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5- Gy -- 1 THÉORIE DE L'ÉCHANTILLONNAGE DES MATIÈRES MORCELÉES (P. GY) ........

5- Gy -- 1 THÉORIE DE L'ÉCHANTILLONNAGE DES MATIÈRES MORCELÉES (P. GY) ..................................... 2 1. INTERPRÉTATION DE LA FORMULE DE GY. ........................................................................................................ 3 Explication de l’influence des différents paramètres..................................................................................... 4 2. EXEMPLES D'APPLICATION DE LA FORMULE DE GY............................................................................................ 5 3. PROCÉDURES D'ÉCHANTILLONNAGE MULTISTADES (PLAN D’ÉCHANTILLONNAGE)............................................... 7 4. REPRÉSENTATIONS GRAPHIQUES...................................................................................................................... 7 5- Gy -- 2 Théorie de l'échantillonnage des matières morcelées (P. Gy) Réf.: P.M. Gy, 1992. Sampling of heterogeneous and dynamic material systems, theories of heterogeneity, sampling and homogeneizing. Elsevier, Amsterdam, 653p. P. Gy est un ingénieur des mines qui s'est penché sur le problème de l'échantillonnage en adoptant un point de vue statistique. Il a développé une formule permettant de prédire la précision relative d’un échantillon pour représenter la teneur d’un lot donné en fonction de la taille des fragments, de la masse de l’échantillon et du lot, et de différents paramètres minéralogiques et granulométriques. Cette formule cependant est valide à la condition que l’échantillon soit un échantillon probabiliste. Définition : Un échantillon probabiliste d’un lot donné est un échantillon tel que chaque fragment du lot a une probabilité égale d’être sélectionné. Un exemple d’échantillon non-probabiliste est l’échantillonnage du godet d’une chargeuse-navette. Il est impossible alors d’échantillonner le bas du godet dans lequel se retrouve une plus grande proportion de particules fines (ségrégation). Soit une certain lot de minerai. Supposons que l'on concasse ce minerai jusqu'à ce que la taille des plus gros fragments soit "d" (en cm). On peut prendre d=d5% comme taille des plus gros fragments, i.e., la taille du tamis ne retenant que 5% du poids total des fragments. Si on prélève un échantillon de masse Me (habituellement faible en rapport avec la masse ML du lot qu'il représente), alors la variance relative (donc sans unités) de l'erreur d'échantillonnage peut s'écrire: où : • Me, la masse de l’échantillon est donné en grammes. • ML, la masse du lot échantillonné est habituellement beaucoup plus grand que Me • "l" est le facteur de libération: soit d0 la taille de libération du minerai, i.e. la dimension que l'on devrait atteindre pour permettre que le constituant d'intérêt soit entièrement libéré de la gangue qui l'entoure: d>d0 ⇒ l=(d0/d)0.5 d<d0 ⇒ l=1 "l" est sans unité" • la "constante" K (dont les unités sont des g/cm3) est définie par où: • "f" est un facteur de forme défini comme le rapport du volume d'un fragment sur le volume du plus petit cube qui contient entièrement le fragment. Pour une sphère, f=0.524; pour une fibre comme l'amiante ou pour un mineral tabulaire comme le mica, f=0.1 à 0.2. Gy recommande de prendre f=0.5 pour la plupart des minerais. "f" est sans dimension. M d l K M M M d l K a s = s e 3 L e e 3 2 L 2 2 r ≈        − = 1 (1) K = ( ) f g µδ (2) 5- Gy -- 3 • "g" est un facteur de distribution décrivant l'uniformité de la taille des fragments. "g" est relié au rapport du diamètre retenant 5% (d5%) du poids des fragments et du diamètre retenant 95% (d95%). g=0.25 si aucune calibration des fragments n'est effectuée. g=0.40 si d5%/d95% > 4. g=0.5 si 4 > d5%/d95% > 2. g=0.75 si 2 > d5%/d95% > 1. g=1 si d5%/d95% = 1. "g" est sans unité. • Le terme "mu-delta" combine les effets de la teneur et des masses spécifiques de la gangue et du minéral d'intérêt. Il est défini comme: où dA et dG sont respectivement les masses spécifiques (en g/cm3) du composant d'intérêt (A) et de la gangue (G). aL est la concentration du composant d'intérêt exprimé sous forme de fraction (i.e. 10%=0.10, 10ppm=0.000010). mu-delta possède les unités d’une masse spécifique (g/cm3 ). Note: Le constituant d'intérêt est habituellement le minéral renfermant le métal d'intérêt. Ainsi, pour le Cu, ce pourrait être la chalcopyrite, pour le Zn, la sphalérite, pour l'or, la pyrite. Si l'analyse rapporte le %Cu et que le cuivre provient de la chalcopyrite, alors il faut dans la formule précédente convertir le %Cu en %chalcopyrite. ex. 5% Cu. La formule de la chalcopyrite est CuFeS2. La proportion poids du Cu dans une molécule de chalcopyrite est: Cu/(Cu+Fe+S2)=0.35 5% de Cu correspond donc à 5%/(.35)=14% chalcopyrite. 1. Interprétation de la formule de Gy. La formule précédente est valide pour un échantillon probabiliste, i.e. que dans le lot échantillonné, il faut que chaque fragment ait une probabilité égale d'être sélectionné. Des déviations par rapport à ce modèle augmentent la variance relative d'estimation et peuvent même introduire des biais sérieux. Si, après broyage à la taille "d" on prélève une certaine masse Me pour analyse, on commet une erreur dont l'importance, relativement à la teneur, augmente lorsque les fragments sont isométriques (facteur « f »), augmente avec l'homogénéité de la distribution des tailles des fragments (facteur « g »), augmente avec la taille de libération du constituant d'intérêt (facteur « l ») et diminue avec la concentration du constituant d'intérêt (facteur µδ). Plus la variance de l'erreur est grande, moins l'échantillon est représentatif du lot qu'il est censé représenter. [ ] µδ δ δ = (1-a ) a (1-a ) + a L L L A L G 5- Gy -- 4 Cette formule est valable dans le cas ou tout le métal se retrouve dans un seul minéral (le constituant d'intérêt). Elle exprime que la précision obtenue (en terme de variance) est proportionnelle à la masse de l'échantillon et inversement proportionnelle au cube de la taille des fragments les plus gros (ou à d2.5 lorsque la taille des fragments est supérieure à la taille de libération. En effet dans ce cas, l=(d0 /d)0.5 et donc sr 2 ∝ d3 d -0.5 ). Explication de l’influence des différents paramètres La formule de Gy a été élaborée originalement, pour l'essentiel, à partir de la loi de distribution discrète hypergéométrique qui décrit la probabilité de tirer "x" boules blanches parmi "n" quand le lot en contient N1 blanches parmi N (tirage sans remise). Cette loi hypergéométrique, quand N est grand peut être approchée par une loi binomiale. Ainsi, la moyenne et la variance de x/n (concentration mesurée) sont alors N1/N (concentration réelle) et (N1/N)*(1-N1/N) /n. La variance relative sera (1-N1/N)/(n*N1/N). Cette formule indique que la concentration du lot (N1/N) et le nombre de fragments dans l'échantillon (n) jouent chacun un rôle primordial dans la variance d'échantillonnage. Ainsi, plus la concentration est élevée, plus la variance relative diminue. De même, plus le nombre de fragments dans l'échantillon augmente, plus la variance diminue. Or le nombre de fragments est directement proportionnel à la masse de l'échantillon, inversement proportionnel au cube du diamètre, et il est aussi relié à la forme et la densité des fragments (pour une même masse d'échantillon, plus la densité est élevée, moins il y aura de fragments). Tous ces éléments se retrouvent dans la formule de Gy. Il a aussi réussi à incorporer dans sa formule l'influence du fait que les fragments peuvent être composés de gangue et du minéral d’intérêt (facteur de libération "l") et le fait que les fragments ne sont pas tous de la même grosseur (facteur granulométrique "g"). Examinons ces facteurs à tour de rôle: Masse de l’échantillon : Plus la masse de l’échantillon augmente, plus il y a de fragments et moins la variance d’échantillonnage est grande (loi binomiale) Masse du lot : Plus la masse du lot à échantillonné est faible et s’approche de celle de l’échantillon, plus la variance relative d’échantillonnage diminue. à la limite, si l’échantillon représente 100% du lot, il n’y a pas d’erreur d’échantillonnage. Diamètre des fragments : Plus les fragments sont gros, moins il y en a dans l’échantillon et plus la variance relative augmente. Forme des fragments (facteur « f ») : Pour une même distribution granulométrique, des fragments plats ou allongés montreront un volume plus faible. À densité égale, une masse donnée d’échantillon comprendra donc plus de fragments s’ils sont plats ou allongés que s’ils sont cubiques. Taille des fragments homogène vs hétérogène (facteur « g ») : Les calculs de la formule de GY sont faits en considérant les plus gros fragments. Si la courbe granulométrique est très étalée il y aura plus de fragments au total que si elle est très resserrée. Taille de libération du minéral d’intérêt (facteur « l ») : Si le minéral d’intérêt est entièrement libéré, l’hétérogénéité entre chaque grain est maximale (minéral d’intérêt ou gangue). S’il n’est pas entièrement libéré, les grains sont plus homogènes entre eux et donc un même échantillon devrait être plus précis. À la limite, si chaque 5- Gy -- 5 fragment avait une concentration exactement égale, il n’y aurait pas de variance d’échantillonnage. Donc la libération maximale est un facteur défavorable toutes autres choses étant égales. Concentration du constituant d’intérêt (facteur µδ) : À densité constante, si la concentration du minéral d’intérêt augmente (aL), il y a plus de fragments du minéral d’intérêt et l’écart relatif entre la uploads/Finance/ geostatistique-miniere-chapitre5.pdf