Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Bariery i ograniczenia geostatystycznej oceny parametrów złożowych

100%

Mucha J.

Geologia / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

|

2001

|

tom T. 27, z. 2--4

641-658

PL

Przedstawiono zasady geostatystycznego modelowania struktury zróżnicowania i geostatystycznej oceny średnich wartości parametrów złożowych przy zastosowaniu procedury krigingu. Na przykładach polskich złóż eksploatowanych metodą podziemną (Zn-Pb, Cu-Ag) zilustrowano podstawowe ograniczenia i bariery uzyskiwania dokładniejszych oszacowań wielkości parametrów. Skomentowano wpływ takich czynników, jak jakość danych podstawowych, rozmieszczenie próbek w złożu i ich usytuowanie względem bloków obliczeniowych, wielkość bloków obliczeniowych, zmienność lokalna, występowanie próbek huraganowych, niejednorodność złoża. Stwierdzono, iż istotne polepszenie oceny na etapie rozpoznania górniczego możliwe jest jedynie przez zagęszczenie układu sieci wyrobisk górniczych w złożu (co ze względów ekonomicznych jest praktycznie nierealne) i w mniejszym stopniu przez obniżenie błędów opróbowania i analiz chemicznych pobranych próbek

EN

The principles of geostatistical modelling and estimation of deposit parameters such as: ore grade, thickness and accumulation were outlined. The basic limitations of the improvement of estimation quality with the application of kriging procedure were reviewed and illustrated by examples from the Zn-Pb and Cu-Ag Polish ore deposits. The main factors affecting the reliability of estimates were taken into account: quality of available data, small-scale (local) variability, sampling pattern, sample location in relation to estimated mining blocks, size of blocks, occurrence of outliers, heterogeneity of deposits. It was found, that significant improvement of deposit parameters estimation can be achieved by changing of sampling pattern and cutting the additional mine workings through the estimated block. However, it seems to be unrealistic because of economic and technical reasons. Only small improvement of parameters estimation can be expected from decreasing the errors associated with sampling and assaying procedures

2

Weryfikacja poprawności doboru gęstości sieci otworów rozpoznawczych dla określonego stopnia rozpoznania parametrów złoża z zastosowaniem metod geostatystycznych

100%

Naworyta W. , Mazurek S.

|

2007

|

tom R. 49, nr 5-6

139-145

PL

Dokładne rozpoznanie zmienności cech złożowych ma kluczowe znaczenie dla procesu sterowania wydobyciem w funkcji jakości strumienia urobionej kopaliny. W przypadku węgla brunatnego (obok wartości opałowej) zawartość siarki oraz piasku w dużym stopniu decydują o jego przydatności do procesu spalania oraz, co jest bardzo ważne, wpływają na jego cenę (ponieważ to zawartość piasku powoduje najczęściej wzrost zawartości popiołu i jednoczesne obniżenie kaloryczności). W pracy zaprezentowano ocenę dokładności szacowania wartości średniej parametrów złożowych w blokach o różnych rozmiarach, z uwzględnieniem ich zmienności rozpoznanej istniejącą siecią otworów. Do realizacji tego celu posłużono się narzędziami geostatystycznymi. Pracę wykonano na podstawie danych z otworów rozpoznawczych wybranych złóż węgla brunatnego KWB Konin w Kleczewie SA. W przypadku zawartości siarki zmienność, struktura oraz stopień jej rozpoznania otworami są wystarczające i upoważniają do określenia metodą krigingu średniej zawartości w blokach 50 x 50m z dużą dokładnością. W odróżnieniu do siarki, zawartość piasku wykazuje dużą zmienność przy znaczącym udziale zmienności lokalnej. Przy szacowaniu średniej zawartości piasku V blokach, w celu uniknięcia ryzyka przekroczenia określonej wartości, należy uwzględnić tolerancję wynikającą z wielkości błędu szacowania średniej.

EN

Exact recognition of variability of a deposit quality is important for steering of the quality of extracted commodity. In the case of lignite next to calorific value, the concentration of sulphur and the content of sand determine its usefulness for burning process and affect its price. We present an assessment of accuracy of deposit parameters estimation regarding the level of recognition of their variability using the existing grid of boreholes. To realize this purpose we used geostatistical tools. The work was done using the data of boreholes from chosen lignite deposits in lignite mine "Konin" S.A. In the case of sulphur content, the variability, the structure and the degree of recognition with boreholes are sufficient and may be used to determine mean content of S in 50 x 50 m blocks with high accuracy. On the contrary, sand content exhibits higher variability with a considerable share of nugget variance. In order to avoid a risk of exceeding definite value when estimating the sand content in blocks it is necessary to consider a tolerance resulting from the error of mean value assessment.

3

Wpływ gęstości sieci rozpoznawczej na dokładność rozpoznania parametru złożowego z uwzględnieniem charakteru jego zmienności

80%

Naworyta W.

|

2007

|

tom R. 49, nr 7

46-51

PL

W oparciu o informację z sieci otworów rozpoznawczych przeanalizowano zawartość parametrów jakościowych węgla brunatnego - zawartość siarki oraz udział piasku w węglu brunatnym jednego ze złóż eksploatowanych przez KWB Konin. Korzystając z narzędzi geostatystycznych oceniono dokładność szacowania wartości średniej w blokach eksploatacyjnych. Metodą sztucznej eliminacji niektórych otworów w sieci rozpoznawczej przeanalizowano wpływ gęstości sieci na jakość rozpoznania zmienności parametrów złożowych oraz na dokładność szacowania wartości średniej w blokach. Wyniki eksperymentu wykazały duże różnice w dokładności szacowania średniej siarki i piasku. Najbardziej rozrzedzona sieć otworów jest wystarczająca do rozpoznania struktury i szacowania średniej zawartości siarki w blokach o wymiarach 50 x 50 m. W przypadku zawartości piasku, ze względu na zmienność tego parametru, nawet najlepszy wariant sieci nie umożliwia szacowania średniej w blokach 50 x 50 m z błędem mniejszym niż 8%.

EN

Basing on existing borehole net we present analyze of sulphur and sand content in brown coal of one deposit exploited by Open Pit Mine Konin. For assessment of variability of deposit parameters we used geostatistical methods. Basing on variogramms we asset an accuracy of mean estimation using block-kriging. With elimination of some boreholes we analyzed the impact of net density on structure identification quality of deposit parameters and accuracy of their mean prediction in blocks. Effects of experiment show significant differences in the accuracy of mean prediction for both deposit parameters. The thinnest borehole net is good enough for structure recognition of sulphur and for estimation of its mean in square blocks 50 x 50 m. Because of variability of sand content in the brown coal even the best analyzed borehole net is not enough good for estimation of mean in blocks with acceptable kriging standard deviation.