Studium porównawcze metod modelowania geostatycznego na przykładzie jednego ze złóż węgla brunatnego

• Autorzy: Naworyta W.

Warianty tytułu

EN

Comparison of geostatistical modeling methods on the lignite deposit case study

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Właściwe rozpoznanie geometrii i parametrów jakościowych złoża jest podstawą jego optymalnego zagospodarowania. Do modelowania złóż można stosować różne metody. Wśród nich na uwagę zasługują metody oparte na założeniach geostatystycznych - leriging i symulacja warunkowa. Wybór jednej z nich zależy od celu modelowania. W pracy, w oparciu o dane z jednego ze złóż węgla brunatnego, przedstawiono efekty modelowania wykonanego różnymi metodami. Modele wykonane na bazie danych z dokumentacji geologicznej porównano z modelem referencyjnym opartym na danych z rozpoznania eksploatacyjnego. Modele poddano analizie wykorzystując kryteria dokładności predykcji, możliwości przewidywania prawdopodobieństwa przekroczenia wartości progowych oraz pod kątem dokładności odwzorowania charakteru zmienności analizowanego parametru. Na podstawie przedstawionych analiz sformułowano wnioski na temat zalet i wad metod modelowania oraz ich przydatności do rozwiązywania konkretnych zadań w zakresie projektowania górniczego zagospodarowania złóż.

EN

Appropriate recognition of a deposit geometry and quality parameters of commodity to be mined is a prerequisite for optical extraction of the deposit. Deposit models are generated using different approaches in geostatistics, depending on the problem to be solved. In this case study on a lignite deposit different geostatistical approaches were investigated and compared to in-situ data gained from survey activities during the operation process. The developed models were evaluated using the criteria of uncertainty in local prediction, probability of exceeding thresholds and capturing in situ — variability. Conclusions have been drawn on the advantages and drawbacks of the applied methods and their usefulness for mining purposes.

Słowa kluczowe

PL

modelowanie geostatystyczne; złoża węgla brunatnego

EN

geostatistical modeling; lignite deposits

• Wydawca: Instytut Górnictwa Odkrywkowego "Poltegor-Instytut"
• Czasopismo: Górnictwo Odkrywkowe
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 52, nr 1-2
• Strony: 37--45
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz.

Twórcy

autor

Naworyta W.

• Katedra Górnictwa Odkrywkowego, Wydział Górnictwa i Geoinżynierii, AGH

Bibliografia

• [1] Benndorf J. Dimitrakopoulos R. (2007), New efficient methodsfor conditional simulation of large orebodies. In: Orebody Modelling and Strategic Mine Planning, The Australasian Institute of Mining and Metallurgy, Spectrum Series, vol. 14, 2nd Edition, s. 61-68
• [2] Benndorf J. (2009), Evaluation of lignite deposits using conditional simulation in geostatistics. Schriftenreihe des Institutes für Geotechnik u n d Markscheidewesen der TU Clausthal, Zeszyt 18/2009, s. 221
• [3] Dimitrakopoulos, R. (1998), Conditional simulation of algorithms for Modelling orebody uncertainty in open pit optimisation: International Journal of Surface Mining, Reclamation and Environment, v.12, s. 173-179
• [4] Journel, A. G., and Huijbregts C. J. (1978), Mining geostatistics: Academic Press, London, s. 600
• [5] Jurdziak L., Kawalec W. (2011), Ocena ryzyka geologicznego w górnictwie węgla brunatnego metodą symulacji warunkowej, Materiały Szkoły Eksploatacji Podziemnej, IGSMiE PAN, Kraków, s. 893-908
• [6] Kozula R., Mazurek S. (1996), Wstępna ocena stopnia rozpoznania podstawowych parametrów złożowych konińskich złóż węgla brunatnego w blokach geologicznych metodą krigingu, Górnictwo Odkrywkowe, R. 38 nr 3, Wrocław
• [7] Matheron, G. (1973), The intrinsic random functions and their application: Advances in Applied Probability, v. 5, s. 439-468
• [8] Menz J. (2000), Forschungsarbeiten im Rahmen des Leibniz-Programms der DFG zur Markscheiderisch-geologischen Komplexauswertung unter geostatistischen Modellannahmen - Aufgabenstellung, Ergebnisse und ihre Bedeutung, w: Angewandte Geostatistik in Bergbau, Geologie, Geophysik, Geodäsie und Umweltschutz. Mathematische Geologie, T, 5, s . 7 - 2 1
• [9] Mucha J., Słomka T., Mastej W, Bartuś T., Jończyk W., Frankowski R. (2004), Modelowanie zmienności i dokładność oszacowania jakości węgla brunatnego w złożu Bełchatów (pole Bełchatów). Mat. Symp. Warsztaty 2004 z cyklu "Zagrożenia naturalne w górnictwie", Wyd. IGSMiE PAN, Kraków
• [10] Naworyta W. (2007), Wpływ gęstości sieci rozpoznawczej na dokładność rozpoznania parametru złożowego z uwzględnieniem charakteru jego zmienności, Górnictwo Odkrywkowe, R. 49 nr 7, Wrocław
• [11] Naworyta W., Menz J., Sroka A. (2005), Assessment of the accuracy of ground movement elements prediction using simulation method, proceedings of the 6th International Mining Forum 2005, A. A. Balkema Publishers, 2005. S. 123-136
• [12] Nowak M., Verly G. (2007), A practical process for geostatistical simulation with emphasis on Gaussian methods, in Orebody Modeling and strategic mine planning, The Australasian Institute of Mining and Metallurgy, Spectrum Series, vol. 14, 2n d Edition, s. 69-78
• [13] Remy N., Boucher A., Wu J. (2009), Applied Geostatistics with S-GeMS. Cambrigde University Press, Cambridge
• [14] Tonn, F. (1996), Anwendung der geostatistischen Simulation zur computergestützten Generierung praxisnaher Erkundungsdaten, Dissertation an der TU Bergakademie Freiberg, Institut fur Markscheidewesen und Geodäsie; Freiberg, (mat. niepubl.)