Кластерная организация месторождения как основа планирования оптимальной плотности сети углеразведочных скважин

УДК 550.8.013(571.56) © Н.Н. Гриб, П.Ю. Кузнецов, 2018

Кластерная организация месторождения как основа планирования оптимальной плотности сети углеразведочных скважин

DOI: http://dx.doi.org/10.18796/0041-5790-2018-2-81-87

Актуальность исследования связана с вопросами обеспечения эффективного управления качеством угольной продукции при эксплуатации месторождения в направлении обеспечения действенного планирования опережающей эксплуатационной разведки как инструмента, позволяющего получить максимально полную информацию о качественных показателях полезного ископаемого. При этом первично сам процесс планирования опережающей эксплуатационной разведки непосредственно ориентирован на: обработку имеющейся информации по месторождению; выделение горно-геологических факторов, влияющих на изменчивость и неоднородность показателей качества угля в массиве горных пород; учет порядка отработки месторождения полезного ископаемого. Учитывая данное обстоятельство, а также задачи, стоящие перед опережающей эксплуатационной разведкой, вопрос о размещении разведочных скважин по площади месторождения для обеспечения максимальной информативности процесса продвижения фронта горных работ зависит от модели месторождения, обеспечивающей представления угольного месторождения как объекта изучения. Таким образом, модели месторождения, которые будут приняты на стадии эксплуатации месторождения горным предприятием, в дальнейшем будут оказывать значительное влияние на эффективность управления качеством угольной продукции и возможность варьирования решениями при текущем планировании и контроле за ведением горных работ на месторождении. Объект исследования - углепородный массив Эльгинского каменноугольного месторождения Южно-Якутского бассейна в пределах угольных пластов, принятых к открытой разработке. Результаты исследования. Разработан подход к кластерной организации угольных месторождений. Даны определения относительно угольных месторождений по следующим понятиям: кластерная организация угольного месторождения; кластерная зона угольного месторождения; кластерная зона геологоразведочного профиля; зона влияния геологоразведочного профиля; базовый и кластерный профиль. На основе кластерной организации угольного месторождения заданы основные принципы для планирования оптимальной плотности разведочных скважин опережающей эксплуатационной разведки. В качестве примера представлен переход к кластерной организации участка 2 Эльгин-ского каменноугольного месторождения.

Ключевые слова: Эльгинское каменноугольное месторождение, кластерная организация угольного месторождения, кластерная зона угольного месторождения, кластерная зона геологоразведочного профиля, зона влияния геологоразведочного профиля, базовый профиль и кластерный профиль, опережающая эксплуатационная разведка.

ВВЕДЕНИЕ

В современных экономических условиях вопросы управления качеством продукции горного предприятия являются весьма актуальными, так как именно они являются фундаментальными основами, предопределяющими возможности горного предприятия отвечать современным вызовам мировой экономики при сохранении собственной экономической и производственной стабильности [1]. При этом сами вопросы эффективного управления качеством продукции горного предприятия непосредственно связаны со сте-

ГРИБ Николай Николаевич

Доктор техн. наук, профессор, заместитель директора по научной работе, заведующий кафедрой «Горное дело» Технического института (ф) СВФУ, 678960, г. Нерюнгри, Россия, e-mail: grib@nfygu.ru

КУЗНЕЦОВ Павел Юрьевич

Канд. геол.-минер. наук, доцент, доцент кафедры «Горное дело» Технического института (ф) СВФУ,

678960, г. Нерюнгри, Россия, e-mail: kuznetsov.pavel.yu@gmail.com

пенью изученности геологического строения месторождения и изменчивостью показателей качества угля, заключенного в недрах, по всей площади месторождения, принятого к отработке.

Учитывая представленное обстоятельство, можно обозначить, что одним из ключевых моментов при проектировании и вводе в эксплуатацию горного предприятия является наличие достоверных баз данных по качественным показателям полезного ископаемого, имеющих пространственную привязку по площади месторождения. Именно такие базы данных позволяют составить наиболее полное представление о состоянии изученности месторождения полезных ископаемых и предусмотреть необходимый объем дополнительных разведочных работ на месторождении в период его эксплуатации.

Как правило, планирование и проведение разведочных работ на стадии эксплуатации осуществляются за счет собственных средств горного предприятия и должны быть максимально эффективны как с точки зрения экономики, так и с точки зрения обеспечения возможности планирования и управления качеством продукции горного предприятия [2]. Достижение этого возможно при установлении оптимальной сети опробования (сети разведочных скважин), необходимой для уточнения качественных показателей добываемых полезных ископаемых, определяющих в дальнейшем эффективность технологических и рационально оправданных экономических решений [3]. При этом под оптимальной плотностью сети опробования, в контексте данной статьи, рассматривается такая густота сети (в частности такое расстояния между точками опробования (скважинами)), которая позволит повысить надежность, оперативность и эффективность решения технологических задач при управлении качеством продукции горного предприятия на стадии эксплуатации месторождения с возможностью оптимизации экономических затрат.

Как показано в работе [4], установление оптимальной плотности сети в современных условиях эксплуатации горных предприятий ограничивается выполнением рекомендации Федерального бюджетного учреждения «Государственная комиссия по запасам полезных ископаемых» (ГКЗ) по плотности сети опробования или основывается на практическом опыте ранее проведенных разведочных работ в аналогичных условиях [5].

Именно такой подход и обусловливает появление дополнительного проектного сгущения сетей опробования на стадии эксплуатации месторождения горным предприятием, только в случаях возникновения неопределенностей в ведении технологических процессов добычи полезного ископаемого на конкретных участках [6]. При этом возникновение неопределенностей при ведении технологических процессов добычи полезного ископаемого обусловлено различным сочетанием горно-геологических факторов и применением усредненных характеристик показателей качества полезного ископаемого и физико-механических свойств без учета их пространственной изменчивости и неоднородности на этапе проектирования горных предприятий [7].

Эффективность решения обозначенного выше вопроса, как правило, связана с применением количественных

методов проектирования сети опробования [8], которые напрямую связаны с детализацией геостатических моделей месторождений полезных ископаемых, которые активно применяются в настоящее время [9, 10, 11]. Но применение этих методов в условиях эксплуатации месторождения из-за экономии финансовых средств, как правило, опять же ограничивается площадью самого участка возникновения неопределенности и, соответственно, сгущение сети опробования проводится только для его условий.

Таким образом, рассмотренная выше ситуация с изученностью показателей качества полезного ископаемого предопределяет бессистемное сгущение сети опробования и ведет к нарушению структуры последовательного поэтапного нарастания разведочной информации до оптимальных объемов, обеспечивающих возможность эффективного управления качеством продукции горного предприятия и планированием горных работ. Учитывая это, можно логично прийти к выводу, что бессистемное принятие решений о плотности сети опробования неизбежно приведет к разноуровневой изученности месторождения в целом при явном уменьшении управленческой стабильности горного предприятия через невозможность планирования затрат на трудовые, материальные, энергетические и другие ресурсы [12].

Для россыпных и рудных месторождений одним из вариантов выхода из рассмотренной выше ситуации является создание оптимальной системы опробования на стадии опережающей эксплуатационной разведки на основе идей, высказанных в монографии доктором технических наук С.М. Ткачом (Институт горного дела Севера СО РАН), о кластерной организации месторождений [13].

Для угольных месторождений, как правило, при принятии решения об оптимальной плотности сети опробования на стадиях эксплуатационной разведки исходят в основном из понятия изменчивости показателей качества угля в целом по месторождению и ориентируются на создание регулярной сети опробования по всему месторождению с ориентированием на рекомендации ГКЗ [14]. Применение регулярной сети является не всегда оправданным шагом, особенно для крупных угольных месторождений, на которых горно-геологические условия разработки месторождения характеризуются наличием тектоническими нарушений. Это связано с тем, что отдельные участки месторождения, разделенные тектоническим нарушениями, могут характеризоваться различными показателями изменчивости и неоднородности, а также степенью изученности показателей качества углей [15, 16]. Учитывая данное обстоятельство, предлагается на основе идей о кластерной организации месторождений [13] в качестве основы для решения вопроса об оптимальной плотности сети опробования на стадиях эксплуатационной разведки угольных месторождений обеспечить переход от блоковой модели месторождения (деление относительно технических нарушений) к кластерной модели организации угольных месторождений. Такой переход позволит детализировать площадь угольного месторождения и получить самостоятельные сети эксплуатационного опережающего опро-

бования с учетом ранее полученных данных по опробованию угля для каждого кластера в отдельности. В качестве примера реализации кластерного подхода к организации угольного месторождения в данной статье рассмотрено Эльгинское каменноугольное месторождение Южно-Якутского бассейна.

КЛАСТЕРНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ЭЛЬГИНСКОГО

КАМЕННОУГОЛЬНОГО МЕСТОРОЖДЕНИЯ

На угольных месторождениях опережающая эксплуатационная разведка ориентирована на уточнение показателей качества угля, морфологии угольного пласта и запасов полезного ископаемого, а также горно-технологических условий участка, подготавливаемого к добычным работам. При этом результаты опережающей эксплуатационной разведки являются основным информационным обеспечением для текущего планирования и контроля за ведением горных работ, а сам процесс опережающих эксплуатационных разведочных работ осуществляется не на всем месторождении, а обеспечивает изучение только фронта горных работ, опережая непосредственно добычные работы на один-два года [17].

Из отмеченного выше, следует, что при планировании опережающей эксплуатационной разведки требуется уделять особое внимания определению оптимальных пространственно-геометрических параметров размещения разведочных скважин для достижения максимально эффективной увязки экономических затрат горного предприятия с поэтапным получением достоверной, представительной и полной информации о качестве намеченного к добыче полезного ископаемого.

Таким образом, учитывая рассмотренные выше задачи и требования к проведению опережающей эксплуатационной разведки месторождения, стоит заметить, что необходим переход на такую модель месторождения, которая бы позволила в достаточной степени оперативно (один -два года) планировать проведение геологоразведочных работ на участках, в пределах которых осуществляется текущее и перспективное планирование горных работ. Причем такое планирование должно непосредственно учитывать данные о пространственной изменчивости и неоднородности этого участка по показателям качества угля. Для достижения этой цели разработан кластерный подход к организации Эльгинского каменноугольного месторождения, основу которого составили идеи, изложенные в работах [13, 18].

При разработке подхода к определению оптимальной плотности сети разведочных скважин опережающей эксплуатационной разведки угольных месторождений на основе кластерного подхода необходимо обозначить следующие ключевые позиции, позволяющие представить угольное месторождение как кластерную систему:

• кластерная зона угольного месторождения - это

обособленный в пространстве участок месторождения, определяемый в пространстве залеганием по падению угольных пластов на основе наличия на месторождении установленных осложняющих геологических факторов, особенностей морфологии рельефа месторождения и угольных пластов;

• кластерная зона геологоразведочного профиля -

это обособленный в пространстве участок месторождения, определяемый в пространстве месторождения по простиранию угольных пластов зоной влияния геологоразведочного профиля, выделенного по результатам детальной стадии разведки месторождения;

• зона влияния геологоразведочного профиля - это участок месторождения, заключенный между профилем и близлежащими заданными геологоразведочными профилями, и равный по площади произведению длины профиля на сумму половин расстояний до близлежащих заданных геологоразведочных профилей;

• кластерная организация угольного месторождения - это система информационного представления угольного месторождения, представляющая собой его дифференциацию на зоны, опережающее эксплуатационное опробование которых позволяет обеспечить поэтапное получение достоверной и представительной информации о качестве намеченного к добыче полезного ископаемого в соответствии с этапами перемещения фронта горных работ.

При переходе к кластерной организации Эльгинского каменноугольного месторождения необходимо также учитывать наличие тектонических нарушений на месторождении [16, 20] и принятый порядок отработки месторождения и движения фронта горных работ [19]. На современном этапе рассматриваемое месторождение, как правило, представляется в виде самостоятельных участков (рис. 1) [16, 19].

Причем каждый из этих участков, в силу своей самостоятельности, должен характеризоваться индивидуальными показателями качества угля, что актуализирует инициализацию процедуры планирования плотности сети опробования опережающей эксплуатационной разведки для каждого участка в отдельности [12, 17].

Но при рассмотренном подходе к планированию разведочных работ совершенно не учитываются морфология рельефа и пространственное расположение угольных пластов в углевмещающей толще, что может существенно сказаться на суждениях о значениях показателей качества угля для выделенных участков. Таким образом, опираясь на рассмотренные выше ключевые позиции о кластерной организации месторождения, а также основные задачи, решаемые на опережающей эксплуатационной разведке, необходимо осуществить переход к системе кластерной организации месторождения, которая позволит более детально рассматривать выделенные участки Эльгинского месторождения.

В качестве примера рассмотрим переход на кластерную организацию участка 2 Эльгинского каменноугольного месторождения (рис. 2,3).

На рис. 2 представлено разделение на четыре кластерные зоны участка 2 Эльгинского месторождения. При анализе рис. 2 можно заметить два типа специальных выделенных профилей: базовый профиль и кластерный профиль. Базовый тип профиля соответствует опорному профилю, заданному при проведении детальных разведочных работ, и залегает по падению угольных пластов. Кластерный тип профиля - это граница между кластерными зонами месторождения в пределах одного

Рис. 1. Порядок отработки и участки Эльгинского каменноугольного месторождения Fig. 1. The stoping sequence and sites of the Elga coal deposit

участка исследования, которая задается с учетом морфологии рельефа участка. Эти два типа специальных профилей позволяют выделить на участке месторождения самостоятельные кластерные зоны, а также обосновать начальную точку задания самостоятельных сетей разведочных скважин опережающей эксплуатационной разведки (точка пересечения базового и кластерного профилей). В случае отсутствия кластерного профиля (выдержанная морфология рельефа) в качестве начальной точки задания сети разведочных скважин опережающей эксплуатационной разведки принимается точка пересечения базового профиля с линией тектонического нарушения, ограничивающей участок месторождения.

На рис. 3 представлено разделение участка 2 Эльгинского каменноугольного месторождения на кластерные зоны геологоразведочных профилей. Такое представление кластерной организации участка позволяет однозначно судить о площади, которой характерны конкретные показа-

тели качества угля, определяемые зоной влияния геологоразведочного профиля.

Опираясь на представленную в статье кластерную организацию участка 2 Эльгинского каменноугольного месторождения, можно перейти к созданию основы для планирования оптимальной плотности разведочных скважин опережающей эксплуатационной разведки для каждой выделенной кластерной зоны участка месторождения, опираясь на следующие принципы:

> расчет оптимальных расстояний между профилями разведочных скважин на основе данных об изменчивости показателей качества угля осуществляется по направлению залегания по падению угольных пластов как направлению наименьшей изменчивости показателей качества угля [14] самостоятельно в пределах каждой выделенной кластерной зоны месторождения;

> расчет оптимальных расстояний между разведочными скважинами осуществляется на основе данных об изменчивости показателей качества угля по направлению

Рис. 2. Кластерные зоны Эльгинского каменноугольного месторождения участка 2 Fig. 2. Cluster zones of site 2 of Elga coal deposit

Рис. 3. Кластерные зоны геологоразведочных профилей Эльгинского каменноугольного месторождения участка 2 Fig. 3. Cluster zones of geological-prospecting profiles of site 2 of Elga coal deposit

простирания угольных пластов как направлению наибольшей изменчивости показателей качества угля [14] самостоятельно в пределах каждой выделенной кластерной зоны геологоразведочных профилей;

> в качестве начальной точки задания самостоятельных сетей разведочных скважин опережающей эксплуатационной разведки принимается точка пересечения базового профиля с кластерным профилем.

Также стоит отметить, что переход на кластерную организацию других участков Эльгинского каменноугольного месторождения осуществляется в той же последовательности, что и для участка 2, рассмотренного в статье.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Кластерная организация угольного месторождения позволяет построить модель угольного месторождения на основе данных о результатах проведения доразве-дочных и детальных геологоразведочных работ, о тектонической обстановке на месторождении, о морфологии рельефа месторождения и угольных пластов, о порядке отработки месторождения и движения фронта горных работ.

При этом кластерная организация угольного месторождения обеспечивает создание эффективной основы вариативного планирования для кластерных структур самостоятельных оптимальных сетей опробования опережающей эксплуатационной разведки. Такой подход позволяет активно вовлекать в расчет сетей разведочных скважин количественные методы их расчета, обеспечивающие учет степени изученности участка месторождения, подготавливаемого в разработку на основе фактически оцененных данных о неоднородности изменчивости показателей качества углей.

Помимо указанного выше предложенный подход позволяет повысить эффективность перспективного и текущего планирования горных работ через управление ведением разведочных работ посредством учета последовательности отработки кластерных зон геологоразведочных профилей, что, несомненно, открывает широкие возможности для обеспечения процесса эффективного управления качеством угольной продукции на этапе подготовки участка к его отработке.

Список литературы

1. Nawrocki Т.-L., Jonek-Kowalska I. Assessing operational risk in coal mining enterprises - Internal, industrial and international perspectives // Resources Policy. 2016. Vol. 48. Pp. 50-67. doi: 10.1016/j.resourpol.2016.02.008.

2. Stojanovic С. Risk management model in surface exploitation of mineral deposits // Archives of Mining Sciences. 2016. Vol. 61(2). Pp. 293-308. doi: 10.1515/amsc-2016-0022.

3. Wellmer F.-W. Statistical Evaluations in Exploration for Mineral Deposits // Springer Science & Business Media, 2012. 379 p. doi: 10.1007/978-3-642-60262-7-3.

4. Кузнецов П.Ю., Гриб Н.Н. Обоснование поэтапного подхода к выбору плотности сети разведочных скважин на стадии эксплуатации угольного месторождения / Проблемы комплексного освоения георесурсов // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2016. № 8 (специальный выпуск 21). С. 462-475.

5. Ермолов В.А. Геология: учебник для вузов: в 2-х частях. Часть II: Разведка и геолого-промышленная оценка месторождений полезных ископаемых. М.: Издательство МГГУ, 2005. 392 с.

6. Soltani S., Safa M. Optimally Locating Additional Drill holes to Increase the Accuracy of Ore/Waste Classification // Mining Technology. Transactions of the Institutions of Mining and Metallurgy: Section A. 2015. Vol. 124(4). P. 213-221. doi: 10.1 179/1743286315Y.0000000009.

7. Marcelo G.. The effective management of geological risk in long-term production scheduling of open pit mines: PhD Thesis. School of Engineering, The University of Queensland, 2003. 256 р.

8. Лебедев Г.В. Методы определения параметров систем опробования // Вестник Пермского университета. Геология. 2007. Вып. 4 (9). С. 76 - 90.

9. Bertoli O, Paul A, Casley Z, Dunn D. Geostatistical drillhole spacing analysis for coal resource classification in the Bowen Basin, Queensland // International Journal of Coal Geology. 2013. Vol. 112. Рр. 107-113. doi: 10.1016/j.coal.2012.12.010.

10. Saikia K, Sarkar B. Coal exploration modelling using geostatistics in Jharia coalfield, India // International Journal of Coal Geology. 2013. Vol. 112. Рр. 36-52. doi: 10.1016/j. coal.2012.11.012.

11. Mai N.L., Erten O., Topal E. A new generic open pit mine planning process with risk assessment ability // International Journal of Coal Science & Technology. 2016. Vol. 3(4). Рр. 407417. doi: 10.1007/s40789-016-0152-z.

12. Милютин А.Г. Разведка и геолого-экономическая оценка месторождений полезных ископаемых: учеб. пособие. М.: МГОУ, 2003.

13. Ткач С.М. Методологические и геотехнологические аспекты повышения эффективности освоения рудных и россыпных месторождений Якутии. Якутск: Издательство Института мерзлотоведения СО РАН, 2006. 284 с.

14. Методические рекомендации по применению классификации запасов месторождений и прогнозных ресурсов твердых полезных ископаемых. Угли и горючие сланцы. М.: ФГУ ГКЗ, 2007. 34 с.

15. Гриб Н.Н., Кузнецов П.Ю. Оценка изученности показателей качества угля Эльгинского месторождения // Уголь. 2016. № 9. С. 72-77. URL: http://www.ugolinfo.ru/Free/092016. pdf (дата обращения: 15.01.2018).

16. Кузнецов П.Ю., Гриб Н.Н., Скоморошко Ю.Н. Оценка неоднородности и пространственной изменчивости показателей качества углей // Горный журнал. 2017. № 3. С. 47-54.

17. Поиски и разведка месторождений полезных ископаемых: учебник для вузов / В.В. Авдонин, Г.В. Ручкин, Н.Н. Ша-тагин и др. М.: Академический Проект, Фонд «Мир», 2016. 544 c. URL: http://www.iprbookshop.ru/60034.html (дата обращения: 15.01.2018).

18. Гитис Л.Х. Статистическая классификация и кластерный анализ. М.: Издательство МГГУ, 2003. 157 с.

19. Технологический регламент отработки Эльгинского каменноугольного месторождения. Екатеринбург: ГУ ИГД УрО РАН, 2009. 129 с.

20. Угольная база России. Т. 5, кн. 2: Угольные бассейны и месторождения Дальнего Востока России (Республика Саха, Северо-Восток, о. Сахалин, п-ов Камчатка). М.: Гео-информмарк, 1999. 638 с.

GEOLOGY

UDC 550.8.013(571.56) © N.N. Grib, P.Yu. Kuznetsov, 2018

ISSN 0041-5790 (Print) • ISSN 2412-8333 (Online) • Ugol' - Russian Coal Journal, 2018, № 2, pp. 81-87 Title

CLUSTER-BASED ARRANGEMENT OF THE DEPOSIT AS A BASIS OF THE PLANNING REASONABLE DENSITY OF COAL wELLS

DOI: http://dx.doi.org/10.18796/0041-5790-2018-2-81-87 Authors

Grib N.N.1, Kuznetsov P.Yu.'

1 Technical Institute (branch) of M.K. Ammosov North-Eastern Federal University (TI (b) NEFU), Nerungry, 678960, Russian Federation

Authors' Information

Grib N.N., Doctor of Engineering Sciences, Professor, Deputy Director for Science, Head of the Department of mining, e-mail: grib@nfygu.ru Kuznetsov P.Yu., PhD (Geological-mineralogical), Associate Professor of the Department of mining, e-mail: kuznetsov.pavel.yu@gmail.com

Abstract

The relevance of the research is related to the issues of ensuring effective management of the quality of coal output in the field exploitation towards ensuring efficient planning of pre-mining grade control drilling as a tool to obtain total information about the qualitative indicators of a mineral. The planning process of pre-mining grade control drilling is primarily focused on: available data handling of the deposit; on the allocation of mining-and-geological factors affecting the variability and heterogeneity of coal quality indicators in the rock massif; stoping sequence of mineral deposits. In view of this, as well as the tasks facing pre-mining grade control drilling, the issue of placement of test pits along the deposit area to ensure maximum informativeness of the process of advancing the mining front depends on the field model providing the representation of the coal deposit as an object of study. Thus, the field model which will be adopted at the field development stage by the mining enterprise will subsequently have a significant impact on the effectiveness of coal product quality management and the ability to vary solutions in the current planning and control of mining operations at the field. Object of research is coal-bearing massif of the Elga coal deposit of the South Yakutian embayment within the coal seams taken for open mining. Research results. An approach to the cluster-based arrangement of coal deposits has been developed. The following definitions are given for coal deposits: cluster-based arrangement of a coal deposit; a cluster zone of a coal deposit; a cluster zone of geological-prospecting profile; zone of influence of geological prospecting profile; basic and cluster profile. Based on the cluster arrangement of the coal field the main principles for planning reasonable density of coal wells for pre-mining grade control drilling are given. As an example the conversion to the cluster-based arrangement of site 2 of the Elga coal deposit is presented. Figures:

Fig. 1. The stoping sequence and sites of the Elga coal deposit Fig. 2. Cluster zones of site 2 of Elga coal deposit

Fig. 3. Cluster zones of geological-prospecting profiles of site 2 of Elga coal deposit Keywords

Elga coal deposit, Cluster-based arrangement of coal deposit, Cluster zone of a coal deposit, Cluster zone of geological-prospecting profile, Zone of influence of geological prospecting profile, Basic profile and cluster profile, Pre-mining grade control drilling.

References

1. Nawrocki T.-L., Jonek-Kowalska I. Assessing operational risk in coal mining enterprises - Internal, industrial and international perspectives. Resources Policy, 2016, Vol. 48, pp. 50-67. doi: 10.1016/j.resourpol.2016.02.008.

2. Stojanovic C. Risk management model in surface exploitation of mineral deposits. Archives of Mining Sciences, 2016, Vol. 61 (2), pp. 293-308. doi: 10.1515/ amsc-2016-0022.

3. Wellmer F.-W. Statistical Evaluations in Exploration for Mineral Deposits. Springer Science & Business Media, 2012, 379 p. doi: 10.1007/978-3-642-60262-7-3.

4. Kuznetsov P.Yu. & Grib N.N. Obosnovanie poehtapnogo podkhoda k vyboru plotnosti seti razvedochnykh skvazhin na stadii ehkspluatatsii ugol'nogo mestorozhdeniya. Problemy kompleksnogo osvoeniya georesursov [Substantiation of the staged approach to exploratory grid interval selection at the stage of coal deposit operation. Georesources integrated development issues.]. Gornyy Informatsionno-Analiticheskiy Byulleten' - Mining Information and Analytical Bulletin, 2016, No. 8 (Special issue 21), pp. 462-475.

5. Ermolov V.A. Geologiya: Uchebnik dlya vuzov: V2-kh chastyakh. CHast' II: Razvedka i geologo-promyshlennaya otsenka mestorozhdenij poleznykh isko-paemykh [Geology: Textbook for higher educational establishments: In 2 parts. Part II: Exploration and geological-industrial estimation of mineral deposits]. Moscow, MSMU Publ., 2005, 392 p.

6. Soltani S. & Safa M. Optimally Locating Additional Drill holes to Increase the Accuracy of Ore/Waste Classification. Mining Technology. Transactions of the Institutions of Mining and Metallurgy: Section A, 2015, Vol. 124(4), pp. 213-221. doi: 10.1179/1743286315Y.0000000009.

7. Marcelo G.. The effective management of geological risk in long-term production scheduling of open pit mines: PhD Thesis. School of Engineering, The University of Queensland, 2003. 256 p.

8. Lebedev G.V. Metody opredeleniya parametrov sistem oprobovaniya [Methods of testing systems parameters definition]. Vestnik Permskogo universiteta. Geologiya - Perm University Newsletter. Geology, 2007, Vol. 4(9), pp. 76-90.

9. Bertoli O., Paul A., Casley Z. & Dunn D. Geostatistical drillhole spacing analysis for coal resource classification in the Bowen Basin, Queensland. International Journal ofCoal Geology, 2013, Vol. 112, pp. 107-113. doi: 10.1016/j. coal.2012.12.010.

10. Saikia K. & Sarkar B. Coal exploration modelling using geostatistics in Jharia coalfield, India. International Journal ofCoal Geology, 2013, Vol. 112, pp. 36-52. doi: 10.1016/j.coal.2012.11.012.

11. Mai N.L., Erten O. & Topal E. A new generic open pit mine planning process with risk assessment ability. International Journal of Coal Science & Technology, 2016, Vol. 3(4), pp. 407-417. doi: 10.1007/s40789-016-0152-z.

12. Milyutin A.G. Razvedka igeologo-ehkonomicheskaya otsenka mestorozhdenij poleznykh iskopaemykh: uchebnoe posobie [Exploration and geological-economic estimation of mineral deposits: textbook]. Moscow, MGOU Publ., 2003.

13. Tkach S.M. Metodologicheskie i geotekhnologicheskie aspekty povysheniya ehffektivnosti osvoeniya rudnykh i rossypnykh mestorozhdenij Yakutii [Methodological and geotechnological aspects of increase of efficiency of development of ore and placer deposits of Yakutia]. Yakutsk, Institut merzlotovedeniya SB RAS Publ., 2006, 284 p.

14. Metodicheskie rekomendatsii po primeneniyu klassifikatsii zapasov mestorozhdenij i prognoznykh resursov tverdykh poleznykh isko-paemykh. Ugli i gory-uchieslantsy [Methodical recommendations on application of classification of reserves deposit and prognostic resources of solid minerals. Coal and oil shale]. Moscow, FGU GKZ Publ., 2007, 34 pp.

15. Grib N.N. & Kuznetsov P.Yu. Otsenka izuchennosti pokazatelej kachestva uglya EHl'ginskogo mestorozhdeniya [Available Elgin coal deposit coal quality indicators assessment]. Ugol' - Russian Coal Journal, 2016, No. 9, pp. 72-77. Available at: http://www.ugolinfo.ru/Free/092016.pdf (accessed 15.01.2018).

16. Kuznetsov P.Yu., Grib N.N., Skomoroshko Yu.N. Otsenka neodnorodnosti i prostranstvennoj izmenchivosti pokazatelej kachestva uglej [Assessment of nonuniformity and spatial variability of coal quality indexes]. Gornyj zhur-nal - Mining Journal, 2017, No. 3, pp. 47-54. doi: 10.17580/gzh.2017.03.09.

17. Avdonin V.V., Ruchkin G.V., Sharagin N.N. et. al. Poiski i razvedka mestorozhdenij poleznykh iskopaemykh. EHlektronnyj resurs. Uchebnik dlya vuzov [Prospecting and exploration of mineral deposits. Electronic resource. Textbook for high schools]. Moscow, Academic Proekt, Found "Mir" Publ., 2016, 544 p. Available at: http://www.iprbookshop.ru/60034.html (accessed 15.01.2018).

18. Gitis L.Kh. Statisticheskaya klassifikatsiya i klasternyj analiz [Statistical classification and cluster analysis]. Moscow, MSMU Publ., 2003, 157 p.

19. Tekhnologicheskij reglament otrabotki EHl'ginskogo kamennougol'nogo mestorozhdeniya [Process regulations for mining the Elga coal Deposit]. Ekaterinburg, GU IGD UrO RAN Publ., 2009, 129 p.

20. Ugol'naya baza Rossii. T.5, kn.2: Ugol'nye bassejny i mestorozhdeniya Dal'nego Vostoka Rossii (Respublika Sakha, Severo-Vostok, o. Sakhalin, p-ov Kamchatka) [The coal base of Russia. Vol.5, book 2: Coal basins and deposits of the Russian Far East (Republic of Sakha, northeast, Sakhalin island, Kamchatka Peninsula)]. Moscow, Geoinformmark Publ., 1999, 638 p.