Планирование горных работ в режиме управления качеством сырья на основе геоинформационного моделирования

Ухудшение горнотехнических и горно-геологических условий добычи полезных ископаемых, ужесточение требований к содержанию полезных и вредных компонентов, чистоте, получаемой из минерального сырья продукции, требует современных подходов к ведению горного дела с применением новейших методик геоинформационного моделирования при минимальных финансовых и временных затратах. В статье приведена методика геометризации качественных характеристик месторождений титаномагнетитовых руд с применением геоинформационного обеспечения в горно-геологических информационных системах (ГГИС) для выделения технологических типов полезного ископаемого с целью повышения эффективности извлечения ценных компонентов. Предложено оценивать рудное тело месторождения в замкнутых контурах горных выработок и утвержденных блоков подсчета запасов. Для этого выполняется построение каркасных моделей рудных тел на основании оцифрованных сечений с погоризонтоных планов, продольных и поперечных разрезов, планов кровли и почвы. На примере оценки изменчивости качественных характеристик титаномагнетитовых руд представлен алгоритм выделения участков, перспективных для применения приемов управления качеством рудоподготовки. Предложенная методика предназначена для автоматизированного планирования горных работ в режиме управления качеством сырья с учетом статистических и экономических критериев и более комплексного использования недр.

Яковлев А. М. Планирование горных работ в режиме управления качеством сырья на основе геоинформационного моделирования   //   Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2021. — № 5—1. — С. 258—268. DOI: 10.25018/0236_1493_2021_51_0_258.

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, Россия, quality@igduran.ru.

1. Яковлев В. Л. Исследование переходных процессов — новый методологический подход к разработке и развитию инновационных технологий добычи и рудоподготовки минерального сырья при освоении глубокозалегающих сложноструктурных месторождений/ В. Л. Яковлев // Проблемы недропользования [электронный ресурс]: рецензируемое сетевое периодическое научное издание/ ИГД УрО РАН. — 2017. — № 2. — С.5 — 14. — режим доступа: // trud.igduran.ru.

2. Корнилков  С.  В.  Прогноз  качественных  показателей  добываемого  сырья на основе геоинформационных технологий / Корнилков С. В., Аленичев В. М., Лаптев Ю. В., Яковлев А. М. // Горный журнал. 2017. № 12. С. 10—15.

3. Кантемиров В. Д. Возможности компьютерного моделирования для решения вопросов управления качеством минерального сырья/ В. Д. Кантемиров, Р. С. Титов, А. М. Яковлев // Проблемы недропользования [Электронный ресурс]: рецензируемое сетевое периодическое научное издание/ ИГД УрО РАН. — 2016. — № 4. — С. 170 — 176 — Режим доступа: // trud.igduran.ru.

4. Туртыгина Н. А., Охрименко А. В., Ковальчук А. А., Калашников К. А. Планирование горных работ как организационный способ управления качеством минерального сырья в рудничной системе // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). — 2018. — № S17. — С. 3—11

5. Наговицын О. В. Лукичев С. В., Алисов А. Ю. Решение задач проектирования и планирования открытых горных работ в системе MineFrame // Записки Горного Института. — 2012. — № 198. — С. 49—54

6. Topal, Ε. and Ramazan, S. Strategic mine planning model using network flow model and real case application. International Journal of Mining, Reclamation and Environment, vol. 26, no. 1., 2012, pp. 29—37.

7. Lamghari A., Dimitrakopoulos R., and Ferland J. A. A hybrid method based on linear programming and variable neighborhood descent for scheduling production in openpit mines. Journal of Global Optimization, vol. 63, no. 3., 2015, pp. 555—582.

8. Jélvez, Ε., Morales, N., Nancel-Penard, P., Peypouquet, J., and Reyes, P. Aggregation heuri stic for the open-pit block scheduling problem. European Journal of Operational Research, vol. 240. 2015.pp. 1169—1177. doi: 10.1016/j.ejor.2015.10.044

9. Samui P., Kumari S., Vladimir M, Kurup P. Modeling in Geotechnical Engineering. Academic Press, 2020, 516p.

10. Dauphine A. Geographical Models with Mathematica. ISTE Press — Elsevier, 2017, 314p.

11. Samavati M., Essam D., Nehring M., Sarker R. A new methodology for the open-pit mine production scheduling problem // Omega 2018, 81, pp.169—182.

12. Nelis G., Morales N., Widzyk-Capehart E. Comparison of different approaches to strategic open-pit mine planning under geological uncertainty // In Proceedings of the 27th International Symposium on Mine Planning and Equipment Selection—MPES 2018, Widzyk-Capehard, E., Hekmat, A., Singhal, R., Eds., Springer: Cham,Switzerland, 2019, pp. 95—105.