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रिजर्व अनुमान खनन और खनिज अन्वेषण में एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है। इसमें खनिज संसाधनों की मात्रा और गुणवत्ता का निर्धारण करना शामिल है जो आर्थिक रूप से निकाला जा सकता है। आरक्षित अनुमान में उपयोग की जाने वाली दो सामान्य तकनीकें ब्लॉक मॉडलिंग और ग्रेड इंटरपोलेशन हैं। ये विधियां भूवैज्ञानिकों और इंजीनियरों को सही ढंग से जमा राशि के संभावित मूल्य का आकलन करने में मदद करती हैं।
ब्लॉक मॉडलिंग
ब्लॉक मॉडलिंग ने मिनरल जमा को तीन आयामी ग्रिड में विभाजित किया है। प्रत्येक ब्लॉक में विशिष्ट मात्रा का प्रतिनिधित्व किया जाता है जिसमें निर्दिष्ट गुण जैसे ग्रेड और tonnage शामिल हैं। यह विधि जमा के स्थानिक वितरण के विस्तृत दृश्य और विश्लेषण की अनुमति देती है।
एक ब्लॉक मॉडल बनाने में ड्रिलिंग और नमूना से नमूना डेटा एकत्र करना शामिल है। इन डेटा बिंदुओं का उपयोग प्रत्येक ब्लॉक के ग्रेड को इंटरपोलेशन तकनीकों के माध्यम से आकलन करने के लिए किया जाता है। परिणामस्वरूप मॉडल संसाधन और आरक्षित गणना के लिए एक आधार प्रदान करता है।
ग्रेड इंटरपोलेशन तकनीक
ग्रेड इंटरपोलेशन ज्ञात नमूना डेटा के आधार पर ब्लॉक के भीतर खनिज ग्रेड का अनुमान लगाता है। आम तरीकों में उलटा दूरी भार (आईडीडब्ल्यू), कुरिजिंग और निकटतम पड़ोसी शामिल हैं। ये तकनीकें नमूने के बीच अधिक सटीक अनुमानों का उत्पादन करने के लिए स्थानिक संबंध पर विचार करती हैं।
उपयुक्त अंतरोप्लाशन विधि का चयन जमा की विशेषताओं और डेटा वितरण पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, क्रिगिंग, स्थानिक सहसंबंध के लिए खाते हैं और संबद्ध आत्मविश्वास स्तर के साथ अनुमान प्रदान करता है।
रिजर्व अनुमान में आवेदन
ग्रेड इंटरपोलेशन के साथ ब्लॉक मॉडलिंग को मिलाकर व्यापक आरक्षित अनुमान की अनुमति मिलती है। इस प्रक्रिया में एक विस्तृत मॉडल बनाना, प्रत्येक ब्लॉक के लिए ग्रेड का अनुमान लगाना और पुनर्प्राप्त करने योग्य भंडार को निर्धारित करने के लिए आर्थिक और खनन मापदंडों को लागू करना शामिल है।
- ड्रिलिंग नमूनों से डेटा संग्रह
- एक त्रि-आयामी ब्लॉक मॉडल बनाना
- ग्रेड इंटरपोलेशन तकनीक लागू करना
- आर्थिक व्यवहार्यता का आकलन करना
- वसूली योग्य भंडार की गणना