ПОВЫШЕНИЕ ДОСТОВЕРНОСТИ ОЦЕНКИ ТЕХНОГЕННОГО ЗОЛОТОСОДЕРЖАЩЕГО ОБЪЕКТА

УДК 10.67899 DOI 10.46689/2218-5194-2022-2-1-181-191

ПОВЫШЕНИЕ ДОСТОВЕРНОСТИ ОЦЕНКИ ТЕХНОГЕННОГО ЗОЛОТОСОДЕРЖАЩЕГО ОБЪЕКТА

В. М. Аленичев

Рассмотрены основные причины, определяющие достоверность ресурсного потенциала техногенного золотосодержащего образования. Разделение факторов на горно-геологические и производственные позволяет на качественном уровне спрогнозировать целесообразность проведения поиско-оценочныхработ для последующего перевода техногенного образования в ранг «техногенного» месторождения. Состояние золотодобывающего предприятия оценивается комплексом топокартографических, горно-геологических, физико-технических, гидрогеометеорологических, экологических и экономических данных. В качестве критерия оценки состояния системы предложено использовать безразмерный интегральный показатель, учитывающий коэффициенты осцилляции каждого изменяемого фактора и его значимостью. Степень трансформации природно-технологической геосистемы характеризуется относительным отклонением интегральных аддитивных показателей, отражающих исходное и оцениваемое состояния.

Ключевые слова: россыпное месторождение, достоверность оценки, золотосодержащее техногенное образование, алгоритм, оценка состояния.

При разработке россыпных месторождений техногенные золотосодержащие объекты формируются из вскрышных пород, галечных и эфель-ных фракций, целиков, примыкающих непосредственно к продуктивной массе, приплотиковых зон, хвостов переработки шлиховых концентратов и аллювиальных отложений, образующихся по мере размыва отвалов и остаточных целиковых массивов. Горная массы, поступающая в отвалы, состоит из пород с непромышленной концентрацией полезных минералов, маломощных висячих пластов, селективная отработка которых нерентабельна. Гранулометрический состав полезного компонента в этих образованиях меньше, чем в «первичных» месторождениях, хотя и не исключается наличие крупных самородков [1 - 3]. Распределение компонентов в техногенных месторождениях отличается от первоначальных россыпей и требует более глубокого изучения, поскольку их формирование зависит от способа складирования и заполнения отвала, интенсивности поступления горной массы различных видов, процесса сегрегации пород и драгоценных металлов, определяющего возникновение кластерных зон по фракционному составу и содержанию [4 - 7].

Направления устойчивого развития горнотехнических систем в условиях внедрения нового технологического уклада достаточно подробно рассмотрена в работах чл.-корр. Д.Р. Каплунова и проф. М.В. Рыльниковой [8, 9]. Однако вопросам устойчивого функционирования золотодобываю-

щих предприятий с учетом ресурсосбережения уделено недостаточно внимания.

Достоверность оценки ресурсного потенциала техногенного образования зависит от горно-геологических условий и производственных факторов, основными из которых являются запасы отработанной россыпи, объемы галечных и эфельных фракций, первичное содержание драгметалла в песках, гранулометрический состав продуктивных песков и золота, морфология и литология золота, способы доводки шлифов и шлиховых концентратов, наличие тяжелых минералов в шлихе исходных песков, характеристика плотика россыпи, технология и оборудования для добычи и промывки песков, продолжительность промывки при отрицательной температуре, качество разведки и виды мероприятий, проведенные в последующем [10, 11]. Горно-геологические, технологические и другие факторы, определяющие ресурсный потенциал техногенного золотосодержащего объекта, представлены на рис. 1. Обычные методы разведки и получения данных для подсчета запасов техногенного образования оказываются непригодными, это касается и ранее используемых технологий добычи и переработки сырья [2, 10, 11].

Достоверное определение содержания полезного компонента и его распределение в пространстве техногенного месторождения достигается трансформацией дискретных геоданных, полученных в результате проведения поисково-оценочных геологических работ, с использованием геостатистических и вероятностно-статистических методов анализа.

Успешность применения программного комплекса для оценки техногенных месторождений россыпного золота реки Винновка подтвердила высокую точность прогнозирование содержания [6, 10].

Одним из способов оценки техногенных золотосодержащих объектов является проведение опытно-промышленной разработки, предусматривающей совмещение геологоразведочных работы с извлечением золота при ведении горных работ по проекту, согласованному территориальным органом Ростехнадзора.

При этом по результатам оценки недропользователь представляет отчетность по формам 5-гр и 2-лс с указанием факта поставки их на государственный баланс.

Специфической особенностью горнодобывающего предприятия является использование информации в виде геоданных, для оценки качества которых как информационного продукта привлекаются такие понятия как полнота, актуальность, точность, достоверность, содержательность, репрезентативность и устойчивость [12 - 15]. На действующих горнодобывающих предприятиях объективность решения горно-технологических задач зависит от достоверности используемого геоинформационного обеспечения, что достигается за счет актуализации геоданных. Структура геоданных о состоянии золотодобывающего предприятия с открытым способом

разработки россыпей формируется исходя из раздельного учета потерь в целиках, потерь эксплуатационных, связанных с ведением работ и потерь технологических, обусловленных промывкой продуктивной массы на обогатительных аппаратах (рис. 2).

Устойчивое состояние природно-технологическими системами достигается реализацией диагностических и прогностических целей при соблюдении общих универсальных принципов управления: комплексности, системности, научности, гибкости, обратной связи и эффективности.

Рис. 1. Факторы, определяющие ресурсный потенциал техногенного золотосодержащего объекта

Для оценки устойчивости состояния золотодобывающего предприятия используется следующая информация:

- топокартографическая (картографическая, геодезическая, фотограмметрическая, аэрокосмическая);

- горно-геологическая (содержание полезного компонента, гранулометрический состав полезного компонентов и продуктивной массы, мощность торфов и песков, отметки плотика и др.);

- физико-техническая (грансостав продуктивной массы и золота, валунистость, глинистость песков, форма золотин, наличие тяжелых металлов, режим промывки, отношение Т: Ж;

- гидрогеометеорологическая (количество осадков, гидрогеологический режим, фильтрационные свойства горного массива и песков, динамика порового давления в теле гидроотвалов);

- экологическая (накопление и миграция тяжелых металлов, состояние воздушной среды, параметры флюидных потоков);

- экономическая (динамика цен на драгоценные металлы).

Однако одним из главных вопросов при техногенном воздействии

на геологическую среду являются выбор и обоснование критериев для оценки изменений её состояния при недропользовании. Состояние и трансформация геосистем обычно характеризуется набором большого числа показателей, определяемых исходя из основного свойства объекта и его целостности. При этом предпочтение целесообразно отдавать комплексным признакам, интегрирующим максимальное число частных параметров.

С научной точки зрения выделить наиболее существенные пространственные и атрибутивные геоданные для оценки ресурсного потенциала месторождения и прогнозируемых изменений природно-технологической системы практически невозможно, поскольку они характеризуют сущность (субстанцию) в виде геологического объекта. Для сравнительной оценки степени различия в математической статистике используются относительные показатели вариации [17 - 19]: относительный размах вариации (коэффициент осцилляции), линейный коэффициент вариации, коэффициент вариации, дисперсия или среднее квадратическое отклонение.

Использование коэффициента осцилляции, характеризующего относительный интервал крайних значений любого признака вокруг их средних величин, при анализе изменений природно-технологической системы позволяет выявить влияние множественных вариаций всех учитываемых фактора в пространстве рассматриваемого месторождения:

_ R (Xmax Xmin) /14

P = — = —-

XX + X

max min

где R = Хпах -Xmin - диапазон (вариации) признака; X - средняя величина по выборке.

При анализе параметров и показателей реальных месторождений установлено, что по мере увеличения вариации этих факторов коэффициента осцилляции изменяется от нуля до двух по гиперболической зависимости и асимптотически приближается к верхнему пределу. Диапазон вариации горно-геологических параметров и показателей, характеризующих параметры рудных тел, залежей, продуктивных пластов, физико-механические свойства горного массива, текстурно-структурные характеристик и и минералогический состав полезного ископаемого, достаточно ограничен, в связи с этим коэффициент осцилляции р будет находиться в пределах значимых колебаний [19].

&

Г* К»

я

I

Si

S <a

Чз о*

tg g

•a

Si «

г

г

0

s

§

e»

tg

•a

es Si

a г г

a

Si

•a

fi fi

e* **

1 К s

Si ^

os Si

S

S

a

§

г г

Состояние горно-технологической системы, представляющей собой единое целое, целесообразно охарактеризовать комплексными критериями. Определение обобщенных показателей состояния частично или достаточно преобразованной в результате природопользования среды является достаточно сложной задачей. Поэтому при оценке изменения состояния широко используются покомпонентные индикаторы. В последнее время их использование обосновано ИГД УрО РАН для анализа состояния и динамики изменения техногенных образований, рабочей зоны карьера, элементов систем разработки и т.п.

При анализе значительного числа количественных оценочных факторов (параметров, показателей и других свойств) у-е состояние системы можно оценить на основе принципа аддитивности (прибавляемости) по величине безразмерного интегрального показателя, учитывающего коэффициенты осцилляции каждого изменяемого фактора и его весовой коэффициент (значимость):

.

где рч - коэффициент осцилляции 1-го параметра (показателя) при )-м состоянии природно-технологической системы; - значение весового коэффициента г-го параметра при ]-м состоянии природно-технологической системы; п - число анализируемых параметров (показателей), п=\,п.

Изменение природно-технологической системы целесообразно оценивать относительным отклонением интегральных аддитивных показателей, характеризующих два состояния (исходное и оцениваемое):

XП=1(А)1 К -Х"=1(^)2К:

Р%

У ^2

™ 100.

L,г=№ ^ К2

Алгоритм оценки состояния золотодобывающего предприятия, ведущего разработку россыпей открытым способом, представлен на рис. 3.

Для сравнительной оценки динамики изменения в различные периоды времени (моменты) необходимо провести сравнительный анализ изменений системы на предыдущих временных промежутках (интервалах). В этом случае вычисляется комплексный безразмерный аддитивный показатель системы, характеризующий изменения на предшествующем этапе (периоде), и сравнивается с фактическим или «эталонным» изменением. При разности показателей, не превышающей (4 -ь 5) % по сравнению с исходным положением, с учетом принятой допустимой точности проведения маркшейдерских и горно-геометрических расчетов, изменение считается несущественными и новое состояние системы характеризуется как устойчивое (по отношению к преды-

дущему состоянию). При отклонениях более, чем на 20 %, согласно рекомендациям ГКЗ РФ [20, 21], изменения геоданных в горно-технологической системе считаются существенными и требуется пересмотр ранее принятых решений по величине запасов, кондициям и т.п. В этом случае необходимы новые решения, например, составления новой проектной документации в виде проекта реконструкции, доработки, ликвидации и консервации горных выработок или технического перевооружения (модернизации).

Рис. 3. Алгоритм оценки состояния золотодобывающего предприятия

при разработке россыпей

При отличии показателей в интервале (5 -ь 20) % необходимые направления (варианты), стабилизирующие функционирование природно-технологической системы, обосновываются лицом, принимающим решение.

Заключение

Достоверная оценка содержания полезного компонента и его распределение в пространстве техногенного месторождения достигается трансформацией дискретных геоданных, полученных в результате проведения поисково-оценочных геологических работ, с использованием геостатистических и

вероятностно-статистических методов анализа.

Разработанный алгоритм оценки состояния природно-технологического объекта при недропользовании позволяет выявить тенденцию изменения геостатических и геодинамических данных в пространстве месторождения в процессе его разработки и на их основе обосновать организационно-технические мероприятия, обеспечивающие адаптацию основных горно-технологических процессов и внутреннею структуру используемой геотехнологии к изменившимся горно-геологическим условиям для безопасного и устойчивого развитие горнодобывающего предприятия.

Статья подготовлена по результатам исследований по теме 2 (Госзадание № 075-00412-22 ПР. Тема 2 (2022-2024).

Список литературы

1. Шило Н.А. Основы учения о россыпях. 2-е изд. М.: Наука, 1985.

400 с.

2. Чернявский А.Г. О проблеме освоения техногенных ресурс // Минеральные ресурсы России, Экономика и управление, 2020. № 3. С. 58-65.

3. Ильин О.В. Практические аспекты современного недропользования в России: проблемы и пути их решения // Недропользование XXI век. Апрель, 2018. С.112-115.

4. Яковлев В. Л., Корнилков С. В., Соколов И. В. Инновационный базис стратегии комплексного освоения ресурсов минерального сырья / под ред. член-корр. РАН В. Л. Яковлева. Екатеринбург: УрО РАН, 2018. 360 с.

5. Carvalho F.P. Mining industry and sustainable development: time for change. Food Energy Secur. 2017. 6. Р. 61-77. [Google Scholar] [CrossRef].

6. Аленичев В.М., Аленичев В.М., Уманский А.Б. Геоинформационное обеспечение проблемы полноты извлечения запасов при разработке россыпей // ГИАБ. Отдельный выпуск. Информатизация и управление. 2011. № 6. С. 5163.

7. Каплунов Д.Р., Манилов И.А. Стабилизация качества руды при подземной добыче. М.: Недра, 1983. 236 с.

8. Каплунов Д. Р., Рыльникова М. В. Развитие научно-методических основ устойчивого функционирования горнотехнических систем в условиях внедрения нового технологического уклада // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. 2020. Вып. 4. С. 24-39.

9. Каплунов Д. Р., Рыльников А. Г. Обобщение современных подходов к управлению качеством рудопотоков в условиях действующих рудников на

всех этапах освоения месторождений // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. 2020. Вып. 4. С. 40-52.

10. Аленичев М. В. Особенности учета потерь полезных компонентов при применении перерабатывающих технологий // Сб. науч. тр. IV-й всерос. молодеж. конф. Проблемы недропользования: 9-12 февраля 2010 г. ИГД УрО РАН. Екатеринбург: УрО РАН, 2010. C. 27-37.

11. Мирзеханов Г.С. Оценочные критерии ресурсного потенциала техногенных образований россыпных месторождений золота Дальнего Востока России // Вестник КРАУНЦ. Науки о Земле. 2014. № 1. Выпуск № 23. С. 139150.

12. Ильин О.В. Практические аспекты современного недропользования в России: проблемы и пути их решения // Недропользование XXI век. Апрель, 2018. С.112-115.

13. Аленичев В. М., Аленичев М. В. Геоинформационное обеспечение повышения эффективности использования потенциала россыпного месторождения // Маркшейдерия и недропользование. 2017. № 1 (87). С. 53-61.

14. Hou D., O'Connor D., Nathanail, P., Tian L., Ma Y. Integrated GIS and multivariate statistical analysis for regional scale assessment of heavy metal soil contamination: A critical review. ENVIRON. POLLUT. 2017, 231, pp. 1188-1200. [Google Scholar] [CrossRef].

15. Baek J., Choi Y., Park H. S. Uncertainty Representation Method for Open Pit Optimization Results Due to Variation in Mineral Prices. Minerals. 2016. 6, 17. https://doi.org/10.3390/min6010017. AMA Style.

16. Oy Leuangthong K., Daniel Khan, Clayton V. Deutsch. Solved Problems in Geostatistics // Wiley, 2008. 208 p.

17. Крамер Г. Математические методы статистики // Изд. второе, стереотипное. М.: Изд. «Мир». 1976. 648 с.

18. Gajos M., Sierka E. GIS Technology in Environmental Protection: Research Directions Based on Literature Review // Pol. J. Environ. Stud. 2012. 21. Р.241-248. [Google Scholar].

19. Трубецкой К. Н., Галченко Ю. П., Сабянин Г. В. Методология определения сложности структуры рудных месторождений как объектов разработки // ФТПРПИ. 2012. № 6. С. 75-86.

20. Методические рекомендации по применению Классификации запасов месторождений и прогнозных ресурсов твердых полезных ископаемых (россыпные месторождения) // Приложение 41 к распоряжению МПР РФ №37-р от 05.06.2007 г.

21. Федеральный горный и промышленный надзор России. Постановление от 17.09.1997 г. № 28 об утверждении инструкции «О порядке списания

запасов полезных ископаемых с учета предприятий по добыче полезных ископаемых», РД-07-203-98.

Аленичев Виктор Михайлович, д-р техн. наук, проф., гл. науч. сотр., alenichev@igduran.ru. Россия, Екатеринбург, Институт горного дела Уральского отделения Российской академии наук

INCREASING THE RELIABILITY OF THE ASSESSMENT OF TECHNOGENIC

GOLD- BEARING OBJECT

V. M. Alenichev

The main reasons determining the reliability of the resource potential of a technogenic gold-bearing formation are considered. The division of factors into mining and geological and production allows us to predict at a qualitative level the feasibility of conducting prospecting and evaluation work for the subsequent transfer of a technogenic formation to the rank of a "techno-genic" deposit. The state of the gold mining enterprise is assessed by a complex of topocarto-graphic, mining-geological, physico-technical, hydrogeometeorological, environmental and economic data. As a criterion for assessing the state of the system, it is proposed to use a dimensionless integral indicator that takes into account the oscillation coefficients of each variable factor and its significance. The degree of transformation of the natural-technological geosys-tem is characterized by a relative deviation of integral additive indicators reflecting the initial and estimated state. Key words: mining engineering system, placer deposit, reliability of assessment, gold-bearing formation, parameters, indicators, geo-information, condition, transformation, algorithm, condition assessment.

Key words: placer deposit, reliability of assessment, gold-bearing technogenic formation, algorithm, condition assessment.

Alenichev Viktor Mikhailovich, doctor of technical sciences, professor, principal research scientist, alenichev@,igduran.ru, Russia, Yekaterinburg, Institute of Mining of the Ural Branch of Russian Academy of Sciences

Reference

1. Shilo N.A. Fundamentals of the doctrine of placers: 2nd ed. Moscow: Nauka, 1985. 400 p.

2. Chernyavsky A.G. On the problem of the development of technogenic resources // Mineral resources of Russia, Economics and Management, 2020. No. 3. pp. 58-65.

3. Ilyin O.V. Practical aspects of modern subsoil use in Russia: problems and solutions // Subsurface use of the XXI century. April, 2018. pp.112-115.

4. Yakovlev V. L., Kornilkov S. V., Sokolov I. V. Innovative basis of the strategy of integrated development of mineral resources / ed. member-correspondent. RAS V. L. Yakovlev. Yekaterinburg: Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, 2018. 360 p.

5. Carvalho F.P. Mining industry and sustainable development: time for change. Food Energy Secur. 2017. 6. p. 61-77. [Google Scholar] [CrossRef].

6. Alenichev V.M., Alenichev V.M., Umansky A.B. Geoinformation support of the problem of completeness of reserves extraction during placer development // GIAB. A separate issue. Informatization and management. 2011. No. 6. pp. 51-63.

7. Kaplunov D.R., Manilov I.A. Stabilization of ore quality during underground mining. M.: Nedra, 1983. 236 p.

8. Kaplunov D. R., Rylnikova M. V. The development of scientific and methodological foundations for the sustainable functioning of mining systems in the conditions of the introduction of a new technological way // Izvestiya Tula State University. Earth sciences. 2020. Issue 4. pp. 24-39.

9. Kaplunov D. R., Rylnikov A. G. Generalization of modern approaches to quality management of ore flows in operating mines at all stages of field development // Proceedings of Tula State University. Earth sciences. 2020. Issue 4. pp. 40-52.

10. Alenichev M. V. Features of accounting for losses of useful components in the application of processing technologies // Sb. nauch. tr. IV-y vsros. youth. conf. Problems of subsurface use: February 912, 2010 IGD UrO RAS. Yekaterinburg: Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, 2010. pp. 2737.

11. Mirzekhanov G.S. Evaluation criteria of the resource potential of technogenic formations of placer gold deposits of the Russian Far East // Vestnik KRAUNTS. Earth sciences. 2014. No. 1. Issue No. 23. pp. 139-150.

12. Ilyin O.V. Practical aspects of modern subsoil use in Russia: problems and ways to solve them // Subsurface use of the XXI century. April, 2018. pp.112-115.

13. Alenichev V. M., Alenichev M. V. Geoinformation provision for improving the efficiency of using the potential of a placer deposit // Surveying and subsoil use. 2017. No. 1 (87). pp. 53-61.

14. Hou D., O'Connor D., Nathanail, P., Tian L., Ma Y. Integrated GIS and multivariate statistical analysis for regional scale assessment of heavy metal soil contamination: A critical review. ENVIRON. POLLUT. 2017, 231, pp. 1188-1200. [Google Scholar] [CrossRef].

15. Baek J., Choi Y., Park H. S. Uncertainty Representation Method for Open Pit Optimization Results Due to Variation in Mineral Prices. Minerals. 2016. 6, 17. https://doi.org/10.3390/min6010017. AMA Style.

16. Oy Leuangthong K., Daniel Khan, Clayton V. Deutsch. Solved Problems in Geostatistics // Wiley, 2008. 208 p.

17. Kramer G. Mathematical methods of statistics // Second edition, stereotype. M.: Publishing house "Mir". 1976. 648 p.

18. Gajos M., Sierka E. GIS Technology in Environmental Protection: Research Directions Based on Literature Review // Pol. J. Environ. Stud. 2012. 21. p.241-248. [Google Scholar].

19. Trubetskoy K. N., Galchenko Yu. P., Sabyanin G. V. Methodology for determining the complexity of the structure of ore deposits as objects of development // FTPRPI. 2012. No. 6. pp. 75-86.

20. Methodological recommendations on the application of the Classification of reserves of deposits and forecast resources of solid minerals (placer deposits) // Appendix 41 to the Order of the MPR of the Russian Federation No. 37-r dated 05.06.2007.

21. Federal Mining and Industrial Supervision of Russia. Decree No. 28 dated 17.09.1997 on approval of the instruction "On the procedure for writing off mineral reserves from the accounting of mining enterprises", RD-07-203-98.