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

31808. Сущность и виды ответственности руководителей за принятие управленческого решения 30.5 KB
  Ответственность мера соответствия действий человека групп людей или обва взаимным требованиям нормам. Ответственность это необходимость обязанность отдавать комулибо отчет в своих действиях поступках. Ответственность может быть официальная и личная чувство ответственности как черта характера. Виды ответственности: 1Внутрифирменная: аадминистративная выговор бэкономическая лишение премии впрофессиональная понижение в должности 2Внешняя: аюридическая арест бсоциальная вморальная Юридическая ответственность частично или...
31809. Планирование и прогнозирование в процессе принятия управленческих решений 25 KB
  Метод прогнозирования способ исследования объекта прогноза направленный на разработку прогнозов. Состояние объекта в будущем определяется закономерностями выявленным по частным результатам опыта его проведения в прошлом и настоящем. Осущся от имеющегося уровня знаний а конечные результаты развития объекта составляют содержание прогноза. Ориентирован на то что задается цель развития объекта в будущем а содержанием прогнозов становится определение частных путей.
31810. Экспертные методы прогнозирования решения 27 KB
  Экспертные методы базируются на информации которую поставляют специалистыэксперты в процессе систематизированных процедур выявления и обобщения этого мнения. Например при проведении экспертного опроса участникам представляют цифровую информацию об объекте или фактографические прогнозы либо наоборот при экстраполяции тенденции наряду с фактическими данными используют экспертные оценки. Экспертные методы разделяются на два подкласса. Прямые экспертные оценки строятся по принципу получения и обработки независимого обобщенного мнения...
31811. Фактографические методы прогнозирования решения 26 KB
  Фактографические методы прогнозирования решения. Фактографические методы базируются на фактически имеющемся информационном материале об объекте прогнозирования и его прошлом развитии. Экспертные методы базируются на информации которую поставляют специалистыэксперты в процессе систематизированных процедур выявления и обобщения этого мнения. Комбинированные методы выделены в отдельный класс чтобы можно было относить к нему методы со смешанной информационной основой в которых в качестве первичной информации используются фактографическая и...
31812. Комплексные системы прогнозирования решения 30.5 KB
  Позволяет: Выбрать объект прогноза выявить внутренние закономерности его развития написать сценарий сформулировать задачи и генеральную цель прогноза провести анализ иерархии и декомпозицию цели принять внутреннюю и внешнюю структуру объекта прогнозирования провести анкетирование выполнить математическую обработку данных анкетного опроса количественно оценить структуру верифицировать результаты разработать алгоритм распределения ресурсов провести распределение ресурсов оценить распределение ресурсов Методика примечательна тем что сочетает...
31813. Модели процесса принятия решений 27 KB
  2политические система предпочтений лица принимающего решение 3организационные в большинстве организаций есть организованные анархии процесс принятия решений в которых обладает особенностями. 4 Три типа ППР 1Сначала думаю: определение проблемы диагностика проектирование решениевыбор 2Сначала вижу: подготовка инкубирование проектирование верификация 3Сначала делаю: действие выбор закрепление 5 Классификация процессов взаимодействия руководителя со своими подчиненными: 1 Вы решаете задачу самостоятельно используя ту...
31814. Теория игр в разработке управленческих решений: основные понятия, виды 27.5 KB
  Каждая из сторон имеет свою цель и использует некоторую стратегию которая может вести к выигрышу или проигрышу в зависимости от поведения других игроков. Стратегия игрока правила действия игрока в каждой из возможных ситуаций игры. Платежная матрица матрица эффективности матрица игры. Она включает все значения выигрышей.
31815. Позиционные игры и метод «Дерево решений» при разработке управленческих решений 34 KB
  Позиционные игры и метод Дерево решений при разработке управленческих решений. Позиционные игры класс бескоалиционных игр в которых принятие игроками решений т. в ходе процесса принятия решений субъект проходит последовательность состояний в каждом из которых ему приходится принимать некоторое частичное решение. Дерево решений это графоаналитический метод позволяющий визуально оценить различные действия различных факторов на выбор УР.
31816. Технология ведения деловых бесед 29 KB
  К числу целей требующих проведения деловой беседы можно отнести вопервых стремление одного собеседника посредством слова оказать определенное влияние на другого человека или группы к действию с тем чтобы изменить существующую деловую ситуацию или деловые отношения другими словами создать новую деловую ситуацию или новые деловые отношения между участниками беседы; вовторых необходимость выработки руководителями соответствующих решений на основании анализа мнений и высказываний сотрудников. В сравнении с другими видами речевой...