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一种煤矿伴生矿产勘查系统及勘查方法

摘要

本发明公开了一种煤矿伴生矿产勘查系统及勘查方法,所述系统包括:煤矿矿床参数统计模块用于统计计量目标煤矿的总体积;伴生矿种类预测模块与煤矿矿床参数统计模块连接,用于预测目标煤矿内部的伴生矿的种类类别和种类数量;伴生矿产开采风险预估模块连接至煤矿矿床参数统计模块,用于在伴生矿矿产勘查过程中实时监控预估风险;伴生矿产储存量计算模块用于计量伴生矿的总量占比,伴生矿产储存量计算模块和伴生矿产开采风险预估模块连接至伴生矿矿产开采价值预估模块,伴生矿矿产开采价值预估模块用于进行伴生矿矿产的开采价值预估,判断开采必要性。本发明可针对性的对目标伴生矿进行勘查,方法简单,勘查效率高。

著录项

  • 公开/公告号CN112836863A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-05-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 河北工程大学;

    申请/专利号CN202110061426.8

  • 申请日2021-01-18

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q10/06(20120101);

  • 代理机构11350 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人李兴林

  • 地址 056038 河北省邯郸市经济技术开发区太极路19号

  • 入库时间 2023-06-19 11:05:16

说明书

技术领域

本发明涉及矿床开采技术领域,特别是涉及一种煤矿伴生矿产勘查系统及勘查方法。

背景技术

煤炭是地球上蕴藏最为丰富的燃料资源,长期以来一直占据着世界一次能源生产和消费领域的重要位置。在我国发电能源中煤炭用量占76%,在工业燃料中煤炭占75%,在民用商品能源和化工原料中煤炭各占80%和60%。世界经济发展对其强烈的依赖性,促使人们对煤炭的开发向大规模机械化、高强度集中生产方向发展。

目前,许多国家在煤炭的综合利用方面都已投入相当的人力、物力和财力。随着科学技术的进步和现代工业的迅速发展,非金属矿产资源在国民经济建设中的作用和地位日益重要,而且矿物加工的深度和精度也日新月异,因此开发利用煤系中的伴生非金属矿产资源显得尤为重要。

发明内容

本发明的目的是提供一种煤矿伴生矿产勘查系统及勘查方法,可针对性的对目标伴生矿进行勘查,方法简单,勘查效率高。

为实现上述目的,本发明提供了如下方案:

一种煤矿伴生矿产勘查系统,该系统包括:煤矿矿床参数统计模块、伴生矿种类预测模块、伴生矿产开采风险预估模块、伴生矿产储存量计算模块和伴生矿矿产开采价值预估模块;所述煤矿矿床参数统计模块用于统计计量目标煤矿的总体积;所述伴生矿种类预测模块与煤矿矿床参数统计模块连接,用于预测目标煤矿内部的伴生矿的种类类别和种类数量;所述伴生矿产开采风险预估模块连接至煤矿矿床参数统计模块,用于在伴生矿矿产勘查过程中实时监控预估风险;所述伴生矿产储存量计算模块用于计量伴生矿的总量占比,所述伴生矿产储存量计算模块和伴生矿产开采风险预估模块连接至伴生矿矿产开采价值预估模块,所述伴生矿矿产开采价值预估模块用于进行伴生矿矿产的开采价值预估,判断开采必要性。

进一步的,所述系统还包括伴生矿矿产勘查方案模块,所述伴生矿矿产勘查方案模块与伴生矿种类预测模块连接,用于生成伴生矿矿产的勘查方案。

进一步的,所述伴生矿矿产勘查方案模块根据伴生矿种类预测模块中预测所得到的预测最大可能性的伴生矿产,给出该伴生矿产的勘查方案,勘查方案包括钻孔设备、提取设备、分选设备的选型。

进一步的,所述煤矿矿床参数统计模块还用于统计煤矿矿场的面积、容重、煤层厚度,并计量统计目标煤矿的储量总值为Q=S*M*D,其中,S为面积,M为容重,D为煤层厚度。

进一步的,所述伴生矿种类预测模块用于根据目标煤矿周边土质的取样进行成分分析,分析可能存在的伴生矿产,预测筛选出量最大的伴生矿产。

进一步的,所述伴生矿产储存量计算模块还用于设置勘探线,通过勘探线与煤层交界的点计量交界点距离,进而计量每个交界点之间的剖面面积,计量伴生矿产储存量。

本发明还提供了一种煤矿伴生矿产勘查方法,应用于上述的煤矿伴生矿产勘查系统,包括以下步骤:

S1,统计煤矿矿场的面积、容重、煤层厚度,计量统计处目标煤矿储量总值为Q=S*M*D,其中S为面积,M为容重,D为煤层厚度;

S2,对目标煤矿矿床附近土质进行取样检测,分析元素种类和含量;

S3,根据上述元素含量分析结果进行伴生矿矿产种类预测;

S4,对目标煤矿进行目标区域煤矿样本采集,样本采集后进行粉碎,通过重介质分选,得到目标伴生矿矿料;

S5,计算伴生矿总储存量Q

S6,分析开采价值,在d≥5%时,可进行开采。

进一步的,所述步骤S2中,对目标煤矿矿床附近土质进行取样检测,具体包括:

取样深度为煤矿开采深度1/2、1/3、4/5。

进一步的,所述步骤S5中,计算伴生矿总储存量Q

首先将目标煤矿开采深度1/2处,进行剖面区域分割,剖面区域进行编号S1...Sn,对剖面区域内部的纵深度为h1的面上进行粉碎,提取伴生矿,计量该面中伴生矿量为Q

占比值d为:

其中,Si为剖面区域i的面积,h1为剖面纵深深度,Q为目标煤矿储量总值。

根据本发明提供的具体实施例,本发明公开了以下技术效果:本发明提供的煤矿伴生矿产勘查系统及勘查方法,通过煤矿矿床参数统计模块统计计量目标煤矿的总体积,通过伴生矿种类预测模块预测目标煤矿内部的伴生矿的种类类别和种类数量,通过伴生矿产开采风险预估模块监控预估风险,伴生矿产储存量计算模块计量伴生矿的总量占比,伴生矿矿产开采价值预估模块进行伴生矿矿产的开采价值预估,判断开采必要性;此外,通过伴生矿种类预测模块连接至伴生矿矿产勘查方案模块,为伴生矿矿产勘查方案模块提供相对应有效的勘查方案,可有效的对目标区域的伴生矿进行分类勘查,针对性的勘查,缩减勘查工序,提高勘查效率,同时伴生矿产开采风险预估模块连接至伴生矿矿产开采价值预估模块,结合伴生矿产储存量计算模块综合评价开采价值,计算方法科学合理,有效的对目标伴生矿进行价值评估,对伴生矿开采作出有效参考。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例煤矿伴生矿产勘查系统的结构示意图;

图2是本发明实施例煤矿伴生矿产勘查系统的伴生矿的存储量的结构示意图;

附图说明:1、煤矿矿床参数统计模块;2、伴生矿种类预测模块;3、伴生矿矿产勘查方案模块;4、伴生矿产开采风险预估模块;5、伴生矿产储存量计算模块;6、伴生矿矿产开采价值预估模块。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种煤矿伴生矿产勘查系统及勘查方法,可针对性的对目标伴生矿进行勘查,方法简单,勘查效率高。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示,本发明提供的煤矿伴生矿产勘查系统,煤矿矿床参数统计模块1、伴生矿种类预测模块2、伴生矿产开采风险预估模块4、伴生矿产储存量计算模块5和伴生矿矿产开采价值预估模块6;所述煤矿矿床参数统计模块1用于统计计量目标煤矿的总体积,所述伴生矿种类预测模块2用于预测目标煤矿内部的伴生矿的种类类别和种类数量,所述伴生矿产开采风险预估模块4用于在伴生矿矿产勘查过程中实时监控预估风险,所述伴生矿产储存量计算模块5用于计量伴生矿的总量占比,所述伴生矿矿产开采价值预估模块6用于进行伴生矿矿产的开采价值预估,判断开采必要性。所述煤矿矿床参数统计模块1还用于统计煤矿矿场的面积、容重、煤层厚度,并计量统计目标煤矿的储量总值为Q=S*M*D,其中,S为面积,M为容重,D为煤层厚度。所述伴生矿种类预测模块2用于根据目标煤矿周边土质的取样进行成分分析,分析可能存在的伴生矿产,预测筛选出量最大的伴生矿产。

所述系统还包括伴生矿矿产勘查方案模块3,所述伴生矿矿产勘查方案模块3用于生成伴生矿矿产的勘查方案。所述伴生矿矿产勘查方案模块3根据伴生矿种类预测模块2中预测所得到的预测最大可能性的伴生矿产,给出该伴生矿产的勘查方案,勘查方案包括钻孔设备、提取设备、分选设备的选型。

其中,伴生矿种类预测模块2连接至伴生矿矿产勘查方案模块3,为伴生矿矿产勘查方案模块3提供相对应有效的勘查方案,伴生矿产开采风险预估模块4连接至煤矿矿床参数统计模块1,统计开采过程中的风险值,伴生矿产储存量计算模块5连接至伴生矿矿产开采价值预估模块6,同时伴生矿产开采风险预估模块4连接至伴生矿矿产开采价值预估模块6,结合伴生矿产储存量计算模块5综合评价开采价值。

所述伴生矿产储存量计算模块5还用于设置勘探线,通过勘探线与煤层交界的点计量交界点距离,进而计量每个交界点之间的剖面面积,计量伴生矿产储存量。

本发明还提供了一种煤矿伴生矿产勘查方法,应用于上述的煤矿伴生矿产勘查系统,包括以下步骤:

S1,统计煤矿矿场的面积、容重、煤层厚度,计量统计处目标煤矿储量总值为Q=S*M*D,其中S为面积,M为容重,D为煤层厚度;

S2,对目标煤矿矿床附近土质进行取样检测,分析元素种类和含量;例如,对于伴生矿中的铁元素含量较多时,可归类为铁矿耐火粘;铝元素含量较多时,可归类为铝土矿;硅元素含量较多时,可归类为膨润土、硅藻土、石膏、硬石膏、石英砂岩、高岭岩;高密度碳元素含量较多时,可归类为油页岩、石墨;

S3,根据上述元素含量分析结果进行伴生矿矿产种类预测;

S4,对目标煤矿进行目标区域煤矿样本采集,样本采集后进行粉碎,通过重介质分选,得到目标伴生矿矿料;

S5,计算伴生矿总储存量Q

S6,分析开采价值,在d≥5%时,可进行开采。

其中,所述步骤S2中,对目标煤矿矿床附近土质进行取样检测,具体包括:

取样深度为煤矿开采深度1/2、1/3、4/5。

如图2所示,所述步骤S5中,计算伴生矿总储存量Q

首先将目标煤矿开采深度1/2处,进行剖面区域分割,剖面区域进行编号S1...Sn,对剖面区域内部的纵深度为h1的面上进行粉碎,提取伴生矿,计量该面中伴生矿量为Q

占比值d为:

其中,Si为剖面区域i的面积,h1为剖面纵深深度,Q为目标煤矿储量总值。

本发明提供的煤矿伴生矿产勘查系统及勘查方法,通过煤矿矿床参数统计模块统计计量目标煤矿的总体积,通过伴生矿种类预测模块预测目标煤矿内部的伴生矿的种类类别和种类数量,通过伴生矿产开采风险预估模块监控预估风险,伴生矿产储存量计算模块计量伴生矿的总量占比,伴生矿矿产开采价值预估模块进行伴生矿矿产的开采价值预估,判断开采必要性;此外,通过伴生矿种类预测模块连接至伴生矿矿产勘查方案模块,为伴生矿矿产勘查方案模块提供相对应有效的勘查方案,可有效的对目标区域的伴生矿进行分类勘查,针对性的勘查,缩减勘查工序,提高勘查效率,同时伴生矿产开采风险预估模块连接至伴生矿矿产开采价值预估模块,结合伴生矿产储存量计算模块综合评价开采价值,计算方法科学合理,有效的对目标伴生矿进行价值评估,对伴生矿开采作出有效参考。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

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