Геометаллургические модели для оптимизации процессов планирования горного производства

«Нейросетевые технологии обработки данных в практике моделирования технологических показателей», Журнал Глобус № 3 (2021 г) - первые успешные отечественные разработки и практические шаги в том же направлении

Цитата из статьи: "Картирование изменчивости технологических характеристик руд можно выполнить посредством реализации хорошо спроектированной программы технологических испытаний, проведённой совместно с программами геологического и геотехнического картирования надлежащего уровня качества...."
Представление компьютерными моделистами контуров рудных тел только по содержанию металла из непредставительных навесок шламового материала (RC-бурение) приводит большим экономическим потерям горного производства. Любопытно знать, как Евгений Николаевич в настоящее время составляет свои компьютерные модели контуров рудных с учетом "программ геологического и технологического картирования надлежащего качества"? Давненько уже он не публиковал в "Золотодобыче" свои познавательные статьи (в смысле познания объективной действительности современных методов подсчета запасов).

Объективная действительность современных методов подсчета запасов сильно отличается от методов полигонального оконтуривания руды по содержанию и еще по 2-3 геологическим признакам, которые способен считывать и обрабатывать человеческий глаз и мозг, но различие не только в том, что моделирование позволяет использовать при оконтуривании гораздо большее количество признаков (модифицирующих факторов , выражаясь языком JORC-a) – это первое различие, назовем его – «КОЛИЧЕСТВО СТОЛБЦОВ таблицы данных» (если упрощенно представить изменчивость в виде таблицы Ексель). Второе отличие в том, что моделирование позволяет, благодаря интерполяции пространственной изменчивости, заполнить этими самыми модифицирующими факторами ВСЁ пространство модели, что по сравнению с ручным оконтуривание по фактическим данным разведочных выработок, дает второе преимущество, назовем его – «КОЛИЧЕСТВО СТРОК таблицы данных». И наконец, третье и основное отличие, в том что классификация на руду и породу каждой ячейки блочной модели, представляемой в виде «большой таблицы Ексель» (как в принципе и выглядит блочная модель) производится по ДОХОДНОСТИ (маржа между общим доходом и общими затратами) рассчитанной для каждой отдельной ячейки блочной модели. При этом доход и затраты рассчитываются по всему комплексу модифицирующих факторов (т.е. по ВСЕМ СТОЛБИКАМ, - смотри первое различие), выраженных в количественном выражении, и заполняющих ВСЕ ПРОСТРАНСТВО блочной модели, а именно: геологические (например, в моей модели, – это данные химического и минералогического состава), горные, технологические (например, в моей модели, – это извлечение, индекс абразивности и индекс самоизмельчения) , металлургические, инфраструктурные, экономические, маркетинговые, экологические, социальные и т.п.

Интересный вопрос! Мальцев пишет "в моей модели ". Или все таки в алгоритме который заложили программисты? А Мальцев только ввел данные?

Интересно! Напишите небольшую статью, где бы показали (изобразили на чертеже) контур конкретного выемочного рудного блока с выделением технологических и геометалургических сортов руд.

Сперва хотел бы почитать о таких чудесных программах, в котрые надо только ввести данные, нажать одну большую красную кнопку и получить готовую и достоверную модель