Alpha, - хранит данные о содержании по каждому компоненту, типу опробования, номер и координатную привязку пробы. Используется совместно с Oprob. Predpr, - содержит информацию о варианте расчета технико-экономических параметров для определенного предприятия. Котр, - хранит данные о содержании и коэффициенте использования компонентов, в том числе нерудных, в общем объеме отвала. Используется совместно с Predpr.
