基于GIS的數(shù)字化測(cè)量技術(shù)在礦山儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的應(yīng)用

摘 要 目前常規(guī)的礦山儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法無(wú)法準(zhǔn)確判斷礦山儲(chǔ)量分布路徑，導(dǎo)致得到的參數(shù)誤差較大、監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確率較低。為此，深入研究數(shù)字化測(cè)量技術(shù)在礦山儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用效果，借助數(shù)字化測(cè)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(diǎn)表，通過(guò)數(shù)字化分析修正礦體參數(shù)誤差。然后圈定零點(diǎn)邊界線、可采邊界線、儲(chǔ)量類別邊界線，依照礦山開采點(diǎn)位完成礦產(chǎn)邊界線數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，計(jì)算出礦體體積，利用三維激光掃描技術(shù)融合掃描的點(diǎn)云數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。最后以青海省藏成山坎布拉鎮(zhèn)建筑用金屬礦為研究對(duì)象進(jìn)行實(shí)例分析，結(jié)果表明：在礦山儲(chǔ)量出現(xiàn)動(dòng)態(tài)變化時(shí)，監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到99.8%以上。

關(guān)鍵詞 數(shù)字化測(cè)量技術(shù) 礦山儲(chǔ)量 儲(chǔ)量監(jiān)測(cè) 動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè) 點(diǎn)云數(shù)據(jù) 監(jiān)測(cè)應(yīng)用 地理信息系統(tǒng)

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

礦山地理位置大多偏遠(yuǎn)、地形惡劣，傳統(tǒng)的人力礦產(chǎn)儲(chǔ)量監(jiān)測(cè)方法難以動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)礦產(chǎn)儲(chǔ)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(chǔ)量的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)［3］。針對(duì)如何實(shí)現(xiàn)礦山儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)這一問題，相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者進(jìn)行了較為深入的研究，并取得了一定的成就。楊立強(qiáng)等依據(jù)化學(xué)特征空間分布對(duì)礦區(qū)關(guān)鍵元素含量進(jìn)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(chǔ)量級(jí)別和儲(chǔ)量規(guī)模，在對(duì)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(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量技術(shù)對(duì)礦產(chǎn)儲(chǔ)量進(jìn)行了實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并將無(wú)人機(jī)采集到的數(shù)據(jù)引入ArcGIS和Context Capture兩款軟件中，通過(guò)軟件中的礦產(chǎn)資源儲(chǔ)量估算出實(shí)際數(shù)值，該方法具有效率高、成本低和實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的優(yōu)點(diǎn)，但是由于無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)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(wú)人機(jī)無(wú)法啟動(dòng)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(píng)估方法，充分利用遙感技術(shù)采集礦山儲(chǔ)量的客觀數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)礦山的開采量和儲(chǔ)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(shí)傳輸?shù)降谌綑C(jī)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(píng)估算法限制，從而影響了最終的監(jiān)測(cè)結(jié)果［5］；解天琪等從經(jīng)濟(jì)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(lái)經(jīng)濟(jì)與土地規(guī)劃發(fā)展趨勢(shì)，獲得了礦產(chǎn)密度與礦產(chǎn)含量分布數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了礦山儲(chǔ)量的估算［6］。

現(xiàn)有研究在礦山儲(chǔ)量監(jiān)測(cè)領(lǐng)域雖然取得了一定進(jìn)展，但監(jiān)測(cè)精度水平有待提高。有效可靠的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)是估算礦山儲(chǔ)量的基礎(chǔ)，必須從地質(zhì)實(shí)情出發(fā)，進(jìn)行準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)信息采集?；诖耍狙芯拷柚鷶?shù)字化測(cè)量技術(shù)對(duì)礦山儲(chǔ)量進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，分析礦產(chǎn)資源空間分布特征，利用數(shù)字識(shí)別功能在二維地圖中呈現(xiàn)礦山儲(chǔ)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(guò)數(shù)字化分析采集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行動(dòng)態(tài)處理，輸出處理結(jié)果，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，并驗(yàn)證方法的實(shí)際應(yīng)用效果，以期為類似礦山儲(chǔ)量的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)提供參考。

1 礦體參數(shù)數(shù)字化測(cè)量計(jì)算

1.1 基于數(shù)字化測(cè)量技術(shù)的礦體參數(shù)計(jì)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(gè)評(píng)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(duì)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(jì)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(cè)量礦山的真厚度，m；

m′——被測(cè)量礦體的鉛直厚度，m；

m″——被測(cè)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(cè)定過(guò)程如圖2所示，其中，A、B、C、D4個(gè)點(diǎn)表示測(cè)量中設(shè)置的標(biāo)定點(diǎn)；△ABC表示礦體的一個(gè)橫截面，用于確定礦體的邊界或厚度；E、F表示與測(cè)量設(shè)備相對(duì)面的傾斜線上的兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，用于確定這個(gè)傾角；M表示數(shù)字化測(cè)量點(diǎn)，用以推導(dǎo)山坡角度。

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

拐點(diǎn)間的連線是礦山儲(chǔ)量限界，通過(guò)拐點(diǎn)可以更直觀地表現(xiàn)礦山儲(chǔ)量平面范圍，拐點(diǎn)坐標(biāo)見表1。

利用數(shù)字化技術(shù)進(jìn)行礦體參數(shù)測(cè)量，構(gòu)建數(shù)字化繪圖場(chǎng)景，在數(shù)字化繪圖中得到數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)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(xì)繪圖內(nèi)容，以提高數(shù)字化測(cè)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(jì)算得到的數(shù)字化測(cè)量技術(shù)下的礦山儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)際礦山儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)有一定誤差［10］，在計(jì)算礦體參數(shù)后需對(duì)誤差進(jìn)行修正，步驟如下：

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

b. 在礦山儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)過(guò)程中盡量一次性完成全部的礦山儲(chǔ)量監(jiān)測(cè)任務(wù)，并建立礦山實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)三維地形坐標(biāo)。

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

d. 在礦山儲(chǔ)量動(dòng)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(cè)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(duì)模板匹配方法下的數(shù)據(jù)進(jìn)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(chǔ)量實(shí)時(shí)動(dòng)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(cè)量范圍。

e. 在參數(shù)數(shù)據(jù)已知的情況下進(jìn)行深度誤差修正，復(fù)核數(shù)字化礦山儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)值，判斷基礎(chǔ)坐標(biāo)數(shù)據(jù)和數(shù)字化測(cè)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(jìn)措施。

2 礦山儲(chǔ)量邊界線種類圈定

2.1 動(dòng)態(tài)礦產(chǎn)邊界線圈定

用數(shù)字化測(cè)量技術(shù)在礦山開采區(qū)域進(jìn)行測(cè)量規(guī)劃，確定礦山儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)開采邊界線和實(shí)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(zhǎng)邊；R為礦山的基點(diǎn)連線。

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

可開采邊界線長(zhǎng)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(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

用數(shù)字化測(cè)量技術(shù)對(duì)礦山邊界線數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，通過(guò)數(shù)字化掃描識(shí)別上傳內(nèi)容，對(duì)采集到的礦山儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，有效復(fù)原礦山儲(chǔ)量在三維可視化圖像中的光路結(jié)構(gòu)，確定礦山開采點(diǎn)位［15，16］。礦山開采點(diǎn)位如圖6所示。

筆者用框標(biāo)模板定義法確定數(shù)字化測(cè)量結(jié)果，進(jìn)一步分析礦山儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)三維空間中的顯示邊界節(jié)點(diǎn)。考慮到數(shù)字化測(cè)量結(jié)果特征顯著，在較多的測(cè)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?？驑?biāo)模板中的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)受內(nèi)定向處理的限制，通過(guò)模板匹配算法的自動(dòng)測(cè)量完成礦山儲(chǔ)量的高分辨率驗(yàn)證。

A、B動(dòng)態(tài)測(cè)量點(diǎn)的算法實(shí)施過(guò)程如下：

A=B=｛1，2，3，4｝=Max{0，0}" " "（5）

使用模板匹配法計(jì)算出框標(biāo)模板中數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)狀態(tài)和在三維空間坐標(biāo)系中的對(duì)應(yīng)系數(shù)，將獲取到的系數(shù)值作為判定條件定義一個(gè)像素為框標(biāo)的中心點(diǎn)，不斷滑動(dòng)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(shí)現(xiàn)，從而完成礦產(chǎn)邊界線數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。

3 基于三維可視化分析的礦山儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)數(shù)字化監(jiān)測(cè)

利用數(shù)字化測(cè)繪的三維可視化技術(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)處理，實(shí)現(xiàn)礦山儲(chǔ)量的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。礦山儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)流程如圖7所示。

按圖7礦山儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)流程，用三維激光掃描技術(shù)對(duì)礦山儲(chǔ)量進(jìn)行整體掃描，數(shù)據(jù)管理人員將獲取到的礦山儲(chǔ)量動(dòng)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(cè)數(shù)據(jù)量。體積計(jì)算過(guò)程如圖8所示。

礦體三維模型體積V的計(jì)算式為：

V=■（S■+S■）" " " " （6）

式中 L——模型邊長(zhǎng)，m；

S■——有規(guī)則形狀面積，m2；

S■——無(wú)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(shí)時(shí)運(yùn)作在模型中。運(yùn)作過(guò)程需要使用繪制技術(shù)和計(jì)算機(jī)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(jì)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(jì)算出體積內(nèi)的礦石儲(chǔ)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(tái)，整理采集到的數(shù)據(jù)，對(duì)不同種類資料進(jìn)行分類管理，并將該數(shù)據(jù)平臺(tái)共享。

通過(guò)三維激光掃描技術(shù)對(duì)掃描的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，在已經(jīng)建成的數(shù)據(jù)支撐平臺(tái)上還原礦山儲(chǔ)量的動(dòng)態(tài)真實(shí)場(chǎng)景，分別以精細(xì)化數(shù)據(jù)、較精細(xì)化數(shù)據(jù)和粗略化數(shù)據(jù)3種類型數(shù)據(jù)對(duì)礦山儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)情況進(jìn)行全覆蓋建模。建模過(guò)程即為數(shù)據(jù)融合過(guò)程，將三維激光掃描技術(shù)下的所有點(diǎn)云數(shù)據(jù)按精細(xì)化程度進(jìn)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(cè)坐標(biāo)中，使用特定的數(shù)據(jù)標(biāo)靶控制點(diǎn)云數(shù)據(jù)在毫米范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)拼接。

4 結(jié)果和分析

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

將數(shù)字化測(cè)量技術(shù)的數(shù)據(jù)采集步驟、數(shù)據(jù)識(shí)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(chǔ)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)信息在多個(gè)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(chǔ)量地形大樣圖，利用數(shù)字柵格儀器的數(shù)字識(shí)別功能在傳統(tǒng)二維地圖中獲取礦山儲(chǔ)量資源的分布特征，并將主要路徑標(biāo)記在礦山測(cè)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(chǔ)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(chǔ)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)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(chǔ)量動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)表現(xiàn)在三維計(jì)算機(jī)軟件中，更加生動(dòng)地將傳統(tǒng)數(shù)字?jǐn)?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(jí)建模功能和數(shù)字統(tǒng)計(jì)分類功能，精準(zhǔn)表現(xiàn)出礦山儲(chǔ)量的動(dòng)態(tài)立體數(shù)據(jù)信息。得到的三維可視化監(jiān)測(cè)結(jié)果如圖11所示。

實(shí)際儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)變化結(jié)果見表2。設(shè)定監(jiān)測(cè)時(shí)間為兩個(gè)月，其中出現(xiàn)了動(dòng)態(tài)變化，監(jiān)測(cè)結(jié)果見表3。分析表中數(shù)據(jù)可知，在礦山儲(chǔ)量出現(xiàn)變化時(shí)，筆者提出的監(jiān)測(cè)方法準(zhǔn)確率能夠達(dá)到99.8%以上，工作效率提高50%。

數(shù)字化測(cè)量技術(shù)具有數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢(shì)，在礦山儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)過(guò)程中可以對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行合理性分析，避免出現(xiàn)誤差過(guò)大的監(jiān)測(cè)值。

5 結(jié)束語(yǔ)

數(shù)字化測(cè)量技術(shù)應(yīng)用在礦山儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)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(cè)量技術(shù)的應(yīng)用研究。運(yùn)用基于GIS的數(shù)字化測(cè)量技術(shù)計(jì)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(cè)量精度；運(yùn)用框標(biāo)模板定義法和模板匹配算法對(duì)動(dòng)態(tài)開采邊界線內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)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(shí)現(xiàn)，從而完成礦產(chǎn)邊界線數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，縮小了數(shù)字化測(cè)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(duì)礦山數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理，將礦體體積、儲(chǔ)量、面積等數(shù)據(jù)覆蓋其中，完成了礦山儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的采集拼接任務(wù)，更加生動(dòng)地將傳統(tǒng)數(shù)字?jǐn)?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(chǔ)量的動(dòng)態(tài)立體數(shù)據(jù)信息。所提數(shù)字化測(cè)量技術(shù)流程在礦山儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的應(yīng)用結(jié)果表明，監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)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(shì)。

參 考 文 獻(xiàn)

［1］ 曲俊利，孟剛，苗琦，等.我國(guó)省市礦山儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)管理的工作實(shí)踐與思考［J］.中國(guó)礦業(yè)，2020，29（8）：14-18.

［2］ 吳初國(guó)，湯文豪，張雅麗，等.新時(shí)代我國(guó)礦產(chǎn)資源安全的總體態(tài)勢(shì)［J］.中國(guó)礦業(yè)，2021，30（6）：9-15.

［3］ 楊立強(qiáng)，魏瑜吉，王偲瑞，等.膠東金礦床中關(guān)鍵金屬資源儲(chǔ)量估算與潛力初探［J］.巖石學(xué)報(bào)，2022，38（1）：9-22.

［4］ 周呂，李青遜，權(quán)菲，等.基于無(wú)人機(jī)傾斜攝影測(cè)量的礦產(chǎn)儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)［J］.科學(xué)技術(shù)與工程，2022，22（5）：1760-1767.

［5］ 胡官兵，廖志堅(jiān)，裴捷，等.綠色礦山遴選遙感技術(shù)應(yīng)用探討［J］.中國(guó)礦業(yè)，2021，30（10）：52-56.

［6］ 解天琪，李龍，陳鑫，等.基于土地利用的淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)碳儲(chǔ)量估算與預(yù)測(cè)［J］.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2021，26（1）：131-142.

［7］ 衡沖，沈華，王府梅.數(shù)字化羊絨測(cè)色法及其在長(zhǎng)度測(cè)量中的應(yīng)用［J］.紡織學(xué)報(bào)，2020，41（12）：42-48.

［8］ FENG X，DING Z，HU Q，et al.Orthogonal numerical analysis of deformation and failure characteristics of deep roadway in coal mines：A case study［J］.Minerals，2022，12（18）：130-141.

［9］ SAMANTA G，SINHA S，DEY T.Stope boundary optimization for an underground copper deposit using mixed integer linear programming based algorithm［J］.Journal of Mines，Metals amp; Fuels，2021，69（3）：73-80.

［10］ 熊玉勇，李松旭，彭志科.基于微波感知的撓性結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)響應(yīng)監(jiān)測(cè)［J］.振動(dòng)與沖擊，2020，39（15）：277-282.

［11］ JIA R，DAI L.Analysis of economic benefits of mineral resources development ecological environment based on ecological footprint［J］.Arabian Journal of Geosciences，2021（24）：14-29.

［12］ 祁帥，喬文光，張勇.遙感技術(shù)在內(nèi)蒙古綠色礦山地質(zhì)環(huán)境動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用［J］.測(cè)繪通報(bào)，2021（S1）：79-82.

［13］ TAVAF S，ABDIDEH M.Using petrophysical and geomechanical modeling of reservoir rock in well completion［J］.Modeling Earth Systems and Environment，2022，8（4）：5639-5652.

［14］ 李迅，黃惠勇，張小義.地下大理石礦山多技術(shù)融合安全監(jiān)測(cè)運(yùn)用研究［J］.化工礦物與加工，2020，49（1）：45-49.

［15］ 王志豪，李中洲，田震.全景測(cè)量技術(shù)在海域動(dòng)態(tài)監(jiān)視監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用［J］.測(cè)繪通報(bào)，2021（2）：112-116.

［16］ 熊春寶，龐紅星，王猛，等.基于ICEEMDAN的多濾波算法在超高層動(dòng)態(tài)變形監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用［J］.測(cè)繪通報(bào)，2022（3）：152-156.

（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