SRK Consulting Engineers and Scientists Presentation to Minex 2008 Master Class Alexander Polonyankin, Senior Resource Geologist SRK Consulting (Russia) 03 октября 2008
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Presentation to
Minex 2008 Master ClassAlexander Polonyankin, Senior Resource Geologist
SRK Consulting (Russia)
03 октября 2008
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Создание компьютерных 3Создание компьютерных 3DD моделеймоделей
•Необходимо начать с анализа качества первичных данных- Определить возможность дальнейшего создания модели и
уровень достоверности получаемого результата•Что мы будем моделировать?
- Какую информацию необходимо иметь в базе данных?•Определить параметры для моделирования
- Предварительный расчет cut-off для определения контуров рудных тел
•Извлечь композиты по определенным параметрам, создать контура и каркасы рудных тел•Геостатистический анализ и заполнение блочной модели параметрами качества•Контроль заполнения блочной модели •Классификация ресурсов/запасов
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Контроль качества данныхКонтроль качества данных
•Контроль качества результатов анализов- Керновые или шламовые пробы – зависимость от прошлых результатов лабораторных исследований
- Метод опробования и его достоверность - Способы подготовки проб и риски засорения- Методы анализа, используемые лабораториями
- Перекрестная проверка исходных результатов анализа
- Метод определения объемного веса руды и пород, представительность
- Извлечение керна по рудным пересечениям
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Достоверность данныхДостоверность данных
• Длины проб разных буровых компаний
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Достоверность данныхДостоверность данных
• Статистический анализ выхода керна по разным этапам геолого-разведочных работ- Старая разведка - Новая разведка
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Достоверность данныхДостоверность данных
• Статистический анализ сравнения результантов анализов старых и новых данных
Dist ribution of New vs Old Cr2O3 Assays
0
50
100
150
200
250
300
0.150
3.428
6.707
9.985
13.2
6416
.542
19.82
123
.09 9
26.3
7829
.656
32.93
536
.213
39.4
9242
.770
46.0
4849
.327
52.60
555
.88 4
59.1
6262
.441
Ass ay %
Fre
que
ncy
Ne w Cr2O3
Old Cr2O3
Распределение новых и старых значений анализов на Cr2O3
Частота
Новые Cr2O3
Старые Cr2O3
Значение анализа %
• Кросс-анализ сравнения результантов внутреннего и внешнего контроля лаборатории
Линия наилу чшего соответствия разбросазначений Cr2O3
y = 1.0012x
R2 = 0.9998
0.00
10.00
20.00
30.00
40.00
50.00
60.00
70.00
0.00 20.00 40.00 60.00 80.00Повторный анализ на Cr2O3
Cr2
O3
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Достоверность данныхДостоверность данных
• Определение корреляционной зависимости объемного веса руды от содержания
Sasa Density vs Grade Analysis
y = 0.0354x + 2.7058
y = 0.0382x + 3.0392
0.00
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00
Zn + Pb
Dry
Den
sity
Mine Area 1
Mine Area 2
Linear (Mine Area 2)
Linear (Mine Area 1)
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Достоверность данныхДостоверность данных
• Когда нужно остановить подсчет ресурсов и вернуться к буровым работам?
• Что делать если данные не удовлетворяют требованиям?- Определить какие первичные данные и материал сохранились (керн,
дубликаты) - составление каталога данных может облегчить понимание- Провести повторный анализ сохранившихся дубликатов проб (керновых,
передробленных, истертых)- Пробурить новые дублирующие скважины для заверки нескольких
профилей (обязательное требование для подготовки Feasibility study)- Худший вариант – начать все заново!
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Что нужно моделировать?Что нужно моделировать?
• Определить геологический контроль оруденения- В базе данных нужны только collar, survey & assay? Или нужна литология,
тип минерализации, зоны окисления и выветривания?
• Какие границы рудных тел?- Четкие геологические- Определены по данным опробования
• Необходимо определить непрерывность областей распределения данных – это более важно, чем непрерывность содержаний
- Выделить статистически разные популяции данных
• Провести урезку “ураганных” содержаний• Отцифровка всех имеющиеся первичных геологических разрезов и
планов и привязка их в реальных координатах позволяет лучше понять геологическое строение месторождения
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Что нужно моделировать?Что нужно моделировать?
Геологический контакт по висячему боку
Контур содержания 1% по лежачему боку
Контур содержания 0.5% по лежачему боку
• Геологический контакт или постепенный переход от богатых руд к вмещающим породам
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Параметры моделированияПараметры моделирования
• Определение ураганных значений
0.26
8.72
50.00
91.28
99.74
100.00
Real Value
Pro
babi
lity
0.001 0.010 0.100 1.000 10.000
График вероятности лог-нормального распределения
Основная зона оруденения
Software By Gemcom
Step
Ураганное значение = 0.4 %
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Параметры моделированияПараметры моделирования
• Оценить экономически обоснованное бортовое содержание- Рассмотреть различные области затрат
- Приповерхностные / глубокие горизонты- Добыча без рыхления / необходимость во взрывных работах- Простые или труднообогатимые типы руд
- Себестоимость добычи на тонну - Открытая добыча 0.5 – 2 $/т- Подземная добыча 5 – 50 $/т- Административные расходы и расходы на переработку - Рассмотрите вероятную технологическую схему и затраты на аналогичных предприятиях - затраты могут составить 2 – 25 $/т
• Бортовое содержание = Затраты
Доход
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Параметры моделированияПараметры моделирования
• Предполагаемый метод добычи- Минимальная мощность рудного тела- Возможность селективной отработки – максимальная мощность
пустых пород, включаемая в рудный контур
• Извлечь композиты удовлетворяющие заранее определенным параметрам
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Параметры моделированияПараметры моделирования
• Привязка геологических разрезов- Помогает понять геологическое строение- Позволяет провести дополнительную
проверку базы данных
• Провести переувязку кондиционных пересечений и создать каркасы рудных тел
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Блочное моделированиеБлочное моделирование
• Необходимо подумать о длине композитов - Длина композита равная средней длине проб иногда дает очень высокую вариативность
- Длина пробы может быть слишком мала – 10 см
• Длина композита должна отражать внутреннюю неоднородность рудного тела- Завышенная длина композита сгладит и усреднит содержания
• При моделировании маломощных рудных жил лучше использовать один композит на всю мощность рудного тела
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Блочное моделированиеБлочное моделирование
• Размер блока - Размер блока помимо плотности разведочной сети зависит от
параметров рудных тел и планируемого метода добычи- Для открытых горных работ можно использовать, как правило,
больший размер блока и ввести атрибут - % заполнения
1i 2i 3i
VOL A = 34 % VOL A = 6 % VOLA = 0 %VOL B = 0 % VOL B = 0 % VOLB = 0 %
1j
VOL A = 3 % VOL A = 27 % VOLA = 14 %
VOL B = 47 % VOL B = 5 % VOLB = 0 %
2j
VOL A = 0 % VOL A = 0 % VOLA = 16 %
VOL B = 12 % VOL B = 24 % VOLB = 14 %
3j
Block Model - with volume percentage attributes
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Блочное моделированиеБлочное моделирование
• Размер блока - Для месторождений планируемых к подземной отработке, особенно жильных рудных
тел малой мощности, лучше использовать размер блока близкий к их мощности- Если мы хотим оценить и показать изменение контуров рудных тел при изменении
бортового содержания, оценить методы селективной добычи, то лучше использовать размер блока сопоставимый с параметрами внутренней неоднородности (мощностью пустых пород, некондиционных прослоев)
1i 2i 3i
1j
2j
3j
+
xx
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Diagram re latio n b lo ck size by Var iance
0.001360. 001340.00135
0.00138
0.00147
0. 00179
0.0012
0.0013
0.0014
0.0015
0.0016
0.0017
0.0018
0.0019
5x5x5 5x5x10 10x10x10 15x15x10 20x20x10 25x25x10
Size Block
Vari
ance
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Блочное моделированиеБлочное моделирование
• Методы интерполяции содержаний- Метод обратных взвешенных расстояний (ОВР)Пробы оцениваются в пределах области поиска, применяя метод обратных взвешенных расстояний, определяемых до центра блока или до точек дискретизации блока, значения возводятся в степень “n”, которая варьирует в пределах от 1 до 5Содержания подвергаются сглаживанию и смазыванию, если выбраны не правильные параметры поиска
- Ординарный Кригинг (ОК)Интерполяция содержаний в блоке с использованием процесса кригинга очень схожа с интерполяцией, используемой при методе ОВР.Пробы в поисковой области оцениваются при помощи коэффициентов кригинга, значения которых основаны на:� Расстоянии от оцениваемой точки/блока� Пространственном взаимоотношении проб относительно друг друга и блока
� Параметрах полувариограммПараметры полувариаграмм основаны на моделировании полувариограмм (следующий слайд)
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Блочное моделированиеБлочное моделирование
Силл
Корреляционная
зависимость между пробами
Distance (h)
γ(h)
Самородковый эффект Диапазон
• Как выглядит полувариограмма
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Блочное моделированиеБлочное моделирование
• Когда используется метод ОВР- Если нет возможности отстроить вариограммы с распознаваемыми
структурами, из которых можно получить достоверные параметры- В качестве проверки методов кригинга- n = 2 используется, если минерализация имеет умеренно
выдержанную непрерывность (стратиформные месторождения цветных металлов)
- n = 3 используется, если минерализация имеет низкую степень непрерывности (большинство месторождений золота)
- n = 4 используется для месторождений с очень высокой степенью непрерывности минерализации (месторождения калийных солей)
- n = 5 используется для оценки блока с более эффективным использованием данных о ближайшей пробе (метод «ближайшего соседа»)
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Блочное моделированиеБлочное моделирование
• Лучше использовать несколько прогонов для заполнения блочной модели (2-3, но не более 4 прогонов)
• Для предотвращения сглаживания содержаний иногда ограничивают количество проб на одной скважине, используемых для расчета
• При изменении пространственных параметров залегания рудных тел нужно использовать несколько поисковых эллипсоидов или использовать функцию выпрямления складок
• Поисковый эллипс- Изотропный - Анизотропный
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Заверка блочных моделейЗаверка блочных моделей
• Визуальные проверки
- Убедиться, что всем блокам присвоены значения
- Сравнить содержания по пробам с содержаниями по блокам
- Сравнить статистику содержаний по блокам со статистикой по пробам
- Сравнить модель обратных взвешенных расстояний с моделью кригинга
- Провести кросс-анализ данных по блокам, заполненным методом ОВР и ОК
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Заверка блочных моделейЗаверка блочных моделей
A+200
A+3
00
A+400
A+500
A+600
+60
A+800
+55
+75
+70
+65
A+700
+90
+85
+95
+80
+40
+45
+35
+30
+55
+ 40
+50
+ 45
+50
III
IV
II I'
V
IV'
I I'
0
-I
II
I '
I
0'
-I`
A+100
A+0
A-100
A-20
0
23680 0
23700 0
23720 0
23740 0
23760 0
23780 0
V c
G a
Vd
Ve
H 1
H2
H3
Y 1
Y
Y 2
K 1 Y3
Y 4
H
Y 4a
Y 5
Ya
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Заверка блочных моделейЗаверка блочных моделей
• Кросс-анализ содержаний интерполированных методом Обратных Взвешенных Расстояний и методом Ординарного Кригинга
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4
% Ni (OK)
% N
i (ID
2)
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Классификация Минеральных РесурсовКлассификация Минеральных Ресурсов
• В случае низкого “самородкового эффекта” (Со) относительно редкая сеть скважин может определять Оцененные Минеральные Ресурсы
ПРЕДПОЛАГАЕМЫЕВЕРОЯТНЫЕ
ВЫЯВЛЕННЫЕ
ДОКАЗАН-НЫЕ
ОЦЕНЕННЫЕ
Низкий Самородковый Эффект
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Классификация Минеральных РесурсовКлассификация Минеральных Ресурсов
• Когда значение “самородкового эффекта” достигает 66%, определение Оцененных Минеральных Ресурсов далее невозможно, поскольку это требует нецелесообразной и чрезвычайно затратной плотности сети
ПРЕДПОЛАГАЕМЫЕВЕРОЯТНЫЕ
ВЫЯВЛЕННЫЕ
ОЦЕНЕННЫЕ/ДОКАЗАННЫЕ
Высокий Самородковый Эффект
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Классификация Минеральных РесурсовКлассификация Минеральных Ресурсов
Цветом обозначены следующие категории Ресурсов:Фиолетовый –Оцененные, Желтый – Выявленные,
Красный - Предполагаемые
• Пример: как не надо делать
SRK ConsultingEngineers and Scientists
Спасибо за внимание!