Этап. Подготовительный

В случае если интерполяция содержаний в блок блочной модели проводилась методом ординарного или простого кригинга, то для категоризации запасов необходимо провести расчёт нескольких атрибутов, показывающих качество полученной оценки для каждого блока (в том числе наличие смещенной оценки). В большинстве современных программных продуктов данные параметры рассчитываются автоматически.

Наиболее представительными из них являются следующие пять атрибутов:

1. Максимальное количество проб, использованных при интерполяции в блок.

В случае если интерполяция выполнялась на основе 1-3 проб, то оценка не может считаться надежной.

2. Дисперсия кригинга

Данный параметр связывает размер шага сети бурения, зону влияния вариограмм (ранг) и количество проб, участвующих в интерполяции, а также размер материнского блока и количество точек дискретизации. Значение дисперсии кригинга не зависит от содержания.

Значение дисперсии кригинга для надежной оценки должно быть близко 0.

3. Наклон линии регрессии

В случае наличия надежной кариограммы и выполнения условия стационарности возможен расчет параметра регрессии между истинным (неизвестным) и оцениваемым значением содержания в блоке. Формула расчета приведена ниже.

(1)

Zv – истинное содержание в блоке, Zv* - оцененное содержание в блоке

(2)

Где Var(Zv*) – дисперсия оценки в блоке

(3)

А С(xi,xj) – значение функции ковариации между пробой xi и xj, а веса кригинга, относящиеся к этим пробам соответственно λi и λj.

Значение наклона линии регрессии для надежной оценки должно стремиться к 1 (может быть немного выше 1, в случае положительного значения коэффициента Лагранжа). Параметр учитывает и характеризует взаимосвязь сети бурения, ранга вариограммы, размера блока, точек дискретизации и количества проб, участвующих в интерполяции.

Надежной и несмещенной оценкой могут считаться блоки со значением наклона линии регрессии более 0.85, значения 0.5-0.85 дают допустимую оценку, значения ниже говорят о наличии смещенной оценки.

4. Количество весов с отрицательным значением

В рамках интерполяции на границе поиска возможно появление весов кригинга с отрицательным значением. Их наличие говорит о выборе надежных параметров интерполяции, однако их количество в общей массе проб, участвующих в интерполяции не должно превосходить 5%. В случае если количество весов превышает указанное значение возникает риск получения ненадежного результата.

5. Вес среднего (простой кригинг)

Вес, относящийся к среднему, рассчитывается по формуле:

(4)

Где λsk – веса простого кригинга.

Чем ниже λm, тем надежнее считается оценка.

Все описанные атрибуты в современных программных продуктах рассчитываются автоматически.

В совокупности пять атрибутов интерполяции (количество проб, дисперсия кригинга, наклон линии регрессии, количество отрицательных весов, вес среднего) позволяют оценить надежность интерполяции и наличие несмещенной оценки в каждом частном случае.

Этап. Классификация

Также как и в существующей системе классификации запасов, категоризация запасов с использованием блочного моделирования проводится на основе характеристики сложности геологического объекта, учёта геологоразведочной сети бурения с дополнительным учётом требований по выдержанности зон минерализации и геостатистиких параметров. При проведении геостатистического анализа количественные характеристики параметров вариограмм (эффект самородка, силл и ранг) позволяют уменьшить субъективность в определении класса сложности месторождения. Однако, это возможно только при корректном построении вариограммы. В связи с использованием блочного моделирования качество интерполяции должно быть обязательно учтено при категоризации запасов. Ненадежная смещенная оценка по данным блочного моделирования не должны быть классифицирована по высокой категории.

Для обеспечения преемственности методики классификации рекомендуется дополнять существующую методику, составленную для каждого типа месторождения и элемента (таблица «Сведения о плотности сетей разведочных выработок, применявшихся в странах СНГ») дополнительной таблицей, которая позволяет оценить качество модели и соответственно вести классификацию при проведении подсчета запасов с использованием методики блочного моделирования и геостатистиского анализа. Учёт дополнительных требований по выдержанности зон минерализации и геостатистическим параметрам отражает переход от двухмерного анализа строения месторождения на трехмерное моделирование с использованием блочных моделей.

Список и характеристика дополнительных параметров по традиционным отечественным категориям изученности месторождения представлен в таблице 8.

При применении блочного моделирования, если категория запасов, оцененная на основе традиционных 2-х мерных методов подсчета запасов, не будет подтверждена характеристиками из таблицы 8, то данную категорию необходимо будет пересмотреть. Также возможно и обратные варианты: если в случае блочного моделирования дополнительные параметры из таблицы 8 показывают более высокую категорию запасов, тогда необходимо рассмотреть и обосновать такую возможность.

В случае если была построена надежная блочная модель месторождения, однако присутствует значимая погрешность по данным контроля качества аналитических работ, категория запасов должна быть понижена.

Ограничения:

Для корректного применения предложенной классификации необходимо иметь надежную основу для интерполяции: разделить объем на домены, иметь надежную вариограмму для каждого домены и подобрать корректные параметры интерполяции.

Таблица 8 – Параметры и категории изученности при блочном моделировании

Параметры	Категории изученности
	B	C1	C2
Геологическая изученность	Необходима	Основные аспекты определены	Требует дополнительных изучений
Качество опробования и аналитики	Необходимо	Необходимо	Требует уточнения
Наличие 3D выдержанных геологических доменов	Реализовано	Реализовано	Реализовано в 2D – частично 3D
3D выдержанность содержаний	Реализовано	Частично реализовано в 3D	Частично реализовано в 2D
Наличие надежных вариограмм	Реализовано	Реализовано	Не реализовано
Количество проб в интерполяции	Не менее 12 для всех блоков	Не менее 12 для 70% блоков	Не менее 12 для 30% блоков
Дисперсия кригинга	Стремиться к 0	Низкая	Высокая
Наклон линии регрессии	>0,85 для 70% блоков	0,5-0,85 для 60% блоков	<0,6
Вес, отнесенный к среднему – для простого кригинга	Близок к 0	Низкий	Высокий
% весов с отрицательным значением	<5%	0%	0%