Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Górnictwo Odkrywkowe

1 2022

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: gravel aggregate deposit

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Analiza dokładności szacowania zasobów i średnich parametrów złóż kruszywa na dnie Bałtyku na podstawie danych z dokumentacji „Ławica Słupska”, „Południowa Ławica Środkowa”, „Zatoka Koszalińska” oraz „Zatoka Gdańska i” i „Zatoka Gdańska II”

Jurys Leszek, Maszloch Elżbieta, Uścinowicz Grzegorz, Wirkus Kamila

Górnictwo Odkrywkowe

2022

R. 63, nr 1

33--38

Projektując roboty i badania geologiczne złoża kopaliny zakłada się uzyskanie pożądanej dokładności (kategorii) rozpoznania budowy geologicznej, warunków hydrogeologicznych, geologiczno-inżynierskich i innych, określanych hasłowo warunkami geologiczno-górniczymi. Chociaż dokładność rozpoznania złoża w takim zakresie da się przedstawić głównie w formie opisowej i graficznej, prowadzi to jednak do odpowiednio dokładnego obliczenia zasobów kopaliny i średnich parametrów złoża, a niekiedy także liczbowo przedstawianej charakterystyki zmienności parametrów złoża i cech kopaliny. Obliczając zasoby i średnie parametry złoża podczas sporządzania dokumentacji geologicznej złoża kopaliny na lądzie opieramy się na populacji danych uzyskanych bezpośrednio z profili geologicznych otworów i odsłonięć oraz z badań próbek pobranych z tych profili. Dane te pozwalają w prosty sposób na obliczenie błędów oszacowania średnich parametrów złoża i zasobów, co jest wymagane przez stosowne przepisy. Obliczone wielkości błędów wskazują na rozpoznanie złoża w określonej kategorii. Jest to szczególnie ważne w kategorii rozpoznania C1, która pozwala na opracowanie projektu zagospodarowania złoża, niezbędnego dla ubiegania się o koncesję na wydobycie kopaliny. Metodyka badań złóż kruszywa naturalnego położonych na dnie Morza Bałtyckiego jest nieco inna. Podstawowymi są badania geofizyczne, sejsmoakustyczne oraz sonarowe. Wiercenia wykonuje się w mniejszej liczbie, niż na lądzie i do maksymalnych głębokości wynikających z możliwości technicznych oraz ograniczeń środowiskowych. Położenie naturalnego spągu złoża nie ma praktycznie wpływu na głębokość wierceń. Strop złoża stanowi zawsze powierzchnia dna morskiego dająca się odwzorować na mapie z dokładnością niemal rzeczywistą. Powierzchnię naturalnego spągu serii złożowej obrazują głównie dane z gęstej siatki profili sejsmoakustycznych. Rdzenie profili wykonanych wierceń służą przede wszystkim do opisu litologii kopaliny oraz do poboru próbek do badań laboratoryjnych. Większość złóż kruszywa udokumentowanych na dnie Bałtyku, w jego części będącej we władaniu Rzeczpospolitej Polskiej, jest rozpoznana w kategorii C2, mniej dokładnej, niż kategoria C1. Analizy dokładności oszacowania średnich parametrów złoża i zasobów nie były wykonane, ponieważ nie było to formalnie wymagane. Niniejszy artykuł jest próbą znalezienia sposobu dokonania takiej analizy metodami matematycznymi, uwzględniającymi specyfikę metodyki badań morskich.

When planning geological research and exploration of a mineral deposit, it is assumed to obtain the desired accuracy (category) of recognition of the geological structure, hydrogeological, geological-engineering and other conditions, which are referred to as ‘geological-mining conditions’. Although the accuracy of deposit recognition in such range can be presented mainly in descriptive and graphical form, it leads to appropriately precise calculation of mineral resources and average parameters of the deposit, sometimes also numerically presented characteristics of variability of deposit parameters and mineral characteristics. When calculating resources and average parameters of a deposit during preparation of geological documentation for terrestrial deposits, we rely on the population of data obtained directly from geological profiles, exposures and analyses of samples taken from these profiles. These data allow for simple calculation of uncertainty estimation of deposit average parameters and resources, which is required by relevant legislation. The calculated error indicates recognition of a deposit in a given category. This is especially important in the case of the C 1 recognition category, which allows for drawing up a ‘deposit development plan’, a document required when applying for a exploitation license. Methodology of investigating natural aggregate deposits located offshore, at the seabed (including Baltic Sea) is slightly different. Geophysical, seismic-acoustic and sonar surveys are basic. Drilling is carried out in lesser amounts than on land and to maximum depths resulting from technical possibilities and environmental constraints. The location of the deposit natural base has practically no influence on the drilling depth. The seabed is always the top surface of the deposit, which can be mapped with almost real accuracy. The surface of the deposit natural base is represented mainly by data derived from a dense net of seismic-acoustic profiles. The sediment cores are used mainly for lithology description of the mineral and for laboratory tests. Most of the mineral deposits documented on the seabed of the Polish part of the Baltic Sea are classified as C 2, less precise than C1 category. Accuracy analyses of deposit average parameters and resources estimation, were not carried out because it was not formally required. This article is an attempt to find a way of making such analysis using mathematical methods, taking into account specificity of offshore exploration methodology.