Том 10, № 3 (2025)

Обложка

Весь выпуск

РАЗРАБОТКА МЕСТОРОЖДЕНИЙ ПОЛЕЗНЫХ ИСКОПАЕМЫХ

Изменение содержания полезных компонентов в приконтактной зоне некондиционных руд

Ракишев Б.Р., Едильбаев А.И., Орынбай А.А., Ибырханов Т.С.

Аннотация

Месторождения руд цветных, благородных и редких металлов в основном являются сложноструктурными. Эти блоки состоят из балансовых (кондиционных) и небалансовых (некондиционных) руд в формате уступов. Границы между двумя типами руд устанавливаются некоторым предельным значением полезного компонента (ПК) в руде. Численное значение содержания ПК в некондиционной части блока предопределяет слой возможного примешивания некоторой доли забалансовых руд к отгружаемым кондиционным рудам. Примешиванием можно достигнуть полного извлечения полезных ископаемых из забоев и получения концентрата требуемого качества. В этих целях были проанализированы данные по разведочным скважинам пяти меднорудных и золоторудных месторождений Казахстана со сложно-структурным строением. По данным разведочных скважин определены уравнения трендов изменения содержания руды в некондиционной части блока. Разработана программа для автоматизации расчета линий трендов и их уравнений. С ее использованием получены новые зависимости для определения содержания ПК в отгружаемой руде α'. В горной науке впервые обоснован новый метод полного извлечения кондиционных руд из сложноструктурных блоков уступов, основанный на примешивании определенного объема некондиционных руд. Такой подход способствует увеличению общего объема извлекаемой руды и повышению выхода полезных компонентов в концентрат. Прирост извлеченных компонентов из отгружаемой руды может достигать 10–15 % от общего объема производства.
Горные науки и технологии. 2025;10(3):205-220
pages 205-220 views

ГЕОЛОГИЯ МЕСТОРОЖДЕНИЙ ПОЛЕЗНЫХ ИСКОПАЕМЫХ

Статистический анализ определения коэффициентов пористости пород-коллекторов нефти и газа методами газоволюметрии и рентгеновской томографии

Галкин В.И., Мелкишев О.А., Савицкий Я.В.

Аннотация

Для решения актуальных задач в нефтяной отрасли, связанных с моделированием структуры порового пространства в 3D-модели керна и оценкой фильтрационно-емкостных свойств («Цифровой керн»), необходимо получение представительной характеристики пустотного пространства. Аналогичная характеристика требуется для решения задач геомеханики, связанных с моделированием и оценкой прочностных свойств неоднородных горных пород. Кроме того, она важна для исследований капиллярных процессов в пористых средах. Статья посвящена сравнительному анализу значений пористости пород-коллекторов нефти и газа, полученных методами газоволюметрии и рентгеновской компьютерной томографии. Целью работы является разработка статистических моделей для оценки расхождения определения коэффициента пористости Kп по данным компьютерной томографии (КТ) с более достоверными данными лабораторной петрофизики для двух литологических типов пород – терригенных и карбонатных. Задачи исследования включают: оценку влияния литологического состава пород на оценку Kп разными методами (петрофизика и КТ); рассмотрение и оценку влияния диапазона варьирования пористости пород коллекторов на сходимость результатов этих двух методов для разных литологических типов пород; построение статистических моделей для корректировки значений Kп по результатам КТ для разных литологических типов пород. Решение данных задач основывается на проведении детального статистического анализа исследований терригенных и карбонатных пород нефтяных месторождений Пермского края. Измерение пористости проводилось на автоматизированном порозиметре-пермеаметре AP-608 и системе рентгеновской томографии Nikon XT H 225. Описаны методики измерения объемов пор образцов газоволюметрическим методом, бинаризации изображений и расчета пористости по методу рентгеновской томографии. Результаты анализа показали, что изучаемые методы дают различающиеся значения коэффициентов пористости в зависимости от литологического состава пород. Для карбонатных пород характерно большее соответствие оценки коэффициента пористости, полученных различными методами, что обусловлено структурными особенностями порового пространства. В терригенных породах установлены значительные различия, объясняемые ограниченной разрешающей способностью рентгеновской томографии. По итогам анализа получены статистические модели для оценки и корректировки данных Kп, полученных методом рентгеновской томографии для терригенных и карбонатных пород в различных диапазонах значений Kп. Результаты исследования могут быть использованы при петрофизическом обосновании фильтрационно-емкостных свойств пород-коллекторов месторождений нефти и газа.
Горные науки и технологии. 2025;10(3):221-231
pages 221-231 views

От визуальной диагностики к глубокому обучению: автоматическое определение минералов на фотографиях аншлифов

Коршунов Д.М., Хвостиков А.В., Николаев Г.В., Сорокин Д.В., Индычко О.И., Богуславский М.А., Крылов А.С.

Аннотация

Изучение минерального состава руд является основополагающим этапом при разведке новых месторождений, поскольку именно оно позволяет определить формы нахождения полезных компонентов, процессы рудообразования и потенциальную извлекаемость ценных элементов. Минеральная ассоциация, текстуры и структуры руд не только дают ключевые сведения о геологии месторождения, но и определяют выбор методов обогащения. Несмотря на развитие современной аналитической базы и существующие решения автоматической диагностики минералов, например, на основе СЭМ-EDS метода, оптическая микроскопия является самым доступным средством количественного минералогического анализа. Однако она остаётся трудоемкой и требует высокой квалификации специалиста. А её визуальный характер ограничивает точность и воспроизводимость результатов, что создает необходимость в разработке более эффективных подходов. Одним из перспективных направлений является автоматизация идентификации рудных минералов по фотоизображениям аншлифов. Целью работы являлась разработка и валидация универсальной сегментационной модели на основе глубокого обучения. В процессе исследования также были решены сопутствующие задачи, включая формирование открытого набора данных LumenStone, разработку методов цветовой адаптации, совместного анализа PPL- и XPL-изображений, построения панорам и разработки метода быстрой разметки. В работе были применены свёрточные нейросетевые архитектуры, алгоритмы коррекции цвета и совместной обработки изображений, а также оригинальный метод семплирования, компенсирующий дисбаланс классов. Предложенная модель сегментации продемонстрировала высокую точность (IoU до 0,88, PA до 0,96) по девяти минералам. Полученные результаты подтвердили эффективность интеграции глубокого обучения и современных алгоритмов обработки изображений для задач минералогического анализа и заложили основу для дальнейшего развития цифровых методов в автоматизированной петрографии.
Горные науки и технологии. 2025;10(3):232-244
pages 232-244 views

Анализ цифровой модели рельефа для решения геологических задач на примере Актогайского рудного поля

Сайб Н., Белов Ю., Зимановская Н., Оразбекова Г., Третьякова А., Муратова А., Касенов И.

Аннотация

Формирование рельефа отражает совокупность геологических процессов, включая тектонику, магматизм и эрозию. Цифровая модель рельефа (ЦМР) является важным инструментом при решении геологических задач, включая прогнозирование рудных объектов, особенно в условиях недостаточной геологической изученности территории. В статье рассмотрено отражение на поверхности геологических процессов, формирующих рельеф, также рассмотрен метод анализа цифровой модели рельефа (ЦМР). Представленный метод позволяет выделять особые формы рельефа, подобные тем, что были сформированы над известными месторождениями, что дает возможность добавить еще один поисковый признак при поисках порфировых месторождений и месторождений, образованных в схожих условиях формирования. Объектом для изучения рельефа над сформированными месторождениями было выбрано Актогайское рудное поле. Актогайское рудное поле расположено в Северо-Восточном Прибалхашье. Оно включает в себя два крупнейших медно-порфировых месторождения – Актогай и Айдарлы, мелкое медное месторождение Кызылкия, а также ряд медных и полиметаллических проявлений порфировой и жильной формации, приуроченных к Колдарскому массиву гранитоидов формации «пестрых батолитов». Все объекты, выявленные в пределах Актогайского рудного поля, были сформированы в определенных структурных условиях рудообразования и в разной степени затронуты эрозионными процессами. Это, в свою очередь, выражено наличием локальных форм рельефа этих объектов на дневной поверхности, которые характеризуются различными коэффициентами «энергии рельефа». Анализ поверхности ЦМР позволяет не только выделить надрудные локальные формы рельефа и их морфологические особенности, но и косвенно оценить эрозионный срез рудного объекта. По морфологическим признакам также можно разделить литологические разности вмещающих пород. Дана оценка применимости метода в зависимости от характеристик объекта, и косвенная оценка тектонической обстановки формирования месторождений. Установлено, что крупные рудные объекты (Актогай, Айдарлы, Западный штокверк) выражаются в рельефе как локальные понижения кальдерообразной формы. Эти зоны характеризуются высокой степенью текстурной неоднородности и совпадают с областями интенсивного метасоматоза. Выделены участки, морфологически и спектрально сходные с известными рудными телами, что указывает на их перспективность для дальнейших поисков. ЦМР и методы текстурного анализа позволяют выявлять геолого-структурные признаки, ассоциированные с порфировыми системами, и служат дополнительным инструментом при прогнозировании новых рудных объектов. Интеграция морфометрического и спектрального анализа повышает достоверность интерпретации геологических процессов.
Горные науки и технологии. 2025;10(3):245-261
pages 245-261 views

Геологические и изотопные оценки условий образования медных руд в районе Та Фой, провинция Лао Кай, северо-западный Вьетнам

Хунг Х.Т., Дак Н.С.

Аннотация

Месторождение меди Та Фой (Ta Phoi), расположенное в северо-восточной части зоны Фан Си Пан на северо-западе Вьетнама, является важным объектом проявления неопротерозойской медной минерализации. Его отличительные геологические характеристики оправдывают его изучение, особенно в сопоставлении с близлежащим месторождением типа Fe-оксидных Au-Cu гидротермальных месторождений (IOCG) Синь Куен (Sin Quyen). Цель данного исследования – выяснить генезис, условия рудообразования и эволюцию флюидов месторождения Та Фой с помощью комплексного подхода, сочетающего анализ геологических, петрографических, геохимических и изотопных данных. В частности, в исследовании используются U-Pb датирование сфена, изотопный анализ серы и микротермометрия флюидных включений для определения возраста, происхождения и физико-химических условий формирования минерализации. Определение возраста сфена U-Pb методом дало согласующиеся возрасты 810,7 ± 4,6 млн лет и 819,5 ± 2,0 млн лет, что указывает на неопротерозойский возраст минерализации, совпадающий с возрастом региональных гранодиоритовых и диоритовых интрузий. Изотопный анализ серы (δ³⁴S = +2,2 до +3,1‰) указывает на магматическое происхождение рудообразующих флюидов. Данные по флюидным включениям показали, что температура флюидов колебалась от 163,1 до 410 °C, соленость флюидов составляла 2,1–16,25 вес. % в эквиваленте NaCl, а пластовое давление – 44–100 МПа на глубине 3,4–6,5 км. Эти результаты подтвердили, что месторождение Та Фой образовалось в результате воздействия магматогенных гидротермальных флюидов средней и высокой температуры в субдукционных условиях континентальной дуги; оно может представлять собой порфировую скарновую или эндоскарновую систему, которая сформировалась в результате миграции магматических флюидов вдоль литологических контактов и разломов. Эти результаты дают новое представление о металлогенической обстановке формирования месторождения Та Фой и подчеркивают потенциал дальнейшей разведки на медь в северо-западной части Вьетнама.
Горные науки и технологии. 2025;10(3):262-279
pages 262-279 views

ОБОГАЩЕНИЕ, ПЕРЕРАБОТКА МИНЕРАЛЬНОГО И ТЕХНОГЕННОГО СЫРЬЯ

Применение полиcтиролсульфонатов для депрессии магнийсодержащих силикатов при флотации медно-никелевых руд

Лавриненко А.А., Гольберг Г.Ю., Кузнецова И.Н., Лусинян О.Г., Тверской В.А.

Аннотация

Весьма актуальной является задача повышения эффективности депрессии магнийсодержащих силикатов (МС) при флотации медно-никелевых руд для снижения содержания в концентрате магния, вызывающего существенное увеличение энергозатрат на пирометаллургическую переработку концентрата. Перспективным направлением представляется применение полимерных реагентов, содержащих сульфогруппы. Однако до настоящего времени изучено действие только лигносульфонатов. Остаётся неясным вопрос об эффективности депрессирующего действия других полимерных сульфонатов, включая полистиролсульфонаты (ПСС), и в их сравнении с полисахаридами, применяемыми в промышленных условиях. Цель настоящей работы: изучение депрессирующего действия ПСС на эффективность коллективной флотации медно-никелевой руды. Задачи исследований: экспериментальное сравнение эффективности депрессирующего действия ПСС и реагента из класса полисахаридов на МС; определение режимов применения ПСС, обеспечивающих снижение содержания магния в пенном продукте без существенного снижения извлечения меди и никеля в коллективный концентрат; установление влияния молекулярной массы и способа получения образцов ПСС на эффективность их депрессирующего действия. Выполнены лабораторные экспериментальные исследования по коллективной флотации медно-никелевой руды Кольского полуострова, содержащей 15,7 % магния, 0,44 % никеля и 0,25 % меди. Изучено влияние на флотацию полимерных анионоактивных реагентов: ПСС со значениями молекулярной массы от 89 000 до 208 000 г/моль; для сравнения применяли полианионную целлюлозу (ПАЦ-Н). Для повышения эффективности действия этих реагентов предварительно добавляли хлорид магния. Установлено, что наименьшее содержание магния в концентрате достигается применением композиции хлорида магния и ПСС и составляет 14,7 % против 16,7 % без депрессоров. Показано, что ПСС обеспечивает более высокое извлечение меди (на 7 %) и никеля (на 8 %) в концентрат, чем в случае применения ПАЦ-Н, так как ПСС, в отличие от полисахаридов, не образует хелатные комплексы с указанными металлами. Также показано, что для образцов ПСС значение молекулярной массы в указанных пределах практически не влияет на показатели флотации исследованной руды. Получены новые научные знания о влиянии расхода и свойств ПСС на показатели флотации и показано, что практическое применение этого класса реагентов целесообразно при флотации медно-никелевых руд с высоким содержанием магния в тех случаях, когда требуется достигнуть максимально возможного снижения содержания этого элемента в концентрате без существенного снижения извлечения меди и никеля.
Горные науки и технологии. 2025;10(3):280-288
pages 280-288 views

ГОРНЫЕ МАШИНЫ, ТРАНСПОРТ И МАШИНОСТРОЕНИЕ

Исследование надежности шахтных вентиляторов на основе теории марковских процессов

Вяткин П.В., Валиев Н.Г., Симисинов Д.И., Волков Е.Б.

Аннотация

Важнейшую роль в аэрологических системах играет безотказность шахтных вентиляторных установок, надежность которых определяется комплексом различных геологических, горнотехнологических и конструктивных факторов, преимущественно стохастического характера. Задача определения количественных показателей надежности шахтных вентиляторных установок решается с применением различных математических методов моделирования случайных процессов. В работе рассматривается возможность использования теории марковских процессов для разработки методики расчета эксплуатационной надежности шахтных вентиляторных установок на примере вентилятора шахтного центробежного главного проветривания ВШЦ-16. Показана ограниченность применимости марковских процессов к анализу теории надежности по условию стохастической независимости отказов. Использование модели однородных марковских процессов имеет свои границы, т.к. интенсивности переходов между отдельными состояниями системы далеко не всегда являются постоянными величинами. В этом случае невозможно составить систему дифференциальных уравнений с зависящими от времени коэффициентами. При наличии стохастической зависимости в потоках отказов механических систем применение теории марковских процессов возможно, но в этих случаях наилучшим инструментом для анализа надежности является численный метод статистических испытаний Монте-Карло.
Горные науки и технологии. 2025;10(3):289-297
pages 289-297 views

ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

Цифровые двойники и цифровые технологии: особенности и перспективы в угольной отрасли

Никитенко С.М., Гоосен Е.В., Рожков А.А., Королев М.К.

Аннотация

В настоящее время широко развернулось внедрение цифровых технологий (ЦТ) во всех отраслях российской экономики. Наиболее активно в эти процессы вовлечены высокотехнологичные отрасли. Угольная отрасль, как и остальные добывающие отрасли, отстает во внедрении цифровых технологий. Тем не менее эти процессы идут как на уровне всей отрасли, так и на уровне отдельных компаний. Одним из наиболее популярных направлений развития ЦТ является внедрение цифровых двойников, которые являются частью единой цифровой системы управления компанией – технологией-интегратором всех сквозных ЦТ и субтехнологий. Статья посвящена анализу современных подходов к изучению и практике внедрения цифровых двойников в угольной отрасли. Цель статьи – показать особенности процессов цифровизации, выявить барьеры и перспективные направления внедрения цифровых двойников (ЦД) в угольной отрасли. Для реализации этой цели в статье систематизированы концептуальные и прикладные подходы к изучению ЦД, предложен авторский подход к определению, структуре и типологии ЦД на основе выделения этапов их зрелости. Выявлены общие и отраслевые закономерности развития цифровых технологий (ЦТ) и ЦД. Доказано, что ЦД – это важнейший инструмент управления цепочками создания стоимости (ЦСС), который зависит от степени зрелости производственных и цифровых технологий, а также степени их интероперабельности. Проведены сравнение и оценка опыта внедрения ЦТ и ЦД в зарубежных и отечественных горнодобывающих и угольных компаниях и в страновые модели. Выявлены барьеры внедрения ЦТ и ЦД в угольной отрасли, предложены рекомендации по их устранению. При подготовке статьи использованы следующие научные методы: системный и сравнительный анализ, библиографическое исследование, обобщение, социологический опрос экспертов. Источниками данных послужили материалы СМИ и сайтов ведущих зарубежных и отечественных угольных и горнодобывающих компаний, экспертные оценки, кейс-стади цифровых проектов, аналитические отчеты консалтинговых компаний, материалы первичного и вторичного экспертных опросов. Проведенный анализ показал, что процессы цифровой трансформации и внедрения ЦД в угольной отрасли отстают от других отраслей. Причиной тому являются барьеры как общие для всех отраслей, так и специфичные для угольной отрасли: высокая цена цифровых технологий и нехватка ресурсов, значительный эффект масштаба; отсутствие четко выстроенной модели развития угольной отрасли и стратегии ее цифровизации; низкий уровень автоматизации производства и управления, недостаточность цифровой инфраструктуры; острая нехватка кадров и цифровых компетенций у руководителей компаний.
Горные науки и технологии. 2025;10(3):298-305
pages 298-305 views

ОПЫТ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОЕКТОВ В ГОРНОПРОМЫШЛЕННОМ СЕКТОРЕ ЭКОНОМИКИ

Оценка горных компаний с проектами на стадии оцененных ресурсов и запасов до этапа строительства предприятия и добычи

Лопатников А.Н., Румянцев А.Ю.

Аннотация

Оценка горных компаний и проектов нередко становится темой дискуссий отраслевых инвесторов, аналитиков и регуляторов. Среди причин – сложности интерпретации геологической информации, высокая волатильность цен на металлы и минералы, повышенный риск при инвестировании и исторически невысокая доходность на капитал в отрасли. Дополнительный и существенный фактор – характерная для горных проектов стадийность, когда профиль риска проектов заметно меняется на разных этапах их развития. Ненулевая вероятность проекта – не перейти к стадии строительства горного предприятия и добычи даже при наличии исследования уровня Feasibility Study (FS) – требует особого внимания к выбору метода оценки и анализу исходных данных. Уникальность горных проектов и относительно небольшой размер рынка публичных компаний отрасли ограничивают надежность сравнительного анализа. После публикации отчета с оценкой ресурсов затраты перестают быть релевантной метрикой стоимости. Ниже мы описываем практический подход к анализу стоимости горной компании или проекта до этапа строительства, который позволяет учесть риски проекта на данной стадии, тем самым повысить надежность оценки его рыночной стоимости. Мы показываем, что несмотря на специфику отрасли использование в расчете NPV ожидаемых денежных потоков и традиционных методов расчета ставки дисконтирования (CAPM) позволяет получить адекватную оценку проекта, которая согласуется с выводами сравнительного анализа. В работе приведен анализ причин нередко кажущегося парадоксальным значительного несоответствия между значением NPV в технических отчетах горных компаний и их рыночной капитализацией.
Горные науки и технологии. 2025;10(3):306-316
pages 306-316 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».