Разработка метода районирования техногенных массивов

DOI: http://dx.doi.org/10.30686/1609-9192-2021-3-116-122
Мельниченко И.А., Кириченко Ю.В.
Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС», Горный институт, г. Москва, Российская Федерация
Горная Промышленность №3 / 2021 стр. 116–122

Читать на русскоя языке Резюме: Современная горнопромышленная отрасль представляет сложную систему, непрерывно расширяющуюся как со стороны разведываемых источников минерального сырья, так и со стороны разработки новых подходов к добыче и переработке полезных ископаемых. Такое наращивание объемов задач, ставящихся перед отраслью, а также технический прогресс порождают различные проблемы, связанные с качеством, количеством и рациональным использованием минерального сырья. Рационализация, в свою очередь, должна осуществляться поэтапно через применение комплексных мер, одна из которых – вторичное использование техногенных отходов, представленных отвальными породами, хвостами, шлаком, пылью и др. Кроме того, такой подход параллельно решает еще несколько важных проблем отрасли – повышение экологической безопасности горнодобывающих регионов и повышение экономической целесообразности производства за счет извлечения из отходов дополнительных компонентов. Сфера применения такого ответа на поставленный вопрос рационализации производства необъятна и может быть реализована для многих месторождений, располагающихся на территории стран СНГ, в силу наличия огромных объемов отходов добычи сырья, возникших из-за отсутствия в прошлом полноценных технологий извлечения из горной массы полезных компонентов, а также иных, нежели в настоящее время, кондиционных требований к руде. К примеру, в Республике Башкортостан, отвалы вскрыши месторождений и забалансовых руд, разрабатываемых ранее горнорудными предприятиями, составляют более 1 млрд т, гидроотвалы обогатительных фабрик – около 50 млн т, техногенные воды – более 9 млн м3 в год, а тоннаж содержащихся в них полезных компонентов может достигать 1,5 млн т меди, 2 млн т цинка, около 100 т золота и значительное количество иных попутных компонентов, включающих различные нерудные образования.

Ключевые слова: горное дело, техногенный массив, горнопромышленные отходы, кек, опробование, геостатистика, переработка отходов, намывной массив, метод обратных взвешенных расстояний, сульфиды, хвостохранилище, инженерно-геологическое районирование

Для цитирования: Мельниченко И.А., Кириченко Ю.В. Разработка метода районирования техногенных массивов. Горная промышленность. 2021;(3):116–122. DOI 10.30686/1609-9192-2021-3-116-122.


Информация о статье

Поступила в редакцию: 01.06.2021

Поступила после рецензирования: 14.06.2021

Принята к публикации: 21.06.2021


Информация об авторах

Мельниченко Илья Ашотович – аспирант кафедры геологии и маркшейдерского дела, Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС», Московский институт стали и сплавов, Горный институт, г. Москва, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Кириченко Юрий Васильевич – доктор технических наук, профессор кафедры геологии и маркшейдерского дела, Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС», Горный институт, г. Москва, Российская Федерация


Список литературы

1. Ческидов В.В., Барабанов Н.Н., Ложкин М.О., Смирнов П.А., Лагутина А.А. Анализ закономерностей распределения соединений серы и железа на примере намывных техногенных массивов. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2021;(3):142– 153. DOI: 10.25018/0236-1493-2021-3-0-142-153

2. Кузнецов Ю.Н., Стадник Д.А., Стадник Н.М., Какорина Н.М., Волков С.С. Повышение качества прогнозной геологической информации при автоматизированном проектировании отработки запасов пластовых месторождений. Горный информационноаналитический бюллетень. 2016;(3):164–171. Режим доступа: https://giab-online.ru/files/Data/2016/3/164_171_03_2016.pdf

3. Li R., Wang G., Carranza E. J. M. GeoCube: A 3D mineral resources quantitative prediction and assessment system. Computers & Geosciences. 2016;89:161–173. DOI: 10.1016/j.cageo.2016.01.012

4. Антонов В.А. Методология геоинформационного отображения экспериментальных горнотехнологических закономерностей. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2017;(10):17–24. DOI: 10.25018/0236-1493-2017-10-0-17-24

5. Демьянов В.В., Савельева Е.А. Геостатистика: теория и практика. М.: Наука; 2010. 327 с.

6. Геостатистические методы в оценке запасов минерального сырья (Тез. докл. 2-го Всесоюз. семинара по геостатистике, г. Петрозаводск, 1–5 окт. 1990 г.). Петрозаводск; 1990. 89 с.

7. Кургузов К.В. Стохастическое моделирование литотехнических систем: дис. … канд. геол.-мин. наук. М.; 2019. 161 с.

8. Strizhenok A.V., Ivanov A.V. An advanced technology for stabilizing dust producing surfaces of built-up technogenic massifs during their operation. Power Technology and Engineering. 2016;50(3):240–243. DOI: 10.1007/s10749-016-0690-y

9. Bystrov V.P., Paretsky V.M., Vernigora A.S., Kamkin R.I., Mamaev A.Y., Kuznetsov A.V. Vanukov furnace technology: Application experience for processing different types of raw materials and general development trends. In: Hwang J.-Ya., Drelich J., Downey J., Jiang T., Cooksey M. (eds) 2nd International Symposium on High-Temperature Metallurgical Processing. The Minerals, Metals & Materials Society; 2011. P. 59–66. DOI: 10.1002/9781118062081.ch8

10. Zawadzki J., Szuskiewicz M., Fabijanczyk P., Magiera T. Geostatistical discrimination between different sources of soil pollutants using a magneto-geochemical data set. Chemosphere. 2016;164:668–676. DOI: 10.1016/j.chemosphere.2016.08.145

11. Zuo R., Carranza J. Geoinformatics in applied geochemistry. Journal of Geochemical Exploration. 2016;164:1–2. DOI: 10.1016/j. gexplo.2016.03.003

12. Singh P., Verma P. A comparative study of spatial interpolation technique (idw and kriging) for determining groundwa ter quality. In: Venkatramanan S., Prasanna M.V., Chung S.Y. (eds) GIS and Geostatistical Techniques for Groundwater Science. Elsevier; 2019. P. 43–56. DOI: 10.1016/B978-0-12-815413-7.00005-5

13. Bech J., Bini C., Pashkevich M.A. Assessment, restoration and reclamation of mining influenced soils. London: Academic Press; 2017. 497 p.