WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 | 4 |

Целесообразность использования предлагаемого подхода обусловлена тем, что при существующем подходе невозможно оценить доступность запасов полезных ископаемых с учетом взаимодействия всех элементов системы и с учетом влияния трудно формализуемых факторов. Существующий подход к оценке эффективности освоения месторождений полезных ископаемых имеет также принципиальный недостаток, заключающийся в том, что требует априорного знания порогового значения внутренней нормы прибыли, которое задается произвольно, без учета особенностей данного региона и текущей экономической ситуации. Трудно формализуемые факторы – спрос на продукцию, развитость инфраструктуры, ограничения по трудовым, инвестиционным ресурсам – учитываются в той или иной степени в ТЭО целесообразности освоения месторождения. Однако предлагаемый подход позволяет упростить учет этих и других факторов.

Основная идея его заключается в использовании при оценке доступности месторождений информации, полученной в результате статистического анализа эксплуатируемых и еще неосвоенных месторождений региона по наиболее надежным параметрам, оказывающим существенное влияние на привлекательность запасов сырья. К ним относятся содержание полезного компонента в руде, общие разведанные запасы полезного ископаемого, состояние освоенности. Прочие характеристики месторождений и показатели работы предприятий, эксплуатирующих их, имеют значительно более низкий уровень достоверности.

Обобщенной характеристикой ценности месторождения, его доступностью в предлагаемом подходе, является вероятность вовлечения оцениваемого месторождения в эксплуатацию. Она определяется как доля освоенных месторождений с близкими значениями запасов сырья и содержания полезного компонента в руде к общему количеству месторождений с аналогичными характеристиками.

Исходные данные для оценки представляются в виде диаграммы содержание – запасы ( –S диаграмма). Такие диаграммы обычно используются в методиках прогнозирования неразведанных запасов сырья региона. Вероятность вовлечения месторождений в эксплуатацию рассчитывается с помощью процедуры логит-регрессии, связывающей непрерывные независимые переменные – содержание полезного компонента, запасы руды, коэффициент вскрыши с бинарной зависимой переменной, принимающей значения 0 или 1 и характеризующей степень освоенности месторождений. Влияние других факторов по результатам предварительной статистической оценки статистически незначимо. Уравнение регрессии:

(1)

Показатель Р в этом уравнении имеет смысл вероятности того, что месторождение, с параметрами (, S,Kв) может быть вовлечено в эксплуатацию. Вероятность вовлечения месторождения в разработку принята в качестве меры его доступности, поскольку она характеризует фактическое отношение инвесторов данного региона к конкретным запасам.

Предлагаемая модель оценки доступности месторождений может быть использована для характеристики состояния минерально-сырьевой базы и особенностей недропользования в регионе. Для этого на диаграммах содержание-запас выделяются линии пороговой и полной доступности:

линия пороговой доступности – кривая, ниже которой находятся месторождения, валовой доход от разработки которых не превышает издержек;

линия полной доступности - кривая, выше которой доля эксплуатируемых месторождений составляет 90%.

Логит-регрессионная поверхность (рис.1.) представляет собой зависимость вероятности вовлечения месторождения в эксплуатацию от запасов и качества руды.

Рис. 1. Форма представления данных о состоянии минерально-сырьевой базы (на примере медно-порфировых руд)

Регрессионная поверхность отображается на – S диаграмме изолиниями, вдоль которых вероятность вовлечения месторождений в эксплуатацию одинакова. На рис. 1. представлен пример – S диаграммы и соответствующая регрессионная поверхность для медно-порфировых месторождений мира. Сплошными точками на ней отображены эксплуатируемые месторождения, пустыми - месторождения, которые в разработку не вовлекались.

Для устранения влияния на коэффициенты модели (1) характеристик изменчивости МСБ (дисперсии запасов и качества руд региона), используется логит-регрессионная модель относительно стандартизованных переменных :

;

где:

m1, m2, m3
— первые моменты распределения натуральных логарифмов , S, Kв соответственно;
1, 2, 3
— стандартные отклонения натуральных логарифмов , S, Kв соответственно;

Уравнение логит-регрессии:

(2)

Коэффициенты модели 0, 1, 2, 3, (2) отражают особенности инвестиционного климата в регионе.

Исходя из вышеизложенного, оценку доступности минерально-сырьевой базы рекомендуется осуществлять на основе определения следующих параметров:

Вероятность освоения P(,S). С какой вероятностью месторождение может быть вовлечено в разработку.

Пороговая и полная доступности (Ргран, Рп). По значению содержания полезного компонента, соответствующего кривой полной доступности, можно судить о степени промышленного освоения высокоэффективных месторождений, и есть ли такие месторождения в резерве. По значениям содержания полезного компонента, соответствующего линии пороговой доступности, можно судить о граничной рентабельности месторождений данного региона. Чем больше граничное значение P, тем более лучшие месторождения остаются за границей эффективной работы.

Индексы (0, 1 2). Для характеристики трудно формализуемых эффектов, возникающих в сложных системах и сравнения освоения различных МСБ между собой. Индекс 0 - индикатор истощения или избыточности МСБ. Снижение регионального значения индекса 0 ниже уровня, типичного для данного типа сырья в мире, означает дефицит доступных месторождений. Превышение же этого уровня означает избыточную обеспеченность запасами, при которой средне доступные, по общепринятым меркам месторождения, в разработку не вовлекаются. Индекс 1, характеризует значимость уровня развития инфраструктуры, налогового климата и прочих факторов, включая исторические традиции недропользования в данном регионе при принятии решения о вовлечении месторождения в разработку. Чем выше значение индекса 1, тем более сильное влияние на вероятность освоения месторождений оказывают особенности недропользования в данном регионе. Индекс 2 характеризует степень влияния масштабов производства на доступность месторождений. Для МСБ с высокими значениями 2 в любом случае при увеличении запасов будет происходить рост эффективности производства.

Эффективное содержание металла, эквивалентное дифференциальной природной ренте (Эме). Определяется интегральная ценность минерально-сырьевой базы региона как суммарная дифференциальная рента от разработки всех доступных запасов, определяемая с использованием приведенной выше методики расчета предельно допустимых затрат в регионе.

Таким образом, совокупность параметров 0, 1, 2, Ргран,, Рп, Эме. является обобщенной характеристикой МСБ региона, позволяет проводить сравнительный анализ МСБ и прогнозирование эффективности недропользования.

Апробация предложенного подхода проведена для МСБ медно-порфировых месторождений Канады, США, Чили и мира, медьсодержащих месторождений России и золотосодержащих месторождений Красноярского края. Статистическая оценка логит-регрессионных моделей для условий этих минерально-сырьевых баз показала их адекватность и статистическую значимость двух факторов – качества и запасов сырья. Коэффициент вскрыши в рамках этих моделей оказывается значительно менее значимым, чем качество и запас сырья, но за счет его корреляции с первыми факторами, он в неявном виде также учитывается при укрупненной оценке.

Ниже приведены результаты сравнительного анализа доступностей этих сырьевых баз.

На рис.2 показаны диаграммы, характеризующие значения индекса для исследуемых МСБ. Наибольшая степень истощения характерна для минерально-сырьевой базы россыпного золота Красноярского края – индекс имеет наименьшее значение. И в действительности, добыча россыпного золота в Красноярском крае сокращается, запасы не возобновляются. Самая избыточная по обеспеченности запасами МСБ Чили. Для нее характерны также высокие значения среднего содержания меди в разрабатываемых месторождениях. Это отражает индекс, самый высокий из рассмотренных примеров.

Рис.2. Диаграмма, характеризующая среднюю доступность

и степень истощения минерально-сырьевых баз различных стран и регионов

Из рис.3 видно, что для сырьевой базы россыпного золота Красноярского края влияние трудно формализуемых факторов, таких как - спрос и предложение, состояние инфраструктуры, наличие трудовых и инвестиционных ресурсов, коммерческие риски и прочих, включая исторические традиции недропользования в данном регионе - на принятие решения о вовлечении месторождения в разработку проявляется более сильно. Самая слабая зависимость вероятности освоения месторождений от перечисленных факторов наблюдается для МСБ Чили - при выборе объектов для освоения решающую роль играет величина запасов.

Рис.3. Диаграмма, характеризующая значимость трудно формализуемых факторов при принятии решения о вовлечении месторождения в разработку

Пример оценки месторождений коренного золота Красноярского края, пригодных для открытой разработки. Установлено следующее. Из распределения месторождений по доступности, показанного на рис. 4, видно, что наряду с мелкими, не осваиваются такие крупные месторождения, как Попутнинское (доступность 0,86), Оленье (0,66), Светлое (доступность 0,62), Ручей Золотой (доступность 0,49), Кварцевая Гора (доступность 0,45). При степени освоенности эффективных запасов 90% именно на эти месторождения приходится основная часть не разрабатываемых эффективных запасов (рис. 5).

Сырьевая база характеризуется высокой средней доступностью месторождений (=-0,503), нахождением за границей рентабельности месторождений с неплохими характеристиками (граничное значение доступности 0,246), существенной зависимостью вероятности освоения месторождений от трудно формализуемых факторов (=1,2), наличием резерва месторождений со средней доступностью (полная доступность 0,85).

Выявлено отрицательное влияние исторически сложившихся в регионе социально-экономических условий на разработку золоторудных месторождений. Изменение ситуации, создание благоприятных условий для развития недропользования позволит привлечь инвестиции в разведку и освоение месторождений в отдаленных и необжитых районах Красноярского края, повысить рентабельность разрабатываемых месторождений и тем самым улучшить социально-экономическую ситуацию в регионе.

Полученные таким образом оценки сырьевых баз являются представительными в той мере, в какой представительны данные об эксплуатируемой и находящейся в резерве сырьевой базе.

Рис.4. Диаграмма распределения по доступности коренных месторождений золота Красноярского края, пригодных для открытой разработки

Рис.5 Диаграмма, характеризующая освоение эффективных запасов

коренного золота Красноярского края

в зависимости от вероятности освоения

Для подтверждения гипотезы о том, что введенный показатель доступности учитывает не только эффективность отработки конкретного месторождения, но и трудно формализуемые факторы, определили теоретическую зависимость: вероятность вовлечения месторождения в эксплуатацию – эффективность освоения месторождения.

Исходили из следующих основных положений:

  1. Затраты на разработку месторождения описываются степенными зависимостями, аргументом которых является производственная мощность предприятия по горной массе.
  2. Производственная мощность предприятия описывается степенной функцией от запасов руды месторождения. Наиболее известной функцией такого рода является формула Тейлора.
  3. Эффективность разработки характеризуется показателем, который является аналогом показателя рентабельности, исчисленной по отношению к себестоимости (3)

(3)

где:

— текущие затраты, отнесенные на единицу готовой продукции, $/т;

— текущие затраты, отнесенные на единицу горной массы, $/т;

— извлечение полезного компонента, д.е.;

— фактическая цена готовой продукции, $/т;

— содержание полезного компонента в руде, д.е.

С учетом этого выведена зависимость доступности (Р) от эффективности разработки :

© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»