PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  deposit sampling
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available Obsługa oznaczeń laboratoryjnych prób złożowych KGHM Polska Miedź S.A.
Kaczmarek W., Jasiński W., Sołowczuk M.
Górnictwo Odkrywkowe
|
2015
|
R. 56, nr 2
110--117
PL
W artykule opisano rozwiązanie umożliwiające obsługę oznaczeń laboratoryjnych prób złożowych przy pomocy usług sieciowych. Proces wymiany informacji na każdym z etapów odbywa się w pełni elektronicznie: zarówno na etapie przygotowywania zlecenia wykonania analizy, jak i w trakcie weryfikacji oraz zapisu wyników oznaczeń do Bazy Danych Geologicznych KGHM Polska Miedź S.A.
EN
This paper describes a solution to support laboratory tests of samples of using IT solutions. The exchange of information at each stage is fully electronically: both at the stage of preparing to order the analysis as well as during the verification test results and records the Geological Database KGHM Polish Copper S.A.
2
Content available Litologia szczegółowa w bazie danych geologicznych KGHM Polska Miedź S.A.
Kaczmarek W., Rożek R., Mrzygłód M., Jasiński W.
Górnictwo Odkrywkowe
|
2014
|
R. 55, nr 2-3
86--91
PL
Podczas trwającej ponad 50 lat eksploatacji złoża rud miedzi na monoklinie przedsudeckiej została zgromadzona ogromna ilość danych geologicznych i informacji o budowie geologicznej złoża, łitołogii skał złożowych oraz o parametrach jakościowych kopaliny. Dane uzyskane dzięki systematycznemu opróbowaniu złoża, wykonywanemu w wyrobiskach górniczych, są gromadzone z bazach danych geologicznych. Oznaczenia makroskopowe odmian litologicznych skał budujących złoże stosowane w praktyce geologicznej dotąd opierały się o określenia trzech głównych typów rud miedzi: ruda węglanowa (węglany - w), ruda łupkowa (lupki -1) i ruda piaskowcowa (piaskowce - p). Obecnie trwają prace zmierzające do zasilenia Bazy Danych Geologicznych (BDG) informacjami o tzw. szczegółowej łitołogii, co oznacza poszerzenie podstawowej nazwy skały (dolomit, lupek, piaskowiec) o dodatkowe cechy makroskopowe opisywane w postaci przymiotników np. piaskowiec ilasty.
EN
During over 50 years of exploitation of the copper and silver deposits of Fore-Sudetic Monocline, the enormous amount of geological data was gathered, concerning geological framework, lithology of hoisting rocks and quality parameters of ore. The data acquired by systematic sampling in mining drifts are collect in geological data bases. The macroscopic descriptions of lithological variations of hoisting rocks, were based on three basic types of ores: carbonate ore, shale ore and sandstone ore. At present there are some activities initiated to introduce to Geological Data Base an extra information about detailed lithology. That means extending the basic name of hoisting rock (carbonate, shale, sandstone) of additional macroscopic features e.g. clayey sandstone
3
Content available remote Ocena błędów opróbowania złóż - statystyczny niezbędnik geologa górniczego
Mucha J., Wasilewska M.
Górnictwo Odkrywkowe
|
2009
|
R. 50, nr 2-3
84-90
PL
Zaproponowano podstawowy zestaw instrumentów statystycznych dla oceny błędów opróbowania i analiz chemicznych. Obejmuje on testy: t-Studenta i rangowanych znaków Wilcoxona dla porównania średnich wartości pomiarów sparowanych, analizę korelacji i regresji liniowej dla wydzielenia i oceny wielkości błędów: losowego i systematycznych (stałego i proporcjonalnego). Wymienione metody zastosowano do oceny błędów oznaczeń pierwotnych i powtórnych zawartości Zn w próbkach pobranych ze złoża Olkusz-Pomorzany. Wskazano na inne możliwości zastosowania zaproponowanej metodyki oceny błędów np. do porównania różnych metod oszacowania parametrów złożowych w tych samych partiach złoża.
EN
The basic statistical set of tools for estimation of sampling errors on the basis of the two paired data set is proposed. It includes t-Student and the signed rank tests for a comparison of mean values in paired samples, and analysis of a simple linear model of regression to distinguish and assess the three types of error in paired data: random error, proportional and fixed bias. A use of the mentioned methods has been illustrated by examples of evaluation of errors of Zn assay in analytical samples from the Upper Silesian Zn-Pb ore deposits. The suggested methodology may be applied for geological reporting: a comparison of resource evaluation by two different methods, or in a case of evaluation based on two different sampling techniques (channel samples taken from deposit on site and samples taken from broken ore).
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.