Геолого-экономическое моделирование сбалансированности использования и воспроизводства минерально-сырьевой базы рудных полезных ископаемых

• Автор: Алексеев, Ярослав Владимирович
• Шифр специальности: 25.00.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2015
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 150 с. : ил.

Оглавление

Введение
1. Геолого-экономические особенности моделирования сбалансированности минерально-сырьевой базы рудных полезных ископаемых
2. Методические приемы компьютерного моделирования сбалансированности
рудной сырьевой базы
2.1. Общие подходы
2.2. Система компьютерных алгоритмов вариативного моделирования
2.3. Компьютерная реализация алгоритмов вариативного моделирования
3. Многофакторные композитные геолого-экономические модели сбалансированности
3.1. Модели сопоставления показателей геохимического потенциала, интенсивности рудонакоплення, запасов, добычи
3.2. Модели сопоставления вещественно-стоимостных показателей добычи
3.3. Модели сопоставления показателей запасов и добычи рудных полезных ископаемых и топливно-энергетического сырья
3.4. Модели оценки сбалансированности по показателю обеспеченности добычи запасами
4. Пространственно-территориальные модели сбалансированности рудной сырьевой базы на примере стран БРИКС
4.1. Модели сбалансированности использования и воспроизводства рудных
сырьевых баз стран БРИКС
4.2. Модели вариативного прогноза развития МСБ ведущих рудных полезных ископаемых
Заключение
Список сокращений и условных обозначений
Список литературы
Введение
Актуальность работы. В теоретических и методологических работах ЦНИГРИ, выполненных под научным руководством профессора А.И.Кривцова, разработаны научные основы сбалансированности (равновесности, устойчивости) развития минерально-сырьевого комплекса в условиях глобализации рынка минерального сырья, как базовой основы обеспечения отечественной минерально-сырьевой безопасности.
В этих работах дано исчерпывающее обоснование понятия сбалансированности минерально-сырьевой базы и ее важнейших критериев — металлоемкости топливно-энергетического сырья (ТЭС) и энергоемкости твердого минерального сырья, а также создана система расчетных базовых минерально-сырьевых макроэкономических показателей, определяющих оптимальные темпы ее использования и воспроизводства.
Методология сбалансированности легла в основу разработки «Долгосрочной программы геологического изучения и воспроизводства минерально-сырьевой базы твердых полезных ископаемых России на период до 2020 г.», а также Федеральных стратегий в рамках Программ социально-экономического развития регионов до 2030 г. Однако, на тот период осталось в стороне исследование возможностей компьютерного геолого-экономического моделирования показателей (индикаторов [43]) данной проблематики. На современном этапе развития компьютерных технологий появилась возможность дальнейшего совершенствования методологии на основе многофакторных (композитных) имитационных вариативных моделей текущих показателей использования и воспроизводства (традиционных) и показателей геохимического потенциала континентальной коры (геохимические ресурсы), повышающих эффективность долгосрочного прогноза тенденций развития минерально-сырьевой базы твердых рудных полезных ископаемых (ТЛИ).
Таким образом, актуальность проведенного исследования определяется созданием системы компьютерного геолого-экономического анализа и моделирования баланса количественных характеристик показателей
использования и воспроизводства отечественной минерально-сырьевой базы важнейших для экономики ТЛИ в долгосрочной перспективе, учитывая глобальные минерально-сырьевые процессы в целом и место в них группы БРИКС (Бразилия, Россия, Индия, Китай, ЮАР).
Цель работы. Разработать компьютерную систему моделирования прогнозной сбалансированности обеспечения развития минерально-сырьевой базы ТПИ.
Для достижения этой цели решались следующие задачи:
1. Исследование соотношений геолого-экономических показателей сбалансированности рудной сырьевой базы с показателями геохимического потенциала континентальной коры.
2. Обоснование алгоритмов компьютерного геолого-экономического моделирования долгосрочного прогноза развития рудной сырьевой базы.
3. Разработка многофакторных геолого-экономических моделей устойчивости рудной сырьевой базы на основе соотношений металл- и энергофакторных показателей.
4. Разработка пространственно-территориальных моделей
сбалансированности и прогноза долгосрочного развития рудных сырьевых баз на примере сравнения стран БРИКС и мира.
Фактическая основа работы, методы исследования и личный вклад автора. Автором созданы новые и усовершенствованы ранее предложенные алгоритмы расчета макроэкономических показателей минерально-сырьевого обеспечения и целевого воспроизводства сырьевой базы. По этим расчетным алгоритмам выполнено компьютерное моделирование основных показателей сбалансированности использования и воспроизводства минерально-сырьевой базы ТПИ и проведена графическая визуализация полученных результатов с применением стандартных вычислительных комплексов и специализированных программных продуктов (MS Excel, Gretl, Corel Draw). Результаты обработки исследований верифицированы на основе общепринятых критериев математикостатистического анализа.

Таблица 3.1. Рейтинг 23 основных элементов по возрастанию номера в выборках
Химические элементы Показатели геохимического потенциала Показатели использования и воспроизводства МСБ
Кларк в континентальной коре Оценка потенциально извлекаемых масс в максиминералах Интенсивность накопления элементов в месторождениях (группы) Масса
запасов добычи
Аи 1 1 - 1
Н8 2 3 3
м 3 4 I 5
БЬ 4 2 - 6
Та 5 5 - 4
Мо 6 10 II 11
7 8 - 8
Ве 8 7 2
Бп 9 6 III 10
N6 10 11 7
Со 11 9 II 9
РЬ 12 12 I 13
Си 13 15 I 16
№ 14 14 I 12
Хп 15 13 II 14
Сг 16 16 IV 18
Ва 17 17 III 15
Р 18 19 20
Мп 19 18 II 19
Ті 20 20 IV 17
К 21 23 - 21
Ре 22 22 III 23
А1 23 21 - 22
Примечание: Полужирным шрифтом выделены совпадающие ранга.
Сопоставление рейтинговых оценок накопления 13 элементов в месторождениях (А§, Мо, Бп, Со, РЬ, Си, N1, Ъл, Сг, Ва, Мл, Ті, Бе) с рангами запасов и добычи в явной форме не обнаружило сходства. Поскольку у этих показателей (табл. 3.1) от Ag до Ре отмечен рост рангов, то для 13 из 23 химических элементов с соответствующими оценками АІ (І-ІУ) проведена повторная выборка. Новая последовательность элементов (рис. 3.1) сохранила принятое в главе 1 разделение по четырем группам АІ, их позиция дана в порядке