Апатитские ученые научились предсказывать судьбу месторождения с помощью математических методов

Статья опубликована в журнале OreGeologyReviews. Возможно, у вас есть собственное месторождение. А значит, вы наверняка хотите знать, что там, под земной поверхностью. Возможно, вы даже «заглянули» в недра разведочными скважинами, но что они вам покажут кроме химического состава горных пород? Массово определять минеральный состав, а тем более, свойства минералов, выяснять их взаимоотношения – не так-то просто.

А добывать надо не абстрактные химические элементы, а конкретные минералы. Суть нового метода ученых Кольского научного центра заключается в нахождении корреляционных связей (шаг 4 на рисунке) между химическим составом пород и параметрами рудных минералов, которые требуются для правильной настройки технологии переработки руд и управления качеством минеральных концентратов – конечных продуктов горно-обогатительных фабрик.

Далее найденные корреляции применяются к массовому опробованию месторождения (шаги 5–8), объемы которого на 2-3 порядка больше, чем тонких минералогических исследований либо к опробованию рудопотока (шаги 9–11), чтобы получать минералого-технологическую информацию в режиме реального времени. Ядро предлагаемого подхода — нахождение связей между «дешевой/быстрой» и «дорогой/медленной» информацией. Современный уровень развития математической статистики и вычислительной техники позволяет находить эти связи с помощью продвинутых методов машинного обучения.

Для того, чтобы выяснить, какой метод лучше справится с этой задачей, ученые устроили соревнование между разными методами машинного обучения: искусственными нейронными сетями, мультивариативной адаптивной регрессией сплайн (МАРС), случайными лесами, а также множественной регрессией. Лучшим методом оказался МАРС.

С его помощью ученым удалось предсказать свойства рудных минералов Ковдорского бадделеит-магнетит-апатитового месторождения: содержание циркония, тантала, ниобия, скандия и гафния в бадделеите, титана, алюминия, марганца, магния, ванадия и железа в магнетите, стронция, фосфора и редкоземельных металлов в апатите, а также средний размер зерен этих минералов, вероятность наличия включений ильменита и шпинели в магнетите и срастания пирохлора с бадделеитом. Качество предсказания составило от 72 до 98 процентов.

Результаты этого соревнования определялись по совпадению предсказанных и реальных значений. Это совпадение детерменировано с помощью коэффициента корреляции. Соревнование заключалось в определении разницы между коэффициентами корреляций, полученных разными методами для разных переменных.

Перечисленные параметры необходимы для понимания качества концентрата, произведенного из руды и сложности обогащения. Например, технология производства стали на Череповецком металлургическом комбинате требует, чтобы содержание оксида магния в сырье (магнетитовом концентрате) было от 2 до 5 процентов. Если оно будет меньше, металлургам приходится добавить магний в шихту. Если больше, сталь получится низкого качества.

Апатитовый концентрат – сырье для производства удобрений – не должен содержать примеси пирохлора, который содержит радиоактивные элементы и тяжелые металлы. Бадделеит Ковдорского месторождения, помимо циркония, содержит в себе скандий и гафний, и если появится экономически оправданная возможность извлекать их, Россия станет мировым лидером на рынке этих металлов.

На основе этого подхода сейчас разрабатываются технологиитрехмерного минералого-технологического моделирования. Этот метод будет применен для разработки новых методов обогащения апатитовых руд в лаборатории, создаваемой Кольским научным центром в сотрудничестве с ПАО «ФосАгро». 

КНЦ РАН

94 статей

Кольский научный центр Российской академии наук (бывший Кольский филиал Академии наук СССР) имени С. М. Кирова, объединение научных учреждений РАН на Кольском полуострове.

Показать больше

Закладка

Скопировать ссылку

Email

Печать

Twitter

VK

Telegram