ВВЕДЕНИЕ 6
ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ 11
СТРУКТУРА ДИССЕРТАЦИИ 11
1 ИССЛЕДОВАНИЕ ГОРНО-ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ОСОБЕННОСТЕЙ ОЦЕНКИ И ОТРАБОТКИ ЗАПАСОВ УГЛЯ 13
1.1 АНАЛИЗ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ ОЦЕНКИ ЗАПАСОВ 16
1.2 ГЕОЛОГИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ 20
1.3 АНАЛИЗ ГОРНО-ГЕОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ 21
1.4 АНАЛИЗ КАЧЕСТВЕННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ УГЛЯ 22
1.5 ПРОСТРАНСТВЕННО-МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ И ПОКАЗАТЕЛИ ОСВОЕНИЯ МЕСТОРОЖДЕНИЯ 26
1.6 ГЕОЛОГО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ РАСЧЕТОВ ЭКСПЛУАТАЦИОННЫХ РАСХОДОВ В ОЧИСТНОМ ЗАБОЕ 30
1.7 ЗАДАЧИ, РЕШАЕМЫЕ В ПЕРИОД ЭКСПЛУАТАЦИИ УГЛЕДОБЫВАЮЩЕГО
ПРЕДПРИЯТИЯ ГЕОЛОГИЧЕСКОЙ СЛУЖБОЙ И ХАРАКТЕРИСТИКА ИСПОЛЬЗУЕМОЙ НА ДАННОМ ЭТАПЕ ГЕОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ 36
1.8 Новый КОНЦЕПТУАЛЬНЫЙ ПОДХОД К ОЦЕНКЕ ЗАПАСОВ 42
1.9 Выводы 45
2 ТЕОРИЯ НОМИНАЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ И НОМИНАЛЬНЫХ СИСТЕМ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ И ОРГАНИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ОБРАЗОВАНИЙ СИСТЕМЫ ОПТИМАЛЬНОЙ ОТРАБОТКИ ШАХТНЫХ ПОЛЕЙ И МЕСТОРОЖДЕНИЙ 6
2.1 ОСОБЕННОСТИ ОПИСАНИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ ГОРНО-ГЕОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ 46
2.2 ОСОБЕННОСТИ ФОРМАЛИЗАЦИИ ГОРНО-ГЕОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ 47
2.3 МОДЕЛИРОВАНИЕ НОМИНАЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ 54
2

2.4 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕРЕЧНЯ ТИПОВЫХ СВОЙСТВ ОБРАЗОВ ГОРНО¬ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ 59
2.5 Определение типов связей образов горно-геологических объектов 68
2.6 ОСНОВНЫЕ СООТНОШЕНИЯ МЕЖДУ НОМИНАЛЬНЫМИ ОБЪЕКТАМИ, СИСТЕМАМИ И ФОРМАЛИЗАЦИЯМИ 74
2.7 Оптимальное распределение образов горно-геологических объектов 91
2.8 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОПТИМАЛЬНОГО ЧИСЛА ТИПОВ НОМИНАЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ И ЧИСЛЕННОСТИ НАИБОЛЕЕ ПРЕДСТАВИТЕЛЬНОЙ ГРУППЫ ОБЪЕКТОВ 108
2.9 ВЛИЯНИЕ СТЕПЕНИ ОРГАНИЗАЦИИ НОМИНАЛЬНЫХ ОБРАЗОВ ГОРНО-ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИНФОРМАЦИОННОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ НОМИНАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ 116
2.10 Динамическая оценка информационных образований номинальных систем 135
2.11 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ГРАНИЦ ВОЗНИКНОВЕНИЯ ХАОСА В ИЕРАРХИЧЕСКИХ СТРУКТУРАХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ОБРАЗОВАНИЙ НОМИНАЛЬНЫХ СИСТЕМ.. 140
2.12 Выводы по ВТОРОЙ ГЛАВЕ 150
3 ОПРЕДЕЛЕНИЕ СПИСКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ НЕОБХОДИМЫХ ДЛЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ОПТИМАЛЬНОЙ ОТРАБОТКИ ШАХТНЫХ ПОЛЕЙ И МЕСТОРОЖДЕНИЙ 153
3.1 Анализ существующих моделей 153
3.2 Исследование списка моделей системы 165
3.3 АНАЛИЗ СПИСКА МОДЕЛЕЙ, ВХОДЯЩИХ В СИСТЕМУ, ПО СТЕПЕНИ СООТВЕТСТВИЯ ИСХОДНЫМ ДАННЫМ 170
3.4 Морфологический анализ свойств моделей системы 177
3.5 РАЗРАБОТКА МОРФОЛОГИЧЕСКОГО МЕТОДА ВЫЧИСЛЕНИЯ СТЕПЕНИ ОПРЕДЕЛЕННОСТИ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМЫ 179
3

3.6 СОЗДАНИЕ ПЕРЕЧНЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ НЕОБХОДИМЫХ ДЛЯ
РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКИХ СИСТЕМ РАЗРАБОТКИ ПРОЕКТОВ ОЧИСТНЫХ РАБОТ И ОЦЕНКИ ЗАПАСОВ 185
3.7 Оценка математических моделей с учетом организации информации 193
3.8 Выводы по третьей главе Ошибка! Закладка не определена.
4 НОВЫЕ МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И МЕТОДЫ, НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКИХ СИСТЕМЫ ОПТИМАЛЬНОЙ ОТРАБОТКИ ШАХТНЫХ ПОЛЕЙ И МЕСТОРОЖДЕНИЙ 198
4.1 РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ РАСЧЕТА КООРДИНАТ ПОДСЕЧЕК СЛОЕВ В РАЗВЕДОЧНОЙ СКВАЖИНЕ 198
4.2 Разработка математической модели геологической
ПОВЕРХНОСТИ НА БАЗЕ НЕЛИНЕЙНОЙ АППРОКСИМАЦИЯ ПОВЕРХНОСТИ МЕТОДОМ ТРИАНГУЛЯЦИИ 202
4.3 РЕАЛИЗАЦИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ НЕЛИНЕЙНОГО ПОСТРОЕНИЯ ГЕОЛОГИЧЕСКОЙ ПОВЕРХНОСТИ С УЧЕТОМ ЭЛЕМЕНТОВ ЗАЛЕГАНИЯ СЛОЯ. . 221
4.4 Пример построения поверхности почвы пласта с помощью
МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ РАСЧЕТА ГЕОЛОГИЧЕСКОЙ ПОВЕРХНОСТИ С УЧЕТОМ ЭЛЕМЕНТОВ ЗАЛЕГАНИЯ 233
4.5 Математическая модель численного сравнения геологических ПОВЕРХНОСТЕЙ 239
4.6 ОЦЕНКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПОСТРОЕНИЯ ГЕОЛОГИЧЕСКОЙ
ПОВЕРХНОСТИ НА ПРИМЕРЕ ПОВЕРХНОСТИ ПОЧВЫ ПЛАСТА ЛАВЫ № 6 ШАХТЫ
БЕЛЬЦЕВСКАЯ 243
4.7 Моделирование полей геологических показателей фрактальными поверхностями 248
4.8 Математическая модель построения геологической толщи шахтного поля 243
4

4.9 Математическая модель зонирования площади угольного пласта 261
4.10 Выводы ПО ЧЕТВЕРТОЙ ГЛАВЕ 265
5 ОСНОВЫ РЕАЛИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННО¬АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ОПТИМАЛЬНОЙ ОТРАБОТКИ ШАХТНЫХ ПОЛЕЙ 267
5.1 Программные и информационные средства системы
ОПТИМАЛЬНОЙ ОТРАБОТКИ ШАХТНЫЙ ПОЛЕЙ И МЕСТОРОЖДЕНИЙ С УЧЕТОМ КОНКУРЕНТНОЙ СПОСОБНОСТИ УГЛЕЙ 267
5.2 РАЗРАБОТКА ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ СТРУКТУРЫ ИНФОРМАЦИОННО¬АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ОПТИМАЛЬНОЙ ОТРАБОТКИ ШАХТНЫХ ПОЛЕЙ И МЕСТОРОЖДЕНИЙ 270
5.3 Результаты работы информационно-аналитической системы
ОПТИМИЗАЦИИ ОТРАБОТКИ ШАХТНЫХ ПОЛЕЙ И МЕСТОРОЖДЕНИЙ... ОШИБКА!
ЗАКЛАДКА НЕ ОПРЕДЕЛЕНА.
6 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 276
7 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 280

Купить

Угольная отрасль переживает сейчас не самые лучшие времена. Несмотря на большое количество разведанных запасов угля, с 1988 по 1997 г. добыча угля снизилась с 435 до 234,3 млн. т. [32], из-за санации шахт. Все это связанно с малой рентабельностью и даже убыточностью многих угледобывающих предприятий. Снизилась государственная поддержка в виде дотаций и налоговых льгот на добычу угля. В последнее десятилетие страна пережила ряд радикальных преобразований в экономике, которые еще продолжаются.
Наблюдаемая в начале XXI-ГО века экономико-политическая ситуация в России дает определенные надежды угольщикам. В связи с переходом страны к рыночной экономике сменились приоритеты работы угледобывающих предприятий и отрасли. Теперь нет необходимости в увеличении объемов добычи полезного ископаемого любыми средствами. Угольщикам требуется добывать такой уголь, который был бы востребован на рынке, и его извлечение было бы экономически оправдано.
Основным направлением использования углей является энергетика [167]. Альтернативными источниками энергии здесь традиционно являются природный газ и мазут, энергия атома и воды. При рассмотрении источников энергии для производства электроэнергии в комплексе необходимо упомянуть также о нетрадиционных источниках энергии, таких, как солнце, приливы, ветер, тепло недр и так далее. Но их использование составляет ничтожную долю процента и чаще всего сопровождается наличием некоторых дополнительных условий, таких как, наличие большого числа безоблачных или ветреных дней, близость океана с большой приливной ВОЛНОЙ, гейзеров и т.д. ЧТО, как известно, присутствует не везде, поэтому нетрадиционные источники энергии не всегда могут быть использованы. Чаще всего они могут применяться как дополнительные источники энергии, а не как основные.
6

Уголь проигрывает природному газу и солярке по стоимости оборудования, транспортировке, хранению и расходам на природоохранные мероприятия на предприятиях по выработке электричества и тепла. В результате проводимой предприятиями нефтегазового комплекса политики по уменьшению доли газа и мазута, реализуемых на электростанциях Российской Федерации, с 1998 года наметилась положительная тенденция роста спроса на уголь. И эта тенденция в последние годы явно усиливается. Добыча угля в целом по стране по итогам января-апреля 2001 года составила 94,45 млн. т. и превысила уровень 2000 года на 1,98 млн. т. или на 2,1% [46]. Российский монополист Газпром предложил ссуду РАО ЕС на модернизацию электростанций с целью их перевода с природного газа на уголь и мазут. Кроме этого, региональные власти заинтересованы и готовы поддерживать работу небольших угледобывающих предприятий, которые могли бы обеспечить подведомственную территорию углем для выработки электричества и отопления небольших населенных пунктов.
В таких условиях для Угольной промышленности появляется возможность улучшить экономическую эффективность работы. Но теперь требуется поставлять на рынок не просто уголь, а уголь с определенными показателями качества, отвечающий потребительским запросам, и, конечно, являющийся конкурентоспособным. Другими словами, угольщикам требуется добывать такой уголь, который был бы востребован на рынке, и его извлечение было бы экономически оправдано. Добыча углей, востребованных на рынке, требует учета многих факторов, определяющих условия работы угольного предприятия. Правильный подход лежит в плоскости комплексной увязки решений проблем, связанных с характеристиками запасов, влиянием горных и геологических условий, месторасположением основных потребителей, экономическими и конъюнктурными условиями, социальными и внеэкономическими обстоятельствами. Важной проблемой, бесспорно, является проблема
7

выбора таких запасов угля, на которые есть спрос, и условия добычи которых обеспечивали бы окупаемость работы шахты, разреза или объединения в целом.
С другой стороны, экономическая эффективность шахт и разрезов определяется многими факторами, важнейшими из которых являются:
- расположение месторождения, инфраструктура, транспорт, стоимость перевозки угля к потребителям;
- технология добычи, себестоимость извлечения полезного ископаемого;
- горно-геологические условия залегания пласта;
- потребительская стоимость угля (качество полезного ископаемого), состав и количество полезных и вредных компонентов.
В последние годы вопрос о строительстве новых шахт не СТОИТ, наоборот, происходит реструктуризация отрасли. Расположение работающего угледобывающего предприятия изменить нельзя. Сложно развить инфраструктуру, снизить транспортные издержки, создать вблизи месторождений новых потребителей угля, таких как химический комбинат, электростанция и т.д. Совершенствование технологии добычи угля определяется техническим прогрессом в области горного оборудования, который происходит эволюционным путем не так быстро, как хотелось бы угольщикам. Следовательно, на работающей шахте или разрезе остаются резервы только по улучшению качества добываемого угля. Поэтому необходимо: во-первых, разрабатывать такие запасы, извлечение которых обеспечивает экономическую эффективность работы предприятия в условиях рынка; во-вторых, применять методы определения морфологии и горно-геологических условий залегания пласта, породных слоев и тектонических нарушений, позволяющие учесть локальную гипсометрию и локальные изменения показателей качества угля и свойств пород для получения более точного проекта очистных работ. Проведение выемочных работ по таким проектам позволит уменьшить наличие в горной массе
8

вмещающих пород И, как следствие, повысить качество добываемого угля. Кроме ТОГО, ЭТО ПОЗВОЛИТ улучшить условия работы оборудования очистного забоя, что ведет к снижению себестоимости полезного ископаемого.
Для решения описанной проблемы необходимо совместно решать задачи, связанные с построением комплексных, разноплановых, гибко связанных между собой моделей пласта, шахтного поля и месторождения. В отечественной и зарубежной горной науке многие такие вопросы рассмотрены и решены. НО, вполне очевидно, что простым собранием готовых задач проблема не решается. Зачастую решения отдельных задач не взаимосвязаны, разобщены, некоторые условия часто встречающихся ситуаций не рассмотрены. За последние годы заметно возросла мощь вычислительной техники, что позволяет производить анализ гигантских объемов информации. Это дает возможность создавать не просто математические модели отдельных параметров месторождения полезных ископаемых, а вычислительно - информационные модели, т.е. связанные между собой произвольным образом различные модели и данные, зависящие друг от друга, и в целом получать виртуальную горно¬геологическую модель, учитывающую все наблюдаемые факторы и их взаимодействия между собой [57, 91, 106, 172, 196]. Соответственно, качество решений, принимаемых с помощью такой модели, возрастет. По всей ВИДИМОСТИ, В соответствии с законами диалектики возникли условия, когда должен выполниться закон перехода количественных изменений в качественные. То есть, с учетом всего массива факторов, определяющих горно-геологические условия, есть возможность получить качественно новые результаты И, соответственно, создать автоматизированные системы в тех областях, где горные специалисты оперируют нечеткими понятиями или для решения различных задач используют отличные и несвязанные между собой математические модели.
9


Купить