Снетков Вячеслав Иванович , Соловьев Андрей Алексеевич
2016 / Номер 2 2016 [ Геология, поиски и разведка месторождений полезных ископаемых ]
Цель исследований - моделирование условий появления в выборках разного объема аномально высоких проб или так называемых «ураганных проб», существенно влияющих на оценку средних содержаний, особенно в ограниченных по количеству данных выборках. Для этого использован известный метод моделирования Монте-Карло. Прототипом моделей послужили результаты разведки и опробования золоторудного месторождения Ожерелье, которое достаточно хорошо разведано (плотность сети керновых скважин - 25×25 м, интервал опробования - 1 м), отличается высокой дисперсией содержаний, крупным золотом и отсутствием сколь-нибудь заметной приуроченности к той или иной литологической разновидности. В результате моделирования были созданы базовые модели (генеральные совокупности) логнормального распределения с известными параметрами, из которых извлекались все варианты выборок объемом 1000, 500, 100, 30,15,10 и 5 проб. Исследования проводились в широком диапазоне логарифмических стандартов от 0,3 до 0,9 (коэффициенты вариации - от 70 до 850%). В результате появилась возможность изучить появление аномально высоких проб в выборках и их влияние на оценку средних значений в зависимости от уровня бортового содержания и количества неизбежно включаемых в рудный интервал низких содержаний. Исследованиями установлено, что при невысоких коэффициентах вариации средние содержания занижаются, а с увеличением вариации, наоборот, завышаются. Выявлена динамика появления аномально высоких проб в зависимости от бортового содержания, коэффициента рудоносности и коэффициента вариации содержаний. Кроме того, на моделях проверены и оценены способы учета аномально высоких проб и предложена методика определения порога между рядовыми и «ураганными» пробами.
Ключевые слова:
золото,месторождение,имитационная модель,ураганная проба,бортовое содержание,gold,field,simulation model,hurricane sample,cut-off grade
Библиографический список:
Файлы: