Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал), 2014, № 12 (спецвып.)

Д.Н. Шурыгин
В.И. Голик

ИССЛЕДОВАНИЕ
ПРОЦЕССА
АВТОМАТИЗАЦИИ
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
ГОРНО-ГЕОЛОГИЧЕСКИХ
УСЛОВИЙ
В ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ
СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ
ГОРНЫМ ПРЕДПРИЯТИЕМ

УДК 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Ш 95 

622.142.5 
Ш 95 
 
 
Книга соответствует «Гигиеническим требованиям к изданиям книжным для взрослых» СанПиН 1.2.1253-03, утвержденным Главным государственным санитарным врачом России 30 марта 2003 г. (ОСТ 
29.124—94). Санитарно-эпидемиологическое заключение Федеральной 
службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия
человека № 77.99.60.953.Д.014367.12.13 
 
Работа выполнена при финансовой поддержке 
РФФИ, проект № 14-35-50912 мол_нр.
 
Шурыгин Д.Н., Голик В.И. 
Исследование процесса автоматизации прогнозирования горно-геологических условий в геоинформационных системах управления горным предприятием: Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). Отдельная статья (специальный выпуск). — 2014. — № 12. — 12 с.— М.: издательство «Горная книга». 
ISSN 0236-1493 

Рассмотрен 
процесс 
автоматизации 
прогнозирования 
горногеологических условий при проектировании эффективных геоинформационных систем управления горным предприятием в условиях неполноты и недостаточной достоверности геологической и геотехнической информации о 
месторождении полезного ископаемого и процессов, протекающих в горном 
массиве при производстве горных работ. Предложен подход к формированию структуры и базы геологических данных, необходимых для принятия 
прогнозных решений. Выявлена роль и функциональные особенности модуля автоматизированного прогнозирования и комплекса математических методов для моделирования толщи горных пород с последующим прогнозом 
различных качественных и количественных условий разработки месторождений полезных ископаемых.  
Ключевые слова: геоинформационная система, прогнозирование, математическое моделирование, массив пород, горно-геологические условия. 

УДК 622.142.5

©  Д.Н. Шурыгин, В.И. Голик, 2014 
©  Издательство «Горная книга», 2014 
ISSN 0236-1493 

©  Дизайн книги. Издательство  
«Горная книга», 2014 

 
 

На горных предприятиях обычно используются пакеты программ для геологии, горного планирования и маркшейдерии. Эти 
геоинформационные системы автоматизируют решение отдельных задач и могут быть классифицированы следующим образом 
(по Ю.Е. Капутину): 
– горные системы общего назначения (геологическое моделирование, оценка запасов, проектирование и планирование горных работ, календарное планирование и маркшейдерия); 
– специализированные горные программы (оптимизация 
карьеров, календарное планирование, буровзрывные работы, вентиляция, геомеханика, экология); 
– системы управления производством (управление горным 
транспортом, экскаваторами, буровыми станками). 
В последнее время общими вопросами моделирования месторождений в геоинформационных системах занимались Ю.Е. 
Капутин,  В.И. Воропаев, П.И. Кушнарев, Ю.М. Игнатов, С.А. 
Цыганков, И.С. Гутман, И.Ю. Балабан, Г.П. Кузнецова, В.М. 
Староверов  и др.  
Особенности применения ГИС-технологий в решении горнотехнологических задач изучались А.А. Сергеенко, В.Я. Цветковым, Э.В. Домницкой, О.Л. Пястуновичем, Е.В. Киселевским, 
И.Л. Крыловским, В.В. Никитиным, Н.Н. Мельниковым, С.В. Лукичевым, О.В. Наговицыным, А.Ю. Алисовым, В.М. Назаренко, 
М.В. Назаренко, С.А. Хоменко и др. 
Разработкой геологических моделей месторождений и подсчетом запасов или ресурсов полезных ископаемых занимались 
Т.В. Бударина, В.Н. Микерова,  Г.Н. Гогоненков, Е.В. Ковалевский, Б.И. Журбицкий, А.Е. Виницкий, Г.А. Жбанков и др. 
Обзор литературы показал, что геоинформационные системы 
(ГИС) обеспечивают решение большинства горных и геологомаркшейдерских задач при добыче полезного ископаемого. Вместе с тем необходимо дальнейшее развитие теоретических основ 
анализа геологических пространственных переменных для более 
точного прогнозирования горно-геологических условий при геометризации месторождений. 
Исследование состояния рынков геоинформационных систем 
выявило следующие основные программные продукты (в скобках 
приведены разработчики): 

– Россия: «ПАНГЕЯ» (ЗАО «Пангея»), «ПАРК» (ООО «Ланэко»), «Система обработки геолого-маркшейдерской информации (СОГМИ)» (Маркевич В.Ю.), АРМ «Геолог» (ЗАО «Системные технологии эксплуатации месторождений»), «Geoblock» (совместный проект российских и зарубежных частных разработчиков); DV-Geo, DV-Discovery, DV-Seisgeo (ОАО «Центральная 
Геофизическая 
Экспедиция»); 
«ГИС-ГРР-Уголь» 
(ФГУП 
«ВНИГРИуголь»); «Geo Tech-3D», MINEFRAME (Горный Институт Кольского НЦ РАН);  
– Украина: К-MINE («КРИВБАССАКАДЕМИНВЕСТ»); 
– Австралия: VULCAN (KJRASystems); MINESCAPE, Ellipse, 
Mine Star и Mine Market (Mincom Pty); SURPAC (Surpac Software 
International); MICROMINE (Micromine Pty); XPAC Underground 
Design (Runge Mining Pty Ltd.); 
– Канада: GEMCOM (Gemcom Software International Inc); 
GEOSTAT (Geostat Systems International Inc.); 
– США: MINESIGHT (Mintec Inc.); TECHBASE (Minsoft Ltd.); 
– Англия: DATAMINE (Mineral Industry Computing Ltd); 
– ЮАР: LYNX (Lynx Geosystems S.A. (Pty) Ltd); 
– Франция: GDM (геологическая служба BRGM). 
Исследование технического уровня существующих геоинформационных систем показало следующие присущие им функциональные возможности: 
– сбор, хранение и обработка полевой геологоразведочной 
информации; обработка и анализ геофизических и геохимических 
данных; статистический анализ геологоразведочной информации; 
– трехмерное геологическое блочное и каркасное моделирование и оценка месторождений; 
– геостатистический анализ месторождений (моделирование 
вариограмм, различные виды кригинга, карты вариаций изменчивости и оценки пространственной анизотропии); 
– детальные маркшейдерские построения, расчеты и графика; 
– инструменты для планирования работы карьеров и шахт; 
модули построения карт. 
Анализ результатов патентных исследований для совершенствования научно-технической продукции (геоинформационных 
систем для горнодобывающих предприятий) выявил отсутствие в 
большинстве систем модуля прогнозирования горно-геологических условий отработки месторождений полезных ископаемых. 

В связи с этим возникает необходимость усовершенствования 
существующих ГИС в части разработки новых способов обработки горно-геологической информации на основе комплексного математического моделирования.    
При изучении процесса автоматизации прогнозирования горно-геологических условий в ГИС можно выделить два этапа в 
деятельности горного предприятия. Первый этап заключается в 
проектировании и строительстве новой шахты или карьера, при 
этом определяющим является формирование геологической модели месторождения по данным детальной разведки, на основе 
которой принимаются технические решения.    
В ходе эксплуатации и разработки месторождения полезного 
ископаемого его геологическая модель непрерывно уточняется 
при появлении дополнительной горно-геологической информации по данным горных работ и эксплуатационной разведки.  
Модуль 
автоматизированного 
прогнозирования 
горногеологических условий в ГИС должен быть разработан с учетом 
указанных этапов эксплуатации месторождений и содержать специальную базу геологических данных и комплекс математических методов для обработки информации. 
На основании выше изложенного получен научный результат: обоснованы роль и особенности процесса автоматизированного прогнозирования горно-геологических условий в геоинформационной системе управления горным предприятием. 
Исходные данные для моделирования месторождения и прогнозирования горно-геологических условий выбираются из первичной геолого-маркшейдерской документации, включающей: 
план горных работ; дела скважин, пробуренных на шахтном поле; 
календарный план развития горных работ.  
На этом этапе основной задачей является разработка эффективного преобразования данных стратиграфических колонок 
скважин в систему количественных показателей, позволяющую 
сравнивать скважины и использовать их для построения математических моделей. В качестве параметров могут быть использованы мощности и литологические типы вмещающих пород, интенсивность трещиноватости керна, тип слоистости и т.д. Для 
угольного месторождения примерный комплекс параметров приведен в табл. 1.  

Таблица 1 
Комплекс параметров углевмещающей толщи 

Параметр 
Содержание параметра 

1x  
мощность угольного пласта, м 

2x  
мощность первого пласта в кровле, м 

3x  
модуль крупности (средний размер) частиц в литотипе первого пласта в кровле, мм 

4x  
мощность первого пласта в почве, м 

5x  
модуль крупности (средний размер) частиц в литотипе первого пласта в почве, мм 

6x  
мощность второго пласта в кровле, м 

и т.д. для всех пластов до мощного песчаника размывного типа (эмерсия - 
максимальное поднятие поверхности осадконакопления) или до известняка 
(инундация - максимальное опускание поверхности осадконакопления) 

7x  
мощность всех пластов, слагающих кровлю угольного пласта, м 

8x  
мощность всех пластов, слагающих почву угольного пласта, м 

9x  
расстояние от угольного пласта до вышележащего песчаника размывного типа или известняка, м 

10
x
 
пластовая динамичность кровли – количество слоев, слагающих 
кровлю угольного пласта, безразмерный показатель 

11
x
 
пластовая динамичность почвы – количество слоев, слагающих 
почву угольного пласта, безразмерный показатель 

12
x
 
динамичность осадконакопления кровли, безразмерный показатель 

13
x
 
динамичность осадконакопления почвы, безразмерный показатель 

14
x
 
коэффициент песчанистости – доля мощности пластов песчаника в 
общей мощности пород, слагающих почву угольного пласта, безразмерный показатель 

15
x
 
коэффициент алевролитости – доля мощности пластов алевролита в 
общей мощности пород, слагающих почву угольного пласта, безразмерный показатель 

Таким образом, каждое пластопересечение (геологоразведочная 
скважина) представляется в виде набора (вектора) значений параметров массива горных пород. Совокупность таких векторов представляет собой многомерную цифровую модель месторождения. 
Единая информационная база данных позволяет автоматизировать самый трудоемкий этап при прогнозировании – формирование выборок заданного качества, ввод, контроль и подготовку 
исходных данных. Другим важным преимуществом является непрерывность процесса прогнозирования. Результаты, полученные 
по одному методу, становятся доступными для применения других методов без переподготовки исходной информации. Наконец, 
диалоговый режим ввода-вывода информации позволяет выполнять многократные расчеты, обнаруживать недостатки прогнозной математической модели и оперативно их устранять. 
Информацией для математического моделирования и прогнозирования горно-геологических условий отработки месторождения на площадях его перспективной отработки являются данные, 
полученные в результате геологоразведочных работ и скорректированные в процессе горных работ на уже отработанной площади. На их основе формируется реляционная база данных о толще 
пород, вмещающей полезное ископаемое.  
База данных разработана с целью хранения в электронном 
виде информации о составе, строении, пространственных и морфологических характеристиках толщи и полезного ископаемого.  
Программно база данных реализована таким образом, чтобы 
в автоматическом режиме имелась возможность рассчитывать 
параметры, которые могут служить аргументами будущих математических моделей толщи. Структура таблицы по скважинам: 
записи таблицы соответствуют скважинам, а поля – выбранным 
для моделирования количественным показателям. 
На основании выше изложенного получен научный результат: разработана методика формирования базы геологических 
данных геоинформационных систем (ГИС) для прогнозирования 
горно-геологических условий отработки месторождений.  
После предварительной обработки исходной информации и 
формирования базы данных необходимо выделить геологически 
однородные участки массива пород, вмещающего полезное ископаемое, на основе кластерного анализа. 

Этот математический метод не требует никаких предварительных допущений и может использоваться при отсутствии данных горных работ и эксплуатационной разведки месторождения. 
Пример выделения двух однородных участков кластерным анализом для шахты «Садкинская» (Восточный Донбасс) приведен 
на рис. 1, а. Следующим этапом прогнозирования является вычисление дискриминантной функции и решающего правила. Нахождение дискриминантной функции необходимо для определения границы выделенных геологически однородных участков как 
показано на рис. 1, б. Дискриминантная функция представляет 
собой линейную комбинацию выбранных для моделирования показателей с коэффициентами, найденными на основе обучающего 
массива скважин. Сравнивая значение дискриминантной функции с пороговым значением, можно отнести скважину к тому или 
иному однородному участку. 
При построении прогнозных математических моделей различных горно-геологических условий (например, для угольных 
месторождений выделяют мощность и гипсометрию пласта, устойчивость пород кровли и почвы, мелкоамплитудную нарушенность, наличие размывов угольного пласта, его зольность и сернистость и др.) с помощью метода группового учета аргументов 
находятся зависимости между набором показателей, характеризующих углевмещающую толщу.  
Исследования в области возможности применения этого метода для построения дискриминантных функций показали его 
эффективность и увеличение точности распознавания до 70 – 
80 %. Это позволяет использовать при моделировании единый 
метод группового учета аргументов, что существенно снижает 
время переподготовки данных для расчетов. Заключительным 
этапом прогнозирования является подготовка информации для 
построения и анализа прогнозной карты.  
На стадии отработки месторождения возможна оперативная корректировка исходных математических моделей с привлечением новой геологической информации (по данным горных работ и эксплуатационной разведки) как показано на 
(рис. 2).   

а 
 

 
б 
 
Рис. 1. Выделение геологически однородных участков. 
Белыми кружками обозначены скважины детальной разведки, относящиеся к 
первому участку, черными – ко второму. 

Рис. 2. Методика прогнозирования горно-геологических условий 
 
Методика прогнозирования должна быть основана на математическом моделировании толщи, вмещающей полезное ископаемое, а также построении прогнозных математических моделей 
в автоматизированном режиме. На основании выше изложенного 
получен научный результат: разработана методика прогнозирования различных качественных и количественных условий разработки месторождений полезных ископаемых на основе комплекса математических методов для моделирования толщи горных 
пород.  
На основе выполненного геологического прогнозирования в 
системе управления горным предприятием осуществляется оптимизация параметров горных работ и технологических схем добычи и переработки полезных ископаемых с учетом вероятностного 
характера информации о запасах и изменения экономических условий финансирования строительства и реконструкции  горных 
предприятий, разрабатывающих сложные и недостаточно разведанные месторождения. Решение этих задач позволит повысить