16794

Математический способ повышения представительности геофизического опробования золотосодержащих руд

Научная статья

География, геология и геодезия

УДК 622 Математический способ повышения представительности геофизического опробования золотосодержащих рудФедянин С.Н. зам. главного геофизика НГМК канд. техн. наук; Нерущенко Е.В. главный геофизик Северного рудоуправления НГМК; Коробов В.А. геолог ОМГТП НГМК В НГМК

Русский

2013-06-25

63.5 KB

4 чел.

УДК 622

Математический способ повышения представительности геофизического опробования золотосодержащих руд
Федянин С.Н., зам. главного геофизика НГМК, канд. техн. наук; Нерущенко Е.В., главный геофизик Северного рудоуправле-ния НГМК; Коробов В.А., геолог ОМГТП НГМК

В НГМК при открытой разработке золотосодержащих руд используется селективная (по классам содержания золота) порционная выемка руды и горнорудной массы. Для реализации такой технологии строятся сортовые планы по данным опробования шлама скважин эксплуатационно-разведочного бурения на золото. В рамках опытно-методических работ по паспортизации руд участка Южный месторождения Кокпатасс проведен гамма-активационный анализ (ГАА) и рентгенорадиометрические (РРМ) промеры серий дубликатов шламовых проб, отобранных из исходных проб (всего 261 исходная проба). В ряде случаев число таких дубликатов достигало восьми штук, в основном три-пять проб (всего 736 шт.).

Сопоставлением результатов ГАА дубликатов установлено, что содержания золота в них существенно различаются между собой и величины стандартного отклонения (dAu) для диапазона содержаний золота до 2,0 г/т практически равны средним содержаниям золота (Au) в сериях из дубликатов (рис. 1). При больших содержаниях золота сходимость анализов дубликатов улучшается, но dAu все равно остается на высоком уровне (рис. 2). При этом, основная доля запасов золота сосредоточена в рудах, выделяемых с высокой погрешностью как класс содержаний от 1,0 до 3,0 г/т (рис. 2, табл. 1).

Полученные результаты приводят к следующим выводам:

- золото в рудах, даже в пределах одного интервала опробования шагом 5 м, распределено дифференцированно, поэтому представительность опробования и последующего построения сортовых планов зависит от качества отбора проб и их подготовки к анализу, поскольку содержания золота по каждой скважине эксплуатационной разведки характеризуются, как правило, данными всего по одной аналитической пробе и ее дубликату, отбираемым из исходной шламовой пробы;

- для повышения представительности навесок проб, направляемых на анализ, необходимо не только повысить качество их подготовки (увеличить массу исходной пробы, произвести ее тщательное дробление и только потом сокращение), но число навесок по каждой пробе увеличить до трех-пяти;

- потери и разубоживания будут высокими если отработку руд вести по сортовым планам, построенным по данным анализа проб, подготовленных некачественно, т.к. в таких случаях основная доля запасов золота будет определена как бедные руды (до 3,0 г/т), переработка которых по технологии предварительного биоксидного разложения сульфидов не рентабельна.

Установленные факты обязывают многократно увеличить число дубликатов по каждой исходной шламовой пробе для контрольного их анализа методом ГАА.

Это негативно скажется на затратах на опробование и подготовку проб, на оперативности построения сортовых планов и повысит нагрузку на лабораторию ГАА.

Возникшую проблему повышения представительности опробования можно решить иначе, посредством определения технологических типов (сортов) руд с помощью рентгенорадиометрических (РРМ) промеров шламовых проб. Опытно-методическими работами, проведенными на месторождении Кокпатасс, установлено следующее (рис. 3).

Между значениями содержания золота, рассчитанными по данным РРМ (Auррм) и по ГАА (Auгаа), наблюдается устойчивая корреляционная связь (r=0,835), но в интервале содержаний золота до 3,0 г/т отмечается систематическое превышение (D) Au РРМ над Au ГАА, поэтому для снижения методической погрешности РРМ необходимо в пересчетное уравнение AuРРМ=f(As/Fe) ввести поправку на D, т.е. преобразовать его в следующий вид:

 AuРРМ0=AuРРМ – D,                         (1)

где D=f(Au РРМ) и в первом приближении соответствует плотности вероятности нормального распределения [1], которая описывается функцией:

        (2)

где х – текущее значение Au РРМ; μ – его модальное значение в статистической выборке, которое в конкретном случае по расчетам равно 1,16; σ – дисперсия D, соответственно, σ =0,9. Значения μ и σ можно определить и графическим способом (рис. 4).

На рис. 4 μ≈1,4, а σ1 и σ2 - значения дисперсии, равные размаху крыльев графика на уровне 0,66μ.

Соответственно, σ1=1,4-0,5=0,9, σ2=2,5-1,4=1,1, тогда σ=(σ12)/2=1,0. Разница в значениях μ и σ, полученных расчетным и графическим способом объясняется тем, что графиком учитываются только средние значения содержания золота в классах, без их соотношения по выходу (долевому весу в выборке).

Функция (2) при х=μ и σ=1,0 равна 0,4, т.к.

. В нашем случае f(x)=0,5 (рис. 4).

Следовательно, надо ввести коэффициент масштабирования - К=0,5/0,4=1,25. Тогда, подставляя расчетные значения в уравнение (1), т.е. μ≈1,16, σ=0,9 и К=1,25 получим для конкретно рассматриваемого случая уравнение математической коррекции РРМ определений золота по параметру  IAs/IFe:

              (3)

Сходимость исправленных значений Au0 РРМ с опорными  (коэффициент корреляции r=0,855) иллюстрируют табл. 2 и рис. 5.

Краткие выводы:

1. Метод рентгенорадиометрического (РРМ) опробования может использоваться на месторождении Кокпатасс для оперативного построения сортовых планов золотосодержащих руд.

2. Применение РРМ для промеров шламовых проб, отобранных из скважин эксплуатационной разведки, позволяет повысить представительность опробования без увеличения объема анализов проб методом ГАА.

3. Применение РРМ для промеров серий дубликатов шламовых проб золотосодержащих руд позволяет сократить в этом случае объем анализов проб методом ГАА и использовать его как опорный для внешнего независимого контроля данных РРМ.

4. Предложенный способ математической коррекции результатов измерений через функцию плотности вероятности нормального распределения является новым в практике горного дела, применительно к решению задач геологического контроля и управления качеством руд.

5. Предложенный способ сравнения двух независимых параметров может использоваться и в случае, когда один из параметров имеет логнормальное распределение, тогда вместо функции (2) следует воспользоваться функцией:

© Федянин С.Н., Нерущенко Е.В., Коробов В.А.

Список литературы:
1. И.С. Комаров. Накопление и обработка информации при инженерно-геологических исследованиях. М. «Недра», 1972. С 68-95.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

71879. Мотивация научных работников 15.4 KB
  Содержательные теории более просты возникли раньше и основываются на том что существуют внутренние побуждения потребности заставляющие человека действовать определенным образом: теория Маслоу двухфакторная теория Герцберга внешние гигиенические: з п уважительное отношение...
71882. Приоритетные направления исследований 13.72 KB
  Эти технологии носят межотраслевой характер имеют значение для развития многих отраслей. К приоритетным направлениям развития науки и техники в России относят информационные технологии электронику производственные технологии лазерные робототехника гибкие производственные...
71883. Исследовательские проекты 15.08 KB
  По этому критерию выделяют: модернизационные новаторские опережающие пионерные проекты. С точки зрения масштабности исследовательские проекты можно разделить на монопроекты выполняются одной организацией мультипроекты комплексные программы мегапроекты многоцелевые комплексные программы.
71884. Инновационный проект 17.81 KB
  Одной из форм инновационного проекта является исследовательский проект. Исследовательский проект – это выполнение исследований и разработок, направленных на решение актуальных теоретических и практических задач, имеющих социально-культурное, народнохозяйственное, политическое значение.
71886. Инновационная стратегия 15.26 KB
  В конечном счете весь аппарат выявлений закономерностей можно свести к пяти методам: Метод структурно-морфологического анализа – для выявления внутреннего состава предметной области для фиксации появления принципиально новых разработок.
71887. Этапы планирования инновационной стратегии 15.23 KB
  Формулировка общей цели организации. При этом учитывают основное направление деятельности фирмы, рабочие принципы во внешней среде (торговли, отношения к потребителю, ведения деловых связей и т.д.), культуру организации, ее традиции и микроклимат.