Применение геостатистических методов для трехмерного моделирования месторождений ленточных глин

Геоинформационные системы
УДК: 
553.611.2
DOI: 
10.22389/0016-7126-2026-1030-4-56-64
1 Киндеев А.Л.
2 Якушев А.А.
3 Воробей М.В.
Год: 
2026
№: 
4
1030
Страницы: 
56-64

Белорусский государственный университет

1, 
2, 
3, 
Аннотация:
В статье представлена пространственная модель распределения глин, построенная с использованием метода эмпирического байесовского кригинга. Данный метод позволяет учитывать пространственную корреляцию, снижать неопределенность интерполяции и автоматически подбирать параметры вариограмм. Анализ показал, что наилучшие результаты дает экспоненциальная вариограмма, обеспечивающая минимальные значения среднеквадратической ошибки и наилучшее согласование прогноза с фактическими данными. Кросс-валидация подтвердила достоверность модели и ее устойчивость к вариабельности исходной информации. Построенная трехмерная модель позволила визуализировать распределение глин и выделить основные зоны промышленной ценности. Установлено, что около 70 % залежей сосредоточено в центральной части месторождения на глубине 8,5–22,5 м. Северо-восточный участок признан перспективным для дальнейшей разработки (доля пласта глин превышает 75 %); северо-западный и юго-восточный участки малоперспективны из-за низкого содержания глинистых фракций. Результаты исследования демонстрируют эффективность применения эмпирического байесовского кригинга для повышения точности оценки запасов и планирования горных работ. Предложенная методика может быть адаптирована к другим видам твердых полезных ископаемых

Список литературы: 
1.   Будрик В. Г., Гуськов О. И., Ежов А. И., Кушнарёв П. П., Маркевич В. Ю. Применение методов геостатистики и горно-геологических информационных технологий при госэкспертизе запасов рудных месторождений: проблемы и решения // Недропользование XXI век. – 2010. – № 1. – С. 37–43.
2.   Вистелиус А. Б. Основы математической геологии – М.: Наука, – 1980. – 389 c.
3.   Вистелиус А. Б. Теоретические предпосылки стохастических моделей и их проверка в конкретных геологических условиях // Математические методы в геологии. – М.: Наука, – 1968. – С. 7–14.
4.   Капутин Ю. Е., Ежов А. И., Хенли С. Геостатистика в горно-геологической практике – М.: – 1995. – 186 c.
5.   Киндеев А. Л., Клебанович Н. В. Методика учета почвенно-агрохимического потенциала для оптимизации структуры землепользования Воложинского района Республики Беларусь // Вестник Московского университета. Сер. 17. Почвоведение. – 2024. – Т. 79. – № 2. – С. 63–72. DOI: 10.55959/MSU0137-0944-17-2024-79-2-63-72.
6.   Присяжнюк О. Н. Применение методов геостатистики при построении трехмерной модели пласта БС Западно-Усть-Балыкского нефтяного месторождения (ХМАО) // Проблемы геологии и освоения недр: труды XIX Международного симпозиума им. акад. М. А. Усова студентов и молодых ученых. – Томск: Изд-во Томского политехнического университета, – 2015. – Т. 1. – С. 278–280.
7.   Bomeni I. Y., Kenmoe M. R., Nzeugang A. N., Pirard E., Wouatong A. S. L., Fagel N. (2022) Application of geostatistical methods to estimate the mineral contents in the alluvial clay deposit, Monoum plain, West Cameroon // Arabian Journal of Geosciences. 15, 24, DOI: 10.1007/s12517-022-11064-8.
8.   Jiménez-Espinosa R., Chica-Olmo M. (1999) Application of geostatistics to identify gold-rich areas in the Finisterre-Fervenza region, NW Spain // Applied Geochemistry. 14, 1, pp. 133–145.
9.   Krige D. G. (1951) A statistical approach to some basic mine valuation problems on the Witwatersrand // Journal of the Chemical, Metallurgical and Mining Society of South Africa. 51 (b), pp. 119–139.
10.   Lacherade L., Marache A., Denis A., Halfon I., Closset L., Rohmer J., Quesnel F. (2023) Geostatistical modelling of geotechnical properties in the context of a tunneling project: Application to the Grand Paris Express project (France). Expanding Underground – Knowledge and Passion to Make a Positive Impact on the World CRC Press, pp. 301–309. DOI: 10.1201/9781003348030-37.
11.   Lindagato P., Li. Y., Yang G., Fenghao D., Wang Z. (2018) Application of geostatistical analyst methods in discovering concealed gold and pathfinder elements as geochemical anomalies related to ore mineralization // Geologos. 24, 2, pp. 95–109. DOI: 10.2478/logos-2018-0010.
12.   Matheron G. (1973) The intrinsic random functions and their applications // Advances in Applied Probability. 5, pp. 439–468.
13.   Matheron G. (1978) The intrinsic random functions and their applications Centre of Geostatistics, Fontainebleau, 175 p.
14.   Matheron G. (1971) The theory of regionalized variables and its applications Centre of Geostatistics, Fontainebleau, 212 p.
15.   Olea R. A. (2018) A practical primer on geostatistics. US Geological Survey, 2018. Report No. 2009-1103 DOI: 10.3133/ofr20091103.
16.   Pilz J., Spöck G. (2008) Why do we need and how should we implement Bayesian kriging methods // Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. 22, pp. 621–632.
17.   Reis A. P., Sousa A. J., Fonseca E. C. (2003) Application of geostatistical methods in gold geochemical anomalies identification (Montemor-O-Novo, Portugal) // Journal of Geochemical Exploration. 77, 1, pp. 45–63.
Образец цитирования:
Киндеев А.Л., 
Якушев А.А., 
Воробей М.В., 
Применение геостатистических методов для трехмерного моделирования месторождений ленточных глин // Геодезия и картография. – 2026. – № 4. – С. 56-64. DOI: 10.22389/0016-7126-2026-1030-4-56-64
СТАТЬЯ
Поступила в редакцию: 22.09.2025
Принята к публикации: 13.04.2026
Опубликована: 20.05.2026

Содержание номера

2026 апрель DOI:
10.22389/0016-7126-2026-1030-4