Математическое моделирование систем и явлений / Акад. наук СССР, Кол. фил. им. С. М. Кирова, Вычисл. центр ; [редкол.: В. С. Мингалев (отв. ред.) и др.]. - Апатиты : Кольский филиал АН СССР, 1986.

параметрыопределяютсякаксредниевеличинынаосноведанныхопробования рудныхтѳл. Такимобразом, возникаетнекотороенесоответствиемеждувероятно стнойприродойэтихпараметровиметодомихопределения. Дляустраненияэтого несоответствияпредпринимаютсяпопыткиопределениягорногеологическихпара метров, характеризующихсязначительнойизменчивостью, сиспользованиемсто хастическогомоделирования/1-6/. Стохастичеокоемоделированиеосновываетоякасочетаниидвухметодов: статистическогоанализаиметодастатистическихиопытаний(Монте-Карло). Сущностьметодастохастическогомоделированиясостоитвтом, чтонекоторая схемаисследуемогопроцессамногократно воспроизводитсяипорезультатам реализациймоделиопределяютсявероятностныехарактеристикисистемы(мате матическоеожидание, дисперсия/7-9/). Сцельюапробацииметодастохастическогомоделированиядляопределе ниягорногеологическихпараметров, характеризующихсязначительнойизменчи востью, припланированиигорныхработ дляодногоизместорожденийпроведен расчетчисленногозначенияметро-процентакакслучайнойвеличины. Рассмат риваемыйучастокместорожденияпредставленпологопадающейруднойзалежью пластообразнойформы. Четкихграницмеждуполезнымископаемымивмещающими породаминет,имощностьорудененияопределяласьпоминимальномубортовому содержанию. Исходнымиданнымидлямоделированиясталирезультатыстатистического анализаданныхпо162 окважинамдетальнойразведки. Анализомопределеныосно вныестатистическиехарактеристики (среднеезначениеметро-процента, средне квадратическоеотклонение, козффиидентвариации), которыепринятывкачест веэталонаприсравнениирезультатовстохастическогомоделированиязначения метро-процента. Крометого, установленакорреляционнаязависимостьмеждусо держаниемполезногокомпонентаврудеС имощностьюорудененияш: С= 0.925+0.04ш-0. 099m2. (I) Моделированиезначенияметро-процентапроводилосьподвумсхемам. Впер вомслучаевкачествеслучайнойвеличиныпринималасьтолькомощностьоруде нения, асодержаниеполезногокомпонентаопределялосьпозависимости(I). Во второйслучаеобапараметра(мощностьорудененияисодержаниеполезногоком понента) принималиськакслучайныенезависимые величины. Моделирование производилосьследующимобразом. ВЭВМвводитсязаконраспределенияслучай нойвеличинывинтегральнойформеввидеупорядоченныхпар, представляющих собойзначениеслучайнойвеличины X(J) исоответствующееемузначениеин тегральнойфункцииP U ) (рисунок). Спомощьюспециальнойпроцедурыполучают псевдослучайные числа Y(I), равномернораспределенныевинтервале fo .lj (I = 1,2 ... К, К- числоиспытаний). ДляпсевдослучайногочислаУ(I) опреде ляетсяномеринтервала, длякотороговыполняетсяусловиеУ(І) < P(J>,после чего случайнойвеличинеАВприсваиваетсязначение X(J). Дале (попервой схеме), используязависимость (I), определялосьзначениесодержанияz(l), соответствующееразыгранномузначениюмощностиорудененияАВ(I), ирассчиты валосьзначениеметро-процентаН(I) повыражению: Н(І) = Z(I).AB(I), (2) котороеотноситсякодномурозыгрышу (испытанию). ПослеК-розыгрышейнаби ралсямассивзначенийметро-процентаН(І), наоснованиикоторогоопределялось егосреднеезначениеисреднеквадратическоеотклонениепоизвестнымформулам (рисунок). 115