ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОГНИТИВНОЙ ГРАФИКИ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ТЕХ-НОЛОГИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ РУД МЕСТОРОЖДЕНИЙ ТВЕРДЫХ ПО-ЛЕЗНЫХ ИСКОПАЕМЫХ В ПЕРИОД ИХ ГЕОЛОГИЧЕСКОГО ИЗУЧЕНИЯ

Возникающие перед исследователем технологические задачи, связанные с перера-боткой упорных руд, требуют по¬иска и освоения новых средств и способов мышления. Новые проблемные ситуации на сложных минерально-сырьевых объектах прак¬тически не поддаются разрешению существующими методами. Необходима интеграция индустриальных и информационных технологий. В настоящее время компьютерная графика (КГ) одно из наиболее бурно развивающихся направлений новых информационных технологий. Так, в научных исследованиях, в том числе и в фундаментальных, характерный для начального этапа акцент с иллюстра-тивной функции КГ (визуальное оформление того, что уже известно) все более смещается в сторону использования средств компьютерной когнитивной графики (ККГ) [1]. Функция ККГ состоит в том, чтобы с помощью некоего графического изображения – когнитивного образа получить новое знание или по крайней мере способствовать интеллектуальному процессу логического получения этого знания. В данном исследовании когнитивные образы использованы для графического представления распределения ценных компонентов в недрах месторождения, характеризующего состояние минерально-сырьевых объектов. Цель исследования - оптимизация цикла технологического оценки руд на всех стадиях геологического изучения месторождений твердых полезных ископаемых на ос-нове системного анализа данных геологического опробования с использованием ККГ (без отбора крупнообъемных технологических проб). Разработан новый научно-методический подход, способствующий оптимизации всего цикла изучения недр, направленный на повышение эффективности их освоения и включающий следующую последовательность операций: обработка данных геологиче-ского опробования методом построения ККГ по основным компонентам; сравнение ККГ исследуемого объекта с ККГ объектов с известными качественно-количественными и морфометрическими характеристиками минеральных комплексов. В случае выявления неравномерного характера изменчивости оруденения могут быть приняты решения об увеличении массы проб для технологических исследований, включении в исследовательский цикл гравитационного концентрирования (для золоторудных месторождений). Сравнение ККГ по основным компонентам исследуемого объекта и анализ уровня их со-держаний позволяет оценить целесообразность применения крупнокускового обогаще-ния, определить наличие на месторождении технологических типов и технологических сортов руд. Некоторые примеры использования когнитивной графики для оптимизации тех-нологической оценки руд показаны далее. Вариация массовой доли золота в недрах золоторудного месторождения, показы-вающая частоту выделения золота и среднюю величину его содержания, представлена в виде гистограммы (рис. 1), на оси абсцисс которой приведено общее количество геоло-гических проб, на оси ординат – содержание золота в геологических пробах керна. Как видно из гистограммы, максимальное содержание золота достигает 44 г/т. Графическая интерпретация параметров оруденения отражает крайне неравномерный характер измен-чивости, что косвенно указывает на присутствие в руде крупного золота и необходимость проведения исследований на технологической пробе руды большей массы, чем для руд с мелким золотом [2]. После анализа полученной информации проведены исследования по обогащению пробы золотокварцевой руды массой 50 кг гравитационными методами. Крупное золото в концентрате обнаружено не было, максимальная крупность визуализированных частиц - 70 мкм. На основе сравнения ККГ исследуемого объекта (рис. 1) с ККГ золоторудно-го объекта той же формации (рис. 2), в котором присутствует крупное золото принято решение включить операцию гравитации перед флотационным обогащением на стадии укрупненно-лабораторных испытаний. В ходе укрупненно-лабораторных испытаний этой же руды на пробе массой 500 кг в «золотой головке» гравитационного концентрата были обнаружены частицы зо-лота крупностью от 0,02 до 3 мм (рис. 3), что позволило рекомендовать гравитационно-флотационную схему для обогащения руды с низким содержанием, обусловленным редко встречающимся крупным золотом.. При наличии в базе данных геологического опробования информации о содержа-нии попутных (в том числе и вредных) компонентов, целесообразно построить соответ-ствующие гистограммы, например, иллюстрирующие характер распределения золота и мышьяка в недрах золото-сульфидного месторождения (рис. 4). Анализ когнитивной графики позволил в данном случае сделать вывод об отсутствии взаимосвязи содержаний золота и мышьяка, что определило бесперспективность использования рентгенорадио-метрической сепарации для крупнокускового обогащения.

Подробнее в журнале «Золотодобывающая промышленность» №5(89) октябрь 2018 г.