Апробация алгоритмов автоматизированной обработки геологических баз данных в технологических схемах управления качеством полезного ископаемого

Ужесточение требований к качеству минерального сырья и продуктам обогатительного передела перерабатывающей промышленностью, а также тенденции к падению средних содержаний полезных компонентов, росту вредных примесей, увеличению глубины отработки и расстояний транспортирования, требуют современных подходов к оценке георесурсов, комплексному их освоению и повышению экономической эффективности горных работ. Приведены результаты исследований по автоматизированной обработке геологической информации детальной и эксплуатационной разведки в унифицированном формате баз данных современных горно-геологических информационных систем для решения задач управления качеством и планирования развития горных работ. Рассмотрен алгоритм экспресс-оценки изменчивости атрибутивных признаков качества полезного ископаемого на основе общедоступных программ учета информации и высокоуровневого языка программирования Python. Моделированием выполнен анализ изменения оцениваемых параметров качества полезного ископаемого в различных направлениях отработки месторождения (продольное, поперечное) с участками, характеризующимися разным шагом подвигания фронта горных работ и длиной экскаваторных блоков. Установлена корреляционная связь между количеством скважин и интервалами опробования с расчетными значениями коэффициентов вариации. Для различных значений коэффициента вариации и степени сложности контактов «руда-порода» предложены соответствующие схемы управления качеством ПИ.

Яковлев А. М. Апробация алгоритмов автоматизированной обработки геологических баз данных в технологических схемах управления качеством полезного ископаемого // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2021. — № 5—1. — С. 248—257. DOI: 10.25018/0236_1493_2021_51_0_248.

Статья подготовлена по материалам НИР, выполняемой по программе ФНИ государственных академий наук Тема 1 — Методы учета переходных процессов технологического развития при освоении глубокозалегающих сложно-структурных месторождений полезных ископаемых. (№0405—2019—0005).

Яковлев Андрей Михайлович — старший научный сотрудник, сектор Управления качеством минерального сырья, Институт горного дела УрО РАН, Екатеринбург, quality@igduran.ru, Россия.

1. Яковлев В. Л., Корнилков С. В., Соколов И. В. Инновационный базис стратегии комплексного освоения ресурсов минерального сырья / под ред. чл.-кор. РАН В. Л. Яковлева // Екатеринбург: УрО РАН, 2018. 360 с. DOI:10.25635/IM.2018.18.37360 2.Яковлев В. Л. Исследование переходных процессов — новое направление в развитии методологии комплексного освоения георесурсов. Екатеринбург: УрО РАН, 2019.

284 с. DOI: 10.25635/IM.2020.54.57311

3. Кантемиров В.  Д.  Оценка  качественных  показателей  полезных  ископаемых с использованием геоинформационных  технологий  блочного  моделирования  / В. Д. Кантемиров, А. М. Яковлев, Р. С. Титов // Геоинформатика. — 2020. — № 3. — С. 29—37. DOI: 10.47148/1609—364X-2020—3-29—37

4. Проценко А. В., Байров Ж. Б., Федотов Г. С., Зартенова Л. Г. Использование экономических показателей в методике среднесрочного планирования горных работ в горно-геологической информационной системе Micromine // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). — 2018. — № 8. — С. 208—216

5. Лукичев С. В., Наговицин О. В., Семенова И. Э., Белогородцев О. В. Mineframe — подходы к решению задач проектирования и планирования горных работ // Инновационные направления в проектировании горнодобывающих предприятий. Сборникнаучныхтрудов. Санкт-Петербург. — 2017. — № 198. — С. 50—59

6. Dowd P., Xu C., Coward S. Strategic Mine Planning and Design: Some Challenges and Strategies for Addressing Them // Min. Technol. 2016, 125, pp. 22—34

7. Dimitrakopoulos R. Advances in Applied Strategic Mine Planning. Springer: Berlin/ Heidelberg, Germany, 2018; 800 p.

8. Seéguret S. A., Emery X. Géostatistique de Gisements de CuivreChiliens: 35 Années de Recherche Appliqueé. Presses des Mines: Paris, France, 2019; 264 p.

9. Mery. N., Emery. X., Cáceres. A., Ribeiro. D., Cunha. E. Geostatistical modeling of the geological uncertainty in an iron ore deposit // Ore. Geol. Rev. 2017, 88, pp. 336—351. 10.Gholamnejad, J., Azimi, A., Teymouri, M. Application of stochastic programming for iron ore quality control. // Journal of Mining and Environment, 9(2), 2018, pp. 331—338. doi: 10.22044/jme.2018.5952.1409

11. R. Chicoisne, D. Espinoza, M. Goycoolea, E. Moreno, E. RubioA new algorithm for the open-pit mine production scheduling problem // Oper. Res., 60 (3), 2012, pp. 517—528

12. N. L. Mai, E. Topal, O. Erten A new open-pit mine planning optimization method using block aggregation and integer programming // J. South. Afr. Inst. Min. Metall., 118 (2018)