автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Информационная технология обработки неоднородных данных о состоянии массива горных пород

На правах рукописи

КОНКИН ЕВГЕНИЙ АНАТОЛЬЕВИЧ

ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ОБРАБОТКИ НЕОДНОРОДНЫХ ДАННЫХ О СОСТОЯНИИ МАССИВА ГОРНЫХ

ПОРОД

Специальность

05.13.01 - «Системный анализ, управление и обработка информации

(промышленность)»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

«-•и о х ГТ4 1

Москва 2007

003177417

Работа выполнена в Московском государственном горном университете

(МГГУ)

Научный руководитель доктор технических наук

Шек Валерий Михайлович

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

Певзнер Леонид Давидович,

(Московский государственный горный университет)

кандидат технических наук, доцент Колыбанов Кирилл Юрьевич

(Московская государственная академия тонкой химической технологии им МВ Ломоносова)

Ведущая организация Федеральное государственное унитарное предприятие «Проектно-конструкторский и научно-исследовательский институт по автоматизации угольной промышленности» (ФГУП «Гипроуглеавтоматизация»)

Защита состоится 25 декабря 2007 года в 13 часов на заседании диссертационного совета Д 212 128.07 в Московском государственном горном университете (Ml 1 У) по адресу 119991, Москва, Ленинский проспект, 6

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГГУ

Реферат разослан 23 ноября 2007 года.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 212 128.07, проф , д т н

В В Куприянов

ОБЩ АЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность работы. В настоящее время в России ежегодно добывается более 300 млн тонн угля Решение технологических и инженерных задач горных предприятий с использованием компьютерных моделей месторождений полезных ископаемых значительно увеличивает темпы рбста производительности и способствует обеспечению требуемой безопасности ведения горных работ Огромное количество используемых при этом топо1рафиче-ских, геологических и производственно-технологических данных, характеризующих условия и характер функционирования горных предприятий, значительно усложняет задачи выбора оптимальных решений Для решения таких задач необходим системный пространственный анализ разнородной распределенной информации о состоянии массива горных пород месторождения полезных ископаемых Такой анализ должен проводиться с использованием компьютерных методик обработки горнопромышленных данных и обеспечивать принятие эффективных управленческих решений Осуществление такой интеграции рациональнее проводить с использованием геоинформационных технологий

Поэтому создание новых технологий обработки пространственно-атрибутивной информации в угледобывающей промышленности и соответствующих компьютерных систем на их базе является весьма актуальной задачей

Объектом исследования является информационная технология моделирования горнопромышленных систем

Целью исследования является повышение эффективности управления и безопасности на угледобывающих предприятиях за счет своевременной и качественной обработки пространственно-атрибутивной информации с использованием ГИС-технологий

Идея работы заключается в построении регулярной блочной модели массива горных пород с использованием объектно-ориентированной методологии и совместного использования разнородных знаний и пространственно-атрибутивных данных в рамках единой системы

Основные научные положения, разработанные соискателем, и их новизна:

1 Создана информационная технология обработки неоднородных данных о состоянии массива горных пород применительно к угледобывающим

предприятиям, отличающаяся системным единством используемых методов и средств,

2 Предложен метод формирования иерархических моделей осадочных месторождений с применением ГИС-технологий, позволяющий осуществлять качественное и количественное описание массива горных пород на базе регулярных адаптированных блоков (призм) с недостижимой ранее точностью,

3 Разработаны классификация типов шестигранных призм блочной дискретной модели и на ее основе метод построения участков месторождения с тектоническими нарушениями и расщепляющимися пластами, позволяющие проводить геомодельное описание массивов горных пород сложных месторождений полезных ископаемых,

4 Создан алгоритм индексации породных слоев и слоев угольных пластов, позволяющий автоматизированно разметить произвольные участки углепородного массива для последующего микроанализа отдельных, произвольно выбираемых частей месторождения полезных ископаемых

Достоверность научных положений, сформулированных в диссертации, подтверждается корректным использованием методов системного анализа и сопоставимостью результатов тестовых модельных расчетов и практического использования разработанных методов и алгоритмов обработки неоднородной информации

Построение моделей с использованием разработанного метода повышает точность результатов расчетов на 8% по сравнению с традиционными методами моделирования

Научная значимость работы заключается в разработке моделей, методов и алгоритмов обработки пространственно-атрибутивной информации на базе объектно-ориентированной методологии, позволяющих осуществлять компьютерное моделирование сложных горнопромышленных систем с недостижимой ранее точностью

Методы исследований. В работе использованы методы системного анализа, объектно-ориентированной методологии, теории вероятностей и математической статистики, ГИС-методы пространственного анализа

Практическая значимость работы состоит в разработке технологии, моделей, методов и алгоритмов обработки динамической пространственно-атрибутивной информации по горно-геологическим и горно-

технологическим объектам нескольких уровней иерархии горнопромышленных систем

Апробация работы. Основное содержание работы и ее отдельные положения докладывались на семинарах «Недели горняка» каф АСУ МГГУ (г Москва, 2004-2007 гг ), на «Семинаре молодых ученых, специалистов, аспирантов, студентов» (г Новокузнецк, ОАО «Промгаз», 2005 г ) и на Всероссийской выставке научно-технического творчества молодежи «НТТМ» (Москва, 2005-2006 гг )

Реализация результатов работы Разработанные модели и алгоритмы обработки геоинформации использованы при создании цифровых моделей Воркутского, Черемховского каменноугольных месторождений Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 работ Струкзура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 70 наименований, содержит 43 рисунка и 7 таблиц

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Проблеме математического моделирования месторождений полезных ископаемых посвящено большое количество исследований отечественных и зарубежных ученых акад В В Ржевского, Ю П Астафьева, Д Г Букейхано-ва, А С Давидковича, В В Ершова, В В Квитки, И Б Табакмана, В С Хохрякова, С Д Коробова, В M Аленичева, Я С Кима, M Т Pana, F J Gauthier, R G Grey, H Lerchs, IF Grossmann, M P Lipkewich, L Borgmann, T Chen, RH Robinson, NB Prenn,J Wittle и др

В первой главе проводится обзор существующих теоретических исследований и практических разработок в области моделирования месторождений полезных ископаемых Наряду с этим рассматриваются закономерности генезиса угольных месторождений и возможность их учета при построении геоинформационных моделей

Уровень информатизации в горном деле за последние 30 лет значительно повысился Это привело к изменению самого характера деятельности горных компаний, а также к закономерному росту их производительности

Однако угледобывающие предприятия России пока слабо оснащены подобными средствами автоматизации Проведенный анализ показал, что только 61% предприятий используют компьютерные комплексы для обработки

пространственных данных (описания угольных пластов и систем горных выработок.

В основном это программное обеспечение чертежно-графического характера для создания и ведения горно-графической документации. Наибольшей популярностью пользуются CAD-овские системы (рис. I) (AutoCAD и его производные), чуть менее популярны САПР MicroStation и др. ГИС-системы используются крайне редко и, как правило, на экспериментальном уровне при постоянной поддержке и адаптации разработчиков. Следовательно, в качестве рабочих моделей горных объектов преобладают плоские двумерные (планы и разрезы), что ограничивает возможность представления и восприятия истинного положения геологических и горнотехнических объектов, а значит, затрудняет принятия эффективных инженерно-технических решений.

■ AutoCAD S Bentley MicroStation В Digitals/Delta

□ «ТИС ИнГео» В CAMARA

□ Прочие (Компас, Credo)

Рис. 1 - Количество программных средств автоматизации, используемых на подземных угледобывающих предприятиях РФ Для определения степени влияния автоматизации процессов обработки пространственных данных на работу предприятий была сформирована выборка шахт, осуществляющих устойчивую добычу угля на протяжении последних 10 лет, и проведен анализ изменения их производительности в период с 2000 по 2005 гг.

Обзор развития существующих информационных технологий в области горного дела и состояния информационного обеспечения угледобывающей отрасли РФ показал, что использование геоинформационных и автоматизированных систем управления горными работами наиболее эффективно в области работы с пространственно-распределенными геоданными. Но сущест-

вуюгцие системы не решают весь спектр задач горного предприятия такого рода, являются узко специализированными и мало адаптированы для использования в условиях, регламентированных российскими стандартами Поэтому сделан вывод о необходимости разработки новых методов обработки пространственно-атрибутивной информации для использования, в первую очередь, на российских угледобывающих предприятиях и создании на их основе технологии обработки разнородной многоуровневой геоинформации в иерархических горнопромышленных системах

Во втором разделе проводятся теоретические и практические исследования по разработке информационной технологии обработки разнородных данных в угледобывающей отрасли и созданию метода формирования блочных информационных моделей осадочных месторождений

Задача обработки пространственно-распределенных данных в иерархических системах является предметом многочисленных исследований Наиболее значительный вклад в развитие методов ее решения внесли Пучков Л А, Потресов Д К , Федунец Н И, Бахвалов Л А, Шек В М, Богомолов С Н, Бычков И В , Гутштейн М И, Гиршгорн С А, Морозова В В , Погребнов Н Н, Скотаренко С С , Самборская А П, Ткаченко В В , Трощенко В В , Ша-ев А, Улисков Е А и др В работах перечисленных авторов были построены теоретические основы разработки информационных систем и принципов обработки и интеграции распределенной информации

Разработанная информационная технология создания объемной пространственно-атрибутивной модели недр угледобывающего предприятия приведена на рис 2 Создаваемые модели предназначены для системного анализа состояния разрабатываемого участка недр, возникающих при ведении горных работ ситуаций и поиска эффективных управляющих решений путем моделирования вариантов их развития

Предлагаемая технология позволяет обрабатывать

• пространственные объемные данные с учетом их изменения во времени,

• количественные и качественные геологические данные, горнотехнологаческие и организационно-экономические параметры

Ее общая технологическая схема, поддерживаемая соответствующими программными средствами, может быть представлена в виде набора обобщенных функций (функциональных групп), среди которых следует выделить

-о

метод регулярных блоков

м

L метод описания геологоразведочных скважин, получения и обработки проб горных пород и ПИ

С

метод хранения и обработки данных по геометрии объектов

классификаторы кондиций крайгинг

геолог стратифицированиеслоев уг пластов тектоническое описание месторождения, газоносность пластов

геологическое описание толщи мест-я химические и физико-механические пробы гидрогеологические данные, тектоника, крайгинг

клиент-серверные технологии, СУБД,

ГИС технологии

ГИС технологии С АО-мет оды, ЗР-моделиро ванне, методы подсчета запасовПИ классификаторы подсчта запасов и отображения их движения

горная технологическая документация, методы создания и правила оформления выходных документов системы

Рис 2 — Схема архитектуры информационной технологии обработки разнородных данных

в угледобывающей отрасли 1. Ввод, редактирование и. хранение данных. Сюда входит аналого-цифровое преобразование данных (местоположение скважин, их литологический разрез, качественные и количественные характеристики угольных и породных интервалов), а также импорт готовых цифровых данных, контроль ошибок и общая оценка качества получаемой цифровой модели Ведение БД атрибутивной информации

2. Построение основания модели. Пространственная разметка области построения модели в необходимой системе координат, метод создания и нумерации многоугольников основания

3. Индексация призм, слоев, пластов. В данный раздел входят метод размещения и индексации шестигранных призм, способ индексации свит и страт, а также разработанный на их основе алгоритм индексации слоев и пластов (угольных и породных)

4. Создание граничных контуров (моделирование на плоскости). Включает метод создания векторных пространственных геообъектов, наложение, слияние и удаление полигонов, а также импорт векторных объектов, их корректировку и хранение в базе данных. Создание возможности совместного использования пространственных моделей растровых и векторных данных Графическое совмещение растровых и векторных слоев данных

5. Расчет угольных пластов (геомоделирование). Одна из базовых функциональных групп данной технологии Включает в себя построение и использование моделей пространственных объектов (угольных пластов и пропластков), обработку атрибутивных данных по отдельным призмам и их совокупностям, их взаимосвязей и динамики процессов (математако-статистический анализ пространственных размещений, межслойный корреляционный анализ взаимосвязей объектов и т п)

6. Расчет породных слоев (геомоделирование). Построение и использование моделей пространственных объектов (породных слоев и тел) и включенных в них атрибутивных данных по отдельным призмам и их совокупностям, описание их взаимосвязей, динамики процессов (математико-статистический анализ пространственных размещений, межслойный корреляционный анализ взаимосвязей объектов и т п )

7. Хранение и актуализация информации. Полученная цифровая модель может существовать, храниться и обрабатываться в рамках определенных моделей (представлений) Данная область технологии включает методы архивации и резервного копирования, динамической актуализации модели, а также методы подготовки данных для вариантных модельных расчетов

8. Проведение модельных расчетов. Эта наиболее широкая и разносторонняя область технологии включает создание и обработку плоских цифровых моделей (геологический разрезов и планов), расчет производных характеристик изолиний (поверхности, мощности, содержания итд), построение трехмерных изображений представления участков горного массива, вы-

числение объемов полезного ископаемого и вмещающих пород на определенном участке Сюда же относятся методы моделирования горнотехнологических процессов в рамках динамически развивающихся геомоделей

9. Вывод данных (Формирование табличных отчетов и выходной графической документации). Генерация отчетов, документирование результатов в текстовой, графической, табличной формах с использованием различных методов и периферийных устройств, экспорт данных Основным инструментом, с помощью которого реализуется данная технология, является программный комплекс «Недра»1, созданный при непосредственном участии автора Технология является открытой системой, базовый набор ее функций может быть значительно расширен, за счет применения экспертных систем и баз знаний, нейросетевых методов и методов искусственного интеллекта

Важным элементом этой технологии является метод формирования иерархических геоинформационных моделей осадочных месторождений, позволяющий, осуществлять качественное и количественное описание массива горных пород с недостижимой ранее точностью на базе регулярных адаптированных блоков (призм) Блок-схема алгоритма реализации метода приведена на рис 3 Он разработан на основании анализа условий генезиса осадочных (угольных) месторождений, основным принципом которого является строго очередное напластование одного типа слоев пород на слои других типов

Здесь объекты модели соответствуют объектно-ориентированной методологии, создаются и взаимодействуют строго в соответствии с установленной иерархиеи Это позволяет рассматривать не только основные объекты (угольные и породные пласты), но и подчиненные (угольные слои и прослои вмещающих пород), тем самым моделировать всю угленосную толщу в заданном интервале глубин Получаемые модели воспроизводят структуру, форму и описание каждого угольного или породного слоя и позволяют рассчитывать основные показатели планируемых или проводимых горных работ Таким образом, данный метод позволяет моделировать отработку угольного месторождения максимально приближенно к реальности и, следова-

Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2006613 0041

8

тельно, адекватно решать на ее базе все технологические, экологические и экономические задачи горного производства

Рис 3 - Блок-схема алгоритма построения блочной регулярной геоинформационной модели

Массив горных пород не является однородной средой Он представлен многочисленным наслоением различных пород Поэтому при решении задач моделирования геологического массива его необходимо сначала разбивать на отдельные слои, а затем каждый слой на отдельные регулярные блоки, которые в свою очередь должны максимально заполнять моделируемый объем (геологическое тело) В качестве элементарного объекта (блока) модели принята - шестигранная призма2, основания которой лежат на поверхностях почвы и кровли моделируемого слоя Разбиение геологического тела на блоки такой формы позволяет наиболее точно представить его геометрическую форму при минимальных количествах создаваемых блоков и затратах времени на математические расчеты при решении производственных задач

Блок «Ввод данных» подразумевает сведение всех данных геологоразведочных скважин в единую БД Обобщающий объект «Скважина» содержит стратиграфические данные скважинного бурения и геофизических исследо-

3 Патент № 2130548 Пучков Л А, Шек В М Способ определения количества полезного ископаемого в массиве горных пород

ваний. Она определяется координатами X, У, Ъ ее устья и инклинометрией. Каждому стратиграфическому слою присваиваются индивидуальные свойст-

Архитектура объемной модели участка месторождения представляет собой совокупность пространственных объектов (элементарных шестигранных призм), вертикальные группы которых имеют одну общую проекцию на специальное основание («подложку»).

После создания основания модели производится индексация стратиграфических отметок геологоразведочных скважин и построение регулярных столбцов шестигранных призм (рис. 4).

Скв. 2

Рис. 4 - Цитологический разрез столбцов призм Все призмы имеют строгую пространственную ориентацию, атрибутивное описание, номер и индекс слоя, к которому каждая из них принадлежит. При создании призм с помощью метода модифицированного крайгинга вычисляются все ее параметры, отображающие свойства данного элементарного объема массива горных пород.

Данный метод математического моделирования, позволяет интерполировать имеющиеся разведочные данные по скважинам в элементарные блоки массива горных пород.

Если среднее взвешенное содержание компонента рассчитывается как Р=т/а, где т - мощность геологического тела, а - шаг сети, то среднее содержание Zi в оцениваемом блоке рассчитывается по следующей формуле крайгинга:

2* = (1-Л-/и)и + ЯЗ + цги, (1)

где и - содерж компонента в центральной (ближайшей) скважине А, о — среднее содержание во всех имеющихся скважинах ореола В, со - среднее содержание во всех имеющихся скважинах ореола С Асимптотические формулы коэффициентов крайганга к и /< в условиях модели Де Вийса для случая, когда имеются центральная и все скважины обоих окружающих ее ореодов, при малых значениях (имеют вид

(0,4277 - 1п 0(0,5173--1л Г)

л =-н4-. (2)

0,9121-1,47391п/ + —1пгГ 16

(0,4277 - 1п 0(0,0841 - - 1п /)

м =-4--(3)

0,9121-1,47391пг + —1п21 16

Дисперсия крайганга составит

—оЛ =0,17771п*-(Л-)Ц)(0,4277-1пО, (4)

За

В большинстве случаев при нерегулярном, но достаточно равномерном расположении разведочных данных используется случайный крайгинг

Так как число внешних по отношению к блоку Р( проб велико в сравнении с числом проб, отобранных вблизи блока, то с допустимой точностью можно считать, что величина У представляет собой истинное среднее значение параметра (содержание) во всем теле полезного ископаемого без блока Р1 Кроме того, общее содержанием по месторождению определяется с большей точностью, чем содержание Zl в блоке Р1г и его можно отождествить с содержанием всех внешних проб, то есть У=М и принять в качестве оценки содержания выражение

2* = ЯХ + (1-Х)М (1 = и) (5)

Приняв (6)

имеем 0(г,*-г)=<Ггг+Х2а'1г2Л.агХ, (7)

где /- количество элементарных блоков,

&2г и «г2*- дисперсия содержаний 2,иХ(в пределах тела ПИ; о^(- коэффициент ковариации.

Поскольку пробы в пределах блока Р1 размещены случайно, и сам блок размещен в геологическом теле случайно, то ковариация <ты равна дисперсии >т2г и, следовательно,

В{2 * -2) = а] + Я2сг2х - 2Яаг2

(8)

Оптимальное значение X и соответствующая минимальная величина

Разработанные методы и алгоритмы позволяют осуществлять структурно-параметрический синтез объемного содержания рассматриваемого участка месторождения ПИ с идентификацией каждого элементарного блока этой сложной системы

Моделирование угольных пластов и расчет атрибутивных характеристик может осуществляться как интегрально для всей их мощности, так и индивидуально для каждого слоя пласта в отдельности Это позволяет более обоснованно и точно вести подсчет запасов ПИ, прогнозировать и управлять качеством добываемого сырья, а также принимать решения о проведении селективной добычи

Аналогичными методами производится последовательный расчет породных слоев междупластия путем напластования их друг на друга Как правило, в одну серию моделируются все породные пласты (слои), настилающие (лежащие выше) определенный угольный пласт

На основе компьютерных методов формирования геоинформационных моделей осадочных месторождений обеспечивается визуальное представление конфигурации участка месторождения с трансформацией и анализом информации Это позволяет дать общую и частную оценки запасов полезного ископаемого, а также является информационной осповой решения задач системного анализа ситуаций и вариантов при проектировании и планировании горных работ, прогнозировании формирования выработанного пространства, миграции шахтных газов и т д

В третьей главе разработана классификация усеченных шестигранных призм по пространственному признаку, и в соответствии с данной классификацией разработаны методы идентификации элементарных блоков моделирования и состоящих из них сложных геологических объектов пластовых

дисперсии крайгинга «г2* равны

(9)

(10)

(угольных) месторождений, в частности тектонических нарушений и расщеплений угольных пластов.

Объект «Призма» рассматривается с двух позиций. Во-первых, как элементарный геометрический объект, из которых складывается полная структура горного массива как сложной системы, а во-вторых, как объект, представляющий информационные параметры участков разных геологических слоев.

Классификационные элементы:

1. Полная шестигранная призма.

Данный объект в модели месторождения является основополагающим. Для каждой такой призмы модели в БД хранится идентифицированная атрибутивная информация по соответствующему угольному или породном)' слою (пласту).

2. Призма, усеченная пологой наклонной плоскостью (рис. 5)

Призмы такого рода используются в местах выклинивания пластов (слоев) и небольших геологических нарушений. Здесь составная полная геометрическая призма содержит в себе одновременно информацию по нескольким слоям горного массива.

Случай геологического нарушения осложнен тем, что при рассечении слоя, происходит сдвижение одного «информационного осколка» относительно другого по плоскости скольжения.

Рис. 5 - Призма, усеченная наклонной плоскостью

3. Призма, усеченная вертикальной (круто наклонной) плоскостью (рис. 6)

Рис. 6 - Призма, усеченная вертикальной плоскостью

Данный вид усеченных призм является частньм случаем предыдущего вида. Как правило, они располагаются по краю слоя, и образуются путем отсечения от целой призмы каким-либо контуром. В информационном отношении только лишь одна из частей будет востребована в модели, другая останется пустой.

На рис. 7 приведен пример геометрического взаиморасположения призм левой и правой частей модели. Очевидно, что рассчитанные граничные призмы с обеих сторон нарушения в модели накладываются друг на друга, проецируясь на один и тот же шестиугольник подложки.

Таким образом, над каждым шестиугольником отстраиваются два столбика с полными и усеченными призмами, расположенными слева/справа (сверху/снизу) относительно друг друга. «Левые» столбики используются при моделировании области слева от нарушения, «правые» - справа.

Так как в описываемой модели каждый слой, вплоть до почвенно-растительного, представляет собой регулярную блочную структуру, то для сохранения сплошности среды необходимо корректно моделировать сложные места в геологическом массиве, используя классификацию призм.

Описывая метод построения разрывных нарушений, следует отметить, что моделируемое месторождение предлагается отстраивать по частям, а границы каждой из них будут определены плоскостями, по которым происходило смещение.

А-А

I ~| - крайние геометрические призмы левой части модели

- крайние геометрические призмы правой части модели * - линия геологического нарушения

Рис. 7 - Геометрический вид граничных призм На следующей схеме (рис. 8) приведен пример разрывного нарушения угольного пласта. Так как построение данного геологического объекта должно осуществляться по частям, то в первую очередь для каждого моделируемого блока необходимо создать собственный контур. Угольный пласт разбивается на составные части, каждая из которых рассчитывается отдельно. Для повышения точности конфигурации и расчетов при экстраполяции, необходимо задать несколько принципиальных точек с координатами на контуре со стороны тектонического нарушения, с целью указания направления его дальнейшего развития. После того, как все угольные пласты данного месторождения построены, через граничные точки контуров разрыва призм автоматически отстраивается триангуляционная (TIN) поверхность, которая в дальнейшем будет служить ограничителем при построении породных слоев (ме-ждупластия).

Таким образом, в геомодели появляется новый тип объектов, так называемый трехмерный контур, то есть контур (полигон), в каждой точке которого имеется возможность задания вертикальной составляющей (Z).

Рис. 8 - Схема построения разрывных тектонических нарушений Метод построения расщепления угольных пластов апробирован на примере Воркутского месторождения, где несколько самостоятельных угольных пластов сначала сливаются в один мощный пласт, а затем вновь расходятся. Рассматривая их с геологической точки зрения, можно сказать, что они представляют собой единую структуру (пласт пи+13+п+п «Мощный»), расслаивающуюся и расщепляющуюся на несколько рукавов (слоев) различной мощности (пласты пи «Четвёртый» и П]4+13+12 «Тройной» и т.д.) (рис. 9).

А [ ~~ " ! ~ ~ ~ IА

{ скв. 1 ; скв. 2 1

—1— ® контур угольного пласта пп-иа-и+и '•» —

I -угольные слои о пачке ' - < -спой песчаника а угольной пачке

3 -спой аргиллита в угольной печке ■ — - -линия расщепления угольного пласта

- -контур угольного пласта

Рис. 9 - Моделирование расщепляющегося угольного пласта как единого геологического объекта

Следовательно, при компьютерном моделировании расщепляющегося угольного пласта как единого геологического объекта индексы его стратиграфических отметок в описаниях геологоразведочных скважин должны быть строго одинаковыми. Линия расщепления рассчитывается автоматически и проходит посредине расстояния (Ь/2) между скважинами, в промежутке между которыми слои угольного пласта расходятся.

С технологической же точки зрения данная угольная система представляет собой три самостоятельных геологических объекта (пласты Пн+13+12+11 «Мощный», пц «Четвёртый» и 1114+13+12 «Тройной».), которые отрабатываются независимо друг от друга (рис.10). Для каждого из трех угольных пластов создается контур и индивидуально устанавливаются геологические индексы. При расчете угольных пластов на промежутке расщепления используются методы экстраполяции в отличие от предыдущего случая, где на всем промежутке моделирования угольного пласта применяются методы интерполяции геологических данных. Экстраполируемые участки угольных пластов создаются по тому же принципу, что и тектонические нарушения. Для того чтобы сомкнуть угольные пласты, выбирают несколько общих точек на контурах, затем им присваиваются вертикальные координаты, что позволяет привести их к одной линии смыкания и образовать слитную структуру.

А

СКВ. 1 контур угольного контур угольного пласта nw+ia+i« Скв 2

пласта nmi2*i3*i4 и контур угольного пласта пи

А-А

ска 1 скв. 2

пласт|пи*1з* з*1ч "Мощный" пласт П12+13+14 "Тройной"

1 -угольные слои в пачке 1 -слой арпшлита а угольной n¡ - «онгур угольного пласта

пласт пи "Четвертый"

] -слсм песчаника з угольной пачке - -лини? рзацепления угольного плат

Рис. 10 - Моделирование расщепляющегося угольного пласта, методом отдельных геологических

объектов

При моделировании расщепляющейся угольной системы методом создания отдельных угольных пластов линия расщепления не привязана жестко к середине расстояния между скважинами и может свободно регулироваться путем перемещения точек пластовых контуров в ту или иную сторону.

Используемые алгоритмы построены с учетом возможности корректировки и принятия решений специалистом (экспертом) в процессе построения модели участка месторождения полезных ископаемых

В четвертой главе описывается алгоритм индексации породных слоев и слоев угольных пластов, который позволяет автоматизированно разметить и наименовать элементарные объекты углепородного массива для последующего микроанализа отдельных, произвольно выбираемых частей месторождения полезных ископаемых

Для построения слоистой информационной геомодели угольного месторождения был разработан метод индексации слоев угольного пласта и породных слоев междупластий Реализация данного метода производится по представленному ниже алгоритму (рис 11)

Основной задачей данного алгоритма является корректная расстановка геологических индексов пластов и прослоев осадочных пород и увязка их между собой при дальнейшем пространственном моделировании стройной структуры геологического массива.

Сущность индекса угольного пласта состоит в описании его геологического возраста Как правило, он имеет обозначение в виде латинской буквы и числа, которые указывают на принадлежность к той или иной геологической свите и очередность данного пласта в промежутке времени формирования свиты По геологическим индексам формируются все слои модели из элементарных блоков в границах заданных контуров (горного отвода, выходов пласта и т д)

Индексация настилающих породных слоев ведется от нижележащего (подстилающего) угольного пласта, поэтому он образуется на основе трех составляющих-

• индекс угольного пласта, над которым залегает описываемый породный слой,

• код породы данного слоя,

• порядковый номер этой породы в настилающей толще

Например, п6_6_1 означает, что это первый слой песчаника над угольным пластом пб

Рис 11 - Обобщенный алгоритм индексации слоев в каждой скважине для моделируемого

участка месторождения Идея данного метода заключается в системном анализе всех скважин моделируемого участка Расстановка геологических индексов в каждой частной скважине осуществляется с учетом расположения индексов слоев в соседних скважинах Этот метод применим как при индексации породных сло-

ев междупластии, так и при индексации слоев угольного пласта сложного строения

Приведенный ниже алгоритм (рис 12) отображает общую последовательность действий при осуществлении индексации породных слоев над угольным пластом п7 до выше лежащего (Блок 3 обобщенного алгоритма)

Блок 1 в первую очередь осуществляет массовый ввод стратиграфических данных по всем геологоразведочным скважинам моделируемого участка Блок 2 производит структурный анализ геологической информации и проверку целостности литолошческой колонки в каждой отдельно взятой скважине

I

Выбор интервала нкдааацг

Нахождения биоесго уотьиав еп си (лачкн)

еиндмоом (лГ)

пореви доюф стоя

добмлаимсичаавубвэоюоуг споя (мню)

яда порадьгвддаето слоя к лардаюага ии»

Добила«» к иидаксу бюоаоге ус споя |т«) номго саде подом споя и порядкового №1 <п7_5_1)

Рис 12 — Алгоритм предварительной индексации слоев

На следующем этапе сотрудниками геологической службы производятся уточнения и корректировка геологических индексов всех угольных пластов

вскрытых скважиной, а также независимая расстановка индексов породных слоев в отдельных скважинах, то есть без учета литологии в соседних скважинах (Блок 3)

Далее производится анализ стратиграфических данных, выявляются крупные тектонические нарушения (если таковые имеются), проводится проверка участков геологического массива на однородность По выявленным границам нарушений моделируемый объем разбивается на участки (районы), и скважины группируются по ним (Блок 4) Для каждого из таких районов отстраивается отдельная «обобщенная» стратиграфическая колонка (Блок 5)

Для автоматизации процесса индексации и более корректной увязки слоев (пластов) между собой разработан следующий алгоритм (рис 13) (Блок 5 обобщенного алгоритма)

Рис 13 - Алгоритм формирования «обобщенной» стратиграфической колонки по 1-тому участку

Автоматизированная индексация слоев в скважинах данного участка месторождения начинается с построения обобщенной литологической колонки, которая включает в себя все слои, встречающиеся на данном участке месторождения

Расстановка индексов осуществляется снизу вверх (рис. 14). На приведенном рисунке показаны участки скважин: «обобщенной» (созданной при анализе рассматриваемого междупластия во всех скважинах) и частных (выбранных случайным образом), и проведена индексация породных слоев между двумя угольными пластами шб и ш7.

Частная Частная Обобщенная

стратиграфическая стратиграфическая стратиграфическая

колонка п колонка п; колонка

Рис. 14 - Формирование стратиграфической колонки обобщенной скважины и нумерация слоев в

конкретных скважинах

Сформировав на основании частных скважин «обобщенную» стратиграфическую колонку и проверив логику напластования слоев, производим их нумерацию в порядке возрастания от 1 до п. Затем по алгоритму (рис. 12) всем слоям присваивается их геологический индекс.

Монотонно возрастающая нумерация слоев предназначена для четкого выстраивания геологической структуры и дальнейшего учета повторяющихся слоев.

После того как все регионы, на которые разбивается месторождение, рассмотрены и «обобщенные» скважины по ним сформированы, синтезируется «обобщенная» колонка для всего месторождения в целом (Блок 7). Это дает возможность проанализировать статистику и наличие основных угольных и породных пластов и их геологических индексов.

Блок 11 метода индексации производит обратную операцию. Путем сравнения «обобщенной» скважины с частными порядковые номера слоев из первой расставляются по аналогии в слоях частных скважин. Этот шаг позволяет по порядковому номеру любого слоя безошибочно определить его геологический индекс. И такое сравнение происходит итеративно от пласта к пласту и от «междупластия» к «междупластию».

Окончательная проверка правильности индексации слоев сводится к построению математической модели угленосной толщи. Таким образом, рас-

считав первоначально угольные пласты, а затем и породные слои междупла-стия, получаем наглядную картину сходимости слоев (рис. 15).

Рис. 15 - Построение геологических разрезов (а - индексация проведена правильно; б -индексация требует доработки)

Представленный рисунок говорит пользователю о том, что на участке месторождения (а) горный массив выстроен корректно и правомерно, вследствие правильной индексации слоев в скважинах. На участке месторождения (б) индексация слоев нуждается в доработке и требует перестроения модели.

Описанные модели, методы и алгоритмы позволяют корректно построить информационную модель сплошной среды (массива горных пород) месторождения полезных ископаемых и динамически настраивать ее на всех этапах существования горнодобывающего предприятия.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящей работе решена важная научно-практическая задача определения системных связей и закономерностей образования и взаимодействия элементарных объектов массива горных пород, разработки методов и алгоритмов обработки информации трехмерной геомодели последнего и принятия с использованием этой модели решений при проектировании и последующем управлении угледобывающими предприятиями.

В ходе создания информационной технологии обработки неоднородных данных в сплошных геологических средах лично автором получены следующие выводы и результаты:

• Обзор существующих теоретических исследований и практических разработок в области автоматизации горных работ показал несовершенство методов обработки пространственно-распределенных геоданных, а также неполноту использования исходной информации и эвристических знаний.

• Разработана и апробирована технология обработки разнородной многоуровневой информации для использования в интегрированных системах управления горнодобывающими предприятиями.

• Разработаны методы и алгоритмы формирования информационных' геомоделей осадочных месторождений, позволяющие осуществлять структурно-параметрический синтез интегральной объемной модели месторождения и решать задачи системного анализа, принятия решений и управления при ведении горных работ на предприятиях угледобывающей отрасли

• Результаты апробации реализованных методов и алгоритмов показали работоспособность и адекватность модели реальным объектам месторождения, что доказывает эффективность разработанной технологии и возможность ее применения в управлении горнопромышленными системами

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1 Конкин Е А., Дранишников П С, Кувашкина Т А Использование ГИС-технологий при подсчете запасов полезного ископаемого // Горный информационно-аналитический бюллетень - M МГГУ - 2004 - №4 - С 171-174

2 Конкин ЕА, Шек ВМ, Дранишников ПС и др Создание объектно-ориентированных моделей месторождений полезных ископаемых // Горный информационно-аналитический бюллетень - M МГТУ - 2005. - №7 -С 218-222

3 Конкин Е А Ввод систематизированной геоинформации при моделировании угольных месторождений // Горный информационно-аналитический бюллетень,-M МГТУ-2006 -№5 -С 197-199

4 Конкин Е А Индексирование угольных и породных пластов и пропласт-ков в объемной геоинформационной модели угольного месторождения // Горный информационно-аналитический бюллетень - M МГГУ - 2007 -№11 -С 239-244

5 Конкин Е А , Шек В M, Литвинов А Г Программный комплекс «Недра» подсистемы геолого-маркшейдерского обеспечения АСУ горных предприятий // Горный информационно-аналитический бюллетень. - M МГГУ-2007 -№9 - С 240-247

6 Конкин Е А, Шек В M Открытые программные системы с применением геоинформационных технологий в горной промышленности // Программные продукты и системы - Тверь. МНИИПУ - 2007 -№1 -с 18-21

Подписано в печать_Формат 60x90/16

Тираж 150 экз Объем 1 п л Заказ № ^¿ЯЗ_

Типография Московского государственного горного университета, 119991, Москва, Ленинский пр-т, 6

Введение.

I. Анализ предметной области и постановка задач исследования.

1.1 Роль угольной промышленности России в мировом топливно-энергетическом комплексе.

1.2 Анализ особенностей моделирования угольных месторождений в зависимости от способа их разработки.

1.3 Геологическое описание угольных месторождений. Условия и закономерности генезиса (происхождения).

1.3.1 Условия образования углей.

1.3.2 Условия накопления растительного материала.

1.3.3 Понятие о цикличности в образовании угленосной толщи.

1.4 Обзор современного состояния информационного обеспечения горнодобывающих предприятий.

1.4.1 Интегрированные информационные системы для горнодобывающей промышленности.

1.4.2 Специализированные программы.

1.5 Цели и задачи исследования.

II. Информационная технология обработки неоднородных данных о состоянии массива горных пород.

2.1 Геоинформационный подход и объектно-ориентированная методология при моделировании месторождений полезных ископаемых.

2.2 Разработка информационной технологии обработки неоднородных данных о состоянии массива горных пород.

2.3 Теоретические основы математического моделирования и классификация моделей месторождений полезных ископаемых.

2.4 Разработка метода формирования иерархических моделей осадочных месторождений.

2.5 Крайгинг. Геостатистический анализ распределения показателей месторождения.

ВЫВОДЫ.

III. Разработка архитектуры блочной регулярной модели и методов моделирования сложных геологических объектов осадочных месторождений.

3.1 Блочное моделирование месторождений полезных ископаемых.

3.2 Классификация шестигранных призм.

3.3 Моделирование сложных геологических объектов пластовых (угольных месторождений).

3.3.1 Построение тектонических нарушений.

3.3.2 Построение расщеплений угольных пластов.

ВЫВОДЫ.

IV. Анализ исходной геологической информации и подготовка ее для построения геомодели.

4.1 Геологическая документация.

4.2 Обработки первичной геологической информации для моделирования угольных месторождений.

4.3 Разработка метода и алгоритма индексации породных слоев и слоев угольных пластов.

ВЫВОДЫ.

Актуальность работы. В настоящее время в России ежегодно добывается более 300 млн. тонн угля. Решение технологических и инженерных задач горных предприятий с использованием компьютерных моделей месторождений полезных ископаемых значительно увеличивает темпы роста производительности и способствует обеспечению требуемой безопасности ведения горных работ. Необходимость обработки огромного количества используемых при этом топографических, геологических и производственно-технологических данных, характеризующих условия и характер функционирования горных предприятий, значительно усложняет задачи выбора оптимальных решений. Для решения таких задач необходим системный пространственный анализ разнородной распределенной информации о состоянии массива горных пород месторождения полезных ископаемых. Такой анализ должен проводиться с использованием компьютерных методик обработки горнопромышленных данных и обеспечивать принятие эффективных управленческих решений. Осуществление такой интеграции рациональнее проводить с использованием геоинформационных технологий. Поэтому создание новых технологий обработки пространственно-атрибутивной информации в угледобывающей промышленности и соответствующих компьютерных систем на их базе является весьма актуальной задачей.

Объектом исследования является информационная технология моделирования горнопромышленных систем.

Целью исследования является повышение эффективности управления и безопасности на угледобывающих предприятиях за счет своевременной и качественной обработки пространственно-атрибутивной информации с использованием ГИС-технологий.

Идея работы заключается в построении регулярной блочной модели массива горных пород с использованием объектно-ориентированной методологии и совместного использования разнородных знаний и пространственно-атрибутивных данных в рамках единой системы.

Основные научные положения, разработанные соискателем, и их новизна:

1. Создана информационная технология обработки неоднородных данных о состоянии массива горных пород применительно к угледобывающим 4 предприятиям, отличающаяся системным единством используемых методов и средств;

2. Предложен метод формирования иерархических моделей осадочных месторождений с применением ГИС-технологий, позволяющий осуществлять качественное и количественное описание массива горных пород на базе регулярных адаптированных блоков (призм);

3. Разработаны классификация типов шестигранных призм блочной дискретной модели и на ее основе метод построения участков месторождения с тектоническими нарушениями и расщепляющимися пластами, позволяющие проводить геомодельное описание массивов горных пород сложных месторождений полезных ископаемых;

4. Создан алгоритм индексации породных слоев и слоев угольных пластов, позволяющий автоматизированно разметить произвольные участки углепородного массива для последующего микроанализа отдельных, произвольно выбираемых частей месторождения полезных ископаемых.

Достоверность научных положений, сформулированных в диссертации, подтверждается корректным использованием методов системного анализа и сопоставимостью результатов тестовых модельных расчетов и практического использования разработанных методов и алгоритмов обработки неоднородной информации.

Построение моделей с использованием разработанного метода повышает точность результатов расчетов на 8% по сравнению с традиционными методами моделирования.

Научная значимость работы заключается в разработке моделей, методов и алгоритмов обработки пространственно-атрибутивной информации на базе объектно-ориентированной методологии, позволяющих осуществлять компьютерное моделирование сложных горнопромышленных систем с недостижимой ранее точностью.

Методы исследований. В работе использованы методы: системного анализа; объектно-ориентированной методологии; теории вероятностей и математической статистики; ГИС-методы пространственного анализа.

Практическая значимость работы состоит в разработке технологии, моделей, методов и алгоритмов обработки динамической пространственно-атрибутивной информации по горно-геологическим и горнотехнологическим объектам нескольких уровней иерархии горнопромышленных систем.

Апробация работы. Основное содержание работы и ее отдельные положения докладывались на семинарах международного симпозиума «Неделя горняка», МГГУ (г. Москва, 2004-2007 гг.), на «Семинаре молодых ученых, специалистов, аспирантов, студентов» (г. Новокузнецк, ОАО «Про-мгаз», 2005 г.) и на Всероссийской выставке научно-технического творчества молодежи «НТТМ» (Москва, 2005-2006 гг.).

Реализация результатов работы. Разработанные модели и алгоритмы обработки геоинформации использованы при создании цифровых моделей Воркутского и Черемховского каменноугольных месторождений.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 работ.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 70 наименований, содержит 43 рисунка и 7 таблиц.

ВЫВОДЫ

В этой главе разработаны метод обработки геологической информации и алгоритм индексации породных слоев и слоев угольных пластов, позволяющий автоматизированно разметить произвольные участки углепород-ного массива для последующего микроанализа отдельных, произвольно выбираемых частей месторождения полезных ископаемых, которые апробированы на примере расчета моделей Черемховского и Воркутского каменноугольных месторождений.

1. Рассматривая массив горных пород как сложную систему, необходимо сказать, что объекты характеризуются большим количеством параметров, характеристик и состояний, и при этом объединены разнообразными связями и отношениями.

2. Экспертами-геологами накоплено много эвристических знаний в данной предметной области, которые в большей степени накоплены интуитивным и опытным путем.

3. Многообразие исходных данных зачастую представлено на бумажном носителе, имеет неудобный вид для анализа и дальнейшего планирования ведения горных работ экспертами.

4. Исходная геологическая информация требует тщательного анализа и интерпретации в зависимости от условий формирования угленосной толщи.

5. Разработанный метод индексации позволяет идентифицировать слои горных пород по принадлежности их к периоду формирования, тем самым моделировать массив горных пород от поверхности до заданных глубин максимально приближенно к истинному геологическому объекту.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящей работе решена важная научно-практическая задача определения системных связей и закономерностей образования и взаимодействия элементарных объектов массива горных пород, разработки методов и алгоритмов обработки информации и построения трехмерной геомодели последнего и принятия с использованием этой модели решений при проектировании и последующем управлении угледобывающими предприятиями.

В ходе создания информационной технологии обработки неоднородных данных в сплошных геологических средах лично автором получены следующие выводы и результаты:

• Обзор существующих теоретических исследований и практических разработок в области автоматизации горных работ показал несовершенство методов обработки пространственно-распределенных геоданных, а также неполноту использования исходной информации и эвристических знаний.

• Разработана и апробирована технология обработки разнородной многоуровневой информации для использования в интегрированных системах управления горнодобывающими предприятиями.

• Разработаны методы и алгоритмы формирования информационных геомоделей осадочных месторождений, позволяющие осуществлять структурно-параметрический синтез интегральной объемной модели месторождения и решать задачи системного анализа, принятия решений и управления при ведении горных работ на предприятиях угледобывающей отрасли.

• Результаты апробации реализованных методов и алгоритмов показали работоспособность и адекватность модели реальным объектам месторождения, что доказывает эффективность разработанной технологии и возможность ее применения в управлении горнопромышленными системами.

1. Стариков A.B. Перспективные направления комплексного использования ресурсов угольных месторождений. // Актуальные проблемы освоения месторождений и использования минерального сырья. -М.: МГГУ. 1993. - С. 168-175.

2. Троянский C.B., Васильев С.И., Богачева E.H., Перфильева З.Г. Геология и разведка угольных месторождений с основами общей геологии и гидрогеологии. // М.: Государственное научно-техническое издательство литературы по горному делу. 1961.

3. Месторождения полезных ископаемых: Учебник для вузов / Ермолов В.А., Попова Г.Б., Мосейкин В.В. и др.; Под ред. В.А. Ермолова. М.: Издательство МГГУ, 2001. - С. 570.

4. Литвинов А.Г. Технология разработки интеллектуальных геоинформационных систем горнопромышленных комплексов. Диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук. Москва, 2006.

5. Ермолов В.А., Трость В.М. Моделирование месторождений полезных ископаемых на ЭВМ. М.: МГИ. - 1987.

6. Ершов Л.В., Иофис И.М., Нейман И.Б. Математические модели массива горных пород // М.: МГИ. 1983.

7. Коробов С.Д. Разработка оптимизационных методов горногеометрического анализа при освоении рудных месторождений открытым способом. Диссертация на соискание ученой степени докт. техн. наук. Москва, 1994.

8. Табакман И.Д. Календарное планирование горных работ на ЭВМ. -Горный журнал № 11. 1964.

9. Ржевский В.В., Коробов С.Д. Использование ЭВМ для подсчета объемов открытых горных работ. Горный журнал №10. 1963.

10. Квитка В.В., Левин Е.Л. Комплекс программ моделирования месторождений и карьеров на основе растровой модели. Совершенствование методов проектирования и планирования горных работ в карьере. Л.: Наука, С. 56-61.

11. Проектирование, планирование и управление производством на карьерах посредством ЭВМ. Под ред. Ржевского B.B. М.: Недра, 1966 г.

12. Автоматизация геолого-маркшейдерских графических работ. / В.В. Ершов, A.C. Дремуха, В.М. Трость, В.Н. Зуй, Т.П. Бедрина. М.: Недра 1990 г. С. 137-138.

13. Давидкович A.C., Зеленский A.C., Чурин H.A. Цифровое моделирование рудных месторождений. Тезисы докладов республиканской научно-технической конференции «САПР горнодобывающих предприятий», НПО 2 Кибернетика АН УзССР, Ташкент 1984.

14. Gauthier F.J., Gray R.G. Pit design by computer at gaspe copper mines. Ltd. CIM Bull., Nov. 1971, 64, #715, pp.95-102.

15. Букейханов Д.Г. Разработка методов принятия оптимальных решений при автоматизированном проектировании карьеров. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук, Москва 1992.

16. Букейханов Д.Г., Ашаев Ю.П., Съедин В.Ф. Объемное моделирование горно-геометрических параметров на ЭВМ. Известия ВУЗов, Горный журнал №10. С. 1-5. 1983 г.

17. Матерон Ж. Основы прикладной геостатистики. М.: Мир, 1968 г.

18. Давид М. Геостатистические методы при оценке запасов руд. Л.: Недра, 1980 г.

19. Интернет-сайт: http://www.geocad-it.ru/302/302r.html. Краткий обзор современного состояния программного обеспечения для горных предприятий.

20. Мальцев В.А. Методы и подходы к созданию программных средств управляемой интерполяции в геологических задач. М. «Руды и металлы». №1. 1994 г. С. 79-89.

21. Краткая инструкция оператора по подсчету запасов с помощью программы ГеоБлок, версия 1.5. ТОО «Гетос». Белгород 2001 г.

22. Кувашкина Т.А. Модели и алгоритмы обработки геоинформации в масштабируемом банке данных горной промышленности. Диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук. Москва, 2006 г.

23. Цветков В.Я. Моделирование в научных исследованиях и проектировании. -М.: ГКНТ,ВНТИЦентр, 1991.-С. 125.

24. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. М.: «Финансы и статистика», 1998 г.

25. Погребицкий Е.О., Терновой В.И. Геолого-экономическая оценка месторождений полезных ископаемых. Л.: Издательство «Недра», 1974 г.

26. Гарбер И.С., Низгурецкий З.Д. Количественная оценка точности разведочных данных на угольных месторождениях. Тр. ВНИМИ, сб. 50, 1963, С. 323.

27. Советский энциклопедический словарь. М.: Советская энциклопедия, 1988 г.

28. Автоматизированное проектирование карьеров: учебное пособие / B.C. Хохряков, C.B. Корнилков, Г.А. Неволин, В.М. Каплан. М.: Недра, 1985. С. 263.

29. Грицай A.JI. Основы классификации моделей месторождений. -Сборник «Совершенствование методов проектирования и планирования горных работ в карьере». Л.: Наука, 1981, С. 35-40.

30. Арсентьев А.И. Законы формирования рабочей зоны карьера. Л.: ЛГИ, 1986, С. 54.

31. Капралов Е.Г., Кошкарев A.B., Тикунов B.C., ЗаварзинА.В. Под ред. B.C. Тикунова. Основы геоинформатики 2004 г.

32. Коган И.Д. Подсчет запасов и геолого-промышленная оценка рудных месторождений. М.: Недра, 1974 г.

33. Пучков Л.А. Шек В.М. Патент № 2130548. Способ определения количества полезного ископаемого в массиве горных пород.

34. Филиппова А. А. Геоинформационное моделирование распространения загрязнений в горнопромышленном регионе. Диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук. Москва, 2004 г.

35. А.Б. Каждан, О.И. Гуськов. Математические методы в геологии: Учебник для вузов. М.: Издательство «Недра», 1990. - 251 с.

36. Горная графическая документация. ГОСТ 2.850-75-ГОСТ 2.857-75. -М. Издательство стандартов, 1983 г.

37. Ермолов В.А. Геология. Учебник для вузов: В двух частях. М.: Издательство Московского государственного горного университета, 2005. - Часть II: Разведка и геолого-промышленная оценка месторождений полезных ископаемых. - С. 392.

38. Горная Энциклопедия Том 3, М.: изд-во «Советская энциклопедия»,1986 г.

39. Большая Советская энциклопедия, М.: изд-во «Советская энциклопедия», 1972 г.

40. Материалы Интернет-сайтов горно-геологических информационных систем:http://gemcomsoftware.com, http ://datsmine/co/uk, http://miromine.com.au, http://maptec.com.au, http://surpac.com.au, http://minesoft.com, http://vistgroup.ru

41. Материалы Интернет-сайтов ГИС-ассоциаций: www.dataplus.ru, www.gisa.ru.

42. Материалы Интернет-сайта информационных технологий для геологов, маркшейдеров и горных инженеров: www.mineframe.ru.

43. Материалы Интернет-журнала CADmaster: www.cadmaster.ru/articles/article 18626.html Геология в среде AutoCad.

44. Горная Энциклопедия Том 3, М.: изд-во «Советская энциклопедия», 1986 г.

45. А.Б. Каждан, О.И. Гуськов, A.A. Шиманский. Математическое моделирование в геологии и разведке полезных ископаемых. М.: Издательство «Недра», 1979. - С. 167.

46. Аленичев В.М., Суханов В.И., Хохряков B.C. Моделирование при-родно-сырьевых технологических комплексов (горное производство) / Под ред. B.JI. Яковлева. Екатеринбург: УрО РАН, 1998. С. 147.

47. Букринский В.А. Геометризация недр. Практический курс. М.: Издательство МГГУ, 2003. - С. 234.

48. Вознесенский A.C. Средства передачи и обработки измерительной информации. Учебное пособие. М.: МГГУ. 1999. С. 267.

49. Капутин Ю.Е. Информационные технологии планирования горныхработ (для горных инженеров). СПб.: «Недра», 2004. - С. 424.

50. Лукичев C.B., Наговицын О.В. Система компьютерного моделирования объектов горной технологии GeoTech-3D // Горный информационно-аналитический бюллетень. М.: МГГУ. - 2001. - № 10

51. Миронов К. В. Справочник геолога-угольщика. М., Недра, 1982, С. 311.

52. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ: Учебное пособие для вузов. М.: Высшая школа. 1989 г. - С. 367.

53. Подземная разработка пластовых месторождений / Михеев О.В., Виткалов В.Г., Козовой Г.И., Атрушкевич В.А. М.: Издательство МГГУ, 2001 г.

54. Пучков Л.А., Федунец Н.И., Потресов Д.К. Автоматизированная система управления угольной промышленностью. М.: Недра, 1987 г.

55. Труды X Всероссийского угольного совещания.: Ростов-на-Дону, ВНИГРИуголь, 2001, 294 с.// Файдов O.E., Старокожева Г.И., Марченко Т.Н. Информационные технологии и геолого-экономический мониторинг запасов и ресурсов углей. С. 270-273.

56. Гамма Э., Хелм Р., Джонсон Р., Влиссидес Дж. Примеры объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования. -Спб., 2001.-366 с.

57. Цхай A.A., Трунова Т.Н. ГИС «Освоение месторождения». // ArcReview 2002 современные геоинформационные технологии № 1.2002. С. 19.

58. Черемисина E.H., Марченко В.В., Чесалов Л.Е. и др. ГИС-технологии в геологическом изучении недр. М.: ВНИИгеосистем, 1996.-С. 120.

59. Шек В. М. Объектно-ориентированное моделирование горнопромышленных систем. М.: МГГУ, 2000, С. 304.

60. Конкин Е.А., Шек В.М., Литвинов А.Г. Программный комплекс «Недра» подсистемы геолого-маркшейдерского обеспечения АСУ горных предприятий. // Горный информационно-аналитический бюллетень. М.: МГГУ - 2007. - №9. - С. 240-247.

61. Шек В.М., Линник В.Ю. Автоматизированная система оценки характеристик угольных пластов и расчета параметров шнеков очистных комбайнов. // Горный информационно-аналитический бюллетень. М.: МГГУ. - 2002. - № 5. - С. 211-214.

62. Конкин Е.А. Ввод систематизированной геоинформации при моделировании угольных месторождений // Горный информационно-аналитический бюллетень. М.: МГГУ - 2006. - №5. - С. 197-199.

63. Томаков П.И. Горные науки и промышленность / Хохряков B.C. Геоинформатика в горном производстве. М.:, 1989

64. Конкин Е.А. Индексирование угольных и породных пластов и про-пластков в объемной геоинформационной модели угольного месторождения // Горный информационно-аналитический бюллетень. -М.: МГГУ 2007. - №11. - С. 239-244.

65. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. 2-е изд., Спб.: Невский диалект, 1998. -558 с.

66. Анфилатов B.C., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в управлении. М.: Финансы и статистика, 2003

67. Волкова В.Н., Денисов A.A. Основы теории систем и системного анализа. СП.: Из-во СПбГТУ, 2001.

68. Гейн К., Сарсон Т. Системный структурный анализ: средства и методы. М.: Эйтекс, 1992.