|
Оглавление
Введение
Рассматриваются методы и алгоритмы компьютерной обработки геологических и маркшейдерских данных для горных подразделений большого класса предприятий. К этому классу относятся горные (горно-обогатительные) предприятия или химико-технологические производства типа цементных заводов, производства химических удобрений и т.п., добывающие и перерабатывающие горное сырье открытым способом (в карьерах). Большую группу среди них составляют предприятия, разрабатывающие месторождения, относящиеся к типу нерудных. В качестве примеров можно назвать месторождения известняков, глин, сланцев, гипсов, фосфатов и др. Одной из главных задач горных подразделений, являющихся начальным звеном технологической цепочки таких предприятий, является стабилизация, усреднение качественных показателей (химических, физических) состава добываемого горного сырья. Ее решение играет важную роль в образовании в конце такой цепочки товарного продукта заданного качества (обогащенного полуфабриката, цемента разных марок, минеральных удобрений и т.п.). Важной составляющей в ее решении является компьютерная информационная поддержка, заключающаяся в обработке большого объема исходных геологических и маркшейдерских данных о месторождении сырья, моделировании геологических структур и моделировании образования сырьевого потока при разных схемах работы добычных агрегатов в карьере. Исходные данные, результаты обработки и моделирования получают, используют, интерпретируют соответствующие категории специалистов (геологи, маркшейдеры или совмещающие их по должности - горняки) на этапе информационной подготовки и поддержки принятия управляющих решений. Принятие этих решений в горном подразделении производится после комплексного рассмотрения результатов обработки и моделирования. Лицом, принимающим решение (ЛПР), может быть кто-то из этих специалистов, являющийся главным в горном подразделении, исходя из особенностей организации производства, труда и управления (главный геолог, главный маркшейдер, главный горняк) Принимаемое решение согласовывается с мнениями остальных указанных специалистов и должно удовлетворять критериям предприятия. В настоящей работе рассматривается разработанные и опробованные в производственных условиях методы и библиотека алгоритмов обработки данных, предназначенные для информационной поддержки принятия управляющих решений в горных подразделениях указанного выше класса. Функции моделирования в ней охватывают геологические структуры нескольких классов, которые являются распространенными для упомянутых выше предприятий. На базе этих методов и алгоритмов построены модели геологических структур таких месторождений и модели образования сырьевого потока, которые описывают изменения качества сырья, поступающего на предприятие, как из отдельных участков карьера, так и в комплексе из нескольких участков в виде смеси (шихты). Цели стабилизации качественного состава горного сырья закладываются в решение следующих наиболее важных задач управления: 1. Выбор новых участков месторождения в рамках долгосрочной стратегии предприятия по развитию карьера, включению в оборот новых сырьевых компонентов, расширению ассортимента готовой продукции предприятия. 2. Объемное планирование с целью составления годовых, квартальных и месячных планов развития горных работ, рациональных по количеству и качеству добываемого сырья. 3. Календарное планирование на декаду, пятидневку, сутки с целью обеспечения выполнения объемных планов на коротких временных отрезках и их коррекции. 4. Оперативное управление горными работами с целью обеспечения добычи планового объема сырья и стабилизации сменно-суточных показателей качества сырья, подаваемого на предприятие. В каждой из этих задач ЛПР принимает управляющие решения после обработки геологических и маркшейдерских данных и моделирования, оперируя результатами обработки - оценками объемов горного сырья исследуемого объекта с их качественными показателями, планируемых к добыче в разные периоды времени, соответствующие одной выбранной из указанного выше перечня задач. Объектом исследования, может быть участок карьера (размером от забоя добычного уступа до планового участка квартальной добычи и далее вплоть до всего карьера). Кроме того, таким объектом исследования может быть сырьевой склад, склад сырьевых добавок, отвал (см. далее §1.1 главы 1). Объем сырья объекта исследования оценивается после обработки данных маркшейдерских измерений (см. главы 3 и 5). Качество породы этих объемов и разбивка объемов по сортам определяется после обработки данных геологической разведки и далее в результате моделирования – интерполяции значений параметров качества (ПК) породы в точки исследуемого объекта, где разведки не было (см. главу 2) Примерами ПК являются, например, такие химические ПК как содержание в породе окислов в %, физические ПК вроде плотности породы (отношения веса к объему), прочности (на сжатие, разрушение), длины волокна и т.п. Наборы таких ПК дают полное описание объекта исследования, необходимое для моделирования (см. главу 1). Следует отметить, что термин "объем" применительно к горной породе, находящейся до начала ее разработки пока еще в недрах месторождения, используется наравне с другим термином. Геологи в этом случае говорят о "запасах" сырья, количество и качество которого оценено по данным геологической разведки. В дальнейшем при рассмотрении алгоритмов моделирования геологических структур в главе 2 мы будем использовать и термин "запасы". При разработке моделей геологических структур месторождений и моделей сырьевого потока на базе рассматриваемых здесь методов и алгоритмов авторами применялся блочный принцип представления результатов моделирования в виде блочных карт качества нескольких видов. Объем сырья объекта исследования, планируемого к добыче, разбивается на блоки. Размер блоков задается геологом в зависимости от того, какую из приведенных выше задач управления он решает и от того, какой вид графического документа, отображающего результаты моделирования, он формирует. Например, в задаче оперативного управления, если он формирует блочную карту качества в плане в координатах X,Y, размеры блоков карты с учетом задания ее высоты (мощности) по глубине Z могут соответствовать объемам сменно / суточной добычи. Если в рамках этой же задачи он формирует геологические разрезы, размеры блоков задаются соответствующими параметру изменчивости качества породы по протяженности исследуемого объекта в плане и глубине. Детально рассмотрим это в §1.4 главы 1 и в главе 2 на конкретных примерах представления результатов моделирования. Каждый блок представлен средним своим качеством горного сырья - набором значений упомянутых выше ПК, распространяемым на весь его объем, к любой его точке. Этот набор значений ПК определяется после обработки данных геологической разведки и далее в результате моделирования – интерполяции. Формально он приписывается к центральной точке каждого блока с соответствующими координатами в пространстве объекта исследования. Пока не началась разработка объекта исследования с помощью добычного агрегата, отображающие его блоки карты плотно уложены в трехмерном пространстве геологической структуры этого объекта. В этом случае применительно к участку карьера мы получаем модель данного объекта и оценки объемов и ПК по его состоянию в целике. Если речь идет о моделировании добычи породы с этого объекта, строятся модели сырьевого потока (см. §§ 2.2 - 2.4 главы 2), в которых учитываются возможности применения разных экскаваторных и транспортных схем и особенности применения взрывных работ или разработка без взрыва для мягких пород. Для каждого из этих вариантов разработки строится своя модель, которая "развертывает" трехмерное пространство геологической структуры в целике из уложенных блоков во временную последовательность блоков сырьевого потока. К каждому блоку сырьевого потока также "привязан" набор ПК, отражающий это качество в виде средних цифр по его объему, определяемый в результате моделирования, где исходными данными могут быть как результаты геологического опробования, так и результаты моделирования геологической структуры в целике (см. главу 2). Выходные формы представляемой библиотеки методов и алгоритмов - результаты моделирования геологических структур и сырьевого потока формируются для ЛПР в виде электронных документов - цифровых карт с распространенными в международной практике обменными форматами Их примеры приводятся далее в §1.4 главы 1 и главе 2. Эти электронные карты воспроизводят привычные для специалистов горного цеха планы карьера, планы горных выработок, геологические разрезы и т.п. Цифровые карты воспроизводят на экране или в твердой копии результаты моделирования геологической структуры или сырьевого потока, как указано выше, в блочном виде Цифровые карты для наглядности строятся для каждого ПК по отдельности и отображают закономерности пространственного расположения отдельных таких блоков со значениями ПК в границах исследуемого объекта. Результаты моделирования сырьевого потока представляются для ЛПР в формате графиков изменения качества сырьевого потока (см. §§ 2.2 - 2.4 главы 2), разбитого на отдельные блоки, объем которых задается, как указано выше, в зависимости от выбранной для решения одной из представленных выше задач управления. Например, в задаче оперативного управления эти графики показывают по значениям ПК в его отдельных блоках, как при одном или ином порядке отработки взрывного блока, например, разных заходках экскаваторов, изменяется характер сырьевого потока (см. §2.4, рис 2.4-28а - 2.4-28в главы 2). Или в другом варианте задачи оперативного управления, но уже для нескольких добычных участков, такие графики показывают, как изменяется качество суммарного сырьевого потока – шихты (для некоторых практических случаев расчет химического состава шихты и пропорций смешивания для получения шихты см. главу 4). В задачах объемного и календарного планирования эти графики могут быть моделями распространенного в горной практике процесса, обозначаемого термином движение запасов карьера, которому в планах развития горных работ предприятия отводится важное место. Какое же место занимает предлагаемые методы и библиотека алгоритмов среди разработок, предназначенных для информационной поддержки принятия управляющих решений? Сейчас на мировом рынке предлагается порядка двух десятков мощных интегрированных горно–геологических информационных систем (ГГИС), предназначенных для компьютерной обработки геологической и маркшейдерской информации и информационной поддержки принятия управляющих решений в горнодобывающих предприятиях [8, 9, 43-45]. Первоначально проектировщики ГГИС ориентировались на использование этих весьма дорогих программных средств горными предприятиями, разрабатывающими месторождения ценных рудных пород, в основном благородных и цветных металлов. Поэтому тогда была потребность в создании моделей геологических структур, ориентированных на прогнозирование возможных границ обособления рудных тел от вмещающей породы, позволяющих оценить запасы полезного ископаемого. Для их реализации использовался математический аппарат от крайкинга до распознавания образов. В дальнейшем появился спрос на функции ГГИС от сотен предприятий химико-технологического типа, разрабатывающих нерудные месторождения типа залежей известняка, мела, глины, гипса, фосфатов и т.п., описываемые как геологические структуры сплошной или пластовой залежей. Структура сплошной залежи или отдельного пласта хотя и складывается из однородной породы, но по протяженности таких объектов в плане и глубине порода отличается значениями, например, химических ПК вроде процентного содержания набора свободных окислов Поэтому при моделировании таких структур производится оценка запасов полезного ископаемого по отдельным сортам породы, отличающимся значениями ПК. Поскольку с карьера на предприятие поступает порода всей залежи или отдельного пласта, решается задача смешивания пород, добытых в разных участках карьера, и приготовления смеси заданного химического состава. Таким образом, появился спрос на расширение состава алгоритмов ГГИС, ориентированных на моделирование более широкого класса геологических структур. Для их реализации используются разнообразные математические методы, которые позволяют пользователям лучше интерпретировать результаты, получаемые при моделировании нерудных геологических структур. В последнее время стало практикой, что специалисты предприятий часто по разным причинам, в т.ч. из-за дороговизны ГГИС и их поддержки фирмами разработчиками, сами добавляют в программное обеспечение ранее закупленной ГГИС интересующие их функции моделирования геологических структур и оценки запасов полезного ископаемого. В связи с этим появилась потребность не изобретать самим алгоритмы, а воспользоваться их описанием в открытой печати. В данной книге предлагаются оригинальные методы и алгоритмы описания математических моделей геологических структур, распространенных в природе, в т.ч., на территории России, нерудных месторождений сотен предприятий химико-технологического типа, а также приведенные к определенному пользовательскому "стандарту" существующие алгоритмы обработки маркшейдерской информации. Указанные геологические структуры нерудных месторождений, рассматриваемые в книге, классифицируются следующим образом: 1) неоднородная толща, химические и физические параметры качества которой в плане и по высоте изменяются случайным образом, но без резких скачков; 2) неоднородная сплошная толща, осложненная инородными включениями типа линз, пропластков, карстов и т.п., образующих внутреннюю вскрышу; 3) пологие пласты согласного залегания, для которых предполагается, что изменение химического и физического состава породы от пласта к пласту может быть значительным, по толщине пласта - несущественно, а по простиранию пласта – не имеет резких скачков. Рассматриваемы в книге методы и алгоритмы, предлагаемые как разработчикам конкретных ГГИС, так и специалистам предприятий, направлены на то, чтобы в дальнейшем способствовать разработке и представлению других библиотек подобного рода для разных геологических структур. Такие библиотеки алгоритмов должны быть доведены до уровня описания, приближенного в наибольшей степени их готовности для последующего выполнения работ по их программированию в рамках уже используемой ГГИС Конечно, желательно, чтобы эти алгоритмы были где-то уже опробованы на реальных производственных данных, как здесь в данной работе на предприятиях описанного выше класса. Хотя главной целью данной книги является рассмотрение оригинальных методов и алгоритмов для моделирования геологических структур и изменения качества сырьевого потока, однако невозможно представить их применение без использования методов и алгоритмов обработки маркшейдерских данных (данных геодезических съемок) Многие из них давно разработаны различными авторами и рассмотрены в классической литературе для маркшейдеров, геодезистов. Тем не менее, авторы сочли необходимым уделить им должное внимание, исправив некоторые недостатки в форме их представления в литературе. Эти алгоритмы также представлены в книге (см главу 5) по форме, приближенной к наибольшей степени их готовности для последующего выполнения работ по их программированию. Кроме того, мы ввели для них примеры, иллюстрирующие использование в разных практических случаях. Рассмотрен также оригинальный метод автоматизированного проектирования важного в составе общей горной документации графического документа - паспорта забоя (см. главу 6), который служит одним из инструментов информационной поддержки проведения горных работ для распространенного в России состава горных механизмов: экскаватора и автомобильного транспорта. Представление алгоритмов в книге дается в форме, приближенной к наибольшей степени их готовности для последующего выполнения работ по их программированию. В этой форме содержатся следующие разделы: - назначение и область применения; - описание исходных данных и результатов решения; - краткое изложение метода и реализующего его алгоритма; - подготовка исходных данных; - этапы формирования математической модели на базе описание алгоритма; - описание цифровых карт и графиков; - иллюстративный пример (некоторые примеры даются с контрольными цифрами погрешности полученного результата). Часть рисунков, встречающихся в тексте (карты, схемы) в черно-белом варианте, продублирована в цвете в Приложении. Все рассмотренные здесь методы и алгоритмы реализованы в разработанной в ИПУ РАН геолого-маркшейдерской компьютерной системы "АНКАР" на базе инструментального средства "Фрагмент" [1 – 5, 46, 47], которая была внедрена на нескольких предприятиях строительной и химической отраслей. Авторы выражают благодарность участникам этого проекта, выполнившим работу по программированию и отладке основной библиотеки алгоритмов: С.П.Клюевой и О.В.Литвиненко, а также И.А.Мореву, разработавшему программу, реализующую метод автоматизированного проектирования паспорта забоя. При обкатке, уточнении и внедрении этих методов, алгоритмов большую помощь оказали специалисты указанных предприятий. Авторы особенно благодарят за это геологов и маркшейдеров предприятий России и Украины. Назовем их поименно в алфавитном порядке: М.И.Богданова, И.Г.Васин, А.А.Гронина, Г.В.Жмыхова, О.Л.Иванова, В.К.Кабаскальян, Р.В.Лащилин, Ю.П.Огородников, П.А.Постников, Н.Г.Рябченко, Е.Н.Садриева, Р.С.Скачков, Т.М.Соловьева, А.Е.Степанов. Примечание: В книге специальные геологические и маркшейдерские термины, впервые встречающиеся в тексте и выделенные жирным курсивом, можно посмотреть в прилагаемом «Словаре специальных терминов». Текст по терминам "Словаря", приводимый без скобок, взят из конкретных изданий специализированных словарей. На них указана ссылка Текст, заключенный в квадратные (прямые) скобки, это авторское толкование терминов, ориентированное на понимание их разработчиками программного обеспечения. Об авторах
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||