Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Оценка запасов кимберлитовых месторождений на основе геоинформационной технологии трехмерного моделирования

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

Автореферат диссертации по теме "Оценка запасов кимберлитовых месторождений на основе геоинформационной технологии трехмерного моделирования"

На правах рукописи

Колганов Виталий Федорович

ОЦЕНКА ЗАПАСОВ КИМБЕРЛИТОВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ НА ОСНОВЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ ТРЕХМЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Специальность 25.00.11 - геология, поиски и разведка месторождений полезных ископаемых; минерагения

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата геолого-минералогических наук

Иркутск - 2005

Работа выполнена в Иркутском Государственном техническом университете и институте «Якутнипроалмаз» АК «АЛРОСА»,

Научный руководитель: доктор физико-математических наук, профессор А.Ю.Давыденко

Официальные оппоненты:

доктор геолого-минералогических наук, профессор В.А. Филонюк (ИрГТУ, г.Иркутск)

Кандидат геолого-минералогических наук, Б.К.Кавчик (ОАО Иргиредмет, г. Иркутск)

Ведущая организация: ВостСибНИИГГиМС, г. Иркутск

Защита состоится 19 мая 2005 г. в 12 часов на заседании диссертационного совета Д.212.073.01 при Иркутском государственном техническом университете по адресу: 664074, г.Иркутск, ул. Лермонтова, 83, ауд. Е-301.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Иркутского государственного технического университета.

Автореферат разослан апреля 2005 г.

Ученый секретарь диссератционного совета, профессор

А.А.

Шиманский

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. 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 эксплуатацией сложных в геологическом строении и распределении содержаний алмазов (тр.Юбилейная), возникает необходимость более точной оценки запасов для планирования горно-геологических работ, технико-экономической оценки и оптимизации карьеров. Практически наиболее полное использование данных, полученных в ходе разведки и характеризующих исследуемый объект, возможно при создании его цифровой трехмерной геолого-математической модели. Надежность моделирования зависит от многих факторов: качество исходных материалов, используемые математические методы, особенности распределения содержаний алмазов, принципы геометризации, способы оценки и минимизации ошибок.

Цель работы: разработка геоинформационной технологии моделирования кимберлитовых месторождений, являющейся основой для оценки запасов и планирования горно-геологических работ.

Задачи работы: разработка методики объемного моделирования и геостатистического анализа; разработка методики имитационного моделирования; изучение влияния на расчет распределения содержаний алмазов параметров моделирования; определение и минимизация погрешностей ошибок расчетов для создания достоверных геолого-математических моделей кимберлитовых месторождений.

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, компози-рования проб и лага.

3. Определение подсечений скважин на нижних горизонтах тр. Интернациональная позволило разработать методику оценки погрешности геометризации ким-берлитовых 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 работы

1. Разработанная методика моделирования и геостатистического анализа позволяет создавать достоверные объемные геолого-математические модели кимбер-литовых месторождений и использовать их на стадии оценки запасов, проектирования, оптимизации параметров карьера и при планировании горногеологических 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 кимберлито-вых месторождений.

Научные положения, выносимые на защиту:

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).

Публикации и апробация работы

По теме диссертации в специальных журналах и сборниках опубликовано 13 работ. Основные положения диссертации докладывались на конференциях:

- Международная конференция «Новые идеи в науках о земле». (Москва, МГГРУ. 2ООЗг);

- Международная научно-практическая конференция «Актуальные проблемы разработки кимберлитовых месторождений: современное состояние и перспективы. (Мирный, 2001г);

- Научный симпозиум «Неделя горняка -2002», (Москва, МГТУ);

- Научно-практическая конференция «Особенности освоения алмазоносных кимберлитовых трубок Накынского рудного поля». (Мирный 2002г).

- V Мирнинская городская научно-практическая конференция. (Мирный, 1999г.)

- Республиканская научно-практическая конференция «Пути решения актуальных проблем добычи и переработки полезных ископаемых» (Якутск, 2003г.)

- Седьмой международный симпозиум «Освоение месторождений минеральных ресурсов и подземное строительство в сложных гидрогеологических условиях» (ВИОГЕМ, Белгород).

Структура и объем 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» АК «АЛРОСА» под научным руководством д ф.-м. н., профессора А.Ю. Давыденко, которому автор выражает благодарность за неоценимую помощь в выполнении данной работы. Автор также благодарен за помощь к.т.н.Бондаренко И.Ф., к.т.н. Акишеву А.Н, к.г-м.н. Митюхину СИ., к.т.н. Биезайс Я.Я, специалистам института «Якутнипралмаз» Бахтину ВА., Гусаровой В.С, Шевыриной Н.Г., сотрудникам геологического отдела Айхальского ГОКа (Маковчук И.В.), Удачнинского ГОКа (Шмаров ГЛ.), Нюрбин-ского ГОКа (Банзерук В.И).

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Глава 1. Геоинформационная основа трехмерной модели кимберлитового месторождения.

Кимберлитовый магматизм характерен для древних Сибирской и ВосточноЕвропейской платформ, пространственно тяготеет к структурам авлакогенного типа и контролируется глубинными мантийными разломами и их пересечениями с коровы-ми. Рудовмещающими являются как эти основные разломы, так и оперяющие трещины. Формы проявления - трубки взрыва, дайки, жилы и силы. Основной тип коренных месторождений алмазов - алмазоносные щелочно-ультраосновные кимберлитовые породы, слагающие трубообразные тела. Кимберлитовые породы - вулканические и субвулканические щелочно-ультраосновные измененные породы с вкрапленниками оливина (часто замещенным серпентином и карбонатом) и в небольшом количестве флогопита, включенных в преимущественно карбонат-серпентиновую основную массу. В строении алмазоносных тел сверху вниз выделяются зоны (фации): кратерная, диатремовая и подводящего канала.

Границами месторождения служат обычно границы трубки с вмещающими породами, реже границы руд главных фаз (или этапов) внедрения. Контакты рудных тел месторождений с вмещающими породами преимущественно четкие, резкие.

Изменчивость алмазоносности в пределах месторождения может быть случайной и координированной (закономерной). Первая обусловлена случайным распределением гнездовых скоплений и отдельных зерен алмазов, в т.ч. крупных, а вторая - главным образом сменой руд разных фаз внедрения и разным количеством ксенолитов в горизонтальном и вертикальном сечениях месторождения. Промышленными являются чаще все рудные столбы, слагающие месторождение, реже -отдельные, сложенные рудами одной из фаз внедрения. Месторождения относительно однородного строения и состава характеризуются относительно меньшей степенью изменчивости алмазоносности. Закономерного снижения с глубиной алмазоносное™ месторождений в целом также не установлено, однако известны случаи, когда изменчивость содержания алмазов значительная, скачкообразная и обусловлена появлением с глубиной разновидностей руд поздних, в т.ч. интрузивных фаз внедрения. По 15-метровым эксплуатационным горизонтам изменчивость параметров алмазоносное™ с глубиной проявляется менее резко, что объясняется главным образом постепенным перераспределением объемов руд разных фаз внедрения и случайными колебаниями.

Эффективность разведки зависит от степени изученности месторождения, достоверности представлений об условиях его залегания, форме, размерах, внутреннем строении и алмазоносное™. Геометрия разведочной сети (форма и ориентировка) зависит от морфологии месторождения и направления длинной оси, смены разновидностей руд главных фаз внедрения. Последовательность разведки месторождения -предварительное изучение преимущественно его верхних горизонтов и дальнейшее детальное изучение с проходкой глубоких скважин.

Созданию геолого-математических моделей месторождений кимберлитов предшествует определенный объем работы по созданию базы данных. База данных для каждого из кимберлитовых месторождений представляет собой следующий набор исходной информации:

- результаты по данным глубокой, детальной и эксплоразведочной стадии изучения месторождения, включающие в себя как общее содержание алмазов, так и градацию по классам (вес, содержание, количество кристаллов, номер пробы и т.д.);

- координаты устьев скважин;

- данные инклинометрии по наклонным скважинам;

- данные по физико-механическим свойствам кимберлитов;

- результаты изучения литологии кимберлитов и вмещающих пород;

- погоризонтные контуры рудного тела;

- результаты геологической блокировки рудных тел;

- геологические разрезы с пространственной привязкой;

- планы поверхности рудных тел и продуктивных горизонтов;

- результаты валового опробования и характеристики пространственного расположение проб;

- топография и гидросеть поверхности рельефа;

- контуры проектных и фактических карьеров;

- пространственная привязка и подземные горные выработки с фактическими сечениями;

- ряд других данных, дающих дополнительную информацию о месторождении.

Особенности формирования, геологического строения, морфологии и алмазо-носности кимберлитовых тел оказывают существенное влияние на состав и содержание базы данных, необходимой для геолого-математического моделирования месторождений алмазов. Методы разведки месторождений, в связи с высокой изменчивостью распределения содержаний алмазов и геометрии рудного тела, могут допускать погрешности оценки запасов от 5 до 30% (тр.Сытыканская). Наличие нескольких фаз внедрения и, соответственно, различных типов кимберлитов в пределах одного рудного столба требуют ввода дополнительной информации по данным геологического бурения с целью пространственной геометризации и надежного моделирования распределения содержаний алмазов.

Глава 2. Методика геостатистического анализа для построения модели подсчета запасов.

Геостатистические методы позволяют оценивать и моделировать свойства геологического пространства по данным опробования на основе слабоформализованных представлений о структуре изменчивости. 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 признака. Разведка месторождений кимберлито-вых тел проводится в несколько этапов: стадия предварительной (глубокой) разведки, детальной разведки и стадия эксплоразведки. Размер проб, геометрическое расположение в пространстве рудного тела и параметры сети имеют достаточно высокое влияние на вариограмму, параметры которой используются при расчете и оценке содержаний алмазов в пространстве рудного тела.

Для оценки влияния стадии разведки на вариограмму проведены расчеты по тр.Удачная. Это кимберлитовое месторождение имеет достаточно высокую изученность, размер сети эксплоразведки 20х20м, что позволило получить надежную оценку содержаний алмазов и исследовать факторы, влияющие на вариограммы. Расчеты ва-риограмм проводились отдельно для Восточного и Западного рудных тел для стадии детальной разведки, стадии эксплоразведки. Рассчитывалась также обобщенная ва-риограмма. Установлено, что с позиций снижения технико-экономического риска при производстве добычных работ построение модели месторождения для планирования

и проектирования горно-геологических работ наиболее целесообразно с использованием модели вариограммы по данным эксплутационной разведки.

При проведении геологоразведочных работ, на стадии эксплоразведки обычно не имеется достаточного объема для построения надежной вариограммы. Рассмотрена возможность расчета теоретической модели вариограммы по данным глубокой и детальной разведки месторождения. Для определения параметров теоретической модели вариограммы были рассчитаны коэффициенты изменения основных показателей по отношению к показателям вариограммы эксплоразведочного опробования (табл.1).

Таблица 1

Расчет коэффициентов (отношение параметров вариограммы по эксплоразведке

Удачная-Западная Удачная-Восточная

скважины R Cvalue Sill СО R Cvalue Sill СО

глубокая разведка 1305 0 3207 0 441 0 625 1330 0423 0 4389 0 446

все 1 142 0614 0 659 0 698 1 141 1 693 0 695 0 651

детальная разведка 106 0 944 0 707 0 656 1 06 1 0583 07446 0 659

эксплоразведка 1 1 1 1 1 1 1 1

Примечание. R - ранг (радиус влияния пробы), Cvalue - разница межу порогом и эффектом самородков, Sill - порог вариограммы, СО - эффект самородков

Достаточно близкие значения коэффициентов могут быть использованы для расчета теоретической модели по данным глубокой и детальной разведки. Сравнение результатов расчетов распределения содержаний алмазов по данным параметров теоретической вариограммы и по вариограмме, полученной по результатам опробования эксплоразведки показали хорошую сходимость, высокий коэффициент корреляции и сохранение структуры распределения содержаний в пространстве рудного тела (табл.2).

Таблица 2.

Результаты расчетов по экспериментальной и теоретической вариограмме

показатель тр Удачная-Восточная тр Удачная-Западная

эксплоразведка теоретическая эксплоразведка теоретическая

среднее 1 892! 1 8935 2 229 2 2282

дисперсия 0 334 0 3167 0 3048 0 3295

коэфф корреляции 0 9971 0 9979

Таким образом, существует 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 алмазов.

Исходная функция вариограммы по данным эксплоразведки

(1)

Обобщенная функция вариограммы с учетом полученных коэффициентов

Было изучено влияние параметров эксплоразведочной сети на вариограмму. Для этого было произведено разрежение сети до размеров от 20x20 м до ЮСхЮОм с шагом 20м, интервал опробования по скважинам -15 м (рис.1).

Анализ полученных вариограмм позволяет сделать следующие выводы:

с увеличением плотности сети опробования происходит закономерное увеличение ранга;

порог вариограммы изменяется в незначительных пределах, что позволяет судить 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.

Одной из важных особенностей полученных вариограмм является то, что при увеличении ранга вариограммы при сгущении сети опробования, происходит снижение значений эффекта самородков. Для выявления зависимости были рассчитаны значения разности между рангами и эффектами самородков и их градиентом. По полученным данным определена зависимость (рис.2), характеризующая изменчивость эффекта самородков от величины изменения ранга вариограммы.

Ошибки опробования, физическая невозможность взятия проб на очень малых расстояниях, наличие в массиве высокочастотной изменчивости приводят к тому, что в реальных вариограммах при нулевых расстояниях почти всегда существуют отличные от нуля значения - т.н. эффект самородков. Данные по тр. Удачная позволили определить практически линейную зависимость между порогом и эффектом самородков (рис.3).

При расчете вариограмм проводилась предварительная обработка исходных данных, т.е. параметризация с целью приведения пробам одинаковой длины и веса. Это производилось как отбором проб с равными параметрами и на определенных горизонтах, так и изучением влияния композирования проб на вариограмму.

О 005 01 015 02 025 03 035 04 045

Рис 2Зависимость изменчивости эффекта самородков от величины изменения ранга варио-граммы

(кар/т)2

э» э 23 2 и 1 0$ 0

« адлдастЕпо • ВОСТОЧНОЕ ТЕЛО ГМЬшй (восточное Т6Л0) ^^тьнмм (амнднж ТЕЛО)

¿^ГГ« 1*461* 01102

5

09 1 15 2

Рис 38ависимость измененияэффекта самородков отпорога вариограммы

Кроме того, определено достаточно сильная зависимость изменения эффекта самородков от среднего содержания алмазов в пробах (рис 4)

(Юф/Т)1

у = П 713Я«° 31114

0 05 1 15 2 25

Рис 4 Зависимости эффектов самородков от среднихсодержаний алмазов

Для определения воздействия объединения проб на вариограмму производилось композирование проб с интервалом от 15 до 60 м. Анализ параметров показывает, что при увеличении интервала композирования происходит заметное снижение порога и эффекта самородков (практически исчезает при композировании проб более 40м), происходит увеличение ранга (радиуса влияния пробы). Таким образом, композирование с диапазоном большим существующего интервала опробования дает в результате искажение вариограммы, что сказывается на точности оценки запасов месторождения в целом.

Для выявления особенностей поведения вариограммы при изменении величины лага были рассчитаны вариограммы по данным глубокой разведки Западного тела тр.Удачная. Значения лага менялись от 15 до 60 м, при неизменных остальных параметрах расчета вариограммы. Изменение величины лага дает в основном сглаживание структурных особенностей распределения содержаний алмазов и изменение эффекта самородков. Эффект самородков увеличивается с увеличением лага и на определенном этапе становится практически невозможно определить его значение. Порог вариограммы (SILL) практически остается неизменным.

Для сравнительного анализа были рассчитаны вариограммы по результатам детальной разведки, результатам эксплоразведки и обобщенная вариограмма по тр.Юбилейная (табл.3).

Таблица 3

_Параметры моделей вариограмм тр.Юбилейная._

Скважины R Cvalue Sill СО

глубокая разведка 19 0316 0 576 0 262

все 217 0163 04 0 237

эксплоразведка 25 0 094 0 254 016

Сравнение параметров вариограмм тр. Юбилейная и тр. Удачная показывает существование некоторых закономерностей в распределении содержаний алмазов в зависимости от стадии разведки месторождения, а также то, что месторождения алмазов, отличающиеся по геологическому строению, содержанию и морфологии, характеризуются близкими значениями коэффициентов отношений ранга, порога и эффекта самородков вариограмм для различных стадий освоения месторождений. Проверка полученных коэффициентов была проведена расчетами по 6-му геологическому блоку тр.Юбилейной. Это один из достаточно сложных блоков, который характеризуется относительно высокой ксенолитизацией, неравномерностью распределения содержаний алмазов. По данным детальной разведки была получена вариограмма, рассчитаны вариограммы для эксплоразведочных данных и с учетом всех скважин (табл. 4).

По полученным вариограммам (экспериментальной для стадии детальной разведки и теоретической для эксплоразведки) были рассчитаны геолого-математические модели геологического блока. В результате расчетов общее среднее содержание блока практически осталось неизменным, параметры вариограммы повлияли в основном на структуру распределения общего содержания алмазов.

Для выбора наиболее достоверной модели, проводился анализ моделей рудного тела с использованием различных методов моделирования. Сравнительный анализ с исходной информацией, использование метода перекрестной проверки на основе трехмерного точечного кригинг-анализа позволило отдать предпочтение методу кри-

гинга (табл.5). В расчетах участвовало 2780 геологических проб 679 буровых скважин.

Таблица 4

Параметры теоретических и экспериментальных вариограмм 6-го геологического блока тр. Юбилейная.

скважины тр Юбилейна 6 геологический блок теоретические вариограммы

И Оа1ие 8111 СО

глубокая разведка 22 0 27 0 36 009

все 25 0157 0 23 0072

эксплоразведка 28 9 011 016 0 048

скважины тр Юбилейная 6 геологический блок экспериментальные вариограммы

К Оа1ие вш СО

глубокая разведка 22 0 27 0 36 009

все 25 4 0 162 0 236 0074

эксплоразведка 29 011 016 0 05

Таблица 5

Сравнительные характеристики моделирования геологического блока.

Метод расчета интерполяция кригинг Метод обратных расстояний Исходные данные

Коэфф корреляции 0 93 0 98 091 100

Ср значение в % 93 25 97 22 89 29 10000

Дисперсия 071 061 0 77 0 93

Рис. 5Влияниерадиусарасчета на определениесреднегозначения содержания алмазов

Необходимо отметить, что при применении метода интерполяции для полного заполнения ячеек блочной модели довольно часто приходится увеличивать радиус, что приводит к сглаживанию модели и, как следствие, к потере особенностей распре-

деления содержаний алмазов. Минимальные значения среднего содержания алмазов в данном случае соответствуют радиусу 40 м, т.е. определяются размером сети буровых скважин (рис.5).

При использовании метода кригинг общая ошибка расчета значений содержаний алмазов

е = ег+е„

(3)

где - ошибка, определяемая влиянием выбранного радиуса расчета; - ошибка, определяемая параметрами вариограммы.

Распределение содержаний алмазов в пространстве рудного тела:

где - содержание алмазов, рассчитанных методом кригинг.

Для минимизации ошибки 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 еп = Ми- Мк

• уточнение расчетных значений кригинговой модели М= Л/к+ ет

• проверка полученных значений с исходными данными опробования.

В этом случае полученная модель более точно отражает распределение содержаний алмазов и среднее значение (рис.6).

Рис.6Результаты сравненияметодовмоделирования сисходными данными(по осих—результат моделирования, по оси у - исходные данные) а - метод кригинг; в -уточненная модель.

Для использования в геостатистических расчетах, экспериментальная функция должна быть заменена моделью, имеющей аналитическое описание. Наиболее часто при моделировании кимберлитовых месторождений используется сферическая функция. Проведенные расчеты показали целесообразность модели вариограммы по результатам эксплутационной разведки для построения модели месторождения для

планирования и проектирования горно-геологических 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, позволяющие проводить более точные расчеты кригинговой модели распределения содержаний алмазов.

ГлаваЗ. Подсчет запасов кимберлитовых месторождений с применением геолого-математических моделей.

Точность оценки запасов влияет на методы извлечения, способы добычи руды и экономическую эффективность отработки месторождения в целом. Геостатистический способ - один из методов, применяемый на месторождениях с весьма неравномерным распределением полезного компонента, в частности алмазов. При создании трехмерной модели месторождения учитывается практически вся исходная информация о геологическом строении, результатах опробования, физико-механических свойствах пород и кимберлитов, геометрии рудного тела, вмещающих и перекрывающих породах и т.д. Одним из преимуществ при подсчете запасов месторождения, с применением компьютерных технологий, является возможность учета изменчивости объемного веса и содержаний алмазов в пространстве рудного тела.

Изучение влияния изменчивости на подсчет запасов приведен на геологическом блоке достаточно простой морфологии, что позволило исключить влияние геометрии на подсчет запасов и уточнить запасы геологического блока. Расчеты по объемному весу и общему содержанию алмазов проводились с применением метода кри-гинг (табл.6).

Таблица 6

Влияния изменчивости параметров месторождения на подсчет запасов

параметры Ед изм скважины модель результаты эксплуатации

среднее содержание кар/т 5 492 5 535 5 536

объемный вес г/см4 2 256 2 259 2 259

объем блока тыс м3 2880 15 2880 3 2880 2

тыс тонн 6497 62 6506 6 6506 37

Запасы тыс карат 35684 92 36014 03 36019 27

Определение влияния геометрических параметров месторождения (геологического блока) на точность оценки запасов проведено на примере рудного тела с достаточно сложной конфигурацией. Для подсчета объемов руды в пределах заданных горизонтов использованы два метода: по каркасным моделям и по методу средней площади (табл. 7).

Применение методов имитационного моделирования позволяет определить погрешность геометрии геологического блока в зависимости от выбранной сети наблюдения и количества скважин, участвующих в расчетах. Имитационное моделирование является альтернативным подходом пространственной интерполяции и позволяет оценить пространственную изменчивость, сгенерировать множество равновероятных реализаций, обладающих свойствами исходного распределения.

Для определения достоверности выбранной сети геологического опробования на примере тр. Юбилейной было проведено имитационное моделирование с различ-

ными размерами сети буровых скважин для двух различных по общему содержанию и петрографическим характеристикам геологических блоков (блок "А" и блок "Б").

Таблица 7

Сравнение методов подсчета объемов руды.

Изучение структуры распределения минерализации дает представление о наличии богатых и бедных зон минерализации, возможных размерах этих зон, распределение их в пространстве. Результаты моделирования позволяют изучать влияние пробы и размера разведочной сети на достоверность оценки запасов (рис. 7).

Рис 7 Зависимость достоверности оценки геологических блоков от выбранной сети опробования напримеретр "Юбилейная".

Проведены исследования 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. Установленная зависимость (рис.8) учитывает достоверность оценки геологических блоков и надежность определения их контуров в зависимости от выбранного размера сети. Проведенные исследования позволяют определять оптимальные размеры сети геологического опробования и дают возможность моделирования и расчета оценки геологических блоков с достоверностью, достаточной для надежного планирования и ведения горно-геологических работ.

Одним из важнейших элементов оценки запасов любого месторождения является опробование, результаты которого, в частности, зависят от стадии разведки месторождения и от размеров разведочной сети. Определение оптимальных размеров сети геологического опробования для различных стадий освоения проводилось на примере одного из кимберлитовых месторождений Якутской алмазоносной провинции.

0 95 -г^ 0.9 -0.85 -08 -0.75 -0.7 — 10*10

Рис.8Зависимость достоверности оценки и надежности оконтуривания геологических блоков отразмеров сетиэксплоразведочныхскважин (по осих-размеры сети опробования, поосиу - вероятность).

В качестве исследуемого признака было принято количество кристаллов алмазов на 1 м3. По содержанию данного признака кимберлитовое месторождение было разделено на два типа руды: богатые руды, бедные руды. Все работы проводились для двух стадий освоения месторождения (доразведка и эксплоразведка). Исследования опирались на реализованную на этих месторождениях сеть буровых скважин с последующим их преобразованием от 20 х 20 м до 50 х 200 м. На созданных моделях определялись средние значения и величина его 10% доверительного интервала, а также достоверность определения оценки запасов блока в зависимости от размеров сети опробования (рис.9).

а б

20x20 30x30 40x40 20x20 30x30 40x40

0 80

Рис. 9 Достоверность опробования в зависимости от выбораразмеров сети буровых скважин на различных стадияхразведки месторождений: доразведка: богатые руды (а); бедныеруды (б);эксплоразведка: богатыеруды (в);бедные руды (г).

Погрешности определения контуров рудного тела зависят от точности определения пространственного положения скважин и правильности выбора системы (сети)

горных выработок. Для определения координат скважин колонкового бурения тр. Интернациональная проводились расчеты возможного отклонения геологических скважин на горизонте -265м. Маркшейдерской службой были выявлены координаты стволов скважин и проведено сопоставление результатов их местоположения. Для определения возможной величины отклонения скважин колонкового бурения от расчетной для различных горизонтов, был построен график, где по оси X отложена абсолютная отметка, а по оси Y — фактическая величина отклонения (в метрах). Координаты точки пересечения выбранного горизонта:

где - функция отклонения фактических координат скважин от расчетных в зависимости от глубины.

Рис. 10. Определение величины погрешности рудного тела в зависимости от выбранной сети наблюдений.

Рис.11 Зависимости определениязначения содержания взависимости отколичестварас-четныхточек (значений)

Для определения величины погрешности геометрической переменной рудного тела в зависимости от выбранной сети буровых скважин были смоделированы контуры рудных тел на различных горизонтах с различной сетью опробования (рис.10).

Проведенные расчеты позволяют как определить общую погрешность оценки площади, для каждого горизонта, так и ошибку определения объема рудного тела в целом.

Важным задачей является также определение количества точек, участвующих в расчете элементарной ячейки блочной модели месторождения (рис.11). Для этого проводилось моделирование с ограничением количества точек, влияющих на расчет каждой элементарной ячейки создаваемой блочной модели.

Подсчет запасов руды и содержания алмазов производился на стадиях оценки, разведки и эксплуатационной разведки месторождения (геологических блоков) для определения их промышленной ценности, проектирования и планирования горногеологических работ. В любом случае, точность оценки влияет на методы извлечения, способы добычи руды и экономическую эффективность отработки месторождения в целом.

Заключение

Разработанная методика геолого-математического моделирования на основе современного программного обеспечения и методов геостатистического анализа позволяет производить надежное моделирование кимберлитовых месторождений с расчетом содержаний алмазов, физико-механических свойств и т.п. Достоверность моделирования определяется, прежде всего, выбором модельно-зависимых параметров. В соответствии с этим проведены исследования, позволяющие выявить определенные закономерности влияния на вариограмму стадии разведки месторождения, параметров сети опробования, композирования проб, радиуса моделирования и минимального количества точек, необходимых для достоверного расчета исследуемого признака. Выявленные зависимости позволили уточнить параметры вариограммы, что дает возможность создания более точного моделирования распределения содержаний алмазов в пространстве рудного тела, а также уточнение запасов на нижних горизонтах. Кроме того, определены закономерности изменения параметров модели вариограммы на различных стадиях исследования и их взаимосвязь для разных кимберлитовых месторождений (отличающихся по геологическому строению, содержанию и морфологии), что позволяет произвести более точную оценку запасов полезного ископаемого уже на стадии детальной разведки.

Методика имитационного моделирования на основании пространственной характеристики исследуемого признака с учетом изменчивости, позволяет произвести оценку исходных параметров с целью определения надежности и достоверности геолого-математических моделей. Оценка погрешности параметров сети опробования и геометрии рудного тела дает возможность определить качество и достоверность исходной информации и, как следствие, достоверность моделирования месторождения. Для оценки погрешности геометрии рудного тела использованы данные, полученные при подсечении ствола скважин на глубоких горизонтах в кимберлитовом месторождений. Разработанная методика, на основе имитационного моделирования, позволяет определять погрешность геометризации месторождения при заданной сети буровых скважин.

Оценка запасов с применением моделей месторождений дает возможность учесть сложную геометрию рудного тела, пространственную изменчивость распределения содержаний алмазов и физико-механических свойств кимберлитов. Изменчивость содержаний алмазов и объемного веса кимберлитов даже в пределах одного геологического блока дает уточнение запасов от 5 до 20%, что оказывает существенное влияние на технико-экономические показатели и эффективность отработки месторождения.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Колганов В.Ф. Выбор оптимального размера сети геологического опробования с использованием метода геостатистики Сох point process. Горная промышленность №3,1998, стр. 45-47.

2. Колганов В.Ф. Геолого-математическое моделирование на примере кимберлито-вых месторождений АК «АЛРОСА» V Мирнинская городская научно-практическая конференция, посвященная 5-летию Мирнинского филиала ЯГУ им. М.К.Аммосова. Сборник докладов и тезисов, 1999, стр.130.

3. Колганов В.Ф., Бондаренко И.Ф. Определение физико-механических свойств кимберлитов на основе данных макропетрографического анализа опорных горизонтов трубки «Удачная» Горный журнал №9,2000,стр.8-11.

4. Колганов В.Ф. Бондаренко И.Ф. Взаимосвязь физико-механических свойств и петрографического состава кимберлитов. «Актуальные проблемы разработки кимбер-литовых месторождений» Москва, «Руда и металлы», 2001, стр. 356-361.

5. Колганов В.Ф. Программное обеспечение "NPV-Sheduler" при планировании и оптимизации горных работ. «Актуальные проблемы разработки кимберлитовых месторождений» Москва, «Руда и металлы», 2001, стр. 375-379.

6. Колганов В.Ф. Назначение и использование программы Datamine в АК «АЛРОСА» Горный журнал №2,2002, стр.80-85.

7. Колганов В.Ф. Практика применения программного обеспечения «Датамайн» при отработке месторождений алмазов. Тезисы научного симпозиума «Неделя горня-ка-2002», Москва, МГГУ, стр.205.

8. Колганов В.Ф. Геолого-математическое моделирование кимберлитовых месторождений Якутской алмазоносной провинции. Научно-практическая конференция «Особенности освоения алмазоносных кимберлитовых трубок Накынского рудного тела» Сборник докладов и тезисов, Мирный, 2002, стр.41-43

9. Колганов В.Ф. Компьютерные технологии при определении экономической эффективности отработки месторождения тр. «Нюрбинская». Научно-практическая конференция «Особенности освоения алмазоносных кимберлитовых трубок На-кынского рудного тела». Сборник докладов и тезисов, Мирный, 2002, стр.34-36

10. Колганов В.Ф. Компьютерные технологии моделирования, оптимизации и планирования горных работ на кимберлитовых месторождениях. Computer technologies of modeling, optimization and mining scheduling at the kimberlite deposits. IV международная конференция «Новые идеи в науках о земле», Москва, МГГРУ, 2003, томЗ, стр.58-59.

11. Колганов В.Ф., Васильев П.В.. Компьютерные технологии оптимизации контуров карьеров на основе геолого-математических моделей месторождений. Материалы Седьмого международного симпозиума «Освоение месторождений минеральных ресурсов и подземное строительство в сложных гидрогеологических условиях» ВИОГЕМ, Белгород, 2003, стр.424-429

12. Колганов В.Ф. Практика применения программного обеспечения Datamine в АК «АЛРОСА», ГИАБ-2003, №8, стр.192-195.

13. Колганов В.Ф., Солоневич ВА. Оценка технико-экономического риска отработки кимберлитовых месторождений на стадии проектирования. Пути решения актуальных проблем добычи и переработки полезных ископаемых. Часть 1, Якутск, 2003, стр.70-73.

9Ш

Подписано к печати 08 04 2005 г Формат 60x84/16 Печать офсетная Тираж 100 экз Заказ №393" ООО «Мирнниская городская типограф ир г Мирный, ул Советская, 4

19 МАЙ

I

N Л.

Содержание диссертации, кандидата геолого-минералогических наук, Колганов, Виталий Федорович

Введение.

Глава 1. Геоинформационная основа трехмерной модели кимберлитового месторождения.

1.1 Геологические особенности кимберлитовых месторождений.

1.2 Особенности разведки кимберлитовых месторождений.

1.3 Составляющие геоинформационной основы объемной модели месторождения.

Выводы.

Глава 2. Методика геостатистического анализа для построения модели подсчета запасов.

2.1 Геостатистический анализ пространственных данных.

2.2 Корреляционные (ковариационные) функции и вариограммы, экспериментальные вариограммы.

2.3 Анализ вариограмм на примере тр.Удачная.

2.4 Сравнительная характеристика вариограмм тр.Удачная и тр.Юбилейная.

2.5 Приведение моделей вариограмм к точечному виду (регуляризация).

2.6 Выбор метода и методика моделирования кимберлитовых месторождений.

Выводы.

Глава 3. Подсчет запасов кимберлитовых месторождений с применением геолого-математических моделей.

3.1 Кригинг при оценке запасов месторождения.

3.2 Подсчет запасов на основе моделирования.

3.3 Имитационное моделирование для оценки достоверности подсчета запасов.

3.4 Представительность сети опробования.

3.5 Выбор оптимального размера сети геологического опробования с использованием методов имитационного моделирования.

3.6 Определение погрешности контуров рудного тела кимберлитовых трубок.

3.7 Определение достоверности моделирования кимберлитового месторождения.

Выводы.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Оценка запасов кимберлитовых месторождений на основе геоинформационной технологии трехмерного моделирования"

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.

Заключение Диссертация по теме "Геология, поиски и разведка твердых полезных ископаемых, минерагения", Колганов, Виталий Федорович

Выводы

Подсчет запасов руды и содержания алмазов производится на стадиях оценки, разведки и эксплуатационной разведки месторождения (геологических блоков) для определения их промышленной ценности, проектирования и планирования горно-геологических работ. В любом случае, точность оценки влияет на методы извлечения, способы добычи руды и экономическую эффективность отработки месторождения в целом. Геостатитистический способ - один из методов, применяемый на месторождениях с весьма неравномерным распределением полезного компонента, в частности алмазов. Одним из преимуществ при подсчете запасов месторождения, с применением компьютерных технологий, является возможность учета изменчивости объемного веса и содержаний алмазов в пространстве рудного тела.

Применение методов имитационного моделирования позволяет определить погрешность геометрии геологического блока в зависимости от выбранной сети наблюдения и количества скважин, участвующих в расчетах. Имитационное моделирование является альтернативным подходом пространственной интерполяции. Оно позволяет оценить пространственную изменчивость и неопределенность данных. Цели и задачи моделирования и оценивания различны: моделирование призвано оценить пространственную изменчивость и неопределенность данных путем оценки совместной кумулятивной функции распределения, а также получить вероятностные оценки. Такие оценки, а также анализ неопределенности пространственной оценки, крайне важны для поддержки принятия квалифицированных решений. Для определения достоверности выбранной сети геологического опробования на примере тр. Юбилейной было проведено имитационное моделирование с различными размерами сети буровых скважин для двух различных по общему содержанию и петрографическим характеристикам геологических блоков. Результаты проведенных исследований приведены в виде графиков зависимости, на которых по оси "X" отложены моделируемые сети опробования , а по оси "У" - вероятность определения оценки геологических блоков. 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. 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 каждого интервала было проведено по 250 реализаций распределения содержаний алмазов с использованием метода имитационного моделирования. Результатом является зависимость вероятности оценки от выбранного интервала опробования.

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 разработана методика с применением одного из методов имитационного моделирования Сох point process.

Погрешности определения контуров рудного тела зависят от точности определения пространственного положения скважин и, в целом, насколько правильно выбрана система (сеть) выработок для необходимой на данном этапе точности оценки геометрической переменной. С применением методов имитационного моделирования и программного обеспечения "Datamine", а также с учетом подсечения скважин на различных горизонтах, пройденных по кимберлиту тр. «Интернациональная» разработана методика оценки погрешности определения контуров рудного тела.

Для определения достоверности моделирования кимберлитового месторождения, кроме перекрестной проверки, исследованы зависимости определения значения содержания в зависимости от количества расчетных точек (значений) и зависимости дисперсии и стандартной ошибки от количества расчетных точек (значений).

Применение методов имитационного, математического моделирования и геостатистического анализа, дает возможность более точной и надежной оценки запасов.

Заключение

Разработанная методика геолого-математического моделирования кимберлитовых месторождений на основе современного программного обеспечения и методов геостатистического анализа позволяет производить надежное геолого-математическое моделирование кимберлитовых месторождений с расчетом содержаний алмазов, физико-механических свойств и т.п. Достоверность моделирования определяется, прежде всего, верным выбором модельно-зависимых параметров. В соответствии с этим проведены исследования, позволяющие выявить определенные закономерности влияния на вариограмму стадии разведки месторождения, параметров сети опробования, композирования проб, радиуса моделирования и минимального количества точек, необходимых для достоверного расчета исследуемого признака. Выявленные зависимости позволили уточнить параметры вариограммы, что дает возможность создания более точного моделирования распределения содержаний алмазов в пространстве рудного тела, а также уточнение запасов на нижних горизонтах на основании данных эксплоразведки, проведенной на изученной части месторождения. Кроме того, определены закономерности изменения параметров модели вариограммы на различных стадиях исследования и их взаимосвязь для разных кимберлитовых месторождений (отличающихся по геологическому строению, содержанию и морфологии), что позволяет произвести более точную оценку запасов полезного ископаемого уже на стадии детальной разведки.

Методика имитационного моделирования на основании пространственной характеристики исследуемого признака с учетом изменчивости, позволяет произвести оценку исходных параметров с целью определения надежности и достоверности геолого-математических моделей. Оценка погрешности параметров сети опробования и геометрии рудного тела дает возможность определить качество и достоверность исходной информации и, как следствие, достоверность моделирования месторождения. Методика имитационного моделирования определения параметров сети опробования основана на идее, дающей возможность сохранить структуру распределения содержаний алмазов (радиус влияния, вариабельность, среднее содержание, дисперсия). Большое число моделирований

200-500 равновероятных моделей) имеет минимальные затраты времени и позволяет выбрать оптимальный размер и интервал опробования, а также оценить погрешность оценки при заданных параметрах.

Для оценки погрешности геометрии рудного тела использованы данные, полученные при подсечении ствола скважин на глубоких горизонтах в кимберлитовом месторождений. Уникальность исходных данных определяется тем, что эти скважины пройдены исключительно по кимберлитовому телу. Разработаная методика, на основе имитационного моделирования, позволяет определять погрешность геометризации месторождения при заданной сети буровых скважин. Эта методика впервые применялась при определении погрешности контуров рудного тела тр. Ботуобинской, где было отмечено, что на горизонте -30м погрешность определения контуров достигала 30% и резко увеличивалась с глубиной. Дальнейшее изучения месторождения подтвердило выявленное предположение, причем с высокой достоверностью.

Оценка запасов с применением моделей месторождений дает возможность учесть сложную геометрию рудного тела, пространственную изменчивость распределения содержаний алмазов и физико-механических свойств кимберлитов. Изменчивость содержаний алмазов и объемного веса кимберлитов даже в пределах одного геологического блока дает уточнение запасов от 5 до 10%, что существенно оказывает влияние на технико-экономические показатели и эффективность отработки месторождения.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата геолого-минералогических наук, Колганов, Виталий Федорович, Иркутск

1. Айвазян С.А. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных, Москва, Финансы и статистика, 1983

2. Беюканов Г.Р. Геологические модели при прогнозировании ресурсов полезных ископаемых, Москва, Недра, 1987

3. Бобриевич А.П. Алмазные месторождения Якутии, Москва, издательство литературы по геологии и охране недр, 1959

4. Бондаренко А.Т. Физические свойства кимберлитов и вмещающих их осадочных горных пород Зимнебережного алмазоносного поля , Руды и металлы. 1995. №3. С. 90-96

5. Боярский А.Я. Общая теория статистики, Москва, изд-во Московского университета, 1985

6. Вахромеев Г.С., Давыденко А.Ю. Моделирование в разведочной геофизике. М.: Недра, 1987

7. Ваганов В.И. Алмазные месторождения Мира. Москва, Геоинформмарк, 2000

8. Венецкий Н.Г. Основы математической статистики, Москва, Госстатиздат, 1963

9. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М., Высшая школа, 1999

10. Вентцель Е.С., Овчаров JI.A. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. М., Наука, 1988

11. Викентьев В.А., Карпенко И.А., Шумилин М.В. Экспертиза подсчетов запасов рудных месторождений. -М.:Недра, 1988

12. Владимиров, Б.М. Дауев Ю.М, Зубарев Б.М. Геология и генезис алмазных месторождений, Москва, ЦНИГРИ, 1989

13. Давид М. Геостатистические методы при оценке запасов руд Л.: Недра, 1980.

14. Дэвис Дж.С. Статистический анализ данных в геологии М.: Недра, 1987.

15. Емельяненко П.Ф., Е.Б. Яковлева Петрография магматических и метаморфических пород, Москва, изд-во Московского университета, 198516.3инчук Н.Н. Кимберлитовая трубка Удачная, Новосибирск, изд-во Новосибирского университета, 1993

16. Илупин И.П., Ваганов В.И., Прокопчук Б.И. Кимберлиты. М.:Недра, 1990

17. Каждан А.Б Математические методы в геологии, Москва, Недра 1990.

18. Каждан А.Б.Разведка месторождений полезных ископаемых, Москва, Недра 1977

19. Каминский Ф.В. Алмазоносность некимберлитовых изверженных пород, Москва, Недра, 1989

20. Каневский М.Ф., Арутюнян Р.В., Большое Л.А., Демьянов В.В., Савельева Е.А., Хаас Т. Геостатистический подход к анализу Чернобыльских выпадений. Известил РАН, Энергетика, №3, стр. 47-55,1995

21. Ковальский В.В. Кимберлитовые породы Якутии изд-во Академии наук СССР, Москва, 1963

22. Коган И.Д. Подсчет запасов и геолого-промышленная оценка рудных ме-торождений. М.:Недра, 1974

23. Колганов В.Ф. Выбор оптимального размера сети геологического опробования с использованием метода геостатистики Сох point process. Горная промышленность №3, 1998г, стр. 45-47

24. Колганов В.Ф.,Бондаренко И.Ф. Определение физико-механических свойств кимберлитов на основе данных макропетрографического анализа опорных горизонтов трубки «Удачная» Горный журнал №9, 2000г.,стр.8-11

25. Колганов В.Ф. Бондаренко И.Ф Взаимосвязь физико-механических свойств и петрографического состава кимберлитов. «Актуальные проблемы разработки кимберлитовых месторождений» Москва, «Руда и металлы».2001г., стр. 356-361

26. Колганов В.Ф. Программное обеспечение "NPV-Sheduler" при планировании и оптимизации горных работ. «Актуальные проблемы разработки кимберлитовых месторождений» Москва, «Руда и металлы».2001г., стр. 375-379.

27. Колганов В.Ф. Назначение и использование программы Datamine в АК «АЛРОСА» Горный журнал №2, 2002г., стр.80-85

28. Колганов В.Ф. Практика применения программного обеспечения «Датамайн» при отработке месторождений алмазов. Тезисы научного симпозиума «Неделя горняка-2002», Москва, МГГУ, стр.205

29. Колганов В.Ф. Практика применения программного обеспечения Datamine в АК «АЛРОСА» ГИАБ-2003 №8 стр.192-195

30. Крамбейн У. Статистические модели в геологии, Москва, Мир, 1969

31. Кудряшов П.И. Геометризация и учет запасов месторождений твердых полезных ископаемых, Москва, Недра 1981

32. Кузьмин В.И. Геометризация и подсчет запасов месторождений твердых полезных ископаемых, Москва, Недра 1967

33. Лазько Е.Е. Минералы-спутники алмаза и генезис кимберлитовых пород, Москва, Недра, 1989

34. Львовский Е.Н. Статистические методы построения эмпирических формул, Москва, Высшая школа, 1988

35. Мальцев В.А. Практическое руководство по применению геостатистических методов оценки в геологии (на базе программной системы СЗТ) / ВИМС—М.: ВИЭМС; МГП "Геоинформарк",1991.

36. Мальцев В.А. О некоторых свойствах линейного кригин-га/Практическая геостатистика/Тр. всесоюзного семинара КНЦ АН СССР, 1991.

37. Мальцев В.А., Павлова Л.П., Петров В.А., Рябев В.Л. Метод разрежения разведочной сети//Разведка и охрана недр,1983.,№ 12 стр . 14—17.

38. Маршанцев В.К. Вертикальная неоднородность кимберлитовых тел Якутии, Новосибирск, Наука, 1986

39. Матерон Ж. Основы прикладной геостатистики.— М.: Мир, 1968.

40. Минорин В.Е. Оценка и разведка коренных месторождений алмазов, Москва, ЦНИГРИ, 2000

41. Милашев В.А. Трубки взрыва, Ленинград, Недра, 1984

42. Милашев В.А. Структуры кимберлитовых полей, Ленинград, Недра, 1979

43. Милютин А.Г. Геология и разведка месторождений полезных ископаемых, Москва, Недра, 1989

44. Милашев В.А. Кимберлиты и глубинная геология, Ленинград, Недра, 1990

45. Минорин В.Е., Маковская Н.С. Использование выборочных распределений для оценки алмазоносности коренных месторождений и расчета величины проб / Статистические методы в геологии. Новосибирск, 1974

46. Минорин В.Е и др. Оцена и разведка коренных месторождений алмазов. М-ЦНИГРИ, 2000

47. Мягков В.Ф., Быбочкин A.M.,. Бугаев И.И Рудничная геология. -М.:Недра, 1986

48. Петров В.А., Мальцев В.А. Зависимость оценки сложности геологических объектов от плотности сети наблюдений. // Разведка и охрана недр, 1986, № 12стр. 18—21.

49. Пугачев B.C. Теория вероятностей и математическая статистика. М., Наука, 1979

50. Родионов Д.А. Справочник по математическим методам в геологии М.: Недра, 1987.

51. Рожков И.С., Буров А.П., Прокопчук Б.И. Геологические основы и методика поисков и разведки месторождений алмазов. М.:Недра, 1970

52. Рыжов П.А. Математическая статистика в горном деле, Москва, Высшая школа, 1973

53. Трофимов B.C. Геология месторождений природных алмазов. М.:Недра, 1980

54. Тьюки Дж. Анализ результатов наблюдений, Москва, Мир, 1981

55. Фомин А.С Геология и динамика формирования кимберлитовых трубок Якутской алмазоносной провинции/ Геология, закономерности размещения, методы прогнозирования и поисков месторождений алмазов, Мирный, 1998

56. Харькив А.Д., Зинчук Н.Н., Крючков А.И. Коренные месторождения алмазов лира.-М.:Недра, 1998

57. Хохряков B.C. Экономико-математическое моделирование и проектирование карьеров, Москва, «Недра» 1977

58. Шафрановский И.И. Алмазы. -М.:Наука, 1964

59. Шестаков Ю.Г. Математические методы в геологии —издательство Красноярского университета, Красноярск, 1988

60. Шкодзинский B.C. Происхождение кимберлитов и алмаза, Якутск, СО РАН, 1995

61. Четыркин Е.М. Вероятность и статистика, Москва, Финансы и статистика, 1982

62. Эдни Дж.Теория статистики, Москва, Госстатиздат,1960

63. ArcView GIS Environmental Systems Research Institute (ESRI), Inc., 1996

64. ArcView Spatial Analyst Environmental Systems Research Institute (ESRI), Inc., 1996

65. Armstrong M. Common Problems Seen in Variograms. Mathematical Geology, V. 16, pp. 305-316,1984

66. Armstrong M Semivariogram modeling by weighted least squares. Mathematical Geology, V. 22,pp.387-390,1986

67. Barnes R.J. The Variogram Sill and the Sample Variance. Mathematical Geology, V.23., No.4, 1991

68. Clark I. Practical Geostatistics. Elsevier Applied Sciencc Publishers, London and New York,repr. 1984

69. Cressie N. Statistics for spatial data. John Wiley & Sons, New-York, 900p. 1991

70. David M. Handbook of Applied Advanced Geostatistical Ore Reserve Estimation. Elsevier Applied Science Publishers, Amsterdam B.V. 1988

71. Deutsch C.V, A.G.Journel. GSLIB: Geostalistical Software Library and User's Guide. Oxford University press. New York, Oxford, 1998, 369pp

72. Dowd P.A., Cicneralised cross-covariances. Geostatistics, vol. 1, Kluwer Academic Publisher, Dordrecht, 1989

73. Engineering and Design: Practical aspects of applying geostatistics at hazardous, toxic and radioactive waste sites. Technical Letter ETL 1110-1-175, Department of the US Army, Washington, 30 Jun 1997, 93pp

74. Journel A.G., Huijbregts Ch.J. Mining Geostatistics. London: Academic Press. 1978, 600 p.

75. Journel A.G. Nonparametric estimation of spatial distributions. Mathematical Geology. V.I5, 1983, pp.445-468

76. Journel A.G. Huijbregts C.J., Mining Geostatistics, London, Academic Press, 1978.

77. Goovaerts P. Geostatistics for Natural Resources Evaluation. Oxford University Press, 1997

78. Isaaks E.H., Shrivastava R.M. An Introduction to Applied Geostatistics. Oxford University press, Oxford, 1989

79. Kanevski M., V. Demyanov, S. Chernov, E. Savelieva, A. Serov, V. Timonin, M. Maignan. Geostat Office for environmental and pollution spatial data analysis. Mathematische Geologic, N3, April 1999, pp. 73-83

80. Kanevski M. , Demyanov V. , Chernov S. , Savelieva E. , Timonin V. . Environmental Spatial Data Analysis with GEOSTAT OFFICE Software, Geology, Italy, 1998

81. Myers D.E. Pseudo-Cross Variograms, Positive-Deginiteness and Cokriging. Mathematical Geology, V.23, No.6, 1991

82. Pannatier, Y. Software for Spatial Data Analysis Springer-Verlag, 1996, New-York

83. Papritz A. Kunsch H.R., Webster R. On the Pseudo Cross Variogram. Mathematical Geology, 1993, V.25, N.8

84. Xiaodong, R.A. Olea, Y.-S. Yu. Semivariogram modeling by weighted least squares. Computers & Geosciences. 1996, V.22,N.4,pp.387-397