Wykorzystanie rozkładów statystycznych miąższości pokładów do prognozy wielkości zasobów operatywnych węgla kamiennego

• Autorzy: Kopacz M.

Warianty tytułu

EN

The use of statistical distributions of coal seams thickness for forecasting the amount of operational coal reserves

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Niniejszy artykuł stanowi kontynuację rozważań autora nad badaniem wpływu czynników związanych z geologią i tektoniką złóż węgla, uwarunkowaniami technicznymi, produkcyjnymi, organizacyjnymi i ekonomicznymi na wartość górniczych projektów inwestycyjnych. W niniejszej publikacji skoncentrowano się w szczególności na badaniu właściwości rozkładów miąższości węgla w pokładach, w celu wskazania ich dominującej roli i wysokiej przydatności przy szacowaniu wielkości zasobów operatywnych. Tezy te zostały zweryfikowane pozytywnie dla dwóch odrębnych pokładów węgla. W pracach analitycznych dysponowano obszerną informacją pozyskaną z modelu geologicznego złóż Lubelskiego Zagłębia Węglowego, którym dysponuje Pracownia Pozyskiwania Surowców Mineralnych IGSMiE PAN. Z modelu wyekstrahowano dane określające przestrzenną zmienność miąższości i gęstości węgla dla wyselekcjonowanych pokładów złóż. Wygenerowane z modelu geologicznego zbiory danych traktuje się jako przedstawiające pewien stan wiedzy i będące jedynie interpretacją zawartej tam informacji geologicznej. W celu realizacji tez badawczych skonstruowano rozkłady teoretyczne i empiryczne miąższości węgla w pokładzie 391 obszaru „Puchaczów V” oraz w pokładzie 382 w obszarze „Ostrów”. Są to pokłady jeszcze niezagospodarowane. Wykazano, że przy wykorzystaniu odpowiednio dobranych rozkładów statystycznych można wiarygodnie przybliżać ilość zasobów operatywnych w określonych przedziałach miąższości. Punktem odniesienia dla weryfikacji jakości prognozy były zasoby operatywne ścian zlokalizowanych w analizowanych pokładach oszacowane przy pomocy odrębnych narzędzi informatycznych (narzędzia do harmonogramowania produkcji) i zgodne z danymi udostępnionymi w dokumentacjach tych pokładów. Opracowana metoda badawcza stanowi stosunkowo nieskomplikowaną alternatywę dla tradycyjnych metod geostatystycznych. Problem zmienności przestrzennej zasobów węgla w pokładach redukuje się zasadniczo do miąższości i może być rozpatrywany tak na poziomie pojedynczej ściany jak i pokładu, czy ostatecznie – całego złoża. Jakość prognozy wartości średniej wielkości zasobów była weryfikowana przy pomocy metody bootstrap nieparametrycznego. W metodzie tej analizuje się daną statystykę, próbkując wielokrotnie dane empiryczne (nie ma żadnych założeń wobec pierwotnego lub wymaganego rozkładu danej statystyki – np. rozkładu normalnego). Warunkiem krytycznym wykorzystania zaproponowanego podejścia jest posiadanie źródła wiarygodnej informacji geologicznej – np. modelu złoża, z którego można wygenerować reprezentatywne i liczne zbiory danych.

EN

This paper is a continuation of the author’s reflections on the study of the influence of factors related to the geology and tectonics of coal deposits as well as the influence of technical, productional, organizational and economic conditionings on the value of mining investment projects. The publication focuses in particular on the study of the properties of distributions of coal seams thickness, in order to indicate its dominant role and high usefulness in estimating the amount of operational reserves. These claims were positively verified for two separate coal seams. The analytical works were supported by the extensive information from the model of geological deposits of the Lublin Coal Basin, which is in possession of the Department of Mineral Resources Acquisition at the Mineral and Energy Economy Research Institute of the Polish Academy of Sciences (MEERI PAS). The records defining the spatial variability of thickness and density for selected coal seams were extracted from the model. In order to implement the research arguments, theoretical and empirical distributions of coal thickness in the seam 391 of the „Puchaczów V” mining area and the seam 382 in the “Ostrów” mining area were constructed. They are still undeveloped seams, available for future exploitation. It has been proven that by using appropriately selected statistical distributions, one can reliably approximate the amount of operational reserves in certain thick- ness intervals. The point of reference for verifying the quality of forecasts were the operational reserves of the longwalls located in the analyzed seams estimated using separate IT tools and consistent with the official data. The developed research method is an interesting and relatively uncomplicated alternative to traditional geostatistical methods, supporting the process of variability assessment and estimation of the amounts of the useful mineral. In the developed simulation method the problem of spatial variability of the density and the thickness of coal seams is reduced substantially to the thickness of coal, and may be considered at the level of a single longwall or seam or even definitively – the entire deposit. The quality of the average value forecast was verified using the nonparametric bootstrap technique. The bootstrap technique analyzes the given statistics, multiple times sampling the empirical data (there are no assumptions to the original or the required distribution of the statistics – eg. the normal distribution). The critical condition for the use of the proposed approach is to have a reliable source of geological information – eg. a model of the deposit, from which one can generate representative and numerous collections of data.

Słowa kluczowe

PL

górnictwo; symulacja; model geologiczny; miąższość pokładów węgla; gęstość przestrzenna; rozkłady statystyczne

EN

mining; simulation model; geological model; coal seams thickness; spatial density; statistical distributions

• Wydawca: Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
• Rocznik: 2016
• Tom: nr 92
• Strony: 57--73
• Opis fizyczny: Bibliogr. 19 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Kopacz M.

• Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN, Kraków

Bibliografia

• [1] Brzychczy, E. 2012. Metoda modelowania i optymalizacji robót eksploatacyjnych w wielozakładowym przedsiębiorstwie górniczym. Kraków: Wydawnictwa AGH. Seria Rozprawy i Monografie nr 245.
• [2] Budryk, W. 1952. Eksploatacja złóż: Cz. 2: Podziemna eksploatacja złóż. Warszawa: PWT.
• [3] Dyczko 2012 – Dyczko, A., Galica, D., Sypniowski, S. i Szot, M. 2012. Planowanie i harmonogramowanie produkcji górniczej w LW „Bogdanka” SA. Wiadomości Górnicze 2013, R. 64, nr 7–8, s. 422–426.
• [4] Gabzdyl, W. 1998. Geologia węgla. Skrypt uczelniany Politechniki Śląskiej, Gliwice: Wyd. PŚ.
• [5] Górecka, M. 1981. Analiza dokładności rozpoznania złóż węgla kamiennego w wybranym rejonie GZW. Przegląd Geologiczny R. 29, nr 4, s. 162–165.
• [6] Kicki, J. i Dyczko, A. 2012. Planowanie produkcji górniczej z wykorzystaniem rozwiązań IT. Wiadomości Górnicze 2012, R. 63, nr 7–8, s. 386–397.
• [7] Kicki, J. i Sobczyk, E.J. 2003. Kompleksowy system sterowania jakością węgla i opłacalnością produkcji w długoterminowej strategii działania kopalni węgla kamiennego „Piast” . Kraków: Wyd. IGSMiE PAN.
• [8] Kokesz, Z. 2006. Geostatystyczna charakterystyka pokładów węgla w Górnośląskim Zagłębiu Węglowym. Górnictwo Odkrywkowe R. 48, nr 1–2, s. 66–75.
• [9] Kokesz, Z. 2015. Aneks A: Analiza zmienności miąższości pokładów węgla w LZW do Raportu Cz.T.B 1.3.3. Opracowanie wymagań odnośnie gospodarki złożem przy podziemnym zgazowaniu węgli oraz przeanalizowanie i typowanie bazy surowcowej do PZW, Kraków 2015. Praca niepublikowana.
• [10] Kopacz, M. 2016. Ocena wpływu miąższości, gęstości przestrzennej oraz przerostów węgla w pokładzie na wartość górniczych projektów inwestycyjnych w metodzie symulacyjnej. Przegląd Górniczy 5 (w druku).
• [11] Magda i in. – Magda, R., Woźny, T., Kowalczyk, B., Głodzik, S. i Gryglik, D. 2002. Racjonalizacja modelu i wielkości kopalń węgla kamiennego w warunkach gospodarczych początku XXI wieku, Kraków: Wyd. AGH.
• [12] Mucha 2007 – Mucha, J., Nieć, M., Wasilewska, M., Sobczyk, E.J. i Saługa, P. 2007. Dokładność szacowania zasobów węgla kamiennego jako element oceny ryzyka inwestycyjnego. Kraków: Wydawnictwo Akademii Górniczo-Hutniczej in. Stanisława Staszica w Krakowie.
• [13] Naworyta, W. 2015. Zastosowanie symulacji geostatystycznej w procesie analizy złoża pod kątem jego eksploatacji – przypadek złoża antropogenicznego. Górnictwo Odkrywkowe R. 56, nr 2, s. 103–109.
• [14] Nieć, M. 1981. Zużycie zasobów węgla kamiennego w Polsce. Przegląd Geologiczny R. 29, nr 4, s.157–161.
• [15] Nieć, M. 1990. Geologia kopalniana. Warszawa: Wydawnictwa Geologiczne.
• [16] Nieć, M. 2007. Zasoby węgla kamiennego i ich dokumentowanie. Fakty, mity, niedorzeczności. Prace Naukowe GIG, nr III Górnictwo i Środowisko, s. 55–70.
• [17] Piechota, S. 2008. Technika podziemnej eksploatacji złóż i likwidacji kopalń. Kraków: Wydawnictwa Naukowe Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica w Krakowie.
• [18] Probierz, K. red. i in.: Monitoring jakości węgla kamiennego od złoża poprzez procesy eksploatacji i przeróbki do produktu handlowego. Gliwice: Wydawnictwo PŚ.
• [19] Sobczyk, M. 2006. Statystyka aspekty praktyczne i teoretyczne. Lublin: Wydawnictwo UMCS.

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.