Новый метод оценки содержания руды на основе взвешивания длины пробы

Aug 13, 2023

Научные отчеты, том 13, Номер статьи: 6208 (2023) Цитировать эту статью

557 Доступов

Подробности о метриках

Оценка содержания руд имеет большое значение для оценки стоимости рудных месторождений и напрямую влияет на разработку минеральных ресурсов. Чтобы повысить точность метода обратного взвешивания по расстоянию (IDW) при оценке содержания руды и уменьшить эффект сглаживания метода IDW при оценке содержания, метод расчета веса, используемый в методе IDW, был улучшен. Параметр длины образца руды использовался для расчета веса методом IDW. В качестве нового фактора при расчете весов использовалась длина проб руды. Был предложен новый метод IDW, интегрированный с взвешиванием длины выборки (IDWW). В качестве примера использовалась оценка содержания Li, Al и Fe в фарфоровой глинистой руде. Был разработан и внедрен сравнительный протокол оценки содержаний методом IDWW. В схеме эксперимента учитывались количество проб, участвующих в оценке, комбинация проб, распределение проб по содержаниям и другие факторы, влияющие на оценку содержания. Результаты оценки содержаний методами IDWW и IDW были использованы для сравнительного анализа содержаний исходной и объединенной проб. Оценочные результаты метода IDWW также сравнивались с результатами метода IDW. Анализ отклонений расчетного содержания в основном включал минимальное, максимальное, среднее значение и коэффициент вариации содержания руды. Был проверен эффект оценки метода IDWW. Минимальные отклонения расчетного содержания Li, Al и Fe составляли от 9,129% до 59,554%. Максимальные отклонения составляли от 4,210 до 22,375%. Средние отклонения составляли от – 1,068 до 7,187%. Отклонения коэффициента вариации составляли от 3,076 до 36,186%. Отклонения максимума, минимума, среднего значения и коэффициентов вариации IDWW соответствовали отклонениям IDWW, демонстрируя точность и стабильность метода IDWW. Чем больше выборок участвует в оценке, тем больше отклонения оценки методов IDW и IDWW. На расчетные отклонения Li, Al и Fe влияла форма распределения содержаний при использовании одних и тех же параметров оценки. Характер распределения содержаний в образцах существенно повлиял на результаты оценки содержаний. Метод IDWW предлагает значительные теоретические преимущества и устраняет неблагоприятное влияние неравномерной длины выборки на оценки. Метод IDWW позволяет эффективно уменьшить эффект сглаживания и повысить эффективность использования исходных образцов.

Важность методов оценки содержания рудного тела очевидна из-за их использования в качестве основы при оценке стоимости рудного тела, проектировании горных работ и управлении планом горных работ1. Метод обратного взвешивания расстояний (IDW)2,3 широко использовался4,5 как метод детерминированной оценки6,7. В настоящее время смежные направления исследований методов ИДВ можно разделить на четыре типа. Во-первых, это простое применение метода IDW, которое в основном предполагает прямую оценку. В этом методе оцениваемые параметры влияющего фактора основаны на результатах предыдущих исследований. Оптимизация параметров в основном включает в себя значение мощности (p)8,9 в формуле и количество точек выборки, участвующих в оценке (значение n), или диапазон окрестности (радиус окрестности) оцениваемых точек. Во многих исследованиях значение p, равное 2, принимается в качестве типичного значения для оценки10,11,12. В этом исследовании p со значением 2 использовалось в качестве параметра оценки оценки. В целом, когда применяется метод IDW, его часто сравнивают с методом Кригинга. Несколько результатов сравнения показывают, что метод IDW и метод Кригинга имеют свои преимущества13,14. Однако некоторые исследования показали, что эффект оценки метода IDW лучше, чем у метода Кригинга15,16. Более того, было обнаружено, что метод Кригинга имеет более высокий эффект сглаживания, чем метод IDW, и метод IDW превосходит метод Кригинга при оценке гладкости. IDW превосходит метод Кригинга в оценке минимума и максимума17. Аналогичным образом, некоторые исследования показали, что метод Кригинга предлагает больше преимуществ18,19. IDW демонстрирует характеристики низкой стоимости вычислений и гибкости применения20, а также имеет больше преимуществ в оценке в случае небольших выборок21. Кроме того, метод IDW успешно применялся для фильтрации22, коррекции ошибок23 и т. д. В данном исследовании для сравнительного анализа использовался простой метод IDW, а метод Кригинга не использовался. В основном это связано с тем, что выборок для анализа вариограмм в разных направлениях недостаточно, поэтому применение обычного метода кригинга ограничено.