Мальцев Евгений Николаевич, главный специалист ООО «НИИПИ ТОМС» (Институт ТОМС)
В ходе оценки запасов и минеральных ресурсов при любом подходе и при любой системе подсчета преследуется одинаковая практическая цель — определить возможность и целесообразность продолжения работ по подготовке промышленного освоения месторождения, а также уровень достоверности оценки запасов. При этом используются методы, позволяющие определить местоположение и геометрию тела полезного ископаемого, подсчитать количество и качество пригодных к добыче запасов, проверить достоверность геолого-разведочных данных.
За последние годы было сделано много попыток сопоставления двух систем и опубликовано много статей, базирующихся на субъективных мнениях о возможностях совместить российские оценки с международными. Автор данной статьи намерен провести определенную систематизацию основных критериев различия двух систем и поделиться собственным практическим опытом использования, сопоставления и согласования различных систем оценки запасов. При этом предложить алгоритм, по возможности максимально просто и доходчиво, как можно практически совместить, где это возможно, российские оценки с международными, а там, где нет, — рекомендовать, какую систему использовать наиболее целесообразно и как минимизировать недостатки, существующие при различных подходах.
Предварительно перечислим основные различия данных систем, расположив их по степени существенности (проще говоря, насколько критичными могут оказаться различия и последствия ошибок при выполнения соответствующей задачи):
1. Различия в методах и принципах создания геологической модели МИНЕРАЛЬНЫХ РЕСУРСОВ по природному борту.
2. Различия в возможностях выполнения контрольных процедур и проверки правильности подсчета запасов и минеральных ресурсов.
3. Различия в методах и принципах создания экономической модели ЗАПАСОВ РУДЫ, отвечающих установленным кондициям.
4. Различия в возможностях создания оперативно обновляющейся системы контроля качества на основе новых данных.
Далее каждое из указанных различий необходимо рассмотреть более подробно.
1. Различия в методах и принципах создания геологической модели минеральных ресурсов по природному борту
Подсчет минеральных ресурсов при отсутствии геологических границ ведется в пределах области рудной минерализации, т. е. предполагаемого развития потенциально промышленных руд. Границы этой области при отсутствии геологических критериев (что характерно для многих видов твердых полезных ископаемых) выделяются по так называемому природному борту, который соответствует примерно половине или даже ниже значения предполагаемого экономически обоснованного минимального содержания полезного компонента и охватывает всю область проявления минерализации, включая также и непромышленные концентрации. Вопрос выбора минимального содержания в пробе для построения границ области проявления рудной минерализации является достаточно дискуссионным и, как правило, решается в разных системах следующим, отчасти схожим, образом:
2. Различия в возможностях выполнения контрольных процедур и проверки правильности подсчета запасов и минеральных ресурсов
Кроме того, зарубежные кодексы регулируют в основном структуру отчетности, но не способ и методику, которые компетентный специалист волен сам выбирать для оценки минеральных ресурсов и запасов. При этом для оценки качества моделирования в каждой компьютерной горно-геологической системе имеется возможность выбрать и/или разработать новые методы, которые позволяют оценить соответствие моделей моделируемым объектам. В российской системе способы и методика подсчета запасов жестко прописаны регламентирующими документами.
При этом важно отметить, что можно усовершенствовать и методы традиционного геометрического подсчета запасов, а также детальной экспертизы подсчета, благодаря использованию современных технологий трехмерного моделирования. Многое из перечисленного ниже уже широко используется российскими геологами, апробировано экспертами ГКЗ и не вызывает трудностей при прохождении экспертизы:
a) автоматический поиск и индикация ошибок исходных данных опробования. При создании базы данных опробования выполняется ряд проверок, предохраняющих базу данных от некорректной информации;
b) автоматизация (при условии обеспечения просмотра, проверки и корректировки) процесса расчета рудных интервалов по заданным кондициям по алгоритму, соответствующему методике ГКЗ, и представление в традиционном виде основных подсчетных таблиц: «Расчет кондиционных интервалов по выработкам», «Расчет мощностей, КР и средних содержаний по сечениям», «Подсчет запасов по блокам»;
c) автоматизация вычисления горизонтальной (вертикальной) и истинной мощности путем автоматизации построения поверхностей кровли/подошвы руд с последующим автоматическим вычислением азимутов и углов падения рудного тела, что дополнительно позволяет отбраковать рудные сечения по углу встречи с плоскостью рудного тела;
d) наглядная визуализация в 3D-простран-стве (трехмерная визуализация любых данных, в том числе перечисленных выше, с выноской значений, раскраской, штриховкой, графиками, а также просмотр всех данных в плоскости как в плане, так и в разрезе). Полное управление трехмерной средой по всем осям, включая поворот, приближение и перемещение;
e) автоматический расчет коэффициента рудоносности по каждому рудному сечению, линии, блоку и в любом пространственно ограниченном измерении;
f) вычисление объемов каркасов. Несомненно, возможности компьютерных горно-геологических систем для оценки объемов обладают громадным преимуществом по сравнению с традиционными методами;
g) широкие возможности статистического анализа любых числовых данных.
3. Различия в методах и принципах экономического выделения границ ЗАПАСОВ РУДЫ, отвечающих установленным кондициям
Различия в методах и принципах выделения границ запасов являются результатом их разработки независимо друг от друга, в разных внешних условиях и на разных принципах. При этом в западной системе главным приоритетом при оценке запасов и минеральных ресурсов является инвестиционная прозрачность и привлекательность эксплуатации месторождения, а для российской системы подсчета запасов приоритетом является полнота использования недр.
Линейные рядовые пробы и трехмерные элементарные ячейки блочной модели характеризуются разными размерами и геометрией, что предопределяет различие статистических распределений содержаний полезного компонента по ним. Различия в подходах при классификации на руду и породу приводят к появлению систематического различия в оценке средних содержаний в руде, непосредственно количества запасов руды и полезного компонента при сравнении результатов подсчета: с одной стороны, выделенным по жестко оконтуренным рудным телам (по кондициям, примененным к рядовым пробам) и, с другой стороны, по минимальному содержанию в элементарных ячейках блочной модели. Различия перечисленных оценок возрастают по мере повышения бортового содержания.
В российской системе подсчета запасов при использовании коэффициента рудоносности среднее содержание рассчитывается только по рудным интервалам, а на запасы руды вводится коэффициент рудоносности, но данная традиционная методика не позволяет геометрически определить пространственное положение однородных доменов
по классам содержаний, а также ограничить пространство, в пределах которого размещаются запасы соответствующего промышленного контура. Кроме того, при использовании коэффициента рудоносности в подсчет включаются все рудные пересечения, в том числе и те, которые относятся к скоплениям, не обладающим достаточным объемом для селективной выемки. В подобных случаях происходит потеря адекватности отображения положения руды определенного качества, соответствующего определенным кондициям. Следовательно, методика подсчета запасов с коэффициентом рудоносности в традиционном понимании не может использоваться при создании и актуализации постоянно действующей модели контроля качества из-за неопределенности пространственного положения руды.
Необходимо четко понимать, что полная 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 подсчете запасов по традиционным российским стандартам. Однако для устранения систематических ошибок и некоторых недостатков существует специальный математический аппарат, реализованный в ряде специально разработанных методик, основные из применяемых автором статьи кратко перечислены ниже:
a) метод индикаторного (индикатор руда/порода) моделирования коэффициента рудоносности как более понятный (без сложностей геостатистики и математических формул) аналог индикаторного и мультииндикаторного кригинга. К тому же очень полезен, когда возникают трудности с учетом таких показателей, как минимальная мощность рудного тела, максимальная мощность прослоев пустых пород и минимальный метропроцент (метрограмм) в традиционном подсчете. По своей сути эта техника является объемным оконтуриванием руды, пространственно геометризованной с определенной вероятностью (рис. 2) и с высокой оперативностью, и особенно удобна в случаи неоднозначности увязки или очевидности сложного контура, когда оруденение распределено весьма неравномерно и невозможно достоверно увязывать на соседних разрезах участки с промышленным оруденением;
b) применение процедуры динамического эллипсоида поиска с учетом изменения градиента (направления) моделируемых характеристик месторождения, а также корректное ограничение количества проб, учитываемых при интерполяции;
c) снижение эффекта сглаживания содержаний за счет создания доменных ограничений для участков оруденения, оконтуренных с учетом геологической и геостатистической однородности. Домены выделяются с учетом геологических и морфологических характеристик рудных тел или их отдельных частей, природных типов и промышленных сортов руд и изменчивости оруденения. В последнее время для выделения доменов (являющихся внутренними вложенными ограничителями интерполяции), а также минерализованных зон (в качестве «свободных оболочек» для внешней границы блочной модели) наряду с традиционным построением триангуляционных каркасов (вручную) успешно реализуется метод радиальных базисных функций (РБФ), также известный как имплицитное, или условное, моделирование (рис. 3);
d) повышение достоверности оценки содержаний за счет новых методов нейросетевого моделирования и машинного обучения, что может оказаться альтернативой использованию больших радиусов поискового эллипсоида в условиях недостатка исходных данных;
e) методы моделирования на основе «ближайшего соседа» и метода «многоугольников», позволяющие корректно определять области распространения исходных данных;
f) стохастическое моделирование вероятностных характеристик, особенно при работе с категориальными данными. Для ряда месторождений технологически значимыми являются систематические наблюдения и соответствующее моделирование изменений минерального и литологического состава руды.
Перечисленные способы в значительной степени зависят от условий моделирования и конкретных особенностей месторождения. Перечисленные выше методики, возможно, могут показаться на первый взгляд сложными и непонятными, но за удобства и преимущества использования блочных моделей приходится платить необходимостью применять специально разработанные методики моделирования. Возможно, в последующих статьях будут рассмотрены практические примеры применения данных методик. Так, например, практика сопоставления результатов, с одной стороны, ручного триангуляционного оконтуривания (по методике ГКЗ), а с другой — индикаторного блочного моделирования (а) и имплицитного моделирования РБФ (с) уверенно показывает хорошую сходимость как в значениях полученных объемов руды, так и в пространственном расположении.
4. Различия в возможностях создания оперативно обновляющейся системы на основе новых разведочных данных
Модель любого месторождения не является статическим элементом для работы, она должна постоянно изменяться, совершенствоваться и обновляться в соответствии с меняющимися условиями (экономической конъюнктурой, технологией и т. п.), меняющимися представлениями о геологии месторождения, морфологии рудных тел, а также при получении новой маркшейдерской (данные съемки карьеров), аналитической или геологической информации о рудных телах. На основе данных эксплуатационной разведки необходимо создавать блочные модели для краткосрочного проектирования добычи, а также сравнения с общей моделью месторождения с целью изучения достоверности и подтверждения запасов. Актуализация модели данными эксплуатационной разведки приобретает особенную важность с учетом неоднородности технологических показателей руды, определенным образом распределенных в трехмерном пространстве. Одной из основных проблем технологического моделирования является постоянная ограниченность дорогостоящих данных лабораторных определений технологических параметров. Выявленные благодаря современным методам машинного обучения зависимости между технологическими параметрами руды и данными вещественного состава (полученными без дорогостоящих и трудозатратных технологических исследований), а также разработанные методики моделирования позволяют выполнить построение геолого-технологической блочной модели, в которой для каждого блока трехмерной модели будут рассчитаны технологические параметры, влияющие на рентабельность всего горнодобывающего проекта. Только на основе блочной модели можно получить более-менее достоверную финансово-экономическую модель развития горнорудного предприятия в средне- и долгосрочной перспективе. С другой стороны, подсчет запасов традиционными методами является статическим элементом, основанным на однократной оценке ТЭО кондиций, который крайне сложно актуализировать и тем самым учесть постоянно обновляющуюся информацию.
Традиционные полигональные методы практически непригодны для использования современных технологий оптимизации карьеров (и/или подземного рудника) и проектирования горных работ, для планирования добычи на локальных участках и для составления текущих календарных графиков освоения месторождений, а также для контроля отработки месторождений и управления качеством руд в процессе эксплуатации.
При этом заметим, что большинство высказываний о неэффективности блочного моделирования, как правило, базируется либо на устаревших представлениях о возможностях современных программных продуктов, либо на очевидных ошибках, допущенных в процессе моделирования.
Предлагаемые методы и подходы хотя и не решают всех проблем и сложных вопросов, но освобождают от ряда недостатков и блочного моделирования, и недостатков, свойственных устаревшим традиционным методам оценки. Понимание принципов и причин различия российской и зарубежной систем подсчета запасов способствует неизбежному переходу к компьютерным методам обработки разведочных данных и в России.