Analizy przestrzenne z zastosowaniem metod geostatystycznych (Modelowanie 3D porfirowego złoża miedzi Rio Blanko w Peru)

• Autorzy: Namysłowska-Wilczyńska B.

Warianty tytułu

EN

Spatial analyses with the use geostatistical methods. Case study: 3D modelling of Rio Blanco porphyritic copper deposit in Peru

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

EN

Research methods for geostatistical spatial analyses are presented on the example of the results of 3D modelling of deposit data. The variation in the parameters of the Rio Blanco porphyritic copper deposit in Peru was investigated. Copper and molybdenum grades, deposit thickness and copper accumulation averages Z* were estimated and quantity of the copper deposit.s reserves was calculated. Geostatistical methods, i.e. variogram and covariance functions and the ordinary (block) kriging technique, were used to estimate averages Z*. Spatial analyses drew from a large database (n = 5121 samples), containing values of coordinates X, Y and Z (depth ordinate) and Cu and Mo content and deposit thickness determinations for 104 boreholes distributed over the deposit area. In addition, databases with assumed three cut-off values of Cu content, i.e. 0.7% Cu (n = 1903 samples), 0.5% Cu (n = 2905 samples) and 0.3% Cu (n = 4011 samples), were used in the geostatistical studies. The isotropic empirical variograms and covariograms of the deposit.s parameters were computed. Then a 3D analysis of the directional empirical variograms and covariograms, computed along 4 regular directions in the reference plane and perpendicularly to this plane, was carried out. These variograms and covariograms were calculated for a slicing height of 7.97 m. Then, averages Z* and standard estimation deviation ók of the above parameters were estimated in 3D for the considered deposit series and the cut-off values of Cu content, taking into account different spatial copper ore specific weight. The estimation was based on the results of modelling empirical covariograms by means of theoretical functions. The estimated averages Z* of the deposit parameters were presented in the form of raster maps for selected deposit (porphyritic rocks) layers at depth levels: of 10, 15, 25, 30, 40, 45, 50, 55, 65, 75 within the 1935-2685 m vertical profile interval. As a result of the spatial analyses, a 3D geostatistical model of the Rio Blanco porphyritic copper deposit.s parameter variation was obtained.

Słowa kluczowe

PL

złoże miedzi; porfir; zawartość miedzi; analiza strukturalna; wariogram; kowariogram; kriging zwyczajny; modelowanie 3D geostatystyczne

EN

copper deposit; porphyry; variability of copper grade; structural analysis; variogram; covariogram; ordinary kriging; 3D geostatistical modelling

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
• Czasopismo: Roczniki Geomatyki
• Rocznik: 2007
• Tom: T. 5, z. 1
• Strony: 91--103
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz.

Twórcy

autor

Namysłowska-Wilczyńska B.

• Instytut Geotechniki i Hydrotechniki Politechniki Wrocławskiej,

Bibliografia

• David M., 1977: Geostatistical Ore Reserve Estimation. Elsevier Scientific Publishing Co., Amsterdam, p. 360.
• David M., 1988: Handbook of Applied Advanced Geostatistical Ore Reserve Esimation. Developments in Geomathematics 6. Elsevier Science Publishers B. V., Amsterdam, p. 216.
• Guarascio, M., David, M., Huijbregts, C., 1976: Advanced Geostatistics in the Mining Industry: Proceedings of the NATO ASI Series C24 Advanced Study Instituto held at the Institudo di Geologia Applicata of the University of Rome, Italy, 13-25 October 1975, D. Reidel Publishing Co., Dordrecht, p. 461.
• ISATIS, 2001: Authors: Bleines C., Deraisme J., Geffroy F., Perseval S., Rambert F., Renard D., Touffait Y., Isatis Software Manual. Geovariances and Ecole des Mines de Paris (Centre de Geostatistique), Avon Cedex, France, November, p. 531.
• Journel A. G., Huijbregts C. J., 1978: Mining Geostatistics. Academic Press, New York NY, London, p. 600.
• Mucha J., 1994: Metody geostatystyczne w dokumentowaniu złóż. Skrypt Wydziału Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska, Katedra Geologii Kopalnianej, Kraków, s. 155.
• Mucha J., Nieć M., 1996: Struktura zmienności parametrów złoża. [W:] Piestrzyński A. (red.) Monografia KGHM Polska Mied. S.A., Lubin, ss. 195-200.
• Mucha J., 2002: Struktura zmienności zawartości [Zn] i [Pb] w Śląsko-krakowskich złożach rud Zn-Pb. Studia Rozprawy Monografie 108. Wydawnictwo Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią IGSMiE PAN, Kraków, s. 149.
• Namysłowska-Wilczyńska B., 1990: Geostatistical estimation of Cu ore deposit. Science de la Terre, Serie Informatique Geologique, France, no 29, ss. 63-74.
• Namysłowska-Wilczyńska B., 1992: Geostatistical methods for evaluating genetic models of a copper deposit in the Foresudetic Monocline. Science de la Terre, Serie Informatique Geologique, France, no 31, ss. 239-258.
• Namysłowska-Wilczyńska B., 1993: Zmienność złóż rud miedzi na monoklinie przedsudeckiej w świetle badań geostatystycznych. Prace Naukowe Instytutu Geotechniki i Hydrotechniki Politechniki Wrocławskiej Nr 64, Monografie Nr 21, Wrocław, s. 207.
• Namysłowska-Wilczyńska B., 2000: Uwagi na temat genezy złóż rud miedzi w rejonie Lubin-Sieroszowice w świetle badań geostatystycznych. Prace Geologiczno-Mineralogiczne LXVIII, Acta Universitatis Wratislaviensis No 2197, Wydawnictwo Uniwersytetu Wrocławskiego, Wrocław, ss. 37-91.
• Namysłowska-Wilczyńska B., 2005: Wstępne badania geostatystyczne zmienności parametrów porfirowego złoża miedzi Rio Blanco (Peru) wraz z określeniem jego modelu i bazy zasobowej. Opracowanie wykonano na zamówienie Centrum Badawczo-Projektowego Miedzi CUPRUM we Wrocławiu. Wrocław, s.115.
• Namysłowska-Wilczyńska B., Pyra J., 2005: Analiza przestrzenna zawartości miedzi w środowisku gruntowo- wodnym Legnicko-Głogowskiego Okręgu Miedziowego. Roczniki Geomatyki, Tom III, Zeszyt 4, Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej, Warszawa, ss. 137-147.
• Namysłowska-Wilczyńska B., Rusak K., 2005: Zastosowanie geostatystyki i GIS do analizy wpływu czynników naturalnych i antropogenicznych na koncentrację metali ciężkich w glebach rejonu olkuskiego. Roczniki Geomatyki, Tom III, Zeszyt 2, Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej, Warszawa, ss. 115-124.
• Namysłowska-Wilczyńska B., Wilczyński A., 2005: Zastosowanie metod geostatystycznych do analizy przestrzennej zmienności obciążeń elektrycznych dla obszaru Polski. Roczniki Geomatyki, Tom III, Zeszyt 2, Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej, Warszawa, ss. 125-134.
• Namysłowska-Wilczyńska B., 2006: Geostatystyka . Teoria i Zastosowania. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław, s. 356.
• Parker H., 1983: Trends in geostatistics in the mining industry. [In:] Geostatistics for Natural Resources Characterization (Verly G., David M., Journel A.G. and Marechal A., eds.), pp. 915.934, NATO Advanced Study Institute, South Lake Tahoe, California, September 6-17, D. Reidel, Dordrecht, Holland.
• Verly G., David M. & Journel A. G., Marechal A., editors, 1984: [In:] Geostatistics for Natural Resources Characterization. Two volumes, NATO ASI Series C-122, Reidel, Dordrecht, NATO Advanced Study Institute, South Lake Tahoe, California, September 6-17 1983, pp., 365-384,
• Wackernagel H., 1995: Multivariate Geostatistics, Springer - Verlag Berlin Heidelberg, New York, p. 256.