Москва 2014 г

• Название: Москва 2014 г
• Дата: 05.10.2022
• Размер: 0.76 Mb.
• Имя файла: metodika_tpi_red_02_02_2015_1 (2).doc
• Тип: Документы; #716374
• страница: 3 из 10

2.3 Сравнительная характеристика

При сравнении результатов оценки запасов традиционными методами и методом блочного моделирования следует учитывать ряд аспектов:

Принципы подсчета и учета запасов

В РФ законодательно определен подсчет запасов в недрах без учета потерь и разубоживания и предусмотрено разделение запасов по балансовой принадлежности. За рубежом преимущественно оцениваются извлекаемые запасы. В отечественной практике подсчет запасов детально регламентирован в инструкциях и методических рекомендациях. Зарубежная практика опирается на опыт компетентных лиц, а также требования стандартов отчетности о ресурсах/запасах (JORC, NI 43-101, рамочная классификация ООН и т.д.), которые довольно существенно различаются между собой. Выделение забалансовых запасов, за исключением РК ООН, в зарубежных стандартах не предусмотрено.

Условия подсчета и использование кондиций

Традиционный подсчет запасов базируется на использовании кондиций, которые представляют собой перечень показателей, утверждаемых ГКЗ на достаточно длительный срок. Выбор кондиционных показателей осуществляется на основе анализа их вариантов. Кондиции представляют собой инструмент, регулирующий взаимоотношения недровладельца (государство) и недропльзователя.

В зарубежной практике обычно рассчитывается предельное содержание в элементарном блоке, размеры которого могут выбираться достаточно произвольно. Предельное содержание (cut-off grade) может пересматриваться в зависимости от сложившейся экономической конъюнктуры. Государственному регулированию эти показатели не подлежат.

Взаимная адаптация требований кондиций при разных подходах практически невозможна, что существенно осложняет сравнение результатов подсчета запасов. Практика подсчета запасов с использованием блочных моделей показывает, что предельное содержание в элементарном блоке чаще всего не соответствует бортовому значению в пробе при традиционном у нас подсчете запасов.

Применимость геостатистических и блочных моделей

Геостатистические моделирование, базирующееся на математическом аппарате теории случайных функций, имеют определенные ограничения, в частности, требования стационарности и эргодичности исследуемых функций ‒ геологических пространственных переменных. Качество моделей определяется также учетом геостатистической однородности месторождений или их частей. Проверка этих условий в применяемых информационных технологиях обычно не предусмотрена, а их несоблюдение приводит к систематическим ошибкам (занижению содержаний) в оценке запасов.

Теоретически преимущество геостатистического подсчета запасов состоит повышении точности оценки параметров. Оно связанно с наличием неоднородностей в строении объектов и возможностями их выявления существующей разведочной сетью. В случаях, когда радиус корреляции оказывается существенно меньшим в сравнении с размерами разведочной сети, это преимущество не проявляется и применение блочного моделирования с позиций улучшения оценок становится не эффективным.

Результаты и качество блочного моделирования определяются многими факторами: видом выбираемой геостатистической модели (модели вариограммы), условиями определения границ месторождения (его каркаса), размерами ячеек (блоков) модели, размерами и ориентировкой поискового эллипсоида, количеством проб, учитываемых при интерполяции исходных данных в ячейки модели, и т.д. Большое количество условий порождает неоднозначность выбора параметров моделирования. Результаты оценки месторождения по вариантам моделей могут различаться по параметрам до 1.5-2 раза (иногда более). Для оценки качества моделирования кодексом JORC предусматривается необходимость сравнения результатов подсчета ресурсов/запасов с данными их альтернативной оценки. В условиях РФ контроль результатов блочного моделирования может (должен) проводиться с помощью традиционного подсчета.

Блочное моделирование эффективно на стадии эксплуатационной разведки (когда создана предельно плотная сеть разведочных выработок) при планировании очистных работ и определении извлекаемых запасов с учетом потерь и разубоживания по данным опробования не только оцениваемых объемов, но и окружающего пространства. Кроме того, основной целью здесь является решение задачи оценки извлекаемых запасов. Это обстоятельство определяет другие требования как к процедурам и параметрам расчетов, так и к результатам оценки в сравнении с подходами на ранних стадиях оценки объектов.

Основное различие заключается в том, оценка извлекаемых запасов, в том числе объективная оценка величины потерь и разубоживания, требует учета данных опробования в окружающем рудное тело пространстве. Кроме того, при этом определяется возможность селективной отработки «выемочных единиц» и параметры запасов по ним с учетом сложности контура рудного тела.

Обсуждение оценки извлекаемых запасов не входят в сферу вопросов, затрагиваемых в данном документе. Упоминание их связано с известными попытками распространить учет потерь и разубоживания на оценку запасов предпроектных стадий геологразведочных работ.

2.4 Категоризация запасов

Принятая в РФ классификация запасов в целом соответствует зарубежным. Категории запасов характеризуются оценками изученности по геологическим, технологическим, горнотехническим и экономическим показателям. В то же время в зарубежных стандартах отдельно существуют характеристики ресурсов ‒ по геологической изученности – и запасов – по оценке технологических, горнотехнических и экономических показателей. Этими различиями обусловлены противоречия в оценке российских месторождений иностранными специалистами. Например, по их мнению, доказанные запасы (proven) могут быть квалифицированы только после экономической оценки ресурсов категории измеренных (measured), соответствующих категориям А и В российской классификации¹. Месторождения третьей группы сложности в РФ разведуются только до категории С₁. Таким образом, по результатам международного аудита эти месторождения не имеют доказанных запасов, несмотря на успешное освоение этих месторождений. Запасы категории С₂, соответствующие зарубежной категории ресурсов оцененных (inferred), в зарубежных стандартах фактически исключены из экономической оценки. В то же время в РФ эти запасы нередко участвуют в обосновании ТЭО и учитываются при проектировании горнодобывающих предприятий.

При оценке геологической изученности в РФ используется классификация месторождений по сложности строения. В зарубежных стандартах она отсутствует. В результате, иностранные аудиторы при квалификации запасов зачастую не делают различий между мелкими и крупными месторождениями и формально руководствуются только размерами разведочной сети. Это также создает противоречия между квалификацией запасов по стандартам РФ и зарубежным.

В отечественной практике подсчета запасов существуют требовании к размерам подсчетных блоков ‒ в зарубежных стандартах их нет.

3 Виды моделирования месторождений, основные процедуры интерполяции, параметры блочных моделей

3.1 Виды моделей месторождений

Геометрические модели основаны на так называемых в зарубежной практике «полигональных методах» подсчета запасов. Этим термином за рубежом, в частности, объединяются способы, применяемые в российской традиционной практике, что происходит как от непонимания различий этих способов, так и от нежелания разбираться в особенностях российской системы оценки запасов. Традиционные методы российской практики, с одной стороны, обладают определенными недостатками ‒ методом геологических, и особенно, эксплуатационных блоков не учитывается неравномерность разведочной сети, а границы подсчетных объемов обычно не учитывают зон влияния краевых пересечений; в итоге погрешности запасов остаются неопределенными; аналогичны недостатки метода разрезов и статистического, ‒ а с другой, не могут быть отнесены к полигональным, поскольку не учитывают неравномерности разведочной сети. Смысл применения собственно полигонального метода состоит в построении области влияния единичного разведочного пересечения – полигона – и в оценке запасов в блоке, опирающемся на это пересечение. Данный способ позволяет корректно определять области распространения исходных данных и устранять влияние неравномерности разведочной сети. Однако, трудоемкость его применения в период, предшествующий эпохе использования вычислительной техники, привела к отказу от него в российской практике с середины прошлого века. В зарубежной практике полигональный метод был реализован в информационных технологиях. Вместе с тем интенсивность его применения невелика. Одной из причин этого явилось широкое использование при блочном моделировании метода, в котором данные опробования интерполируются в ячейки моделей с весовыми коэффициентами, рассчитываемыми как величины, обратные квадратам расстояний между разведочными пересечениями.

Геостатистические модели основаны на применении математической теории анализа свойств пространственных геологических переменных (содержаний полезных компонентов в разведочных пробах и других свойств месторождений). Пространственная изменчивость переменной характеризуется функцией ‒ вариограммой, ‒ представляющей зависимость квадратов разности значений переменной в пробах (разведочных пересечениях) от расстояния между ними. В моделях месторождений используются аппроксимации экспериментальных вариограмм, характеризующие пространственную корреляцию переменных. В свойствах вариограмм важными являются: радиус влияния пространственной переменной ‒ расстояние на котором корреляция обращается в нуль (вариограмма выходит на горизонтальную линию на уровне, равном статистической дисперсии переменной; этот уровень называют порогом ‒ силлом ‒ вариограммы); анизотропия пространственной изменчивости переменной ‒ в этом случае радиус влияния характеризуется разными величинами по ортогональным направлениям; эффект самородков ‒ значение вариограммы при нулевом значении аргумента (предельно малом расстоянии между пробами/пересечениями).

Детерминистические – основаны на наличии заданной аналитической зависимости между значениями в пространстве, выраженной формулой. Наиболее часто используются линейные интерполяторы, такие как метод обратных расстояний (IDW).

Смысл приведенной классификации – необходимо понимать, что «блочная модель» и «геостатистическая модель» - это термины из разных областей, и абсолютно недопустимо их смешивать. «Блочная» говорит о том, что модель представлена в виде «кубиков», т.е. о форме представления. «Геостатистическая» говорит о том, что проводился анализ пространственного распределения данных, строились вариограммы и для интерполяции применялся кригинг.

4 Структура и содержание данных в электронном виде (цифровой базы данных); требования к представлению исходных данных. Анализ и верификация исходных данных

4.1 Общие сведения

Цифровая база данных (БД) является основой для всей процедуры геолого-математического и блочного моделирования, на базе которой проводится технико-экономическое обоснование, подсчёт запасов и дальнейшие проектные исследования, включая последующие процедуры по обеспечению систем контроля содержаний на горных предприятиях.

Цифровая БД использует модель реляционной (относительной) базы данных, которая организована таким образом, чтобы данные занимали как можно меньше места за счет отказа от их дублирования в самой базе. Модель реляционной БД реализована во многих современных программных продуктах: Microsoft Access, Oracle, MS SQL и др. Программы для 3-х мерного геолого-математического моделирования такие как: DataMine, Surpac, MicroMine, GeoCom, GEMS, Leapfrog и RockWare имеют возможность создания баз данных собственными средствами так же поддерживают несколько форматов подключения к внешним базам (созданных в других программных продуктах Microsoft Access, Oracle, SQL и др.), и импорта из внешних баз данных.

В соответствии с моделью реляционной базы данных геологическая цифровая БД состоит из множества таблиц, каждая из которых содержит несколько полей данных (вертикальных столбцов) и записей (строк). Каждая запись содержит ячейки поля данных. Структура таблиц БД напоминает табличные файлы программы Microsoft Excel.

Поля данных характеризуются определенным типом представления информации. Среди типов полей данных различаются: счетчик, числовое, текстовое, мемо, дата/время, денежное, логическое, объект OLE (связывание и внедрение объектов), гиперссылка и мастер подстановок. Каждое поле имеет уникальное имя, удовлетворяющей любым знакам Юникода (UNC) и может состоять из комбинации букв, цифр, пробелов и специальных символов за исключением точки (.), восклицательного знака, надстрочного знака (‘), квадратных скобок, а также не может начинаться с пробела и содержать управляющие символы с кодами ASCII от 00 до 31. Название поля целесообразно писать без пробелов если есть необходимость использовать несколько слов, то желательно использовать знак нижнего подчёркивания. Так же необходимо помнить, что разные ГГИС имеют различные ограничения по обработке информации из баз данных это надо учитывать при создании базы данных во избежание ошибок при переносе информации между различными ГГИС.

4.2 Структура данных в электронном виде (базы данных)