Новые альтернативные подходы и решения для создания моделей контроля качества содержаний на стадии освоения месторождения

Мальцев Е.Н. гл.спец.
НИИПИ ТОМС (Санкт-Петербург)

Геологические службы большинства горных компаний и проектные институты России уже несколько десятилетний   успешно используют современные компьютерные технологии геолого-промышленной оценки и моделирования месторождений полезных ископаемых, применяя специализированное горно-геологическое программное обеспечение Мicromine, Surpac, Datamine и т.п.

Главное преимущество современных методов компьютерного моделирование по сравнению с традиционными методами ручного подсчёта запасов состоит в том, что они позволяют количественно оценить пространственную изменчивость границ рудных тел и содержаний в них металлов. При создании модели минеральных ресурсов и запасов месторождения геолог имеет дело с вероятностной информацией так как располагает относительно редкими фактическими данными качественной характеристики руды в точках опробования разведочных выработок, а пространство между точками опробования является предметом прогнозирования и неопределенности. Конечная цель исследования вероятностной информации «смоделированной» для межскважинного пространства сводится к необходимости провести классификацию материала «руда/порода» для целей краткосрочного горного планирования на стадии отработки месторождения.

 В зависимости от стадии изучения и освоения месторождения необходимо четко выделять три вида моделей ресурсов/запасов

Модель ресурсов - это предварительная блочная модель месторождения, которая используется для долгосрочного планирования и отчетности по ресурсам.

Модель запасов – создается из модели ресурсов и содержит информацию о вскрышных и вмещающих породах и не включает ресурсов категории Inferred, которая используется на горных предприятиях для среднесрочного горного планирования и учета движения запасов.

Модель контроля содержаний - создается для классификации материала «руда/порода» на основе всех имеющихся данных опробования (в том числе данных эксплоразведки), и применяется для краткосрочного горного планирования и сопоставления с фактическими результатами добычи.

 

Таблица. Основные отличия моделей ресурсов и запасов и моделей контроля содержаний

 Характеристики

Модель ресурсов

Модель запасов

Модель контроля содержаний

Назначение

Глобальная оценка ресурсов, долгосрочное горное планирование (от года и выше)

Среднесрочное горное

планирование ( на год)

Краткосрочное горное планирование для классификации материала «руда / порода»

Периодичность  пополнения и модернизации

1 - 2 раза за 4-5 лет

1 раз в год

Постоянно, по мере получения новой информации

Границы руды

Минерализованные зоны месторождения по минимальному природному  борту

Рудные тела по нескольким вариантам бортового содержания

Балансовые и забалансовые руды с учетом текущего бортового содержания

Интерполяция содержаний и основные особенности прогнозирования неопределенности

Методы обратных расстояний (ОБР) основанные на линейной интерполяции в зависимости от расстояния между опорной точкой и искомой, а так же методы кригинга основанные на функции ковариации в зависимости и от расстояния и от пространственной корреляционной структуры данных всегда приводят к сглаживанию значений.

Методы индикаторного моделирования воспроизводят исходные статистические параметры содержаний и достигают совпадения с реальными значениями в точках опробования и позволяют избежать сглаженной картины.

Общая «степень доверия»

Вариограммные  модели кригинга  вызывают сомнения, поскольку тонкости геостатистической оценки остаются  не всегда понятными. Использовать кригинг следует осторожно, например, при довольно редкой  и неравномерной сети опробования.

Понятная и простая технология позволяет в каждой точке пространства рассчитать параметры (среднее содержание, коэффициент рудоносности) имеющие наибольшую вероятность

 

 

Задача создания простой и понятной технологии блочного моделирования позволяющей воспроизводить исходные фактические статистические параметры (среднее, дисперсию, разброс значений) содержаний полезного компонента и достигать совпадения с реальными значениями в точках опробования является весьма актуальной так как решение этой задачи является условием для выполнения классификации материала «руда/порода» при кратковременном горном планировании. Основная идея данной статьи предложить альтернативный вариант расчета параметров содержаний и наибольшей вероятности «руда /порода» без надуманных сложностей геостатистики и математических формул, а за счет здравого геологического смысла.

Далее будут рассмотрены основные факторы и механизмы оценки благодаря которым технология блочного моделирования позволяет эффективно решать эти актуальные задачи. С другой стороны, предлагается оценить также и возможности использования традиционного метода подсчета запасов с использованием коэффициента рудоносности, для выполнения классификации материала «руда/порода» при создании и актуализации модели контроля качеством. При этом кратко рассматриваются основные плюсы, которые делают данный метод очень популярным в последнее время, а также минусы, вызывающие много критики, с целью предложить, как проблемы и недостатки метода подсчета запасов с коэффициентом рудоносности минимизировать с помощью индикаторного блочного моделирования.

Для начала кратко напомним, что при создании блочных моделей в оболочках по минимальному природному борту зачастую ошибочно бортовое содержание в пробе отождествляют с минимальным граничным содержанием в элементарном блоке (cut off grade), что иногда приводит к искажению представлений о запасах. Бортовое содержание используется для принятия решения о включении пробы в контур подсчета запасов, тогда как минимальное граничное содержание в блоке применяется к ячейке блочной модели, размеры которой существенно превышают размеры пробы и приближаются к размерам подсчетного блока в традиционном варианте подсчета. Исходя из этого величина cut off grade близка к величине минимального промышленного содержания. Минимальное промышленное содержание (аналог для величины cut off grade) при традиционном подсчете служит для включения подсчетного блока в промышленные запасы и его значение выше значения бортового содержания в краевой пробе.

Построение «свободных оболочек» по минимальному природному борту особенно полезно при создании геологической модели ресурсов на ранних стадиях разведки. Однако разделение элементарных ячеек на рудную и безрудную части по вариантам бортового содержания выше минимального природного борта приводит к появлению систематических различий в оценке запасов. Обычно при сопоставлении результатов блочного моделирования и традиционного подсчета, запасы руды по данным блочного моделирования выше, содержания ниже, а запасы металла примерно соответствуют или несколько выше данных традиционного подсчета. Смещение оценок обусловлено различием геометрической базы (размеров, формы, расположения) с одной стороны проб в разведочных выработках, а с другой - в элементарных блоках блочной модели. В результате интерполяции пробы с высоким содержанием под влиянием проб с низким содержанием нивелируются, и наоборот, увеличивается содержание проб с низким содержанием под влиянием проб с высоким содержанием. Распределение содержаний в пробах отличается большей дисперсией и асимметрией, чем распределение в блочной модели, в связи с чем доля исключаемых по бортовому содержанию некондиционных проб оказывается более высокой, чем доля некондиционных блоков.

В тоже время, возможность адекватно оценить основные параметры месторождения (объем рудной массы, количество и содержание полезного компонента) по различным промышленным классам содержаний появляется при подсчете запасов с использованием коэффициента рудоносности. В данном случае без увязки рудных тел, а только лишь при выделении (по геологическим признакам или по природному борту) основной рудной зоны рассчитывается поправочный коэффициент рудоносности к запасам руды по различным промышленным классам содержаний, учитывающий наличие в пределах оконтуриваемых объемов участков пустых пород. Коэффициент рудоносности при подсчете запасов месторождений золота применяется в тех случаях, когда оруденение в рудном теле распределено весьма неравномерно и при принятой плотности разведочных выработок, невозможно достоверно увязывать на соседних разрезах участки с промышленным оруденением.  Коэффициент рудоносности представляет собой статистическую оценку истинной доли промышленных руд в оконтуренном объеме по минимальному природному борту и определяется отношением суммы мощностей рудных интервалов в разведочных пересечениях к суммарной мощности рудоносной зоны, выделяемой по геологическим данным или по минимальному природному борту.  При использовании коэффициента рудоносности среднее содержание рассчитывается только по рудным интервалам, а на запасы руды вводится коэффициент рудоносности, но данная методика не позволяет геометрически определить пространственное положение однородных доменов по классам содержаний, а также ограничить пространство в пределах которого размещаются запасы соответствующего промышленного контура.  Кроме того, при использовании коэффициента рудоносности в подсчет включаются все рудные пересечения, в том числе и те, которые относятся к скоплениям, не обладающим достаточным объемом для селективной выемки. В подобных случаях происходит потеря адекватности отображения положения руды определенного качества, соответствующего определенным кондициям. Следовательно, методика подсчета запасов с коэффициентом рудоносности в традиционном понимании не может использоваться при создании и актуализации постояннодействующей модели контроля качеством из-за неопределенность пространственного положения руды.

Одним из способов который позволяет с одной стороны значительно сократить трудозатраты, с другой стороны повысить точность оценки основных параметров месторождения (объем рудной массы, количество и содержание полезного компонента) с учетом необходимости и возможности геометрически определить пространство, в пределах которого размещаются запасы соответствующего промышленного контура является применение методики индикаторной интерполяции. Основная особенность индикаторной интерполяции состоит в том, что весь массив подсчетных данных (содержаний золота) делится на две группы – <Сборт и ≥Сборт. Всем пробам первой группы присваивается индекс «0», а второй – «1». По результатам интерполяции для каждой ячейки блочной модели вычисляется значение индикатора (от 0 до 1), с которой он может считаться кондиционным (при используемом варианте бортового лимита). Необходимым условием применения индикаторной интерполяции является тарирование значения вероятности Fi (граничного индикатора) при сопоставлении данных подсчета по граничному индикатору с данными эталонного подсчета с использованием линейного коэффициента рудоносности. Данный показатель позволяет установить граничное значение вероятности Fi (от 0 до 1), выше которого любая ячейка может считаться кондиционной. Таким образом, тарирование позволяет определить граничное значение индикатора, при котором объем тарируемой блочной модели, ограниченный предельным значением индикатора с одной стороны, и эталонный объем руды, подсчитанный с использованием коэффициента рудоносности с другой стороны, максимально близки.

Необходимо напомнить, что при использовании индикаторной интерполяции на стадии подсчета запасов и разработки ТЭО разведочных кондиций, параллельно с созданием блочной модели в обязательном порядке выполняется оценка запасов традиционным способом подсчета, как правило с использованием коэффициента рудоносности. Определив значение коэффициента рудоносности и эталонный объем руды, тарированием удается выделить такую часть блочной модели, которая максимально точно соответствуют эталонному объему руды, который был рассчитан традиционным способом с применением линейного коэффициента рудоносности. Таким образом, объем выделенной части блочной модели, ограниченной индикатором является, во-первых, пространственно геометризованным с максимальной вероятностью (рис. 1) и во-вторых количественно совпадает с объемом руды, подсчитанным с использованием коэффициента рудоносности, что делает данный метод оценки запасов наиболее привлекательным. Однако следует отметить в качестве недостатка, снижающего эффективность использования метода тарирования – это необходимость расчета эталонного объема руды традиционным способом, либо с применением коэффициента рудоносности, либо в жестких контурах. Очень важно отметить, что традиционный способ подсчет запасов с применением коэффициента рудоносности и уж тем более подсчет в жестких контурах, является гораздо более трудоемким методом оценки, чем индикаторная интерполяция   индексов «0» и «1».  

Рис.1.   Распределение вероятностей, выраженных коэффициентом рудоносности (при используемых вариантах бортового лимита 0,6 и 0,8 г/т).
Рис.1. Распределение вероятностей, выраженных коэффициентом рудоносности (при используемых вариантах бортового лимита 0,6 и 0,8 г/т).

 

В итоге из всего вышесказанного следует, что для оперативного создания блочных моделей контроля содержаний возникает необходимость применения «продвинутой» методики точного и оперативного построения блочных моделей при которой:

А) Объем тарируемой блочной модели, ограниченный предельным значением индикатора с одной стороны, и эталонный объем руды, подсчитанный традиционным способом с другой стороны, максимально близки.

Б) Объем выделенной части блочной модели, ограниченной индикатором является пространственно геометризованным.

В) Достигается высокая оперативность оценки запасов.

Инструментом, позволяющим с минимальными трудозатратами максимально точно предсказать характер изменчивости, оценить основные параметры месторождения (объем рудной массы, количество и содержание полезного компонента), определить пространственное   положений кондиционных содержаний соответствующие реальному является метод индикаторного моделирования коэффициента рудоносности (ИМКР).

Смысл применения метода ИМКР состоит в использовании ячейки блочной модели в качестве единичного пространства, ограничивающего зону влияния проб внутри данной ячейки, что позволяет выполнять расчет КР и оценку содержаний в каждой ячейке при условии, что в данной оценке участвуют только пробы локализованные в границах ячейки. Данный способ позволяет корректно определять области распространения исходных данных и устранять влияние неравномерности разведочной сети.  Известно, что для положительно асимметричного распределения данных (например, для золотых месторождений) эффект сглаживания информации между известными точками опробования может привести к недооценке высоких и переоценке низких содержаний. Основная цель метода ИМКР воспроизвести исходные параметры (среднее содержание и коэффициент рудоносности) совпадающие с реальными значениями в точках опробования, а не сглаженные процессом интерполяции. Трудоемкость применения подобных методов (метод ближайшей пробы или многоугольников) в период, предшествующий эпохе использования вычислительной техники привела к отказу от него в российской практике. Однако широкое использование компьютерного блочного моделирования, в сочетании с малыми размерами трехмерной сети позволяет успешно использовать данный метод.

Данная статья - это некая промежуточная контрольная (самоконтрольная) точка за которой последуют новые результаты и доказательства преимуществ использования такого инструмента. Несомненно, будет интересна также и другая точка зрения по вопросам, затрагиваемым в данной статье.

   

Читать дальше

 


-0+3
Просмотров статьи: 1175, комментариев: 33       

Комментарии, отзывы, предложения

Мальцев, 11.04.19 15:32:05 — Соболеву

Неплохую рекламу мы сделали Капутину ?!

Может, Юрий Евгеньевич, пришлет нам книжечку в pdf ? ))

Генералов В.И., 12.04.19 13:23:14 — Мальцеву

Пространная цитата от Мальцева:

1-й способ, как уже написано выше –«Определив значение коэффициента рудоносности и эталонный объем руды, тарированием удается выделить такую часть блочной модели, которая максимально точно соответствуют эталонному объему руды, который был рассчитан традиционным способом с применением линейного коэффициента рудоносности. Таким образом, объем выделенной части блочной модели, ограниченной индикатором … количественно совпадает с объемом руды, подсчитанным с использованием коэффициента рудоносности». Данный способ имеет два недостатка: а) традиционный подсчет - очень трудоемкое занятие и б) традиционный подсчет с КР не отражает истинной доли промышленных руд в оконтуренном объеме (как впрочем и другие далекие от совершенства методы традиционного полигонально-средневзвешенного подсчета).

Умозрение "моделистов" уподоблю огранщику алмазов. Огранщику дают компьютерную модель формы кристалла алмаза, а он подбирает наиболее рациональные варианты раскроя кристалла. Проблема "моделистов"- кто бы им дал внешний контур рудного тела. Мальцев сейчас согласен на эталон - "очень трудоемкий ручной подсчет". Но трудоемкость и медлительность ручного подсчета заключается в использовании кроме содержания ещё и большого числа других геологических признаков. "Моделисты" никогда не смогут определить форму рудного тела только по содержаниям металла (картирование рудных тел, это не игра в кубики - см. рис. к статье). Правда, есть для них один выход - сгустить разведочную сеть размером с ковш экскаватора (аналог - измерение формы алмаза с помощью тонкой линейки). Но этот метод к науке "геология" не относится. Скорее всего, это раздел вероятностной математической статистики или науки освоения средств.

Азимов, 13.04.19 09:37:19 — Генералову

Когда мне, как автору фантастических книг, редакция установила компьютер, я долго не мог его освоить и несколько раз собирался выбросить в окно. Зато когда освоил, был очень рад тому что не выкинул, потому что стало гораздо легче работать.

Генералов В.И., 13.04.19 20:13:19 — Азимову

Повторю однажды написанное в комментариях к одной статье Мальцева Е.Н.

В Екатеринбурге преподает профессор Душин В.А. Он всю жизнь занимается геологическими классификациями. Он как-то и геологов разделил на два типа. Одни геологи - читатели, другие геологи -писатели. Геологи-читатели, они в поле работают. Все документируют. А после поля очень хотят прочитать, чего они там надокументировали. А геологи-писатели, они в поле не ездят. Они в городах сидят за компьютерами и по пикетажкам геологов-читателей составляют отчеты. А "моделисты" они даже пикетажки не читают. Они берут лабораторные анализы содержаний и сразу строят трехмерные компьютерные модели рудных тел.

Не обижайте компьютер, он не выбирает своих седаков.

123, 14.04.19 00:33:38 — интересующимся

Долго и с интересом читал, в итоге не выдержал:

«Главное преимущество современных методов компьютерного моделирование по сравнению с традиционными методами ручного подсчёта запасов состоит в том, что они позволяют количественно оценить пространственную изменчивость границ рудных тел и содержаний в них металлов».

РЕПЛИКА: А что у компьютеров (прикладных программ) быстродействие и производительность в вычислениях уже переросло в здравый смысл, человеческий интеллект!? Или он умеет получать фактические данные между скважинами? Какая разница, компьютер считает или арифмометр, или просто человек, супер человек.? Или у них таблицы умножения разные? Что их отличает , кроме скорости расчета, сравнения, выбора, построения!?

«Основная идея данной статьи предложить альтернативный вариант расчета параметров содержаний и наибольшей вероятности «руда /порода» без надуманных сложностей геостатистики и математических формул, а за счет здравого геологического Смысла».

РЕПЛИКА: Компьютер быстро считает варианты, сравнивает, и выбирает лучший по заданному критерию. Я правильно мыслю!?

А исходя из вашего вступления Компьютер уже может считать здравый геологический смысл!!!???.

Очнитесь, уважаемые!!! Или правильно формулируйте мысли!!! Или я не прав?

Прошу прощения за вторжение .

123, 14.04.19 00:54:54 — не знаю кому

Главное преимущество современных методов компьютерного моделирование по сравнению .... (кого?-чего?) МоделированиЯЯЯЯ.

Мальцев, 14.04.19 09:12:12 — 123

Отвечаю на вопросы, которые понял

Вопросы - "Какая разница, компьютер считает или арифмометр, или просто человек, супер человек.? Или у них таблицы умножения разные? Что их отличает , кроме скорости расчета, сравнения, выбора, построения!?"

- "Компьютер уже может считать здравый геологический смысл!!!???"

Ответ - КОМПЬЮТЕР БЫСТРЕЕ рассчитает вероятность того, что каждая из нескольких миллионов пространственных ячеек модели является рудой или породой (вероятность конечно прогнозируемая). Рассчитает компьютер, разумеется, ПО ТОЙ ЖЕ ТАБЛИЦЕ УМНОЖЕНИЯ, которая будет использоваться в формулах, которые применил ЧЕЛОВЕК, НА ОСНОВЕ ЗДРАВОГО СМЫСЛА.

Вынужден заметить, что ваше вторжение уважаемый, получилось неудачным, но спасибо за указание на ошибку в окончании слова "моделированиЯ"

123, 14.04.19 11:10:47 — Мальцев

Вы даете ответ, не поняв вопрос. Про скорость, быстроту как раз я упомянул. И я в курсе компьютерного моделирования. Ну да ладно. Прочитайте еще, хотя бы раз, это предложение:

" Главное преимущество ............ методов компьютерного моделирование по сравнению с.......................... методами ручного подсчёта ......... состоит в том, что они позволяют количественно оценить ....................."

То есть, ручные методы не позволяют количественно оценивать!? И это ли, на самом деле преимущество компьютерного моделирования!? Дальше продолжать???

В предложениях размером в 3-5 строк трудно излагать, еще труднее понять.

Больше Вас тревожить не буду. Ответ не требуется.

999, 14.04.19 12:23:52 — .

"Здравый смысл", в настоящее время, не очень распространенное понятие, в зависимости от понятийного аппарата индивидуума, может меняться, а с его применением вопрос еще сложнее. Программа считает на основании смысла, заложенного разработчиком, не обязательно здравого.

Мальцев, 14.04.19 14:27:52 — 123

Те кто в курсе компьютерного моделирования конечно поняли то что методы компьютерного моделирование по сравнению с методами ручного подсчёта позволяют количественно оценить ПРОСТРАНСТВЕННУЮ ИЗМЕНЧИВОСТЬ ГРАНИЦ РУДНЫХ ТЕЛ И СОДЕРЖАНИЙ В НИХ МЕТАЛЛОВ

Больше не буду отвечать на такие вопросы

Инженер, 14.04.19 15:34:35 — Автору

"Количественно оценить" - это хорошо. Уточните, пожалуйста, в каких количественных единицах измеряется "пространственная изменчивость границ". Я не помню в единицах измерения ничего подходящего.

Мальцев, 14.04.19 17:11:11 — Инженеру

координаты X Y Z

TOPO, 16.04.19 09:45:37 — Автору

А вы пишите попроще, не используя тарабарского языка "компьютерного моделирования", тогда и инженеры не будут задавать вопросов.

"Количественно оценить ПРОСТРАНСТВЕННУЮ ИЗМЕНЧИВОСТЬ ГРАНИЦ РУДНЫХ ТЕЛ" - по-русски это "более точно провести границы рудных тел".

Кстати, о тех "кто в курсе компьютерного моделирования": я тоже не могу взять в толк, что это такое. Знаю про математическое или про физическое моделирование, но компьютерное? Раньше при математическом моделировании одни использовали карандаш (видимо, это было карандашное моделирование),

другие - авторучку (это было чернильное моделирование), теперь используют компьютер. Или я ошибаюсь?

Мальцев, 16.04.19 11:18:41 — всем

Итак, пора подвести черту.

Конструктивная критика закончилась.

В «базарном ток-шоу» принимать участия нет ни времени, ни желания.

В общем и целом, идея получила одобрения.

Готовлю продолжение статьи с практическими результатами применения вероятностного индикаторного моделирования.

Пожелание комментаторам и возможно, администрации сайта (?)– СЛЕДИТЬ ЗА ТЕМОЙ и НЕ ОТВЛЕКАТЬСЯ ОТ ДЕЛА!

Спасибо всем, кто читал!

Инженер, 16.04.19 11:53:56 — Мальцев, 16.04.19

Рекомендации:

1. Мальцеву: правильно реагировать на критику.

2. Редакции сайта читать то, что принимаете к публикации: "количественно оценить ПРОСТРАНСТВЕННУЮ ИЗМЕНЧИВОСТЬ ГРАНИЦ РУДНЫХ ТЕЛ И СОДЕРЖАНИЙ В НИХ МЕТАЛЛОВ" - это бред сивой кобылы.

Андрей, 16.04.19 12:10:52 — TOPO

Более точно не проведешь границу. Блочное моделирование как раз ее размазывает

ЛДН, 19.04.19 14:11:50 — ТОРО

Не ошибаетесь! Вы не путаете инструмент с технологией (процессом), все правильно подметили!

ЛДН, 19.04.19 14:41:16

Если автора не устраивает аудитория, то в чем вина аудитории? Таков сайт!

Чингис, 03.05.19 14:13:27 — Всем

К сожалению, часто между "теоретиками" и "производственниками" возникает недопонимание. Те, кто разрабатывает новые теории, модели, и прочее, понятное дело топят за точность терминов, и говорят терминологически правильным языком. Но очень легко в этот момент перестараться и уйти в голимый канцеляризм, тем более если и окружение все разговаривает и пишет на таком же, статьи полнятся водой, сложными лингвистическими нагромождениями причастий

и терминов, длинными неудобоваримыми предложениями. Производственники хоть и понимают, что нужно быть точным в выражениях, но стараются выражать свои мысли по возможности проще и доступно, и, естественно, возмущаются, когда встречаются с таким тяжелочитаемым материалом.

Эта статья писалась для специалистов-производственников, так и писать её следовало на доступном для них языке. Иначе это становится лишь пустым бумагомарательством. Это камень в огород автору.

Мальцев, 04.05.19 11:06:48 — Чингис

Камень в огород автору принят. Длинные предложения и сложные причастные обороты - есть такой грех, учту на будущее.

Однако не стал бы всех производственников грести по одну гребенку, потому что сам в 2003 году будучи производственником (в Урало-Сибирской ГМК) начал самостоятельно и с нуля (имея только хелп, интернет и макромайновскую техподдержку) осваивать моделирование, геостатистику и прочие премудрости. Считаю, что помимо классификации на "теоретиков" и "производственников" существует еще классификация на людей, которые хотят учиться и профессионально расти и на тех которые не хотят.

Уважаемые посетители сайта! Пожалуйста, будьте как дома, но не забывайте, что в гостях. Будьте вежливы, уважайте родной язык и следите за темой: «Новые альтернативные подходы и решения для создания моделей контроля качества содержаний на стадии освоения месторождения»


Имя:   Кому:


Введите ответ на вопрос (ответ цифрами) "пять прибавить 2":