Об увеличении объема проб и плотности сети на месторождениях золота

Когда-то Иргиредмет был головным НИИ золотодобывающей промышленности СССР. В институте работали две крупные геологические лаборатории — рудничной и приисковой геологии и техногенных россыпей.

Я был ведущим научным сотрудником, руководил группой, занимавшейся методическими вопросами разведки. В нашей работе мы во многом отошли от стандартных подходов и использовали метод имитационного математического моделирования.

Судя по обсуждениям на сайте, вопросы объема проб и плотности сети до сих пор остаются не до конца решенными и представляют практический интерес. Возможно, эта публикация подтолкнет к продолжению исследований.

Объем пробы на месторождениях золота — один из важнейших вопросов поисков, разведки и последующей эксплуатации. На стадии поисков недостаточный объем пробы может привести к самому плохому результату — пропуску месторождения. Особенно это характерно для объектов с неравномерным распределением золота, когда металл встречается отдельными гнездами, струями или крупными зернами. В таких условиях малая проба нередко просто «не попадает» в золотоносную часть месторождения.

На стадии разведки недостаточный объем пробы приводит к ошибочному оконтуриванию, занижению размеров объекта и к оставлению части металла за пределами разведанных контуров. В дальнейшем это оборачивается потерями золота за контурами отработки (если не провести доразведку и переоконтуривание запасов).

В то же время увеличение объема проб требует затрат, поэтому приходится искать разумный компромисс: с одной стороны, не пропустить золото, с другой — не довести стоимость разведки до экономически неоправданного уровня.

В советское время проблема повышения представительности проб решалась совместными усилиями науки и производства. В работе участвовали ЦНИГРИ, Иргиредмет, ВНИИ-1 и производственные предприятия. ЦНИГРИ для разведки россыпей предложили траншейную разведку и скважины большого диаметра. Для эксплуатационной разведки россыпей ВНИИ-1 рекомендовал валовые пробы объемом до 20 м³ и установку УПС для их отбора. Практики для техногенных россыпей применяли РЭПы.

Однако уже тогда было ясно: простое увеличение объема проб — не универсальное решение. Во многих случаях оно технически затруднено или слишком дорого. Поэтому повышение представительности опробования нередко приходится обеспечивать за счет сгущения сети пробоотбора, то есть увеличения числа точек наблюдений при меньшем объеме отдельных проб. Но здесь сразу возникает главный практический вопрос: в каких пределах сгущение сети действительно может заменить увеличение объема пробы, а в каких — нет?

Исследования Иргиредмета: математическое моделирование для решения методических задач разведки

Работая с золотодобывающими предприятиями, мы располагали уникальной информацией о строении месторождений и о погрешностях разведки категории С1. Практика показывала, что: 

• фактические запасы нередко существенно отличались от подсчитанных; 

• часть золота остается за разведанными контурами;

• погрешности разведки напрямую влияют на потери при добыче.

Перед нами стояла практическая задача: определить, в каких условиях погрешности особенно велики, чтобы именно там предусматривать необходимый объем эксплуатационной разведки и увеличить добычу золота. Это было вполне закономерно: институт, тесно связанный с практикой золотодобывающих предприятий искал новые, количественно обоснованные решения производственных задач.

В нашем распоряжении уже была вычислительная техника, а также научная поддержка математического факультета Иркутского государственного университета.  Доступ к ЭВМ позволил нам для решения задачи использовали метод имитационного математического моделирования.

Математическое моделирование месторождений сейчас хорошо известно. Для решения наших задач мы включали в модель не только само месторождение, но и процессы разведки и последующей отработки. Особенно важно, что можно было варьировать: 

• объем проб, 

• плотность сети, 

• параметры подсчета запасов.

Это позволяло количественно оценивать, как меняются запасы, контуры, потери металла и экономика добычи.

Первое, что мы проверили, — влияние объема проб на результат разведки россыпного месторождения. С докладом по этой работе меня направили на научно-практическую конференцию, организованную Союззолото. Там я представил результаты моделирования россыпи Энтузиасты (Кулар), наглядно показывающие, как изменяются промышленные контуры в зависимости от объема разведочных проб. Доклад вызвал большой интерес, я познакомился с Игорем Борисовичем Флеровым (зам.директора ЦНИГРИ) и Евгением Тихоновичем Маковкиным (главным геологом Союззолота). После этого наша работа получила финансовую и техническую поддержку.

Скоро в Иргиредмете появился собственный вычислительный центр, хорошие математики и квалифицированные специалисты. По мере развития вычислительной техники росли и возможности моделирования. Мы строили большие и маленькие месторождения, с мелким золотом и крупным золотом высоким содержанием и низким, испытывали на моделях варианты разведки с различным объемом проб, плотностью сети, вариантами оконтуривания и подсчета запасов, моделировали отработку месторождения в полученных по разведке контурах, считали экономику. Основной объем исследований приходился на россыпи золота; рудное направление в то время только формировалось и было представлено отдельными практическими работами по эксплуатационной разведке.

Что показали исследования

Главный вывод оказался важным для практики: объем пробы напрямую определяет количество золота, попадающего в разведанные контуры. Чем меньше объем проб, тем меньше размеры выделенных разведкой промышленных контуров и тем меньше в них золота (на эту тему есть статья с примером из практики). Если брать условно «наперсток», то в контурах может не оказаться ничего — все пробы покажут пусто.

Не менее важным параметром является сеть опробования. Моделирование показало, что на месторождениях с гнездовым распределением мелкого золота плотность сети нередко оказывает большее влияние на результаты разведки, чем простое увеличение объема отдельных проб.

В таких условиях более частое опробование позволяет лучше выявлять локальные участки повышенных содержаний, которые при редкой сети могут быть полностью пропущены. Иначе говоря, при мелком неравномерно распределенном золоте сеть зачастую важнее объема единичной пробы. Однако при плотной сети контуры запасов могут стать намного сложнее, чем представлялись раньше (рис). 

Оконтуривание по плотной сети малообъемных проб — отдельная практическая проблема. Возможны разные варианты выделения контуров, и возникает вопрос, какой из них предпочтителен. Моделирование позволяет сравнивать такие варианты и выбирать оптимальный по экономическому результату отработки месторождения. 

Повышение представительности опробования за счет увеличения объема проб и (или) сгущения сети заметно влияет на экономику добывающего предприятия: возрастает количество извлекаемого металла, повышается содержание золота в песках (руде) за счет снижения приконтурных потерь и разубоживания. В результате увеличивается прибыль от отработки месторождения. Ограничением является рост затрат на разведочные работы: чрезмерное увеличение их объема может снизить общий экономический эффект.

Имитационное математическое моделирование позволяет для каждого конкретного месторождения находить рациональное соотношение объема проб и плотности сети и тем самым обосновывать оптимальные варианты эксплуатационной разведки.

Заключение

Главный вывод, к которому мы пришли тогда и который остается актуальным сегодня: нет одинаковых месторождений и нет стандартных решений.

Наш опыт показал, что метод имитационного математического моделирования является эффективным инструментом для оценки влияния объема проб, плотности сети опробования и методики подсчета запасов на конечные производственные результаты.

При построении моделей первом месте всегда стоит геология месторождения. Именно она обеспечивает адекватность модели и определяет объем проб, методику разведки и объем эксплуатационных работ.

Сегодня, при современных вычислительных возможностях и накопленном опыте, имитационное моделирование может эффективно использоваться для оценки количества золота, оставленного разведкой за пределами промышленных контуров.

Такой подход может применяться для решения практических задач:

— при проектировании доразведки и эксплуатационной разведки месторождений золота;

— при оценке остаточных запасов техногенных россыпей и рудных месторождений.

Перспективными остаются и теоретические исследования методики разведки с позиций системного подхода и экономической оптимизации.