Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Геоинформационная основа трехмерной модели кимберлитового месторождения 9
1.1 Геологические особенности кимберлитовых месторождений 10
1.2 Особенности разведки кимберлитовых месторождений 21
1.3 Составляющие геоинформационной основы объемной модели месторождения 31
Выводы 37
Глава 2. Методика геостатистического анализа для построения модели подсчета запасов 39
2.1 Геостатистический анализ пространственных данных 40
2.2 Корреляционные (ковариационные) функции и вариограммы, экспериментальные вариограммы 43
2.3 Анализ вариограмм на примере тр.Удачная 51
2.4 Сравнительная характеристика вариограмм тр.Удачная и тр.Юбилейная 66
2.5 Приведение моделей вариограмм к точечному виду (регуляризация) 69
2.6 Выбор метода и методика моделирования кимберлитовых месторождений 71
Выводы 77
Глава 3. Подсчет запасов кимберлитовых месторождений с применением геолого-математических моделей 80
3.1 Кригинг при оценке запасов месторождения 80
3.2 Подсчет запасов на основе моделирования 81
3.3 Имитационное моделирование для оценки достоверности подсчета запасов 84
3.4 Представительность сети опробования 85
3.5 Выбор оптимального размера сети геологического опробования с использованием методов имитационного моделирования 89
3.6 Определение погрешности контуров рудного тела кимберлитовых трубок 94
3.7 Определение достоверности моделирования кимберлитового месторождения 99
Выводы 105
Заключение 109
Список литературы 111
Список рисунков в тексте 117
Список таблиц в тексте 120
Глоссарий 121
- Особенности разведки кимберлитовых месторождений
- Корреляционные (ковариационные) функции и вариограммы, экспериментальные вариограммы
- Приведение моделей вариограмм к точечному виду (регуляризация)
- Имитационное моделирование для оценки достоверности подсчета запасов
Введение к работе
Актуальность проблемы
С развитием вычислительной техники и методов обработки цифровой информации (в первую очередь обработки больших массивов информации и ее визуализации), геонформационные системы должны стать и становятся необходимым инструментом для специалистов, от которых зависит принятие решений в той или иной области развития производства. Средства поддержки принятия решений можно расширить возможностями ГИС, связав с ними также аналитические средства и современные методы геостатистики, инструменты моделирования и визуализации, позволяющие учесть различные варианты развития производства. В процессе изучения кимберлитового месторождения, по мере накопления достаточного объема геологической информации отражающей его строение, представляется возможность создания его трехмерной модели, соответствующей реальной геологической ситуации и распределению изучаемого признака в пространстве рудного тела. Практически наиболее полная реализация данных, характеризующих исследуемый объект, возможна только при создании его цифровой трехмерной геолого-математической модели [32,33,35]. Одной из важнейших задач геолого-математического моделирования является создание достоверной модели, описывающей реальное распределение содержаний алмазов в пространстве рудного тела. Надежность моделирования зависит от многих параметров, включающих качество исходных материалов, выбора математического метода, исследования распределения содержаний алмазов, геометризации, оценки ошибок и их минимизации [38,48,20]. Дискретное распределение алмазов в пределах геологического блока и месторождения в целом, оказывает влияние на подсчет запасов.
В связи с отработкой крупных месторождений, таких как тр. Мир, тр. Удачная и переходом на отработку месторождений средних по размерам (тр. Нюрбинская, тр. Ботуобинская), а также эксплуатации сложных в геологическом строении и распределении содержаний алмазов (тр. Юбилейная) возникает необходимость более точной оценки запасов для планирования горногеологических работ, технико-экономической оценки и оптимизации карьеров.
Цель работы: разработка геоинформационной технологии моделирования кимберлитовых месторождений, являющейся основой для планирования горногеологических работ.
Задачами работы являются: исследование модельно-зависимых параметров, разработка методики и применение методов имитационного моделирования, изучение влияния на расчет распределения содержаний алмазов параметров моделирования, минимизация и определение погрешностей ошибок расчетов для создания в конечном итоге достоверных геолого-математических моделей кимберлитовых месторождений.
Для решения поставленных задач проведены исследования по выбору метода математического моделирования, влияния на вариограмму плотности сети опробования при различных стадиях изучения месторождения, содержания алмазов, композирования проб, лага и т.д. По сравнительному анализу вариограмм месторождений, отличающихся по морфологии и содержанию алмазов определена возможность уточнения запасов на менее изученных и глубоких горизонтах. Результаты исследований по подсчету запасов подтверждены данными эксплуатации.
Применение современных геостатистических методов пространственного распределения алмазов и физико-механических свойств пород, позволяет с высокой точностью проводить подсчет запасов месторождений, а также планирование и проектирование горно-геологических работ. Методы имитационного моделирования дают возможность произвести оценку геометрической переменной, определить достоверность и надежность сети и интервалов опробования, выбрать наиболее экономические размеры сети. Научная новизна
1. Разработана методика объемного моделирования и геостатистического анализа кимберлитовых месторождений с применением современного программного обеспечения.
2. Для стадий разведки кимберлитовых месторождений определена зависимость вариограммы от параметров сети опробования, содержаний алмазов, композирования проб и лага.
3. Определение подсечений скважин на нижних горизонтах тр. Интернациональная позволило разработать методику оценки погрешности геометризации кимберлитовых тел.
4. Разработана методика применения имитационного моделирования для оценки надежности параметров сети опробования и геометрии рудного тела. Определено минимальное количество точек, необходимых для достоверного моделирования кимберлитового месторождения.
Практическая значимость и реализация результатов работы
1. Разработанная методика моделирования и геостатистического анализа позволяет создавать достоверные объемные геолого-математические модели кимберлитовых месторождений и использовать их на стадии оценки запасов, проектирования, оптимизации параметров карьера и при планировании горно-геологических работ.
2. Применение методов имитационного моделирования позволяет оценить достоверность модели кимберлитового месторождения с учетом сети разведочных скважин, размеров интервалов опробования и особенностей геометрии рудного тела.
3. Создание геоинформационной основы позволяет уточнять запасы кимберлитовых месторождений.
Защищаемые положения
1. Геологические особенности кимберлитовых месторождений обусловливают специфику создания базы данных и применяемых при подсчете запасов методов геолого-математического моделирования.
2. Создание геоинформационной основы кимберлитовых месторождений предполагает реализацию модели, для построения которой необходимо изучение:
влияния на вариограмму способов композирования проб, параметров и сети опробования, содержаний алмазов и лага; - влияния на достоверность геолого-математической модели количества точек, принимающих участие в расчетах и радиуса расчетов;
зависимости погрешности геометрии рудного тела от параметров и сети опробования;
неравномерности распределения содержаний алмазов и объемного веса. 3. Разработанная методика имитационного моделирования параметров сети опробования и способов геометризации рудного тела позволяет определить их влияние на достоверность и качество построения модели кимберлитового тела, уточнять запасы месторождения (геологического блока). Апробация результатов работы
По теме диссертации в специальных журналах и сборниках опубликовано 13 работ. Основные положения диссертации докладывались на международных конференциях «Новые идеи в науках о земле» (Москва, МГГРУ, 2003г); «Актуальные проблемы разработки кимберлитовых месторождений: современное состояние и перспективы» (Мирный, 2001г.); на научном симпозиуме «Неделя горняка - 2002», (Москва, МГГУ); на научно-практической конференции «Особенности освоения алмазоносных кимберлитовых трубок Накынского рудного поля» (Мирный, 2002г); на V-й Мирнинской городской научно-практической конференции (Мирный, 1999г.), на Седьмом международном симпозиуме «Освоение месторождений минеральных ресурсов и подземное строительство в сложных гидрогеологических условиях» (ВИОГЕМ, Белгород), на республиканской научно-практической конференции «Пути решения актуальных проблем добычи и переработки полезных ископаемых» (Якутск, 2003г.) Объем и структура работы.
Диссертационная работа состоит из введения, трех глав и заключения. Содержит 121 страницы текста, 42 рисунков, 23 таблицы. Список литературы включает 93 наименования.
Работа выполнена в Иркутском Государственном техническом университете и научно-исследовательском и проектном институте «Якутнипроалмаз» в соответствии с тематическим планом АК «АЛРОСА» 23-97-644 "Разработать и внедрить технологию планирования горных работ различной степени детализации с применением компьютерных технологий на предприятиях компании «АЛРОСА» (1993-2004 г.г.) под научным руководством доктора математических наук, профессора А.Ю. Давыденко, которому автор выражает благодарность за неоценимую помощь в выполнении данной работы.
Автор также выражает благодарность за помощь к.т.н. Бондаренко И.Ф., к.т.н. Акишеву А.Н, главному геологу АК «Алроса», к.г-м.н. Митюхину СИ., к.т.н. Биезайс Я.Я, специалистам института «Якутнипралмаз» Бахтину В.А., Гусаровой В.С, Шевыриной Н.Г., геологическому отделу Айхальского ГОКа (Маковчук И.В.), Удачнинского ГОКа (Шмаров Г.П.), Нюрбинского ГОКа (Банзерук В.И).
Особенности разведки кимберлитовых месторождений
Эффективность разведки зависит от степени изученности месторождения, достоверности представлений об условиях его залегания, форме, размерах, внутреннем строении и алмазоносности. Разведке кимберлитовых месторождений должны предшествовать и сопутствовать достаточно детальные геолого-геофизические исследования, обеспечивающие надежную основу для оптимального ведения разведки, прогнозирования рудных тел или россыпей алмазов [21,55].
Целевое назначение разведочных работ: определение промышленного значения месторождения, запасов алмазов, их качества и получение данных для проектирования эксплуатационных работ. Основные задачи, решаемые на стадии разведки: - изучение всех слагающих и окружающих месторождение геологических образований, в том числе сопряженных и рядом расположенных рудных тел, а также вмещающих и перекрывающих пород; - определение формы и размеров месторождения, выяснение его внутреннего строения, выделение разновидностей руд разных фаз внедрения и оконтуривание крупных участков руд, существенно отличающихся по составу и алмазоносности; - уточнение оценок содержания, ситового состава и качества алмазов, их изменчивости по площади и на глубину, а также выявление возможных сопутствующих полезных компонентов; - установление границ распространения промышленного оруденения по площади и на глубину; - выяснение горнотехнических, гидрогеологических условий, газоносности месторождения и технологических свойств разновидностей руд. Разведочные работы, как и оценочные, осуществляют с соблюдением известных принципов аналогии, последовательных приближений и максимальной эффективности.
При планировании и производстве разведки нового месторождения учитывают данные как оценочных работ, так и разведки подобных известных месторождений-аналогов [32,40]. На принципе аналогии основана интер- и экстраполяция свойств разведуемого месторождения между и за пределами разведочных пересечений, а также оценка прогнозных ресурсов более глубоких горизонтов. Принцип последовательных приближений реализуется в последовательном изучении месторождения с поверхности на глубину. Разведка начинается с поверхности и распространяется на средние и глубокие горизонты. Характеристика месторождения (его формы, размеров, внутреннего строения, алмазоносности и других особенностей) последовательно уточняется, дополняется детальными исследованиями.
Разведочные системы - пространственное размещение выработок, позволяют построить разрезы месторождения и опробовать его. Системы подразделяются в зависимости от вида выработок на три группы: буровая, горная и горно-буровая. При разведке верхних горизонтов на приповерхностных месторождениях целесообразно применение траншей, канав, шурфов, крупнообъемное опробование которых обеспечивает надежную оценку даже слабо алмазоносных тел. Основная система разведки коренных месторождений алмазов - буровая, колонковыми скважинами с контрольным опробованием.
Геометрия разведочной сети (форма и ориентировка) зависит от морфологии месторождения и направления длинной оси, смены разновидностей руд главных фаз внедрения [57,78]. В прямоугольной и ромбической разведочных сетях вытянутость ячейки ориентируется по направлению длинной оси горизонтального сечения тела и слагающих его рудных столбов. Квадратная сеть применяется на месторождениях, близких к изометричным, в условиях относительной изотропности свойств тела в разных направлениях. Ромбическая сеть эффективна в условиях умеренной анизотропии и более экономична по сравнению с квадратной. Форма и ориентировка ячеек разведочной сети могут меняться при сгущении сети на последующих этапах геологоразведочных работ. Последовательность разведки месторождения - предварительное изучение преимущественно его верхних горизонтов и дальнейшее детальное изучение с проходкой глубоких скважин -обусловлена экономической целесообразностью.
Изначальная детальность разведки, плотность разведочной сети верхних горизонтов месторождения зависят от полноты и надежности данных его изучения на стадии оценки.
Месторождения простого строения с высоким содержанием алмазов, на которых в процессе оценки проведены детализационные работы, могут разведываться с поверхности детально. Сложные месторождения, внутреннее строение, величина и изменчивость содержания алмазов в которых оценены недостаточно, нуждаются в предварительном доизучении, особенно на участках детализации. Глубина изучения обычно 100-200 м и зависит от сложности строения и изменчивости руд месторождения. Должны быть вскрыты, изучены и опробованы возможные туфогенные образования кратерной фации, руды верхней части раструба трубок, насыщенные ксенолитами вмещающих пород или подверженные химическому выветриванию, а также верхние горизонты слабоизмененных кимберлитовых пород, крупные (более 10 тыс.м ) рудные столбы.
В процессе предварительного изучения верхних горизонтов месторождения для определения надежности разведочных данных, оперативной корректировки методики разведки участки детализации целесообразно создавать в пределах более крупных типичных разновидностей руд, а на мелких по размерам телах - по всей их площади. Сеть разведочных скважин на участках детализации сгущается не менее чем в 2 раза, колонковые скважины совмещаются с ранее пройденными горными выработками, проходка части колонковых скважин продолжается на глубокие горизонты. По результатам предварительного изучения верхних горизонтов месторождения разрабатываются разведочные кондиции и рекомендации о рациональной глубине и методике его дальнейшей разведки.
Детальному изучению подлежат месторождения или их участки (рудные столбы) с вполне установленной промышленной значимостью и намечаемые к промышленному освоению в ближайшие годы [11]. Сгущается плотность разведочных выработок, увеличиваются диаметр и глубина скважин, проходятся контрольные горные выработки, что должно обеспечить соблюдение требований к подсчету запасов верхних горизонтов по категории В или Сь Глубина разведки запасов категории В или С і на верхних горизонтах месторождения составляет обычно 100-200 м, категории Сі на средних горизонтах - 200—400 м. Запасы категории Сг и ресурсы категории Р на нижележащих горизонтах оценивают обычно в интервале 400-800 м по глубине. Высота подсчетного блока зависит от размеров месторождения (участка) и глубины смены или значительного перераспределения объемов разновидностей руд и на верхних горизонтах обычно не превышает 100 м, на глубоких - 200 м. Оконтуривание месторождения (участка, блока) разведочными выработками осуществляется на поверхности и по горизонтальным сечениям через 50-100 м на верхних горизонтах, 100-200 м на средних и 200-400 м на глубоких горизонтах.
Корреляционные (ковариационные) функции и вариограммы, экспериментальные вариограммы
Применение аппарата геостатистики для решения различных практических горно-геологических задач подразумевает, прежде всего, построение вариограммной модели исследуемого объекта (месторождения в целом, геологического блока и т.п.), которая должна максимально соответствовать истинной структуре изменчивости объекта [28]. Создание вариограммной модели исследуемого объекта состоит из нескольких стадий: - анализ, контроль и группировка исходной информации; - построение экспериментальных вариограмм; - исследование полученных функций на наличие эффектов; - создание пространственной модели вариограммы.
При формировании групп исходной информации необходимо чтобы совместной обработке подвергались только пробы одной зоны, рудного тела, типа руды. Критерием такого подхода является существенное отличие типов и сортов руд разных зон, что может быть установлено с помощью анализа гистограмм и вариограмм.
В данном случае в единую выборку объединены три типа кимберлитов, имеющих значимые различие по общему содержанию алмазов. Использование этих различий, поскольку выделенные по содержанию разновидности имеют достаточно уверенную пространственную привязку, позволило по данным опробования смоделировать контур геологического блока 2-В тр.Ботуобинской. Для сравнения на рис. 2.2.3 представлен контур блока, отстроенного по результатам моделирования и по геологическим данным, полученным в результате изучения рудного тела подземными горными выработками на горизонте +125м.
Контур рудного тела и геологического блока 2-В тр.Ботуобинской на горизонте +125 м по геологическим данным и результатам моделирования. Таким образом, применение значимых различий по общему содержанию алмазов для различных типов кимберлитов, дает возможность использования этой информации для построения контуров выделенных геологических блоков при отсутствии дополнительной геологической информации.
Следующим и очень важным источником ошибок является нестационарность исходных данных, которая связана с наличием тренда или экстремальных значений, которые даже в небольшом количестве, могут оказать серьезное влияние на характер вариограммы [75,85,93]. Причины появления экстремальных значений связаны в большей степени с геологическими особенностями кимберлитовых месторождений, но возможны также и ошибки опробования и неверный ввод данных.
Необходимо отметить, что для получения достоверных данных следует использовать только пробы одинаковой длины, объема или формы. Нарушение этого принципа в дальнейшем может серьезно сказаться на результатах расчетов и в будущем сделает невозможным получение точечной модели вариограммы. Теоретические модели вариограмм Вариограмма должна удовлетворять ряду строгих критериев: положительная определенность, поведение па бесконечности и в нуле. В процессе выполнения интерполяций методом кригинга используются теоретические модели вариограмм -непрерывные функции аргумента h, построенные на основе экспериментальных вариограмм, которые в свою очередь, известны только для конечного множества точек (лагов). Эти теоретические модели, следовательно, обязаны выбираться из класса функций, удовлетворяющих базовым свойствам вариограмм [48,80].
Основные типы моделей вариограмм имеют названия, соответствующие именам функции, которые их моделируют. В результате экспериментальных исследований вариограмм для различных кимберлитовых месторождений было отдано предпочтение сферическим моделям. Это наиболее распространенная модель вариограммы в геостатистике, используемая при расчетах пространственного распределения признака для большинства месторождений [28,61,81].
Здесь а - действительный радиус корреляции (range). До расстояния а корреляция данных еще существует. Для сферической модели у(а)=С(0)=со+с - плато (sill). Сферическая модель ведет себя линейно вблизи нуля. Для оценки пространственной непрерывности в геостатистике чаще всего используются вариограммные функции. Существует особая терминология для оценки этих функций. Порог вариограммы (Sill) При увеличении расстояния между пробами соответственно увеличиваются и значения вариограммы. Однако это увеличение происходит до какого-то предела, после которого функция колеблется около горизонтальной линии. Данный предел и является порогом и обычно равен дисперсии исследуемого массива. Зона влияния (Range) Обычно это расстояние между пробами, при котором вариограмма достигает порога.
Приведение моделей вариограмм к точечному виду (регуляризация)
Для решения по выбору оптимального метода расчета наиболее достоверной модели, проводился анализ моделей рудного тела с использованием различных методов моделирования. По полученным результатам моделирования различными методами проводился сравнительный анализ с исходной информацией, а также использовался метод перекрестной проверки, выполняющий трехмерный точечный кригинг-анализ. В результате проведенных исследований по выбору метода моделирования, применимых непосредственно к кимберлитовым месторождениям, было отдано предпочтение методу кригинга (табл. 2.6.2). В расчетах участвовало 2780 геологических проб 679 буровых скважин, попадающих в пределы исследуемого блока. По исходным данным были рассчитаны модели с применением методов интерполяции, кригинга и метода обратных расстояний. Для сравнения использовались исходные данные и расчетные значения модели в пределах точки отбора пробы. Необходимо отметить, что при применении метода интерполяции для полного заполнения ячеек блочной модели довольно часто приходится увеличивать радиус, что приводит к сглаживанию модели. Как следствие, при этом теряются особенности распределения содержаний алмазов. При применении кригинга, особенное влияние на расчетные значения оказывает порог вариограммы, искусственно занижая дисперсию и экстремальные значения содержаний, тем не менее, при этом не происходит полного сглаживания модели и сохраняется структура распределения.
Необходимо также отметить влияние параметров вариограммы на значения, значительно отличающиеся от общего среднего. В данном случае максимальные значения выборки при увеличении радиуса практически в 2.6 раза ниже, чем в исходных данных. В общем случае, задача моделирования определяет следующие условия: - блочная модель должна быть заполнена расчетными значениями, что возможно только при увеличении радиуса расчета; - расчетный радиус должен быть больше минимальных размеров буровой сети наблюдений; - структура распределения содержаний алмазов должна быть максимально приближенной к истинной (прогнозируемой); - необходимо сохранить экстремальные значения исходных данных; - расчетные значения в точках отбора проб должны соответствовать исходным данным. При использовании метода кригинг, общая ошибка расчета значений содержаний алмазов представляет собой: Є = Єг+Єу (21) где ег - ошибка определяемая влиянием выбранного радиуса расчета ev - ошибка, определяемая параметрами вариограммы. Таким образом, распределение содержаний алмазов в пространстве рудного тела: F = Fk±er±ev (22) где Fk — содержание алмазов, рассчитанных методом кригинг. Достаточно сложно компенсировать ошибку е, тем не менее, существует возможность ее минимизации. Уточнение параметров вариограммы и, как следствие расчет более точной модели распределения алмазов, описаны в предыдущей главе. Для минимизации ег были выполнены следующие операции: расчет модели методом кригинг, с радиусом, достаточным для полного заполнения модели (Мк); расчет модели методом интерполяции, с радиусом, равным интервалу опробования (Ми); определение величины ошибки ет = Ми- Мк уточнение расчетных значений кригинговой модели М = Мk ± ет проверка полученных значений с исходными данными опробования.
Геостатистика - группа методов оценивания и моделирования свойств пространства по данным опробования, совмещенных со слабоформализуемыми представлениями о структурах изменчивости. В отличие от детерминистических методов, геостатистические оценки опираются на информацию о внутренней структуре данных, зависят от самих данных, т.е. являются адаптивными. Геостатистика базируется на статистической интерпретации данных.
Для использования в геостатистических расчетах, экспериментальная функция должна быть заменена моделью, имеющей аналитическое описание. Наиболее практически используемая при моделировании кимберлитовых месторождений является сферическая функция, с помощью которой может быть описано большинство экспериментальных функций. Приведенные расчеты показывают, что для дальнейшего использования отстроенной модели месторождения при планировании и проектировании ведения горногеологических работ наиболее целесообразно применение модели вариограммы по результатам эксплутационной разведки, что снижает критерии технико экономического риска при производстве добычных работ. Определена возможность уточнения модельно-зависимых параметров вариограммы по данным более изученных горизонтов, геологических блоков или рудных тел. При этом в функцию вариограммы вводятся коэффициенты, приводящие к более точным расчетам кригинговой модели распределения содержаний алмамзов.
В результате исследований определено влияние на вариограмму параметров сети опробования. Анализ полученных вариограмм позволяет сделать следующие выводы: - с увеличением плотности сети опробования происходит закономерное увеличение ранга; - порог вариограммы изменяется в незначительных пределах, на основании чего можно сделать вывод об относительно равномерном распределении качества руды; - эффект самородков - наиболее чувствительный элемент вариограммы, носит непредсказуемые изменения и зависит в основном от изменчивости исходных данных на малых расстояниях. По полученным данным определена зависимость, характеризующая изменчивость эффекта самородков от величины изменения ранга вариограммы Проведены исследования влияния на вариограмму содержаний алмазов. Полученные результаты дают основание определить линейную зависимость между порогом и эффектом самородков. Кроме того, определена зависимость изменения эффекта самородков от среднего содержания алмазов в пробах, участвующих в расчете вариограммы.
Изучено влияние на вариограмму композирования проб. Анализ параметров показывает, что при увеличении интервала композирования происходит заметное снижение порога и эффекта самородков) и увеличение ранга (радиуса влияния пробы).
Исследовано влияние лага на вариограмму при расчетах исходных данных по кимберлитовым месторождениям. Изменение величины лага дает в основном сглаживание структурных особенностей распределения содержаний алмазов и изменение эффекта самородков. Эффект самородков увеличивается с увеличением лага.
Проведена сравнительная характеристика вариогамм тр.Юбилейная и тр.Удачная. Вариограммы рассчитывались по результатам детальной разведки, результатам эксплоразведки и обобщенная вариограмма. Результатом анализа являются закономерности, характеризующие распределение содержаний алмазов в зависимости от стадии разведки месторождения. При проведении сравнительного анализа месторождений алмазов, отличающихся по геологическому строению, содержанию и морфологии, наблюдаются очень близкие значения коэффициентов отношений ранга, порога и эффекта самородков вариограмм для различных стадий освоения месторождений, что позволяет, в свою очередь, использовать коэффициенты для уточнения модельно-зависимых параметров, и, как следствие, уточнение оценки запасов по рассчитанным моделям месторождения.
Для решения по выбору оптимального метода расчета наиболее достоверной модели, проводился анализ моделей рудного тела с использованием различных методов моделирования. При создании геолого-математических моделей определено влияние радиуса расчета на моделируемые значения содержаний алмазов, уточнены расчетные значения с учетом минимизации ошибки.
Имитационное моделирование для оценки достоверности подсчета запасов
Дальнейшие исследования касались точности определения контуров рудного тела и геологических блоков в зависимости от выбранной сети эксплоразведочных скважин. Исследования проводились с использованием пакета программ Datamine и заключались в определении возможных контуров геологических блоков при различных размерах сети горных выработок. Размеры сети буровых скважин изменялись от 80x80 м до 10x10м. Обобщенный график (рис. 3.4.3), учитывает достоверность оценки геологических блоков и надежность определения их контуров в зависимости от выбранного размера сети. На представленном графике не учитывается петрографические разновидности кимберлитов и сложность геологического строения кимберлитового тела.
Проведенные исследования позволяют определить оптимальные размеры сети геологического опробования и дают возможность применения исходных данных для последующего моделирования и расчета оценки геологических блоков с вероятностью, достаточной для надежного планирования и ведения горногеологических работ.
Немаловажным фактором влияющим на достоверность оценки геологических блоков является интервал опробования, равный обычно величине уступа на действующих карьерах предприятий. Для определения влияния величины интервала опробования на тр. "Юбилейная" был выбран блок руды с относительно равномерным распределением полезного компонента в пространстве и единой петрографической разновидности кимберлита. Был смоделирован геологический блок с размером сети опробования 20x20м и различными интервалами опробования (5,10,15,20 и 30м).
Одним из важных элементов оценки любого месторождения является опробование. Опробование, в свою очередь, зависит от стадии разведки месторождения и от размеров сети горных выработок, применяемых на данной стадии. Представительность опробования зависит также и от многих других факторов, однако важнейшую роль занимает размер сети буровых скважин [13,61]. На месторождениях, где минерализация носит равномерный характер распределения в объеме рудного тела, выбор размеров сети геологического опробования не представляет особых трудностей. Более сложной задачей является определение оптимального размера сети буровых скважин в случае дискретной минерализации месторождения. Наличие богатых и бедных зон минерализации, весьма неравномерное распределение полезного ископаемого в пространстве, вызывает определенные трудности при выборе сети опробования, необходимой для точной оценки месторождения. Сгущение сети буровых скважин невыгодно с экономической точки зрения, и наоборот, разреженная сеть опробования даст заведомо неточную оценку запасов полезного минерала.
Для выбора оптимального размера сети буровых скважин на различных стадиях разведки месторождения при минимальных экономических затратах, но с достаточно высокой точностью оценки месторождения возможно применение одного из методов имитационного моделирования Сох point process [26]. Этот метод используется при проведении геостатистических исследований и оценке запасов месторождений с дискретным распределением минерализации. Пример одной из реализаций методом Сох point process приведен на рис. 3.5.1 . На рисунке представлена площадь 300x300 метров, на которой рассчитано вероятное распределение исследуемого признака для мелких блоков размером 1x1 м. Определение оптимальных размеров сети геологического опробования для различных стадий освоения проводилось на примере одного из кимберлитовых месторождений Якутской алмазоносной провинции. В качестве исследуемого признака было принято количество кристаллов алмазов на 1м3. По содержанию данного признака кимберлитовое месторождение было разделено на два типа руды: богатые руды, бедные руды. Такое разделение нетрудно было сделать чисто геометрически, так как кимберлитовое тело имеет два рудных столба с качественно различным содержанием полезного компонента.
Все работы проводились для двух стадий освоения месторождения (доразведка и эксплоразведка). Исследования отталкивались от существующих на месторождениях размеров сети бурения, с последующим их преобразованием от 20x20 до 50 х 200 м.
Таким образом, используя графики можно выбрать необходимую сеть опробования в зависимости от того, какая степень точности требуется на данном этапе. Например, для достоверной оценки запасов месторождения на этапе доразведки для богатых руд с вероятностью 0.95 достаточно использовать сеть буровых скважин 100x50 м.
Особенностью метода является возможность его применения на месторождениях с дискретным распределением минерализации, где применение обычных методов моделирования обычно не дает достаточно достоверных результатов. 3.6. Определение погрешности контуров рудного тела кимберлитовых трубок Погрешности определения контуров рудного тела зависит от точности определения пространственного положения скважин и, в целом, насколько правильно выбрана система (сеть) выработок для необходимой на данном этапе точности оценки геометрической переменной [46,58,40]. Точность определения пересечения (координат) горной выработки с рудным телом зависит от ряда факторов, к которым в основном можно отнести следующие: геодезический фактор геофизический технический технологический геологический неучтенные факторы. Геодезический фактор заключается в основном в определении точности координат устья буровых скважин и имеет определенное значение ошибки, связанной с системой триангуляции, точностью применяемых геодезических приборов и т.д. Под геофизическим фактором подразумевается точность проведения инклинометрии. К техническим факторам относятся бурение погнутыми трубами, применение бурильных компоновок неправильных конструкций, неравномерная толщина стенок и т.п. Технологические факторы - это в основном способы и режимы бурения. Геологические факторы связаны с неоднородностью горных пород, трещиноватостью, тектоническими нарушениями и т.д Таким образом, ошибка определения координат точки пересечения выработками контуров рудного тела в целом, состоит из ряда ошибок, сумма которых и будет являться в принципе критерием определения точности..
