Совершенствование методов компьютерного моделирования горнотехни

На правах рукописи

Кольцов Павел Викторович

Совершенствование методов компьютерного моделирования горнотехнических объектов для маркшейдерского обеспечения открытых горных работ

Специальность 25.00.16 – «Горнопромышленная и нефтегазопромысловая геология, геофизика, маркшейдерское дело и геометрия недр»

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Екатеринбург – 2006

Работа выполнена в ГОУ ВПО

« Уральский государственный горный университет »

Научный руководитель – доктор технических наук, профессор

Туринцев Юрий Иванович

Официальные оппоненты:доктор технических наук, профессор

Половов Борис Дмитриевич

кандидат технических наук, доцент

Пыхтеева Надежда Филипповна

Ведущее предприятие – Уральский филиал межотраслевого научного центра ОАО «Научно-исследовательский институт горной геомеханики и маркшейдерского дела» (ВНИМИ)

Защита состоится 21 декабря 2006г. в 11 часов на заседании диссертационного совета Д 212.280.02 при Уральском государственном горном университете по адресу: 620144, г. Екатеринбург, пер. Университетский, 9, ауд. 2142.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке

Уральского государственного горного университета.

Автореферат диссертации разослан «21» ноября 2006 г.

Учёный секретарь

диссертационного советаВ.К. Багазеев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ДИССЕРТАЦИИ

Актуальность темы. Увеличивающиеся темпы отработки месторождений требуют комплексных маркшейдерских решений на базе компьютерных технологий, поскольку традиционные, основанные на аналоговых инструментах и бумажном документообороте, уже не обеспечивают необходимой оперативности при получении, обработке и анализе изысканий. Одним из прогрессивных направлений в оперативном решении маркшейдерских задач является компьютерное моделирование. Литературы, посвящённой компьютерному моделированию в горной промышленности, крайне мало, а существующая поясняет только общие вопросы геоинформатики. Все это указывает на необходимость проведения экспериментальных исследований каждой составляющей комплекса компьютерного моделирования и создание единой методики, учитывающей все основные факторы. Таким образом, разработка методики компьютерного моделирования горнотехнических объектов при открытом способе добычи полезных ископаемых является актуальной задачей.

Объект исследования: компьютерные технологии в маркшейдерии при открытом способе добычи полезных ископаемых.

Предмет исследования: факторы и закономерности математического моделирования горнотехнических сооружений при открытой разработке недр.

Целью работы является исследование факторов и закономерностей, влияющих на точность математического моделирования горнотехнических объектов, для разработки методики внедрения безбумажных технологий в маркшейдерские службы предприятий.

Идея работы состоит в принятии концепции комплексного компьютерного моделирования, позволяющей применить его при любом уровне маркшейдерского обеспечения предприятия.

Основные задачи исследования:

1. Установить и исследовать факторы, влияющие на точность моделирования: приборы; программное обеспечение; принципы моделирования.

2. Разработать методы моделирования необходимой точности для решения маркшейдерских задач.

3. Внедрить комплексное компьютерное моделирование в маркшейдерские службы.

Методы исследований.

Методы исследований включают анализ и обобщение отечественного и зарубежного опыта, инструментальные наблюдения на горнотехнических объектах разного типа, промышленные и лабораторные эксперименты, методы математического моделирования и статистики.

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций, сформулированных в работе, подтверждается применением многовариантных расчётов экспериментальных данных, сходимостью результатов обработки практических и расчётных данных, апробацией в производстве.

Научные положения, выносимые на защиту.

Методика, основанная на комплексном применении безбумажных технологий и учитывающая влияние как традиционных, так и связанных непосредственно с моделированием ошибок, обеспечивает необходимую точность компьютерного моделирования в маркшейдерии.

Точность математической аппроксимации подробностей горнотехнических объектов обеспечивается точностью инструментов, методикой съёмки и расстоянием между пикетами, расположенными вдоль явно выраженных элементов объекта моделирования не более 7 м.

Адекватность компьютерного моделирования горнотехнических объектов обеспечивается принципами системного анализа: последовательностью, необходимостью и достаточностью работ, избирательностью и информативностью исследований, их непрерывностью, взаимосвязанностью и системностью.

Научная новизна результатов работы:

Установлена зависимость точности моделирования горнотехнических объектов от плотности исходных данных.

Определены, исследованы и систематизированы факторы, влияющие на точность математического моделирования горнотехнических объектов при открытой разработке недр.

Определены основные программные системы для горной промышленности, и проведен их технико-экономический анализ.

Проведён анализ современных инструментов для съёмки и моделирования, и определен оптимальный состав аппаратного обеспечения для моделирования.

Разработана методика моделирования, обеспечивающая необходимую точность решения маркшейдерских задач.

Научное значение работы. В работе установлены факторы и закономерности, влияющие на точность компьютерного моделирования.

Практическое значение работы. Анализ перспектив развития компьютерного моделирования показывает, что цифровые методы сбора, обработки и анализа данных являются насущной необходимостью горных предприятий. Тем не менее в настоящее время в маркшейдерии нет методик, основанных на комплексном анализе и учёте всех факторов, влияющих на точность моделирования, которые позволили бы внедрить компьютерное моделирование на горных предприятиях и с достоверной точностью получать результаты как для текущих работ, так и для решения задач, связанных с определением устойчивости бортов карьеров. В данной диссертационной работе в результате комплексных исследований была разработана, испытана и внедрена методика компьютерного моделирования горнотехнических объектов, обеспечивающая необходимую точность решения маркшейдерских задач.

Личный вклад автора заключается в постановке цели и задач исследований, путей и способов их решения, формулировке и обосновании научных положений; установлении и исследовании факторов, влияющих на точность математического моделирования; разработке методов компьютерного моделирования, обеспечивающих необходимую точность решения маркшейдерских задач при открытой разработке недр; создании компьютерных моделей и внедрении безбумажного документооборота в маркшейдерские службы горных предприятий.

Реализация работы. Разработанные методы компьютерного моделирования внедрены на ОАО «Первоуральское рудоуправление», Учалинском ГОКе, Навоийском ГМК и используются маркшейдерскими службами предприятий в виде методических рекомендаций, как в текущей работе, так и при проведении контрольных замеров и перспективном планировании.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались, обсуждались и получили одобрение на следующих конференциях: Международной конференции «Проблемы геометризации недр» (Россия, г. Екатеринбург, 2002 г.); молодёжной научно-практической конференции в рамках Уральской горно-промышленной декады, 10 – 20 апреля 2003 г. (г. Екатеринбург, 2003 г.); молодёжной научно-практической конференции в рамках Уральской горнопромышленной декады, 5 – 15 апреля 2004 г. (г. Екатеринбург, 2004 г.); Международной научно-практической конференции «Состояние и перспективы развития маркшейдерского дела на Урале», 9 – 12 ноября, 2005 г. (Россия, г. Екатеринбург, 2005 г.); молодежной научно-практической конференции «Основные направления развития инновационно-инвестиционной деятельности предприятий компании», 2006 г. (г. Верхняя Пышма: ООО «УГМК – Холдинг», 2006 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 статей.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, изложена на 170 страницах машинописного текста, содержит 47 рисунков, 22 таблицы, 3 приложения, список использованной литературы из 103 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

1. Состояние изученности вопроса и постановка задачи исследования

Актуальность задачи по обеспечению точности компьютерного моделирования горнотехнических объектов требует комплексного анализа и учёта всех факторов, влияющих на адекватность создаваемых моделей.

В настоящее время математизация горнодобывающей отрасли становится не просто потребностью, но и жизненной необходимостью.

В начальный период работ при применении вычислительной техники для задач горного дела основным направлением было математическое моделирование рудных залежей как объектов технологии открытых горных работ. Простейшая блочная модель месторождения была предложена И.Б. Табакманом в 1964 г. В 1971 г. А.З. Яшкиным была разработана точечно-цифровая послойная модель месторождения, в которой положение каждого элементарного блока определялось уже не порядковым номером блока, а координатами X, Y, Z его центра.

Принципы создания и методы работы с геоинформационными моделями разработаны: Ю.П. Ажаевым, В.М Аленичевым, Д.Г. Букейхановым, А.В. Кошкаревым, В.В. Квиткой, Н.И. Кучерским, Е.Л. Левиным, Б.Д. Полововым, М.Н. Сивковым, Б.А. Симкиным, В.Ф. Съединым, В.С. Тикуновым, В.С. Хохряковым, Ю.К. Шкутой, А.З. Яшкиным и многими другими.

Разработки по автоматизации маркшейдерского обеспечения горных работ ведутся в течение многих лет различными авторами и коллективами. Некоторые решают небольшие, частные задачи: вычисление геодезических засечек, подсчёт объёмов различных объектов и т.п., получая при этом реальные результаты для конкретных условий. Другие задаются целью разработать программный комплекс, обеспечивающий все основные запросы как маркшейдерской, так и смежных служб горного предприятия. Реализация такого проекта требует многолетней работы большого коллектива высококвалифицированных специалистов – горных инженеров, аналитиков, программистов, а также стабильного финансирования и весьма крупных инвестиций. Но даже при выполнении названных условий нет гарантии успеха в силу других объективных факторов: большого разнообразия горно-геологических условий, применяемой техники и технологии разработки, большого числа частных прикладных задач.

Анализ изученности вопроса показал:

Вопросам, использования компьютерных технологий в последнее время уделяется всё большее внимание, а выполненные работы позволяют решить задачу комплексного использования компьютерных технологий в маркшейдерских службах горных предприятий.

Обобщающие работы, позволяющие выбрать необходимую методику компьютерного моделирования в горной промышленности, сводятся в основном к отдельным публикациям, посвящённым узкой теме.

Создано значительное количество новых программ на русском языке, и локализуются известные зарубежные пакеты. При этом зарубежные пакеты стоят в десятки раз дороже отечественных, что не всегда оправдано, так как их комплексный сравнительный технико-экономический анализ не проводился.

Определение и исследование факторов, влияющих на точность аппроксимации моделируемого объекта, проведено в недостаточном объёме.

Внутри горных предприятий единым форматом данных по-прежнему остаются бумажные носители, а компьютерные технологии и цифровые приборы используются точечно, в случае крайней необходимости.

Отсутствуют простые и надёжные методики внедрения безбумажных технологий в маркшейдерские службы предприятий.

2. Исследование точности математического моделирования

Компьютерное моделирование горнотехнических объектов в настоящее время осуществляется с использованием графической маркшейдерской документации и непосредственно полевых съёмочных данных.

Разный тип исходной информации подразумевает различия в методиках моделирования, поэтому адекватные результаты возможны лишь при учете всех факторов, влияющих на точность результатов.

Ошибки моделирования можно разделить на ошибки планового и высотного положения модели. Величина этих ошибок зависит как от инструментов и методики съемки, так и от дополнительных факторов, установленных в диссертации. Дополнительные ошибки планового положения модели вносятся при сканировании и векторизации графической документации. Дополнительные ошибки высотного положения зависят от методики моделирования и математического аппарата, применяемого при аппроксимации поверхности.

Картматериал при сканировании подвергается значительным изменениям. Расхождение точек пересечения координатной сетки при совмещении сканированных маркшейдерских планшетов с эталонным шаблоном того же масштаба достигает четырех метров в натуре. Искажения необходимо устранять в специализированном программном обеспечении.

Информационная насыщенность растрового изображения зависит от оптических характеристик используемого при сканировании оборудования, может быть повышена непосредственно при сканировании и не зависит от дальнейшей цифровой интерполяции.

Оценить точность сканирования можно по формуле

EMBED Equation.3 ,

(1)

где D – размер наименьшего элемента сканирования, мм/точку;

Dpi – разрешение, установленное при сканировании, точек/дюйм;

25,4 – коэффициент соответствия единиц измерения (1 дюйм = 25,4 мм).

От разрешения при сканировании зависит возможность увеличения изображения на экране для повышения точности снятия информации, которая определяется коэффициентом масштабирования растрового изображения.

Технологии производства современных мониторов позволяют обеспечить размер пикселя на уровне 0,24 – 0,30 мм, притом только в центре экрана. При сканировании с разрешающей способностью 125 dpi достигается размер точки в 0,2 мм (точность снятия отчёта с бумажного, картографического материала), но при величине зерна монитора в 0,25 мм точность снятия отчёта снижается до 0,5 мм.

Поэтому для учёта размера пикселя монитора введено понятие «коэффициент масштабирования растрового изображения», позволяющий обеспечить необходимую точность снятия плановых координат. Увеличение коэффициента масштабирования позволяет компенсировать размер пикселя, который у мониторов изменяется от 0,2 до 0,38 мм.

Если принять коэффициент масштабирования при разрешении 125 dpi за единицу, то его зависимость от разрешения определяется по формуле

EMBED Equation.3 ,

(2)

где 125 – разрешение, при котором достигается необходимый размер точки растрового изображения, соответствующий 0,2 мм.

Точность снятия координат с плана зависит от коэффициента масштабирования и величины пикселя и может быть предварительно оценена по формуле

EMBED Equation.3 ,

(3)

где D мон точность снятия координат с экрана монитора;

P – размер пикселя монитора;

K мкоэффициент масштабирования.

В результате сканирования и оцифровки создаётся исходная база данных цифровой модели с использованием графического материала. Точность построения цифровых моделей по данным обработки результатов съёмки зависит от характеристик оборудования.

Создание только цифровой модели любого объекта позволяет решать ограниченный круг задач, связанный в основном с плоскими, двумерными поверхностями. Полноценная работа в трехмерном пространстве возможна лишь при математическом моделировании объекта.

При решении объёмных задач цифровая модель преобразуется в математическую, при этом информационная плотность модели увеличивается в сотни раз за счёт дополнительно рассчитанных точек. Объём дополнительных, математически рассчитанных точек может в сотни раз превышать базу данных, полученную при съёмке. Погрешности определения высотных отметок математической модели в первую очередь влияют на точность определения:

отметки отдельной точки;

объёмов горной массы;

коэффициента запаса устойчивости бортов со сложным строением.

При традиционных методах подсчета объёмов горной массы по бумажным планам и разрезам полученная плотность данных обеспечивает необходимую точность вычислений. Это обеспечивается тем, что маркшейдер вручную определяет границы каждого контура. При компьютерном же моделировании поверхности программа использует только те точки, которые имеются в базе данных цифровой модели. Для решения объёмных задач (объёмы горной массы, разрезы) необходима математическая связь между точками, тогда можно будет вычислить координаты любой точки, принадлежащей модели.

Наиболее универсальным для использования в маркшейдерии является метод триангуляции Делоне. Алгоритм работы состоит в расчёте сети треугольников, образованных между ближайшими точками. Проблема автоматических алгоритмов в том, что машина не может самостоятельно определить верх и низ уступа. Если нет точки у основания уступа, то ребро треугольника будет увеличено до ближайшей точки (рис. 1), которая с большой вероятностью будет на краю уступа. Тем самым геометрия уступа будет изображена неправильно. Соответственно, все объёмные задачи, для решения которых создаётся математическая модель, будут решены с погрешностью, превышающей допустимую. Из схемы на рис. 1 следует, что алгоритм моделирования Делоне, как и многие другие, использует ближайшие точки для создания математической модели поверхности, образуя круг определённого радиуса. В практике производства маркшейдерских работ возможны и повсеместно распространены случаи, когда ближайшей точкой центра интерполирования (см рис. 1, а) является не основание уступа (см. рис. 1, б), а крайняя точка бровки (см. рис. 1, в).

Для проведения эксперимента выбран стандартный участок карьера размером 100×100 м. Традиционно съёмка таких участков производится согласно «Инструкции по производству маркшейдерских работ» (далее «Инструкции») с расстоянием между точками от 10 до 50 м, в зависимости от таких факторов, как:

масштаб съёмки (1: 1000, 1: 2000);

характер бровки уступа (сложные, вытянутые — прямолинейные);

наличие характерных точек.

Отсюда следует, что расстояния между пикетами на данном участке различаются в несколько раз, а распределение данных неравномерно, поэтому необходимо установить зависимость ошибки моделирования от расстояния между пикетами. Для получения избыточных в этих условиях данных выполнена съёмка участка с шагом 1 м между пикетами высокоточным тахеометром. Создана цифровая модель участка карьера, и рассчитана математическая модель, использующая все полученные при съёмке точки. Полученная математическая модель является эталонной и с достаточной точностью аппроксимирует все особенности рельефа участка испытаний.

Эталонная модель сравнивалась с моделями, полученными с большим шагом между пикетами. Преобразование модели при переходе от результатов избыточных измерений к большему расстоянию между пикетами производилось последовательно, исключением из эталонной цифровой модели результатов натурных измерений. Указанным способом получены цифровые модели с расстоянием между точками (шаг сети) 2, 3, 4, 5, 7, 8, 10, 13, 20 – 30 м.

По цифровым моделям с соответствующим шагом сети рассчитаны математические модели. На участке модели карьера намечено пять разрезов перпендикулярно борту, с расстоянием между ними в 15 – 20 м. Разрезы эталонной модели сопоставлялись с разрезами моделей, полученных при расстоянии между точками базы данных в 2, 3, 4, 5, 7, 8, 10, 13, 20 – 30 м.

Гистограмма на рис. 2 показывает зависимость погрешности математического моделирования от расстояния между пикетами.

Существует множество факторов, влияющих на точность определения коэффициента запаса устойчивости бортов карьеров. Нами проанализировано дополнительное влияние алгоритма математического моделирования на геометрию борта и как следствие на результаты расчёта устойчивости. В качестве исходных данных служили разрезы борта карьера, полученные по математическим моделям с расстоянием между пикетами 2, 3, 4, 5, 7, 8, 10, 13, 20 – 30 м и импортированные в программный комплекс «ОТКОС», предназначенный для выполнения расчетов по оценке устойчивости уступов, бортов карьеров и отвалов, сложенных неоднородными породами, имеющими сложную геометрию очертания.

Из табл. 1 видно, что изменение геометрии откоса вследствие ошибок моделирования приводит к неоднозначности результатов расчёта устойчивости борта. При его значениях, близких к единице, приведённые погрешности имеют отклонения выше допустимых.

Зависимость распределения погрешностей носит случайный характер, что связано с изменением наиболее слабой поверхности скольжения при изменении геометрии борта карьера.

Проведённые исследования показали, что для минимизации ошибок математического моделирования необходимо увеличение плотности исходных данных, что допускается требованиями «Инструкции».

Таблица 1

Процентное соотношение расхождений расчёта КЗУ по сравнению с эталонной математической моделью

Расстояние между пикетами в цифровой модели, м

Отклонения от эталона, %

Среднее квадратическое отклонение, %

Разрез 1Разрез 2Разрез 3Разрез 4Разрез 5100000025,841,031,667,693,254,643-2,19-0,517,187,69-1,634,874-9,49-2,05-4,42-1,54-1,634,875-1,46-2,56-1,662,560,001,906-2,19-2,561,66-2,051,632,057-3,65-1,541,10-1,541,632,0981,462,563,31-2,563,252,71130,73-1,543,31-6,673,253,7120-1,46-2,561,10-10,261,634,85Традиционная плотность10,220-1,663,59-13,827,89

Избыточные измерения участка карьера позволили рассчитать его математическую модель с избыточной для решения маркшейдерских задач точностью. Путём исключения данных избыточных измерений, согласно графику на рис. 2, получена математическая модель с минимальной плотностью данных, обеспечивающая необходимую при съёмке карьеров точность.

3. Выбор и исследование оборудования и программного обеспечения для решения маркшейдерских задач при открытой разработке месторождений

Получение исходных данных для компьютерного моделирования является важным этапом маркшейдерских работ, так как от этого зависит точность и оперативность получения информации.

Цифровые приборы подразделяются на:

системы цифровой фотограмметрии;

системы лазерного сканирования;

электронные компьютерные тахеометры, теодолиты;

системы спутниковой навигации GPS.

Комплект съёмочного оборудования определяется исходя из задач, решаемых на предприятии.

Наиболее ответственными при маркшейдерском обеспечении разработок месторождений открытым способом, с точки зрения требований к точности, являются такие работы, как создание опорных маркшейдерских сетей и наблюдения за деформациями горнотехнических объектов. Поэтому исследования точности проводились, исходя из технических возможностей съёмочного оборудования, позволяющих с достаточной точностью решать необходимые маркшейдерские задачи при открытой разработке месторождений.

Наиболее универсальными и экономически выгодными для любых маркшейдерских работ являются электронные и компьютерные тахеометры, а системы GPS обеспечивают решение большинства задач на дневной поверхности.

В совокупности с большим количеством совместимого программного обеспечения, в том числе и на русском языке, данные взаимозаменяемые приборы являются оптимальным по характеристикам комплектом для решения маркшейдерских задач. Именно системы GPS и компьютерные тахеометры выбраны в качестве основного оборудования для решения маркшейдерских задач на карьерах. Наиболее ответственными являются работы по созданию опорного маркшейдерского обоснования, а пункты опорного обоснования часто используются в качестве основы для контроля за деформациями бортов карьеров, поэтому исследования проводились при развитии опорной сети карьера «Мурунтау» (Узбекистан).

Исследования оборудования проводились с целью:

выбрать рациональную методику наблюдения за деформациями бортов карьера;

оценить точность измерений компьютерным тахеометром и спутниковыми системами GPS;

выбрать методику измерений и обосновать возможность выполнения системами GPS высокоточных съёмок на карьерах.

Наблюдательную сеть следует строить по принципу от общего к частному. Опорные пункты (не менее трех) закладывают вне зоны возможных деформаций с учетом максимальных размеров и глубины карьера, граница которой располагается на расстоянии 1,5Н, где Н – предельная глубина карьера. Определяемые (рабочие) реперы располагают на предельном контуре карьера в зонах возможного деформирования пород. Их связь с опорными пунктами возможна через промежуточные реперы.

Наиболее эффективной схемой наблюдений в условиях карьера «Мурунтау» является замкнутый полигонометрический ход вокруг карьера с измерением светодальномером дополнительных сторон до наиболее удаленных пунктов. Его преимущества выражаются в возможности применения при отсутствии прямой видимости; большой гибкости метода, простоты изменения схемы наблюдений.

При использовании полигонометрических ходов, параллельных простиранию борта и привязанных с обеих сторон в угловом отношении, погрешность определения смещений зависит в основном от погрешностей измерения углов mβ , которую при заданной величине погрешности определения смещения mΔS рассчитывают по формуле:

EMBED Equation.3 ,

(4)

где m ΔS – заданная величина погрешности определения смещения репера;

n = nc/2,

nc – число сторон замкнутого хода;

L – длина хода, м;

К – коэффициент, учитывающий количество сторон в ходе.

При n = 2, 4, 6, 8, 10 коэффициент К = 3,5; 3,3; 3,1; 2,9; 2,7 соответственно;

ρ = 206265”.

Следует стремиться к тому, чтобы схема и методика измерений были неизменны во всех сериях наблюдений. Это повышает точность определения положения рабочего репера и облегчает анализ наблюдений.

Сеть из опорных пунктов и рабочих реперов, созданная методом полигонометрии, в дальнейшем может быть использована для получения координат рабочих реперов методом спутниковой геодезии.

Сравнительный анализ спутниковых измерений с высокоточными измерениями тахеометром ELTАS10 (табл. 2) выполнялся по уравненным значениям расстояний S. Полученная среднеквадратическая погрешность соответствует результатам оценки точности при уравнивании геодезического четырехугольника.

Таблица 2

Сравнительный анализ спутниковых и линейных измерений

От пункта

До пункта

S-GPS (сетевая схема)

S-EltaS10

dS

Относительная

погрешность

11

01

2359,266

2359,265

0,001

1/1947000

11

06

2606,720

2606,714

0,006

1/429000

11

09

1220,430

1220,428

0,002

1/663000

01

06

2276,461

2276,46

-0,004

1/625000

01

09

2840,789

2840,796

-0,007

1/386000

06

09

1962,898

1962,896

0,002

1/1002000



Страницы: 1 | 2 | Весь текст