Wiarygodność modelowania 3D zawartości Pb oraz głównych metali w złożu rud Cu-Ag Sieroszowice (LGOM)

• Autorzy: Wasilewska-Błaszczyk M. , Kruk M. , Mucha J.

Identyfikatory

DOI

10.5604/01.3001.0010.0116

Warianty tytułu

EN

Reliability of 3D modelling of the Pb and main metals content in the Sieroszowice Cu-Ag ore deposit (Lubin-Głogów Copper District)

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule podjęto próbę oceny możliwości wiarygodnego modelowania 3D zawartości ołowiu w porównaniu do wiarygodności modelowania 3D zawartości głównych metali złoża Cu i Ag. Modele 3D zawartości pierwiastków wykonano metodami interpolacyjnymi (kriging zwyczajny w dwóch wariantach i metoda odwrotnej odległości do kwadratu) oraz symulacyjnymi (symulacja Turning Bands). Weryfikacja dokładności oszacowań zawartości metali w modelu 3D, wykonana punktowo na podstawie zbioru testowego, wykazała że możliwe do zaakceptowania w praktyce geologiczno-górniczej są oszacowania zawartości Cu i Ag (mediany błędów oszacowań w rzędu 40%), natomiast wiarygodność modelu Pb jest mała (mediany błędów rzędu 70%). Wynika to z niekorzystnych cech statystycznych zawartości większości pierwiastków towarzyszących (silnie asymetrycznych rozkładów prawdopodobieństwa, bardzo dużej zmienności i występowania licznych wartości anomalnych) oraz ze znacznie rzadszej sieci opróbowań złoża dla oznaczeń pierwiastków towarzyszących niż dla Cu. Generalnie, obliczone mediany błędów interpolacji dla 4 metod nie dają podstaw do wyróżnienia jakiejkolwiek z nich jako zapewniającej w każdym przypadku wyższą dokładność oszacowań zawartości pierwiastków.

EN

The paper attempts to evaluate the possibility of reliable 3D modelling of lead content against the reliability of 3D modelling of Cu and Ag (main metals in the Sieroszowice Cu-Ag deposit) contents. The 3D modelling of the content of these elements was performed using interpolation (ordinary kriging in two variants, and squared inverse distance weighting) and simulation methods (Turning Bands Simulation). The assessment of the accuracy of estimates of metal contents determined from the 3D model, based on both spot samples and a training set, has shown that the estimated contents of Cu and Ag are acceptable for geological and mining applications (medians of estimation errors in the order of 40%), while the reliability of the Pb model is low (medians of estimation errors in the order of 70%). This is due to the unfavourable statistical features of the majority of the accompanying elements and, in particular, the highly asymmetric probability distributions, their high variability, the presence of numerous anomalous values, and the much lower density of the sampling network in the mining excavations when determining accompanying elements other than Cu. In general, the calculated medians of interpolation errors for the four methods do not allow determining the one providing (in each case) higher accuracy when assessing the content of the elements.

Słowa kluczowe

PL

ołów; model 3D; interpolacja; kriging zwyczajny; symulacja geostatystyczna; złoże Cu-Ag

EN

lead; 3D model; interpolation; ordinary kriging; geostatistical simulation; Cu-Ag deposit

• Wydawca: Państwowy Instytut Geologiczny - Państwowy Instytut Badawczy
• Czasopismo: Biuletyn Państwowego Instytutu Geologicznego
• Rocznik: 2017
• Tom: nr 468
• Strony: 247--259
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Wasilewska-Błaszczyk M.

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska, al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków

autor

Kruk M.

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska, al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków

autor

Mucha J.

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska, al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków

Bibliografia

• 1. DEUTSCH C.V., JOURNEL A.G., 1992 — GSLIB Geostatistical Software Library and User’s Guide. Oxford University Press, New York.
• 2. JOURNEL A.G., HUIJBREGTS C.J., 1978 — Mining geostatistics. Academic Press, London.
• 3. MUCHA J., WASILEWSKA M., 2009 — Trójwymiarowe modelowanie wartości parametrów złożowych metodą krigingu zwyczajnego 3D. Geol. AGH, 3, 2/1: 167–174.
• 4. MUCHA J., WASILEWSKA-BŁASZCZYK M., 2010 — Prognoza jakości urobku metodami geostatystyki 3D – perspektywy i ograniczenia. Gosp. Sur. Miner., 26, 2: 57–67.
• 5. NAMYSŁOWSKA-WILCZYŃSKA B., 2006 — Geostatystyka. Teoria i zastosowania. Of. Wyd. PW, Wrocław.
• 6. NIEĆ M., PIESTRZYŃSKI A., 2007 — Forma i budowa złoża. W: Monografia KGHM Polska Miedź S.A. (red. A. Piestrzyński i in.): 157–163. KGHM Cuprum sp. z o.o., Lubin.
• 7. NIEĆ M., MUCHA J., SZWED E., 2005 — Problemy szacowania zasobów pierwiastków towarzyszących w złożach Cu-Ag LGOM. Prz. Gór., 10: 45–51.
• 8. OLEA R., 1999 — Geostatistics for Engineers and Earth Scientists. Kluwer Academic Publishers. Boston, Dodrecht, London.
• 9. SINCLAIR A.J., BLACKWELL G.H., 2002 — Applied Mineral Inventory Estimation. Cambridge University Press
• 10. VANN J., BERTOLI O., JACKSON S., 2002 — An overview of geostatistical simulation for quantifying risk. W: Proceedings from quantifying risk and error symposium. Geostatistical Association of Australia (red. S.M. Searston, R.J. Warner): 13–29.
• 11. WASILEWSKA M., MUCHA J., 2006 — Korekta efektu wygładzenia izolinii w procedurze interpolacyjnej krigingu zwyczajnego. Prz. Gór., 62, 1: 31–36.
• 12. WEBSTER R., OLIVER M., 2007 — Geostatistics for Environmental Scientists. John Willey & Sons.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).