автореферат диссертации по разработке полезных ископаемых, 05.15.01, диссертация на тему:Информационные технологии управления качеством руд на основе геометризации месторождений

Л

ь ) (

11 НОЯ Ш35

На правах рукописи

РУДЕНКО Валентина Владимировна

УДК 622.1:528(043.3)

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИЙ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ РУД НА ОСНОВЕ ГЕОМЕТРИЗАЦИИ МЕСТОРОЖДЕНИЙ

Специальность 05.15.01 — «Маркшейдерия»

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва 1996

Работа выполнена в Московском государственном горном университете.

Официальные оппоненты:

докт. техн. наук, проф. ГУДКОВ В. М.; докт. техн. наук, проф. КАЛИНЧЕНКО В. М.;

докт. техн. наук, ст.-науч. сотр. МАРГОЛИН А. М.

Ведущая организация — Всесоюзный научно-исследовательский и .проектно-конструкторокий институт по осущению месторождений полезных ископаемых, специальным горным работам, рудничной геологии и маркшейдерскому делу.

-Защита диссертации состоится « 1Ь . 1996 г.

; С00 /

в ./у. час. на заседании диссертационного совета

Д-053.12.03 при Московском государственном горном университете по адресу: 117935, ГСП, Москва, В-49, Ленинский проспект, 6. ■

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

■ л

Автореферат разослан « .и . »

1996 г,

Ученый секретарь диссертационного совета

докт. техн. наук, проф. БАКЛАШОВ И. В

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Среди актуальных народнохозяйственных проблем всегда стояла проблема рационального и комплексного использования недр. К основным направлениям решения этой проблемы можно отнести создание систем управления качеством руд с использованием рентгенорадио-метрических способов опробования руд в забое, транспортных емкостях и технологий сортировки и предконцентрации РУД-

Управление качеством .при добыче является традиционной задачей горнодобывающих отраслей, однако ее 'конкретное содержание и способы разрешения существенно менялись во времени и применительно к тем или иным условиям. В последние десятилетия в цветной металлургии проблема качества добываемых руд приобрела особую остроту, что обусловлено целым рядом причин: спецификой месторождений цветных металлов (индивидуальность каждого объекта, низкие содержания полезных компонентов, сложность фазового состава и др.), общим ухудшением качественных характеристик руд, все возрастающей глубиной карьеров и рудников, ужесточением требований >по охране окружающей среды и др.

Проблема управления качеством руд является многопрофильной. Сложились известные научные направления ее решения, «как-то: усреднение руд; геолого-маркшейдерское обеспечение управления качеством руд; геолого-технологическое картирование руд; рудоподготовка (дробление, грохочение, порционная сортировка и сепарация руд). Практика внедрения отдельных элементов управления качеством руд показала, что ожидаемые результаты не достигаются, так как не рассматриваются в комплексе н остаются неизменными технологические процессы разведки, планирования горных работ, добычи, транспортировки и обогащения.

Кроме того, многими учеными, занимающимися исследованиями по отдельным направлениям проблемы управления качеством руд, неоднократно отмечалось, что отсутствие информационной базы отрицательно влияет на эффективность управления качеством руд.

Очевидно, что многофакторность связей в дани «месторождение— добыча — обогащение» требует поиска комплексного подхода к данной ¡проблеме в сквозной технологической цепи «недра — рудник (карьер)—склады — отвалы — ОФ» с корректировкой сложившихся принципов и методологии изучения природных объектов и создания информационных технологий управления качеством руд на базе современных автоматизированных технических средств опробования, контроля качеством руд; новых технологий сортировки и ¡предкой-центрации (сепарации) руд и компьютерных технологий.

Целью управления качеством руд является рациональное и комплексное экологически безопасное использование недр в сквозной технологической цепи «недра — рудник (карьер) — склады — отвалы — ОФ».

Основополагающим направлением рационального использования недр являлось определение нормативных показателей полноты и качества извлечения полезного ископаемого из недр, которое не теряет актуальности и в условиях рыночной экономики. Многообразие геологических условий разработки месторождений цветных металлов, различные способы и системы разработки, способы выемки, обогащения и переработки в совокупности влияют на выбор метода нормирования этих показателей.

За последние десятилетия накоплен огромный опыт применения различных методов определения нормативных величин потерь и разубоживания руды при открытой и ¡подземной разработке месторождений цветных металлов, обобщение и анализ которого позволили установить отсутствие системного методического подхода к определению нормативов потерь и разубоживания руды с учетом разведанности и сложности геологического строения участков месторождения в режиме управления качеством руд. Современные электронно-вычислительные средства позволяют реализовать такой подход.

Целью работы является разработка методологических основ системы информационных технологий управления качеством руд на базе геометризации месторождений в рамках комплексного методологического подхода к созданию систем управления качеством руд (СУКР) в сквозной технологической цепи «недра — рудник (карьер)—склады — отвалы — ОФ».

Основная идея работы заключается в создании информационных технологий управления качеством руд на стадиях детальной и эксплуатационной разведки и при планировании горных работ на основе построения моделей оптимизации: параметров сети детальной и эксплуатационной разведки, нормативов потерь и разубоживания руды при добыче — и многофакторной геометризации участков месторождения,

позволяющих с наибольшей достоверностью произвести районирование месторождения для управления качеством руд в недрах.

Основные научные полжения, защищаемые автором:

1. Комплексный методологический подход к созданию систем управления качествам руд в сквозной технологической цепи «недра — рудник ^карьер)—склады — отвалы — ОФ». Впервые управление качеством руд рассматривается как сложная система — «объект-]-процесс» и с позиции упрапле-ния информацией.

2. Методологические основы создания системы информационных технологий управления качеством руд, базирующиеся на многофакторной геометризации участков месторождения, выполняемой на различных стадиях освоения месторождения.

3. Методика создания информационных тенологий детальной разведки для управления качеством руд на основе построения геолого-экономической модели оптимизации параметров сети детальной разведки с использованием теории исследования операций, теории игр.

4. Методика создания информационных технологий эксплуатационной разведки для управления '.качеством руд на основе построения геолого-математической модели оптимизации параметров сети эксплуатационной разведки, учитывающей морфологический тип месторождения и способ его разработки, и прогнозной модели оценки сложности участков месторождения с совместным использованием методов множественного регрессионного и факторного анализа.

5. Методика создания информационных технологий .управления качеством руд при планировании горных работ на основе построения геолого-горно-экономической модели оптимизации нормативов потерь и разубоживания руды, учитывающей морфологический тип месторождения, способ его разработки, сложность и разведанность участков месторождения с использованием математической статистики, теории информации, .множественного регрессионного анализа.

Научная новизна результатов работы заключается в следующем:

1. Разработан новый методологический подход к созданию систем управления качеством руд в сквозной технологической цепи «недра— рудник (карьер)—склады — отвалы — ОФ»; определены его общие принципы, положения и структура; дано определение сложной системе управления качеством руд — «объект+процесс».

2. Впервые разработаны методологические основы создания системы информационных технологий управления качеством руд, базирующиеся на многофакторной геометриза-

ции месторождения: введено понятие «информационные технологи управления -качеством руд»; определены структура задач и методик создания информационных технологий управления качеством руд с использование,м компьютерных технологий и условия эффективного применения системы управления качеством руд на основе комплексной информационной оценки; разработаны структура информационной базы данных и математическое обеспечение системы информационных технологий управления качеством руд, представляющее -собой совокупность математических моделей процессов и алгоритмов, реализованных в программах.

3. Разработан теоретико-игровой метод оптимизации параметров сети детальной разведки на основе геометризации участков месторождения, определена область его применения.

4. Разработаны: теоретические основы оптимизации параметров сети эксплуатационной разведки (определены общие положения, принципы, понятия, структура задач и условия оптимальности); комплексная методика оптимизации параметров сети эксплуатационной разведки на основе геаметри-зации участков месторождения с учетом морфологического типа месторождения, способа его разработки и сложности участков месторождения; прогнозная модель оценки сложности участков 'Месторождения с совместным использованием множественного регрессионного и факторного анализа.

5. Предложен экономический критерий для оценки достоверности информации эксплуатационной разведки, который охватывает все стороны сквозной технологической цепи «разведка — добыча — обогащение — металлургический предел» и ориентирован на получение товарного продукта—(Металла, что отвечает современным условиям рыночной экономики.

6. Впервые разработана классификация применения комплексной методики оптимизации параметров сети эксплуатационной разведки на основе четырех классификационных признаков: ведущего геологического фактора, морфологического типа месторождения, сложности структурного признака, возможности построения прогнозной -модели оценки сложности участков месторождения.

7. Установлены следующие общие методические положения при определении оптимальных параметров сети эксплуатационной разведки:

ведущим геологическим фактором является морфология рудны-х тел;

набор и количество геологических признаков, характеризующих морфологию контура рудных тел, зависят от конкретных условий -месторождения;

стандартизированное значение погрешности оконтурива-ния рудных тел на участке, подлежащем разведке, является

одинаковым,, для любых параметров разведочной сети и служит относительной оценкой его сложности;

в качестве критерия выбора оптимального варианта разведочной -сети .принимается допустимая погрешность оконту-ривания рудных тел;

оптимальные параметры сети определяются с использованием установленной зависимости суммарной величины ущерба, слагающегося из отрицательных экономических последствий погрешности оконтуривания и затрат на эксплуатационную разведку, от относительной оценки сложности участка месторождения при различных параметрах сети;

для жильных месторождений важным параметром разведочной сети является оптимальная величина интервала опробования, обоснование которой производится различными методами в зависимости от условий месторождения.

8. Определены общие принципы, положения и 'понятия технико-экономического обоснования нормативов потерь и разубоживания руды при добыче в режиме управления качеством руд в сквозной технологическом цепи «недра — рудник (карьер)—склады — отвалы — ОФ», разработана методика определения оптимальных нормативов потерь и разубоживания руды при открытой и подземной разработке месторождений разных морфологических типов с учетом их сложности и разведанности.

Методы исследований. Разработка комплексного методологического подхода к созданию' систем управления качеством руд, а именно: 1) методологических основ создания системы информационных технологий управления качеством руд; 2) геолого-экоиомической модели оптимизации параметров сети детальной разведки в виде статистической игры; 3) геолого-экономической модели оптимизации параметров сети эксплуатационной разведки и прогнозной модели оценки сложности участков месторождения; 4) геолого-горно-экономической модели оптимизации нормативов потерь и разубоживания руды при добыче — потребовала привлечения следующих методов исследования:

теории общих систем, теории управления, теории исследования операций, теории принятия статистических решений, многофакторной геометризации месторождения для разработки п. 1;

теории исследования операций, теории игр, теории информации, математической статистики, детально-разведочной геометризации и технико-экономического анализа для разработки п. 2;

теории исследования операций, теории информации, множественного регрессионного и факторного анализа, эксплуатационной геометрнзации и технико-экономического анализа для разработки п. 3;

теории исследования операций, теории информации, математической статистики, множественного регрессионного анализа, геометризации выемочных единиц и технико-экономического анализа для ¡разработки п. 4;

анализа состояния проблемы управления качеством руд, обобщения и систематизации научных исследований по различным направлениям;

анализа и оценки применения математических методов и ЭВМ для создания информационных технологий управления качеством руд;

анализа состояния эксплуатационной разведки в цветной металлургии;

анализа состояния вопроса нормирования потерь и разубоживания руды при открытой и подземной разработке месторождений цветных металлов;

опытно-промышленной щроверки и апробации результатов исследований на горнодобывающих предприятиях цветной металлургии.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций, сформулированных в работе, подтверждаются:

комплексным характером работы, включающей: анализ, оценку и обобщение опыта внедрения отдельных элементов СУКР; теоретические, экспериментальные исследования и апробацию в производственных условиях как на отдельных горнодобывающих предприятиях, так и в отраслевом масштабе;

результатами анкетного обследования горнодобывающих предприятий цветной металлургии;

сходимостью результатов выполненных исследований с данными, полученными другими методами, проведенной оценкой точности результатов, исследованием статистических данных на уровне отрасли;

апробацией разработанного комплексного методологического подхода к созданию СУКР и методик в академических, проектных, исследовательских и производственных организациях;

■практическим использованием горными предприятиями цветной (металлургии методических разработок, пособий, 'рекомендаций и инструкций частного и отраслевого характера, разработанных под руководством и при непосредственном участии автора;

экономической эффективностью, достигнутой при внедрении результатов исследований в производство и при проектировании горных предприятий цветной металлургии.

Научное значение работы состоит в создании информа-ционых технологий эффективной системы управления качеством руд в сквозной технологической цепи «недра—руд-

ннк (карьер)—склады — отвалы — ОФ» на основе геометризации участков месторождения и оптимизации: параметров сети детальной и 'эксплуатационной разведки; нормативов потерь и разубоживания руды при добыче в зависимости от морфологического типа месторождения, способов его разработки и сложности—для рационального, комплексного и экологически безопасного использования недр.

Практическая ценность работы. Разработанные научные основы и методы создания информационных технологий управления качеством руд обеспечивают полной и достоверной информацией рациональное и комплексное использование недр и ¡позволяют решить широкий круг практических задач для отрасли и определить: первоочередные объекты для создания СУКР; оптимальные параметры сети детальной разведки для локального проектирования горных работ действующих горнодобывающих предприятий; оптимальные параметры сети эксплуатационной разведки месторождений разных морфологических типов при подземном и открытом способах разработки; оптимальные показатели полноты и качества извлечения полезного ископаемого из недр с учетом автоматизированных технических средств экспрессного опробования и контроля качества руд в забое, транспортных емкостях, а также технологии сортировки и предконцептрации руд.

'Внедрены следующие результаты работы: комплексная отраслевая программа научно-иследователь-оких, лроектно-консгр'у'кторскнх работ по созданию СУКР на базовых объектах (Жезкентокий ГОК) с внедрением отдельных элементов;

метод оптимизации -параметров сети детальной разведки и рекомендации для Алтын-Топканского, Гайского и Заполярного месторождений;

отраслевые методические положения по разработке нормативов эксплуатационной разведки месторождений цветных металлов;

временное методическое руководство при разработке нормативов эксплуатационной разведки для свимцово-цинковых месторождений;

методические пособия и рекомендации по определению оптимальных ¡параметров сети и нормативов эксплуатационной разведки для Ждановского, Зареченского, Карагайлин-ского, Алтын-Топканского, Акжальского, Ново-Золотушин-екого, Текелийского, Жайремского, Николаевского, Риддер-Сокольного, Орловского (колчедапно-полпметалического), Восток^, Миргалимсайского, Кварцитовая Сопка, Зырянов-ского, Греховского, Тишинского, Тырныаузского, Джижикрут-ского, Сорского, Жирекенского, Инкурского, Орловского

(редкометалльного), Спокойнинского, Смирновского и Южного месторождений с пакетом программ для ЭВМ;

■методические пособия по нормированию потерь и разу-боживания руды при открытой разработке Ждановского и Коунрадского месторождений и ¡подземной разработке месторождений: Заполярное, 'Семилетка, Котсельваара с пакетом программ для ЭВМ.

Результаты исследований использованы при проведении работ ло программе «Экологическая безопасность РФ».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы и результаты исследований докладывались на Всесоюзной научной конференции «Организация и управление горным производством» (Москва, 1978 г.); Всесоюзном научно-техническом семинаре «Пути повышения эффективности маркшейдерских работ при разведке и эксплуатации месторождений цветных металлов (Москва, 1978 г.); Всесоюзной школе «0,пыт теологического обслуживания горнодобывающих предприятий при разработке тонкожильных месторождений (г. Пласт, 1978 г.); 17 Международном симпозиуме «АРСОМ-80» «Применение ЭВМ и математических методов в горных отраслях промышленности» (Москва, 1981 г.); Всесоюзных научно-технических конференциях «Задачи геологических и маркшейдерских служб предприятий цветной металлургии» (Москва, 1981 г., 1986 г.); Всесоюзной научно-практической конференции «Проблемы развития научного и технического творчества трудящихся» (Тбилиси, 1988 г.); VII Международном конгрессе по маркшейдерскому делу (Ленинград, 1988 г.); семинаре «Разработка и внедрение систем управления качеством руд» (г. Зыряновск, 1989 г.); Всесоюзных конференциях по рудоподготовке ¡(Черноголовка, 1988 т., Фрунзе, 1990 г.); объединенном -совещании геологов и маркшейдеров черной и цветной металлургии (г. Кривой Рог, 1990 г.); «Первых Ершювсжих чтениях по проблемам горнопромышленной теологии» (Москва, 1990 г.); Всесоюзном научно-техническом симпозиуме (Москва, 1991 г.); Всесоюзном совещании «Состояние геолого-геофизического обслуживания горнорудных предприятий различных отраслей народного хозяйства в условиях перехода к рыночным отношениям» (Ленинград, 1991 г.); научно-технических советах Гипроцветмета, ВИОГЕМа и Минцветмета СССР; горнодобывающих предприятиях цветной металлургии; СП «Эрдэ-нэт» (Монголия); демонстрировались на ВДНХ (Москва, 1982 г.)V ' , :;; \ ' /.''...

/ .Публикации. Подтеме 'диссертации, опубликовано 30 работ, :в ,:гам,' числе 'одно; авторское свидетельство.

., ..Объем .работы.,Диссертационная; работа состоит из введения, 5 гла:;, заключения, ; списка-,¡литературы, ,из/$наимено-

ваний, содержит страниц машинописного т®&та, У*. рисунков и 7х таблиц.

Автор выражает искреннюю признательность профессорам В. Н. Попову и В. А. Букринскому за ценные консультации и многолетнюю помощь и внимание -к работе. Автор также благодарит зам. директора по научной работе института «Ги-процветмет» Р. И. Семигина за поддержку при подготовке диссертации, главных специалистов комитета цветной металлургии за поддержку тематики исследований, геолого-маркшейдерские службы горнодобывающих предприятий и сотрудников лаборатории систем управления качеством руд за -помощь при проведении исследований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Проблема управления качеством руд, являющаяся многопрофильной, получила развитие по следующим научным направлениям: усреднение руд; геолого-маркшейдерское обеспечение управления качеством руд; геолого-технологическое картирование руд; рудолодготовка (дробление, грохочение, порционная сортировка и сепарация руд).

Традиционно вопросами управления качеством руд занимались главным образом .с позиции усреднения руд.

В разработку вопросов теории усреднения качества полезных ископаемых на рудниках и складах значительный вклад внесли В. В. Ржевский, П. П. Бастан, Ф. Г. Грачев, Е. Н. Азбель, В. Ф. Вызов, >В. М. Гудков, С. Я. Арсеньев, А. Д. Прудовский, М. Г. Новожилов, Я. Ш. Ройзен, А. М. Эр-перт, В. В. Ершов, К. П. Николаев, А. А. Васильев, А. В. Галь-янов, Г. В. Секисов, Л. П. Шупов, Г. Г. Ломоносов, С. С. Рез-ни'ченко, Л. П. Соколов, В. Н. Зарайский и др.

Качественно новое развитие управление качеством руд получило в связи с разработкой и широким применением автоматизированных технических средств оперативного контроля качества и -сортировки руд непосредственно на карьерах и рудниках отрасли.

Данная проблема привлекла внимание многих отечественных ученых, сформировались научные школы направления «рудоподготовка» во главе с основоположником •— институтом Механобр (акад. В. И. Ревнивцев), представителями которых стали: ИПКОН АН СССР, ИФ и МГП АН Кирг. ССР, ИГД МЧМ СССР, МГИ, ВНИПИгорцветмет (Гипроцветмет), НИИКМА, ДВПИ, ИГД ДВО АН СССР, ДГИ, НПИ, ВНИИцветмет, Унипро-медь и др. Круг научных исследований рудоподготовки в последнее время стал расширяться в сторону технологии добычи, разведки месторождения, геолого-технологического картирования, планирования горных работ.

Очевидно, что эффективность управления технологическими процессами формирования качества руд в значительной степени определяется системой геолого-маркшейдерского обеспечения подготовки минерального сырья к обогащению. Существенный ©клад в решение задач по проблеме геолого-маркшейдерского обеспечения управления качеством руд внесли работы Е. И. Азбеля, А. И. Арсеньева, ГГ. П. Бастана,

A. Ю. Большакова, Н. Н. Волошина, В. Ф. Вызова, Ф. Г. Грачева, А. А. Гармаша, А. С. Давидковича, <В. В. Ершова,

B. Н. Зарайского, Д. Р. Каплу.нова, Г. Г. Ломоносова, М. Г. Новожилова, А. Д. Прудовского, В. Н. Попова,

А. С. Петрова, В. В. Ржевского, В. С. Хохрякова, I

A. Д. Школьникова, В. И. Стрельцова, И. Б. Табакмана, Д. И. Боровского, В. А. Ермолова и др.

'Ведущее место в системе геологического обеспечения управления качеством и запасами минерального сырья принадлежит геолого-технологическому картированию, которое является информационной основой рудоподготовки. Существенный -вклад в решение данной проблемы внесли работы Ю. Б. Генкина, В. А. Глазовского, В. Ю. Деды, В. В. Дист-лера, О. П. Иванова, В. М. Изоитко, А. В. Кондратьева, М. 3. Комаровой, Г. А. Коца, Э. А. Кулагова, Г. А. Митен-кова, Б. И. Пирогова, Н. Н. Слуцкого, С. Ф. Черпопятова, Л. Б. Чистова и др.

Значительное развитие теоретические основы .радиометрического обогащения и принципы конструирования устройств и механизмов получили в работах В. И. Ревнивцева, Е. И. Крапивского, Е. П. Лемана, В. А. Мокроусова, Л. Н. Посика, А. П. Татаринкова, Л. Ч. Пухальского,

B. А. Лилеева, И. И. Крейдлика, О. А. Архипова, Р. А. Маркова, Э. Г. Литвинцева, В. В. Зверева, В. И. Юрьева, А. К. Войтенко, Г. М. Молохова, А. П. Чернова, Б. С. Ла-гова, Б. Г. Егиазарова, С. С. Гусева и др.

Разработанный методологический подход к созданию систем управления качеством, руд предполагает, в отличие от известных научных направлений, комплексно решать проблемы управления качеством руд в сквозной технологической цепи «недра—рудник (карьер) « склады — отвалы — ОФ» на базе системных исследований и многофакторной геометризации месторождений.

КОМПЛЕКСНЫЙ МЕТОДОЛОГИЧЕСКИ» ПОДХОД К СОЗДАНИЮ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ РУД

Основной задачей управления качеством руд следует считать достоверное выделение и геометризацию в недрах природных и технологических типов руд и их добычу 'В режимах, обеопечивающих подачу на Обогатительную фабрику стаби-

лизированного по 'качественным показателям рудопотока. Из этой установки однозначно вытекает, что решение проблемы управления качеством руд при добыче может быть достигнуто только на основе системного подхода.

Такой вывод определяется прежде всего тем, что проблема охватывает такие разнородные категории, как исходную геологическую информацию, все элементы горного передела и, наконец, процессы обогащения. Если к этому добавить, ито сам объект разработки — месторождение — представляет собой природную систему, то не вызывает никаких сомнений, что система управления качеством руд (СУКР) в горном производстве должна; рассматриваться как сложная система.

Очевидно, что эффективная реализация СУКР на горнообогатительном комбинате может быть достигнута только в том случае, если она будет носить сквозной характер, т. е. охватывать все элементы разведки, проектирования, планирования горных работ, добычи, рудсятодготовки и обогащения.

При обосновании СУКР должны соблюдаться следующие приоритеты:

— априорное преимущество вариантов селективной добычи в соответствии с технологической сортностью руд;

— обязательность комплексного использования полезных компонентов руд и попутно добываемых 'пород;

— соблюдение требований экономии ресурсов и сохранения окружающей среды.

Реализация нового подхода к добыче руд путем создания СУКР в значительной степени обусловлена появлением в последние десятилетия новых приборов для экспрессного анализа (минерального сырья и технологических средств сортировки и сепарации руд. Первые, опирающиеся главным образом на ядерно-физические методы, позволяют получать оперативную информацию о химическом составе руд. Вторые же, более разнообразные по методам и техническим решениям, существенно видоизменили подходы к оценке минерального сырья и заметно повлияли на горную технологию.

Но необходимо отметить, что средства оперативного контроля на основе ядерно-физических методов сами по себе не обладают управленческими возможностями, а только обеспечивают работу двух важных элементов системы: оперативного опробования и рудоподготовки.

Объектом управления качеством руд могут быть:

— балансовые руды (снижение уровня разубоживания, образующегося в результате примешивания пустых пород; разделение «руд на различные то технологическим свойствам сорта);

— забалансовые руды;

— усреднение и стабилизация качественных характеристик рудопотоков;

— техногенные месторождения (отвалы, хвостохрани-лища).

Выбор стратегии формирования СУКР определяется конкретными особенностями каждого горно-обогатительного предприятия (горно-геологическими условиями, географо-зкономической ситуацией, размещением рудной базы и обогатительных фабрик, состоянием запасов и их качеством и др.).

Для создания СУКР необходимо выделить общие научные принципы.

1. Принцип максимальной эффективности СУКР обеспечивает рациональное использование недр, повышение эффек-тивностн горных и перерабатывающих производств, применение более производительной техники и технологии, повышение ¡производительности труда, расширение минерально-сырьевой базы, положительные экологические последствия и безотходное производство.

2. Принцип пространственно-временной координации разведки (доразведки и эксплуатационной) и перспективного (оперативного) планирования горных работ в режиме управления качеством руд на базе многофакторной геометризации отдельных участков месторождения, эксплуатационных блоков или месторождения в целом.

3. Принцип стадиальности и многоэтапности процессов селекции, сортировки, сепарации (предконцентрации) и усреднения качества руд, начиная с оконтуривания добычных блоков -в недрах; селективной выемки и первичного грохочения руд в добычных забоях; формирования транспортных ру-допотоков с учетом как содержания металлов и технологических особенностей руд, так и фракционного состава с последующей рудоподготовкой на сортовых и усреднительных складах, оборудованных специализированной рудосортиро-вочной и рудоусреднительной техникой.

4. Принцип оперативности, комплексности и достоверности геолого-маркшейдерской информации. Дополнение традиционного дискретного контроля качества руд в недрах мелкопорционным непрерывным контролем качества крупнодробленых руд в рудопотоках особенно важно для месторождений цветных металлов, руды которых характеризуются сложным вещественным составом и высокой изменчивостью всех качественных параметров даже в небольших порциях руды. Это предопределяет значительные амплитудные и высокочастотные колебания качества руд в рудопотоках, тем самым резко ухудшая технико-экономические показатели переработки. Чем более мелкопорционным является процесс формирования рудонотоков (в пределе—покусковой контроль качества руд), тем, в общем случае, выше эффективность СУКР на стадии горного передела, так как это обес-

¡•1» Принципиальная структурна» схема систепы управления качествоп руд

■о-

а

О

ы

•

<с Г)

а ч

•о •о

1» а а

!» а

X •л

я 8

м 1»

а

Я

о о

л X

га ГС

о а

ч ь

□ я

3

•в

■а 0

« ■п

ь а

ь

я

а

о

X

н

ч .

га

и

к

О

ь

ч

м

В'

Г) а X * ч а

а н <« о о га X

'П О м Л X к

I) а '0 т ч X п

т ю п •п о V

п ч ч 0 г» 3

га я о а & О о>

ж ж «

я X п

га V я

>с & •• § 19

„ 3 Ч 8

о •о 1С X

га и и о

а ъ X о

т X о •о

•о о 3

а X □ 01

Я в 1 я

X га 8 к

X X о

— ч X

•о

в> 8

я и

8

8

О •с ч я

ч о га X

и •о м

01 X о

3 ь. о •п

ь 3 ь 3

3 ш |> На

и X ч я

<и 3 к 3

я я к <1

3 — X

К » X

Й 11

5

от X

а ■в

я О

X ■п

3

ь ш

0/ я

X

* о X

х X

0)

о »

>в

X т

01

и

№

1 ь ч 8

□ О га X

1 к ■О

3 о X о

•о •о О •о

0 0> N 3

0 и 0 и

га а 1 я

о га 3 3

п ь 3 О

0> о д

л 3 1 га

о о га

га ч 0 ч ч 8

3 •о а и ■а га X

X 01 и ?; и X ■9

о X о о X X О

о 0 01 а О □ и

Ч а О ТЗ а & 3

а о в га о 0 №

н •о а о •о Т Я

ч X о ч 3 3

Я 3 » 3 3 О

Е га •о X

к о а я

а а •о к

Я 3 га

го

-1 а

о ь

■о и

х х

2 X

к -о □

пз ш

а а>

<л я

О 8

>1 а

и о •0 а ч к

о> а <и га га X

ох ю СИ ъ, к •в

0 0 О га X а

га СП ч X □ •о

О 3 !» 3

о ^ 3 0 Щ

0) и 1 Я

X ?! X X

3 0 3 0

га Я ■о га 1 о 45 X §

а о ё X а га

0 1 ■о X

■о к

о

■с о

а ч

■о -о

ё 8 к -I

о <л

я и

■ X

я ш

м о

х *

о и

к ь я

01 X га х

а> -в ь ■»

8 о г о

Я -о •о

3 3 3

Ь № га ш

о> Я о я

X 3 Ч я

. К х ■о X

X X О X

и и 0>

Г) ¡0 ь »

<я 11

3 01 ■о <и х 3 з а

— а И 1

V

печивает более полное соответствие качественных параметров рудопотоков оптимальным требованиям обогащения.

5. Принцип сквозной взаимоувязанности всех этапов разведочных, проектных, горнодобычных, рудоподготовительных работ и обогащения при создании СУКР.

СУКР предполагает коренную организационно-технологическую перестройку всех основных процессов разведки, горного и, частично, обогатительного передела. Между тем действующие горные предприятия обладают чрезвычайно высокой организационно-технологической инерционностью и скудными запасами руды и металлов. Следовательно, основными объектами реализации отмеченных принципов являются проекты новых горных предприятий.

Структура СУКР. На рис. 1 представлена принципиальная структурная схема системы управления качеством руд.

С позиции системных исследований СУКР является сложной системой, рассматриваемой как сочетание систем «объ-ект+процесс» в сквозной технологической цепи «недра — рудник (карьер) —оклады — отвалы — ОФ».

В качестве системы «объект» принимается месторождение, представленное информационной моделью, построенной на основе многофакторной геометризации месторождения, а системы «процесс» — совокупность процессов: геологоразведочного (детальная и эксплуатационная стадии разведки), горных работ (подготовительные, очистные), транспортирования руды, пустых пород и отходов сортировки, сортировки и пред-концентрации, усреднения, стабилизации, планирования и управления, стандартизации и контроля качества на обогатительной фабрике.

Из общей теории систем управления и системного анализа известно, что обратные связи между элементами систем обеспечивают адаптационные свойства системы в целом, повышают эффективность ее функционирования в изменяющихся внешних, по отношению к системе, условиях.

Управление качеством руды осуществляется на основе информации, оперативно получаемой в недрах, забоях, транспортных емкостях, складах, отвалах, на обогатительной фабрике, хвостохранилшцах с использованном автоматизированных технических средств опробования и контроля качества руды, технических средств накопления, обработки и передачи информации; посредством модульного комплекса систем предконценфации (сортировки) руды и горнотранспортного оборудования путем воздействия на технологии взаимоувязанных процессов.

Разработанный комплексный методологический подход к созданию систем управления качеством руд в сквозной технологической цепи «недра—рудник (карьер)—склады — отвалы — ОФ» включает:

1. Методологические основы создания системы информационных технологий управления качеством руд.

2. Научно-методические основы создания СУКР на подземном руднике.

3. Научно-методические основы создания СУКР на карьере.

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СОЗДАНИЯ СИСТЕМЫ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ РУД

Под методологическим подходом к научной проблеме в данной работе понимается научное познание объекта исследований, базирующееся на совокупности теоретических предпосылок и методик и упорядоченной последовательности их использования .на основе системных исследований для достижения конечной цели — рационального, комплексного и экологически безопасного использования недр.

Под информационной технологией понимается совокупность знаний, методов, способов и средств получения, обработки, хранения, передачи и интерпретации информации для принятия оптимальных решений по управлению качеством РУД-

Ориентируясь на современный уровень развития компьютерных технологий, можно выделить три уровня управления качеством руд, а именно:

1) наиболее высокий уровень — с использованием автоматизированных систем управления горным производством;

2) средний уровень — с использованием локальных автоматизированных систем управления отдельными процессами (например, контроля и сортировки руд; обора, обработки, хранения и графической интерпретации информации и т. д.) или автоматизированных рабочих мест геолога, маркшейдера, 'горняка, обогатителя;

3) низкий уровень — с использованием пакета программ для ПЭВМ, включающего базу данных и решение конкретных горно-геологических задач, необходимых для управления качеством руд.,

Общая структурная схема создания информационных технологий управления качеством руд представлена на рис. 2.

Методологические основы создания системы информационных технологий управления качеством руд представляют совокупность следующих методик.

1. Методика создания информационных технологий детальной разведки.

2. Методика создания информационных технологий эксплуатационной разведки.

3. Методика комплексных исследований руд цветных металлов.

4. Методика создания информационных технологий -порционной сортировки руд.

5. Методика создания информационных технологий пред-концентрации руд.

6. Методика создания информационных технологий при планировании горных работ (методика определения оптимальных нормативов потерь и разубоживания руд при подземном и открытом способах разработки месторождений цветных металлов).

7. Методика комплексной информационной оценки создания СУКР.,

Совокупность методик создания информационных технологий детальной, 'эксплуатационной разведки и при планировании горных работ обеспечивает управление качеством руд в недрах.

Структурная схема создания информационных технологий управления качеством руд в недрах представлена на рис. 3.

Информационное обеспечение рудоподтотонки составляют следующие методики: комплексных исследований руд, создания информационных технологий порционной сортировки и сепарации руд. Развитие рентгенорадиометрических методов сортировки и сепарации руд привело к созданию технологий рентгенорадиометрической рудоподготовки. Порционная сортировка и сепарация оперируют достаточно большими объемами горной массы, и надежное обоснование их применения на конкретных горно-обогатительных предприятиях представляет собой специфическую и весьма сложную в методическом отношении задачу.

Учитывая исключительное разнообразие месторождений цветных металлов, а также радиометрических методов, создание унифицированонй методики отбора проб не представляется возможным, но вместе с тем целесообразно выделить следующие общие методические рекомендации.

1. Целевое назначение отбираемой пробы (текущая добыча, некондиционная руда, забалансовые руды, технологические сорта).

2. Стадии исследований руд (лабораторные, укрупненные лабораторные, опытно-промышленные испытания). Задачей лабораторных исследований руд является установление разделительных признаков и принципиальной возможности порционной или кусковой сортировки, перспективная оценка выбора того или иного метода. Цель укрупненных лабораторных исследований заключается в оценке эффективности процессов сортировки или сепарации, выборе параметров и технических характеристик, оценке перспективности и экономической целесообразности с учетом горных технологий и обо-

гатительного передела. Результаты опытно-промышленных испытаний руд используются для разработки технологического регламента на ведение горных работ с применением процессов сортировки или сепарации (раздельно или в сочетании), который является основой для составления рабочего проекта.

3. Требования к отбору проб.

4. Проект работ по отбору пробы.

К результатам комплексного изучения радиометрических свойств руд относят: гранулометрический состав руд, оценка контрастности руд, оценка обогатимости руд различными методами (радиометрический, рентгенорадиометрический, люминесцентный, фотометрический, радиорезонансный и др).

Одним из основных -направлений информационной рудо-подготовки являются информационные технологии порционной сортировки руд в транспортных емкостях.

В последние десятилетия для экспрессного опробования руд в транспортных емкостях широкое применение нашли ядерно-физические методы, в первую очередь рентгенорадиометрический.

С целью оценки достоверности опробования руд в транспортных емкостях проведены обзор работ по экспрессному опробованию руд в транспортных емкостях и обобщение опыта продолжительного промышленного внедрения технологии сортировки на Алмалыкском, Зыряновском, Солнечном, Хру-стальненском и Приморском горнодобывающих предприятиях. Установлено, что одним из основных факторов, сдерживающих внедрение рудоконтролирующих и рудосортирующих станций, является достоверность опробования.

Руды месторождений цветных металлов в большинстве своем характеризуются очень большой неравномерностью распределения полезных компонентов и часто весьма контрастны. Очевидно, что тонкая верхняя «пленка» навала руды только случайно может отражать среднее содержание полезного компонента во всем объеме транспортной емкости, особенно самосвала. Рентгенорадиометрическое опробование не глубинное, что однозначно предопределяет его низкую представительность.

Для заверки опробования руд в транспортных емкостях использовались валовое, горстьевое опробование и метод сравнения функций распределения вероятностей значений содержания по данным геологического и радиометрического опробования (Солнечный ГОК), которые дают ориентировочные оценки достоверности радиометрического опробования.

Информация, получаемая при опробовании руды в транспортных емкостях, носйт локальный характер. Отсутствуют инфраструктуры, позволяющие в режиме реального времени осуществлять передачу, обработку получаемой информации

Рип-4. Блок-схема информационного банка СУКР

Рис.5. Структурная схема модели оптимизации параметров сети эксплуатационной разведки

для выработки оптимальных управляющих решений с учетом общей производственной ситуации в текущий момент времени и целевых кратко-, средне- и долгосрочных задач производства. Создание таких систем вскрывает большие резервы повышения эффективности предприятий.

Для эффективного применения информационных технологий порционной сортировки необходимо:

— определить область применения на основе комплексной технико-экономической оценки месторождения;

— увязать технологию сортировки с технологией добычи руды;

— повысить надежность выпускаемых технических средств контроля качества и сортировки руд и обеспечить их метрологически и методически;

— разработать методику оценки достоверности опробования руд в транспортных емкостях.

Отечественный опыт применения технологических средств контроля качества и сортировки руд цветных металлов и сепарации руд на горнодобывающих предприятиях «Средма-ша» и черной металлургии, а также зарубежный создали предпосылки для развития работ по созданию систем кусковой сортировки <руд для горнодобывающих предприятий цветной металлургии.

Кусковая сортировка руд по сравнению с порционной обладает рядом преимуществ, но технологически несопоставима, более сложная и дорогостоящая. Тем не менее за рубежом широко применяются кусковые сортировщики. Несмотря на значительную их стоимость (более 1 млн. долл. за один сепаратор), срок окупаемости затрат составляет несколько месяцев.

Отечественные сепарационные комплексы для предварительного обогащения руд различной крупности (—300+50) разработаны на основе использования гамма-, рентгенора-диометрических, оптических, электромагнитных, высокочастотных и других методов.,

Анализ приемочных испытаний опытных образцов сепараторов в условиях Хрустальненского ГОКа (рентгенорадио-метричеокого), Ингичкинского РУ (фотометрического), Приморского ГОКа (рентгенолюминесцентного) позволил установить следующее:

— особого внимания заслуживает вопрос о надежности работы сепараторов;

— необходимо проводить опережающую технико-экономическую оценку ожидаемых показателей при внедрении сепараторов;

— сепараторы и сортирующие устройства необходимо разрабатывать в рудничном исполнении с обеспечением их стыковки с технологией горных работ.

2

17

•Комплексная информационная оценка создания СУКР в теоретическом плане является реализацией процесса принятия решений в условиях неопределенности, во многом аналогичного процессу принятия решений при прогнозировании.

Разработанная методика комплексной информационной оценки влючает:

1) выбор значимых факторов, влияющих на выбор перспективных для СУКР объектов;

2) обоснование технического базиса СУКР;

3) формирование информационной базы данных;

4) горнотехнологическое и экономическое обоснование целесообразности применения СУКР.

Установлены основные геологические, ■гор.нотехнологиче-окие, экономические, социальные и экологические факторы, влияющие на выбор объекта для создания СУКР.

Информационную базу данных для выбора первоочередных объектов СУКР составляют информационный банк данных минерально-сырьевой базы цветной металлургии и информационная модель конкретного месторождения.

Установлены классификационные признаки, на основе которых был определен перечень первоочередных объектов для создания СУКР. В этот (перечень включены базовые объекты Гнпроцветмета, на которых было проведено горнотехнологическое и экономическое обоснование целесообразности применения СУКР, представленное в работе на примере Орловского медно-колчедаиного месторождения, отрабатываемого подземным способом.,

В качестве основного критерия, характеризующего эффективность системы- управления качеством руд, принята прибыль.

Как показали результаты расчета, наиболее эффективным для Орловского месторождения является вариант отработки месторождения с применением СУКР без изменения срока отработки, но >с уменьшением мощности ОФ.

По результатам моделирования выявлены благоприятные условия для применения СУКР на действующих горнодобывающих 'предприятиях.

Эффективное управление качеством руд при добыче связано с 'получением и систематической обработкой огромного количества разнообразной оперативной информации об основных параметрах процессов. ¡Кроме того, наряду с обработкой информации, необходимы: анализ, сопоставление и решение оптимизационных задач с выдачей результатов на печать (демонстрационное табло), а также рекомендации по ведению технологических процессов. В связи с этим для реализации СУКР необходимо применение ЭВМ на различных уровнях.

Основным блоком автоматизированной системы управления качеством руд является .информационный банк СУКР. Структура блоков информационного банка СУКР представлена на рис. 4.

Стандартный банк геолого-маркшейдерских данных СУКР формируют информационные технологии детальной и эксплуатационной 'разведки на основе миогофакторной геометризации месторождения.

Структура базы данных для задач принятия оптимальных решений 'формируется в соответствии со структурой СУКР применительно к конкретным условиям месторождения. Поэтому она должна иметь модульный характер. Например: при планировании горных работ, являющемся элементом СУКР, решена задача оптимизации нормативов потерь и разубожи-вания руды: при открытой и подземной добыче с учетом морфологического типа месторождения, его сложности и разве-данности.

Математическое обеспечение СУКР представляет собой совокупность математических моделей процессов и алгоритмов, реализованных в программах.

Произведенные анализ и оценка применения математических методов и ЭВМ для создания информационных технологий управления качеством руд позволяют сделать вывод, что геометрия недр—как метод математического выражения размещения геологических и других показателей — получила широкое признание и является научным фундаментом для решения геологических и горно-геометрических задач. Свое развитие геометрия недр, начиная с основоположника П. К. Соболевского, получила ¡в работах П. А. Рыжова, Г. И. Вилесова, А. Ж. Машанова, В. А. Букринокого, В. М. Гудкова, И. Н. Ушакова, Д. А. Казаковского, И. В. Францкого, П. А. Шехтмана, Е. П. Тимофеенко, В. И. Кузьмина, В. М. Калинченко и др.

В практике применения различных математических методов можно выделить по времени три периода.

60—70-е гг. XX в. связаны с применением математической статистики, теории вероятностей, теории случайных величин, теории случайных функций (Н. К. Разумовский, Д. А. Родионов, А. Б. Вистелиус, В. П. Бухарцев, В. В. Бирюков, В. В, Богацкий, Б. М. Роненсон, М. В. Рау, 3. Д. Низгурец-кий, П. Л. Каллистов, В. И. Кузьмин, П. А. Рыжов, В. М. Гудков, Г. И. Вилесов, А. Ж- Машанов, В. А. Букринский, И. Н. Ушаков, Д. А. Казаковский, Н. Г. Келль, И. В. Франц-кий, П. А. Шехтма«, Г. А. Базанов, В. М. Крейтер, А. В. Кан-цель, А. Б. Каждая, Р. И. Коган, А. М. Марголин, А. И. Осец-кий, П. Л. Бастан, В. 3. Пащенков, М. Б. Шумилин, В. А. Викентьев, О. И. Гуськов, Е. А. Сидоркоз, И. П. Шара-

2*

19

нов и др.; за рубежом: Д. Криге, Э. Карье, Ж. Матерон и др.).

80-е гг. XX в. — применение математического моделирования и кибернетики. Целью известных исследовательских работ в области математического моделирования являются комплексные, цифровые модели месторождений (В. А. Бук-ринский, С. X. Гитис, В. В. Ершов, А. В. Канцель, А. К. Кур-манкожаев, М. А. Свирский, В. И. Стрельцов, К. С. Ворко-вастов и др.). Современным методологическим подходом к изучению месторождения является совместное применение традиционных и -кибернетических исследований (А. Б. Висте-лиус, Л. Д. Кноринг, В. Н. Деч, Л. И. Четвериков, А. Б. Каждая, И. Д. Савинский, Б. А. Симкин, Ю. К. Ш-кута, В. А. Ермолов, В. А. Букринский, Е. М. Четыркин, М. Парк, Дж. Вил-кинсон, работы автора и др.). Применяются теория общих систем, теория исследования операций, теория информации, теория игр и т. д.

Конец XX в. в развитии математических методов связан с моделированием »процессов с участием человека (А. Б. Ви-стелиус, Л. Д. Кноринг, В. Н. Деч, А. Б. Каждан, Н. Н. Ша-тагин, А. С. Давидкович, работы автора и др.).

Модель управляемых процессов или управляемых систем сложнее -модели неуправляемых систем, так как она содержит не только формализованое описание управляемого объекта (¡процессов, -протекающих в управляемой системе), но и описание на языке математики самого ¡процесса управления или системы управления. При этом применяются: теория планирования эксперимента, дисперсионный, регрессионный, факторный, спектральный и гармонический анализ.

Примером применения факторного анализа в сочетании с множественным регрессионным анализом является разработанная прогнозная модель оценки сложности участков месторождения.

Для решения задач классификации используют: метод распознавания образов, дискриминантный анализ, кластерный анализ.

Для оценки параметров моделей применяются: ¡метод максимального правдоподобия, метод моментов, семивариантов, минимума Х-квадрат, функционал А. Н. Тихонова, метод наименьших квадратов, метод робастного оценивания, предложенный Т. Хубером.

Методом, позволяющим по выборочным данным ограниченного объема восстанавливать реальный вид распределения, является метод бутсрвпа — типичный ¡компьютерный метод.

Дефицит информации об изучаемом процессе применительно к геологии способствует форхмированию имитационного подхода.

Необходимо отметить, что именно математическое моделирование позволяет провести исследования геологических объектов с различных точек зрения, т. е. системно.

Информационную базу для локального проектирования разработки участков эксплуатируемых месторождений в режиме управления качеством руд формируют информационные технологии детальной разведки.

В основе разработанного автором теоретико-игрового метода оптимизации параметров сети детальной разведки — модель оптимизации в форме статистической игры G(Q, А, L), которая представляется как неантагонистическая игра (геолога и природы) с нулевой суммой, где природа является неразумным игроком, стратегиями геолога выступают функции решения аеЛ (А — множество базовых вариантов плотности разведочной сети), а платеж природе (игроку I) от геолога (игрока II) представляет собой потери геолога L(0, а).

I этап. Рассматривается множество состояний природы Q, где 0eQ характеризуется совокупностью факторов геологических Гп технических и технологических Т,, экономических 3h отражающих пространственное размещение полезного ископаемого при соответствующем расположении и количестве разведочных выработок N, Вг=9(Г1-, 7Л(, Э{), где i— = 1, 2,. . ., п определяется числом вариантов расположения геологоразведочных выработок.

II этап. Определяется функция потерь ¿(0,-. Я/ )—критерий эффективности разведки

ме|Лу)=.-з+ vrmni (1)

где 3 — затраты на выполнение разведочных работ, тыс. руб; Vrniax — горный риск, представляющий собой максимальное уменьшение прибыли из-за погрешностей определения содержания и мощности, тыс. руб.

На все переменные наложены ограничения.

Составляется исходная матрица потерь {¿(6/, ßy )}.

III этап. В качестве возможной оценки состояний природы 8 / на стадии детальной разведки принята погрешность подсчета запасов mQ, распределение которой подчиняется нормальному закону. Установлена зависимость mQ от сложности участков месторождения s, плотности разведочной сети / при состояниях природы 0;.

Сделано допущение, что множество

{mQt, mq2, ..., mQb, ..., mQJ представляет все возможные оценки, тогда

m

р = 1

В результате получаем матрицу условных .вероятностей

IV этап. Стратегия S есть функция, определенная на пространстве выбора эксперимента, значения которой — суть конечные решения геолога {аь ..., ау,...,ak}. Количество v возможных стратегий геолога определяется из выражения

v=km. (2)

Среди всех стратегий с помощью байесовских стратегий выделяются приемлемые, т. е. допустимые стратегии, которые являются и оптимальными.

V этап. Вычисляются вероятности каждого решения a¡ в каждой стратегии Sv при состоянии природы — P(aj/S„ в,).

VI этап. Вычисляются ожидаемые потери

¿ = (в/. S,)=2 ¿ (©¿, a/)P(a>/S„ 9¡). (3)

üj 6 A J

Если G—(Q, A, L)—статистическая игра, то игра (Q, L)—расширенная статистическая игра с рандомизацией на стороне геолога.

VII этап. Вычисляются ожидаемые риски R(Q¡, S» )

S)=L{Qi, S)—mmL(et, S). (4)

В результате статистическая игра представляется в виде <?=i(;Q, 5, R).

VIII этап. Знание величин погрешностей запасов mQ для каждого состояния природы 0 ¡ позволяет определить априорные вероятности состояний природы W¡ как весовые коэффициенты, значения которых обратно пропорциональны погреш-

п

ностям подсчета запасов причем 2 W/ = 1 -

г-i

Наличие результатов эксперимента (определение mQ на эталонном участке при различных состояниях природы приводит к пересмотру вероятностей состояний приоды, т. е. определяются апостериорные вероятности

W, = ——-— Qí -. (5)

s wrP(mQ9/et)

¡=о

IX этап. Вычисляются байесовские риски

r(l, S) = Wl-R(Qu S) + W2-R{Q2,S)+...+Wn-R{Qn, S). (6) 22

В результате мы получаем полностью расширенную статическую игру (2, 5, г).

X этап. Байесовская стратегия. 50 является оптимальной и минимизирует байесовский риск, она соответствует

шт[г{1, 5,), гЦ, Ъ2),...,г($, 5,)]. (7)

По результатам апробации теоретико-игрового метода оптимизации параметров сети детальной разведки в условиях Алтын-Топканского, Райского и Заполярного месторождений определены условия его применения.

Информационную базу управления качеством руд при разработке месторождения формируют информационные технологии эксплуатационной разведки.

Проведенный анализ состояния эксплуатационной разведки в отрасли позволил установить, что: сложившаяся практика проектирования разведочных сетей различных стадий разведки была ориентирована в основном на подсчет запасов и на экономическую эффективность собственно разведки — разведка месторождения и его разработка были разобщены экономически; несмотря на разнообразие предложенных методов определения рациональных параметров сети и некоторую ¡методическую обеспеченность эксплуатационной разведки, не определена область применения методов в зависимости от горно-геологических условий месторождения.

В диссертации разработаны общие положения, понятия и принципы оптимизации параметров сети эксплуатационной разведки, отличающиеся от существующих (например: вместо принципа равномерности разведки предлагается принцип равной раведанности; вместо принципа наименьших затрат — принцип оптимальных затрат; -введены новые принципы: окупаемости прибылью и полноты и качества извлечения полезного ископаемого из недр).

Разработанная комплексная методика оптимизации параметров сети эксплуатационной разведки базируется на -новых принципах и следующих условиях: оптимальность сети детальной разведки и доразведки; .геометризация месторождения или представительного участка месторождения; анализ и сопоставление данных детальной, эксплуатационной разведки и эксплуатации месторождения.

Структурная схема разработанной геолого-экономической модели оптимизации параметров сети эксплуатационной разведки при открытом и подземном способах разработки месторождений цветных металлов представлена на рис. 5.

Построение прогнозной модели оценки сложности участков месторождения произведено с совместным использованием множественного регрессионного и факторного анализа. Уравнение множественной регрессии прогнозируемых погрешностей определения геологических факторов по оценкам из-

менчивости характеризующих их геологических признаков может быть представлено в общем виде

Y0 = a0+%atxh (8)

i-i

где xt — значения i-ro признака или оценки его изменчивости; at — коэффициент регрессии i-го признака; а0 — свободный член; п — количество признаков.

Полученное уравнение множественой регрессии (по стандартной программе шаговой регрессии или с принудительным вводом регрессоров на ЭВМ) наилучшим образом, с точки зрения метода наименьших квадратов, описывает зависимость совместного влияния множества выделенных геологических признаков на погрешность определения соответствующих факторов. Включение в анализ нескольких признаков улучшает оценку погрешности определения выделенных геологических факторов по совокупности оценок изменчивости геологических признаков по сравнению с оценкой этой погрешности по каждому из признаков в отдельности.

Характерной особеностыо прогнозирования погрешности определения выделенных геологических факторов по оценкам изменчивости геологических признаков является то, что чаще всего оценка изменчивости каждого признака обнаруживает нелинейную связь с погрешностью определения факторов, что снижает эффективность использования модели множественного регрессионного анализа. Для решения этой задачи был разработан коэффициент нелинейной корреляции.

Для расчета уравнения множественонй регрессии, описывающего взаимосвязь между независимыми переменными и целевой функцией через коэффициент нелинейной корреляции, разработана программа NONLINE для ПЭВМ типа IBM, которая работает как в шаговом режиме, так и с принудительным вводом независимых переменных.

Самым крупным недостатком всех используемых прогнозных -моделей в геологической разведке на стадии эксплуатации месторождения является бездоказательность -правомерности использования зависимостей, установленных по одним участкам месторождения, на других участках. Практика показала, что даже при сохранении общих тенденций, например связи между изменчивостью ¡морфологии контура рудных тел и их -мощностью, переход -с одного участка на другой сопровождается изменением вида уравнения регрессии, причем до такой степени, что использование одного и того же уравнения на разных участках делает невозможным осуществление прогноза целевой функции. Установлено, что при переходе с одного участка месторождения на другой коэффициенты этого уравнения резко меняются, что делает

невозможным прогнозирование по установленным зависимостям.

В последнее время в научной ¡практике особенно сильно возрос интерес к различным эвристическим приемам и методам, дающим возможность исследователям систематизировать их интуицию, активизировать процесс мышления, за кратчайший срок и с наименьшими затратами найти необходимое решение поставленной научной задачи, отличающееся наибольшей оригинальностью и простотой. Одним из наиболее перспективных методов является морфологический метод исследования систем, предложенный в 1942 г. Ф. Цвитке. Почти одновременно с этим методом развивается теория многофакторного анализа (Тэрстоун, 1944 г.). Подобно морфологическому методу, факторный анализ является источником возникновения гипотез. На основе изучения внутренних закономерностей системы оба метода позволяют определить полную структуру исследуемой системы с выделением возможных вариантов решения, их отличает высокая результативность, а также экономичность в проведении исследования. Задача определения влияния геологических признаков на оценку сложности участка месторождения до эксплуатационной разведки и отработки может быть решена с использованием факторного анализа, который позволяет выделить ряд гипотетических факторов, определяющих связи з корре-ляциононй матрице оценок изменчивости геологических признаков. Один из этих гипотетических факторов является оценкой сложности участка месторождения в стандартизированном виде.

Применение факторного анализа при обработке исходных данных на участках, подлежащих разведке, позволяет не только установить правомерность использования полученной модели множественного регрессионного анализа, но и скорректировать аналитическое выражение уравнения с добавлением новых или исключением некоторых, ранее использованных, геологических признаков.

Задача использования результатов факторного анализа заключается в выборе из выдвинутых гипотетических факторов тех, которые соответствуют погрешности определения геологических факторов при заданной плотности разведочной сети. Основным критерием соответствия одного из гипотетических факторов прогнозируемой погрешности определения геологического фактора является теснота его связи с прогнозируемой погрешностью, полученной по уравнению множественной регрессии для представительного участка.

Фундаментальной теоремой факторного анализа является выражение

Я—АСА', (9)

где R — корреляционная матрица исходных данных с оценками общностей на главной диагонали (под общностью понимается доля единичной дисперсии стандартизированных значений' по каждому признаку, обусловленная общими факторами); С — корреляционная матрица, отражающая связь между факторами; А' — транспонированный аналог матрицы коэффициентов регрессии факторов по переменным (факторное отображение).

Оценку общностей 'рекомендуется производить по 'Коэффициенту множественной регрессии каждой t-й переменной (признака) по остальным.

При проведении исследований мы столкнулись с одной из частных проблем факторного анализа — проблемой нелинейной связи между гипотетическими факторами и переменными, решение которой было осуществлено путем введения нового коэффициента нелинейной корреляции при расчете корреляционной матрицы.

После подготовки матрицы исходных данных на участке разведки производится факторный анализ по стандратной программе BMD 08М на ЭВМ типа IBM. Программа осуществляет факторное разложение по корреляционной (ковариационной) матрице с расчетом оценок общности через коэффициент множественной корреляции, дисперсии регрессии или наибольшее значение элементов строк факторизуемой матрицы. Обязательно осуществление по всем видам вращения (ортогонального и косоугольного). После проведения факторного анализа прогнозируемые погрешности определения геологических факторов имеют стандартизированный вид. Необходимо отметить, что стандартизированные значения погрешностей для всех параметров разведочной сети на конкретном участке имеют одинаковое значение и соответствуют оценке сложности разведываемого участка по соответствующему фактору. Переход к абсолютным значениям прогнозируемых погрешностей определения геологических факторов производится через характеристики их распределения (среднее арифметическое значение и среднеквадратичное отклонение) при определенных параметрах разведочной сети.

Получив прогнозные погрешности определения геологических факторов на участке разведки для различных вариантов разведочной сети, переходим к их экономической оценке с целью выбора оптимального.

Наиболее приемлемым критерием эффективности эксплуатационной разведки является минимальный суммарный ущерб, представляющий собой сумму отрицательных экономических последствий (вызванных погрешностями оконтури-вания рудных тел, определения средних содержаний полез-

ных компонентов, оконтуривания технологических сортов руд) и затрат на эксплуатационную разведку

У=Э,+32+Эз+3,-*-т1п, (10)

где У — суммарный ущерб, тыс. руб; Э\ — отрицательные экономические последствия из-за погрешности оконтуривания рудных тел (тыс. руб), представляют собой сумму потерянной ценности металлов, непроизводительных затрат на добычу, транспортировку и переработку руды и неосуществленной платы за недра; -Э2 — отрицательные экономические последствия из-за погрешности определения среднего содержания полезных компонентов (тыс. руб), представляют собой сумму потерянной ценности металлов и дополнительных непроизводительных затрат из-за погрешности определения нормативов потерь и разубоживания руды при добыче в «при-контактной зоне»; Э3 — отрицательные экономические последствия из-за погрешности оконтуривания технологических сортов руд (тыс. руб), представляют собой потерянную ценность металлов из-за снижения извлечения металлов в концентрат на обогатительной фабрике; 53—затраты на экс-плуатационую разведку, тыс. руб.

В результате исследований установлено, что затраты на эксплуатационую разведку (несопоставимы по -величине с отрицательными экономическими последствиями из-за погрешностей разведочных данных.

В качестве критерия выбора оптимального варианта разведочной сети принята допустимая погрешность оконтуривания рудных залежей. Определение оптимального варианта разведочной сети производится на основе установленной зависимости суммарного ущерба от оценки сложности участков месторождения в стандартизированном виде при различных параметрах разведочной сети.

Обобщение, анализ и оценка результатов широкомасштабной апробации комплексной методики оптимизации параметров сети эксплуатационной разведки в условиях 29 месторождений цветных металлов позволили разработать классификацию ее применения, в основе которой лежат следующие кл а ссификациониые пр и зн аки.

1. Ведущий геологический фактор. По этому признаку выделены: морфология контура рудного тела (залежи); коэффициент рудоносности; содержание полезного компонента; структурный; структурно-морфологический.

2. Морфологический тип месторождения. Месторождения сгруппированы в шесть морфологических типов: I—пласто-во-линзообразные, лентовидные рудные тела; II — пластово-линзообразные залежи; III — рудоносные залежи (с условным выделением линзообразных рудных тел); IV — штокверк; V — шток; VI — жилы и жильные зоны.

3. Сложность структурного признака. Месторождения ранжированы по сложности структурного признака в пределах морфологического типа:

1) стратиграфо-литологические;

2) складчато-трещинно-слоистые;

3) типично жильные;

4) сочетание пликативно-дизъюнктивных структур с выделением природных типов руд.

4. Возможность построения прогнозной модели оценки сложности участков месторождения. Для месторождений, на которых ведущим геологическим фактором является структурный или структурно-морфологический, построение прогнозной модели оценки сложности не только невозможно, но в этом нет необходимости.

Для месторождений, относящихся по 2-му классификационному признаку к VI морфологическому типу (жилы и жильные зоны), построение прогнозной модели оценки сложности невозможно. Для этого типа месторождений большее значение имеет определение оптимального интервала опробования (сопровождающая эксплуатационная разведка). Кроме того, необходимо отметить, что по 1-му 'классификационному признаку ведущим геологическим фактором для этого типа месторождений является структурно-морфологический.

.По 3-му классификационному признаку для месторождений, являющихся типично жильными (VI морфологический тип), а также месторождений со сложной структурой (сочетание пликативно-дизъюнктивных структур с выделением природных типов руд) в пределах каждого морфологического типа, построение прогнозной модели невозможно или возможно с погрешностью до 50%.

Проведенное сравнение комплексной методики оптимизации параметров сети эксплуатационной разведки с другими аналитическими методами и разработанная классификация ее применения позволили сделать основополагающий вывод:

Отсутствие возможности построения прогнозной модели оценки сложности участков месторождения приравнивает методику к другим методам, с помощью которых рассчитываются средние оптимальные параметры разведочной сети без дифференциации параметров сети в соответствии со сложностью участков месторождения, и тем самым определяет область се применения.

Планирование горных работ представляется как подсистема сложной системы управления качеством руд в сквозной технологической цепи «недра — рудник (карьер)—склады — отвалы — ОФ».

Информационную базу планирования горных работ формируют: информационные технологии эксплуатационной раз-

ведки; информационная модель месторождения, построенная на основе эксплуатационной геометризации участков месторождения с учетом геолого-технологического картирования руд, современных горных технологий добычи с элементами -сортировки и .предконцентрации руд.

Требования ОФ являются отправным моментом или, выражаясь языком математики, ограничивающими условиями качества руды при планировании горных работ.

Одним из основных элементов управления качеством руд при планировании горных работ является определение нормативных показателей полноты и качества извлечения полезного ископаемого из недр. Общепринятыми показателями полноты и качества извлечения полезного ископаемого из недр в цветной металлургии являются потери Я и разубо-живание Р руды при до-быче.

В разное время крупнейшими учеными-горняками, такими, как К. М, Черквиани, П. И. Городецкий, Р. П. Каплунов, И. И. Агошков и их учениками, был предложен для установления оптимального уровня Я и Р целый ряд технико-экономических принципов. Анализ и обобщение накопленного огромного методического опыта по определению нормативов Я и Р руды при открытом и подземном способах разработки месторождений цветных металлов и результатов широкомасштабного внедрения «Отраслевой инструкции по определению, нормированию и учету потерь и разубоживания руды и песков на рудниках и приисках Министерства цветной металлургии» с участием автора явились предпосылками пля разработки методики определения оптимальных нормативов Я и Р руды при добыче в режиме управления качеством руд.

Методика оптимизации нормативов Я и Р руды при открытой и подземной разработке месторождений базируется на эксплуатационной геометризации участков месторождения в пределах выемочных единиц. Блок-схема разработанной методики определения оптимальных нормативов Я и Р руды при открытой и подземной разработке месторождений разных морфологических типов представлена на рис. 6. Ее основные методические положения:

— выбор и обоснование выемочной единицы;

— расчет нормативов Я и Р производится на эксплуатационный блок, именуемый расчетным, независимо от того, является ли он выемочной единицей;

— информационной базой для определения нормативов Я и Р являются данные опережающей эксплуатационной разведки;

— выбор графической основы для определения нормативов Я и Р руды при добыче зависит от методики эксплуатационной разведки;

— разработка рабочей классификации нормируемых видов Я и Р при добыче производится в зависимости от конкретных горно-геологических условий месторождения и источников их образования;

— технико-экономическое обоснование нормативов Я и Р при добыче производится в «приконтактной зоне» на основе общепринятого экономического критерия—¡максимальной прибыли с 1 т погашаемых балансовых запасов;

— значительное усложнение геологического строения месторождения по данным, отработки, по сравнению с данными опережающей эксплуатационной разведки, может привести к значительным расхождениям между фактическими Я и Р и их нормативными величинами. Во избежание этого в нормативы Я и Р руды, определяемые на «расчетный блок», вводятся поправки на сложность, рассчитанные по разным ^методикам в зависимости от морфологического типа месторождения;

— оценка достоверности определения нормативов Я и Р руды при добыче производится на основе установленных зависимостей нормативов потерь и разубоживания (в тоннах) по висячему и лежачему боку рудных тел от приведенного содержания основного полезного компонента три различных параметрах разведочной сети.

Определение нормативов потерь « разубоживания (в тоннах) с учетом сложности месторождений разных морфологических типов, отрабатываемых открытым способам, проводится следующим образом. <

1. Морфологический тип — пластообразные рудные залежи (Жаановское месторождение):

пв_пв ". vB Пл_Пл . Vя •

II н — ''к V пр> ''и — j' np »npj (11)

пр> "Н = Оц • V пр,

где Vnp, Vnp —сложность морфологии контура рудных тел по простиранию соответственно по висячему и лежачему боку рудного тела, которая определяется по установленным зависимостям для рудных тел: ЦРТ — Vnp—f(tne); ЗРТ — Vnp=/(mr); ЮВРТ — Упр — f(mr); 7РТ — V=/(tf), ВРТ, ЮЗРТ — V„p—f(VHHT); тг —горизонтальная мощность рудных тел; Я — глубина горизонта отработки; V„„T —интегральная оценка сложности, которая определяется следующим образом:

= = (12) ¡-1 "(тек

ДА , At

А-1 t\if tXij

ПВ rj8" I/-B Г}Л £ЗЛ" 1гЛ

■Он — Он -Ипр, Он — Он - У пр,

• 6. Блок-с.сена методики оптимизации нормативов П и Р руды при открытой и подземной разработке месторождений -

Рис.7. Схена определения П и В на геологической раэрезв с учетоп слояности норфологии контура рудного тела! 1 - технологический контур; 2 - геологический контур

— степень информационной энтропии распределения значений г'-го фактора в пределах /-го участка; —размах значений ¿-го фактора; /?|шах —максимальный размах значений г-го фактора в пределах месторождения; Дб—первая последовательная разность значений 1-го фактора.

2. Морфологический тип — штокверк (Коунрадское месторождение). Прогнозное уравнение погрешности определения нормативов П и Р руды в стандартизированном виде

Д5' = — 7,24.10-'. +2,796 +

+ Ю-5-*,, —ЬЗ.Ю-*-*» + 0,05, (13)

где х4 — извлечение меди при обогащении; %; х&— среднее содержание меди в забалансовых рудах, %; Хц—общая площадь рудной залежи без внутрирудных включений некондиционных руд в промышленных контурах, м2; Х\з — суммарная площадь внутрирудны'х включений, м2.

Произведена оценка надежности работы полученного уравнения (среднеквадратичное расхождение между оценкой по данным сети эксплуатационного опробования и данным полученной модели равно 5,5%). К ограничивающим условиям применения данного уравнения можно отнести следующие:

— участки месторождения должны быть разведаны по сети опережающей эксплуатационной разведки 50X50 м;

— наличие безрудных окон и «приконтактной зоны».

Погрешность, рассчитанная по уравнению (13), представляет собой суммарную величину погрешностей определения нормативов потерь и разубоживания руды при добыче и учитывается пропорционально коэффициенту оптимального соотношения Л и Р руды в приконтактной зоне.

Переход к абсолютному выражению осуществляется через площадь рудной залежи 5, м2 в пределах расчетного блока

(14)

При анализе исследований в области определения и нормирования Я и Р руды при добыче, особенно при подземной разработке, в явном виде вскрылось противоречие между проектными и нормативными показателями Л и Р руды. Объективные причины этого заключаются в том, что проектные показатели Л и Р определяются по данным детальной разведки для участка или целиком для месторождения и соответствуют выбранной системе разработки, а нормативные показатели Л и Р определяются в процессе разработки месторождения по данным опережающей эксплуатационной разведки на «выемочную единицу» (участок месторождения, месторождение целиком или эксплуатационный блок-камера, слой, целик и т. д.), отрабатываемую системой разработки,

выбранной при проектировании, заменить которую более эффективной, с позиций полноты и качества извлечения руды из недр, весьма затруднительно из-за финансовых издержек, зачастую уже не окупаемых извлекаемой ценностью полезных 1КОМ1ПОН6НТОВ.

В результате одним из проявлений этого противоречия является несоответствие выбранной системы разработки геологическим условиям месторождения из-за недостоверности разведочных данных. Поэтому накопленный негативный опыт ¡при нормировании П и Р руды при подземной разработке месторождений цветных металлов позволил сделать вывод о различии методических подходов к определению Я и Р руды на стадиях проектирования и эксплуатации месторождения.

В методике определения нормативов П и Р руды при подземной разработке пластообразных рудных залежей использованы методы определения оптимальных нормативов потерь в отделенном массиве и вторичного разубоживания, разработанные Университетом дружбы народов (УДН).

Определение потерь и разубоживания (в тоннах) с учетом сложности морфологии контура рудных тел при подземной разработке месторождений предлагается проводить на геологических разрезах или погоризонтных планах (в зависимости от методики эксплуатационной разведки) следующим образом.

1. На геологических разрезах (месторождения: «Семилетка», «1Котсельваара»), Рассмотрим на примере одного из четырех случаев (рис. 7).,

лгп(*/2-ДОЕД./1*"

пр.

псл-

2 sin а

fca-t/2j\HB ■¿/»•ъ

(15)

Бсл =--

2 sin а

где +Дт0 — прирезка в сторону вмещающих порд, м; ка — средний коэффициент потерь в «зоне контактной неопределенности» висячего и лежачего бока рудного тела

"пр , ,

Ь] — отклонения /-й волны потерь в пределах участка (t/2—Amo) «зоны контактной неопределенности», м; кь —

средний коэффициент разубоживания в «зоне контактной неопределенности» висячего и лежачего бока рудного тела

*" = -£7/2_ ' (17)

а,— отклонения 1-й волны разубоживания в пределах участка (¿/2) «зоны контактной неопределенности», м; пар — количество линейных измерений б] и а¿кпр —протяженность контакта (висячего и лежачего бока) рудного тела по простиранию в пределах эксплуатационного блока, м; НП)—высота /-й волны потерь, м; 1,...,,/,..., N — количество волн потерь в пределах участка (¿/2—Дт0) «зоны контактной неопределенности»; Н В1— высота 1-й волны разубоживания, м; 1,..., I,..., <3 — количество волн разубоживания в пределах участка ((/2) «зоны контактной неопределенности».

2. На погоризонтных планах (месторождение «Заполярное»), Рассмотрим на примере: сложность морфологии контура рудного тела V л С 1,05: а) общий случай

* т (18)

ясл = -1 «-Дм.) мок-

к т

б) при наличии апофиз, линз, гнезд

/7СЛ= 1--^^-100 %,

к (те + та + + тегн)

-Ё^г)-Ю0 96;

к {т + ма + тя + тги)

(19)

в) для системы с мелкошпуровой отбойкой при тт[а < С 1,45 м и /> 1,45 м

Пе1 = 1 Л^г^-О^-^пЯ 100о/о.

я _ 1 — (1,45 —дг„|П)]

са к т

3

33

или при наличии апофиз, линз, гнезд

Ясл = — 100%.

к (т + тя-\- тл + тгн) ^

Рсл = 1 [*-*«.-( 1,45-ж-,-)] 100

к (т + /ва + жл + тга)

г) для системы с отбойкой глубокими скважинами при тт\п <3,0 M И ¿>3,0 М

Лсл ± 1007о)

к т

_ 1 [t - Am0 — (3,0 - /7tmln))

нсл —---

к т

или при наличии апофиз, линз, гнезд

(22)

100%'

Пп = -1 t^-A«.-(3,0-/«„,.)] шо % t к (tri -f ma 4- /ял + tnra)

—Am0 — (3,0 —отю!п)] (,т + т, + «л +

(23)

100 %,

Общая нормативная величина П а Р руды на «выемочную единицу» определяется средневзвешенным способом (для П — на балансовые запасы руды, тыс. т, для Р — на добытую руду, тыс. т) по совокупности эксплуатационных блоков.

Плановые показатели потерь и разубоживания руды при добыче на планируемый год определяются па основе нормативов потерь и разубоживания руды средневзвешенным способом по совокупности эксплуатационных блоков.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации разработан комплексный методологический подход к созданию систем управления качеством руд в сквозной технологической цепи «недра — рудник (карьер)—склады— отвалы — ОФ», имеющий важное народнохозяйственное значение и способствующий рациональному, комплексному и экологически безопасному использованию недр.

Основные научные результаты, выводы и рекомендации, полученные при выполнении исследований и внедрении разработок, заключаются в следующем.

I. Проблема управления качеством руд является сложной, многопрофильной. Основные научные направления ее решения: усреднение руд, геолого-маркшейдерское обеспечение управления качеством руд, геолого-технологическое «артиро-

вание, рудоподготов'ка (дробление, грохочение, мелко-, крупнопорционная сортировка руд, сепарация). Анализ научных »следований и практики внедрения отдельных элементов управления качеством руд на горнодобывающих предприятиях позволил установить, что из-за отсутствия комплексного подхода к проблеме управления качеством руд не достигаются ожидаемые результаты.

В связи с этим «а основе системных исследований разработан комплексны» методологический подход к созданию систем управления качеством руд в сквозной технологической цепи «недра — рудник (карьер)—склады — отвалы — ОФ». Впервые сложная система управления качеством руд рассмотрена как «объект-{-процесс» и с позиции управления информацией. Разработаны общие положения, принципы и структура.

2. На остове анализа и оценки внедрения элементов управления качеством руд установлено, что:

управление качеством руд осуществляется на основе информации, оперативно получаемой в недрах, забое, транспортных емкостях, на складах, отвалах, обогатительной фабрике, и путем воздействия на взаимоувязанные технологические процессы (геологоразведочный, горные работы, транспортировка, сортировка, сепарация, усреднение, стабилизация, планирование, управление, стандартизация и контроль качества на ОФ);

составной частью предлагаемого комплексного методологического подхода к созданию систем управления качеством руд являются методологические основы создания системы информационных технологий управления качеством руд, базирующиеся на многофакторной геометризации месторождения. Определено понятие «информационные технологии управления качеством руд» как совокупность знаний, методов, способов и средств получения, обработки, хранения н передачи информации на различных стадиях освоения месторождения. Разработана структура задач и методик создания информационных технологий: детальной и эксплуатационной разведки, комплексных исследований руд, порционной сортировки руд, сепарации руд, планирования горных работ (обоснование нормативов потерь и разубоживания руды при добыче). Создание системы* управления качеством руд является наукоемким и капиталоемким делом, требующим значительных финансовых вложений, которые в короткие сроки должны окупиться прибылью, поэтому выбор объекта для эффективного создания системы управления качеством руд предлагается производить на основе предварительной комплексной информационной оценки, включающей комплексное исследование руд, в том числе изучение радиометрических свойств руд; оценку значимости влияния геологических, горнотехни-

3*

35

чеоких, технологических, социальных и экологических .факторов и технико-экономическое обоснование;

основным элементом системы управления качеством руд является информационная база данных, которую формируют информационные технологии детальной, эксплуатационной разведки и многофакторная геометризация месторождения. Разработана структура информационной базы данных системы управления качеством руд. Математическое обеспечение системьи управления качеством руд определяется совокупностью моделей процессов и алгоритмов, реализованных в программах для ЭВМ. На основе анализа и оценки применения математических методов и классической гемоетризации месторождения для определения параметров сети детальной и эксплуатационной разведки проведен выбор модели оптимизации и методов ее построения для решения многофакторной и многовариантной задачи оптимизации параметров сети детальной и эксплуатационной разведки месторождений цветных металлов.

3. Установлено, что информационную базу данных для локального проектирования горных работ в режиме управления качеством руд формируют информационные технологии детальной разведки на основе геолого-экономической модели оптимизации параметров сети детальной разведки.

4. Установлено, что информационную базу данных для управления качеством руд при разработке месторождения формируют информационные технологии эксплуатационной разведки на основе геолого-экономической модели оптимизации параметров сети эксплуатационной разведки месторождений разных морфологических типов при открытой и подземной их разработке.

Результаты сравнения разработанной комплексной методики оптимизации параметров сети эксплуатационной разведки с другими аналитическими методами и классификация ее применения в совокупности позволили определить область применения, а именно: отсутствие возможности построения /прогнозной модели оценки сложности участков месторождения исключает принцип дифференциации разведочной сети, и это приводит к определению средних оптимальных параметров сети для всего рудного тела, участка месторождения или для всего месторождения.

5. Установлено, что информационную базу данных для управления качеством руд при планировании горных работ формируют информационные технологии эксплуатационной разведки, геометризация выемочных единиц и нормативы потерь 17 и разубоживания Р руды при добыче, рассчитанные на основе геолого-горно-экономической модели оптимизации нормативов ,потерь и разубоживания руды при открытой и подземной разработке месторождений разных морфологических

типов в режиме управления качеством руд в сквозной технологической цепи.

Разработаны общие принципы, положения, понятия и рабочая классификация нормируемых видов П и Р руды при добыче и методики оптимизации нормативов потерь и разубоживания руды при открытой и подземной разработке месторождений разных морфологических типов с учетом их сложности и разведанности.

6. Разработанные в диссертации методологические основы управления качеством руд цветных металлов, методы оптимизации, технические решения и рекомендации:

предназначены для использования на действующих предприятиях и на стадии проектирования при создании СУКР целиком или в виде отдельных элементов;

использованы в отраслевых методических документах;

внедрены в виде методических пособий и рекомендаций на 30 горнодобывающих предприятиях цветной металлургии;

применены при создании автоматизированных рабочих мест маркшейдера и геолога на рудниках комбината «Пе-ченганикель»;

отражены в справочных пособиях: «Маркшейдерские работы на карьерах и приисках», «Маркшейдеры — кто есть кто».,

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Руденко В. В. Способ оптимизации параметров геологоразведочной сети. (Проспект на ВДНХ).—М.: ЦНИИэкономики, 1981.

2. Руденко В. В. Применение теоретико-игровых методов для решения задач оптимизации параметров геологоразведочной сети//Тр. 17-го Междунар. симпозиума: Применение ЭВМ и математических методов в горном деле. М., 1982. Часть 2.

3. Естаев М. Б., Руденко В. В. Состояние обеспеченности предприятий отрасли научно обоснованными нормативами показателей извлечения запасов из недр//Всесоюз. совещание ВДНХ СССР: Тез. докл. — М.: ВНИПИгорцветмет, 1983.

4. Руденко В. В., Парадзинский О. Н. Методика оценки геологической сложности различных участков месторождения в перпод его отра-ботки//Горный журнал. — 1984.—№ 8.

5. Руденко В. В., Парадзинский О. Н., Молодцова Е. И. Методика определения потерь и разубоживания при изменчивом контуре//Горный жунарл. — 1986 — № 12.

6. Руденко В. В., Парадзинский О. Н. Оптимизация параметров сети эксплуатационной разведки на пластовых месторождениях цветных ме-таллов//Задачи геологических и маркшейдерских служб предприятий цветной металлургии на 1986—1990 гг.: Тез. докл. Всесоюз. науч.-техн. конф.— М„ 1986.

7. Способ опережающей эксплуатационной разведки: А. с. 1493772 от 15 марта 1989/В. С. Котов, В. В. Батыгин, В. В. Руденко, О. Н. Парадзинский.

8. Естаев М. Б., Беляев Б. И., Елисеев В. М., Руденко В. В. Нормирование потерь и разубоживания руды при добыче иа рудниках ком-

бината «Печенганикель»//Обзор/Цветметэкономика и информация. М., 1987.

9. Руденко В. В., Парадзинский О. Н. Методические положения по разработке нормативов эксплуатационной разведки месторождений цветных металолв. — М.: ВНИПИгорцветмет, Минцветмет СССР, 1987.

10. Временное методическое руководство по разработке нормативов эксплуатационной разведки для свинцово-цинковых месторождений/Ру-денко В. В., Парадзинский О. Н., Пономарев Ф. И. и др. — М.: ВНИПИгорцветмет, Минцветмет СССР, 1987.

11. Руденко В. В., Парадзинский О. Н. Оптимизация параметров сети эксплуатационной разведки с целью повышения ее эффективности. — Цветная металлургия.— 1988. — № 6.

12. Руденко В. В., Парадзинский О. Н. Факторный анализ как морфолог, ический метод исследования систем в прикладной статистике//Про-блемы развития научного и технического творчества трудящихся: Тез. докл. Всесоюз. науч.-практ. конф. — Тбилиси, 1988.

13. Руденко В. В., Парадзинский О. Н. Горно-геометрические методы повышения достоверности информации при разработке месторождений цветных металлов//У11 Междунар. конгресс по маркшейдерскому делу: Сб. докладов. Л., 1988.

14. Руденко В. В., Парадзинский О. Н., Гатауллина Н. Н. Опыт оптимизации параметров сети эксплуатационной разведки на свинцово-щин-ковом месторожден.ии//Горный журнал.— 1989. — № 8.

15. Маркшейдерские работы на карьерах и приисках: Справочник/Попов В. Н., Ворковастов К. С., Столчнев В. Г., Руденко В. В. и др. — М.: Недра, 1989. С. 76—122; 319—334.

16. Руденко В. В., Естаев М. Б., Пеньковский И. В. Перспективы применения систем управления качеством руд при разработке месторождений цветных металлов//Горный журнал.— 1990.—№ 8.

17. Руденко В. В., Естаев М. Б. Резервы повышения полноты использования недр при разработке месторождений//Всесоюз. науч.-техн. симпозиум: Тез. докл./Минмет СССР, ЦНИИэкономики и информации, Гипро-цветмет. — М., 1991.

18. Руденко В. В., Молодцов О. В., Эркин М. Геологическое обеспечение систем управления качеством руд на горных предприятиях цветной металлург,ии//Всесоюз. науч.-техн. симпозиум: Тез. докл./Минмет СССР, ЦНИИэкономики, Пшроцветмет.—М., 1991.

19. Руденко В. В., Молодцов О. В., Пеньковский И. В. Перспективные направления рационального и комплексного использования недр// Маркшейдерский вестник. — 1992. — № 1/2.

20. Букринский В. А., Руденко В. В. Маркшейдеры — кто есть кто: Справочник. — М.: «НеЪаЫга, Ый», 1993.

Формат 60X90/16 Заказ № 1614

Подписано в печать 8.07.1996 г.

Объем 2,5 печ. л. Тираж 100 экз.

Типография Московского государственного горного университета.