A A A Ц Ц Ц Ц

ШРИФТ:

Arial Times New Roman

ИНТЕРВАЛ:

х1 х1.5 х2

КЕРНИНГ:

Обычный Средний Большой

ИЗОБРАЖЕНИЯ:

Черно-белые Цветные
Для слабовидящих Обычная версия
научно-технический и производственный журнал
ISSN 2079–3332 (print)
ISSN 3034-6835 (online)
основан в 2001 году

Методика оценки геологических баз данных с целью районирования в карьере технологических типов и сортов руд

Новости

Оригинальные статьи: 2024 г. № 5

Методика оценки геологических баз данных с целью районирования в карьере технологических типов и сортов руд

DOI: 10.56195/20793332_2024_5_12_20

Читать в pdf В. Л. Яковлев, В. Д. Кантемиров, А. М. Яковлев, Р. С. Титов
  1. Институт горного дела УрО РАН, г. Екатеринбург, Россия
стр. 12-20, №5/2024
Аннотация:
Приведены результаты разработанной методики оценки качественных показателей полезных ископаемых на основе технологий блочного моделирования с использованием современных горно-геологических информационных систем. Предложена блок-схема моделирования качественных показателей полезного ископаемого и приведены результаты ее использования на примере Гусевогорского месторождения титаномагнетитов и Серовского месторождения комплексных руд. Представленная методика позволяет с высокой достоверностью районировать в карьерном пространстве технологические типы и сорта руд, что способствует решению задач проектирования, планирования и управления производством в условиях экономической неопределенности, ухудшающихся горно-геологических и горно-технологических условий разработки месторождений. На основе компьютерного моделирования получена взаимосвязь технологических решений по отработке месторождений открытым способом и этапов моделирования. Подтверждена универсальность предложенной методики блочного моделирования качества ПИ, которая может быть использована на любом месторождении для решения конкретных горнотехнических задач. Полученные результаты служат основой для разработки методов управления качеством минерального сырья и совершенствования планирования горных работ в режиме управления качеством. Предложенная методика универсальна и позволяет производить оценку качественных показателей полезных ископаемых для выбора рациональных приемов управления качеством минерального сырья.
Ключевые слова:
горно-геологическая информационная система, ГГИС, качественные характеристики руд, блочное моделирование, геометризация, геологическая база данных
Для цитирования:
Яковлев В. Л., Кантемиров В. Д., Яковлев А. М., Титов Р. С. Методика оценки геологических баз данных с целью районирования в карьере технологических типов и сортов руд // Маркшейдерия и недропользование. 2024. №5. С. 12-20. https://doi.org/10.56195/20793332_2024_5_12_20.
Информация об авторах:
  1. Титов Роман Сергеевич – старший научный сотрудник, лаборатория управления качеством минерального сырья, Институт горного дела УрО РАН, г.Екатеринбург, Россия, ORCID 0000-0002-3569-2743, e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в браузере должен быть включен Javascript.
  2. Яковлев Андрей Михайлович – канд. техн. наук, старший научный сотрудник, лаборатория Управления качеством минерального сырья, Институт горного дела УрО РАН, г. Екатеринбург, Россия, ORCID 0000-0001-8285-6387, e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в браузере должен быть включен Javascript.
Список литературы:
  1. 1. Яковлев ВЛ. Исследование переходных процессов – новое направление в развитии методологии комплексного освоения георесурсов. Екатеринбург: УрО РАН, 2019. 284 с. [Yakovlev VL. The study of transients – a new direction in the development of the methodology of integrated exploration of georesources. Yekaterinburg, 2019 (In Russ.)].
  2. 2. Яковлев ВЛ, Корнилков СВ, Соколов ИВ. Инновационный базис стратегии комплексного освоения ресурсов минерального сырья; под ред. член-корр. РАН В. Л. Яковлева. Екатеринбург: УрО РАН, 2018. 360 с. [Yakovlev VL, Kornilkov SV, Sokolov IV. The innovative basis of the strategy of integrated development of mineral resources. Yekaterinburg, 2018 (In Russ.)].
  3. 3. Ясковский ПП. Горно-геологические условия при оценке месторождений. М.: МГГА, 2001. 37 с. [Yaskovsky PP. Mining and geological conditions in the assessment of deposits. Moscow, 2001.]
  4. 4. Смирнов ВИ. Геология полезных ископаемых. М.: Недра, 1982. 672 с. [Smirnov VI. Geology of minerals. Moscow, 1982 (In Russ.)].
  5. 5. Корнилков СВ, Дмитриев АН, Пелевин АЕ, Яковлев АМ. Раздельная переработка руд Гусевогорского месторождения. Горный журнал. 2016;(5):86–89. [Kornilkov SV, Dmitriev AN, Pelevin AE, et al. Separate processing of ore from the Gusevogorsky deposit. Mining Journal. 2016;5:86-9 (In Russ.)]. DOI: 10.17580/gzh.2016.05.12.
  6. 6. Кантемиров ВД, Титов РС, Яковлев АМ. Примеры технических решений по снижению горно-геологических рисков при отработке сложноструктурных месторождений. Маркшейдерия и недропользование. 2022;4(120):19–32. [Kantemirov VD, Titov RS, Yakovlev. Examples of technical solutions to reduce mining and geological risks during the development of complex-structured deposits. Surveying and Subsoil Use. 2022;4(120):19-32 (In Russ.)].
  7. 7. Пухальский ЛЧ. Теория контрастности урановых руд. М.: Госатомиздат, 1963. 176 с. [Puhalsky LCh. The theory of contrast of uranium ores. Moscow, 1963 (In Russ.)].
  8. 8. Мокроусов ВА. Контрастность руд, ее определение и использование при оценке обогатимости. Минеральное сырье. 1960;(1):70–75. [Mokrousov VA. Contrast of ores, its definition and use in the assessment of enrichment. Mineral raw materials. 1960;1:70-5 (In Russ.).]
  9. 9. Ревнивцев ВИ, Азбель ВИ, Баранов ЕГ. [и др.]. Подготовка минерального сырья к обогащению. М.: Недра, 1987. 307 с. [Revnivtsev VI, Azbel VI, Baranov EG, et al. Preparation of mineral raw materials for enrichment. Moscow, 1987 (In Russ.)].
  10. 10. Noriega R, Pourrahimian Y. A systematic review of artificial intelligence and data-driven approaches in strategic open-pit mine planning. Resour. Policy. 2022;77:102727. DOI: 10.1016/j.resourpol.2022.102727.
  11. 11. Blom M, Pearce AR, Stuckey PJ. Short-term planning for open pit mines: A review. International Journal of Mining, Reclamation and Environment. 2019;33(5):318–339. DOI: 10.1080/17480930.2018.1448248
  12. 12. Jelvez E, Morales N, Ortiz JM. Stochastic Final Pit Limits: An Efficient Frontier Analysis under Geological Uncertainty in the Open-Pit Mining Industry. Mathematics. 2021;10(1):100. DOI: 10.3390/math10010100
  13. 13. Monestiez P, Allard D, Froidevaux R. GeoENV III – Geostatistics for Environmental Applications. New York: Springer, 2001. 555 p.
  14. 14. Демьянов ВВ, Савельева ЕА. Геостатистика: теория и практика. М.: Наука, 2010. 327 с. [Demyanov VV, Savelyeva EA. Geostatistics: theory and practice. Institute of Problems of Safe Development of Nuclear Energy of the Russian Academy of Sciences. Moscow, 2010 (In Russ.)].
  15. 15. Кузнецов ОЛ, Никитин АА, Черемисину ЕН. Геоинформатика и геоинформационные системы. М.: ВНИИгеосистем, 2005. 453 с. [Kuznetsov OL, Nikitin AA, Cheremisin ENGeoinformatics and geoinformation systems. Moscow, 2005 (In Russ.)].

 

Рудник 2026

Новые материалы