Поиски и разведка месторождений полезных ископаемых - Авдонин В.В.
ISBN 978-5-902357-74-2
Скачать (прямая ссылка):
Субблоковые модели дают возможность более точно передать форму рудного тела, особенно если мощность рудного тела изменчива и встречаются участки, где мощность рудного тела существенно меньше исходного размера блока. Кроме того, моделями с субблоками точнее передается кромка рудного тела. По этой причине и по ряду других обстоятельств многие геологи отдают предпочтение субблочным моделям. В нашем примере размер родительского блока равен 5 х 4 х 4,17 м. Если разрешить программе проводить дискретизации каждой стороны на 3 субблока, то родительский блок может быть разбит на 27 субблоков размером 1,67 х 1,33 х 1,39 м.
Непригодность традиционных методів подпета запасов в михрвідоках
Российские геологи на вековом опыте убедились, что традиционные методы подсчета запасов месторождений полезных ископаемых — метод геологических
гшн
блоков, методы разрезов и другие — дают удовлетворительные результаты. В целом по всему месторождению (или по его самым крупным рудным телам) погрешности подсчета запасов по разным видам полезных ископаемых не превышают ± 10 %. Но сейчас, при разработке месторождений по современным технологиям, требуется не только точность подсчета запасов по всему месторождению в целом, но и точность подсчета запасов в небольших блоках рудного тела. В такой ситуации, оказывается, традиционные методы непригодны.
Рассмотрим два примера.
Пример 1. Пусть на рис. 9.10.1 изображен разрез рудного тела простейшей формы в виде равнобедренного треугольника. Допустим, что рудное тело «пробурено» десятком скважин, которые не показаны с единственной целью — не затемнять смысл рисунка. Нам нужно оценить площадь сечения рудного тела. Рассчитаем его среднюю мощность и отразим ее на чертеже. Любому мало-мальски сведущему в геометрии человеку ясно, что площадь прямоугольника со средней мощностью равновелика треугольнику. Это однозначно говорит о том, что средняя мощность позволяет полу-чить точную оценку площади сечения рудного тела. Но здесь сразу же нужно добавить то, что средняя мощность позволяет получить точную оценку сечения всего рудного тела целиком. А если нам нужно получить оценку мощности рудного тела в каком-то определенном месте разреза? Подойдет ли тогда для этой цели средняя мощность? Ни в коем случае.
Посмотрите на рис. 9.10.1. Там есть всего два места (две точки), в которых средняя мощность является точной оценкой. А во всех других местах эта оценка не подходит. Она всюду дает ошибку. Причем ошибка от этих двух мест нарастает в разные стороны. По традиционной вариационной статистике основные характеристики распределения исследуемой переменной — среднее и дисперсия — принимаются постоянными на всем изучаемом пространстве. Но это же не так! Причем чем закономернее изменяется изучаемая переменная в пространстве, тем очевиднее несостоятельность этих оценок.
Ошибки растут Ошибки растут Ошибки растут Ошибки растут
Рис. 9.10.1. Разрез треугольного по форме рудного тела. Равновеликий треугольнику прямоугольник с высотой, равной средней мощности т
Пример 2. Пусть на скарновом полиметаллическом месторождении в трех буровых скважинах было отобрано по 10 метровых керновых проб. Они были проанализированы на содержание свинца. Полученные результаты приведены в табл. 9.10.1.
Таблица 9.10.1 Содержания свинца (в %) в трех скважинах
СКВ.
Порядковые номера проб
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
8,0
9,0
10,0
2
2,0
1,0
4,0
7,0
3,0
6,0
9,0
5,0
10,0
8,0
3
7,0
4,0
8,0
1,0
9,0
3,0
5,0
10,0
3,0
6,0
Для наглядности эти данные приведены на трех рисунках (рис. 9.10.2).
На рис. 9.10.2, а содержания Pb абсолютно закономерно увеличиваются от 1 до 10 % от первой до десятой пробы. На рис. 9.10.2, б содержания Pb проявляют тенденцию к возрастанию от первой до десятой пробы, но эта тенденция выступает в виде тренда (дриф-та). На рис. 9.10.2, в содержания Pb изменяются достаточно случайным образом.
Если мы для каждого из этих случаев рассчитаем основные статистические характеристики содержаний Pb, которые обозначим х:
1 10
среднее арифметическое х = — X X1-;
10 ;=i
ГДШ!
Jl io ~
стандартное отклонение о = J-?(х, -х)2 ;
с
коэффициент вариации V = —100 %,
то мы с удивлением обнаружим, что во всех трех случаях они абсолютно одинаковы: х = 5,5; а = 3,35; V = 61 %.
Это однозначно свидетельствует о непригодности среднего, стандартного отклонения и коэффициента вариации для характеристики изменчивости основных разведочных параметров.
Значит, нужно искать какой-то другой способ учета пространственной изменчивости геологоразведочных параметров.
Скв. 1 Сю. 2 О». 3
І і і і І І І І І І І і і і і і і і ц і і I I I I I I I I I I I V рь
Глубина, м Глубина, ы Глубина, и
а б в
Рис. 9.10.2. Графики изменения содержаний свинца по трем вертикальным буровым скважинам
1 9.11. Вариограмми_
Используя для оценки площади рудных тел методы вариационной статистики, мы убедились в том, что средняя мощность позволяет достаточно точно вычис-
