CC BY
34
© В.М. Калинченко, Г.А Белоконев, Д.Н. Шурыгин,
Е.В. Бодуэн де Куртенэ, 2009
УДК 622:65.011.56
В.М. Калинченко, Г.А. Белоконев, Д.Н. Шурыгин,
Е.В. Бодуэн де Куртенэ
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ МЕЛКОАМПЛИТУДНОЙ ТЕКТОНИЧЕСКОЙ НАРУШЕННОСТИ УГОЛЬНЫХ ШАХТ
Рассмотрена возможность автоматизации этапов прогнозирования мелкоамплитудной тектонической нарушенности угольных пластов.
Ключевые слова: тектоническая нарушенность, шахтное поле, угольный пласт, прогнозная карта нарушенности пласта.
Семинар № 1
V.M. Kalinichenko, G.A Belokonev
D.N. Shurigin,
E. V. Boduen de Kurtene AUTOMATED FORECAST COMPLEX
FOR SMALL-AMPLITUDE TECTONIC DISTORTION OF COAL MINES
the significance of automatization of forecast of small-amplitude tectonic distortion of coal mines is reviewed.
Key words: tectonic distortion, mine field, coal bed, forecast map of coal bed distortion.
Я а современном этапе развития информационных технологий использование автоматизированных систем прогнозирования (АСП) тектонической нарушенности позволяет добиться значительного повышения точности, надежности и объективности прогноза. Преимущества подобных систем заключаются в следующем [1]. АСП оперирует единой информационной базой, хранимой во внешней памяти ЭВМ (система баз данных), и содержит эффективные способы доступа,
управления и ведения системы баз данных. Это 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 при одном подходе к ЭВМ, обнаруживать недостатки прогнозной математической модели и оперативно их устранять.
Рассмотрим возможность автоматизации этапов прогнозирования мелкоамплитудной нарушенности, приведенных на рис. 1.
Рис. 1. Блок-схема методики прогнозирования мелкоамплитудной тектонической нарушенности угольных пластов
Сбор исходных данных Первичная геолого-маркшейдерская документация для прогнозирования мелкомплитудной тектонической нару-
шенности включает план горных работ; дела скважин, пробуренных на шахтном поле; календарный план развития горных работ. На этом этапе основной за-
дачей является разработка эффективного преобразования данных стратиграфических колонок скважин в систему количественных показателей, позволяющую сравнивать скважины и использовать их для построения математических моделей. Для тектонической нарушен-ности такими показателями, например,
m -
ар
суммарные мощности пород в подстилающей и перекрывающей угольный пласт толще, соответственно песчаника, глинистого алевролита, алевролита и аргиллита; т - мощность углевмещающего ритма; - мощность угля; п -
количество пластов в ритме; MK -средний модуль крупности в ритме;
Dm , Dm , Dm , Dm , Dm -
п’ гл _ а^ а^ ар’ р
вертикальная изменчивость в ритме соответственно песчаника, глинистого алевролита, алевролита и аргиллита и самого ритма. Структура таблицы по скважинам: записи таблицы соответствуют скважинам, а поля - выбранным для моделирования количественным показателям.
Формирование обучающего массива по отработанной части шахтного поля (тектонически нарушенные и ненарушенные пластопересечения). Выделение прогнозного участка
Под обучающим массивом понимается набор скважин, выбранный в соответствии с целями и задачами прогнозирования. Предполагается, что выводы, полученные в процессе моделирования на обучающем массиве, можно распространить на прогнозный участок. Самым простым способом отнесения скважин к нарушенной и ненарушенной зоне является присваивание соответствующего кода (например, «1» и «2») дополнительному полю таблицы скважин.
Выделение информативных признаков
Наряду с отнесением скважин к тому или иному массиву данных, при детальном анализе может возникнуть необходимость в выборе некоторого числа наиболее информативных для моделирования признаков. В этом случае решением может являться введение в базу данных дополнительной таблицы, состоящей из одной записи, в которой значения полей (показателей, признаков) принимают значение «1» в случае использования поля при расчете и «0» в противном случае. Эта таблица будет отражать совокупность показателей для моделирования.
Вычисление дискриминантной функции и решающего правила
Нахождение дискриминантной функции необходимо для разграничения геологически однородных совокупностей. 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 из прогнозного участка к нарушенной или ненарушенной зоне.
С точки зрения изменения таблицы скважин, в ней полю, соответствующему типу нарушения будут присвоены значения «1» или «2». Прогнозные скважины, относящиеся к нарушенной зоне (тип «1») далее будут участвовать в моделировании различных параметров нарушенности (амплитуды нарушения, коэффициента нарушенности, длины нарушения и его ориентации).
Аналогично можно найти решающее правило для разграничения совокупностей, используя вероятностностатистический метод распознавания образов по эталонным выборкам, в основе
которого лежит теорема Байеса, связывающая априорную (доопытную) и апостериорную (послеопытную) вероятности событий.
Построение математической модели параметров мелкоамплитудной тектонической нарушенности угольных пластов. Вычисление прогнозных значений параметров тектонической нару-шенности
На этом этапе с помощью метода группового учета аргументов (МГУА) находятся зависимости между параметрами тектонической нарушенности и набором показателей, характеризующих углевмещающую толщу. Последние исследования в области возможности применения МГУА для построения дискриминантных функций показали его эффективность и увеличение точности распознавания на 15-20%. Это позволяет использовать при моделировании один метод МГУА, что существенно снижает время переподготовки данных для расчетов. Найденные прогнозные значения параметров нару-шенности записываются в соответствующие поля записей скважин.
Подготовка информации для печати прогнозных карт. Построение и анализ прогнозной карты
Информационной основой для построения прогнозных карт служит план горных работ в векторном виде (например, созданный в САПР AutoCad) или в виде растра, то есть отсканированного с бумажного носителя. Результаты прогнозирования параметров тектонической на-рушенности, полученные на предыдущих этапах функционирования АСП, удобно выводить на прогнозной карте в виде зон, расположенных вокруг скважин. Размеры этих зон отражают точность прогнозирования местоположения параметра в плане. Заключительным этапом является анализ полученной прогнозной карты. В этом случае исследователь рассматривает карту
с точки зрения взаимосвязи прогнозных параметров с параметрами, не участвующими в моделировании. Например, сравнивается близость областей повышенной трещиноватости и прогнозируемой нару-шенности; в этом случае для анализа достоверности построения карты используются теоретические представления о связи зон разрывных нарушений и трещиноватости.
Общие выводы по этапам функционирования АСП
1. Подходящее для целей моделирования преобразование данных стратиграфических колонок скважин в систему показателей, а затем дальнейшее представление скважин в виде таблицы базы данных, позволяет избежать дублирования информации.
2. Доказанная возможность применения метода МГУА при выявлении нарушенных и ненарушенных зон, а также для прогнозирования параметров нарушенно-сти пласта, исключает необходимость в многократной переподготовке исходной информации.
Апробация АСП на примере прогнозирования мелкоамплитудной нарушенно-сти угольного пласта шх. Садкинская (Восточный Донбасс)
Шахта Садкинская расположена на участке Садкинский Восточный №1 и является составной структурой Сулино-Садкинского угленосного района Восточного Донбасса. Геологоразведочными работами выявлен ряд дизъюнктивных нарушений взбросового и сбросового характера, большая часть из них малоамплитудные - с амплитудой смещения пласта
т\ менее 10 м [2]. Лишь отдельные разрывы имеют амплитуду более 10 м. Горными работами были выявлены многочисленные
разрывные нарушения с амплитудами 1-2,5 м и единичные разрывы с амплитудой до 5-6,5 м.
Условные обозначения Н=3:9 Разрьвное нарушение, Н=3,0 - его амплитуда (м)
I I Прогнозные зоны отсутствия мегкоамплитудной нарушенности IIIIIIII Грогнознье зоны развития мегкоампгитудной нарушенности
Прогнознье зоны затухания мегкоампгшудной нарушенности и развития трещиноватости
17141 Номер скважины 21,5 Отметка поверхности -18^6 Отметка кровги пласта 12 - 1/1 Ампгитуда (м) - Тип по модели ЛДФ/ Тип по вероятностной модели
(1 - нарушенное пластопересечение; 2 - ненарушенное пластопересечение)
Рис. 2. Прогнозная карта мелкоамплитудной нарушенности пласта шахты Садкинская
Среднегодо-
вая
В зонах развития и затухания разрывов отмечена повышенная трещиноватость угольного пласта и вмещающих пород. Ширина зон трещиноватости в среднем достигает 50 м (по 25 м в висячем и лежачем крыльях нарушения).
В процессе отработки пласта т\ поля шахты Садкинская некоторые из этих разрывов не подтвердились, в то же время был вскрыт ряд мелкоамплитудных нарушений пласта (с амплитудой до 3-5 м). В зоне влияния этих разрывов была количественно охарактеризована углевмещающая толща пород в пределах углевмещающего ритма. Проведенное в работе [3] моделирование нарушенности методом МГУА в пределах всего пространственно-факторного поля мелкоамплитудных разрывов показало, что наилучшие из уравнений нарушенности пласта вскрывают не более 43% закономерных вариаций признаков. Поэтому, в пределах факторного пространства мелкоамплитудных нарушений угольного пласта были выделены две группы разрывов: с амплитудой менее 3 м и с амплитудой 3 и более метра. Математическое моделирование нарушенности паласта в этих группах показало, что уравнения амплитуды
1. Калинченко В.М. Математическое моделирование и прогноз показателей месторождений: справочник. - М.:Недра, 1983. - 319 с.
2. Детальная разведка участка Садкинского Восточного №»1. Подсчет запасов угля по состоянию на 1.01.90 г. Отчет за 1986-1990 гг. Южгеология. Се-веро-Донецкая геологоразведочная экспедиция. Ростов-на-Дону. 1990.
3. Калинченко ВМ, Белоконев Г.А., Шурыгин Д.Н., Бодуэн де Куртенэ Е.В. Прогнозные модели
разрывов описывают более 60% закономерных вариаций признаков.
Прогнозирование нарушенности угольного пласта методами классификации выполнялось с помощью линейных дискриминантных функций и вероятностным методом, основанным на теореме Байеса [4]. Исходной информацией служили: массив данных с ненарушенными пластопересе-чениями и блоки данных по нарушенным пластопересечениям с амплитудами отдельно до трех метров и три и более метра.
Комплексный анализ вычисленных прогнозных параметров пластопересече-ний позволил построить прогнозную карту нарушенности пласта т1 на участках его перспективной отработки в ближайшие годы (рис. 2). На карте выделены зоны, в которых высока вероятность наличия мелкоамплитудных разрывов угольного пласта, а также участки с повышенной трещиноватостью вмещающих пород и площади ненарушенного залегания пласта. В дальнейшем прогнозные математические модели могут быть скорректированы с учетом новых горногеологических данных, полученных в процессе отработки угольного пласта.
--------------- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
тектонической нарушенности угольных пластов Восточного Донбасса // Матерiалы м^жнароджа конференщ «Форум прниюв - 2007». - Днепропетровск.: Нацюнальний прничий ушверситет, 2007. - С.187-194..
4. Смирнов Б.В. Вероятностные методы прогнозирования в инженерной геологии. -М.:Недра, 1983. - 134с. ЕШ
г- Коротко об авторах
Калинченко В.М., Белоконев Г.А., Шурыгин Д.Н., Бодуэн де Куртенэ Е.В. - ЮжноРоссийский государственный технический университет (Новочеркасский политехнический институт), [email protected]
