ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА И ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ ПОСТРОЕНИИ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ МЕСТОРОЖДЕНИЙ ПОЛЕЗНЫХ ИСКОПАЕМЫХ

Приведены результаты анализа эффективности применения интегрированных компьютерных систем горного профиля и ГИС-технологий, внедрения геоинформационной системы «Геоплюс».

Шек В.М., Вознесенский Ю.С., Кравченко И.А., Закиев Р.М.

В последнее десятилетие значительно увеличилось количество выступлений ведущих горных ученых России и стран СНГ о необходимости эффективного использования отечественных геоинформационных технологий при разведке месторождений полезных ископаемых, проектировании и эксплуатации предприятий по их разработке. И хотя в большинстве случаев говорится о создании интегрированных компьютерных систем, позволяющих строить и применять модели геологических и горнотехнологических объектов, но до сих пор нет единого мнения о стандартизованном наборе выполняемых ими функций и применяемых методах. Поэтому имеющиеся реализации таких систем очень разнообразны, выполняются небольшими коллективами и не являются пока «локомотивами» развития горнодобывающей промышленности.

Положение усугубляется тем, что имевшее место в 1960-70-х годах быстрое развитие горно-геологических информационных технологий в СССР-СНГ было прервано политическими событиями – перестройкой, реформами и последующим глубоким спадом в экономике. Слабые и разрозненные усилия отдельных организаций и предприятий по созданию программных комплексов и практическому применению горно-геологических компьютерных технологий не смогли повлиять на общую ситуацию и, по обзорам аналитиков, в настоящее время имеется 10-15-летнее отставание в этой области.

Мировой уровень компьютерных технологий в горнодобывающей промышленности сейчас определяется последними версиями интегрированных систем, которые поставляют на международный рынок крупные специализированные фирмы США, Австралии, Канады, Англии, Франции и ЮАР (Mintec Inc., The Datamine Group, Systemes GeoStat International Inc., Mincom Pty Ltd, Techbase International Ltd, Gemcom Software International Inc., Carlson Software, Metech Pti Ltd, Micromine Ltd и другие).

Предлагаемые программные системы разделяют на два (реже – три) класса по количеству выполняемых функций. Системы первого класса – «тяжелые» имеют наиболее полный набор функций, обладают высокой интерактивностью, способны работать с очень большими массивами данных, строить детальные большие трехмерные модели. Они устанавливаются, как правило, на 64-разрядных графических рабочих станциях с различными операционными системами или в локальной сети с мощным сервером и поддерживают многопользовательскую работу в сети. Отличаются высокой стоимостью и используются в больших консультационных и проектных фирмах, на крупных горнодобывающих предприятиях. Системы второго класса – «средние» или набор «легких», характеризуются более низкой функциональностью, способны работать с моделями среднего масштаба и устанавливаются на компьютерах с 32-разрядными процессорами. Используются в геологоразведочных и проектных организациях, в консультационных фирмах и учебных заведениях, на горнодобывающих предприятиях разного масштаба.

По своему предназначению такие системы должны использоваться на протяжении всего цикла жизни месторождения полезных ископаемых, то есть осуществлять информационное обеспечение управления геологоразведочными, проектными, строительными, добычными и вспомогательными работами при его описании, обустройстве и эксплуатации. В идеале это  должна быть одна человеко-машинная система, имеющая программное обеспечение модульной структуры с ядром (монитором) и рядом динамически подключаемых функциональных комплексов (модулей), взаимодействующих с помощью банка данных. Иногда используется «линейка» программных систем, последовательно обеспечивающих управление работами на сменяющихся циклах жизни месторождения.

Имеющийся опыт внедрения отечественных и зарубежных интегрированных систем показал, что ни одна из них не имеет широкого распространения на предприятиях и в организациях горной промышленности. Хотя зарубежные фирмы – изготовители таких систем и привлекаемые ими в стране организации – дилеры прикладывают очень большие усилия для продвижения своих продуктов, и многие успешные горные предприятия (особенно при наличии иностранных инвестиций) хотят эффективно применять такие системы.

При анализе функционирования таких больших систем следует сделать акцент на понятии «человеко-машинная система».«СИСТЕМА “ЧЕЛОВЕК И МАШИНА” [1] состоит из человекаоператора (или группы операторов) и машины, посредством которой он(они) осуществляет(ют) трудовую деятельность, связанную с производством материальных ценностей, управлением, обработкой информации и т. д. Основу трудовой деятельности человека в С. “ч. и м.” составляет его взаимодействие (в соответствии с получаемой информацией) с предметом труда (объектом управления) и машиной через посредство органов управления».

В условиях нашей страны ни одно месторождение не осваивалось и не осваивается одной организацией (даже министерством). Как правило, на каждом месторождении последовательно работают несколько коллективов: А) поисковые геологоразведочные работы и детальную разведку любого месторождения проводят несколько геологических организаций; Б) проектирование горных предприятий – специализированные организации, имеющие лицензии на ведение проектных работ; В) строительство этих предприятий проводит ряд организаций и предприятий под руководством генподрядчика; Г) эксплуатируют лицензионные участки месторождения горные предприятия, которые могут привлекать для проведения доразведки и оценивания запасов последнего соответствующие предприятия Д) и Е).

Подавляющее большинство месторождений полезных ископаемых страны разведаны до перестроечного периода, геологоразведочные предприятия не использовали интегрированных информационных систем. И до настоящего времени результаты геологоразведочных работ представляются заказчику и в вышестоящие организации в виде рукописных отчетов с приложением электронных копий, выполненных на компьютерах с помощью офисных приложений (текстовые и графические редакторы, электронные таблицы) и «легких» графических комплексов (AutoCad, Corel Draw и др.). Имеем факт, что «линейка» интегрированных компьютерных систем не начинается пока на этой стадии работ. Более того, нет системы унифицированного хранения информации о разведанных месторождениях, призванной полностью удовлетворить запросы интегрированных систем, способных участвовать в дальнейших циклах жизни месторождения.

Поэтому все интегрированные компьютерные системы горного профиля должны включать мощные функции переноса, преобразования и корректировки первичной геологической информации либо привлекать для этого специализированные геологические системы с обязательным установлением надежного интерфейса с ними.

Модульные структуры таких систем довольно разнообразны, количество их основных технологических функций колеблется от 5 до 20 (рис. 1).

Структура интегрированной системы GEMS

Рис. 1. Структура интегрированной системы GEMS

Но решаемые ими задачи в разных системах близки или практически одинаковы. Это связано с тем, что функциональность интегрированных горных компьютерных систем определена комплексными технологиями геологоразведки, горного производства и геолого-маркшейдерского обслуживания. При выполнении указанных выше этапов работ последовательно 1) создаются и актуализируются:
• топо-маркшейдерская основа месторождения;
• первичная информация геологоразведочных работ;
• геологическая модель, включающая основные геолого-структурные элементы (тела полезных ископаемых, их контуры, планы и разрезы, ресурсы и запасы) и горнотехнические и гидрогеологические условия их размещения;
а затем 2) находятся и выполняются (ведутся):
• проектные решения по открытым горным работам;
• управление добычей открытым способом;
• проектные решения по подземным горным работам;
• управление добычей подземным способом.

Фактически при обработке информации на всех этапах создаются соответствующие компьютерные модели (топомаркшейдерская, геолого-структурная, тел полезных ископаемых, запасов, горнотехнические, гидрогеологические, 3D-модели карьера или подземного рудника, планирования и управления горными работами, отработки запасов и т. д.), каждая из которых служит для решения задач этого этапа и подготовки информации для последующих.

Следует отметить, что выполнение процессов компьютерного моделирования и вообще участие в функционировании описываемых систем для отечественных и зарубежных специалистов сильно отличается. И это объясняется не только их менталитетом или спецификой получения образования и квалификацией, но и степенью заинтересованности во внедрении систем, видением перспектив эффективности их использования. Как указывали классики, «нельзя наложить порядок на беспорядок».
Уменьшать беспорядок можно разными способами. Однако успешными будут лишь те действия, которые выполняются системно. В человеко-машинных системах это одновременное улучшение как технического и программного обеспечений (на что сейчас в основном направлены усилия), так и информационного и организационного (в том числе мотивационного) их обеспечения.

Рис.2. Описание породных пластов

Рис.2. Описание породных пластов

Рис. 3. Данные по стратиграфии

Рис. 3. Данные по стратиграфии

Наиболее приспособленными для строгого классифицирования данных, определения их достоверности и разработки методов эффективной обработки информации являются геоинформационные системы. Здесь есть четкое различие между пространственными и атрибутивными данными, причем каждый пространственный объект имеет свою описательную (атрибутивную) информацию. Например, в геолого-маркшейдерской системе «ГеоПлюс» имеется классификационная система пространственных геологических объектов (рис. 2) и для каждой группы последних имеются атрибутивные данные (рис. 3).

Системное лаконичное представление информации в реляционной базе данных вкупе с инвертированными списками (ключами) представляет быстрый и мощный инструмент разностороннего анализа обрабатываемых данных. Кроме того, такая структура внутреннего представления информации присуща всем открытым системам, которые благодаря этому могут развиваться и модифицироваться без каких-либо ограничений.

Одним из тормозов быстродействия ГИС при обмене данными между устройствами компьютера является файловая система их хранения в большинстве систем этого типа, которая также создает дополнительные неудобства при работе с большими объемами графических (пространственных) данных, сопровождающейся открытием/закрытием значительного числа файлов. Для устранения этих недостатков в «Геоплюс» пространственные данные хранятся в РИБД наряду с атрибутивными. Благодаря этому значительно увеличилось быстродействие системы и уменьшился объем хранилища данных. Размер памяти, занимаемой в «Геоплюс» БД (пространственные и атрибутивные данные, дискретная и 3D модели участка месторождения) геологической модели [2] двух соседних угольных шахт (горный отвод 8,0*3,5 км, глубина залегания нижнего моделируемого угольного пласта – от 36 до 460 метров, количество угольных и породных слоев – 732, диаметр шестиугольника дискрита – 90 м) составляет 162 Мб.

В соответствии с теорией отражения анизотропии в компьютерных моделях месторождений полезных ископаемых [2] формирование полных моделей последних ведется послойно. Элементы каждого слоя пород строятся и размещаются в пространстве полной модели с использование общепринятых статистических методов (обратных расстояний, полувариограмм и др.), формируя пространственную модель слоя (пласта). Модели слоев размещаются упорядоченно в соответствии с геологическим возрастом последних и корректируются (сглаживаются) для плотного смыкания с моделями соседних слоев. Получается сплошная модель геологической среды в объеме рассматриваемого участка месторождения полезных ископаемых.

Аналогично производится построение объемной (блочной) модели во всех интегрированных компьютерных системах горного профиля мира. Хотелось бы только еще раз подчеркнуть, что там строятся [2] модели первого уровня анизотропии.

Корректное использование указанных статистических методов возможно, когда расстояния от исследуемых (описываемых) точек (дискритов) до измеренных (опорных) точек пространства (в нашем случае – слоя) не превышают значения «статистического радиуса» распространения рассматриваемых свойств вещества. Возможно, на Западе, где более строго подходят к соблюдению сетки размещения разведочных скважин, это условие соблюдается на протяжении всего исследуемого (моделируемого) пространства.

В нашей практике ни на одном из угольных предприятий, для которых проводилось моделирование сплошной среды, не было строгого соблюдения этого условия. Причем «естественная» нерегулярность размещения разведочных скважин дополнялась зачастую «искусственной», когда по отдельным скважинам либо не хватало необходимых данных, либо часть данных была непредставительной (противоречащей данным по другим скважинам). Приходилось исключать такие объекты из геологической модели.

Получалось, что некоторая часть исследуемого пространства была описана недостаточно полно (что эквивалентно отсутствию данных вообще в сильноформализованных системах, к которым относятся «нормальные» статистические системы). Такая неоднородность описания и размещения элементов рассматриваемых систем приводит к невозможности построения их моделей с помощью лишь одного типа методов моделирования. Поэтому естественным стало применение нескольких типов методов и, соответственно, алгоритмов моделирования множества слоев горных пород.

На рисунке 4 представлен фрагмент геологической модели (плана) пласта l52, включающего 7 угольных слоев и 15 породных пропластков, на участке шахт «Котинская» и №7. Здесь полигонами А, Б, В и Г выделены зоны несоблюдения условия удаленности рассматриваемых точек (дискритов) от скважин не более, чем на 230 метров (статистический радиус влияния).В этих зонах построение дискритов по методу обратных расстояний является некорректным (неточным, искаженным).

Рис.4. Зоны статистической неравномерности данных

Рис.4. Зоны статистической неравномерности данных

Это привело к использованию неформализованных (вероятностных, эвристических) методов при построении геологической модели в пределах таких зон (объемов пространства). Разработана система правил и условий, позволяющая подбирать «наиболее подходящие» элементы для построения моделей в оконтуренных зонах. Далее полученные фрагменты моделей слоев «склеиваются» с другими фрагментами («нормальными статистическими») этих моделей и проходят этап корректировки пространственных характеристик для осуществления полного смыкания с моделями других слоев.

Построение пространственных элементов геологической модели сопровождается параллельным расчетом атрибутивных характеристик. Так как исходная атрибутивная информация представлена в виде разреженных, «размытых» множеств, то и здесь используются неформализованные методы вычислений, в том числе методы нечеткой логики.

Представленный алгоритм позволяет получить достаточно точные объемные геологические модели месторождения при «не очень точных» исходных данных. Далее можно переходить к перечисленным выше функциям интегрированных систем по проектированию, планированию и управлению горными процессами. Большую часть этих функций можно выполнять с использованием специализированных модулей системы «Геоплюс». Производимые здесь построения (контуры, выработки, блоки, сечения) сочетаются с измерениями и вычислениями характеристик и показателей «внутри ограниченного пространства». Здесь пока не заложены интеллектуальные механизмы, все действия производятся в диалоговом режиме, как «в нормальной человеко-машинной системе».

Созданный программный комплекс построения геологических и маркшейдерских моделей успешно апробирован на 5 предприятиях по открытой и подземной добыче угля компании СУЭК, анализ результатов будет представлен в отдельной публикации. Интегрированная система «Геоплюс» бурно развивается, количество выполняемых функций увеличивается, начата разработка модулей для моделирования процессов на 5 уровне анизотропии горных массивов (горно-технологические процессы, обрушение горных пород при очистных работах в системах с самообрушением, формирование выработанного пространства, управление метановыделением и его извлечением).

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Большая советская энциклопедия (3 издание), т.23. – стр. 475-476.
2. Шек В.М., Дранишников П.С., Литвинов А.Г., Руденко Ю.Ф. Моделирование сплошной среды. //Горный информационно-аналитический бюллетень, ОВ 2 «Информатизация и управление». – М.: МГГУ. -2009. – с. 409-420.

Текст статьи в формате PDF