Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Геолого-экономическое моделирование сбалансированности использования и воспроизводства минерально-сырьевой базы рудных полезных ископаемых

ВАК РФ 25.00.11, Геология, поиски и разведка твердых полезных ископаемых, минерагения

Автореферат диссертации по теме "Геолого-экономическое моделирование сбалансированности использования и воспроизводства минерально-сырьевой базы рудных полезных ископаемых"

На правах рукописи

м

АЛЕКСЕЕВ Ярослав Владимирович

ГЕОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СБАЛАНСИРОВАННОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ И ВОСПРОИЗВОДСТВА МИНЕРАЛЬНО-СЫРЬЕВОЙ БАЗЫ РУДНЫХ ПОЛЕЗНЫХ ИСКОПАЕМЫХ

Специальность 25.00.11 — Геология, поиски и разведка твердых полезных ископаемых, минерагения

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата геолого-минералогических наук

2 5 «АР 2015

Москва-2015

005560925

Работа выполнена в Федеральном государственном унитарном предприятии «Центральный научно-исследовательский геологоразведочный институт цветных и благородных металлов» (ФГУП ЦНИГРИ)

Научный руководитель

Научный консультант

Официальные оппоненты:

доктор геолого-минералогических наук, профессор [Кривцов Анатолий Иванович

доктор геолого-минералогических наук, Беневольский Борис Игоревич

Киперман Юрий Александрович доктор геолого-минералогических наук, профессор, Научный центр «ВИЭМС» ФГУНПП «Росгеолфонд», заведующий отделом

Ведущая организация:

Быховский Лев Залманович, доктор геолого-минералогических наук,

ФГУП «Всероссийский научно-исследовательский институт минерального сырья им. Н.М.Федоровского», главный научный сотрудник

Московский Государственный Университет им. М.В. Ломоносова, Геологический факультет, кафедра геологии, геохимии и экономики полезных ископаемых

Защита состоится 14 мая 2015 г., в 14 часов 00 минут на заседании диссертационного совета Д 216.016.01 при Федеральном государственном унитарном предприятии «Центральный научно-исследовательский

геологоразведочный институт цветных и благородных металлов» (ФГУП ЦНИГРИ)

Адрес: 117545, Москва, Варшавское шоссе, д. 129, корп. 1

С диссертацией можно ознакомиться в геолфонде ФГУП ЦНИГРИ (по адресу: г. Москва, Варшавское шоссе, д. 129, корп. 1) и на сайте Федерального государственного унитарного предприятия «Центральный научно-исследовательский геологоразведочный институт цветных и благородных металлов» http://www.tsnigri.ru/?q=node/l 19

Автореферат разослан «_» марта 2015 г.

Ученый секретарь диссертационного совета ^ 'Ч^-^. Кряжев С.Г.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В теоретических и методологических работах ЦНИГРИ, выполненных под научным руководством профессора А.И.Кривцова, разработаны научные основы сбалансированности (равновесности, устойчивости) развития минерально-сырьевого комплекса в условиях глобализации рынка минерального сырья, как базовой основы обеспечения отечественной минерально-сырьевой безопасности.

В этих работах дано исчерпывающее обоснование понятия сбалансированности минерально-сырьевой базы и ее важнейших критериев — металлоемкости топливно-энергетического сырья (ТЭС) и энергоемкости твердого минерального сырья, а также создана система расчетных базовых минерально-сырьевых макроэкономических показателей, определяющих оптимальные темпы ее использования и воспроизводства

Методология сбалансированности легла в основу разработки «Долгосрочной программы геологического изучения и воспроизводства минерально-сырьевой базы твердых полезных ископаемых России на период до 2020 г.», а также Федеральных стратегий в рамках Программ социально-экономического развития регионов до 2030 г. Однако, на тот период осталось в стороне исследование возможностей компьютерного геолого-экономического моделирования показателей (индикаторов) данной проблематики. На современном этапе развития компьютерных технологий появилась возможность дальнейшего совершенствования методологии на основе многофакторных (композитных) имитационных вариативных моделей текущих показателей использования и воспроизводства (традиционных) и показателей геохимического потенциала (ГП) континентальной коры (геохимические ресурсы), повышающих эффективность долгосрочного прогноза тенденций развития минерально-сырьевой базы твердых рудных полезных ископаемых (ТПИ).

Таким образом, актуальность проведенного исследования определяется созданием системы компьютерного геолого-экономического анализа и моделирования баланса количественных характеристик показателей использования и воспроизводства отечественной минерально-сырьевой базы важнейших для экономики ТПИ в долгосрочной перспективе, учитывая глобальные минерально-сырьевые процессы в целом и место в них группы БРИКС (Бразилия, Россия, Индия, Китай, ЮАР).

Цель работы. Разработать компьютерную систему моделирования прогнозной сбалансированности обеспечения развития минерально-сырьевой базы ТПИ.

Для достижения этой цели решались следующие задачи:

1. Исследование соотношений геолого-экономических показателей сбалансированности рудной сырьевой базы с показателями геохимического потенциала континентальной коры.

2. Обоснование алгоритмов компьютерного геолого-экономического моделирования долгосрочного прогноза развития рудной сырьевой базы.

3. Разработка многофакторных геолого-экономических моделей устойчивости рудной сырьевой базы на основе соотношений металл- и энергофакторных показателей.

4. Разработка пространственно-территориальных моделей сбалансированности и прогноза долгосрочного развития рудных сырьевых баз на примере сравнения стран БРИКС и мира.

Фактическая основа работы, методы исследования и личный вклад автора. Автором созданы новые и усовершенствованы ранее предложенные алгоритмы расчета макроэкономических показателей минерально-сырьевого обеспечения (МСО) и целевого воспроизводства сырьевой базы. По этим расчетным алгоритмам выполнено компьютерное моделирование основных показателей сбалансированности использования и воспроизводства минерально-сырьевой базы ТПИ и проведена графическая визуализация полученных результатов с применением стандартных вычислительных комплексов и специализированных программных продуктов (MS Excel, Gretl, Corel Draw). Результаты обработки исследований верифицированы на основе общепринятых критериев математико-статистического анализа.

В ходе выполнения работ были использованы разработки по методологии моделирования показателей использования и воспроизводства минерально-сырьевой базы ТПИ, содержащиеся в опубликованных и рукописных фондовых работах А.И.Кривцова, И.Ф.Мигачева, Б.И.Беневольского и др. При анализе соотношений геолого-геохимических, геолого-экономических, социально-экономических факторов в сбалансированности моделируемых минерально-сырьевых показателей использованы фактические материалы и методические подходы, содержащиеся в публикациях А.И.Кривцова, Н.А.Григорьева, В.В.Попова, Ю.Г.Сафонова, И.А.Неженского и других исследователей.

Защищаемые положения

1. При устойчивой тенденции снижения качественных показателей сырьевой базы учет показателей геохимического потенциала, охарактеризованного показателями кларков, потенциально извлекаемых масс в максиминералах, интенсивности накопления химических элементов в рудных месторождениях, дополняет традиционные геолого-экономические показатели и обеспечивает пол-

ноценность моделирования сбалансированности долгосрочного прогноза развития минерально-сырьевой базы (МСБ) рудных полезных ископаемых.

2. Разработанные методические приемы и алгоритмы имитационного вариативного компьютерного моделирования соотношений показателей сырьевой базы, включая кларковую часть геохимического потенциала и максиминераль-ную часть в рудных месторождениях, позволяют решать задачи долгосрочного прогноза состояния и развития МСБ.

3. Многофакторное параметрическое моделирование геолого-экономических показателей с использованием соотношений металлоемкости и энергоемкости рудных полезных ископаемых и топливно-энергетического сырья, что показано на примере мира, дает возможность производить комплексную оценку моделей сбалансированности развития МСБ по разным полезным ископаемым.

4. Имитационные пространственно-территориальные модели состояния и развития МСБ, разработанные применительно для России, стран БРИКС и мира в целом, позволяют системно оценить геолого-экономическую сбалансированность сырьевых баз и прогнозировать долгосрочные тенденции их развития. Доказывается необходимость вовлечения в использование геохимического потенциала для цинка, свинца, золота.

Научная новизна заключается в разработанных компьютерно-графических расчетных алгоритмах, на основе которых созданы аналитические модели сбалансированности основных макроэкономических показателей МСО целевого воспроизводства сырьевой базы основных ТПИ. Впервые получены и применены многовариантные количественные характеристики сбалансированности моделируемых показателей использования и воспроизводства МСБ, позволяющие повысить эффективность прогнозирования развития российской сырьевой базы в долгосрочной перспективе в условиях глобализации рынка минерального сырья.

Практическая значимость. Разработанная система алгоритмов, методов и имитационных вариативных компьютерных моделей сбалансированности показателей использования и воспроизводства сырьевых баз ТПИ позволяет системно оценивать и прогнозировать в долгосрочной перспективе целевое развитие отечественной сырьевой базы в части ее воспроизводства.

Достоверность результатов диссертационной работы основана на большом количестве проанализированного фактического материала. Результаты моделирования подтверждаются применением общепринятых критериев мате-матико-статистического анализа. Полученные при моделировании экспертные

оценки прогноза долгосрочной перспективы развития МСБ отвечают долговременным тенденциям развития мирового МСК.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались на: второй научно-практической конференции молодых ученых и специалистов «Геология, поиски и комплексная оценка твердых полезных ископаемых» (20—21 октября 2009 г., Москва, ВИМС); третьей научно-практической конференции молодых ученых и специалистов «Комплексное изучение и оценка месторождений твердых полезных ископаемых» (17—18 мая 2011 г., Москва, ВИМС); научно-практической конференции «Научно-методические основы прогноза поисков и оценки месторождений твердых полезных ископаемых — состояние и перспективы» (24—25 мая 2011 г., Москва, ЦНИГРИ); пятой научно-практической школе-конференции молодых ученых и специалистов «Геология, поиски и комплексная оценка месторождений твердых полезных ископаемых» (11—12 декабря 2013 г., Москва, ВИМС).

Публикации. Результаты исследований по теме диссертации опубликованы в восьми работах, среди которых 5 статей в рецензируемом журнале, входящим в перечень ВАК Минобрнауки РФ.

Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, 4-х глав и заключения. Текст диссертации объемом 150 страниц сопровождается 38 иллюстрациями и 31 таблицей. Список использованной литературы включает 74 наименования.

Благодарности. Автор глубоко благодарен научному руководителю, д.г.-м.наук, профессору |а! И. Кривцову] (ФГУП ЦНИГРИ) за его постоянное внимание, за требовательность и ценные советы в период подготовки диссертации. За советы, рекомендации, критические замечания и консультации при подготовке и обсуждении работы автор выражает признательность д.г.-м.наук Б.И. Беневольскому, канд.г.-м.наук В.И. Кочневу-Первухову, канд.г.-м.наук В.В. Кузнецову, Е.С. Заскинду (ФГУП ЦНИГРИ). За помощь в оформлении материалов работы автор благодарит Н.П. Кудрявцеву (ФГУП ЦНИГРИ).

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Глава 1. Геолого-экономические особенности моделирования сбалансированности минерально-сырьевой базы рудных полезных ископаемых

В качестве объекта исследования по моделированию сбалансированности использования и воспроизводства мирового МСК приняты (Алексеев, 2013) статистические данные по подтвержденным запасам и добыче 20 видов ТПИ в 2008 г. (Бежанова и др., 2009; Mineral Commodity..., 1996-2013; Mineral Year-

book, 1997-2011): Fe-руды, Cr-руды, Мп-руды, Ti02, бокситы (A1203), Cu, Ni, Co, Pb, Zn, Mo, Sn, W03, BeO, Ta205, Nb205, Sb, Hg, Ag, Au. Для полноты моделирования на примере барита (BaSC>4), калийных солей (К20) и фосфатов (P2Os) также исследованы нерудные полезные ископаемые.

Для моделирования сбалансированности долгосрочного развития МСБ ТПИ предложена схема анализа (рис.1), которая включает следующие блоки:

— показатели моделирования;

— методические приемы и алгоритмы моделирования;

— модели геолого-экономических показателей.

Долгосрочный прогноз тенденций развития МСБ ТПИ

Рис. 1. Особенности моделирования геолого-экономических показателей сбалансированности развития МСБ

Показатели моделирования. В работе под показателем запасов (reserves — R) в их подтвержденной части (demonstrated reserves) в соответствии с Рос-

сийским кодексом публичной отчетности о результатах геологоразведочных работ, ресурсах, запасах полезных ископаемых (Кодекс НАЭН, 2011) понимаются: по Российской классификации запасов сумма категорий АВС1С2; по международной классификации — сумма исчисленных (measured) и измеренных (indicated) ресурсов (resources).

Показатель добычи (mining — М) выражает извлеченные из недр полезные ископаемые. При этом показатель М не учитывает потери полезных ископаемых при процессах горнодобывающей деятельности. Это обусловлено следующим. Характеристики потерь не могут приведены к единому значению, поскольку они различны для разных видов полезных ископаемых, способов и систем разработки конкретных месторождений минерального сырья и отличаются по странам и компаниям, осуществляющим горнодобывающую деятельность. Вследствие развития инновационных технологий добычи минерального сырья характеристики потерь также изменяются во времени, что при анализе длительных тенденций развития МСК отдельных стран и мира в целом не позволяет получить достоверные (надежные) оценки — степени уверенности соответствия расчетных оценок их реальным значениям.

При моделировании показатель прогнозных ресурсов и расчетные индикаторы, связывающие его с запасами, не рассматривались. Это обусловлено тем, что характеристики прогнозных ресурсов для твердых, жидких, газообразных полезных ископаемых имеют различное классификационное, смысловое и количественное содержание и выражение, а также различную методологию подсчета в разных странах мира и компаниях. Эти особенности не позволяют провести корректное сопоставление и анализ отдельных стран, их групп, мира в целом.

Для долгосрочного прогноза развития МСБ в условиях прогрессирующего истощения традиционных источников с концентрированным оруденением важнейших для мировой экономики рудных полезных ископаемых и неизбежность перехода в будущем горнодобывающей промышленности на отработку пород с рассеянной минерализацией традиционные показатели дополнены показателями ГП недр (Алексеев, 2013), под которым в исследовании понимаются геохимические ресурсы — выражающие общее количество металла в блоке земной коры со средним содержанием равным кларковому (Российский металлогени-ческий..., 2003). Возможность реализации ГП при формировании рудной сырьевой базы, позволит в долгосрочной перспективе удовлетворить потребности будущих поколений народонаселения в минеральном сырье, что отвечает проблематике сбалансированного развития (sustainable development - SD) в части обеспечения устойчивого МСО. Сущность SD, согласно определению ООН (доклад «Наше общее будущее», 1987 г.), заключается в гарантированном обес-

печении потребностей живущего поколения без ущерба для будущих поколений.

Показателями ГП приняты количественные показатели рассеянного (clarke

— С) и концентрированного (максиминералы) состояний химических элементов континентальной коры в ее верхней части (осадочный 4,7, и гранитно-гнейсовый 14,1 км) по адаптированной для исследования модели Н.А.Григорьева (2009), которая является развитием модели химического строения земной коры (Ронов и др., 1990). Отобранным для моделирования 23 видам полезных ископаемых отвечал соответствующий химический элемент, например, Fe-руды — Fe, BaSO-t — Ва и т.д.

Под максиминералами по Н.А.Григорьеву понимаются такие минералы, у которых содержание заданного химического элемента приближается к максимальному. Примерами максиминералов по H.A. Григорьеву являются: — для меди — совокупность халькопирита, ковеллина, борнита и пр. Показателями максиминералов приняты — доля массы химического элемента, сконцентрированная в них и потенциально извлекаемые массы (potentially recoverable masses

— PRM) химических элементов в общей массе верхней части континентальной коры заданной мощности.

В дополнение к показателям ГП недр в исследовании рассмотрен показатель интенсивности накопления (accumulation intensity - AI) химических элементов в рудах месторождений — конечных продуктов металлогенических процессов рудообразования по данным работ А.И. Кривцова (Кривцов, 1989; Кривцов и др., 2000), который представляет собой нормированную характеристику значений концентраций химических элементов в рудах на их кларки.

Вещественно-стоимостными показателями заданы цена единицы добытого полезного ископаемого (Unit price — Up) и ее валовой стоимости (Gross value

— Gv).

Социо-демографической характеристикой принят показатель численности народонаселения выбранной страны, их группы и мира в целом (N).

Методические приемы и алгоритмы моделирования включают новые и усовершенствованные к задачам исследования методики геолого-экономического анализа использования и воспроизводства МСБ полезных ископаемых.

Модели геолого-экономических показателей. Реализация методических приемов и алгоритмов вариативного моделирования выполнена через построение композитных моделей сопоставления геолого-экономических показателей. При моделировании вначале исследована сбалансированность мировой МСБ, после чего проведен анализ по группе БРИКС.

В целом приведенные блоки позволяют компьютеризировать моделирование долгосрочного прогноза сбалансированности обеспечения развития МСБ рудных полезных ископаемых на традиционных показателях и показателях ГП, что значительно расширяет возможности вариативного долгосрочного прогнозирования.

Вышеизложенное обосновывает первое защищаемое положение.

Глава 2. Методические приемы компьютерного моделирования сбалансированности рудной сырьевой базы

Использованные в исследовании методические приемы и алгоритмы компьютерного вариативного моделирования индикаторов сбалансированности сырьевой базы, включают как адаптированные и усовершенствованные к задачам исследования разработки А.И. Кривцова, Б.И. Беневольского, И.Ф. Мигачева и других исследователей (Кривцов и др., 1994, 2005; Беневольский и др., 1995; Кривцов, 1999), так и новые методы и критерии определения балансовых соотношений между количественными характеристиками анализируемых показателей. В моделировании по способу оценки они образуют следующие группы.

Первичное сопоставление геолого-экономических показателей через их ранжирование.

Регрессионное моделирование применялось при поиске и отборе уравнения регрессии для описания функциональной зависимости заданных показателей на основе общепринятых критериев математико-статистического анализа средствами специализированного программного продукта СгеЙ.

Нормирование показателей. Для создания модели нормированных показателей использована охарактеризованная в работе А.И. Кривцова с соавторами (Кривцов и др., 2000) методология расчета показателей металлоемкости — металл-факторов (Ре-фактор, Си-фактор), суть которой заключается в нормировании каждого отдельного вида полезных ископаемых на единицу указанных факторов. Полученные нормированные характеристики выражают металлоемкость железа и меди. В представленном исследовании предложено расширить процедуру нормирования на любое заданное базовое полезное ископаемое (химический элемент) для выбранных геолого-экономических показателей, включая показатели ГП (Алексеев, 2011, 2013).

Отработка методов расчета и оценки геолого-экономических индикаторов при их нормировании проведена на моделях сопоставления (соотношения) нормированных значений показателей Я и М пяти выбранных полезных ископаемых (Бп, N1', РЬ, Хп, Си — ранжированы по росту значений Я и М).

Полученные количественные модели разделены на следующие типы. Модель совокупности значений показателей металлоемкости запасов (Уя) и добычи (Ум). В ней (рис. 2) для заданных показателей анализируется распределение нормированных значений полезных ископаемых, являющихся количественным отношением каждого отдельного вида полезного ископаемого приходящегося на единицу базового.

Я и М — числовые пределы натуральных значений запасов и добычи ТПИ;

и Ум — числовые пределы расчетных значений масс; / — расчетные значения отношений масс запасов и добычи; 2 — линии распределения относительных значений масс.

Рис. 2. Модель весовых соотношений полезных ископаемых по запасам и добыче Модель выборки отдельной числовой последовательности для конкретного базового полезного ископаемого (рис. 3) с целью сопоставления заданных геолого-экономических показателей.

^ у I?

1-

2 10 -

и — расчетные

значения отношении масс запасов

значения отношении масс добычи

РЬ

Бп N1 гп

Полезные ископаемые

Си

Рис. 3. Модель сопоставления полезных ископаемых по металлоемкости РЬ по показателям Я и М

Таким образом, разработанные методические приемы и алгоритмы компьютерного моделирования геолого-экономических показателей сбалансированности МСБ с применением композитных имитационных способов позволяют решить задачу долгосрочного прогноза тенденций ее развития.

Вышеизложенное является обоснованием второго защищаемого положения.

Глава 3. Многофакторные композитные геолого-экономические модели сбалансированности

Система многофакторного параметрического моделирования сбалансированности геолого-экономических показателей использования и воспроизводства МСБ образует следующие основные блоки.

Блок моделей сопоставления показателей ГП, интенсивности рудонакоп-ления и показателей использования и воспроизводства, в котором проводился анализ и прогноз долговременных тенденций развития МСБ.

Для учета долгосрочных тенденций в процессах МСО, дополнительно к показателям R и М введен показатель текущего минерально-сырьевого потенциала (mineral potential — MP), под которым понимаются остаточные разведанные запасы на определенную дату в сумме с накопленной добычей (total mining — TM) за выбранный временной отрезок (Кривцов, 1999; Кривцов и др., 2000). При расчете показателя ТМ использованы данные (Kelly и др., 2011) за 1900—2008 гг. Анализ показателя MP показал (Алексеев, 2013), что долгосрочное развитие МСК предполагает вовлечение в использование ГП недр.

Из моделирования сбалансированности рудных сырьевых баз по показателям С, PRM, AI, R, М и MP следует, что при развитии соответствующих инновационных технологий имеются предпосылки к удовлетворению потребности цивилизации в минеральном сырье на долгосрочную перспективу. Так составной компонент анализа — модель нормированных на Au показателей С, PRM, R и М (рис. 4) определила уровень текущего использования и воспроизводства полезных ископаемых относительно их масс, выраженных химическими элементами и находящихся в рассеянном состоянии (С), а также их потенциально-извлекаемой части, сосредоточенной в максиминералах (PRM) в континентальной коре мощностью 1 км. При аналогичном сравнении у нормированного на Au показателя MP в целом отмечена неизменность распределения полезных ископаемых относительно нормированных на Au показателей С и PRM. Полученные результаты означают, что оценки показателей Vr и Vm (рис. 4) не являются годовой флуктуацией, а выражают долгосрочную направленность последовательного развития инновационно-технологического совершенствования гло-

бальной горнопромышленной инфраструктуры, в части ее приближения к реализации ГП недр (Алексеев, 2013).

Блок моделей сопоставления показателей использования и воспроизводства. В нем анализировалось устойчивость развития МСБ на основе показателей R, М, обеспеченности (b), MP, а также вещественно-стоимостных характеристик показателя добычи (Up и Gv). При моделировании дополнительно к 23 принятым для анализа полезным ископаемым добавлены данные (Бежанова и др., 2009; BP Statistical..., 2006-2010) по нефти с газоконденсатом (НСГ), природному газу (ПГ), углю, U, Pt и LiiO.

В основе моделирования влияния энергетического компонента, источником которого служат невозобновляемые природные ресурсы, находится предложенный А.И.Кривцовым (Кривцов и др., 1994, 1997; Кривцов, 1999) интегрированный макропоказатель ТЭС-фактор (металлоемкость ТЭС). Его суть заключается в нормировании масс выбранных полезных ископаемых на единицу условного топлива (энергетического эквивалента горючих полезных ископаемых — НСГ, ПГ, угля — при доминирующем значении двух первых). Уран в силу специфики своего применения отнесен к группе остальных полезных ископаемых.

При оценке устойчивости сырьевых баз топливно-энергетических полезных ископаемых в показателях ТМ и MP, и их сравнении с аналогичными характеристиками остальных видов минерального сырья, установлена необходи-

мость соблюдения определенной сбалансированности в обеспеченности добычи запасами, что особенно важно при долгосрочном прогнозе МСО. Прогнозирование такой сбалансированности при сравнении сырьевых баз полезных ископаемых возможно на основе нормирования показателя Ь. Вычисление показателя металлоемкости обеспеченности (Уь) аналогично показателям Уц и Ум.

Для моделирования показатель ТЭС-фактор адаптирован в расчетные показатели металлоемкости добычи (Ам), запасов (Лк), обеспеченности (Аь) ТЭС и количественно обратных им показатели энергоемкости запасов (Ек), добычи (Ем), обеспеченности (Еь) минерального сырья. Входя в общую группу показателей Уя, Ум и Уь, они занимают в ней определяющее положение при моделировании сбалансированности использования и воспроизводства МСБ полезных ископаемых (Алексеев, 2011).

Модель сопоставления показателей Ам Ак и Аь приведена на рис. 5. Распределение значений показателя Ам, который является связующим между ТЭС и остальными видами минерального сырья, в более широком смысле характеризует сопряженность технологических процессов мировой промышленной инфраструктуры и ее потребность в полезных ископаемых.

тонн годы

Г"°~ I А и металлоемкость запасов ТЭС Г-0- I Ам - металлоемкость добычи ТЭС

[ 1 Аь - металлоемкость обеспеченности добычи -«пасами ТЭС

Рис. 5. Модель сопоставления показателей металлоемкости мировых запасов, добычи и обеспеченности ТЭС в 2008 г.

Определенное сходство между показателями Ак и Ам, свидетельствует о некоторой инерционности функционирования минерально-сырьевого сектора, где его предполагаемое развитие — воспроизводство, представленное в исследовании показателем К, во многом опирается на сложившийся уровень технологического развития современной цивилизации и удовлетворения ее потребности в минеральном сырье.

В долгосрочной перспективе у полезных ископаемых, для которых значение показателя Аь превышает единицу, можно допустить возникновение дефицита со стороны энергетических полезных ископаемых, необходимых, как при прямом использовании, так и в форме электроэнергии, для их извлечения из недр. В тоже время добыча ТЭС требует определенного количества минерального сырья. В результате полезные ископаемые, значение показателя Аь которых больше 0, но значительно меньше единицы, характеризуются недостаточностью запасов относительно запасов ТЭС и могут повлиять на возможность извлечения из недр собственно топливно-энергетических полезных ископаемых (Алексеев, 2011).

В целом применение показателей Аь Еь Уь, позволяет определить уровень сбалансированности использования и воспроизводства сырьевых баз минерального сырья относительно друг друга. Он зависит от сходства нормированных значений годовой обеспеченности добычи запасами, чем оно выше, тем более сбалансированы между собой сырьевые базы.

В моделях вещественно-стоимостных показателей добычи минерального сырья определена стоимостная структура использования сырьевой базы полезных ископаемых по их ликвидности и востребованности.

Таким образом, путем сопоставления (рис. 6) показателей С, РИМ, А1, Я, М, МР, Ь, ир и ву, с учетом металл-факторного и энергофакторного соотношений, системно промоделирована сбалансированность геолого-экономических показателей использования и воспроизводства минерально-сырьевой базы.

* Построение регрессионных моделей гсолого-экоиомнчсских показателей

Базовые полезные ископаемые в моделях сопоставления нормированных геолого-жономических показателен (подчеркнуты):

Ли Аи, ТЭС Аи

Рис. 6. Схема сопоставления геолого-экономических показателей при параметрическом моделировании сбалансированности использования и воспроизводства МСБ

Предложенная экспертная система позволяет вариативно прогнозировать долгосрочную устойчивость МСБ. Полученные оценки являются базовыми, отражая среднемировой уровень развития глобальной промышленной инфраструктуры в сырьевом выражении, и использованы в качестве эталонных (сравнительного ориентира) при сопоставлении с ними аналогичных оценок сбалансированности отдельных стран и (или) групп государств.

Вышеизложенным обосновывается третье защищаемое положение.

Глава 4. Пространственно-территориальные модели сбалансированности рудной сырьевой базы на примере стран БРИКС

Анализ использования и воспроизводства МСБ выбранной страны, оценка ее положения относительно других стран, их группы и мира через построение моделей сопоставления определяют пространственно-территориальную сбалансированность. Принципиальная схема соподчиненности моделирования состоит

из следующих уровней: страна—их группа—мир (Алексеев, 2012). На каждом уровне анализируются заданные показатели использования и воспроизводства, которые сравниваются затем по странам с показателями более высокого уровня.

Объектом исследования в пространственно-территориальном моделировании выступили страны БРИКС, по которым разработаны имитационные модели. На основе показателей Я, М и Ь определен вклад стран БРИКС в мировое МСО. Базовым критерием в моделях сбалансированности сырьевых баз полезных ископаемых на основе нормированных показателей, как и в анализе мира, задано ТЭС. В результате показатели А1(, Ам, Аь позволили установить сбалансированность сырьевой базы полезных ископаемых стран через их достаточность/недостаточность и востребованность относительно топливно-энергетических полезных ископаемых. Эти критерии могут использоваться для определения приоритета выбора полезных ископаемых в части необходимости выявления новых запасов (Алексеев, 2011).

На основе работы (Кривцов и др., 2007) на рис. 7 приведена графическая визуализация соотношения показателей и факторов (геополитических, экономических и социальных) при пространственно-территориальном моделировании использования и воспроизводства МСБ выбранной страны.

Ятэс, Мтэс, Ьтэс — запасы, добыча, обеспеченность ТЭС; Аи, Ам, Аь — область сбалансированности использования и воспроизводства сырьевых баз полезных ископаемых (ПИ); факторы воздействия: Г — геополитические, С — социальные, Э — экономические.

Рис. 7. Диаграмма возможных вариантов сбалансированности МСБ страны, (развертка тетраэдра)

Пример оценки сбалансированности МСБ страны по показателю Аь приведен на рис. 8. В представленной модели определено энергетическое обеспечение сырьевых баз полезных ископаемых России. Значения группы БРИКС и мира позволяют провести сравнительный анализ. Как и в оценке мировой МСБ, избыточность к ТЭС означает для полезных ископаемых нехватку энергообеспечения. Недостаточность выражает наличие энергообеспечения, однако в долгосрочной перспективе такие полезные ископаемые могут повлиять на добычу ТЭС. Аналогичные построения проведены по остальным странам БРИКС.

Избыточность

JJ с CJJ з aj^ А 3 '[— 1 О '.-r'^'t— ) 'с м N от CL. < < О.р и Ч, и s Э 2 Е ?

? X я f-

1—I—I—I—I—I—I—I—I—I—г

§ §5 ¡1 113.о<5'

ТЭС

Недостаточность

[Ж Мир ES3 БРИКС [3D Страна

Рис. 8. Модель показателя металлоемкости обеспеченности добычи запасами ТЭС в мире, группе БРИКС, странах группы в 2008 г.

Следующий этап исследования включал вариативное моделирование прогнозных тенденций развития МСБ мира с акцентом на страны БРИКС (2009-2030 гг.) на примере Си, Zn, Pb, Ni, Аи. При создании моделей использованы методические приемы, изложенные в ряде опубликованных работ (Кривцов, 1999; Кривцов и др., 2003), в которых тренд развития оценивается показателями численности народонаселения (N) и потребностью в топливно-энергетическом сырье, характеризуемой добычей ТЭС. Прогнозирование по показателю N базируется на изменении душевой добычи (Н) в заданный временной отрезок, ТЭС — значении металлоемкости добычи ТЭС (Ам).

В каждую модель введены данные USGS по мировой добыче в 2009—2011 гг. указанных пяти полезных ископаемых (Mineral Commodity..., 1996-2013; Mineral Yearbook, 1997-2011). Добавленные количественные характеристики, включающие группу БРИКС и страны вне нее, служат для анализа направленности складывающейся тенденции относительно прогнозируемой.

При расчете прогнозных моделей полезных ископаемых по показателям Н и Ам выявлены определенные закономерности, которые рассмотрены на при-

мере Си по группе БРИКС (рис. 9). В моделях характеристики добычи представлены индексами & являющихся отношением показателя М прогнозируемого года к показателю М базового (2008) года. Так, прогноз добычи, исходящий из условия сохранения в перспективе уровня металлоемкости 2008 г. (Амроов)), превысил соответствующие оценки, полученные на основе неизменности уровня душевой добычи (ЬЬоов). Более интенсивный рост на основе показателя Ам(2оо8> выражает повышение уровня минерально-сырьевой комфортности среды обитания человечества по меньшей мере в части топливно-энергетических полезных ископаемых. Это приводит к тому, что прогнозируемая добыча рудных и нерудных полезных ископаемых, основанная на гипотезе сохранения показателя Ам для заданного года, всегда превышает аналогичную оценку, полученную из показателя Н.

Рис. 9. Достигнутая (1995—2011 гг.) и прогнозируемая (2030 г.) по вариантам добыча меди в группе БРИКС (в индексах к 2008 г.)

Прогнозируемое значение М на основе ретроспективной динамики показателя металлоемкости (Ам(1995—2008)), напротив, меньше соответствующей оценки на основе душевой добычи (Ншз^ооя). Эти различия вызваны тем, что показатель Ам, выражая связь между ТЭС и остальными полезными ископаемыми, при определяющей роли энергетического обеспечения в МСО современной цивилизации, ограничивает динамику роста душевой добычи.

Описанные особенности прогнозных построений развития МСБ на основе показателей Ам и Н, подтвердились и для цинка. Это позволило при моделировании по Pb, Ni, Au ограничиться только применением показателя Ам-

Для исследования вариативного развития сырьевых баз Си, Zn, Pb, Ni, Аи в анализ введен показатель вовлеченности запасов в отработку через накопленную добычу (involvement — I), представляющий собой отношение накопленной добычи (ТМ), включающей базовый (2008) год и прогнозируемый период

(2009—2030 гг.), к запасам (Я) на начало базового года. Расчетные характеристики показателя I позволили получить оценку достаточности/недостаточности выявленных запасов в странах БРИКС, группе и мире в целом для достижения прогнозируемых уровней добычи. При устойчивой тенденции истощения традиционных источников полезных ископаемых, снижения качественных характеристик месторождений и прогнозируемых возрастающих объемов добычи перспектива развития сырьевой базы 2п, РЬ, Аи связана с вовлечением в использование геохимического потенциала.

Вышеизложенное обеспечивает обоснование четвертого защищаемого положения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основной задачей работы являлось создание системы моделирования сбалансированности использования и воспроизводства МСБ рудных полезных ископаемых в целях системного текущего анализа и прогноза долгосрочных тенденций развития.

Для ее реализации предложена схема моделирования сбалансированности развития МСБ рудных полезных ископаемых на основе комплекса традиционных геолого-экономических показателей, дополненных показателями геохимического потенциала и интенсивности накопления химических элементов в рудных месторождениях.

Разработаны методические приемы и алгоритмы компьютерного вариативного моделирования индикаторов сбалансированности сырьевой базы. Они включают как новые, так и усовершенствованные методы и критерии определения балансовых соотношений между количественными характеристиками анализируемых показателей через их ранжирование, регрессионное моделирование и нормирование конкретных рудных полезных ископаемых на наиболее ликвидные полезные ископаемые — золото и ТЭС,

На базе методических приемов и алгоритмов создана экспертная система многофакторного параметрического моделирования сбалансированности геолого-экономических показателей использования и воспроизводства МСБ. Экспертная система включает модели сопоставления показателей запасов, добычи, текущего минерально-сырьевого потенциала, обеспеченности, вещественно-стоимостных показателей и показателей ГП и интенсивности рудонакопления, с учетом металл-факторного и энергофакторного соотношений, в которых на примере мира исследована долгосрочная устойчивость сырьевых баз рудных полезных ископаемых и ТЭС.

Результаты моделирования сбалансированности мировой МСБ, использованы в качестве эталонных (сравнительного ориентира) при сопоставлении с ними группы БРИКС. Для анализа МСБ и МСО стран БРИКС разработаны имитационные пространственно-территориальные модели в показателях запасов, добычи, обеспеченности.

На основе показателей динамики численности народонаселения и добычи ТЭС проведено вариативное моделирование прогнозных тенденций развития минерально-сырьевой базы мира с акцентом на страны БРИКС на примере Си, Ъа, РЬ, N1, Аи. Из анализа моделей по показателю вовлеченности запасов в отработку через накопленную добычу, следует, что достижение прогнозируемых уровней добычи требует интенсификации работ по воспроизводству сырьевой базы. В условиях истощения традиционных источников полезных ископаемых, снижения качественных характеристик месторождений и возрастающих объемов извлечения минерального сырья из недр перспектива развития МСБ связана с вовлечением в использование ГП, что требует разработки и внедрения соответствующих инновационных технологий добычи.

Полученные экспертные оценки системы моделирования сбалансированности развития МСБ отражают геолого-экономическую обусловленность и необходимость последовательного развития инновационно-технологического совершенствования глобальной горнопромышленной инфраструктуры.

Разработанные методы анализа минерально-сырьевых особенностей стран и мира в целом позволяют применить системный подход при долгосрочном прогнозе тенденций развития отечественной МСБ рудных полезных ископаемых в части ее воспроизводства, учитывая глобальные минерально-сырьевые процессы в целом и место в них России.

Список работ, опубликованных по теме диссертации

Публикации в журналах, рекомендованных ВАК:

1. Алексеев Я.В. Основные показатели региональной структуры мирового минерально-сырьевого обеспечения // Руды и металлы. 2009. №6. С. 75—83.

2. Алексеев Я.В. Оценка сбалансированности основных индикаторов минерально-сырьевого обеспечения для обоснования воспроизводства сырьевой базы твердых полезных ископаемых // Руды и металлы. Специальный выпуск. 2011. №3—4. С. 9.

3. Алексеев Я.В.'Оценка сбалансированности основных показателей минерально-сырьевого обеспечения для обоснования воспроизводства сырьевой базы полезных ископаемых // Руды и металлы. 2011. №5. С. 52—57.

4. Алексеев Я.В. Оценка пространственно-территориальной сбалансированности использования и воспроизводства минеральной сырьевой базы полезных ископаемых // Руды и металлы. 2012. №3. С. 43—46.

5. Алексеев Я.В. Моделирование сбалансированности развития минерально-сырьевой базы твердых полезных ископаемых на основе геохимического ме-таллогенического потенциала недр // Руды и металлы. 2013. №3. С. 21—25.

Публикации в материалах конференций:

6. Алексеев Я.В. Некоторые показатели мирового минерально-сырьевого обеспечения (МСО) // Тезисы докладов второй научно-практической конференции молодых ученых и специалистов «Геология, поиски и комплексная оценка твердых полезных ископаемых» (Москва, 20—21 октября 2009 г.). — М.: ВИМС, 2009. С. 12—14.

7. Алексеев Я.В. Основные индикаторы минерально-сырьевого обеспечения группы БРИКС (Бразилия, Россия, Индия, Китай, ЮАР) // Тезисы докладов третьей научно-практической конференции молодых ученых и специалистов. «Комплексное изучение и оценка месторождений твердых полезных ископаемых» (Москва, 17—18 мая 2011 г.). — М.: ВИМС, 2011. С. 14—15.

8. Алексеев Я.В. Моделирование сбалансированности развития минерально-сырьевой базы (МСБ) твердых полезных ископаемых (ТЛИ) на основе геохимического металлогенического потенциала недр // Тезисы докладов пятой научно-практической школы-конференции молодых ученых и специалистов «Геология, поиски и комплексная оценка месторождений твердых полезных ископаемых» (Москва, 11—12 декабря 2013 г.). — М.: ФГУП «ВИМС», 2013. С. 13—15.

Подписано в печать 20.02.2015 г. Формат бумаги 60x90/16 Тираж 99 экз. Полиграфическая база ФГУП ЦНИГРИ 117545, Москва, Варшавское шоссе, д. 129, корп. 1