광물 입금 모델링은 무엇입니까?

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입금 모델에 대한 데이터 수집

신뢰할 수있는 모델은 고품질의 입력 데이터를 시작합니다. 다음 소스는 일반적으로 통합됩니다 :

  • Drill core log – lithology, alteration, Mineralisation, and assay results at discrete point.
  • Geophysical 설문 조사 – 자기, 전자기, 유도 극화(IP) 데이터와 같은, 이는 지질 접촉과 광화 영역의 정의를 돕는.
  • Geochemical 샘플링 – 표면 샘플, 칩 샘플 및 토양 지질은 anomalies 및 aid 해석을 개요 할 수 있습니다.
  • Downhole 설문 조사 – 정확한 칼라 좌표, azimuth, 딥 및 설문 조사 데이터는 드릴 구멍이 3D 공간에서 올바르게 배치되도록합니다.
  • Topographic 및 설문 조사 데이터 – 기본 맵, 디지털 지형 모델(DTM), 내 설문 조사는 공간 참조를 제공합니다.

Data Interpretation 및 도메인 모델링

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3D 모델 구축

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자원 평가 기술

자원 추정은 모델 내에서 블록을 할당하는 등급과 톤수의 과정입니다. 목표는 국제보고 코드 (예 : JORC, NI 43-101, SAMREC)와 호환되는 광 자원 계산서를 생산하는 것입니다. 몇몇 추정 방법은 강점과 제한으로 각각 존재합니다. 선택은 데이터 밀도, 지질성 및 예금 유형에 따라 다릅니다.

Polygonal 방법

가장 간단한 접근법 중 하나는 다각형 방법이며, 각 드릴 구멍의 주위에 영향을 다각형으로 예금을 나눕니다. 각 다각형의 등급은 중앙 구멍의 그것으로 가정됩니다. 초기 단계 견적을 위해 쉽게 구현하고 유용한 동안, 다각형 방법은 공간 동향 또는 anisotropy를 위해 계정이 아닙니다. 그것은 매우 높은 드릴링 밀도와 간단한 기하학을 가진 예금에만 적절하게 간주됩니다. 현대 연습은 혼자이 방법으로 거의 의존합니다.

Interpolation로 모델링 블록

광산 소프트웨어의 가장 일반적인 접근은 3D 블록 모델을 사용합니다. 예금 볼륨은 블록으로 구분되며 각 할당 된 좌표로 구분됩니다. 등급은 여러 알고리즘 중 하나를 사용하여 주변 복합 샘플에서 블록으로 상호 교환됩니다.

  • ]역거리 무게 (IDW) – 블록에 등급이 있는 세련적인 방법은 주변 샘플의 무게가 평균이며, 무게가 적습니다. (일반적으로 2, 3, 또는 4). IDW는 온건한 오염과 강한 방향 추세를 가진 예금에 잘 작동합니다.
  • Ordinary Kriging – 공간 자동 상관관계를 위한 계정에 variogram 모델을 사용하는 지자체 간섭 방법. Kriging은 최고의 선형 비동기적 추정치(BLUE)을 제공하고 또한 신뢰를 평가하기 위해 사용될 수있는 예측 가변성(kriging variance)를 생산합니다. Kriging은 자원 추정에 대한 업계 표준과 널리 관련되어 있습니다.
  • 다중 지표 Kriging (MIK) – 복잡한 등급 배포로 입금을 위한 확장, 특히 고급 영역이 잘 상관 관계가 없다. MIK는 종종 금 보증금에 적용됩니다.
  • Simulation method – 순차적 Gaussian 시뮬레이션 (SGS) 또는 조건 시뮬레이션과 같은, 이는 등급 배포의 여러 똑같이 유연한 실현을 생성한다. 이 위험 분석 및 orebody 가변성 평가에 사용됩니다.

Variography 및 Geostatistical 분석

이 단계는 일반적으로, 정상적인 variogram 분석은 포괄적인 variogram 분석이 공간 오염을 할당하기 위해 수행됩니다. variogram은 샘플 등급이 거리와 방향과 다를 수 있는 방법을 측정합니다. 그것은 실험적인 variogram에 맞는 기능 (구면, exponential, Gaussian)에 의해 모델링됩니다. NUgget, sill 및 범위 매개 변수는 kriging에서 사용됩니다. 이 단계는 강력한 견적에 필수적이며, 특히 강한 anisotropy (예: 혈류, 혈류, 혈류, 혈류)와 함께 예금에서.

관련 분류

국제 코드는 평가에서 신뢰를 바탕으로 측정, 표시, 그리고 인페루드 범주로 분류 될 리소스가 필요합니다. 분류는 드릴 간격, 데이터, 지질적 신뢰, 그리고 estimation 불확실성을 고려합니다. 많은 소프트웨어 패키지는 가장 가까운 샘플, kriging variance, 또는 샘플의 수와 같은 기준을 사용하여 분류를 자동화합니다. 회사는 규제 준수를위한 분류 방법론을 문서해야합니다.

Modeling 및 Estimation에 대한 인기 소프트웨어

Numerous Commercial software package는 지질 모델링, 자원 추정, 광산 계획을위한 통합 도구입니다. 다음은 고유 한 강점과 함께 여러 가지 널리 사용되는 플랫폼입니다.

팟캐스트

Surpac (Dassault Systèmes / GEOVIA)는 전 세계적으로 가장 인기있는 광산 소프트웨어 제품군 중 하나입니다. 강력한 Wireframing, 블록 모델링 및 추정 도구와 사용자 친화적 인 인터페이스를 제공합니다. Surpac은 강력한 모델링 (Rial Basis Functions)을 지원하여 지리적 표면의 빠른 생성을 위해 임의 모델링 (TCL)을 지원합니다. 그 스크립트 언어 (TCL)는 반복 작업 자동화를 허용합니다. Surpac은 특히 개방형 광산 계획에서 강한 계획입니다.[L][Fearn]].[Fearn].[Fearn]].

데이터민

Datamine (Datamine Software Ltd 소유)는 종합적인 지성 기능, 공동 작업 및 조건 시뮬레이션을 포함하여 자원 추정을위한 고급 도구를 제공합니다. Studio RM 플랫폼은 모델링, 추정 및 광산 계획과 통합됩니다. Datamine은 NI 43-101 및 JORC 준수 견적을 위해 많은 컨설턴트가 사용하는 견고한 지성 엔진에 사용됩니다. [[FLT : 0]Explore Datamine[FLT :]].

Micromine의 특징

Micromine은 탐험, 모델링, 자원 평가 및 광산 디자인에 대한 엔드 투 엔드 솔루션을 제공합니다. 직관적 인 인터페이스와 강력한 데이터 관리 기능은 중반 통신 사업자에 적합한 만듭니다. Micromine은 모델링, 변전 및 동적 자원 분류를위한 모듈을 포함합니다. [[FLT : 0]]Visit Micromine[FLT : 1]].

뚱 베어

Leapfrog (Seequent)는 implicit 3D 지질 모델링의 선두 주자입니다. 전통적인 wireframing과 달리 Leapfrog는 데이터에서 표면을 직접 만들고 모델링 시간을 극적으로 줄여주는 알고리즘을 사용합니다. 그것은 복잡한 지질학을 위해 특히 호평하고 여러 시나리오를 신속하게 생성하는 것입니다. Leapfrog는 수출 형식을 통해 다른 지분 소프트웨어와 잘 통합합니다. Discover Leapfrog].

Vulcan의

Vulcan (Maptek)은 블록 모델링, 지 통계 및 피트 최적화를 제공하는 또 다른 주요 플랫폼입니다. 그것의 강도는 고급 개방 피트 디자인 도구, 폭발 디자인 모듈 및 종합적인 설문 조사 통합을 포함합니다. Vulcan의 지위 도구 지원 일반 kriging, 지표 kriging 및 시뮬레이션.

준수 및 보고에 대한 소프트웨어의 역할

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도전과 모범 사례

강력한 소프트웨어에도 불구하고 자원 추정은 기술 기반 프로세스를 유지. 일반적인 문제는 다음과 같습니다.

  • Data uncertainty – 샘플링 오류, 분석실험 정확도, 조사 오류 propagate를 통해 모델. 모범 사례는 엄격한 품질 보증/품질 관리 (QA/QC) 프로토콜을 요구합니다.
  • Geological complexity – 구조적으로 복잡한 예금 (예를들면, 전단적으로 금, 비 적합성 관련 우라늄)는 주의적인 도메인을 요구하고 MIK 또는 가장 같은 고급 지위적 방법을 필요로 할 수 있습니다.
  • Non-stationarity – 예금 (예를들면, 슈퍼진 농축물)의 비축을 통한 가압성비를 변화시키는 급료 배급. 지역 variograms 또는 동향 모형은 요구될지도 모릅니다.
  • ]기본 파라미터에 대한 이상 의존 – 소프트웨어 기본 설정(예: 블록 크기, 검색 ellipsoid 차원)은 거의 최적의. 각 예금은 지질 지식과 드릴 간격을 기반으로 사용자 정의를 요구합니다.
  • Validation – 모든 견적은 생산 데이터 (재난)에 대해 검증되어야 합니다. 이 피드백 루프는 미래 견적을 개선하고 신뢰를 구축합니다.

모범 사례에는 해석에 여러 개의 지자체를 포함하는 상세한 감사 흔적을 유지하고, 여러 추정 방법을 사용하여 아웃컴을 묶고, 새로운 드릴링 데이터로 정기적으로 모델을 업데이트합니다.

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