יסודות של מינרל הפקדה מודלים תוכנת אסטיגמציה
מה זה מינרל פקד מודלינג?
הפקדה מינרלים היא תהליך של בניית ייצוג דיגיטלי תלת-ממדי של גוף מינרלי באמצעות נתונים גיאולוגיים, גיאופיזיים וגיאוכימיים.המודל מתאר את הצורה, ההפצה של הציונים והבקרות הגיאולוגיים של הפיקדון, ויצר את הבסיס להתאמה של משאבים, תכנון שלי, והערכה כלכלית מודרנית משלבת ניתוח נתונים מרחביים עם פרשנות לייצור מסגרת חזקה שיכולה להיות מעודכנת כמו מידע חדש ללא מודל מדויק, או יעיל, להיות יעיל, לאחר מכן, או יעיל, החלטות לא אמין, או יעיל.
איסוף נתונים עבור מודלי הפקדה
מודלים אמינים מתחילים עם נתונים באיכות גבוהה של קלט.המקורות הבאים משולבים בדרך כלל:
- (ב) ,0) ,Drill ליבתים (ב"ג) , לספק ליתולוגיה, שינוי, מינרליזציה, ו-Assay תוצאות בנקודות דיסקרטיות.
- (FLT:0) סקרי גלאופיזיקה 1 (Geophysical Surveys) , כגון נתונים מגנטיים, אלקטרומגנטיים, ו- מוליכים (IP) המסייעים להגדיר מגעים גיאולוגיים ואזורים מינרליים.
- (ב) ⁇ :0)Geochemical samplinglingFLT:1 - דגימות פני השטח, דגימות שבב וגיאוכימיה הקרקע יכול לתאר אנומליות ופרשנות סיוע.
- (FLT:0)Downhole סקרsvesFLT:1 - קואורדינטות קוליות מדויקות, zimuth, dip ונתוני סקר להבטיח כי החורים של קידוח ממוקמים כראוי בחלל 3D.
- (FLT:0 Topographic and Surveyrough dataFLT:1) - מפות בסיס, מודלים של קרקע דיגיטלית (DTMs), וסקרי שלי מספקים את ההתייחסות מרחבית.
נתונים ומודלים לעריכה
הגיאולוגים מפרשים את הנתונים כדי להגדיר תחומים גיאולוגיים - כרכים של רוק עם מאפיינים עקביים כגון ליתולוגיה, שינוי או הגדרה מבנית. Domains לעתים קרובות מופרדים על ידי תקלות, מגעים ליתולוגיים, או גבולות כיתה.שלב זה הוא קריטי כי ניתוחים סטטיסטיים וגיאוסטטיים מבוצעים בדרך כלל בתוך כל דומיין בנפרד.שגיאות בשטח משפיעות ישירות על הערכות.
בניית מודל 3D
לאחר שדומיינים מוגדרים, הם מומרים לתוך משטחים תלת-ממדיים מוצק (wireframes) את חוט מסגרת סוגרת את נפח העניין.ממסגרת חוט, מודלים בלוקים ניתן לבנות על ידי מילוי נפח עם מערך קבוע של בלוקים.כל בלוק נושא תכונות כגון סוג סלע, כיתה, צפיפות, וסיווג כלכלי.מודל עשוי לכלול גם משטחים עבור העליון, מים, טבלה, או פסולת דיגיטלית ניתן להפקיד.
טכניקות אסטיגמציה
הערכת משאבים היא תהליך הקצאת ציונים ו tocaps בתוך המודל.המטרה היא לייצר הצהרת משאבים מינרלים התואמים עם קודי דיווח בינלאומיים (למשל, JORC, NI 43-101, SAMREC) קיימות שיטות estimation מספריים, כל אחד עם נקודות חוזקות ומגבלות.הבחירה תלויה בדחיסות נתונים, רציפות גיאולוגיות, וסוג הפקדה.
שיטת Polygonal
אחת הגישות הפשוטות ביותר, השיטה הפולגונלית, מתפצלת את הפיקדון לפוליגון של השפעה סביב כל חור קידוח.הציון בתוך כל פוליגון נחשב לשל החור המרכזי, בעוד קל ליישם ושימושי עבור הערכות בשלבים מוקדמים, שיטת הפולגון אינה אחראית למגמות מרחביות או אנזוטרופיה.זה נחשב רק לפקדים עם דחיסות גבוהה מאוד וקלה ותרגול פשוט רק לעתים רחוקות זה.
עקבו אחרי Interpolation
הגישה הנפוצה ביותר בתוכנות כרייה משתמשת במודל בלוק 3D. נפח הפיקדון מחולק בלוקים, כל אחד מהתאורדמות שהוקצו. ציונים מחולקים לבלוקים מדגימות מורכבות הסובבות באמצעות אחד מכמה אלגוריתמים:
- (FLT:0) תוך הפחתה במשקל (IDW)IRLT:1) – שיטה ⁇ סטית שבה ציון בבלוק הוא הממוצע המכובד של דגימות בקרבת מקום, עם משקולות יחסית למרחק המוגדל לעוצמה (בדרך כלל 2, 3, או 4) מזהה עובד היטב עבור פיקדונות עם רציפות מתונה וללא מגמות כיוון חזקות.
- (FLT:0 Ordinary קרייגינגFLT:1 - שיטה גיאוסטיסטית של האינטרפולציה המשתמשת מודל variogram כדי להסביר את התצורה המרחבית. קריינג מספק את ההערכה הלינית הטובה ביותר (BLUE) וגם מייצרת חיזוי שחלות (שקיות משיכה) שניתן להשתמש בו כדי להעריך את האמון.
- (ב) [15] ,9) ,(התחילה של ⁇ ) ,1:1) - הרחבה של משיכת פיקדונות עם התפלגות ציונים מורכבת, במיוחד כאשר אזורים ברמה גבוהה אינם תואמים היטב.
- (FLT:0) שיטות הדמיה של קונסולת 1 - כגון סימולציה גאוסיאלית (SGS) או סימולציה מותנית, אשר מייצרת כמה ריאליזציה סבירים של חלוקת כיתה.אלה משמשים לניתוח סיכונים והערכה של רגישות גוף.
וריאציות ואנליזה גיאוסטיסטית
לפני האינטרפולציה, ניתוח אדוגרמה מקיף מבוצע כדי לכמת המשכיות מרחבית.המדדים של ה-Variogram כיצד ציוני הדגימה משתנים עם מרחק וכיוון.הוא ממונעים על ידי פונקציות מתאימות (spherical, אקספוננציאלי, Gaussian) ל-Verariogram הניסויי.The nugget, sill, ו- טווח פרמטרים משמשים ב- kriging.
המונחים: Classification
קודים בינלאומיים דורשים משאבים להיות מסווגים למדידה, Indicate, וקטגוריות מופרכות המבוססים על אמון בהערכה. סיווג רואה בקידוח, איכות של נתונים, ביטחון גיאולוגי, ואי ודאות estimation. חבילות תוכנה רבות סיווג אוטומטי באמצעות קריטריונים כגון מרחק לדגימה הקרובה, קריינג שרטוט, או מספר של דגימות אינפורמטים.
תוכנה פופולרית לדוגמנות ואסטיגמציה
חבילות תוכנה מסחריות רבות מספקות כלים משולבים עבור מודלים גיאולוגיים, הערכת משאבים ותכנון שלי. להלן כמה פלטפורמות בשימוש נרחב, כל אחד עם נקודות חוזק ייחודיות.
Surpac
(שנופאק (התפתח על ידי Dassault Systèmes / GEOVIA) הוא אחד מתוכנות הכרייה הפופולריות ביותר בעולם.זה מציע ממשק ידידותי למשתמש עם חוט רב עוצמה, חסום מודלים וכלים estimation. Surpac תומך במודלים לא רצויים (באמצעות פונקציות רדינל Basis) עבור יצירת מהיר יותר של פני השטח הגיאולוגיים שלה (Treave) מאפשר אוטומציה חזקה של מערכת ההפעלה: HDF) במיוחד של מערכת ההפעלה: CLTXL (R) היא תוכנית גמישה של אוטומציה חזקה יותר חזקה יותר של מערכת ההפעלה: CRAF) היא מערכת ההפעלה: CRAD (RRAD) היא מערכת ההפעלה של מערכת ההפעלה של מערכת ההפעלה: CLTD (R).
נתונים
(המוכר על ידי Datamine Software Ltd) מספק כלים מתקדמים להערכת משאבים, כולל פונקציות גיאוסטאליות מקיף, השקיה וסימולציה מותנית.פלטפורמת סטודיו RM משלבת מודלים, estimation, ותכנון שלי. Datamine ידועה מנוע גיאטטיסטי החזק שלה, המשמש יועצים רבים עבור 43-101 ו- JOR Cplirated, .
מיקרומין
Micromine מציעה פתרון מקצה לקצה כיסוי חקר, מודלים, הערכת משאבים ועיצוב שלי. ממשק אינטואיטיבי שלה ויכולות ניהול נתונים חזקות להפוך אותו מתאים לחוקרים זוטרים ומפעילים באמצע.מיקרומין כולל מודולים עבור מודלים לא רצויים, variography, וסיווג משאבים דינמי.
Leapfrog
Leapfrog (Seequent) הוא מנהיג במודל גיאולוגי 3D. בניגוד לחוטפת המסורתית, Leapfrog משתמשת אלגוריתמים כדי ליצור משטחים ישירות מהנתונים, צמצום דרמטי של זמן מודל.זה מעדיף במיוחד עבור גיאולוגיה מורכבת ולמען יצירת תרחישים מרובים במהירות. Leapog משלב היטב עם תוכנות estimation אחרים באמצעות פורמטים:0lyph:0lyscovers Lapcovers Lapog-1frog-1.
וולקן וולקן
וולקן (Maptec) הוא פלטפורמה מרכזית נוספת המציעה בלוק מודלים, גיאוסטיסטים, ואופטימיזציה הבור.חוזקות שלה כוללות כלים מתקדמים עיצוב פתוח, מודולי עיצוב פיצוץ, ושילוב מקיף של סקרים.
תפקידה של התוכנה ב Compliance ודיווח
חברות מינון חייבות לדבוק בסטנדרטים מחמירים של דיווח לרשימה על חילופי מניות ומימון מאובטח.תוכנה ממלא תפקיד קריטי בהבטחת הערכות הן שקוף, חוזרות ונשנות, וביקורתיות.רוב החבילות מאפשרות למשתמשים לתעד פרמטרים, ניהול estimation פועל, וליצור דוחות משאבים בפורמט סטנדרטי.תכונות כגון ניהול מקרה מאפשרות תרחישים של estimation (למשל, ציונים שונים, ניתוק, דומיינים) בהשוואה לבדיקות סטנדרטיות (Q) לשימוש ויזואלי (כגון שיטות תמיכה ויזואליות).
אתגרים ועיסוקים טובים
למרות תוכנה רבת עוצמה, הערכת משאבים נותרה תהליך מיומנות-אינסטינקט. אתגרים משותפים כוללים:
- (FLT:0) אי הוודאות של נתונים LT:1) - שגיאות דגימה, דיוק כאמור, שגיאות סקר הפותח באמצעות המודל.הפרקטיקה הטובה ביותר דורשת אבטחת איכות קפדנית / בקרת איכות (QA/QC) פרוטוקולים.
- (FLT:0)Geological Complex Complex Deposits (למשל, זהב מעוות, אורניום ללא לגיטימיות) דורש דומיינים זהירים ועשויים לדרוש שיטות גיאוסטיות מתקדמות כמו MIK או סימולציה.
- (FLT:0) אי-ההההארה (Non-stationarityFLT:1) - חלוקת ציונים המשתנה על פני הפיקדון (למשל, העשרה סופר-ג'נית) מפרה הנחות מדאיגות.
- (FLT:0)הסתמכות על פרמטרים ברירת מחדל FIRLT:1) - הגדרות ברירת מחדל תוכנה (למשל, גודל בלוק, גודל החיפוש, מידות אליפסואיד) הם לעתים רחוקות אופטימליים.כל הפקדה דורשת התאמה אישית המבוססת על ידע גיאולוגי וקידוח ספיגה.
- (הפסקה:0)ValidationFLT:1 - כל הערכה צריכה להיות מאומתת נגד נתוני הייצור (reconciliation) לאחר שכריית משוב זו משפרת את הערכות העתידיות ונבנה ביטחון.
שיטות הטובות ביותר כוללות שמירה על שביל ביקורת מפורט, הכולל גיאולוגים מרובים בפרשנות, באמצעות שיטות הערכה מרובות לתוצאות החריפה, ועדכון מודלים באופן קבוע כמו נתונים חדשים של קידוח נאסף.
מסקנה
מינרל הפיקדונות מודל ותוכנות estimation משאבים הם כלים הכרחיים להערכת ולמיצוי העושר המינרלי. על ידי שילוב פרשנות גיאולוגית עם שיטות סטטיסטיות וגיאוסטטיסטיות קפדניות, פלטפורמות אלה מאפשרות לכמת אמין של משאבי מינרלים.הבנת היסודות - מאוסף נתונים ותחומים החלים דרך להתנגשות וסיווג - כוחנים ומהנדסי כרייה - כדי לקבל החלטות מושכלות שממקסימות את ההחזרים את הכלכלה והמינימום סיכון סביבתי.