Реферат: Использование геоинформационных систем при моделировании месторождений полезных ископаемых

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ МЕСТОРОЖДЕНИЙ ПОЛЕЗНЫХ ИСКОПАЕМЫХ

 

В современном мире все больше предприятий, которые занимаются вопросами геологической разведки и изысканий, используют в своей работе специальные программные средства и информационные системы. Использование подобных систем позволяет значительно ускорить процесс обработки и анализа информации, автоматизировать процессы обработки и интерпретации данных геологической разведки, а также использовать их для моделирования месторождений и выполнения всевозможных расчетов и оценок.

Сейчас существует ряд систем (в том числе имеющие мировые бренды) для моделирования геологической структуры месторождений и подсчета запасов. К сожалению, большая часть геологических моделей, которые создаются в этих системах, предназначены для выполнения оценок, подсчета запасов месторождений и анализа перспектив отработки месторождений. После проведения оценки эти модели становятся практически непригодными для дальнейшего использования, то есть их невозможно применять при эксплуатации месторождения и отработке его запасов. Это связано, в первую очередь, с различной точностью, предъявляемой к геологическим моделям. Если при подсчете запасов по месторождению погрешность в подсчетах допускается до 20-30%, то при оперативном учете она не должна превышать 1-3%. Построенные геологические модели просто не могут обеспечить подобную точность. K-MINEподдерживает несколько различных систем подсчета запасов: отечественную и ряд международных, в частности, систему JORC, рамочную классификацию ООН и другие. И это дает возможность в пределах одной системы выполнять расчеты в различных системах классификации запасов.

Система имеет в своем составе комплекс запатентованных алгоритмов для построения каркасных и блочных моделей месторождений, что позволяет существенно упростить и ускорить процесс формирования цифровых моделей в сравнении с иностранными аналогами. Она позволяет работать с блочными моделями, неограниченными по количеству блоков (некоторые «брэндовые» системы при обработке моделей с числом блоков более 1 миллиона просто не работают). Наличие таких алгоритмов позволяет создавать достаточно точные блочные модели не только для подсчета запасов или расчета перспективы отработки месторождения (как это делается в системах типа Gems, Micromine), но и для оперативного планирования и ведения горных работ.

Главным отличием моделей, создаваемых при помощи ГИС K-MINE, является возможность их дальнейшего использования и уточнения по результатам отработки месторождения. При этом общий размер модели ограничен только аппаратными возможностями компьютера.

При формировании трехмерных моделей месторождений, в зависимости от структуры и вида полезных ископаемых, используются различные методы. В K-MINE реализован способ пространственного моделирования по данным опробования разведочных скважин с возможностью уточнения параметров размещения рудных тел и залежей по данным геофизических исследований и эксплуатационной разведки [1, 3].

Процесс создания геологических моделей состоит из нескольких этапов и в зависимости от объекта моделирования (вид полезного ископаемого, структура, топология, густота разведочной сети) может несколько изменяться.

Общая структура процесса создания трехмерных геологических моделей приведена на рис. 1[5]. <span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";">Он состоит из следующих этапов:

-<span style=«font: 7pt „Times New Roman“;»>    

разработка структуры базы данных для хранения первичной информации по данным геологической разведки;

-<span style=«font: 7pt „Times New Roman“;»>    

наполнение базы информацией геологического и геофизического опробования;

-<span style=«font: 7pt „Times New Roman“;»>    

статистический анализ первичных геологических данных, исправление ошибок, группировка данных, заверка базы, выявление закономерностей;

-<span style=«font: 7pt „Times New Roman“;»>    

построение скважин в пространстве модели, группировка по профилям;

-<span style=«font: 7pt „Times New Roman“;»>    

выделение и оконтуривание рудных и нерудных интервалов по стратиграфическому принципу, уточнение интервалов по значениям бортового содержания (интерпретация геологических данных);

-<span style=«font: 7pt „Times New Roman“;»>    

уточнение границ пространственного размещения пород, с учетом тектонических нарушений, а также за данными геофизических исследований (сейсмика, гравиметрия, электроразведка);

-<span style=«font: 7pt „Times New Roman“;»>    

каркасное моделирование месторождения (выделение рудных тел и пород сопутствующей вскрыши, моделирование пластов, аномалий, ловушек и пр.);

-<span style=«font: 7pt „Times New Roman“;»>    

создание пустых блочных моделей;

-<span style=«font: 7pt „Times New Roman“;»>    

геостатистическийанализ данных разведки, вариография, определение законов пространственной изменчивости геологических характеристик компонентов;

-<span style=«font: 7pt „Times New Roman“;»>    

моделирование содержания компонентов математическими методами: ближайшего соседа (полигональный метод), обратных расстояний в степени (IDW), крайгинга (в модификациях) и др.;

-<span style=«font: 7pt „Times New Roman“;»>    

моделирование гидродинамических систем, расчет массопереноса, загрязненности, химического состава и пр.

-<span style=«font: 7pt „Times New Roman“;»>    

уточнение контуров распространения пород в месторождении по заданным кондициям.

/>

<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";">Рис. 1 – Схема формирования цифровых моделей месторождений с использованием ГИС K-MINE

<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";"> 

Последовательность формирования моделей месторождений различных видов полезных ископаемых имеет существенные отличия на этапе интерпретации данных разведки. Во всех остальных аспектах методика моделирования практически идентична и может лишь незначительно меняться.

Аналогично, для месторождений, которые уже находятся в эксплуатации, моделирование может несколько отличаться от вышеприведенного. Для них, как правило, уже создан и ведется набор горно-графической документации (планы, разрезы, карты) касательно контуров распространения пород в месторождении, уточненных по результатам эксплуатационной разведки, опробований и фактической отработки. Поэтому для моделирования контуров таких рудных тел и пород вскрыши используются уточненные графические данные. На этапе подготовки первичных данных учитывается изменение контуров распространения разновидностей на границе между текущим положением горных работ и конфигурацией месторождения в разведочных контурах.

Для работы с данными геологического опробования предусмотрен комплекс процедур. Для накопления геологических данных используется центральная база данных (рис.2)[5]. Доступ к данным осуществляется по технологии клиент-сервер,что позволяет распределить работу по созданию, наполнению и анализу данных между несколькими операторами.

 

/>

<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";">Рис. 2 – Центральная база данных геологического опробования скважин

 

Система содержит процедуры для разработки структуры базы данных, настройки связей таблиц, реализации реляционных отношений. Это позволяет выполнить настройку базы для месторождений любых видов полезных ископаемых и хранить в базе данных произвольные наборы семантической и фактографической информации о скважинах и данных разведки.

 

Моделирование месторождений рудных полезных ископаемых

 

Одной из основных особенностей формирования и ведения базы разведочных скважин для месторождений рудных полезных ископаемых является наличие механизма усреднения интервалов первичного геологического опробования. База данных содержит средства структурной фильтрации по совокупности показателей, триггеров, вычисляемых полей (математические, статистические и логические функции), статистического анализа, построения графиков. С помощью аппарата математической статистики определяют правильность ввода первичных данных, а также наличие смешанных популяций содержания, бортовое содержание полезного компонента в руде. Также этот аппарат позволяет выявить закономерности распределения содержания в выборке для оценки возможности использования различных методов и способов интерполяции распределения значений в пространстве.

Для выполнения интерпретации геологических данных в скважинах используются стратиграфические и литологические индексы пород, а также данные опробования (химическое или физико-технологическое). Оконтуривание зон минерализации выполняется по значениям бортового содержания полезного компонента. В результате интерпретации создаются замкнутые контуры, которые описывают минеральные разновидности и породы (рис.3) [5].

 

/>

<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";">Рис. 3 – Интерпретация рудных тел по данным разведочных скважин для одного разведочного профиля

 

Подобным образом выполняется оконтуривание рудных тел для всех геологических профилей. После интерпретации данных они загружаются в трехмерное пространство для проверки правильности построения и увязки (рис. 4.) [5].

 

/>

Рис. 4 – Интерпретация рудных тел по разведочным профилям

 

Следующим этапом моделирования является создание каркасных моделей. Они строятся для рудных тел, для минеральных разновидностей в контурах рудных тел и разновидностей пород вскрыши (пустых пород). При создании каркасов используются различные алгоритмы связывания граней каркасных фигур [2], а также ограничения на распространение каркасов на участках с различной конфигурацией (рис.5.)[5].Каркасы подвергаются детальной проверке, что обеспечивает правильность триангуляции и отсутствие ошибок в моделях.

 

/>

<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";">Рис. 5 – Результат каркасного моделирования месторождения

 

Для месторождений рудных полезных ископаемых при уточнении контуров простирания рудных тел и оценки запасов используется блочное моделирования с интерполяцией содержания компонентов. Если классический статистический анализ дает четко ограниченные популяции и закон распределения выборки близкий к нормальному или со смещением, то для моделирования различных геологических величин в пространстве модели, ограниченному каркасами используется геостатистический анализ.

В системе присутствует инструментарий для выполнения такого анализа. Он включает построение и моделирование вариограмм. Последовательность действий при их создании и расчете классическая. Первоначально выполняется построение всенаправленной вариограммы. На ее основе выполняется построение розы направленных вариограмм, из которой, в свою очередь, определяется направление максимальной непрерывности. Строится роза вертикальных вариограмм в плоскости максимальной непрерывности и определяется угол ее падения. Далее определяются углы и азимуты падения основных осей пространственной анизотропии минерализации (рис. 6.)[5].

 

/>

Рис. 6 – Построение вариограмм для определения пространственной анизотропии минерализации

 

По данным вариограмм для каждого направления по заданной модели (линейная, экспоненциальная, логарифмическая или сферическая) формируются соответствующие модели интерполяции значений содержания (учет эффекта самородком, пороговые значения и интервалы влияния для каждой структуры).

Завершающим этапом для создания моделей месторождений руд является блочное моделирование. Этот процесс заключается в создании пустых блочных моделей, ограниченных каркасами; интерполяция значений содержания компонентов на базе установленного закона распределения и уточнение контуров пород по заданным кондициями.

При моделировании распределения компонентов учитывается большое число факторов: характер изменчивости геологических характеристик, структура и морфология месторождения, густота и равномерность разведочной сети. В связи с этим используются различные методы пространственной интерполяции: полигональный, обратных расстояний в степени IDW, крайгинга (обычный, индикативный, полииндикативный) [4]. После формирования блочной структуры выполняют корректировку каркасных моделей путем исключения областей с некондиционными породами (рис. 7.)[5].

 

/>

 

<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";">Рис. 7 – Блочная модель месторождения для различных видов полезного компонента

 

Сформированная трехмерная модель месторождения в дальнейшем может быть использована для подсчета запасов месторождения или его участков, геолого-экономической оценке, задачах календарного планирования и определения экономически целесообразных контуров отработки.

С помощью ГИС K-MINEв настоящее время выполнено моделирование месторождений железистых кварцитов, богатых железных руд, бурых железняков, коренных титановых руд, урановых руд, месторождений золота и марганца.

Моделирование месторождений нерудных полезных ископаемых

Месторождения нерудных полезных ископаемых характеризуются широким многообразием. ГИС K-MINE нашла свое применение при моделировании месторождений гранитов, огнеупорных и тугоплавких глин, кварцевых песков, мела, известняков, доломитов, каолинов, сырья для кирпичной промышленности, строительных русловых песков и др.

При формировании моделей месторождений нерудных полезных ископаемых используются подходы аналогичные и для месторождений руд. Однако специфика каждого вида сырья вносит свои коррективы. Так, для гранитов, очень важным является четкое определение зон выветривания и контактов пород, радиологические показатели и трещиноватость массива; для огнеупорных глин и каолинов – пространственная изменчивость мощности пласта и разделение глин на сорта по химическим показателям опробования для дальнейшей селективной добычи; для известняков и доломитов – точное определение зон выветривания и карстообразования и т.д.

Естественно, что многообразие нерудных полезных ископаемых накладывает отпечаток на функциональность программного обеспечения. В модуле моделирования месторождений предусмотрены процедуры геометризации залежей, пластов, тел, которые имеют характерный вид залегания для различных видов полезных ископаемых.

В составе модуля геологического моделирования для нерудных полезных ископаемых интегрирован блок интерпретации данных в разведочных профилях. Блок содержит набор функций для построения геологических разрезов. Среди них функции геометрического построения с моделированием пород по чередованию сверху вниз, снизу вверх, по мощности пород, автовыбор, моноклинально с возможностью восстановления скважин по глубине по средним значениям мощности слоя и т.д. (рис. 8)[5].

а)/>

б)/>

Рис. 8 – Построение геологических разрезов разными способами:

<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";">а) пластовые месторождения огнеупорных глин, режим моделирования «автовыбор»; б) месторождение известняков, режим моделирования «моноклинальный»

Для получения точной картины при моделировании месторождения, интерпретация разрезами может быть выполнена между произвольными парами скважин в пространстве. При этом создаваемые контуры сразу же разносятся и группируются по слоям, что позволяет использовать их для последующего моделирования объемных фигур – каркасов (рис. 9)[5].

Для многих месторождений нерудных полезных ископаемых геометризация недр с помощью каркасов является завершающим шагом моделирования месторождения. Каркас является основным элементом для расчета объемов, создания погоризонтных планов, построения геологических разрезов в произвольном направлении. Использование блочных структур для подобных структур малопригодно в связи с невыдержанностью мощностей полезных ископаемых, повышенными требованиями к точности подсчета по моделям.

/>

Рис. 9 – Структурирование интерпретированных данных при построении геологических разрезов

 

Поэтому, для решения технологических задач используются комбинированные каркасные модели, совмещенные со скважинами. При этом количественные показатели пород рассчитываются по каркасам, а качественные показатели рассчитываются динамически по данным скважин, ограниченных каркасными моделями (рис. 10)[5].

 

/>

Рис. 10 – Каркасная модель пластового месторождения огнеупорных глин

 

Моделирование месторождений углеводородов

Процессы моделирование месторождений углеводородов: каменного угля, а в особенности нефти и газа, несколько отличаются от месторождений твердых полезных ископаемых.

Так, если месторождения каменного угля имеют пластовую структуру, и для их моделирования используется математический аппарат пластовых месторождений, то модели месторождений нефти и газа рассматриваются как динамические системы с изменяющимися во времени и пространстве параметрами.

Месторождения углей характеризуются параметрами пространственной изменчивости мощности пластов, характеристик, сортов и марок углей. При их моделировании используется подходы характерные, например, месторождениям огнеупорных и тугоплавких глин, каолинов. То есть, первоосновой для формирования моделей являются скважины детальной и прочих разведок, которые бурятся с поверхности, а также эксплуатационные скважины, буримые с горизонтов.

В состав модуля геологического моделирования интегрирован блок интерпретации данных в разведочных профилях. Блок содержит набор функций для построения геологических разрезов. Среди них функции геометрического построения с моделированием пород по чередованию сверху вниз, снизу вверх, по мощности пород, автовыбор, моноклинально с возможностью восстановления скважин по глубине по средним значениям мощности слоя и т.д.

Для получения точной картины при моделировании месторождения, интерпретация разрезами может быть выполнена между произвольными парами скважин в пространстве. При этом создаваемые контуры сразу же разносятся и группируются по слоям, что позволяет использовать их для последующего моделирования объемных фигур – каркасов (рис. 11)[5].

Поиски и разведка месторождений нефти и газа в последние годы столкнулись<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";"> со значительными трудностями. Объектами изучения становятся все более сложные месторождения, залегающие на больших глубинах и весьма удаленные от районов потребления сырья. Затраты на проведение геологоразведочных работ непрерывно возрастают, что существенно повышает величину риска принимаемых решений.

Традиционные методы и приемы поисков и разведки, основой которых служил метод «проб и ошибок», становятся все менее эффективными. При ведении геологоразведочных работ в настоящее время необходимо не только учитывать накопленный многолетний опыт, но и решать целый ряд геолого-экономических задач, прибегая к построению различного рода моделей. Существенно повысить качество принимаемых решений, а тем самым и эффективность геологоразведочных работ, можно только за счет внедрения интегрированных компьютерных технологий.

 

/>

<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";">Рис 11 – Трехмерная модель угольного месторождения, совмещенная с горными работами

Основой создания геологических моделей для месторождений нефти и газа являются данные разведочных скважин, геофизических исследований территорий (сейсмические, гравиметрические, магнитные, электрические и пр.), проникаемости коллекторов, параметры неоднородности и связности пород и др. Особенностью моделирования месторождений нефти и газа является их недостаточно высокая изученность из-за больших площадей месторождений, большая глубина, и в связи с этим, острая нехватка разведочных данных, полученных по геологическим<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";"> скважинам.

При моделировании месторождений нефти и газа используются математический аппарат пространственной интерпретации, а также геометризации пространственной изменчивости геологических признаков. Результатом моделирования месторождений углеводородного сырья в ГИС
K-MINE являются статические каркасные модели пластов, ловушек и подсчета запасов, а также гидродинамические модели перетоков.

На рис. 12 приведена статическая трехмерная геологическая модель нефтегазоконденсатного месторождения [5].

/>

<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";">Рис. 12 – Трехмерная геологическая модель нефтегазоконденсатного месторождения

 

Как показывает опыт – ГИС K-MINE является современной системой, которая может применяться для решения полного спектра задач при моделировании месторождений полезных ископаемых различного вида. Математический аппарат системы постоянно совершенствуется, пополняется новыми процедурами и функциями пространственного моделирования систем. В ближайших перспективах развития системы является возможность использования данных дистанционного зондирования при поиске и разведке полезных ископаемых.

<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";">1.    

Т. Кормен. Алгоритмы: Построение и анализ / Т. Кормен, Ч. Лейзерсон, Р. Ривест. –М.: МЦНМО. – 2001. – 960 с.

<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";">2.    

М. Давид. Геостатистические методы при оценке запасов руд: Пер. с англ. / М. Давид. – Л.: «Недра». – 1980. – 360 с.

<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";" lang=«EN-US»>3.<span style=«font: 7pt „Times New Roman“;»>    

Groshong<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";" lang=«EN-US»> R<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";">. H<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";">., Jr<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";">. 3D<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";" lang=«EN-US»> structural<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";" lang=«EN-US»> geology<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";">: a<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";" lang=«EN-US»> practical<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";" lang=«EN-US»> guide<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";" lang=«EN-US»> to<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";" lang=«EN-US»> surface<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";" lang=«EN-US»> and<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";" lang=«EN-US»> subsurface<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";" lang=«EN-US»> map<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";" lang=«EN-US»> interpretation<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";" lang=«EN-US»> / Groshong<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";" lang=«EN-US»> R<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";">. H<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";">., Jr<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif";">. – Berlin: SpringerVerlag. – 1999. – 324 p.

<span style=«font-size: 14pt; line-height: 150%; font-family: „Times New Roman“,»serif"; letter-spacing: 0.05pt;">4.    

Ю.Е. Капутин. Горные компьютерные технологии и геостатистика / Ю.Е. Капутин. – СПб.: Недра. – 2002. – 424 с.

5.     Автоматизация горных работ c ГИС K-MINE. – Режим доступа: URL: <spa

еще рефераты
Еще работы по геологии