Development of new geostatistical methods for spatial analysis and applications in reserves estimation and quality characteristics of coal deposits
Authors: Παυλίδης Ανδρέας 
Published: September 2021

Ο γαιάνθρακας αποτελεί σημαντικό ενεργειακό πόρο, ιδιαίτερα για τις χώρες που έχουν λίγες διαφορετικές πηγές ενέργειας. Παρόλο που η χρήση των ορυκτών καυσίμων συνδέεται με πολλές περιβαλλοντικές προκλήσεις, τα προβλήματα αυτά μπορούν να μετριαστούν. Η τιμή του γαιάνθρακα έχει σημαντικές διακυμάνσεις κατά την πάροδο του χρόνου. Για παράδειγμα, η τιμή του γαιάνθρακα που χρησιμοποιείται για παραγωγή ηλεκτρικής ενέργειας, υποδιπλασιάστηκε ανάμεσα στον Ιανουάριο του 2011 και τον Ιανουάριο του 2016.Τα κοιτάσματα του γαιάνθρακα κατανέμονται στον χώρο. Καλύτερη κατανόηση της χωρικής τους κατανομής αναμένεται να βελτιώσει τα σχέδια αξιοποίησης τους και να δώσει μια καλύτερη εικόνα του οικονομικού ρίσκου. Η έρευνα αυτή επιχειρεί να συμπληρώσει και να βελτιώσει τις υπάρχουσες μεθόδους εκτίμησης αποθεμάτων γαιάνθρακα. Επιπλέον, επιχειρεί να παρέχει ευκολόχρηστα εργαλεία που βοηθούν στον σχεδιασμό εκμετάλλευσης γαιάνθρακα, ειδικά σε περιπτώσεις πολυστρωματικών κοιτασμάτων. Οι μέθοδοι που εισάγονται στην παρούσα έρευνα θα μπορούσαν να χρησιμοποιηθούν και για κοιτάσματα διαφορετικών μεταλλευμάτων.Σε αυτή την μελέτη εισάγουμε το χωροταξικό δείκτη εκμεταλλευσιμότητας (SPI) που αξιολογεί την εκμεταλλευσιμότητα της εξόρυξης κάθε στρώματος σε πολυστρωματικά κοιτάσματα. Καθώς οι τιμές και το κόστος της εκμετάλλευσης αλλάζουν κατά την διάρκεια ζωής του ορυχείου, η εκμεταλλευσιμότητα του κάθε τομέα ή στρώματος μπορεί να μεταβληθεί από επικερδής σε μη εκμεταλλεύσιμη ή το αντίθετο. Ο δείκτης SPI είναι ένα ευέλικτο εργαλείο που μπορεί γρήγορα και εύκολα να διερευνήσει διαφορετικά οικονομικά σενάρια. Με αυτό τον τρόπο, ο SPI μπορεί να βοηθήσει στην επανεξέταση των ορίων της εκμετάλλευσης και τα αποθέματα του ορυχείου με τις τρέχουσες τιμές ή τις προβλεπόμενες τιμές στο εγγύς μέλλον.Ο δείκτης SPI εφαρμόζεται στο πολυστρωματικό ορυχείο της Μαυροπηγής στην Μακεδονία για την αξιολόγηση στρωμάτων λιγνίτη από 341 γεωτρήσεις της Δημόσιας Επιχείρησης Ηλεκτρισμού (ΔΕΗ). Οι διαφορές στην εκτίμηση ενεργειακών αποθεμάτων μεταξύ των διορθωμένων από τον SPI δεδομένων και των αρχικών δεδομένων διερευνώνται με kriging παλινδρόμησης (Regression kriging ή RK). Η αβεβαιότητα της εκτίμησης διερευνάται με βάση 5000 δεσμευμένες προσομοιώσεις. Με χρήση του SPI, το ενεργειακό περιεχόμενο του ορυχείου ανέρχεται σε 300-390 Pcal (349 - 454 TWh) με 90% επίπεδο εμπιστοσύνης. Με βάση τον SPI, διερευνώνται διαφορετικές οικονομικές εκδοχές που καλύπτουν μεγάλο εύρος αλλαγών σε τιμές εσόδων και κόστους. Οι εκτιμώμενες διαφορές στα οικονομικά εκμεταλλεύσιμα αποθέματα για αυτά τα σενάρια προσεγγίζονται με μία εμπειρική συνάρτηση. Η συνάρτηση αυτή ή το γράφημα που προκύπτει μπορεί να δώσει μια γρήγορη και ακριβή προσέγγιση της αναμενόμενης διαφοράς στα ενεργειακά αποθέματα ανάλογα με τις μεταβολές στην τιμή του προϊόντος ή του κόστους εξόρυξης για συγκεκριμένους τομείς του ορυχείου, ή ολόκληρο το ορυχείο. Η αβεβαιότητα της πρόβλεψης αξιολογείται με δεσμευμένες προσομοιώσεις.Η εμπειρική συνάρτηση που προκύπτει, μπορεί να χρησιμοποιηθεί και για να γίνει προσεγγιστική εκτίμηση του συνολικού κόστους εξόρυξης του λιγνίτη του ορυχείου ή συγκεκριμένων τομέων. Στον τομέα της εξόρυξης, η εκτίμηση αποθεμάτων συνήθως πραγματοποιείται με χρήση των μεθόδων kriging. Ενώ αυτές οι μέθοδοι είναι οι καλύτεροι γραμμικοί εκτιμητές για γκαουσσιανά δεδομένα, χρειάζονται την υπολογιστικά απαιτητική αντιστροφή μεγάλων πινάκων συνδιασποράς. Για την μείωση των υπολογιστικών απαιτήσεων, συνήθως εισάγεται μια ακτίνα εκτίμησης από τον χρήστη. Σε αυτήν την διατριβή, διερευνούμε την μέθοδο των στοχαστικών τοπικών αλληλεπιδράσεων (SLI) ώς μια εναλλακτική λύση. Η καινοτόμος αυτή μέθοδος αποφεύγει την αντιστροφή του πίνακα συνδιασποράς. Η παράμετρος εύρους ζώνης που απαιτείται από τη μέθοδο είναι καθορίζεται αυτόματα από τη γεωμετρία των δεδομένων χωρίς οποιαδήποτε είσοδο από το χρήστη.Τα μοντέλα SLI χρησιμοποιούνται με τρία διαφορετικά σύνολα δεδομένων και σε συγκρίνονται με τις μεθόδους kriging. Το πρώτο σύνολο δεδομένων που χρησιμοποιούνται για εκτίμηση με τα SLI είναι τα διορθωμένα από τον SPI δεδομένα λιγνίτη της Μαυροπηγής. Το δεύτερο σύνολο δεδομένων είναι δεδομένα γαιάνθρακα από την κομητεία Campbell της πολιτείας Wyoming των ΗΠΑ. Τα κοιτάσματα γαιάνθρακα της κομητείας του Campbell αποτελούν μια σημαντική οικονομική και ενεργειακή πηγή για την περιοχή καθώς η κομητεία περιλαμβάνει τα δύο μεγαλύτερα ανθρακωρυχεία της Γης. Το τρίτο και τελευταίο σύνολο δεδομένων που διερευνώνται από τα μοντέλα SLI και kriging είναι ένα μη γκαουσσιανό σύνολο δεδομένων από μια ψηφιακή φωτογραφία του πλανήτη-νάνου Πλούτωνα. Το σύνολο δεδομένων αυτό, αν και δεν αποτελείται από δεδομένα γαιάνθρακα, διερευνάται για να εξεταστεί η αποτελεσματικότητα των SLI σε σχέση με τις μεθόδους Kriging σε μη Γκαουσσιανά δεδομένα.Και στα τρία σύνολα δεδομένων, τα μοντέλα SLI λειτουργούν γρηγορότερα από τις μεθόδους kriging. Επιπλέον δίνουν το ίδιο ακριβείς εκτίμησης με τις μεθόδους kriging για Γκαουσσιανά δεδομένα ή στην περίπτωση των μη Γκαουσσιανών δεδομένων, δίνουν πιο ακριβείς εκτιμήσεις.Η εργασία αυτή ακολουθεί την ακόλουθη δομή:Στο πρώτο κεφάλαιο, γίνεται η εισαγωγή που δίνει το κίνητρο, τους σκοπούς και την καινοτομία αυτής της μελέτης. Στο δεύτερο κεφάλαιο παρουσιάζεται η βασική θεωρία που απαιτείται για την κατανόηση αυτής της διατριβής. Στο τρίτο κεφάλαιο εισάγεται και επεξηγείται ο δείκτης εκμεταλλευσιμότητας και εφαρμόζεται στο λιγνιτωρυχείο της Μαυροπηγής στην Μακεδονία. Στο κεφάλαιο αυτό εισάγεται και η συνάρτηση της διαφοράς εκτιμώμενων αποθεμάτων (ERD). Εξετάζεται πως μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να δώσει γρήγορες εκτιμήσεις των αποθεμάτων υπό διαφορετικές οικονομικές συνθήκες και το συνολικό κόστος εξόρυξης. Το τέταρτο κεφάλαιο παρουσιάζει τα μοντέλα στοχαστικών τοπικών αλληλεπιδράσεων και συγκρίνει την εφαρμογή τους σε τρία σύνολα δεδομένων με τις μεθόδους kriging. Το πέμπτο κεφάλαιο επεξηγεί τις προσομοιώσεις που δοκιμάστηκαν σε διαφορετικούς μετασχηματισμούς των δεδομένων της Μαυροπηγής. Το τρίτο και τελευταίο κεφάλαιο δίνει μια σύνοψη αυτής της διατριβής και παρουσιάζει προτάσεις για περεταίρω έρευνα. Οι δημοσιεύσεις που προέκυψαν από αυτή την μελέτη, η βιβλιογραφία και το παράρτημα κλείνουν αυτή την διατριβή.