Additional exploratory boreholes optimization based on three-dimensional model of ore deposit

• Autorzy: Soltani, S. , Hezarkhani, A.

Warianty tytułu

PL

Optymalizacja dodatkowych otworów eksploracyjnych w oparciu o trójwymiarowy model złoża rudy

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Contrary to other methods employed in optimization of the location of additional boreholes drilling, in this article, three-dimensional development of ore deposits and boreholes are attended for calculation of objective function (maximization of "estimation variance reduction") as well as for seeking optimum pattern of additional boreholes. This method leads to increase of estimation variance calculation accuracy as well as more efficient boreholes positioning. Moreover, in this development, it is possible to integrate initial directional boreholes in the studies of additional boreholes optimization. In this article, the method employed for finding the location of additional exploratory boreholes of Iju Porphyry copper deposit is used as a case study, and the results are referred. The results indicate that having considered three-dimensional development of ore deposits and boreholes in homogeny massive shape ore deposits has increased efficiency of the proposed pattern.

PL

W odróżnieniu od metod wykorzystywanych w optymalizacji rozmieszczenia dodatkowych otworów badawczych, trójwymiarowe obrazowania złóż rudy oraz samych otworów wykorzystywane są do obliczania funkcji celu (wyrażonej jako maksymalizacja redukcji estymacji wariancji) oraz do poszukiwania optymalnych układów prowadzenia dodatkowych otworów. Metoda ta pozwala na zwiększenie dokładności obliczenia estymacji wariancji i co za tym idzie, poprawia efektywność lokalizacji otworów. Ponadto, w podejściu tym możliwe jest zintegrowanie wstępnych położeń otworów dla celów optymalizacji. Artykuł ten przedstawia studium przypadku czyli zastosowanie powyższej metody do lokalizacji dodatkowych otworów eksploracyjnych w złożu rud miedzi w Iju Porphyry wraz z omówieniem wyników. Wyniki wskazują, że rozpatrywanie trójwymiarowego modelu złoża rudy oraz otworów w jednolitym górotworze pozwala na zwieszenie efektywności proponowanego rozwiązania.

Słowa kluczowe

PL

dodatkowe wiercenia; model blokowy złoża rudy i złóż; symulacje procesu hartowania

EN

additional drilling; block model of waste and ore deposit; simulated annealing

• Czasopismo: Archives of Mining Sciences
• Rocznik: 2009
• Tom: Vol. 54, no 3
• Strony: 495-506
• Opis fizyczny: Bibliogr. 22 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Soltani, S.

autor

Hezarkhani, A.

• Department of Mining, Metallurgical and Petroleum Engineering. Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran

Bibliografia

• Aarts E., Korst J., 1989. Simulated Annealing and Boltzmann Machines, Wiley, New York, NY.
• Armstrong M., 1983. Comparing drilling patterns for coal reserve assessment, In: Proceedings of the Australian Institute of Mining and Metallurgy, 288, 1–15.
• Chou D., Schenk D. E., 1983. Optimum Locations for Exploratory Drill Holes, International Journal of Mining Engineering 1, 343-355.
• Deutsch C.V., 1993. Kriging in a finite domain, Mathematical Geology 25(1), 41-52.
• Deutsch C. V, 1996. Correcting for negative weights in ordinary kriging, Computers & Geosciences 22(7), 765-773.
• Dimitrijevic M., Djordjevic M., Petrovic Z., 1971. Geological map of Dehaj, 1:100000 Series, Sheet 6951, Geol. Surv. Iran.
• Gershon M., Allen L.E., Manley F., 1988. Application of a new approach for drillholes location optimization, International Journal of Mining, Reclamation and Environment 2, 27-31.
• Hassanipak A.A., Sharafodin M., 2003. GET: A function for preferential site selection of additional borehole drilling, Exploration Mining Geology 13, 139-146.
• Hezarkhani A., 2006. Alteration/Mineralization and controls of chalcopyrite dissolution/deposition in the Raigan porphyry system, Bam-Kerman, Iran, International Geology Review, Stanford, U.S.A., vol. 48, no. 6, pp. 561-572.
• Journel A.G., Huijbregts CH, 1987. Mining Geostatistics, Academic Press London.
• Kim Y. C., Martino F., Chopra I., 1981. Application of geostatistics in a coal deposit, Mining Engineering 33 (11), 1476–1481.
• Lee K.Y., El-Sharkawi M., 2006. Modern Heuristic Optimization Techniques: Theory and Applications to Power Systems, New York: John Wiley& Sons LTD.
• Pilger G.G., Costa J.F.C.L., Koppe J.C., 2001. Additional Samples: Where they should be Located, Natural Resources Research 10(3), 197-207.
• Sinclair J., Blackwell G.H., 2002. Applied mineral inventory estimation, Cambridge University Press, London.
• Saikia K., Sarkar B.C., 2006. Exploration drilling optimization using geostatistics: a case in Jharia Coalfield, India, Applied Earth Science (Trans. IMM B) 115(1), 13-22.
• Saric V., 1971. Exploration for copper at locality Iju, G.S.I. Rep. 33/Yu.
• Szidarovszky F., 1983. Multiobjective Observation Network Design for Regionalized Variables, International Journal of Mining Engineering 1, 331-342.
• Souza L.E., Costa J.F., Koppe J.C., 2004. Uncertainty estimate in resources assessment: a geostatistical contribution, Natural Resources Research 13(1), 1-15.
• Van Groenigen J.W., Stein A., 1999a. Spatial simulated annealing for constrained optimization of spatial sampling schemes, Journal of Environmental Quality 27, 1078-86.
• Van Groenigen J.W., Siderius W., Stein A., 1999b. Constrained optimisation of soil sampling for minimisation of the kriging variance, Geoderma 87, 239-259.
• Walton D.R., Kauffman P.W. 1982. Some Practical Considerations in Applying Geostatistics to Coal Reserve Estimation, SME-AIME, Dallas.
• Webster R., Oliver M., 2001. Geostatistics for Environmental Scientists, John Wiley& Sons LTD.