CC BY
13
© В.М. Шск , 2013
УДК 004.942: 519.876.5:622:62—433 В.М. Шек
ДИСКРИТЫ-2 В ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ
Рассмотрены особенности применения геоинформационных систем в горном деле. Обоснована необходимость включения в состав пространственно-атрибутивной информации такой ГИС данных о петрографических и физико-механических свойствах горных пород для объемного моделирования устойчивости горных выработок и окружающих их массивов пород. Целью такого моделирования является обеспечение безопасности горных работ на месторождениях, опасных по горным ударам и внезапным выбросам горной массы и газа. Ключевые слова: горнодобывающее предприятие, месторождение полезных ископаемых, массив горных пород, геоинформационные системы, пространственно-атрибутивная информация, горный удар, внезапный выброс горной массы и газа, дискрит.
Известно, что геоинформационные системы (ГИС) [1,2 и др.] используют 4 основных типа классов объектов: точки (примитивы), полилинии, замкнутые контуры (границы) и полигоны (площадной объект). До настоящего времени это множество классов объектов вполне устраивало всех разработчиков и пользователей таких систем. Объясняется это, по-видимому, тем, что исторически ГИС возникли (и до сих пор в большинстве таковыми являются) как географические информационные системы. Системообразующей основой создаваемых пространственных моделей в них является криволинейная поверхность с привязанными к ней пространственными объектами (слой). В тех случаях, когда необходимо некоторые множества элементарных объектов разместить не на этой поверхности, а на некотором удалении от неё (физически или логически), используют систему слоев с размещением на каждом из них выделенного по тем или иным
признакам (характеристикам) локального множества объектов. Множества (в условиях объектно-ориентированного моделирования) являются непересекающимися.
Для обеспечения возможности показа объемных фигур на плоскости (например, в градостроительстве) компания ЕБШ (АгсвК, АгсУ1еш) ввела формат описания (шейп-файлы) полигонов II типа, в котором каждой точке с координатами (Х,У) соответствуют две координаты (высотные отметки) (71, 72). Это позволяет создавать «объемные» полигоны, фактически призмы с вертикальными ребрами и двумя основаниями, имеющими общую проекцию на горизонтальную плоскость. Мы использовали это [3, 4] при создании моделей сплошной среды (сегментов горного массива) 1-го уровня анизотропии (рис. 1, 2).
Для более детального рассмотрения горно-геологических и горнотехнических объектов нами был предложен [5, 6, 7 и др.] новый тип геоинформационных моделей сплошной
Рис. 1. Объемная модель нагорного карьера по добыче гранита
Рис. 2. Фрагмент выработки (камеры) с целиком
среды (2-й уровень анизотропии) с представлением каждого протяженного объемного объекта (пласт, про-пласток, рудное тело) с изменчивыми свойствами в виде множества регулярно размешенных и тесно сомкнутых элементов - дискритов (рис. 3, а и 3, б). Это позволило использовать элементарные модели изотропной сплошной среды для композитного описания анизотропных сред с использованием аппарата статистического оценивания параметров блоков (методы крайгинга, обратных расстояний и др.).
Использование более емкого описания качественных показателей полезных ископаемых и масштабированного представления множеств дискритов позволили перейти к построению моделей 3-го уровня анизотропии [7,8]: объемные стратифицированные модели угольных и породных пластов с локализацией качественных (атрибутивных) данных в каждом дискрите и проведение подсчетов запасов полезного ископаемого (угля) с учетом марок и сортов (ценности минерального сырья) (рис. 4).
В настояшее время актуальной является проблема обеспечения безопасности при отработке зон угольных месторождений, отнесенных к угрожаемым по внезапным выбросам угля и газа и горным ударам. Характерной особенностью таких зон является повышенная вариабельность не только пространственного размешения элементов сплошной среды, но и качественных характеристик смежных дисритов определенного угольного или породного пласта (прослоя). Это делает необходимым осу-шествления перехода к геоинформационным моделям следуюшего 4-го уровня анизотропии сплошных сред.
В качестве примера рассмотрим изменчивость физико-механических свойств пород в кровле угольного пласта «Поленовский» шахты им. С.М. Кирова (табл. 1).
Скв. 2
Скв. 1
Скв. 3
Рис. 3. Шестигранный дискрит (а) и размещение дискритов угольных (пб и п7) и породных пластов (пб_5_1 и др.) в регулярном пространстве модели сплошной среды (б)
Сравнение параметров отдельных образцов внутри каждой пробы показывает большой их разброс относительно среднего значения (велика дисперсия, особенно для прочности на сжатие). Это свидетельствует о значительной анизотропии в строении пород. Следует также отметить, что пределы прочности на растяжение почти в 20 раз меньше пределов прочности на сжатие для всех образцов. Поэтому при определении устойчивости горных пород к разруше-
нию в первую очередь следует обра-шать внимание на локальные касательные напряжения, сушествуюшие и привносимые при техногенных воздействиях на горный массив.
Для анализа влияния петрографических и физико-механических параметров горных пород на их прочностные свойства построен график (рис.5).
Все образцы проб представляют мелкозернистый, темно-серый и тре-шиноватый алевролит, отобраны геологом шахты в конвейерной печи №2594 (в трех сечениях, см. табл. 1). Как видно из сравнения графиков, глубина залегания породы слабо влияет на прочностные её характеристики. Изменение прочности породы на растяжение сильно коррелирует с изменением её прочности на сжатие.
Пробы №1 и №2 представлены алевролитом слоистым, с отпечатками обрывков растений. Пробы №3 и №4 представлены алевролитом трешино-ватым без слоистости, также с отпечатками растений. Пробы №5 и №6 представлены алевролитом без слоистости, с отпечатками растений и частично сидеритизированным. Наибольшее влияние на уменьшение прочностных характеристик породы оказывает её трешиноватость (пробы №3, №4), в меньшей степени влияет её слоистость. Минерализация породы (залечивание первичных трешин) приводит к значительному увеличению её прочности.
Наименьшая анизотропия по направлениям разрушения (раскалывания) в пробе №4: здесь сильная тре-шиноватость по всем направлениям. В сопряженной пробе №3 три образца (2, 5, 6) раскалывались в плоскости основной системы трешин, три остальных - по другим плоскостям. В
а
б
Рис. 4. Расчет параметров прослоев в подсчетном контуре пласта 158
Рис. 5. Изменение параметров прочности образцов породы
пробе №1 образцы 1, 2, 3 и, особенно, 4 раскалывались и раздавливались в плоскостях, ослабленных трещино-ватостью и слоистостью породы. В
пробе №2 направление приложения сил (давления) к образцам выбиралось случайным образом. В пробе №5 три образца (1, 3 и 6) раскалывались по
Таблица 1
Параметры геологических проб
Дата, прибор глубина, м образец Предел прочности, кгс/см2
На растяжение На сжатие
измер. среднее дисперсия измер. среднее дисперсия
09.12.11 Викинг 298 1 13,2 14,37 5,802 263,8 287,25 2286,579
2 13,5 269,4
3 13,5 270,8
4 11 220,6
5 16,8 335,3
6 18,2 363,6
299 1 12,9 14,6 7,52 258,6 292,0833 2942,285
2 16,1 321,2
3 14,3 285,7
4 14,4 289,1
5 10,5 210,8
6 19,4 387,1
22.12.2011 БУ- 345 1 15,5 12,25 8,039 309,9 244,75 3226,836
39 2 9,5 189,8
3 16,5 329,7
4 12,4 248,2
5 9,9 197,4
6 9,7 193,5
346 1 13,6 10,47 3,106 271,7 209,22 1223,431
2 9,3 185,3
3 10,4 207,5
4 10,7 214
5 11 219,8
6 7,8 157
13.01.12 БУ-39 357 1 16,1 23,22 30,248 322,9 464,85 12124,623
2 30,3 606,7
3 17,6 352,4
4 28,3 566,5
5 26,9 539
6 20,1 401,6
357,5 1 35,7 29,9 45,507 714,6 598,1 18297,207
2 28 560
3 16,7 333,4
4 37,6 752,3
5 31,4 628,3
6 30 600
ослабленному направлению, остальные три - «вкрест» к нему. Поэтому значения первой группы лежат ниже среднего значения, второй группы -выше, а дисперсия статистики - большая. В пробе №6 один образец (3) разрушался по очень ослабленному направлению, а два (1 и 4), наоборот, — «вкрест» к нему. Три остальных образца раздавливались по промежуточным направлениям, и измеренные значения их прочности лежат в об-
ласти среднего значения. Поэтому и дисперсия у статистики пробы №6 -максимальная.
Исследование имеющихся в этой серии проб данных свидетельствует, вероятнее всего, о неполном соответствии полученных локальных статистик генеральной совокупности данных. Учитывая, что получения описанных данных было сопряжено со значительными трудовыми затратами на их сбор и обработку, вряд ли следует ожидать
Рис. 6. Дискрит-И на выпуклой (а) и вогнутой (б) части пласта
в ближайшем будущем широкого статистического материала (полученного из регулярных точек опробования (с достаточно густыми сетками) по всем пластам в окрестностях разрабатываемых угольных пластов) для решения задач прогноза ударо- и выбросоопас-ности последних. Поэтому автоматизированные системы для решения таких задач следует сейчас строить не на эмпирических (статистических) закономерностях, а с использованием нечеткой логики и других методов искусственного интеллекта.
Как было показано выше, в таких системах необходимо строить и использовать вероятностные динамические пространственно-атрибутивные модели 4-го уровня анизотропии. Созданные нами ранее геоинформационные модели с достаточно полным представлением пространственно-атрибутивной информации отвечают 3-му уровню анизотропии. Поэтому в создаваемых системах прогноза и принятия решений по борьбе с внезапными выбросами углегазопородных консистенций и горными ударами необходимо дополнительно создать и использовать модели сплошной среды более
крупного (по сравнению с уже созданными моделями) масштаба с обеспечением возможности решения задач определения напряженного состояния пространственной системы дискретных элементов горного массива и изменения прочностных свойств последней при техногенных воздействиях на исследуемый массив.
Методологической основой для создания таких моделей и систем стохастического моделирования ситуаций образования и устранения опасных по геодинамическим явлениям (ГДЯ) зон является создание и применение базового элементарного пространственно-атрибутивного элемента нового типа - «дискрита-11» и интерфейса взаимодействия этих элементов между собой и с окружающей средой.
Геометрически дискрит нового типа представлен шестигранной усеченной пирамидой (о шестиугольном основании дискрита смотри [6]) с криволинейными основаниями (рис. 6). Каждый дискрит представляет собой часть угольного или породного пласта (про-пластка), ограниченную двумя криволинейными шестигранными полигонами (элементами кровли и почвы пласта) и шестью прямолинейными поверхностями, являющимися границами со смежными дискритами этого же пласта (пропластка). В зависимости от местоположения дискрита в пространстве пласта (пропластка), то есть на его выпуклой (6а) или вогнутой (6б) части верхнее основание будет больше или меньше нижнего по площади. Ось косоугольной пирамиды располагается по нормали к поверхности почвы (и кров-
а
ли - при её квазипараллельности поверхности почвы) пласта (пропластка).
Это позволяет упростить и сделать наглядными расчеты нормальных и касательных (тангенциальных) сил на поверхностях и в объеме каждого дискрита. Создаваемый интерфейс призван обеспечить применение объемных (матричных) расчетов приложенных сил и характеристик состояния системы дискритов-11 в условиях неполной информации с вероятностной природой. Ось каждого дискрита имеет своё индивидуальное направление в пространстве объемной модели (в отличии от осей дискрита-1, изображенного на рис. 3, а, у которого ось всегда вертикальна в пространстве). Для обоих типов дискри-тов проекции обоих оснований на горизонтальную прямолинейную поверхность являются правильными
1. Кошкарев A.B., Тикунов B.C. Геоинформатика. Справочное пособие. М.: ГИС-Ассоциация, 1997. 213 с.
2. Журкин И.Г., Шайтура C.B. Геоинформационные системы. — Москва: КУ-ДИЦ-ПРЕСС, 2009. — 272 с. ISBN 978-591136-065-8
3. Шек B.M., Филиппова A.A. Моделирование экологических аспектов горного предприятия: практика и перспективы. Горный информационно-аналитический бюллетень. — М.: МГГУ. — 2002, №2, с. 168-171.
4. Вознесенский Ю.С., Шек B.M. Компьютерная технология ввода первичных геологических данных. Горный информационно-аналитический бюллетень. — М.: МГГУ. — 2009, ОВ-2 «Информатизация и управление», с. 95-104.
5. Шек B.M., Литвинов А.Г., Bознесен-ский Ю.С. Визуализация дискретных моделей сплошной среды. Горный информационно-аналитический бюллетень. — М.:
КОРОТКО ОБ АВТОРЕ
Шек Bалерий Михайлович тет, [email protected]
шестигранниками. Но для дискрита-I обе проекции сосны и равны по величине, а для дискрита-II - в общем случае они не равны и не сосны. Построение системы дискритов-II сложнее, но проведение модельных расчетов с её помощью является более быстрым и точным, а в некоторых случаях - единственно возможным.
Новый тип компьютерных моделей позволит рассчитывать варианты объемного распределения геомеханических показателей при планировании подземных горных работ, устойчивость пластовых и полевых выработок, прогнозировать возможность появлений ГДЯ, проектировать системы борьбы с последними. Особенно эффективными такие системы будут при их комплексном использовании с геофизическими системами мониторинга состояния горных массивов.
- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
МГГУ. — 2009, ОВ-2 «Информатизация и управление», с. 421-431.
6. Шек В.М., Дранишников П.С., Литвинов А.Г., Руденко Ю.Ф. Моделирование сплошной среды. Горный информационно-аналитический бюллетень. — М.: МГГУ. — 2009, ОВ-2 «Информатизация и управление», с. 409-420.
7. Шек В.М., Вознесенский Ю.С., Кравченко И.А., Закиев Р.М. Литвинов А.Г. Применение системного анализа и ГИС-технологий при построении геологических моделей месторождений полезных ископаемых. Горный информационно-аналитический бюллетень. — М.: МГГУ. — 2010, ОВ-5 «Информатизация и управление», с.351-362.
8. Шек В.М., Вознесенский Ю.С., Кравченко И.А., Закиев P.M. Литвинов А.Г., Панчукова Л.В. Оптимизация подсчетов запасов с помощью ГИС GEO +. Горный информационно-аналитический бюллетень. — М.: МГГУ. — 2011, ОВ-6 «Информатизация и управление», с. 327-336. ШНЛ
— профессор, Московский государственный горный универси-
