2. Сравнительная характеристика методов подсчета запасов тпи традиционных разрезов, планов и т д



страница3/9
Дата18.10.2016
Размер1.35 Mb.
1   2   3   4   5   6   7   8   9





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)

Тип данных и источники информации для геологической БД


База Данных строится на основе числовых и текстовых данных. Графические данные не входят в структуру базы данных, но они должны быть введены в растровом или векторном формате для дальнейшего 3-х мерного моделирования геологического пространства (месторождения). Для преобразования данных опробования по геологоразведочным выработкам в единый файл с 3-х мерными координатами каждой пробы требуется как минимум три 3 файла: координаты устьев, инклинометрии (если его нет, то выработка считается вертикальной) и опробования.

Результаты изучения скважин, поверхностных выработок (канавы, траншеи и т.п.) и подземных выработок являются основными источниками информации для формирования геологической БД с целью 3-х мерного моделирования. ГГИС программы требуют, чтобы геологическая БД, созданная на основании исследования любого вида геологоразведочных выработок, содержала две обязательные и одинаково структурированные таблицы: таблица координат устьев скважин или точек начала выработок (collar, hole_id и т.д.); таблица инклинометрии по скважинам или по трасам выработок (survey). Данные по геологическому описанию (lithology) и опробованию (assays) геологоразведочных выработок рассматриваются в соответствующих пакетах программ 3-х мерного геолого-математического моделирования в качестве дополнительных таблиц количество дополнительных таблиц может быть любое все зависит от необходимости их для работы.




Таблица координат устьев скважин и выработок


Перед составлением таблицы необходимо проверить, в какой системе координат находится информации по геологоразведочным выработкам: в географической (градусы и его доли) или в прямоугольной системе (в метрах). Во избежание возможных ошибок в определении местоположения скважин необходимо также уточнить, какая система координат использовалась для составления графических материалов, и привести все данные в единую систему координат.

Обязательными полями в таблице устьев скважин (таблица 1) является: номер скважины (hole_id или BHID), долгота или расстояние на восток (X, XCOLLAR, Восток, Longitude и т.д.), широта или расстояние на север (Y, YCOLLAR, Север, Latitude и т.д.), абсолютная высота (Z, ZCOLLAR, Превышение и т.д.), глубина скважины (depth, max_depth, Глубина, и т.д.). Для некоторых ГГИС (например, Surpac) необходима еще и трасса скважины (hole_path), т.е. является ли она - прямая, наклонная или изогнутая (это не обходимо для обозначения типа опробования в частности керновое или бороздовое), для других (например, MicroMine) есть отдельная база для бороздового опробования.

Таблица 1 – Пример таблицы «Координат устьев скважин и выработок»


№ выработки

X (Восток)

Y (Север)

Z (отметка устья)

Глубина

Буровая линия

Руд тело

Год бурения
























Дополнительно в эту таблицу можно внести ещё поля. Например, дату бурения, тип скважины (геологоразведочная, гидрогеологическая), название проекта, номер буровой линии, профиля и т.д.

Номер скважины лучше вводить в текстовом формате с использованием всех букв и символов (без пробелов), которые были использованы в первичной документации. В таблице координат устьев скважин поле, Номер скважины, является ключевым и не допускает повторений.

Таблица инклинометрии


Таблица инклинометрии (таблица 2) сохраняет информацию по искривлению скважин, которая используется для вычисления координат трассы скважины, и, соответственно, координат проб и геологических интервалов. Обязательные поля включают: номер скважины (имя скважины), глубину или расстояние от устья до точки замера (depth, глубина), угол наклона (dip) и азимут скважины (azimuth). Каждая выработка или скважина в этой таблице должна иметь первую точку замера в устье, со значением ячейки поля равным нулю. Азимут измеряется от 0 до 360 градусов по часовой стрелке от северного направления (ось Y) и он представлен истинным азимутом с поправкой на величину магнитного склонения. Угол измеряется от горизонтальной плоскости до 90 градусов - вертикаль вверх и 90 градусов вертикаль вниз (в большинстве ГГИС 90 это вертикаль вверх, а -90 вертикаль вниз). Для соблюдения совместимости с программами 3-х мерного моделирования угол наклона записывается базу БД в виде значений измеренных углов и их десятичных дробей.

Таблица 2 – Пример таблицы «Инклинометрия»



№ выработки/скважины

Глубина замера

Азимут

Угол
















Дополнительные таблицы с геологической информацией


Все геологическая информационная нагрузка в электронной БД храниться в дополнительных таблицах различного типа: интервальных, точечных и дискретных.

Интервальные таблицы

Результаты опробования скважин и выработок, а также геологические характеристики по протяжённым интервалам (опробование, литология, вторичные изменения, тип минерализации) заносятся в таблицы интервального типа (глубина «от» и глубина «до») (таблица 3). Соответственно эти таблицы содержат следующие обязательные поля: номер скважины (hole_id, имя скважины и т.д.), глубина «от» (depth_from, from, от), глубина «до» (depth_to, to, до), номер пробы\образца (sample_id, sample, проба) и ещё 56 свободных полей. Поле «номер пробы\образца» не является главным полем в этом типе таблиц и поэтому не требует данных, если их нет. Однако оно необходимо для дальнейшей работы по внесению поступающей геологической информации из аналитических лабораторий.

Таблица 3 – Пример таблицы «Опробование»

№ выработки

№ пробы

ОТ

ДО

AU, г/т

Ag, г/т

Выход керна

Тип руды

Примечания




























В зависимости от целевого назначения (названия таблицы) длина интервала описания в таблице может варьировать от стандартизированной длины интервала опробования (таблица результатов опробования скважин – «assay») до произвольной длины геологического интервала распространения пород определенного типа (таблица геология- «geology»). Как правило, в таблицы результатов опробования помимо содержаний полезных компонентов по интервалам опробования вводятся дополнительные поля по горизонту и номеру рудного тела, диаметру скважины, выходу керна, стенке выработки и т.д. В таблице геология характеристика пород дается для геологического (литологического) интервала в соответствующем поле (lithology) в виде кодов пород. Расшифровка кодов пород приводится в дополнительной таблице геологической БД.

В случае опробования двух стенок поверхностной или подземной выработки, то каждая линия опробования вводится как самостоятельная линия, начинающаяся в устье выработки в двух разных начальных точках. Отдельно вводятся трассы (или точки) забойных проб. Все введённые линии получают свои уникальные номера.

Соответственно для геологических характеристик (наложенной метасоматических изменений, плотности, геомеханических характеристик и др.), имеющих длину интервала описания отличную от длины интервала опробования или геологического интервала создаются самостоятельные таблицы с обязательным присутствием главного поля - номер скважины и соответствующих полей - глубина «от» глубина «до. Теоретически таких таблиц может быть сколь угодно много. Отдельная таблица создается каждый раз, когда есть необходимость фиксировать дополнительную геологическую информацию, а интервалы её измерения не совпадают ни с одним интервалом из других таблиц.

Точечные таблицы

Точечные геологические характеристики или данные каротажных исследований снятые в точке измерения скважин и выработок фиксируются в точечной таблице (глубина «до»). В структуре подобной таблицы имеется только два обязательных поля: номер скважины, глубина «до» и ещё 58 свободных полей.



Дискретные таблицы

Дискретная таблица (таблица 4, 5, 6, 7) характеризуется тем, что её главным полем является номер отобранного образца, а не номер скважины. Этот тип таблиц используется для сохранения данных для точки (точечной пробы) и соответственно структура таблицы включает 4 обязательных поля: НОМЕР ОБРАЗЦА и его координаты: X, Y, Z и ещё 56 свободных полей. Дополнительно в дискретной таблице может храниться информация по объемы пробы, дате опробования, типу отобранного материала и т.д. Дискретные таблицы идеально подходят для сохранения и дальнейшей обработки информации по геохимическим и минералогическим пробам, отобранным при картировании поверхности.


Таблица 4 – Пример таблицы «Геология»

№ выработки/скважины

Номера проб

Геологический интервал (ОТ)

Геологический интервал (ДО)

Геологический интервал (Длина, м)

Порода

Цвет

Текстура

Слоистость, линейность

Структура

Окисленность

Примечания, отобранные шлифы, образцы





































Таблица 5 – Пример таблицы кодов пород для таблицы «Геология»

Код пород

Название породы

Возраст

Типичные особенности

1

2

3

4

100

четвертичные кластические породы

четвертичные

Неконсолидированные аллювиальные и деллювиальные пески, суглинки, галечники и почвы.

110

девонские вулканогенно-осадочные породы, молассы

нижний-верхний девон

Красносветные терригенные кластические породы (конгломераты, песчаники, алевролиты, аргиллиты, сланцы), зеленовато-серые известняки, эффузивные трахиты, туфы риолит-трахитов.

120

NNN свита вулканогенно-осадочных пород

нижний кембрий

Нерасчлененная толща с кодами пород 121-125

121

андезит-базальты

нижний кембрий

Эффузивные порфировые породы черного, зеленовато темно-серого и серого цвета с вкрапленниками (10-20%) светлого плагиоклаза (изометричные зёрна и таблички размером 3-5 мм) реже с вкрапленниками черного амфибола (2-4 мм), основная масса мелко-зернистая, микролитовая темно-серого цвета, порода на выветрелой поверхности порода имеет темно-зелёный цвет.

122

туфы андезит-базальтов

нижний кембрий

Вулкано-кластические афировые и средне-обломочные породы чёрного и тёмно-серого цвета с редкими (1-3 %) мелкими вкрапленниками плагиоклаза (вытянутые таблички размером 1-2 мм), порода на выветрелой поверхности порода имеет темно-зёлёный цвет. Встречаются лапиллевые туфы АБ (размер обломков 4-60 мм) и пепловые туфы АБ (размер обломков - 0,1-1 мм).

123

липарит-дациты

нижний кембрий

Эффузивные мелко-среднезернистые породы розовато-серого, розового и серого цвета с многочисленными изометричными вкрапленниками (20-50 %) зонального (центр-белый, край-розовый) полевого шпата (плагиоклаз+КПШ) зёрна размером 0,5-3 мм, основная масса мелко-тонкозернистая (0,1-0,3 мм) состоящая из каварца, полевого шпата и темной и светлой слюды (до 10%)

124

туфы липарит-дацитов

нижний кембрий

Вулкано-кластические афировые породы (гиалокластические, часто сливные гладкие на ощупь) буровато-серого, розового и розовато-тёмно-серого цвета, иногда встречаются редкие (3 -5 %) мелкие (0.5 -1 мм) изометричные вкрапленники полевого шпата. Порода имеет массивную, линзовидно-полосчатую и флюидальную текстура с чередованием участков серого и розового цвета, порода часто разбита сеткой трещин вторичной калишпатизации имеющей розовой цвет.

125

рассланцованные туффиты

нижний кембрий

Тонкозернистые кластические смешанные породы вулканогенного происхождения светло-зелёного, темно-зелёного и зеленовато-серого цвета. Породы микроплитчатые, слюдистые с характерным шелковистым блеском. По минеральному составу: биотитовые, биотит-плагиоклазовые и биотит-амфиболовые.

Продолжение таблицы 5




2

3

4

126

эпидот-хлоритовые метасоматиты




Мелкозернистые метосамотические породы серо-зеленого цвета, состоящие из эпидота, кварца, кальцита, иногда присутствует хлоритизированный пироксен, часто ассоциирует с гранат-кварцевыми скарнами и как правило развивается по андезито-базальтовым порфиратам и их туфам.

127

Скарны




Полностью метасоматически преобразованные мелко- и крупнозернистые породы состоящие из изометричных зёрен граната, эпидота и реже хлоритизированного пироксена. Все зерна сцементированныы интерстициальным тонкозернистым кальцитом (вскипает в соляной кислоте). По присутствию кварца выделяются кварцевые скарны (до 25 % кварца) и обычные бескварцевые скарны. Порода имеет пятнистый или полосчатый облик с переходом от участков светло-зелёного (с эпидотом салатового цвета), до серо-буровато-розового цвета (гранат андрадит-спесартин), серого цвета (участки обогащённые кварцем и голубовато-серо-зелёного цвета (обогащенных токозернистым хлоритизированным пироксеном).

.

Таблица 6 – Пример таблицы «Минерализация»



No п/п

Скважина

Буровой интервал (1 м)

%

%

Минеральные типы жил (%)

Рудная минерализация (код %)

Вторичные метасомати-ские изменения %

%

Угол текстур милонита к оси керна (L ОК)

%

Угол зоны катаклаза к оси керна (L ОК)

Угол пегматит-аплитовых жил к оси керна (L ОК)

Угол Qtz+Fsp, Qtz жил к оси керна (L ОК)

Угол Ca+Qrtz, Ca жил к оси керна (L ОК)

от

до

Аплит-пегматитовые жилы

Кварцевые жилы, окварцевание породы

Qtz+Fsp

Qtz

Qtz+Ca+Sulf +/-Fl

Ca+Qrtz, Ca

Mo, Mo +/-Сp(Py)

Py+Cp+Ga+Sf

Карбонаты Сульфаты

Fsp-Ser

Скарны

Ep+Chl

Милониты

Катаклаз

к-во систем

1

2

к-во систем

1

2

3

к-во систем

1

2


































































































































































































































































































































































































































































Таблица 7 – Пример таблицы кодов дополнительных геологических характеристик для таблицы «Минерализация»



Отсутствие признака

не описано "-1 " ( nl - not logged), не требуется для этого типа "-2" (nr - not required)

Цвет

Первая буква - Основной цвет

Б - белый, Ч - чёрный, С – серый, Р - розовый, К - коричневый, З - зеленый, Б - бурый, О - оранжевый, Ж - жёлтый

Вторая буква - Интенсивность

С – светлый, М - средний (реально основной цвет), Т – темный, Я -яркий

Третья буква - Оттенок

P – розоватый, К - красноватый, З – зеленоватый, O – окисленный, рыжеватый (гидроксиды железа), Б - буроватый, Ж – желтоватый, С - синеватый, Т - травинистый (оливковый), -2 - нет

Текстура

1 – массивная, однородная, 2 – слоистая, 3 – линзовидно-шлировая, 4 - миндалекаменная, 5 - катакластическая, 5 – брекчиевая, брекчиевидная, 6 – охристая, сухаристая, ноздреватая

Структура

1- порфировая, 2 - афировая, 3- сферолитовая, 3 - гранобластовая, 4 - порфиробластовая, 5- гнейсовая, гнейсовидная, 6 - пегматоидная, 7 - гранитная, гипидиоморфнозернистая, 8 - диабаз-офитовая, 9 - тонкокластическая (тонко-пепловая 0,1 - 1 мм), 10 среднеобломочная (крупно-пепловая, 1-4 мм размер обломков), 11 - крупнобломочная (лапиллевая, 4-60 мм размер обломков),

Степень окисленности

1- высокая (все первичные сульфидные минералы и даже карбонаты металлов замещены гидроокислами железа), 2 -средняя, присутствуют первичные сульфиды совместно с окислами и карбонатами металлов, 3 - первично не окисленная зона, присутствуют только сульфиды металлов (Cu, Mo, Zn, Pb)

Угол к оси керна (L ок)

В таблицу заносится средний для интервала угол к оси керна, в случае отсутствие слоистости ставится "-2" (не требуется)

Прожилки

Условные символы латинскими буквами даются по минералам, в виде последовательности букв: Qtz - кварц, P - полевой шпат, Pl - плагиоклаз, Fsp – калиевый полевой шпат, Amf - амфибол, Px - пироксен, Bi - биотит, My - мусковит, Gr - гранат, Ca – карбонат, Ep – эпидот, Chl - хлорит, Fl - флюорит , Sulf - сульфиды, Mo- молибденит, Cp – халькопирит, Py - пирит, Ga- галенит, Sf - сфалерит, He – гематит, Po - повелит (карбонат , WM - вульфенит/молибдит (окислы Pb, Mo), Ma – карбонаты меди (малахит и азурит), Ir – сульфаты Мо (иордезит, ильземанит). Прочие минералы следует отметить в примечании.

% Аплит-пегматитовых жил

В колонке отмечаются % пегматитовых и аплитовых жил и инъекций на 1 метр керна

% Кварцевых жил, окварцевание породы

В колонке отмечаются % кварца на 1 метр керна, для дальнейшей классификации предполагается использовать коды: 1 - (0-1%, не проявлено), 2 - (2-5%, слабо проявлено), 3 -(6-10 %, проявлено), 4 -(11-25%, интенсивно проявлено), 5 - (26-50%, очень интенсивно проявлено), 6 - (51-100%, сплошное окварцевание и кварцевое ядро)

Минеральные типы жил (код %)

В колонке отмечаются % указанного в колонке минерального типа жил на 1 метр керна

Рудная минерализация (код %)

В колонке отмечаются % указанного в колонке типа рудной минерадизации на 1 метр керна

Вторичные метасоматические изменения (код %)

В колонке отмечаются % указанного в колонке типа метасотатических изменений на 1 метр керна (калишпатизации- Fsp-Ser; скарнирования - Gr-Ep-Px-Ca-Qtz; хлоритизации с эпидотизацией и серицитизацией - Ep-Chl )

Таким образом обобщить структуру Базы Данных можно следующим образом:

По скважинам:

  • Устья скважин – данные о местоположении скважин. Поля: Скв (№ скв.); Север (X); Восток (Y); Превышение (Z); Глубина скважины.

  • Инклинометрия – данные об пространственном искривлении скважин. Поля: Скв (№ скв.); Глубина съемки (замера); Азимут; Погружение (угол падения скважины).

  • Опробование – данные об опробовании керна скважин. Поля: Скв (№ скв.); № пробы, От; До; Поля с содержаниями.

  • Геология – данные по литологии, стратиграфия. Поля: Скв (№ скв.); От; До; Литологические коды, стратиграфическая колонка.

  • Другие характеристики скважин (каротаж, гидрогеология и т.д.).

По поверхностным выработкам (канавам, траншеям и т.п.):

  • Каталог маркшейдерских точек по трассам выработок Поля: № точки; Север (X); Восток (Y); Превышение (Z).

  • Опробованиеданные об опробовании борозд. Поля: Борозда (№ ); № пробы, От; До; Поля с содержаниями

  • Другие характеристики по выработкам (литология, стратиграфия, тектоника и т.д.)

По опробованным подземным выработкам:

  • Каталог маркшейдерских точек по трассам выработок. Поля: № точки; Север (X); Восток (Y); Превышение (Z).

  • Опробование – данные об опробовании борозд. Поля: Борозда (№ ); № пробы, От; До; Поля с содержаниями

  • Другие характеристики по выработкам (литология, стратиграфия, тектоника и т.д.).

Для бороздовых проб данные о координатах устьев и горизонтальных (вертикальных) проложениях можно получить из каталога маркшейдерских точек выработок. Первая маркшейдерская точка в большинстве случаев является координатой устья данной выработки. Если линия опробования начинается не от первой маркшейдерской точки, необходимо указать расстояние от нее. Отдельно необходимо дать следующую информацию для маркшейдерских точек в подземных (поверхностных) выработках. Следует указать:

  • где устанавливались эти точки: в подошве, кровле или на стенке выработки;

  • размеры выработок (высота и ширина подземных выработок, ширина и глубина канав);

  • на какой высоте от подошвы отбирались пробы;

  • положение начальной точки опробования по линии, относительно первой маркшейдерской точки выработки.

Данные по топографии, геологические планы, карты, разрезы, проекции рудных тел.

4.3 Анализ и верификация исходных данных

Ошибки исходных данных имеют разное происхождение и природу. Используя некоторые описанные ниже правила, можно существенно сократить их количество.


Ошибки первичных геологических материалов


Ошибки подобного рода устраняются путём визуализации исходных табличных данных, например, координат геологоразведочных выработок и их сопоставление с соответствующей графикой и изображением, привязанным в 2-х или 3-х мерное пространство. При этом выявляются наиболее грубые и очевидные ошибки, однако незначительные расхождения могут быть связаны с особенностями используемых проекций, их датумов и параметров перевода из одной системы в другую. Данные вопросы должны быть решены топографической службой недропользователя.

Ошибки, связанные с внесением неверных содержаний металла в данные опробования при предшествующей перепечатки геологических отчётов или неаккуратным заполнением первичной документации, к сожалению, практически не устранимы.


Ошибки ввода данных


Существует несколько методик проверки:

  1. Ввод данных двумя независимыми операторами (в две руки) и последующая перекрёстная проверка двух сформированных таблиц в программе Microsoft Excel. Отличающие строки отбраковываются и снова одновременно вводятся двумя операторами, а затем снова сравниваются. Только после достижения полного соответствия информации, введенной двумя независимыми операторами, она считается принятой и может быть использована в дальнейшей работе.

  2. После ввода части информации посторонний персонал проверяет 10% введенных данных с первоисточником. Если ошибки встречаются более чем в 10 % записей, то проверяется уже 50% введенной информации и если в этом случае уровень ошибок превышает допустимый, то перепроверяется вся введённая информация, а выявленные ошибки исправляются. Затем процесс проверки повторяется до достижения приемлемого уровня ошибки.

  3. Введенные и оцифрованные графические материалы визуализируются на экране компьютера с привязанными растровыми изображениями и проверяются сторонним оператором.

Анализ и первичная обработка введенной информации


После присоединения/импорта БД с конкретной программой 3-х мерного геолого-математического моделирования производится проверка данных. Данные проверяются на следующие ошибки:

  • Номер выработки присутствует в файле координат, но отсутствуют в файле результаты анализов.

  • Номер выработки присутствует в файле результатов анализов, но отсутствует в файле координат.

  • Номер выработки присутствует более одного раза в файлах координат устьев или результатов анализов.

  • Одна или более координат устья выработки пропущены или ошибочны в файле координат.

  • ОТ или ДО отсутствует в файле результатов анализов.

  • ОТ больше или равняется ДО в файле результатов анализов.

  • Интервалы проб не являются смежными в файле результатов анализов (имеется промежуток между анализами).

  • Интервалы проб перекрываются между собой в файле результатов анализов.

  • Общая глубина скважины меньше чем глубина последней пробы.

Оценка контроля качества опробования


Для оценки качества опробования существуют следующие процедуры:

  • внешний и внутренний контроль лабораторных анализов;

  • построение графиков с результатами дубликатов аналитических проб;

  • проведение анализа стандартных проб (как правило, международно признанных или сертифицированных по международным стандартам);

  • проведения анализов и графическая визуализация бланков (холостых пробы) с «нулевыми» содержаниями полезного компонента.

Данный подход к оценке качества опробования является международно-признанный и применяется на всех крупных горнодобывающих предприятиях.

Композирование. Процесс композирования или создание композитов, приведённых к одинаковой длине проб, выражается в виде объединения частей смежных проб в одну. Необходимость проведения этой операции, обусловлено имеющейся опасностью получить смещенные оценки средние выборки по пробам при работе с их первичными размерами. Композирование выполняется в современных программах 3-х мерного моделирования автоматически. Как правило, длина композита представляет собой среднюю длину реальных проб, однако предварительно необходимо провести анализ зависимости длин композитов от рассчитанных средних содержаний металла. Необходимо отметить, что после композирования невозможно провести в дальнейшем фильтрацию полученных данных по полям кодифицированных геологических характеристик и невозможно интерполировать эти характеристики по блочной модели методом ближайшей пробы.

Статистика. Необходимо провести первичную статистическую обработку по всему массиву проб, а также по:

  • каждому рудному телу,

  • каждому типу руды,

  • каждому виду опробования.

Во многих программах 3-х мерного моделирования реализована подобная статистическая оценка информации. Перед началом моделирования очень важно провести элементарный статистический анализ данных. Это позволяет понять, с каким типом распределения минерализации мы имеем дело (нормальным, логнормальным) и определить неоднородность массива данных, что может быть связано с несколькими генерациями минерализации полезного компонента. Полигенетические разнородные множества желательно обрабатывать и рассматривать раздельно. Если пробы исследованы на содержание нескольких компонентов, или разными аналитическими методами, то необходимо выполнить для них корреляционный анализ с построением линии регрессии внутри программ 3-х мерного моделирования или другом пакете программ имеющий функции статистической обработки данных. Корреляционный анализ позволяет предварительно выявить экстремальные значения проб, не укладывающиеся в общую линию регрессии. На этом этапе, возможно, применить и другие виды многомерного статистического анализа.

Декластеризация данных. Эта операция выполняется в том случае, если плотность геологоразведочной сети была избирательно сконцентрирована на наиболее богатых участках рудных тел. Если такой массив первичных данных непосредственно использовать для интерполяции содержаний, то вполне возможно произойдёт смещение оценки среднего содержания. Во многих программах 3-х мерного геолого-математического моделирования существует специальная операция, которая позволяет осуществить декластеризацию данных перед использованием их в интерполяции содержаний.

5 Значение и содержание геологического обоснования блочного моделирования месторождений

Изучение геологических особенностей месторождения является основой для корректного проведения подсчета запасов, как традиционными методами, так и с использованием блочного моделирования. В последнем случае в качестве процедур интер- и экстраполяции содержаний полезных компонентов может быть применена либо геостатистика, либо другие методы (например, расчет весовых коэффициентов, обратно пропорциональных квадрату расстояния между пробами).

В сравнении с геометрическими методами, геостатистические методы в большей мере учитывают особенности геологического строения месторождений. Наиболее важно иметь ясное представление о морфологии рудных тел, элементах их залегания, характере взаимоотношений с вмещающими породами, характере выклинивания, особенностях распределения полезных компонентов в их объеме. Не менее важно установить этапы и стадии формирования месторождений, последовательность минералообразования, литологический и структурный контроль оруденения, природные типы и технологические сорта руд. Кроме того, необходим учет методики оконтуривания руд.

На основании анализа перечисленных видов информации делаются выводы о степени неоднородности месторождений, обосновывается необходимость их деления на участки однородного строения (домены). Однородность доменов заверяется статистическим и геостатистическим анализом, включая построение гистограмм, оценку статистических параметров, построение вариограмм по ортогональным направлениям, оценку анизотропии и т.д. В пределах доменов строятся каркасы рудных тел.

Далее проводится всесторонний геологический анализ вариограмм, соотносится представление о геологическом строении месторождений с теми их особенностями, которые фиксируются вариограммами. В случае несоответствия проводится анализ причин. В зависимости от особенностей распределения полезного компонента в объеме месторождения обосновывается выбор интерполяционной процедуры (разновидностей кригинга или др.), а в зависимости от размеров рудоносных образований, разведочной сети и проектируемой системы разработки выбирается размер ячеек блочной модели. При выборе параметров кригинга (либо другой процедуры интерполяции) принимается во внимание степень контрастности оруденения. Так, при резко контрастном оруденении необоснованное использование поискового эллипсоида с большими размерами осей приведет к неоправданному усреднению пространственной переменной (содержаний полезных компонентов) в ячейках блочной модели и искажению результатов подсчета запасов.

При проведении кригинга следует учитывать, что в пределах однородных по строению доменов большого размера могут выделяться отдельные рудные тела, оконтуренные индивидуальными каркасами. Обычно кригинг в каждом из рудных тел должен проводиться обособленно с использованием только разведочных пересечений внутри объема данного рудного тела. Если несколько рудных тел со своими каркасами принадлежат одному домену, то должна быть обоснована возможность использования для интерполяции содержаний полезных компонентов внутри конкретных рудных тел дополнительных пересечений из соседних тел.

Наиболее полный учет при каркасном моделировании морфологических особенностей рудных тел имеет большое значение для достоверной оценки общих запасов месторождений. Широко применяются несколько подходов к каркасному моделированию рудных тел разной формы.

При первом подходе, применяемом на ранних стадиях оценки, когда разведочные данные не позволяют определить тип формы рудных тел, и не выяснен структурный и литологический контроль оруденения, каркасные модели не формируются ‒ в этом случае для создания пустой блочной модели задаются общие пространственные ограничения рудного тела.

Второй подход предусматривает оконтуривание рудных тел и создание каркасов по геологическим границам (при их наличии) или по «естественному борту» на разрезах, что неизбежно ведет к некоторому искажению объема рудных тел.

Третий основан на использовании указанных границ, установленных в разведочных выработках с учетом их истинных координат. При таком подходе каркасная модель наиболее приближена к природной форме рудного тела. Развитием этого подхода является дополнительный учет горно-геологических кондиций, несущих в себе экономические ограничения по предельным содержаниям полезных компонентов в руде и требования применяемых горных технологий отработки запасов. Требования горных технологий находят отражение собственно при блочном моделировании в размерах блоков модели.

Если построение каркаса не может быть осуществлено по геологическим границам или «естественному борту», то возникает проблема определения граничных содержаний полезного компонента. Если следовать традиционному подходу, то необходимо рассматривать варианты бортового содержания. Однако, учитывая трудоемкость построения каркасов, использование информационных технологий теряет в этом случае смысл. Поэтому проблема сводится к определению минимального граничного содержания, построению соответствующего этой границе максимального каркаса, построению блочной модели внутри него и, при необходимости, дальнейшему блочному моделированию по принимаемым по экономическим соображениям вариантам минимального содержания полезного компонента в блоках модели.

В зарубежной практике применяется в минимального граничного содержания применяется так называемое «условное экономическое содержание в пробе», которое выбирается уменьшенным до половины предполагаемого экономически обоснованного минимального содержания компонента в блоке модели. Это соотношение не имеет серьезного обоснования, и вопрос выбора минимального содержания для построения каркаса остается открытым. Приемлемым его решением может быть заключение «компетентного лица».



6 Методика использования информационных технологий при геостатистическом моделировании месторождений. Обоснование параметров блочных моделей и требования к их описанию

Геостатистическое моделирование месторождений твердых полезных ископаемых

Геостатистическое моделирование месторождений твердых полезных ископаемых осуществляется посредством последовательного выполнения следующих стандартных операций:



  • подготовка баз данных

  • геологическое моделирование

  • построение геометрической модели

  • статистический анализ

  • геостатистический анализ

  • собственно геостатистическое моделирование

  • построение геометрической модели месторождения

  • обоснование размеров подсчетных блоков (ячеек)

  • подсчет запасов методом геостатистического моделирования

  • сопоставление результатов подсчета запасов геостатистическим и традиционными методами

  • сопоставление результатов подсчета запасов с данными эксплуатационной разведки.

Каталог: bookfiles
bookfiles -> Исследование скважин по квд москва «наука» 1998 ббк6530413 Ш15
bookfiles -> Классификация запасов и прогнозных ресурсов твердых полезных ископаемых
bookfiles -> В. В. Некриш добыча и обогащение полезных ископаемых
bookfiles -> Инструкция по наблюдениям за деформациями бортов, откосов уступов и отвалов на карьерах и разработке мероприятий по обеспечению их устойчивости
bookfiles -> Геологоразведка
bookfiles -> Учебное пособие Иркутск 2006 в курс Раздел Декоративные разновидности различных материалов
bookfiles -> Как и сама проба золота и серебра, так и методы её определения, были известны ещё в древности; у греков с VI в до н э. пробы золота и серебра определялись на пробирном камне. Полибий II в до н э
bookfiles -> Е. М. Пашкин (мгри) Издательство «Недра», 1984


Поделитесь с Вашими друзьями:
1   2   3   4   5   6   7   8   9


База данных защищена авторским правом ©grazit.ru 2019
обратиться к администрации

войти | регистрация
    Главная страница


загрузить материал