Моделирование пластовых месторождений при помощи ГГИС Micromine

А.С. Бесперстов, горный инженер, консультант ООО «Майкромайн Рус»

В настоящее время практически не осталось горнодобывающих компаний, не знакомых с возможностями специализированного горно-геологического программного обеспечения. Различными компаниями предлагаются разнообразные программные решения для геологов, горняков, маркшейдеров и других специалистов, значительно оптимизирующие трудозатраты и время, требующееся специалистам на решение тех или иных задач.

Компания Micromine (Австралия) работает в России с начала 1990-х, и за этот период стала одним из лидеров рынка IT, ориентированного на горную промышленность. Наши решения используют крупнейшие горнодобывающие компании страны, и мы гордимся этим. Большинство из них занимаются добычей ТВПИ, в связи с чем, за нашей компаний закрепился некий штамп, что ПО Micromine не предназначено для моделирования пластовых месторождений. В данной статье хотелось бы развеять этот миф и осветить некоторые методики, применяемые при оценке пластовых месторождений компьютерными методами.Рис. 1 Вывод данных в программе

Рис. 1 Вывод данных в программе

Исходными данными для моделирования служат табличные данные по выработкам, их съемке и опробованию. Эти данные импортируются в программу и, используя встроенные алгоритмы проверки, проверяются на различные несоответствия. При проверке выявляются различные ошибки, которые в большинстве случаев сводятся к опечаткам при вводе данных. Весь процесс проверки исходной информации занимает в среднем не более 1–2 дней. После стадий импорта, проверки и исправления ошибок создается база данных предприятия, которая используется для последующего моделирования и оценки месторождения.

Создание базы данных позволяет программному процессору интерпретировать эти табличные данные в графическом окне и работать с ними, как с 3D-объектами, выводя их в просмотр в виде траекторий выработок и данных опробования вдоль этих траекторий. Отображать данные вдоль траекторий можно в различном виде – в виде текста, штриховок или графиков.

За процессом создания базы данных следует стадия подготовки информации к интерпретации. Она заключается в выводе необходимой информации, ее оформлении, создании разрезов. Подготовительные работы также включают в себя импорт всевозможной векторной информации из различных CAD приложений: ситуационные планы, разрезы и другая графика.

Помимо векторных данных в Micromine можно использовать и сканированную графику, которая привязывается в 3D-среде и используется при интерпретации.

В процесс подготовки данных входит и стадия статистической обработки информации, выделения присутствующих трендов, самородных значений, расчет мощностей кондиционных пересечений с учетом допусков включения пустых пород. Вся эта информация выводится в 3D-просмотр и используется при интерпретации.Рис. 2 Привязка растров в 3D-пространстве

Рис. 2 Привязка растров в 3D-пространстве

В зависимости от параметров залегания пластов и выбранного метода моделирования выделяют следующие способы интерпретации угольных пластов:

1. Классическое оконтуривание.

2. Интерпретацию кровли/подошвы.

3. Интерпретацию по центральной линии.

Классическое оконтуривание пластов в большинстве случаев используется при крутопадающем залегании. Данный способ идентичен интерпретации рудных тел при моделировании твердых полезных ископаемых: производится оконтуривание пластов по разрезам, далее производится соединение этих контуров в триангуляционные модели объемов.

Интерпретация кровли/подошвы пласта – наиболее часто встречающийся метод интерпретации угольных месторождений. В большинстве случаев он используется для полого падающего и наклонного залегания и может быть реализован двумя способами:

1) Непосредственной интерпретацией кровли и подошвы каждого пласта по разрезам при помощи линий с последующим объединением этих линий в триангуляционные либо сеточные поверхности.

2) Расчетом 3D-координат кровли/подошвы пересечения пласта из журнала опробования, выборки этих точек в отдельный файл и создания триангуляционных либо сеточных моделей из выбранных точек.

В итоге полученные поверхности кровли и подошвы объединяются, образуя общую объемную триангуляционную модель пласта.Рис. 3 Пример каркасной модели свиты пластов

Рис. 3 Пример каркасной модели свиты пластов

Интерпретация по центральной линии пласта – используется исключительно при пологом залегании и слабой гипсометрии. Данное ограничение вытекает из инструментов, которые используются для данного типа моделирования – сетей (гридов). Порядок его проведения следующий:

1. Производится выборка пересечений соответствующего пласта из журнала опробования.

2. Рассчитываются координаты центральной точки пересечения для каждой выработки.

3. По высотным отметкам рассчитанных 3D-точек строится гипсометрическая сеть (грид).

4. Дополнительно по данным мощности рассчитанных 3D-точек (пересечений) строится сеть (грид) мощности пласта.

5. Заключительным шагом данной интерпретации является конвертация полученных гридов гипсометрии и мощности в единую блочную модель с размерами блоков по X, Y равными расстоянию между точками грида, а по Z равными значению грида мощности.

Используя данный метод моделирования при наличии структурных нарушений в массиве лучше пользоваться ограничительными контурами, которые позволяют учитывать эти изменения при построении поверхностей.

При данном методе интерпретации процесс построения каркасных моделей не используется, и исполнитель сразу переходит к блочному моделированию и процессу ее оценки.

Полученные каркасные модели заполняются элементарными блоками, так называемой, блочной модели, которая предназначена для более подробного описания качества в пределах данных объемов. Размер элементарных блоков блочной модели выбирается специалистом методом подбора, исходя из логических соображений о мощности продуктивного пласта и ресурсов своего компьютера. Т.е. чем больше элементарный блок модели – тем более грубой будет оценка, и чем он меньше – тем более громоздкая модель получится на выходе, что сделает работу с ней невозможной.Рис. 4 Пример блочной модели

Рис. 4 Пример блочной модели

Методик интерполяции фактических данных опробования в элементарные блоки блочной модели не так уж много:

1. Полигональный метод.

2. Метод обратных расстояний.

3. Метод кригинга.

Методы обратных расстояний и различные варианты кригинга относятся к компьютерным методикам подсчета, полигональный метод – больше ручной, но также находит свое применение при компьютерной обработке данных.

Перед началом интерполяции создается, так называемый, эллипс поиска, если проводить аналогии с ручным счетом, то этот элементарный инструмент можно назвать 3D-палеткой. Эллипс поиска разделен на сектора для более равномерной выборки, и в зависимости от фактических проб, вошедших в эти сектора, процессором рассчитывается среднее содержание в элементарном блоке блочной модели, куда он устанавливается. При помощи данного инструмента происходит независимая оценка каждого элементарного блока блочной модели, и все блоки получают соответствующую качественную характеристику. Размеры эллипса могут быть рассчитаны путем исследования теоретических полувариограмм, либо указаны процессору напрямую в соответствии с плотностью геологоразведочной сети и рекомендациями ГКЗ для данной группы сложности месторождения.

Дополнительно, при помощи эллипса поиска можно рассчитывать и категорию разведанности элементарного блока, т.е. если, к примеру, в указанный нами размер эллипса вошло 2–3 выработки – то блоку присваивается высокая категория достоверности оценки, в противном случае – более низкая.

Методик категоризации также довольно много, самые распространенные из них:

1. По количеству выработок, вошедших в эллипс поиска.

2. По заданному расстоянию вокруг выработок.

3. По стандартному отклонению интерполированных качественных характеристик.Рис. 5 Общий вид отчета по ресурсам

Рис. 5 Общий вид отчета по ресурсам

На выходе данного процесса получается блочная модель, в которой каждый элементарный блок имеет свою количественную и качественную характеристику. Вся эта информация естественно выводится в рабочее 3D-пространство и проверяется на предмет ошибок визуально – по разрезам и планам. Информацию можно представить в виде карт изолиний, либо заданием разных цветов ячейкам блочной модели, которые имеют различные качественные характеристики. Используя встроенные процессы Micromine и ГОСТ 25543$88 «Классификации по генетическим и технологическим параметрам», довольно просто настроить программу на автоматический переход от качественных характеристик угля к его марочному составу.

Заключительные отчеты оценки представляются в табличном режиме и могут создаваться как по всему месторождению, так и по локальным его участкам (рис. 5).

В заключение хотелось бы отметить, что горно-геологических систем на Российском рынке представлено довольно много, функционал их приблизительно одинаков, и в данном случае на первый план выходит не продукт, которым пользуется ваша компания, а квалификация специалиста, который занимается данной работой. Компания Micromine проводит обучения работе со своим продуктом, как для новичков, так и для опытных пользователей. Дополнительно клиенты Micromine пользуются технической поддержкой, которая включает в себя постоянные обновления продукта, консультации по телефону и электронной почте. Наши офисы расположены во всех часовых поясах РФ, и, где бы вы ни находились, вы можете оперативно получить ответ на интересующий вас вопрос.

ООО "Майкромайн Рус"

micromine.com

Журнал "Горная Промышленность" №5 (99) 2011, стр.90