В первое воскресенье апреля в России отмечается День геолога — профессиональный праздник людей, благодаря которым развивается добыча полезных ископаемых и наращивается энергетический потенциал страны. За 2025 год российские геологи открыли более трёхсот месторождений полезных ископаемых. Среди наиболее значимых — скопления золота и платины, вольфрама, титана и меди, калийных солей, каменного угля, а также нефти и газа. О новых подходах к более эффективному ведению горных работ и перспективах отрасли рассказывает кандидат технических наук, заместитель директора Горного института НИТУ МИСИС Василий Ческидов.
Подготовка специалистов будущего
Издание «Коммерсантъ» приводит слова главы Минпромторга России Антона Алиханова, что на отечественные предприятия обрабатывающей промышленности необходимо привлечь дополнительно 1,9 млн человек, из них
Ответом на этот вызов стал запуск в НИТУ МИСИС программы специализированного высшего образования «Геометаллургия» в рамках пилотного проекта по обновлению национальной образовательной системы. Она выстроена в тесном взаимодействии с индустрией. К разработке учебных модулей и преподаванию привлечены специалисты компаний-партнёров: «ФосАгро», «Полюс», GV-Gold, «Росгеология», «Росатом», Группа компаний Б1, Kept, «Гинтелл», «Геомикс». Студенты участвуют в геологических исследованиях, знакомятся с технологическими процессами добычи и обогащения руды, работают с промышленными данными и лабораторным оборудованием. Благодаря этому выпускники получают практический опыт, который позволяет им совершить «бесшовный переход» из университета на работу в горно-металлургические компании. Такой подход органично соединяет фундаментальные знания с современными методами анализа данных и цифрового моделирования.
Что ждёт отрасль дальше
Ближайшие десять лет, вероятно, будут связаны с цифровизацией. Уже сегодня модели рудных тел начинают объединяться с потоками производственных данных, датчиками и алгоритмами машинного обучения.
Геометаллургия постепенно превращается из инструмента стратегического планирования в систему оперативного управления освоением месторождения. Алгоритмы способны прогнозировать поведение руды практически в реальном времени и корректировать параметры переработки — например, режим измельчения или флотации — ещё до поступления руды на фабрику. Либо, напротив, выбирать такую последовательность отработки месторождения, при которой на обогатительную фабрику длительное время поступает руда с одинаковыми характеристиками, что также повышает сквозную эффективность всей производственной цепочки.
Если раньше решения принимались реактивно — когда проблемы уже возникали на фабрике, — то сегодня отрасль движется к предиктивной модели, где большинство технологических сценариев просчитывается заранее. Это позволит повысить извлечение ценных компонентов и оптимизировать ресурсы горно-обогатительного комбината.
В итоге геометаллургия станет одним из ключевых подходов к освоению месторождений. Она также приведёт к появлению нового типа специалистов — инженеров, одинаково хорошо разбирающихся в геологии, горном деле, обогащении, металлургии и анализе данных.
Спрогнозировать, оптимизировать и повысить доходность
В горном деле должен действовать простой принцип: геологи находят руду, горняки её добывают, а обогатители и металлурги перерабатывают. На практике же эта последовательность нарушается.
Очень часто руда, перспективная на стадии разведки, вызывает ряд трудностей при добыче и переработке: хуже дробится и измельчается, дает низкое извлечение, содержит вредные примеси, которые снижают качество концентрата. Кроме того, существует тенденция к ухудшению качества минерального сырья. Снижается содержание ценных компонентов в породах, усложняются горно-геологические условия освоения месторождений, а требования к конечной продукции горно-обогатительных комбинатов — концентратам — растут.
Именно из этого противоречия и возникла геометаллургия. Это направление стремится рассматривать месторождение как единую систему: от геологического изучения до выплавки металла. Его задача — спрогнозировать характеристики руды и оптимизировать её добычу и переработку для повышения доходности производства.
Что делать, когда данных геологической разведки недостаточно?
Традиционная разведка месторождений в основном опирается на данные бурения и химического анализа проб. Часто этого оказывается недостаточно, чтобы точно сказать, какие сложности могут возникнуть.
Геометаллургия рассматривает залежи и как геологический объект, и как сырьевую базу для конкретных технологических процессов, эффективность которых зависит от изученности и особенностей полезного ископаемого. Помимо химического состава руды изучается её минеральный состав, прочностные свойства, особенности флотационного поведения. Затем параметры объединяют в единую систему и связывают с пространственным строением месторождения. В результате формируется геометаллургическая модель — трёхмерная карта, которая иллюстрирует распределение металлов и характеристики различных типов руды. Она помогает заранее понимать, какие участки легче перерабатывать, где возможны потери металла, а где потребуется корректировка технологических режимов. Это позволяет предприятиям экономить значительные временные и финансовые ресурсы.
Геометаллургические цифровые модели позволяют прогнозировать производительность
Часто при освоении месторождения складывается ситуация, когда все основные параметры сырья, поступающего на переработку, в норме, но при этом производительность обогатительной фабрики резко падает. Вскоре становится ясно, что при планировании горных работ не были учтены те или иные особенности рудного тела, которые ранее казались несущественными. Для снижения вариативности производственных показателей эксперты строят геометаллургические модели участка недр, на основании которых выполняется планирование горных работ.
Чтобы построить такую модель, специалисты изучают химический и минеральный составы, а также физико-механические свойства руды. Например, измеряют, насколько легко она дробится и измельчается, как влияет на износ оборудования, как ведёт себя в процессах флотации или выщелачивания. Затем эти данные сопоставляют с результатами лабораторных испытаний и распространяют на всё месторождение с помощью трёхмерных карт. По сути, цифровые модели отвечают на важный для инженеров и инвесторов вопрос: насколько эффективно и рентабельно будет предприятие.
