В статье приведены результаты разработки методики оценки качественных показателей полезных ископаемых на основе технологий блочного моделирования с использованием современных горно-геологических информационных систем (ГГИС). Предложена блок-схема моделирования качественных показателей полезного ископаемого и приведены результаты ее использования на примере месторождений Серовского комплексных руд и каменного угля разреза Одегельдей. Представленная методика блочного моделирования позволяет с высокой достоверностью районировать в карьерном пространстве технологические типы и сорта руд, что способствует решению задач проектирования, планирования и управления производством в условиях экономической неопределенности, ухудшающихся горно-геологических и горно-технологических условий разработки месторождений.

Кантемиров Валерий Даниилович, кандидат технических наук, заведующий сектором Управления качеством минерального сырья Института горного дела УрО РАН. 620075, г. Екатеринбург, ул. Мамина-Сибиряка, д. 58. E-mail: ukrkant@mail.ru.

Яковлев Андрей Михайлович, старший научный сотрудник сектора Управления качеством минерального сырья Института горного дела УрО РАН. 620075, г. Екатеринбург, ул. Мамина-Сибиряка, д. 58. E-mail: quality@igduran.ru.

Титов Роман Сергеевич, старший научный сотрудник сектора Управления качеством минерального сырья Института горного дела УрО РАН. 620075, г. Екатеринбург, ул. Мамина-Сибиряка, д. 58. E-mail: ukrigd15@mail.ru.

1. Яковлев В.Л. Исследование переходных процессов – новый методологический подход к разработке и развитию инновационных технологий добычи и рудоподготовки минерального сырья при освоении глубокозалегающих сложноструктурных месторождений [Электронный ресурс] // Проблемы недропользования : рецензируемое сетевое периодическое научное издание / ИГД УрО РАН. – 2017. – № 2. – С. 5-14. – URL: https://igduran.ru/files/eshop/elibrary/2019-pereh-process.pdf (дата обращения: 12.11.2019).
2. Кузнецов О.Л., Никитин А.А., Черемисина Е.Н. Геоинформатика и геоинформационные системы. – М. : ВНИИгеосистем, 2005. – 453 с.
3. Демьянов В.В., Савельева Е.А. Геостатистика: теория и практика / под ред. Р.В. Арутюняна ; Институт проблем безопасного развития атомной энергетики РАН. – М. : Наука, 2010. – 327 с.
4. Кантемиров В.Д., Титов Р.С., Яковлев А.М. Возможности компьютерного моделирования для решения вопросов управления качеством минерального сырья [Электронный ресурс] // Проблемы недропользования : рецензируемое сетевое периодическое научное издание / ИГД УрО РАН. – 2016. – № 4. – С. 170-176. – URL: https://trud.igduran.ru/edition/11/19 (дата обращения: 16.12.2019).
5. Ясковский П.П. Горно-геологические условия при оценке месторождений. – М. : МГГА, 2001. – 37 с.
6. F. Dell’Accio, F. Di Tommaso. On the hexagonal Shepard method // Applied Numerical Mathematics. – 2020, April. – V. 150. – P. 51-64.
7. Badel M., Angorani S., Shariat Panahi M. The application of median indicator kriging and neural network in modeling mixed population in an iron ore deposit // Computers & Geosciences. – 2011, April. – V. 37, Issue 4. – P. 530-540.
8. Afzal P. Multi-Gaussian kriging: a practice to enhance delineation of mineralized zones by Concentration-Volume fractal model in Dardevey iron ore deposit, SE Iran / Peyman Afzal, Nasser Madani, Shahab Shahbeik, Amir Bijan Yasrebi // Journal of Geochemical Exploration. – 2015. – V. 158. – P. 10-21.
9. Mohammadpour M. Geochemical distribution mapping by combining number-size multifractal model and multiple indicator kriging / Mahyadin Mohammadpour, Abbas Bahroudi, Maysam Abedi, Gholamreza Rahimipour, Golnaz Jozanikohan, Farzaneh Mami Khalifani // Journal of Geochemical Exploration. – 2019, May. – V. 200. – P. 13-26.
10. Afeni T.B., Akeju V.O., Aladejare A.E. A comparative study of geometric and geostatistical methods for qualitative reserve estimation of limestone deposit // Geoscience Frontiers, in press, journal pre-proof, Available online, 8 April 2020. – URL: https://doi.org/10.1016/j.gsf.2020.02.019 (date of access: 12.05.2020).
11. Marques D.M. Choosing a proper sampling interval for the ore feeding a processing plant: A geostatistical solution / Diego M. Marques, João Felipe C.L. Costa // International Journal of Mineral Processing. – 2014, September. – V. 131, 10. – P. 31-42.
12. Mery N. Geostatistical modeling of the geological uncertainty in an iron ore deposit / Nadia Mery, Xavier Emery, Alejandro Cáceres, Diniz Ribeiro, Evandro Cunha // Ore Geology Reviews. –2017, August. – V. 88. – P. 336-351.