Определение рудных интервалов при подсчете запасов в программе Micromine

В отечественной практике подсчета запасов рудных месторождений, в том числе на стадии технико-экономического обоснования кондиций рассчитываются рудные интервалы (композиты) с учетом условий кондиций. К условиям кондиций относятся: бортовое содержание полезного компонента; минимальная мощность рудного тела; максимально допустимая мощность прослоев пустых пород или некондиционных руд, включаемых в контур рудного тела; минимальный метропроцент (метрограмм), рассчитываемый как произведение бортового содержания на минимальную мощность рудного тела. В последнее время в практике подсчета запасов месторождений полезных ископаемых стали появляться варианты автоматизации данного процесса в специализированных программах по обработке геолого-маркшейдерской информации. Основным предметом для создания автоматизации процесса создания рудных интервалов в программе Micromine и темой настоящей статьи является определение границ рудного тела в направлении мощности с использованием параметров технико-экономических кондиций. Рассматриваемая ситуация возникает в случаях отсутствия внешних геологических границ и характерна для рудных тел различной морфологии: оруденелые дайки, минерализованные зоны, штокверки, скарны, рудные столбы и др. Ранее, до изучения настоящей проблемы, в программе «Micromine» были реализованы расчеты композитов для следующих сценариев: вдоль скважин, по уступам, по интервалам, по геологии, по содержанию. Разработчиками программы, начиная с версии 16 решено алгоритм расчета рудных интервалов по кондициям реализовать самостоятельным методом в отдельной вкладке меню «Скважины/Расчет композитов/По содержанию (ГКЗ)». К основным разновидностям (параметрам) алгоритма построения рудных интервалов относятся: Смягченные правила и Строгие правила. Приведены общие положения при рассмотрении рядовых рудных интервалов, сходство и отличия в работе основных разновидностей (параметров) алгоритма. Формально для расчета рудных интервалов согласно кондицям нужно применять тот алгоритм, который максимально полно учитывает все условия. В программе «Micromine» таким алгоритмом является применение Строгих правил с включенной опцией «Запретить смежные рудные интервалы». На практике возникает многовариантность «увязки» и оконтуривания рудных тел по выделяемым рудным интервалам. В статье приведено несколько формализованных примеров, объясняющих правомерность применения того или иного способа выделения рудных интервалов. Автоматизация процесса расчета рудных интервалов приводит к значительному увеличению скорости обработки данных. Описанные алгоритмы позволяют за очень короткие отрезки времени и при условии подготовленных и выверенных данных рассчитать и статистически обработать многочисленные варианты получения рудных интервалов на основе вводимых переменных данных кондиций: Сб, Мп, Мр, МС.

1. Осипов В.Л. Определение рудных интервалов при подсчете запасов в программе Micromine // Горный журнал. 2015. № 4. С. 82-87.

2. Карпенко И.А., Куликов Д.А., Черемисин А.А., Голенев В.Б. К вопросу о методике выделения рудных интервалов при подсчете запасов // Маркшейдерия и недропользование. - 2009. № 1. С. 7-18.

3. Зайков В.Г. О формировании рудных интервалов по заданным кондициям. Справка Digimine. URL: http://dgmn.ru/ (дата обращения 15.09.2013).

4. Пухальский Л.Ч., Шумилин М.В. Разведка и опробование урановых месторождений. – М.: Недра, 1977. – 248 с.

5. Викентьев В.А., Карпенко И.А., Шумилин М.В. Экспертиза подсчетов запасов рудных месторождений. – М.: Недра, 1988. – 199 с.

6. Шумилин М.В., Викентьев В.А. Подсчет запасов урановых месторождений. – М.: Недра, 1982. – С. 59-62.

7. Appleyard G.R. An Overview and Outline, in Mineral Resource and Ore Reserve Estimation – The AusIMM Guide to Good Practice (Ed: A C Edwards). 2001. (The Australasian Institute of Mining and Metallurgy: Melbourne).

8. Liu L., Cao W. Computational 3D modeling on deep structure architecture and implication for ore exploration in the Tongguanshan ore field, Tongling, China (2016) Geotectonica et Metallogenia, 40 (5), pp. 928-938.

9. Chen J., Tang J., Cong Y., Dong Q., Hao J. Geological characteristics and metallogenic model in the yulong porphyry copper deposit, East Tibet (2009) Acta Geologica Sinica, 83 (12), pp. 1887-1900.

10. Feng X.-L., Wang L.-G., Bi L. Compartmentation cavability evaluation model of ore body (2009) Yantu Gongcheng Xuebao / Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 31 (4), pp. 584-588.

11. Wang, L.-M., Chen, J.-P., Tang, J.-X. 3D positioning and quantitative prediction of Yulong porphyry copper deposit, Tibet, China based on digital mineral deposit model (2010) Geological Bulletin of China, 29 (4), pp. 565-570.

12. Harcus, M. Micromine at Minexpo (2012) Mining Magazine, 204 (6), pp. 22-25.

13. Li R., Wang G., Zhu Y., Qu J. Three dimensional quantitative extraction and integration for geosciences information: A case study of Nannihu Mo deposit area (2014) Proceedings of the 16th International Association for Mathematical Geosciences - Geostatistical and Geospatial Approaches for the Characterization of Natural Resources in the Environment: Challenges, Processes and Strategies, IAMG 2014, pp. 445-447.

14. Капутин Ю.Е. Информационные технологии планирования горных работ (для горных инженеров). – Спб.: Недра, 2004. – 334 с.

15. Кузнецов Ю.Н., Курцев Б.В., Стадник Д.А., Стадник Н.М. Научные основы формирования геоинформационной базы прогнозирования и оценки запасов угольных месторождений. – Горная книга, 2017. – 124 с.