Одно из величайших расхождений в геологической теории для горнодобывающей промышленности наблюдается между нашим пониманием образования рудных месторождений и применением этого знания в оценке запасов. Значительные достижения, в том числе методы визуализации и анализа, позволили лучше понять взаимодействие между гидротермальными жидкостями и вмещающими породами.
Передовые геостатистические методы и улучшенные аппаратные и программные возможности позволяют быстро обрабатывать и интерполировать огромные объемы данных, получаемых в процессе бурения скважин. Тем не менее, иногда наблюдается существенная нехватка информационной связи между геологией и геостатистикой, что приводит к снижению уверенности в классификации запасов, а иногда и к неверным бизнес-решениям. Здесь лежит потенциал развития и будущего успеха в области геологического моделирования.
Подход, основанный на системе запасов полезных ископаемых, успешно используется в горнодобывающей промышленности на протяжении десятилетий и описывает процесс, при котором происходит перенос химических элементов, образующихся в результате природных процессов, и их накопление с повышением концентрации, пока в итоге эти элементы не проходят весь путь от зоны источника до месторождения. Данный подход изначально заимствован из нефтегазовой отрасли, где понимание всей системы «источник-путь-пласт/ловушка» имеет решающее значение для дорогостоящих геологоразведочных работ.
Развитие программного обеспечения дает возможность включать компоненты минеральных систем в рабочий процесс моделирования месторождений. Например, лучшее понимание путей движения флюидов (как правило, внутри структур залегания) и взаимодействия флюида и породы выявляет форму и непрерывность областей с высоким содержанием полезного компонента, а также границы между доменами с высоким / низким содержанием полезного компонента и пустой породой.
Последовательное применение геологических законов
Современное программное обеспечение для условного моделирования обладает способностью включать геологические законы и соотношения возраста пород в качестве ограничений. Сюда входят секущие взаимоотношения между разломами и другие структурные особенности, а также характер и положение контактов между геологическими разностями — осадочными, согласно залегающими, эрозионными или интрузивными. Это крайне важно для построения геологически обоснованной и последовательной модели, особенно если необходимо выразить сложные взаимосвязи, например, с более крупными и/или богатыми рудными месторождениями. Надеемся, что в ближайшем будущем программное обеспечение, оснащенное интуитивно понятными и простыми инструментами для применения закономерностей и отношений, станет отраслевым стандартом, гарантирующим, что модели соответствуют нашему пониманию сложного геологического строения в трехмерном виде (Рисунок 1).
Еще одним значительным преимуществом является способность быстро создавать и постоянно тестировать ряд геологических интерпретаций. Это дает возможность построить несколько геологически обоснованных сценариев на основе одного и того же набора данных, от пессимистических до оптимистических интерпретаций. В горнодобывающей промышленности это улучшит понимание неопределенности и уменьшит зависимость от единственной модели ресурсов и запасов при планировании и принятии стратегических решений. Это также обеспечит лучшее соответствие процесса моделирования научным принципам.
Условное моделирование применительно к оценке запасов
Основное преимущество условного моделирования заключается в том, что поверхности между известными точками в скважинах выстраиваются путем математических интерполяций, а не «явного» моделирования или построения вручную. В некоторых видах программного обеспечения для моделирования интерполянты с математической точки зрения являются эквивалентом кригинга — одного из наиболее известных и постоянно используемых методов линейной геостатистической интерполяции. Теперь появилась возможность использовать интерполянты, генерирующие геологические домены, для оценки значений содержания полезного компонента, что значительно упрощает и объединяет рабочие процессы геологического и геостатистического моделирования. В потенциале это объединяет геологию и геостатистику в единый рабочий процесс, обеспечивая хорошие результаты, соответствующие поставленным целям, и позволяя применять больше механизмов, управляющих геологическими процессами, в рабочем процессе оценки и при создании финальной версии блочной модели.
Вид в плане открытой выработки с контурными линиями контроля содержания полезного компонента, соответствующими структурным трендам.
Включая больше геологических данных в модели контроля содержания полезного компонента
В ходе горных работ на этапе контроля содержания полезного компонента вовлечено больше всего геологической информации, и обычно в распоряжении геологов оказывается меньше всего времени для принятия решений о том, где проходят границы. Малоэффективные решения могут обойтись весьма дорого и привести к некачественным результатам согласования. На недавно проходившей конференции по геологии рудных месторождений всемирно известный ученый-геостатистик заявил:
В настоящее время все чаще обнаруживается, что проблемы согласования связаны с отсутствием знаний о рудных телах с точки зрения местоположения геометрических границ руды, а также с недостаточным пониманием неоднородностей контактов и неспособностью операторов добычи грамотно их учитывать.
Это как раз относится к разрыву в знаниях между геологией и геостатистикой. Программное обеспечение для условного моделирования может перекинуть мост через этот разрыв, быстро создавая и обновляя модель с использованием геологических законов.
Традиционно контуры выемки для контроля содержания полезного компонента представляют собой прямые линии с острыми углами (Рисунок 2), построенные, как правило, с использованием данных, полученных с одного уступа карьера. Структурные тенденции в условном моделировании (которое имитирует структурные пути для рудообразующих флюидов) означают, что мы можем быстро создавать более реалистичные модели контроля содержания полезного компонента (Рисунок 3), используя все доступные данные выше и ниже этого конкретного уступа. Полученные линии контуров выемки больше похожи на то, что вы ожидаете увидеть в результате течения рудных флюидов через вмещающие породы. Кроме того, благодаря большему количеству автоматизированного горнодобывающего оборудования с управлением на основе геопозиционирования (GPS) мы можем отслеживать более неровные и изогнутые контуры.
Условное моделирование для обучения геологическим дисциплинам: от учебной аудитории к месторождению
Наиболее важным компонентом является то, что ученые-геологи обладают соответствующими знаниями и подготовкой для создания сложных и междисциплинарных моделей ресурсов, которые раскрывают ценность и выгоды для их компании, отрасли и общества.
Требуемые в новой реальности специальные навыки будут включать в себя:
- Внутрискважинные геофизические инструменты и датчики
- Анализ проб в режиме реального времени и системы пробоотбора
- (например, лазерно-искровая эмиссионная спектрометрия, портативные приборы для рентгенофлуоресценции и рентгенодифракционный метод)
- Гиперспектральные системы для сканирования образцов выбуренной породы (керна) и забоев подземной выработки
- Системы мониторинга во время бурения (забойная телеметрия) и «умные буровые долота»
- Автоматизированные буровые установки и сопутствующее оборудование
- Интеграция и аналитика данных
Понимание геологических структур и процессов всегда будет самым значимым навыком в построении геологически обоснованных моделей. Условное моделирование обеспечит максимальную выгоду от потока геофизических данных, поступающих в режиме реального времени.
Важно, чтобы специалисты в геонауках развивали межотраслевые профессиональные навыки, обеспечивающие лучшее понимание требований представителей всех технических дисциплин и потребителей моделей ресурсов, которые вовлечены в проект на следующих этапах. Это возможность для промышленности, поставщиков услуг и университетов работать совместно над разработкой программ обучения, чтобы привлечь и удержать лучших специалистов, а также продемонстрировать горнодобывающую промышленность как сложную, высокотехнологичную отрасль.
Модели и сценарии, которые легко создавать и обновлять, имеют фундаментальное значение для обеспечения междисциплинарного понимания. Это будущее геологического моделирования: рабочие процессы условного моделирования в соответствии с геологическими законами приведут к лучшему пониманию неопределенности, возможностей и рисков, а также позволят вести разработку рудных тел более эффективным, экологически ответственным и безопасным способом.
Пол Ходкевич (Paul Hodkiewicz)
Старший директор по разработке технологий