Modeling and Prediction of Iron Ore Quality Indicators

Peremetchyk, Andrii; Pysmennyi, Serhii; Shvaher, Nataliia; Fedorenko, Serhii; Podoynitsyna, Tatyana

doi:10.29227/IM-2023-01-15

Artykuł - szczegóły

Tytuł artykułu

Modeling and Prediction of Iron Ore Quality Indicators

Autorzy

Peremetchyk Andrii , Pysmennyi Serhii , Shvaher Nataliia , Fedorenko Serhii , Podoynitsyna Tatyana

Treść / Zawartość

Pełne teksty:

Pobierz

Identyfikatory

DOI

10.29227/IM-2023-01-15

Warianty tytułu

Modelowanie i predykcja wskaźników jakości rudy żelaza

Języki publikacji

Abstrakty

The paper proposes solution of the topical scientific problem that consists in developing a geometrical method of predicting quality indicators of iron ore deposits, applying a mathematical model of a multidimensional random geochemical field which is realized on the basis of self-organizing prediction methods. The authors develop a multidimensional heuristic prediction algorithm that uses a polynomial of arbitrary power and enables description of any functional dependency. It is demonstrated that a system of equations of a multidimensional random geochemical field should be used to mathematically describe elements of the rock massif. The graphoanalytical model of the deposit is built using geostatistical methods. It is determined that at Kryvbas deposits the kriging method is the most suitable for assessing and improving reliability of the input geological data since detailed geological exploration is carried out by means of an irregular grid of boreholes. An important aspect of geometrization of iron ore deposits is geometrical prediction of their quality indicators for solving tasks of long-term and current planning in order to provide the most efficient performance of the mining enterprise to improve rationalization of deposit development.

W artykule zaproponowano rozwiązanie aktualnego problemu naukowego polegającego na opracowaniu geometrycznej metody prognozowania wskaźników jakości złóż rud żelaza, z zastosowaniem modelu matematycznego wielowymiarowego losowego pola geochemicznego, realizowanego z wykorzystaniem samoorganizujących metod predykcyjnych. Autorzy opracowują wielowymiarowy algorytm predykcji heurystycznej, wykorzystujący wielomian o dowolnej potędze i umożliwiający opis dowolnej zależności funkcjonalnej. Wykazano, że do matematycznego opisu elementów masywu skalnego należy zastosować układ równań wielowymiarowego losowego pola geochemicznego. Model grafoanalityczny złoża jest budowany metodami geostatystycznymi. Stwierdzono, że w przypadku złóż Kryvbas metoda krigingu jest najbardziej odpowiednia do oceny i poprawy wiarygodności wejściowych danych geologicznych, ponieważ szczegółowe badania geologiczne prowadzone są za pomocą nieregularnej siatki otworów wiertniczych. Ważnym aspektem geometryzacji złóż rud żelaza jest geometryczne przewidywanie ich wskaźników jakościowych dla rozwiązywania zadań planowania długoterminowego i bieżącego w celu zapewnienia jak najbardziej efektywnego funkcjonowania przedsiębiorstwa górniczego dla poprawy racjonalizacji zagospodarowania złoża.

Słowa kluczowe

geometrization mining geometrical methods of prediction geostatistical methods kriging heuristic algorithms of prediction multidimensional random geochemical field

geometryzacja górnicze metody predykcji geometrycznej metody geostatystyczne kriging wielowymiarowe losowe pole geochemiczne heurystyczne algorytmy predykcji

Wydawca

Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin

Czasopismo

Inżynieria Mineralna

Rocznik

2023

Tom

no. 1

Strony

119--128

Opis fizyczny

Bibliogr. 37 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Peremetchyk Andrii

a.v.peremetchyk@gmail.com

Kryvyi Rih National University, Ukraine

https://orcid.org/0000-0001-6274-146X

autor

Pysmennyi Serhii

Kryvyi Rih National University, Ukraine

https://orcid.org/0000-0001-5384-6972

autor

Shvaher Nataliia

Kryvyi Rih National University, Ukraine

https://orcid.org/0000-0002-9986-8605

autor

Fedorenko Serhii

Kryvyi Rih National University, Ukraine

https://orcid.org/0000-0001-5753-9603

autor

Podoynitsyna Tatyana

Kryvyi Rih National University, Ukraine

https://orcid.org/0009-0000-9905-8912

Bibliografia

1. Stupnik, M., Kalinichenko, V. (2013). Magnetite quartzite mining is the future of Kryvyi Rig iron ore basin. Annual Scientific-Technical Colletion - Mining of Mineral Deposits 2013, 49–52.
2. Stupnik, N., Kalinichenko, V., Pismennij, S. & Kalinichenko, Е. (2015). Features of underlying levels opening at “ArsellorMittal Kryvyic Rih” underground mine. New Developments in Mining Engineering 2015: Theoretical and Practical Solutions of Mineral Resources Mining, 39–44.
3. Stupnik, N.I., Fedko, M.B., Kolosov, V.A., & Pismennyy S.V. (2014). Development of recommendations for choosing excavation support types and junctions for uranium mines of state-owned enterprise skhidhzk. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (5), 21–25.
4. Stupnik, M., Kalinichenko, V., Fedko, M., Pysmennyi, S., Kalinichenko, O., & Pochtarev, A. (2022). Methodology enhancement for determining parameters of room systems when mining uranium ore in the SE “SkhidGZK” underground mines, Ukraine. Mining of Mineral Deposits, 16(2). 33–41. https://doi.org/10.33271/mining16.02.033
5. Stupnik, N.I., Kalinichenko, V.A., Fedko, M.B. & Mirchenko, Ye.G. (2013). Prospects of application of TNT-free explosives in ore deposites developed by uderground mining. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 1, 44–48.
6. Kalinichenko, O., Fedko, M., Kushnerov, I. & Hryshchenko, M. (2019). Muck drawing by inclined two-dimensional flow. E3S Web of Conferences, 123, 01015.
7. Stupnik, M.I., Kalinichenko, O.V. & Kalinichenko, V.O. (2012). Technical and economic study of self-propelled machinery application expediency in mines of krivorozhsky bassin. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 5, 39–42.
8. Stupnik, N.I., Fedko, M.B., Pismennyi, S.V. & Kolosov, V.A. (2014). Development of recommendations for choosing excavation support types and junctions for uranium mines of state-owned enterprise skhidhzk. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 5, 21–25.
9. Stupnik, M., Kalinichenko, O., Kalinichenko, V., Pysmennyi, S. & Morhun, O. (2018). Choice and substantiation of stable crown shapes in deep-level iron ore mining. Mining of Mineral Deposits, 12(4), 56–62. https://doi. org/10.15407/mining12.04.056
10. Stupnik, N., Kalinichenko, V. (2012). Parameters of shear zone and methods of their conditions control at underground mining of steep-dipping iron ore deposits in Kryvyi Rig basin. Geomechanical Processes During Underground Mining - Proceedings of the School of Underground Mining, 15–17.
11. Bazaluk, O., Petlovanyi, M., Lozynskyi, V., Zubko, S., Sai, K., & Saik, P. (2021). Sustainable Underground Iron Ore Mining in Ukraine with Backfilling Worked-Out Area. Sustainability, 13(2), 834. https://doi.org/10.3390/ su13020834
12. Panayotov, V., Panayotova, M., & Chukharev, S. (2020). Recent studies on germanium-nanomaterials for LIBs anodes. In E3S Web of Conferences (Vol. 166, p. 06012). EDP Sciences. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202016606012
13. Lozynskyi, V., Medianyk, V., Saik, P., Rysbekov, K., & Demydov, M. (2020). Multivariance solutions for designing new levels of coal mines. Rudarsko Geolosko Naftni Zbornik, 35(2), 23-32. https://doi.org/10.17794/rgn.2020.2.3
14. Sobczyk, E., Kicki, J., Sobczyk, W. & Szuwarzyński, M. (2017). Support of mining investment choice decisions with the use of multi-criteria method. Resources Policy, 51. 94-99. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2016.11.012
15. Sobczyk, E.J., Galica, D., Kopacz, M. & Sobczyk, W. (2022). Selecting the optimal exploitation option using a digital deposit model and the AHP. Resources Policy, 78, 102952. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2022.102952
16. Sobczyk,W. (2015). Sustainable development of middle east region. Problems of Sustainable Development, 10 (2), 51–62. https://ssrn.com/abstract=2660718
17. Radwanek-Bąk, B., Sobczyk, W. & Sobczyk E. (2020). Support for multiple criteria decisions for mineral deposits valorization and protection. Resources Policy, 68. 101795. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2020.101795
18. Sobczyk, W., Sobczyk, E.J. (2021). Varying the energy mix in the eu-28 and in Poland as a step towards sustainable development. Energies, 14 (5), 1502. https://doi.org/10.3390/en14051502
19. Petlovanyi, M., Lozynskyi, V., Zubko, S., Saik, P., & Sai, K. (2019). The infuence of geology and ore deposit occurrence conditions on dilution indicators of extracted reserves. Rudarsko Geolosko Naftni Zbornik, 34(1), 83-91. https://doi.org/10.17794/rgn.2019.1.8
20. Stupnik, N.I., Kalinichenko, V.A., Fedko, M.B. & Mirchenko, Ye.G. (2013). Influence of rock massif stress-strain state on uranium ore breaking technology. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 2, 11–16.
21. Kalinichenko, V., Dolgikh, O. & Dolgikh, L. (2019). Digital survey in studying open pit wall deformations. E3S Web of Conferences, 123, 01047.
22. Stupnik, M.I., Kalinichenko, V.O., Fedko, M.B. & Kalinichenko, O.V. (2018). Investigation into crown stability at underground leaching of uranium ores. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 6, 20–25.
23. Sakhno, S., Yanova, L., Pischikova, O., & Chukharev, S. (2020). Study of the influence of properties of dusty ferromagnetic additives on the increase of cement activity. In E3S Web of Conferences (Vol. 166, p. 06012). EDP Sciences. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202016606002
24. Stupnik, M.I., Kalinichenko, O.V. & Kalinichenko, V.O. (2012). Economic evaluation of risks of possible geomechanical violations of original ground in the fields of mines of Kryvyi rih basin. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 6, 126–130.
25. Bazaluk, O., Petlovanyi, M., Zubko, S., Lozynskyi, V., & Sai, K. (2021). Instability Assessment of Hanging Wall Rocks during Underground Mining of Iron Ores. Minerals, 11(8), 858. https://doi.org10.3390/min11080858
26. Bazaluk, O., Rysbekov, K., Nurpeisova, M., Lozynskyi, V., Kyrgizbayeva, G., & Turumbetov, T. (2022). Integrated monitoring for the rock mass state during large-scale subsoil development. Frontiers in Environmental Science, (10), 852591. https://doi.org/10.3389/fenvs.2022.852591
27. Ciepiela, M., Sobczyk, W. (2021). A Study of PM 10, PM 2.5 Concentrations in the Atmospheric Air in Krakow, Poland. Inzynieria Mineralna, 1 (1), 129-135. https://doi.org/10.29227/IM-2021-01-17
28. Sobczyk, W., Kowalska, A. & Sobczyk, E.J. (2020). Analysis of the Causes of Conflict between the Miners and Naturalists. Inzynieria Mineralna 1 (1), 119–124. https://doi.org/10.29227/IM-2020-01-19
29. Sobczyk, W., Perny, K.C.I. & Sobczyk, E.J. (2021). Assessing the Real Risk of Mining Industry Environmental Impact. Case Study. Inzynieria Mineralna, 1 (1), 33–41. https://doi.org/10.29227/IM-2021-01-05
30. Stupnik, M., Kalinichenko, V., Fedko, M., Kalinichenko, O., Pukhalskyi, V. & Kryvokhin, B. (2019). Investigation of the dust formation process when hoisting the uranium ores with a bucket. Mining of Mineral Deposits, 13(3), 96–103. https://doi.org/10.33271/mining13.03.096
31. Matheron, G. (1963). Principles of Geostatistics. Economic Geology, 58(8), 1246-1266. http://dx.doi.org/10.2113/ gsecongeo.58.8
32. David, M. (1980). Geostatisticheskiye metody pri otsenke zapasov rud. Advanced Geostatistics in the Mining Industry. Leningrad: Nedra
33. Huang, S. & Huaming, A. (2016). Application of geostatistics in the estimation of Sujishan graphite deposits, Mongolia Stavebn´ı obzor - Civil Engineering Journal, 27, 487-499. https://doi.org/10.14311/CEJ.2018.04.0039
34. Ivahnenko, A.G. (1982). Induktivnyj metod samoorganizacii modelej slozhnyh sistem. Kiev: Naukova dumka.
35. Muravina, O.M., Ponomarenko, I.A. (2016). Programmnaya realizatsiya metoda gruppovogo ucheta argumentov pri funktsional'nom modelirovanii geologo-geofizicheskikh dannykh. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta. Ser. Geologiya, 2, 107-110. http://www.vestnik.vsu.ru/pdf/heologia/2016/02/2016-02-15.pdf
36. Pysmennyi, S., Peremetchyk, A., Chukharev, S., Fedorenko, S., Anastasov, D., & Tomiczek, K. (2022). The mining and geometrical methodology for estimating of mineral deposits. Paper presented at the IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1049(1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/1049/1/012029
37. Peremetchyk, A., Kulikovska, O., Shvaher, N., Chukharev, S., Fedorenko, S., Moraru, R., & Panayotov, V. (2022). Predictive geometrization of grade indices of an iron-ore deposit. Mining of Mineral Deposits, 16(3), 67-77. https:// doi.org/10.33271/mining16.03.067

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu „Społeczna odpowiedzialność nauki” - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023)

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.baztech-f2ef7ee1-7dd7-41c5-af71-b9ab07d5c1d8