نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

دانشکده مهندسی معدن، نفت و متالورژی، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، صندوق پستی: 4413-15875، تهران- ایران

چکیده

در پایان فاز تفصیلی اکتشاف برای مدل‌سازی کانسارهای معدنی به طور معمول از روش‌های زمین‌آماری استفاده می‌شود. با استفاده از نتایج حاصل از این مدل‌ها، مطالعات فنی و اقتصادی بر روی کانسار صورت می‌گیرد. روش‌های مدل‌سازی زمین‌آماری غالباً شامل روش‌های تخمین و شبیه‌سازی است. روش تخمین مانند کریگینگ، با استفاده از ارتباط فضایی (مدل پیوستگی زمین‌شناسی) بین داده‌ها بهترین حدس منحصر به فرد از ناشناخته‌ها را ایجاد می‌کند. با وجود این، در موقع کاربرد این روش برای یک شبکه­ی حفاری بر روی کانسار، متوجه یک تفاوت آشکار بین پدیده­ی زمین‌شناسی واقعی و نقشه­ی کریگینگ تخمین­ها می‌شویم. پیوستگی فضایی که به وسیله­ی نقشه­ی کریگینگ تخمین زده شده نمایش داده می‌شود، نرم‌تر از حقیقت ناشناخته است. در مقابل، هدف شبیه­سازی ایجاد تابع­ها یا مجموعه­ای از مقادیر متغیرها است که با اطلاعات موجود سازگار باشند. این اغلب بدین معنی است که مقادیر شبیه‌سازی شده دارای میانگین و واریانس مشابه با اطلاعات خام هستند و ممکن است که با داده‌های خام در نقاط اندازه­گیری شده برابر باشند. منطقه­ی مورد مطالعه کانسار اورانیم محدوده­ی 3 ناریگان واقع در ایران مرکزی است. برای این کانسار، روش‌های تخمین کریگینگ و شبیه‌سازی گاوسی متوالی انجام گردید، و در پایان با مقایسه­ی نتایج مشخص شد که نتایج روش‌ تخمین کریگینگ، به علت داشتن تخمین‌های محلی مناسب و ارایه­ی میانگین قابل‌قبول می‌تواند در برنامه‌ریزی‌های بلندمدت معدن­کاری استفاده شود. در مقابل، نتایج شبیه‌سازی به دلیل دوباره‌سازی ساختارهای تصادفی، می‌تواند در برنامه‌ریزی‌های کوتاه‌مدت مربوط به طراحی استخراج معدن مناسب باشد.

کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله [English]

Comparison of Estimation and Simulation Methods for Modeling Block 1 of Anomaly No.3 in Narigan Uranium Mineral Deposit

نویسندگان [English]

  • D Jamali Esfahlan
  • H Madani

چکیده [English]

Geostatistical methods are applied for modeling the mineral deposits at the final stage of the detailed exploration. By applying the results of these models, the technical and economic feasibility studies are conducted for the deposits. The geostatistical modeling methods are usually consist of estimation and simulation methods. The estimation techniques, such as Kriging, construct spatial relation (geological continuation model) between data, by providing the best unique guesses for unknown features. However, when applying this technique for a grid of drill-holes over a deposit, an obvious discrepancy exists between the real geological features and the Kriging estimation map. Because of the limited number of sampled data applied for Kriging, it could not appear as the same as the real features. Also the spatial continuity estimated by the Kriging maps, are smoother than the real unknown features. On the other hand, the objective of simulation is to provide some functions or sets of variable values, to be compatible with the existing information. This means that the simulated values have an average and the variance similar to the raw data and may even be the same as the measurements. we studied the Anomaly No.3 of Narigan uranium mineral deposit, located in the central Iran region and applied the Kriging estimation and the sequential Gaussian simulation methods, and finally by comparing the results we concluded that the Kriging estimation method is more reliable for long term planning of a mine. Because of the reconstructing random structures, the results of the simulation methods indicate that they could also be applied for short term planning in mine exploitation.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Estimation
  • Simulation
  • Geostatistics
  • Uranium Deposit
  • Kriging
  1.  

     

    1. S. Noorian, “General exploration report of block 1 from anomaly 3 of narigan,” Internal Report of Exploration Department–Atomic Energy Organization of Iran (AEOI) (2005).

       

    2. M.T. Tahmaseb-Nezami, “Uranium resources evaluation based on general exploration for block 1 of anomaly 3 of Narigan,” Internal Report of Exploration Department–Atomic Energy Organization of Iran (AEOI) (2006).

     

    1. A. Hezarkhani, “Practical study of uranium mineralization by fluid inclusion analysis,” (2009).

     

    1. A.A. Hasanipak, “Geostatistics (persian language),” University of Tehran Publications (1998).

     

    1. J. Combes, “Handy hints for variography,” Snowden Associates Ltd (2002).

     

    1. B. Rowdy, E. Peter, Phil Jackson, Kiran Kumar, “Geostatistics in surpac6,” Gemcom Software International Inc. (Gemcom) (2007).

     

    1. D. Oliver, “Geostatistics for seismic data integration in earth models,” Society of Exploration Geophysicists, Printed in USA (2003).

     

    1. G. Pan, D.P. Harris, “Information synthesis for mineral exploration,” Oxford University Press (2000).

     

    1. C. Deutsch, “Petroleum geostatistic,” Stanford University, USA (2005).

     

    1. A. Journel and Ch. Huijbergts, “Mining geostatistics,” Academic Press Inc (1978).

     

    C. Deutsch and A. Journel, “GSLIB: geostatistical software library and user’s guide,” Oxford University Press, New York, 384 (1998).