摘 要 目前常規(guī)的礦山儲量動態(tài)監(jiān)測方法無法準(zhǔn)確判斷礦山儲量分布路徑，導(dǎo)致得到的參數(shù)誤差較大、監(jiān)測準(zhǔn)確率較低。為此，深入研究數(shù)字化測量技術(shù)在礦山儲量動態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用效果，借助數(shù)字化測量分析手段得到礦體的真厚度、鉛直厚度和礦體水平厚度參數(shù)，并建立采礦權(quán)范圍拐點表，通過數(shù)字化分析修正礦體參數(shù)誤差。然后圈定零點邊界線、可采邊界線、儲量類別邊界線，依照礦山開采點位完成礦產(chǎn)邊界線數(shù)據(jù)動態(tài)監(jiān)測，計算出礦體體積，利用三維激光掃描技術(shù)融合掃描的點云數(shù)據(jù)實現(xiàn)動態(tài)監(jiān)測。最后以青海省藏成山坎布拉鎮(zhèn)建筑用金屬礦為研究對象進行實例分析，結(jié)果表明：在礦山儲量出現(xiàn)動態(tài)變化時，監(jiān)測準(zhǔn)確率達到99.8%以上。

關(guān)鍵詞 數(shù)字化測量技術(shù) 礦山儲量 儲量監(jiān)測 動態(tài)監(jiān)測 點云數(shù)據(jù) 監(jiān)測應(yīng)用 地理信息系統(tǒng)

中圖分類號 P237" "文獻標(biāo)志碼 A" "文章編號 1000-3932（2024）06-1116-07

礦山地理位置大多偏遠、地形惡劣，傳統(tǒng)的人力礦產(chǎn)儲量監(jiān)測方法難以動態(tài)監(jiān)測礦產(chǎn)儲量變化［1，2］。隨著科技水平的發(fā)展，目前已經(jīng)可以利用多種技術(shù)手段完成礦山儲量的動態(tài)監(jiān)測［3］。針對如何實現(xiàn)礦山儲量動態(tài)監(jiān)測這一問題，相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者進行了較為深入的研究，并取得了一定的成就。楊立強等依據(jù)化學(xué)特征空間分布對礦區(qū)關(guān)鍵元素含量進行數(shù)據(jù)采集，分析關(guān)鍵元素濃度參數(shù)獲得了礦產(chǎn)儲量級別和儲量規(guī)模，在對可利用礦產(chǎn)資源估算方面取得了一定的成果［3］；周呂等利用無人機傾斜攝影測量技術(shù)對礦產(chǎn)儲量進行了實時監(jiān)測，并將無人機采集到的數(shù)據(jù)引入ArcGIS和Context Capture兩款軟件中，通過軟件中的礦產(chǎn)資源儲量估算出實際數(shù)值，該方法具有效率高、成本低和實時動態(tài)的優(yōu)點，但是由于無人機傾斜攝影測量具有一定的操作難度，且在外部環(huán)境較為復(fù)雜的情況下無人機無法啟動飛行，因此這種方法的應(yīng)用條件較為苛刻，目前不能完全普及［4］；胡官兵等提出一種綠色礦山遴選評估方法，充分利用遙感技術(shù)采集礦山儲量的客觀數(shù)據(jù)，實時監(jiān)測礦山的開采量和儲量，具有較快的數(shù)據(jù)傳輸和信息反饋速率，可以將采集到的信息同時傳輸?shù)降谌綑C構(gòu)和自然資源部門，提高數(shù)據(jù)的客觀性，但是該方法信息獲取能力較低，易受各種評估算法限制，從而影響了最終的監(jiān)測結(jié)果［5］；解天琪等從經(jīng)濟發(fā)展變化和土地規(guī)劃利用角度出發(fā)，結(jié)合CA-Markov模型模擬未來經(jīng)濟與土地規(guī)劃發(fā)展趨勢，獲得了礦產(chǎn)密度與礦產(chǎn)含量分布數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了礦山儲量的估算［6］。

現(xiàn)有研究在礦山儲量監(jiān)測領(lǐng)域雖然取得了一定進展，但監(jiān)測精度水平有待提高。有效可靠的監(jiān)測數(shù)據(jù)是估算礦山儲量的基礎(chǔ)，必須從地質(zhì)實情出發(fā)，進行準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)信息采集?；诖耍狙芯拷柚鷶?shù)字化測量技術(shù)對礦山儲量進行動態(tài)監(jiān)測，分析礦產(chǎn)資源空間分布特征，利用數(shù)字識別功能在二維地圖中呈現(xiàn)礦山儲量資源分布路徑，直觀展現(xiàn)礦產(chǎn)資源具體分布位置，通過數(shù)字化分析采集相關(guān)數(shù)據(jù)并進行動態(tài)處理，輸出處理結(jié)果，實現(xiàn)動態(tài)監(jiān)測，并驗證方法的實際應(yīng)用效果，以期為類似礦山儲量的動態(tài)監(jiān)測提供參考。

1 礦體參數(shù)數(shù)字化測量計算

1.1 基于數(shù)字化測量技術(shù)的礦體參數(shù)計算

如圖1所示，藏成山坎布拉鎮(zhèn)建筑用金屬礦位于青海省尖扎縣坎布拉鎮(zhèn)東南方向，礦區(qū)中心地理坐標(biāo)為東經(jīng)101°52′27″、北緯36°05′56″。

如圖1所示，藏成山金屬礦區(qū)地貌類型可劃分為侵蝕構(gòu)造中低山區(qū)并且分布在整個評估區(qū)，為第四紀(jì)晚更新世洪沖積，露天底標(biāo)高2 025 m、最高開采標(biāo)高2 107 m、相對高差82 m，礦區(qū)地形總體西高東低，山坡坡角一般在30～55°，局部大于 55°，礦體參數(shù)計算式如下：

m=■（sin α·sin β·cos γ±cos α·cos β）" " （1）

m′=■（sin α·tg β·cos γ±cos α）" " "（2）

m″=■（sin α·cos γ±cos α·ctg β）" " "（3）

式中 l——最高開采標(biāo)高，m；

" m——被測量礦山的真厚度，m；

m′——被測量礦體的鉛直厚度，m；

m″——被測量礦體的水平厚度，m；

" "n——礦心采取率，%；

α——開采礦山坡與開采鉆孔角度，（°）；

β——山坡角度，（°）；

γ——鉆孔傾向與礦體傾向角度，（°）。

礦山內(nèi)部礦體厚度測定過程如圖2所示，其中，A、B、C、D4個點表示測量中設(shè)置的標(biāo)定點；△ABC表示礦體的一個橫截面，用于確定礦體的邊界或厚度；E、F表示與測量設(shè)備相對面的傾斜線上的兩個關(guān)鍵點，用于確定這個傾角；M表示數(shù)字化測量點，用以推導(dǎo)山坡角度。

將計算結(jié)果以拐點的方式標(biāo)注在二維空間坐標(biāo)圖中，如圖3所示。

拐點間的連線是礦山儲量限界，通過拐點可以更直觀地表現(xiàn)礦山儲量平面范圍，拐點坐標(biāo)見表1。

利用數(shù)字化技術(shù)進行礦體參數(shù)測量，構(gòu)建數(shù)字化繪圖場景，在數(shù)字化繪圖中得到數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用場景，利用地理信息系統(tǒng)（GIS）地理空間分析技術(shù)在原有的數(shù)字化資源基礎(chǔ)上精細繪圖內(nèi)容，以提高數(shù)字化測量技術(shù)的精準(zhǔn)度，得到礦體參數(shù)［7～9］。

1.2 礦體參數(shù)誤差修正

由于計算得到的數(shù)字化測量技術(shù)下的礦山儲量動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)與實際礦山儲量動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)有一定誤差［10］，在計算礦體參數(shù)后需對誤差進行修正，步驟如下：

a. 根據(jù)不同類型的礦山環(huán)境進行不同規(guī)模的數(shù)字化測量技術(shù)分析［11］。

b. 在礦山儲量動態(tài)監(jiān)測過程中盡量一次性完成全部的礦山儲量監(jiān)測任務(wù)，并建立礦山實時動態(tài)三維地形坐標(biāo)。

c. 將監(jiān)測到的數(shù)據(jù)還原在動態(tài)三維地形坐標(biāo)中，形成可視化的礦山儲量動態(tài)數(shù)據(jù)集。

d. 在礦山儲量動態(tài)數(shù)據(jù)集中引入加權(quán)平均法（加權(quán)修正后礦體參數(shù)C=■m■，其中，m■代表礦體真厚度、礦體鉛直厚度及礦體水平厚度等礦體參數(shù)之和，根據(jù)總體參數(shù)確定測量范圍）修正礦體參數(shù)存在的誤差值，在可控搜索范圍內(nèi)，對模板匹配方法下的數(shù)據(jù)進行分析，根據(jù)三維可視化圖像掃描結(jié)果換算分辨率，得到礦山儲量實時動態(tài)影像內(nèi)的行列數(shù)值，并將該數(shù)值作為新的數(shù)字化測量范圍。

e. 在參數(shù)數(shù)據(jù)已知的情況下進行深度誤差修正，復(fù)核數(shù)字化礦山儲量動態(tài)監(jiān)測值，判斷基礎(chǔ)坐標(biāo)數(shù)據(jù)和數(shù)字化測量技術(shù)下的數(shù)據(jù)是否存在較大誤差，根據(jù)誤差值制定一系列的改進措施。

2 礦山儲量邊界線種類圈定

2.1 動態(tài)礦產(chǎn)邊界線圈定

用數(shù)字化測量技術(shù)在礦山開采區(qū)域進行測量規(guī)劃，確定礦山儲量動態(tài)開采邊界線和實際位置［12］，邊界線圈定結(jié)果如圖4所示，其中，m■、m■、m■分別代表可開采邊界的最短邊、中截邊、最長邊；R為礦山的基點連線。

首先，零點邊界線的圈定體現(xiàn)在二維坐標(biāo)系圖中，連接圖中拐點，然后用中點法或地質(zhì)推斷法尋找趨近于零的拐點連接線，是確定礦山儲量范圍的輔助線［13，14］。

可開采邊界線長度用內(nèi)插法確定，公式為：

x=■·R" " nbsp; " （4）

圈定的跨區(qū)邊界和越區(qū)邊界如圖5所示。

2.2 礦產(chǎn)邊界線數(shù)據(jù)動態(tài)監(jiān)測

用數(shù)字化測量技術(shù)對礦山邊界線數(shù)據(jù)進行動態(tài)監(jiān)測，通過數(shù)字化掃描識別上傳內(nèi)容，對采集到的礦山儲量動態(tài)數(shù)據(jù)進行處理，有效復(fù)原礦山儲量在三維可視化圖像中的光路結(jié)構(gòu)，確定礦山開采點位［15，16］。礦山開采點位如圖6所示。

筆者用框標(biāo)模板定義法確定數(shù)字化測量結(jié)果，進一步分析礦山儲量動態(tài)監(jiān)測三維空間中的顯示邊界節(jié)點。考慮到數(shù)字化測量結(jié)果特征顯著，在較多的測量結(jié)果中選取一定范圍內(nèi)的像素模板作為框標(biāo)模板影像。框標(biāo)模板中的動態(tài)數(shù)據(jù)實時受內(nèi)定向處理的限制，通過模板匹配算法的自動測量完成礦山儲量的高分辨率驗證。

A、B動態(tài)測量點的算法實施過程如下：

A=B=｛1，2，3，4｝=Max{0，0}" " "（5）

使用模板匹配法計算出框標(biāo)模板中數(shù)據(jù)的實時數(shù)據(jù)狀態(tài)和在三維空間坐標(biāo)系中的對應(yīng)系數(shù)，將獲取到的系數(shù)值作為判定條件定義一個像素為框標(biāo)的中心點，不斷滑動框內(nèi)的影像，確保影像的匹配方法與內(nèi)定向方法均能在礦山范圍內(nèi)實現(xiàn)，從而完成礦產(chǎn)邊界線數(shù)據(jù)的動態(tài)監(jiān)測。

3 基于三維可視化分析的礦山儲量動態(tài)數(shù)字化監(jiān)測

利用數(shù)字化測繪的三維可視化技術(shù)進行動態(tài)處理，實現(xiàn)礦山儲量的動態(tài)監(jiān)測。礦山儲量動態(tài)監(jiān)測流程如圖7所示。

按圖7礦山儲量動態(tài)監(jiān)測流程，用三維激光掃描技術(shù)對礦山儲量進行整體掃描，數(shù)據(jù)管理人員將獲取到的礦山儲量動態(tài)信息添加到周邊環(huán)境狀態(tài)數(shù)據(jù)中，豐富監(jiān)測數(shù)據(jù)量。體積計算過程如圖8所示。

礦體三維模型體積V的計算式為：

V=■（S■+S■）" " " " （6）

式中 L——模型邊長，m；

S■——有規(guī)則形狀面積，m2；

S■——無規(guī)則形狀面積，m2。

初步分析所有采集到的數(shù)據(jù)，在已經(jīng)采集到的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上構(gòu)建礦山施工模型框架，并使數(shù)據(jù)實時運作在模型中。運作過程需要使用繪制技術(shù)和計算機三維搭建軟件，數(shù)字化技術(shù)有利于提升數(shù)據(jù)統(tǒng)計和數(shù)據(jù)采集分類操作的工作效率。獲取礦體體積后即可計算出體積內(nèi)的礦石儲量Q：

Q=V·d" " " " "（7）

式中 d——礦石平均密度，kg/m3。

搭建數(shù)據(jù)支撐平臺，整理采集到的數(shù)據(jù)，對不同種類資料進行分類管理，并將該數(shù)據(jù)平臺共享。

通過三維激光掃描技術(shù)對掃描的點云數(shù)據(jù)進行融合，在已經(jīng)建成的數(shù)據(jù)支撐平臺上還原礦山儲量的動態(tài)真實場景，分別以精細化數(shù)據(jù)、較精細化數(shù)據(jù)和粗略化數(shù)據(jù)3種類型數(shù)據(jù)對礦山儲量動態(tài)情況進行全覆蓋建模。建模過程即為數(shù)據(jù)融合過程，將三維激光掃描技術(shù)下的所有點云數(shù)據(jù)按精細化程度進行TIN模型的搭建，然后再尋找多源數(shù)據(jù)依次拼接到監(jiān)測坐標(biāo)中，使用特定的數(shù)據(jù)標(biāo)靶控制點云數(shù)據(jù)在毫米范圍內(nèi)實現(xiàn)拼接。

4 結(jié)果和分析

為了驗證數(shù)字化測量技術(shù)在礦山儲量動態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用效果，利用藏成山坎布拉鎮(zhèn)建筑用金屬礦進行分析研究，礦體分布特征如圖9所示。

將數(shù)字化測量技術(shù)的數(shù)據(jù)采集步驟、數(shù)據(jù)識別步驟和數(shù)據(jù)處理步驟結(jié)合為一套步驟，避免礦山儲量動態(tài)監(jiān)測信息在多個步驟間傳輸而產(chǎn)生誤差。

采用數(shù)字柵格儀器繪制礦山儲量地形大樣圖，利用數(shù)字柵格儀器的數(shù)字識別功能在傳統(tǒng)二維地圖中獲取礦山儲量資源的分布特征，并將主要路徑標(biāo)記在礦山測繪圖中，提取精準(zhǔn)的礦山資源分布位置坐標(biāo)，確定礦產(chǎn)資源斷面，得到礦山儲量分布（圖10）。

利用數(shù)字柵格儀器確定二維地圖中的數(shù)據(jù)是礦山儲量動態(tài)監(jiān)測的基礎(chǔ)，為后期的數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)采集分類創(chuàng)造了穩(wěn)定的綜合性條件。

礦山斷面初始數(shù)據(jù)采集結(jié)束，使用三維可視化技術(shù)將礦山儲量動態(tài)數(shù)據(jù)表現(xiàn)在三維計算機軟件中，更加生動地將傳統(tǒng)數(shù)字數(shù)據(jù)分類成礦山環(huán)境和地形特征并將其三維可視化處理。發(fā)揮三維可視化技術(shù)的高級建模功能和數(shù)字統(tǒng)計分類功能，精準(zhǔn)表現(xiàn)出礦山儲量的動態(tài)立體數(shù)據(jù)信息。得到的三維可視化監(jiān)測結(jié)果如圖11所示。

實際儲量動態(tài)變化結(jié)果見表2。設(shè)定監(jiān)測時間為兩個月，其中出現(xiàn)了動態(tài)變化，監(jiān)測結(jié)果見表3。分析表中數(shù)據(jù)可知，在礦山儲量出現(xiàn)變化時，筆者提出的監(jiān)測方法準(zhǔn)確率能夠達到99.8%以上，工作效率提高50%。

數(shù)字化測量技術(shù)具有數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢，在礦山儲量動態(tài)監(jiān)測過程中可以對采集到的數(shù)據(jù)進行合理性分析，避免出現(xiàn)誤差過大的監(jiān)測值。

5 結(jié)束語

數(shù)字化測量技術(shù)應(yīng)用在礦山儲量動態(tài)監(jiān)測工作中，可以有效提升礦山管理人員的工作效率和質(zhì)量。筆者以藏成山坎布拉鎮(zhèn)建筑用金屬礦區(qū)為例開展了數(shù)字化測量技術(shù)的應(yīng)用研究。運用基于GIS的數(shù)字化測量技術(shù)計算礦體基本參數(shù)，使用加權(quán)平均法修正礦體參數(shù)誤差，精確礦山的開采位置，提升了數(shù)字化技術(shù)的測量精度；運用框標(biāo)模板定義法和模板匹配算法對動態(tài)開采邊界線內(nèi)的數(shù)據(jù)進行歸納，確保影像的匹配方法與內(nèi)定向方法均能在礦山范圍內(nèi)實現(xiàn)，從而完成礦產(chǎn)邊界線數(shù)據(jù)的動態(tài)監(jiān)測，縮小了數(shù)字化測量技術(shù)的誤差范圍；應(yīng)用數(shù)字柵格儀器和三維激光掃描技術(shù)對礦山數(shù)據(jù)進行可視化處理，將礦體體積、儲量、面積等數(shù)據(jù)覆蓋其中，完成了礦山儲量動態(tài)數(shù)據(jù)的采集拼接任務(wù)，更加生動地將傳統(tǒng)數(shù)字數(shù)據(jù)分類成礦山環(huán)境和地形特征，精準(zhǔn)表現(xiàn)出礦山儲量的動態(tài)立體數(shù)據(jù)信息。所提數(shù)字化測量技術(shù)流程在礦山儲量動態(tài)監(jiān)測的應(yīng)用結(jié)果表明，監(jiān)測準(zhǔn)確率達到了99.8%以上，工作效率提高50%，充分體現(xiàn)了該技術(shù)的優(yōu)勢。

參 考 文 獻

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（收稿日期：2024-02-21，修回日期：2024-04-15）

Application of Digital Measurement Technology in Dynamic Monitoring of Mine Reserves

JIN Yan-bang， ZHAO Fu-rong， MO Sheng-juan

（No.3 Exploration Institute of Geology Resources of Qinghai Province）

Abstract" "At present， the conventional dynamic monitoring method of mine reserves fails to accurately judge distribution path of mine reserves and it results in large parameter errors and low monitoring accuracy. In this paper， the application effect of digital measurement technology in dynamic monitoring of mine reserves was investigated， including making use of digital measurement and analysis obtain real thickness， straight thickness and horizontal thickness of the ore body and establish inflections table of mining rights， adopt digital analysis to correct error of the ore body parameters， delineate zero boundary line， recoverable boundary line， reserve category boundary line， dynamically monitor the mineral boundary according to mining point position， calculate ore body volume， as well as employ 3D laser scanning technology to fuse scanned point cloud data to realize dynamic monitoring. In addition， analyzing a metal mine in Qinghai Province shows that， the monitoring accuracy can be more than 99.8% when the mine reserves change dynamically.

Key words" "digital measurement technology， mine reserves， reserves monitoring， dynamic monitoring， point cloud data， monitoring application， GIS