IMPROVING THE PRGNOSIS FOR QUALITATIVE INDICATORS OF ROW MINERAL IN THE QUARRY BASED ON BLOCK MODELLING
DOI:
https://doi.org/10.25635/2313-1586.2023.03.047Keywords:
mining and geological information system, GGIS, qualitative characteristics of ores, block modeling, geometrization, geological databaseAbstract
The article presents the results of methodology development for assessing the quality indicators of minerals based on block modeling technologies using modern mining and geological information systems (GGIS). A flowchart for modeling the qualitative indicators of a mineral is proposed and the results of its use are given on the example of the Serovskoye complex ores deposit and the Odegeldey coal deposit, the Republic of Tyva. The presented method of block modeling makes it possible to zone technological types and grades of ores with high reliability in the quarry space, which contributes to solving the problems of design, planning and production management in conditions of economic uncertainty, deteriorating mining-geological and mining-technological conditions for the development of deposits.
References
Яковлев В.Л., 2017. Исследование переходных процессов – новый методоло-гический подход к разработке и развитию инновационных технологий добычи и рудо-подготовки минерального сырья при освоении глубокозалегающих сложноструктур-ных месторождений. Проблемы недропользования, № 2, С. 5 – 14. DOI: 10.18454/2313-1586.2017.02.005
Яковлев В.Л., Корнилков С.В., Соколов И.В., 2018. Инновационный базис стратегии комплексного освоения ресурсов минерального сырья: монография; под ре-дакцией В. Л. Яковлева. Екатеринбург: ИГД УрО РАН, 360 с.
Кузнецов О.Л., Никитин А.А., Черемисина Е.Н., 2005. Геоинформатика и геоинформационные системы. Москва: ВНИИгеосистем, 453 с.
Демьянов В.В., Савельева Е.А., 2010. Геостатистика: теория и практика. Институт проблем безопасного развития атомной энергетики РАН. Москва: Наука, 327 с.
Кантемиров В.Д., Титов Р.С., Яковлев А.М., 2016. Возможности компьютер-ного моделирования для решения вопросов управления качеством минерального сы-рья. Проблемы недропользования, № 4, С. 170 – 176. DOI: 10.18454/2313-1586.2016.04.170
Ясковский П.П., 2001. Горно-геологические условия при оценке месторожде-ний. Москва: МГГА, 37 с.
Dell'Accio F., Filomena Di Tommaso, 2020. On the hexagonal Shepard method. Applied Numerical Mathematics, Volume 150, April, P. 51 – 64.
Badel M., Saeed Angorani, Masoud Shariat Panahi, 2011. The application of median indicator kriging and neural network in modeling mixed population in an iron ore deposit. Computers & Geosciences, Volume 37, Issue 4, April, P. 530 – 540.
Afzal P., Nasser Madani, Shahab Shahbeik, Amir Bijan Yasrebi, 2015. Multi-Gaussian kriging: a practice to enhance delineation of mineralized zones by Concentration–Volume fractal model in Dardevey iron ore deposit, SE Iran. Journal of Geochemical Exploration, Volume 158, November, P. 10 – 21.
Mohammadpour M., Abbas Bahroudi, Maysam Abedi, Gholamreza Rahimipour, Farzaneh Mami Khalifani, 2019. Geochemical distribution mapping by combining number-size multifractal model and multiple indicator kriging. Journal of Geochemical Exploration, Volume 200, May, P. 13 – 26.
Afeni T.B. Victor Oluwatosin Akeju, Adeyemi Emman Aladejare, 2020. A comparative study of geometric and geostatistical methods for qualitative reserve estimation of limestone deposit. Geoscience Frontiers, in press, journal pre-proof, Available online, 8 April.
Marques D.M., João Felipe C. L. Costa, 2014. Choosing a proper sampling interval for the ore feeding a processing plant: A geostatistical solution. International Journal of Mineral Processing, Volume 131, 10 September, P. 31 – 42.
Mery N., Xavier Emery, Alejandro Cáceres, Diniz Ribeiro, Evandro Cunha, 2017. Geostatistical modeling of the geological uncertainty in an iron ore deposit. Ore Geology Reviews, Volume 88, August, Pages 336 – 351.
Корнилков С.В., Аленичев В.М., Лаптев Ю.В., Яковлев А.М., 2017. Прогноз качественных показателей добываемого сырья на основе геоинформационных техно-логий. Горный журнал, № 12, С. 10 – 15.
Яковлев В.Л., Лаптев Ю.В., Яковлев А.М., 2014. Геоинформационная оценка изменчивости качества титаномагнетитовых руд Гусевогорского месторождения. Ли-тосфера, № 5, С. 122 – 128.
Яковлев А.М., 2021. Апробация алгоритмов автоматизированной обработки геологических баз данных в технологических схемах управления качеством минераль-ного сырья. Горный информационно-аналитический бюллетень, № 5 – 1, С. 248 – 257.
Яковлев А.М., 2021. Планирование горных работ в режиме управления каче-ством сырья на основе геоинформационного моделирования. Горный информационно-аналитический бюллетень, № 5 – 1, С. 258 – 268.
Кантемиров В.Д., Яковлев А.М., Титов Р.С., 2020. Оценка качественных по-казателей полезных ископаемых с использованием геоинформационных технологий блочного моделирования. Геоинформатика. № 3, С. 29 – 37.
Кантемиров В.Д., Яковлев А.М., Титов Р.С., 2019. Геоинформационные тех-нологии при моделировании качественных характеристик руд. Геоинформатика, №. 3, С. 12 – 18.
M. W. A. Asad, 2005. Cutoff grade optimization algorithm with stockpiling option for open pit mining operations of two economic minerals. International Journal of Surface Mining, Reclamation and Environment, Volume 19, Issue 3, P. 176 – 187.
