| Аннотация |
В работе систематизируются сведения об общепринятых приемах моделирования залежей полезного ископаемого в поэтапную методику. По шагам рассматривается методика моделирования геологического строения рудных месторождений полезных ископаемых в горно-геологической информационной системе Micromine на основе данных геологической разведки. В результате процесса моделирования специалист получает блочную модель полезного ископаемого. Поэтапно освещается наиболее распространенный способ интерпретации рудного тела по геологическим профилям. Приводится описание алгоритма построения геологической модели, который включает в себя импорт данных в среду ГГИС Micromine, их поэтапную визуализацию: создание базы данных геологоразведочных скважин, отображение их устьев и траекторий, выделение рудных интервалов в соответствии с требованиями государственной комиссии по запасам. По полученным рудным интервалам осуществляется интерпретация данных на вертикальных разрезах, объединение контуров рудных тел и построение их каркасных моделей, а также создание пустой блочной модели и интерполяция в нее данных лабораторного опробования. В статье не рассматривается методика моделирования угольных месторождений и метод условного моделирования. Высказаны соображения по тематике будущих исследований в части описания методик моделирования пластовых месторождений и условного моделирования |
| Список литературы |
1. Басаргин А. А. Моделирование месторождений рудных полезных ископаемых с использованием геоинформационной системы Micromine // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2016. № 2. С. 151‒155.
2. Маниковский П. М., Овчаренко Н. В., Наумов А. Н. Геолого-математическое моделирование месторождений как фактор формирования профессиональных компетенций при подготовке современных горных инженеров // Кулагинские чтения: Техника и технологии производственных процессов: сб. статей XIX Междунар. науч.-практ. конф.: в 3 ч. Ч. 2 / отв. ред. А. В. Шапиева. 2019. С. 24‒29.
3. Наговицын О. В., Лукичев С. В. Горно-геологические информационные системы, область применения и особенности построения // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2016. № 7. С. 71‒83.
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. 2018. № 8. С. 208–216.
5. Сапронова Н. П., Федотов Г. С. Особенности моделирования пластовых месторождений в среде ГГИС Micromine // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2018. № 1 (спец. вып. 1). С. 38–45.
6. Cuiying Zhou, Zichun Du, Jinwu Ouyang, Zhilong Zhang, Zhen Liu. A 3D geological model and cutting algorithm based on a vertically projected triangulated network. Текст: электронный // Computers & Geosciences. 2020, vol. 143. ISSN 0098-3004. URL: https://doi.org/10.1016/j.cageo.2020.104562 (дата обращения: 12.03.2021).
7. Dongdong Pan, Zhenhao Xu, Xinming Lu, Longquan Zhou, Haiyan Li. 3D scene and geological modeling using integrated multi-source spatial data: Methodology, challenges, and suggestions. Текст: электронный // Tunnelling and Underground Space Technology, 2020, vol. 100, ISSN 0886-7798, https://doi.org/10.1016/j.tust.2020.103393 (дата обращения: 12.03.2021).
8. George E. P. Box. Science and Statistics. Текст: электронный // Journal of the American Statistical Association. Dec., 1976. vol. 71, no. 356, pp. 791‒799. URL: https://www.jstor.org/stable/2286841 (дата обращения: 12.03.2021).
9. Glacken, I M and Snowden, D V. Mineral Resource Estimation, in Mineral Resource and Ore Reserve Estimation – The AusIMM Guide to Good Practice / Ed: A C Edwards. Melbourne: The Australasian Institute of Mining and Metallurgy, 2001, pp. 189‒198.
10. J.-P. Chilès, N. Desassis. Fifty Years of Kriging. Текст: электронный // B. S. Daya Sagar et al. (eds.), Handbook of Mathematical Geosciences, 2018, Chapter 29, pp. 589‒612. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-319-78999-6_29 (дата обращения: 12.03.2021).
11. Swapan Kumar Haldar. Mineral Exploration (Second Edition). Текст: электронный // Chapter 8. Mineral Resource and Ore Reserve Estimation, Mineral Exploration. Second Edition: Editor(s): Swapan Kumar Haldar, Elsevier, 2018, рр. 145‒165, ISBN 9780128140222. URL: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-814022-2.00008-3 (дата обращения: 12.03.2021).
12. Vann J, Jackson S, Bertoli O. Quantitative Kriging Neighbourhood Analysis for the Mining Geologist — A Description of the Method With Worked Case Examples // 5th International Mining Geology Conference (Bendigo, 17‒19 November 2003). Bendigo: Vic, pp. 1‒10.
13. Vann, J., Guibal, D. Beyond ordinary kriging – An overview of non-linear estimation // Mineral Resource and Ore Reserve Estimation: The AusIMM guide to good practice. Parkville: The Australasian Institute of Mining and Metallurgy, 2000 (Monograph 23), pp. 249‒256.
|
