Unusually high sample determination based on modal analysis

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The analysis of unusually high samples requires special accuracy, since possible errors in calculating re serves can lead to unjustified underestimation or overestimation of reserves at the ore field site and significantly distort the true picture of the economic viability of the solid mineral deposit. The most commonly used methods for determining unusually high samples are based on statistical analysis, which makes it possible to justify mathematically the identifi cation of outstanding samples. Nevertheless, in some cases, modified histogram construction methods should be used for deposits of the third and fourth complexity groups to identify unusually high samples. The purpose of this study is to demonstrate the possibility of using modal analysis enabling identification of  low-frequency values on a histogram. To make the calculation of the number of classes more convenient a formula and a graphical method for determining this value are proposed. In addition to the frequency analysis, the spatial component of the useful component distribution at the deposit is analyzed, as well as the location of unusually high samples on the plan or section. This method allows to determine the spatial clustering of samples and not to classify this case as unusually high samples. The article demon strates the testing of this method based on a placer gold deposit. The number of classes is calculated according to the proposed methodology, modal values are calculated, and a spatial analysis is carried out using the inverse distance weighted method.

About the authors

V. L. Ruposov

Irkutsk National Research Technical University

Email: ruposov@istu.edu
ORCID iD: 0000-0003-2202-9034

References

  1. Прерис А.М. Определение и учет ураганных проб. М.: Недра, 1974. 104 с.
  2. Снетков В.И., Соловьев А.А. Оценка представительности данных разведки на месторождении «Ожерелье» с позиций теории случайных функций // Известия Сибирского отделения секции наук о Земле Российской академии естественных наук. Геология, поиски и разведка рудных месторождений. 2013. № 2. С. 37–43. EDN: RTGRWD.
  3. Снетков В.И., Соловьев А.А. Исследование явления ураганности проб в зависимости от принятых параметров кондиций при подсчете запасов // Известия Сибирского отделения секции наук о Земле Российской академии естественных наук. Геология, поиски и разведка рудных месторождений. 2016. № 2. C. 33–39. https://doi.org/10.21285/0301-108X-2016-55-2-33-39. EDN: WAXNBZ.
  4. Козин В.З., Комлев А.С. Эффекты опробования, связанные с асимметрией распределений массовых долей компонентов в точечных пробах // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2022. № 11-1. С. 107–118. https://doi.org/10.25018/0236_1493_2022_111_0_107. EDN: EZSIQJ.
  5. Вяльцев А. С., Кирьяков Г.А. Способы определения ураганных содержаний при оценке минеральных ресур сов // Успехи современного естествознания. 2024. № 6. С. 41–49. https://doi.org/10.17513/use.38281. EDN: VJQJCX.
  6. Полевский А.Ю., Дмитрак Ю.В., Монаков Е.В. Использование инструментов построения всенаправленных вариограмм в ГГИС Micromine для золото-сульфидных месторождений с весьма сложным распределением золота // Маркшейдерия и недропользование. 2023. № 2. С. 20–28. https://doi.org/10.56195/20793332_2023_2_20_24. EDN: USGVIS.
  7. Конышев В.О. Опыт оценки погрешностей опробования и совершенствование методологии разведки место рождения с бонанцевым распределением золота // Отечественная геология. 2004. № 6. С. 4. EDN: HSELHH.
  8. Живулько А. Подавление ураганных содержаний при оценке минеральных ресурсов // Золото и технологии. 2018. № 2. С. 46–49. EDN: YBMKKD.
  9. Давид М. Геостатистические методы при оценке запасов руд / пер. с англ. Л.: Недра, 1980. 360 с.
  10. Сатыбеков М.Б., Зарлыков А.К., Шамшиев О.Ш. Влияние метода оценки и ограничения выдающихся проб на вывод среднего содержания // Известия Кыргызского государственного технического университета им. И. Раззакова. 2024. № 1. С. 80–91. https://doi.org/10.56634/16948335.2024.1.80-91. EDN: ITPTPM.
  11. Конышев В.О. К методике оценки содержаний Au в рудопроявлениях с крупным золотом Ортон-Балыксинского района, Кузнецкий Алатау // Руды и металлы. 2014. № 2. С. 44–64. EDN: SAHZQD.
  12. Гончаренко С.Н. Построение индикаторной модели интерпретации границ геологических и рудных областей минерализации месторождения // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2021. № 5. С. 184–196. https://doi.org/10.24412/2071-6168-2021-5-184-197. EDN: SJJCAF.
  13. Филонюк В.А. Некоторые философские аспекты развития современного научного знания // Новые идеи в философии. 1996. № 5. С. 113–118. EDN: EHINYH.
  14. Пат. № 725656, Российская Федерация, G01V 9/00. Способ разведки золото-кварцевых жил / В.А. Филонюк, Н.Н. Блинков, Л.П. Власьевский. Заявл. 1985.06.07; опубл. 20.05.1999.
  15. Кумбс Д. Искусство и наука оценки запасов. Перт: Coombes capability, 2008. 231 с. 16. Лобач В.И. Учет выдающихся подсчетных параметров на основе статистической неоднородности рудных месторождений // Руды и металлы. 2007. № 4. С. 42–49. EDN: KYJNRB. 17. Малютин Ю.А. Особенности моделирования зон минерализации по геологоразведочным данным // Вест ник Московского университета. Серия 4: Геология. 2020. № 5. С. 45–54. EDN: HKULWJ.
  16. Карпенко И.А., Куликов Д.А., Черемисин А.А. Повариантный подсчет запасов для ТЭО освоения и кондиций по месторождению Сухой лог и направления его последующей геолого-экономической оценки // Руды и металлы. 2008. № 2. С. 37–56. EDN: KYJOGV.
  17. Сунцев А.С. О достоверности опробования россыпи по разведочным скважинам // Вопросы науки и образования. 2020. № 11. С. 6–8. EDN: OHASHY.
  18. Чемезов В.В. О достоверности и представительности результатов разведки россыпей // Разведка и охрана недр. 2006. № 3. С. 29–32. EDN: KKNTCZ.
  19. Засько Ю.Е. Геолого-маркшейдерские исследования запасов россыпного золота Верхне-Аркагалинского природно-промышленного комплекса // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2001. № 8. С. 37–39. EDN: MVCIXN.
  20. Абатурова И.В., Петрова И.Г., Болтыров В.Б., Клокова Ю.В. Особенности проведения экологической оценки на месторождениях рудного золота в Иркутской области и Якутии // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2022. № 11-1. С. 5–17. https://doi.org/10.25018/0236_1493_2022_111_0_5. EDN: EHXKPZ.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).