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Estimation des ressources minérales basée sur la modélisation de blocs Modélisa

Estimation des ressources minérales basée sur la modélisation de blocs Modélisation et analyse de l'impact des nouveaux matériaux de noyau magnétique pour minimiser la perte de chauffage RF Actes de conférence AIP 1705, 020002 (2016); 10.1063/1.4940250 Citationÿ: Actes de la conférence AIP 1705, 020001 (2016); Voir en ligne : https://doi.org/10.1063/1.4940249 Voir la table des matières : http://aip.scitation.org/toc/apc/1705/1 Publié par l' Institut américain de physique Estimation des ressources minérales par krigeage jackknife pondéré Actes de conférence AIP 1755, 120001 (2016); 10.1063/1.4958541 Analyse pleine onde et miniaturisation d'antenne microruban sur substrats ferrimagnétiques Actes de conférence AIP 1705, 020018 (2016); 10.1063/1.4940266 Waterman Sulistyana Bargawa, et Nour Ali Amri Articles susceptibles de vous intéresser Modélisation des ressources en or à l'aide du krigeage d'indicateurs de pod Actes de conférence AIP 1705, 020025 (2016); 10.1063/1.4940273 Machine Translated by Google 1 2 3 © 2016 AIP Publishing LLC 978-0-7354-1352-8/$30.00 Proc. 1705, 020001-1–020001-7ÿ; doi: 10.1063 / 1.4940249 Progrès en Mathématiques Appliquées en Sciences et Ingénierie Actes Estimation des ressources minérales basée sur Modélisation de blocs 020001-1 Résumé. L'estimation dans cet article utilise trois types de modèles de bloc du polygone le plus proche voisin, de la distance inverse au carré et du krigeage ordinaire. Les techniques sont un schéma de pondération basé sur le principe que le contenu du bloc est une combinaison linéaire des données de qualité ou de l'échantillon autour du bloc en cours d'estimation. L'étude de cas dans la région de Pongkor, ici est la modélisation des ressources d'or-argent qui aurait façonné la veine de quartz comme un processus hydrothermal de type épithermique. La modélisation des ressources comprend la saisie de données, l'analyse statistique et variographique de la topographie et du modèle géologique, la construction du modèle de bloc, les paramètres d'estimation, le modèle de présentation et la tabulation des ressources minérales. Distribution asymétrique, ici isolée par semi-variogramme robuste. La classification des ressources minérales générée dans ce modèle est basée sur une analyse de l'écart-type de krigeage et du nombre d'échantillons qui sont utilisés dans l'estimation de chaque bloc. Les résultats de la recherche sont utilisés pour évaluer la performance des estimateurs OK et IDS. Sur la base de l'analyse visuelle et statistique, a conclu que le modèle de OK donne l'estimation plus proche des données utilisées pour la modélisation. INTRODUCTION L'emplacement de l'étude se situe dans la région de Pongkor et du mont Cikotok, dans la province de Java occidental en Indonésie (FIGURE 1). La lithologie andésite intrusive est exposée dans le nord dans le cadre de la zone d'étude et a rompu avec la lithologie volcanique. Les roches andésitiques sont estimées comme porteuses sous forme de minéralisation filonienne. Les veines de minerai ont une largeur moyenne de 2,5 mètres, une direction des veines autour de N120 E et une pente moyenne autour de 750 à l'ouest [2]. La FIGURE 2 montre la carte géologique de la région de Cikidang dans la province de Java occidental en Indonésie. MÉTHODE ET MATÉRIAUX Waterman Sulistyana Bargawa1,a) et Nur Ali Amri2,3 École des sciences mathématiques, Faculté des sciences et de la technologie, Universiti Kebangsaan Malaysia 43600 Bangi, Selangor, Malaisie. a) Auteur correspondantÿ: waterman.sulistyana@gmail.com Les techniques d'estimation conventionnelles telles que la méthode triangulaire, statistique ou transversale ont été largement abandonnées car elles sont effectuées à la main, elles ne sont donc pas pratiques et les résultats d'estimation des notes sont souvent insatisfaisants. Des techniques d'estimation avec modélisation par blocs ont été développées à l'aide d'outils informatiques [1]. Les méthodes d'estimation utilisant le modèle de bloc sont, entre autres, le NNP (plus proche voisin polygone), IDW (pondération inverse de la distance) et le krigeage. OK avec la technique d'estimation IDS utilisée ici comme comparaison. La modélisation des blocs devrait fournir un aperçu de la géométrie de la minéralisation, de la distribution des teneurs et de la quantité de ressources. Département de génie minier, UPN "Vétéran" Yogyakarta 55283 SWK 104, Yogyakarta, Indonésie. La valeur de prédiction dans cette étude utilise le krigeage par blocs [1]. Cette technique fonctionne avec l'ajustement des paramètres des résultats du semi-variogramme empirique au semi-variogramme théorique comme base principale. La construction initiale a commencé par la sélection de semi-variogrammes robustes [3]. De nombreuses techniques d'estimation de la teneur sont utilisées pour déterminer la puissance des ressources ou des réserves minérales. Master en génie minier, UPN "Vétéran" Yogyakarta, 55283 SWK 104 Yogyakarta, Indonésie. Machine Translated by Google ÿ ÿ ÿ ÿÿÿ ÿ ÿ ÿ ÿ ÿ ÿ ÿ ÿ ÿÿ ÿÿ ÿÿ ÿ ÿ ÿ ÿ ÿ ÿ ÿ ÿ ÿ ÿ ÿ ÿÿÿÿÿ ÿ ÿ ÿÿ ÿÿ ÿÿ ÿ ÿ Sh S ÿÿÿ ÿÿÿÿ ÿ (1) ÿ Le semi-variogramme empirique est une manifestation de la fonction discrète qui doit être appariée en continu [4]. ÿ ÿÿÿ Le principe de l'estimation de la teneur d'un gisement minéral est d'interpoler ou d'extrapoler l'échantillon de ce gisement minéral. Chaque échantillon a une influence (ou poids) déterminée statistiquement. L'estimation de la teneur est effectuée à un emplacement de teneur non échantillonné à l'aide d'échantillons autour du site. Généralement, la pondération de l'estimation de la note connue sous le nom de ÿ ÿ ÿ ÿÿ ÿÿ ÿ ÿ ÿ (2) où ÿÿ ÿ ÿ ÿ ÿ ÿ ÿ ÿ ROW ÿ ÿÿÿÿÿÿ ÿ ÿÿÿÿ ÿ V Alors que le modèle des moindres carrés pondérés (WLS) est formulé comme suitÿ: ÿ ÿ ÿ / ? ÿ ÿ Broad ÿÿÿÿ ÿ Ajustement de semi-variogramme, utilisant ici la fonction sphérique formulée comme [5], FIGURE 1. Carte de localisation de la zone de recherche Sha _ _ ÿÿÿ ÿ ÿ .- chut ÿ ÿ arriver FIGURE 2. Carte géologique de la région de Cikidang Province de Java occidental Indonésie 020001-2 Machine Translated by Google Les données d'analyse pour la modélisation ont été obtenues à partir de 57 trous de forage carotté, dix données obtenues à partir de l'échantillonnage du chantier et trois données de la surface. Analyse statistique descriptive effectuée quelle que soit la position de chaque donnée. Le résultat de cette statistique est utilisé comme information initiale pour interpréter les caractéristiques de l'ensemble de l'échantillon en général. Sur la base de l'analyse statistique effectuée sur 751 données d'analyse d'or et jusqu'à 637 données d'analyse d'argent, les valeurs moyennes d'analyse d'or obtenues étaient de 8,81 g/t, avec une variance de 193 (g/t)2 . La moyenne du dosage de l'argent est de 56,4 (g/t) et la variance de 6910 (g/t)2 . (4) le principe de la moyenne pondérée. Dans l'industrie minière, le principe de la moyenne pondérée est largement utilisé pour calculer la moyenne (ou la moyenne) des variables qui existent dans les gisements minéraux [6]. ÿI est le poids du i-ième au s0. L'absence de biais se produit si ÿ ÿÿÿ alors que la condition optimale se produit si la différence entre la variance réelle de l'échantillon et l'échantillon estimé est minimale, ou ÿ ÿ ÿ ÿÿ ÿÿ. ÿ ÿ ÿ ÿÿ ÿ ÿÿ ÿÿ ÿ ÿÿ (3) ÿ ÿ ÿ ÿ ÿ ÿ Alors, ÿ ÿÿÿÿÿ ÿ ÿ ÿÿ ÿ ÿ ÿ ÿ ÿ ÿ strong ÿ ÿ ÿÿ ÿ ÿ Le principe de base d'une méthode de l'inverse de la distance au carré (IDS) consiste à déterminer le poids de l'échantillon (wi), en fonction de la distance au bloc faisant l'objet de l'estimation de l'échantillon. Une méthode de distance inverse est une combinaison linéaire ou une valeur moyenne pondérée de la pente composée autour du bloc qui est définie comme suit (valable pour n> 0) [1, 2] : Dans ce cas, la construction d'une base de données composite pour homogénéiser l'intervalle de données, de sorte que l'estimation de chaque bloc sera évaluée par l'échantillon qui est le même volume de support géométrique. Intervalle de données de composition de 2,5 m sélectionné en raison de la plus petite valeur d'écart type par rapport aux autres composites. Type de roche utilisé dans l'estimation divisé en deux parties, à savoir les veines non minéralisées et les veines minéralisées. Les données utilisées pour estimer, simplement le dosage ou les données composites qui se trouvent dans les veines de minerai. , L'échantillon spatial dans la technique de krigeage est que les données représentent la population d'autres données environnantes (y compris les données non échantillonnées). Disons que s0 est un point non échantillonné qui sera prédit, alors la prédiction de bloc, ÿÿ à la valeur de Z(s0) peut être formulée comme [5, 8], ÿ ÿÿ La technique de krigeage permet une interprétation probabiliste des gisements minéraux ou des données de réserves. De plus, le krigeage permet l'interprétation statistique de l'estimation du biais et de la variance. Simplement, le krigeage produit un ensemble de poids qui minimise la variance de l'estimation en fonction de la configuration de l'échantillon autour du bloc et de la nature de la minéralisation [1 et 5]. Les propriétés de minéralisation indiquées dans la fonction de variogramme quantifient la corrélation entre les chambres d'échantillon. Cette méthode est assez précise car elle peut prendre en compte le comportement d'anisotropie. Deux principaux résultats obtenus à partir de ces techniques sont l'estimation et la variance ou l'écart type uploads/Geographie/ mineral-resources-estimation-based-traduction.pdf