Ryzyko inwestycji w górnictwie wêgla kamiennego jako funkcja dok³adnoœci oszacowañ parametrów z³o owych

Transkrypt

1 GOSPODARKA SUROWCAMI MINERALNYMI Tom Zeszyt 2/4 JACEK MUCHA*, MAREK NIEÆ**, PIOTR SA UGA***, EUGENIUSZ J. SOBCZYK***, MONIKA WASILEWSKA**** Ryzyko inwestycji w górnictwie wêgla kamiennego jako funkcja dok³adnoœci oszacowañ parametrów z³o owych Wprowadzenie Na ryzyko niepowodzenia górniczych projektów inwestycyjnych wp³ywa wiele czynników. Za najwa niejsze uznaje siê te, które maj¹ zwi¹zek z zakresem i jakoœci¹ rozpoznania geologicznego z³o a. Mog¹ siê one ró niæ od siebie w zale noœci od typu kopaliny i z³o a. Czynniki ryzyka maj¹ ró n¹ wagê w zakresie wp³ywu na ca³kowite ryzyko inwestycji. Wed³ug klasyfikacji Towarzystwa Ekonomiki Surowców Mineralnych Kanadyjskiego Instytutu Górnictwa, Metalurgii i Ropy Naftowej (Canadian Institute of Mining, Metallurgy and Petroleum Mineral Economics Society, CIM MES), opartej na wynikach ankiet wype³nionych przez respondentów, najistotniejszym czynnikiem ryzyka s¹ zasoby (ich wielkoœæ) i jakoœæ kopaliny, a nastêpnie czynniki polityczne, spo³eczne/œrodowiskowe, cena metalu oraz dochodowoœæ/koszty operacyjne (Smith 2000). Wyniki tego badania przedstawione zosta³y na rysunku 1. Zagadnienie oceny dok³adnoœci rozpoznania z³o a nie jest proste, gdy dotyczy zarówno stopnia poznania jego budowy, granic, jak i wielkoœci zasobów oraz jakoœci kopaliny. Analizy stosowanej metodyki rozpoznawania z³ó wêgla kamiennego w Polsce sugerowa³y jej niedoskona³oœæ (Kozubski 1962; Nieæ 1986) i potrzebê bardziej dok³adnego ich badania w poszczególnych kategoriach (Musia³, Bednarz 1979; Nieæ 1986, 1991). W przypadku pok³adów wêgla kamiennego wa nym zagadnieniem jest ich rozprzestrzenienie, korelacja, tektonika. Czynniki te znajduj¹ równie odzwierciedlenie w dok³adnoœci ** Dr hab.in., **** Mgr in., Katedra Geologii Z³o owej i Górniczej AGH, Kraków. ** Prof. dr hab. in., *** Dr in., Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energi¹, PAN, Kraków.

2 162 Rys. 1. Ranking czynników ryzyka w górnictwie wed³ug CIM MES (Smith 2000) Fig. 1. Ranking of the risk factors in mining according to CIM MES (Smith 2000) szacowania zasobów. Zagadnienie to ma szczególne znaczenie w ocenach górniczych przedsiêwziêæ inwestycyjnych. Jest ono wa ne tak e dla oceny zasobów z³ó nie eksploatowanych i pozostawianych przez likwidowane kopalnie, które musz¹ byæ uwzglêdniane w planach zagospodarowania przestrzennego i powinny byæ objête ochron¹, jeœli ich eksploatacja w przysz³oœci nie jest wykluczona. W artykule przedstawiono przyk³adow¹ ocenê ryzyka przedsiêwziêcia inwestycyjnego w górnictwie wêgla kamiennego w warunkach polskich w zale noœci od dok³adnoœci oszacowania zasobów i jakoœci wêgla. Przyjêto, e najwa niejszymi czynnikami ryzyka w przypadku wêgla kamiennego s¹ b³êdy oszacowañ nastêpuj¹cych parametrów z³o owych: 1) mi¹ szoœci pok³adu, decyduj¹cej o wielkoœci zasobów, a wiêc i o okresie istnienia kopalni, 2) kalorycznoœci (wartoœci opa³owej), zawartoœæ popio³u, zawartoœæ siarki ca³kowitej parametrów jakoœciowych oddzia³uj¹cych na cenê wêgla. Okreœlenie poziomu ryzyka inwestycyjnego uwarunkowane by³o zbadaniem dok³adnoœci, z jak¹ mog¹ byæ szacowane zasoby z³ó wêgla kamiennego przy ró nym stopniu ich rozpoznania jak równie oszacowañ jakoœci wêgla w pok³adach. Badania przeprowadzone zosta³y przy zastosowaniu metod geostatystycznych ze szczególnym uwzglêdnieniem procedury krigingu zwyczajnego. Próby zastosowania metod geostatystycznych do badania zmiennoœci parametrów pok³adów wêgla, oceny dok³adnoœci rozpoznania ich zasobów oraz prognozowania jakoœci wêgla podejmowane s¹ w Polsce od wielu lat (Mucha, Kokesz 1986; Kokesz, Mucha 1987; Kokesz 1987, 2006, 2007; Wachelka 2002, Kicki, Sobczyk 2003; Mucha, Wasilewska

3 2005a, b; Wasilewska, Mucha 2006). Nie by³y one dotychczas podporz¹dkowane systematycznemu planowi badañ. W zwi¹zku z tym ich wyniki s¹ rozproszone i utrudniaj¹ sformu³owanie jednolitego pogl¹du w zakresie u ytecznoœci tych metod i sposobu ich stosowania w nawi¹zaniu do zmiennej budowy geologicznej z³o a Materia³ podstawowy badañ Do badañ wytypowano osiem pok³adów w tym szeœæ w Zag³êbiu Górnoœl¹skim i dwa w Lubelskim (tab. 1). Dobrano je w taki sposób, by reprezentowa³y ró ne ogniwa stratygraficzne oraz mia³y ró n¹ mi¹ szoœæ, budowê i jakoœæ. S¹ to eksploatowane pok³ady spe³niaj¹ce kryteria bilansowoœci (tab. 1). Podstawowy zbiór danych stanowi³y wyniki opróbowania TABELA 1 Charakterystyka cech badanych pok³adów wêgla kamiennego GZW i LZW (wg dokumentacji geologicznych kopalñ i danych z eksploatacji) TABLE 1 Characteristic features of the coal seams in the Upper Silesian Coal Basin and the Lublin Coal Basin (according to geological reports of the mines) Zag³êbie wêglowe Seria litostratygraficzna warstwy Pok³ad Kopalnia Czystoœæ wêgla ( zawartoœæ popio³u) Zawartoœæ siarki ca³kowitej [%] Gruboœæ pok³adu ( mi¹ szoœæ) Przerosty Krakowska seria piaskowcowa warstwy libi¹skie 116/2 118 KWK Janina (13,3%) wysoka (8,8%) 2,29 1,87 (1,8 m) (3,2 m) brak 1 2 przerostów Górnoœl¹skie Zag³êbie Wêglowe Krakowska seria piaskowcowa warstwy ³aziskie 206/ KWK Piast (11,0%) (12,4%) 1,10 1,50 (2,0 m) (2,9 m) 1 3 przerostów brak Seria mu³owcowa warstwy za³êskie /1 KWK Brzeszcze wysoka (8,5%) (11,8%) 0,35 0,90 pok³ad cienki (1,4 m) (2,6 m) jeden przerost lokalnie w czêœci wschodniej kilka przerostów Lubelskie Zag³êbie Wêglowe Warstwy lubelskie 382 Lubelski Wêgiel Bogdanka 385/2 S.A. (18,0%) wysoka (8,4%) 1,4 1,1 (1,7 m) pok³ad cienki (1,45 m) kilka przerostów kilka przerostów

4 164 rdzeni z otworów wiertniczych (w kategoriach rozpoznania C 2 ic 1 ) i wyrobisk górniczych (w kategoriach rozpoznania B i A) oraz pomiary mi¹ szoœci pok³adów w otworach wiertniczych i wyrobiskach górniczych. Badane pok³ady, z uwagi na œrednie mi¹ szoœci, mo na zgodnie z klasyfikacj¹ Gabzdyla (1988) okreœliæ jako cienkie (<1,5 m) lub o œredniej gruboœci (1,5 3,5 m), natomiast bior¹c pod uwagê œrednie zawartoœci popio³u jako pok³ady wêgla o œredniej czystoœci (popielnoœæ 10 20%) i wysokiej czystoœci (popielnoœæ <10%). Œrednie zawartoœci siarki s¹ silnie zró nicowane od 0,30% w pok³adzie 352 (KWK Brzeszcze) do 2,22% w pok³adzie 116/2 (KWK Janina) ale na ogó³ nie przekraczaj¹ 1,5%. Doœæ du e zró nicowanie odnotowuje siê równie w odniesieniu do œredniej wartoœci opa³owej wêgla miêdzy pok³adami. Zakres zmiennoœci tego parametru wyznaczaj¹ wartoœci: 29,3 MJ/kg (pok³ad 352, KWK Brzeszcze) i 21,3 MJ/kg (pok³ad 116/2, KWK Janina). Oznaczenia parametrów jakoœciowych: wartoœci opa³owej, zawartoœci popio³u i siarki oraz pomiary mi¹ szoœci pogrupowano w podzbiory skojarzone z kolejnymi kategoriami rozpoznania. Liczebnoœæ danych w przypadku rozpoznania wiertniczego obejmuj¹cego ca³e pok³ady wynosi³a: dla kategorii C 2 i dla kategorii C 1. Z regu³y liczniejsze dane dla kategorii B i A odnosz¹ siê jedynie do partii pok³adów objêtych eksploatacj¹ lub partii, w których eksploatacja zosta³a zakoñczona. Zmiennoœæ wzglêdna mi¹ szoœci pok³adów, mierzona wspó³czynnikiem zmiennoœci (v), jest zró nicowana od ma³ej (v < 20%) do du ej (v = %). Praktycznie nie stwierdza siê zauwa alnych ró nic w wartoœciach wspó³czynników zmiennoœci mi¹ szoœci pok³adów bez i z przerostami. Mniej zró nicowane, ale z regu³y wiêksze s¹ wspó³czynniki zmiennoœci zawartoœci siarki i popio³u, a zmiennoœæ tych parametrów mo na okreœliæ jako przeciêtn¹ (v = 20 40%) lub du ¹ (v = %). Na tle tych parametrów kalorycznoœæ wêgla wyró nia siê bardzo ma³¹ zmiennoœci¹, ze wspó³czynnikiem zmiennoœci z regu³y nie przekraczaj¹cym 10%. 2. Metodyka oceny b³êdów oszacowañ parametrów Do oceny wielkoœci b³êdów oszacowañ œrednich wartoœci parametrów z³o owych w dla danych z ró nych kategorii rozpoznania zastosowano geostatystyczn¹ procedurê krigingu zwyczajnego (Journel, Huijbregts 1978). B³êdy odnosi³y siê do oszacowañ dokonanych w obrêbie parcel obliczeniowych, zlokalizowanych w najlepiej rozpoznanych czêœciach pok³adów. Liczba oszacowañ wartoœci poszczególnych parametrów w parcelach by³a zró - nicowanaiwynosi³aod8do49dlami¹ szoœciiod16do42dlaparametrówopisuj¹cych jakoœæ wêgla. Powierzchnie parcel obliczeniowych by³y bardzo zró nicowane od 7 do 45 ha w kopalniach Brzeszcze, Janina i Piast i od 250 do 665 ha w kopalni Bogdanka. Jako miary dok³adnoœci oszacowañ œrednich wartoœci parametrów w parcelach obliczeniowych wyznaczano dwa rodzaje b³êdów, okreœlone dalej jako b³êdy prognozowane i rzeczywiste (stwierdzane).

5 165 B³êdy prognozowane wyznaczano bezpoœrednio z procedury krigingu dla danych kolejnych kategorii rozpoznania z uwzglêdnieniem wzajemnego usytuowania punktów opróbowañ, ich po³o enia wzglêdem parceli obliczeniowej, kszta³tu i wielkoœci parceli obliczeniowej oraz struktury zmiennoœci parametru z³o owego. B³êdy rzeczywiste (stwierdzane) okreœlano przez odjêcie od oszacowanej metod¹ krigingu œredniej wartoœci parametru w parceli, wartoœci œredniej ustalonej na podstawie danych eksploatacyjnych, lub w przypadku ich braku œredniej oszacowanej dla danych z najwy szej kategorii rozpoznania. Tak zdefiniowany b³¹d rzeczywisty ma tutaj znaczenie umowne gdy w praktyce geologiczno-górniczej nigdy nie jest znana absolutnie dok³adnie wartoœæ parametru z³o owego w obrêbie pok³adów lub wydzielonych jego czêœci, nawet po ich wyeksploatowaniu. Pojêcie rzeczywisty akcentuje jedynie fakt porównania wartoœci parametru oszacowanej teoretycznie, na podstawie rzadszej sieci punktów opróbowania (lub pomiarów) z wartoœci¹ parametru, bardziej lub mniej zbli on¹ do rzeczywistej, uzyskan¹ na podstawie danych kopalnianych po zakoñczeniu eksploatacji lub na podstawie danych z zagêszczonej sieci opróbowañ. Sposób szacowania œredniej wartoœci parametru (zawartoœci popio³u) oraz oceny b³êdu prognozowanego i rzeczywistego dla danych kategorii C 2 ic 1 zilustrowano na przyk³adzie parceli usytuowanej w obrêbie pok³adu 385/2 w kopalni Lubelski Wêgiel Bogdanka S.A. (rys. 2a). Tok postêpowania prowadz¹cy do uzyskania wartoœci liczbowych b³êdów obejmuje: okreœlenie geostatystycznego modelu zmiennoœci (semiwariogramu) szacowanego parametru (rys. 2b), wyznaczenie strefy zliczania danych; w obliczeniach uwzglêdniono obserwacje po³o- one poza parcel¹ nie dalej ni 1,5 km dla kategorii C 2 ic 1 i 100 m dla kategorii B i A (rys. 3), okreœlenie z uk³adu równañ krigingu optymalnych wag dla obserwacji, oszacowanie œredniej wartoœci parametru w parceli jako œredniej wa onej: N z* w z K ik i i 1 gdzie: w ik wspó³czynnik wagowy krigingu przypisany i -tej obserwacji, z i wartoœæ parametru w punkcie opróbowania i, N liczba punktów opróbowañ wykorzystanych w procedurze szacowania; ocenê b³êdu standardowego krigingu uto samianego z b³êdem prognozowanym oszacowania œredniej wartoœci parametru BP z odpowiednich formu³ geostatystycznych (Journel, Huijbregts 1978), okreœlenie wzglêdnego, standardowego b³êdu prognozowanego:

6 166 Rys. 2. Lokalizacja parceli obliczeniowej i punktów opróbowañ (a) oraz geostatystyczne modele zmiennoœci (semiwariogramy) zawartoœci popio³u dla danych kategorii rozpoznania C 1 ia+b(b) 1, 2, 3 dane dla kategorii rozpoznania odpowiednio: C 2,C 1 i A+B; 4 granica obszaru górniczego, 5 granica parceli obliczeniowej Fig. 2. Localization of the calculation block and of the sampling points (a) and geostatistical variability models (semivariograms) of the ash content for the exploration stages C 1 and A+B (b) 1, 2, 3 the data for the exploration stages C 2,C 1 and A+B, respectively; 4 the border of the mine field; 5 the border of the calculation block BP BPw * z K 100% ocenê wzglêdnego b³êdu rzeczywistego: ( z* K z** ( K) ) BRw 100% z ** gdzie: z* K oszacowana metod¹ krigingu wartoœæ parametru dla danych okreœlonej kategorii rozpoznania, z** (K) oszacowana na podstawie danych eksploatacyjnych lub metod¹ krigingu dla danych najwy szej kategorii rozpoznania. Nale y zwróciæ uwagê, e standardowy b³¹d prognozowany odpowiada, przy za³o eniu normalnoœci jego rozk³adu, poziomowi prawdopodobieñstwa P = 68%. Dla poziomu prawdopodobieñstwa (ufnoœci) P=95 % stosowanego w geologii górniczej i wymaganego przez obowi¹zuj¹ce przepisy (Rozporz¹dzenie 2005) b³¹d standardowy nale y podwoiæ. Okreœla on w praktyce górny kres mo liwych b³êdów oszacowania, gdy prawdopodobieñstwo ( K )

7 167 Rys. 3. Sposób wyznaczania zasiêgu strefy zliczania danych wokó³ parceli obliczeniowej dla kategorii rozpoznania C 2,C 1 i A+B oraz ocena b³êdów prognozowanych i rzeczywistych (pok³ad 385/2, LW Bogdanka SA) 1 granica strefy zliczania danych, 2 parcela obliczeniowa, 3 granica obszaru górniczego, 4 punkt opróbowania; A* K oszacowana metod¹ krigingu zawartoœæ popio³u, BPw wzglêdny b³¹d prognozowany oszacowania (b³¹d standardowy krigingu), BRw wzglêdny b³¹d rzeczywisty (stwierdzony) Fig. 3. The method of determining the extent of the search zone around the calculation block for the exploration stages C 2,C 1 and A+B as well as the estimation of the predicted and demonstrated errors (seam No. 385/2, LW Bogdanka Co) 1 the border of the search zone, 2 calculation block, 3 the border of the mine field, 4 sampling point; A * K the mean ash content (ordinary kriging estimation), BPw relative predicted error of estimation (kriging standard error), BRw relative demonstrated error wiêkszego b³êdu jest ma³e (nie wiêksze ni 2,5%) i z tego wzglêdu stanowi on bezpieczn¹ miarê dok³adnoœci oszacowania. 3. Wyniki badañ Uœrednione dla wszystkich parcel obliczeniowych wielkoœci wzglêdnych b³êdów rzeczywistych i prognozowanych (dla P = 0,95) zestawiono oddzielnie dla ró nych kategorii rozpoznania w tabeli 2. Z uwagi na wartoœci obu rodzajów b³êdów mo na wyró niæ dwie grupy dok³adnoœci rozpoznania parametrów z³o owych: mi¹ szoœæ pok³adu i wartoœæ opa³ow¹ wêgla, jako parametry szacowane z wysok¹ dok³adnoœci¹, zawartoœci popio³u i siarki, jako parametry szacowane z ma³¹ dok³adnoœci¹.

8 168 Wzglêdne b³êdy rzeczywiste i prognozowane (na poziomie ufnoœci 0,95) oszacowañ œrednich wartoœci parametrów pok³adów Relative demonstrated (found) and predicted errors (at the 0.95 confidence level) of estimating mean values of seam parameters TABELA 2 TABLE 2 Kategoria rozpoznania Mi¹ szoœæ pok³adu Zawartoœæ popio³u Zawartoœæ siarki (ca³kowita) Wartoœæ opa³owa BRw BPw BRw BPw BRw BPw BRw BPw Dopuszczalny b³¹d oceny w myœl obowi¹zuj¹cych przepisów A+B C C BRw œredni (arytmetyczny), wzglêdny b³¹d rzeczywisty BPw œredni, wzglêdny b³¹d prognozowany dla poziomu ufnoœci 0,95 (podwojony b³¹d standardowy krigingu) Przeciêtne dok³adnoœci oszacowañ œrednich wartoœci mi¹ szoœci pok³adów i wartoœci opa³owej (kalorycznoœci) wyra one b³êdami rzeczywistymi i prognozowanymi, spe³niaj¹ wymagania stawiane we wszystkich kategoriach rozpoznania i mog¹ byæ uznane za w pe³ni satysfakcjonuj¹ce. Gêstoœæ przestrzenna wêgla, istotna dla obliczenia zasobów, w praktyce geologiczno- -górniczej traktowana jest jako ma³o zmienna. Przyjmowana jest jako wielkoœæ sta³a w granicach poszczególnych pok³adów. W tej sytuacji b³¹d wzglêdny oszacowania zasobów jest to samy z b³êdem oszacowania œredniej mi¹ szoœci w obrêbie wydzielonych parcel obliczeniowych lub ca³ych pok³adów. W odró nieniu od mi¹ szoœci pok³adów i kalorycznoœci wêgla, b³êdy prognozowane oszacowañ œrednich zawartoœci popio³u i siarki nie spe³niaj¹ formalnych wymagañ dla kategorii rozpoznania C 2,C 1,A+B. Przedstawione w tab. 2 oceny wielkoœci b³êdów obu rodzajów wykorzystano w analizie ekonomicznej dla okreœlenia œredniego granicznego poziomu ryzyka zwi¹zanego z podejmowan¹ inwestycj¹, odniesionego do dok³adnoœci oszacowañ badanych parametrów z³o owych. Jako wskaÿnik tego ryzyka przyjêto stopê dyskontow¹ dostosowan¹ do ryzyka (RADR, risk-adjusted discount rate). Do tego celu wybrano typowy dla warunków danej kopalni wêgla kamiennego X projekt inwestycyjny. Uzyskane wyniki przedstawiono w syntetycznej formie na rysunkach 4 i 5. Najmniej istotnym czynnikiem ryzyka spoœród analizowanych parametrów okazuje siê mi¹ szoœæ. Jest to niespodziank¹, gdy mi¹ szoœæ oddzia³uje przecie na okres istnienia projektu. Najwa niejszymi czynnikami ryzyka s¹ czynniki jakoœciowe: zawartoœæ popio³u (dla ka dej kategorii rozpoznania), wartoœæ opa³owa (przede wszystkim w ni szych kategoriach rozpoznania) oraz zawartoœæ siarki (w kategoriach wy szych).

9 169 Rys. 4. Stopy dyskontowe RADR dla ró nych kategorii rozpoznania geologicznego z³ó wêgla kamiennego w warunkach polskich (dla œrednich b³êdów rzeczywistych) Fig. 4. Risk-adjusted discount rates (RADR) in various exploration stages in Polish bituminous coal mines (for mean demonstrated errors) Rys. 5. Stopy dyskontowe RADR dla ró nych kategorii rozpoznania geologicznego z³ó wêgla kamiennego w warunkach polskich (b³êdy prognozowane na poziomie ufnoœci 95%) Fig. 5. Risk-adjusted discount rates (RADR) in various exploration stages in Polish bituminous coal mines (for predicted errors at the 0.95 confidence level) Suma ryzyka zwi¹zanego z rozpoznaniem geologicznym spada wraz z zakresem i jakoœci¹ rozpoznania. W przypadku ryzyka liczonego dla b³êdów œrednich wynosi ona od 19,2% dla kategorii C 2, poprzez 14,8% dla kategorii C 1, do 6,7% dla kategorii A+B. Takie wartoœci powinny byæ uwzglêdniane przy konstruowaniu stóp dyskontowych RADR dla

10 170 projektów obejmuj¹cych zasoby danej kategorii. Zak³adaj¹c, e realna stopa wolna od ryzyka kszta³towaæ siê bêdzie na poziomie 2%, a suma ryzyka pochodz¹cego od innych ni geologiczne czynników ryzyka wynosiæ bêdzie równie oko³o 2%, stopy dyskontowe RADR dla projektów obejmuj¹cych zasoby poszczególnych kategorii kszta³towaæ siê bêd¹ odpowiednio: dla kategorii C 2 23,2%, dla kategorii C 1 18,8%, dla kategorii A+B 10,7%. Wysoka sumaryczna stopa RADR dla zasobów kategorii C 2 oznacza, e w zasadzie zasoby tej kategorii nie powinny byæ wykorzystywane do analizy zdyskontowanych przep³ywów pieniê nych. Potwierdzaj¹ to wyniki uzyskane dla mo liwych b³êdów maksymalnych (b³êdów prognozowanych dla P = 0,95). Suma ryzyka dla kategorii C 2,C 1 oraz B wynosi tu odpowiednio 45,6%, 32%, 17,6%. W literaturze brak jest danych na temat stóp dyskontowych stosowanych dla projektów realizowanych w górnictwie wêgla kamiennego. Interesuj¹ce mo e byæ jednak porównanie obliczonych w prezentowanych badaniach wartoœci ryzyka z wielkoœciami podawanymi przez Smitha (1994, 2000) dla górnictwa podstawowych metali nie elaznych: na etapie z³o a udokumentowanego 17,5 20%, na etapie studium przedrealizacyjnego 13,5 15%, na etapie studium wykonalnoœci 10 11,5%, na etapie eksploatacji i przeróbki 5 8,5%. Podsumowanie i wnioski Wykonane badania wp³ywu b³êdów oszacowania zasobów i jakoœci wêgla na ocenê ryzyka górniczych przedsiêwziêæ inwestycyjnych wykaza³y, e najwa niejszym czynnikiem ryzyka dla typowego projektu realizowanego w warunkach polskiej kopalni wêgla kamiennego w ka dej kategorii rozpoznania z³o a jest b³¹d oszacowania parametrów charakteryzuj¹cych jakoœæ wêgla, w szczególnoœci zawartoœci popio³u oraz w dalszej kolejnoœci wartoœci opa³owej (kalorycznoœci) i zawartoœci siarki. Zaskakuj¹co najmniej istotnym czynnikiem ryzyka spoœród analizowanych parametrów jest mi¹ szoœæ pok³adu i w rezultacie zasoby wêgla, istotnie wp³ywaj¹ce na okres istnienia projektu. Badane parametry cechuje zró nicowana dok³adnoœæ szacowania ich œrednich wartoœci w parcelach obliczeniowych. W pe³ni satysfakcjonuj¹c¹ dok³adnoœæ uzyskuje siê przy szacowaniu mi¹ szoœci pok³adów i wartoœci opa³owej wêgla, natomiast szacowanie zawartoœci popio³u i siarki ca³kowitej obarczone jest zbyt du ym b³êdem. Rozpoznanie jakoœci wêgla nie jest zadowalaj¹ce na adnym etapie badania z³o a, co wczeœniej by³o ju niezale nie sygnalizowane przez Probierza i in. (2003). Dla prawid³owej oceny jakoœci wêgla niezbêdne jest wiêksze zagêszczenie punktów opróbowania w pok³adach. Ma to bardzo istotne znaczenie wobec podejmowania prób sterowania eksploatacj¹ zapewniaj¹c¹ odpo-

11 171 wiedni¹ jakoœæ wêgla i zwiêkszaj¹c¹ op³acalnoœæ produkcji (Kicki, Sobczyk 2003) jak równie dla doboru efektywnych metod jego przeróbki (Probierz i in. 2003). Ocena b³êdów szacowania parametrów z³ó wêgla i opis struktury ich zmiennoœci napotykaj¹ na pewne trudnoœci zwi¹zane z ograniczon¹ wiarygodnoœci¹ materia³ów podstawowych, a w szczególnoœci z niedostatecznie naœwietlonymi lub wrêcz brakuj¹cymi w dokumentacjach geologicznych (szczególnie starszych) informacjami w zakresie: metodyki pobierania próbek z rdzeni wiertniczych i wyrobisk górniczych, sposobu i dok³adnoœci przygotowania próbek do analizy chemicznej, metodyki i dok³adnoœci analizy chemicznej. Wymienione czynniki oraz zmieniaj¹ce siê w czasie normy w zakresie opróbowania pok³adów wêgla oraz wyznaczania wartoœci parametrów z³o owych czyni¹ czêsto niemo liwym porównanie wyników dokumentowania z³ó w ró nych etapach jego rozpoznania. Utrudnia to ocenê wiarygodnoœci zbiorów zawieraj¹cych dane z odleg³ych w czasie etapów badania z³o a. Uzasadnione w tej sytuacji jest zweryfikowanie uzyskanych wyników na zbiorach danych dla innych pok³adów wêgla. Mo na rekomendowaæ do tego typu badañ kriging zwyczajny podstawowy i najprostszy wariant geostatystycznej procedury krigingu. O ile trudno oczekiwaæ po wynikach przysz³ych badañ podwa enia przedstawionych w niniejszej pracy wniosków w zakresie g³ównych, geologicznych czynników ryzyka inwestycji w górnictwie wêgla kamiennego, o tyle powinny one umo liwiæ doprecyzowanie oceny dok³adnoœci szacowania œrednich wartoœci parametrów z³o owych i na tej podstawie bardziej dok³adne kwalifikowanie parcel do odpowiedniej kategorii rozpoznania. Praca sfinansowana ze œrodków Departamentu Badañ Naukowych Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wy - szego w ramach projektu badawczego nr 4T 12A (2005) LITERATURA G a b z d y l W., 1988 Geologia wêgla. Skrypt uczelniany Politechniki Œl¹skiej, Wyd. Polit. Œl, Gliwice, s Journel A.G., Huijbregts CH.J., 1978 Mining Geostatistics. Academic Press London-New York-San Fancisco, s. 600 ( ). K i c k i J., S o b c z y k E.J., 2003 Kompleksowy system sterowania jakoœci¹ wêgla i op³acalnoœci¹ produkcji w d³ugoletniej strategii dzia³ania kopalni wêgla kamiennego Piast. Wyd. IGSMiE PAN, Kraków. K o k e s z Z., 1987 Metoda geostatystyczna w optymalizacji strategii rozpoznawania z³ó wêgla kamiennego. Zesz Nauk. Polit. Œl¹skiej, s. Górnictwo, z. 172, s K o k e s z Z., 2006 Geostatystyczna charakterystyka pok³adów wêgla w Górnoœl¹skim Zag³êbiu Wêglowym. Górn. Odkryw. R. 48, nr 1 2, s K o k e s z Z., 2007 Geostatystyczna charakterystyka zmiennoœci mi¹ szoœci pok³adów wêgla w GZW na potrzeby szacowania zasobów. Przegl¹d Górniczy, t. 63, nr 4, s K o k e s z Z., M u c h a J., 1987 Prognozowanie wartoœci parametrów z³o a wêgla metod¹ krigingu w warunkach LZW. Zesz. Nauk. Polit. Œl¹skiej, s. Górnictwo, z. 172, s K o z u b s k i F., 1962 Zagadnienie dok³adnoœci rozpoznania tektoniki z³ó za pomoc¹ wierceñ w œwietle potrzeb projektowania górniczego. Przegl¹d Geol., nr 12, s

12 172 M u c h a J., K o k e s z Z., 1986 Zastosowanie geostatystyki i krigingu w ustalaniu zasobów wêgla kamiennego i prognozowaniu parametrów z³o a. Mat. Konf. Postêp naukowy i techniczny w geologii górniczej wêgla kamiennego. Zesz. Nauk. Polit. Œl¹skiej, s. Górnictwo, z. 146, s M u c h a J., W a s i l e w s k a M., 2005a Dok³adnoœæ interpolacji zawartoœci siarki i popio³u w wybranych pok³adach wêgla kamiennego GZW. Gosp. Sur. Min., t. 21, z. 1, s M u c h a J., W a s i l e w s k a M., 2005b Prognozowanie wielkoœci b³êdów interpolacji parametrów z³o owych pok³adów wêgla kamiennego GZW. Bezpieczeñstwo Pracy i Ochrona Œrodowiska w Górnictwie, nr 6, s , WUG, Katowice. M u s i a ³ A., B e d n a r z J., 1979 Ustalenie optymalnych siatek rozpoznawczych dla z³ó wêgla kamiennego. W: Optymalizacja siatek wiertniczych przy dokumentowaniu z³ó surowców sta³ych. Warszawa, s N i e æ M., 1986 Dok³adnoœæ i strategia rozpoznania z³ó wêgla kamiennego. Zesz. Nauk. Polit. Œl¹skiej, s. Górnictwo z. 149, s N i e æ M., 1991 Dokumentowanie geologiczne z³ó wêgla kamiennego i klasyfikacja ich zasobów. Kierunki zmian. Przegl¹d Górniczy, Nr 11, s P r o b i e r z K., (red.), 2003 Monitoring jakoœci wêgla kamiennego od z³o a poprzez procesy eksploatacji i przeróbki do produktu handlowego. Wyd. Polit. Œl¹skiej, Gliwice. Rozporz¹dzenie Ministra Œrodowiska (2005) w sprawie szczegó³owych wymagañ, jakim powinny odpowiadaæ dokumentacje geologiczne z³ó kopalin (z dnia 6 lipca 2005). Dz.U. Nr 136, poz z dnia 25 lipca 2005 r. S m i t h L.D., 1994 Discount rates and risk assessment in mineral project evaluations. Transactions Institution of Mining & Metallurgy (Sect. A: Mineral Industry). S m i t h L.D., 2000 Discounted cash flow analysis. Methodology and discount rates. Special Session on Valuation of Mineral Properties Mining Millennium 2000, March 8, S a ³ u g a P., 2006 Wycena górniczych projektów inwestycyjnych w aspekcie doboru stopy dyskontowej. Wyd. IGSMiE PAN, Kraków. S o b c z y k E.J., S a ³ u g a P., 2005 Determining mineral project value: the preference theory. Górnictwo i Geoin ynieria. Kwartalnik Akademii Górniczo-Hutniczej, z. 3/2. W a c h e l k a L., 2002 Uwagi i spostrze enia dotycz¹ce zastosowania metod geostatystycznych dla oceny kategorii rozpoznania z³o a. Gór. Odkryw., R.XLIV, nr 2 3. W a s i l e w s k a M., M u c h a J., 2006 Dok³adnoœæ szacowania œrednich wartoœci parametrów z³o owych pok³adów wêgla kamiennego w blokach obliczeniowych metod¹ krigingu zwyczajnego. Przegl¹d Górniczy, t.62 nr 11, s RYZYKO INWESTYCJI W GÓRNICTWIE WÊGLA KAMIENNEGO JAKO FUNKCJA DOK ADNOŒCI OSZACOWAÑ PARAMETRÓW Z O OWYCH S³owa kluczowe Wêgiel kamienny, parametry pok³adu, kriging, dok³adnoœæ szacowania, ryzyko inwestycji górniczej Streszczenie Przedstawiono czynniki wp³ywaj¹ce na ryzyko górniczych projektów inwestycyjnych ze szczególnym uwzglêdnieniem czynników geologicznych. Metod¹ krigingu zwyczajnego oceniono dok³adnoœæ szacowania œrednich wartoœci parametrów z³ó wêgla kamiennego w parcelach obliczeniowych zlokalizowanych w 6 pok³adach GZW i 2 pok³adach LZW. Podstawê szacowania: mi¹ szoœci pok³adu, kalorycznoœci wêgla oraz zawartoœci popio³u i siarki ca³kowitej stanowi³y dane pochodz¹ce z kolejnych etapów badania z³ó. Dla wszystkich kategorii rozpoznania stwierdzono zadowalaj¹c¹ dok³adnoœæ szacowania œrednich mi¹ szoœci pok³adów i kalorycznoœci wêgla oraz niedostateczn¹ dok³adnoœæ szacowania zawartoœci popio³u i siarki. B³êdy oszacowañ tych parametrów wykorzystano do wyznaczenia stopy dyskontowej dostosowanej do ryzyka (RADR risk-adjusted discount rate) jako wskaÿnika ryzyka zwi¹zanego z podejmowan¹ inwestycj¹. Stwierdzono, e najwa niejszym czynnikiem

13 173 ryzyka dla typowego projektu realizowanego w warunkach polskiej kopalni wêgla kamiennego w ka dej kategorii rozpoznania z³o a jest b³¹d oszacowania parametrów charakteryzuj¹cych jakoœæ wêgla, w szczególnoœci zawartoœci popio³u oraz w dalszej kolejnoœci wartoœci opa³owej (kalorycznoœci) i zawartoœci siarki. Zaskakuj¹co najmniej istotnym czynnikiem ryzyka spoœród analizowanych parametrów jest mi¹ szoœæ pok³adu i w rezultacie zasoby wêgla, wp³ywaj¹ce zasadniczo na okres istnienia projektu. THE RISK OF INVESTMENTS IN BITUMINOUS COAL MINING AS A FUNCTION OF THE ESTIMATION ACCURACY OF DEPOSIT PARAMETERS Key words Bituminous coal, coal seam parameters, kriging, estimation accuracy, risk of mining investment Abstract The factors affecting the risk of mining investment projects are presented. The accuracy of estimating mean coal deposit parameters was assessed applying the method of ordinary kriging in particular blocks of six coal seams of the Upper Silesian Coal Basin and two coal seams of the Lublin Coal Basin. The parameters, i.e. the seam thickness, the coal calorific value and the ash and sulphur contents in coal, were estimated from the data obtained in consecutive stages of deposit exploration. A satisfactory accuracy of estimating the mean thickness of coal seams and the coal calorific values has been found in all stages of deposit exploration, whereas the estimates of the ash and sulphur contents have been unsatisfactory throughout. The errors of estimating the deposit parameters were used to determine the risk-adjusted discount rate (RADR), which is a risk index of mining investment. The most important risk factor for a typical project in the Polish bituminous coal mine in each stage of exploration is the error of estimating coal quality parameters, first of all the ash content and then the coal calorific value and sulphur content. Surprisingly, among the parameters analyzed the least significant in the risk assessment is the thickness of the coal seam and, as a result, coal reserves that are the essential determinants of the project life.