Обновление моделей ресурсов и оперативного контроля содержания для условий подземной добычи

Ключевым требованием горнодобывающей промышленности является характеристика пространственного распределения геометаллургических свойств руды и пустой породы в месторождении. Вследствие геологической неопределённости ресурсные модели представляют собой упрощённые отображения реальности, поэтому их прогностическая ценность ограничена. Информация, собираемая в процессе добычи, имеет, таким образом, высокую ценность для производственной цепочки горного предприятия. Модели планирования горных работ обычно основываются на данных разведки, полученных на начальном этапе процесса извлечения полезного ископаемого. Интеграция данных с различными опорами в ресурсную модель или модель оперативного контроля содержания позволяет непрерывно обновлять модель и получать более точные локальные оценки. В статье представлен алгоритм обновления, интегрирующий два типа сенсорной информации: данные датчиков, характеризующих обнажённый забой, и данные датчиков, установленных на конвейерной ленте. Влияние алгоритма обновления проанализировано на примере месторождения Райхе-Цехе — подземной серебряно-свинцово-цинковой шахты во Фрайберге, Германия. Алгоритм реализован для нескольких сценариев модели оперативного контроля содержания. Каждый сценарий соответствует различному уровню исходной информации до начала выемки: отсутствие исходной информации; наличие информации по периферии выемочного блока; наличие информации по периферии и из скважин, пересекающих выемочный блок. Для различных сценариев проведено сравнение улучшения, получаемого в результате обновления. Очевидно, что уровень исходной информации до начала добычи не влияет на эффективность обновления после двух или трёх этапов обновления. Эффект обучения алгоритма обновления проявляется очень быстро и вытесняет исходную информацию.