Рупосов Виталий Леонидович, кандидат геолого-минералогических наук, доцент, доцент кафедры маркшейдерского дела и геодезии, Институт недропользования
Иркутск
Vitaliy L. Ruposov, Cand. Sci. (Geol. & Mineral.), Associate Professor, Associate Professor of the Department of Surveying and Geodesy, Institute of Subsoil Use
Irkutsk
Проведение анализа ураганных проб требует особой внимательности, поскольку при подсчете запасов возможны ошибки, которые могут привести к необоснованному занижению или завышению запасов на участке рудного поля и сильно исказить истинную картину экономической состоятельности месторождения твердых полезных ископаемых. Наиболее часто применяемые методы определения ураганных проб основаны на статистическом анализе, позволяющем математически обосновать выявление выделяющихся из общего ряда проб. Тем не менее в некоторых случаях для месторождений третьей и четвертой групп сложности нужно использовать модифицированные методы построения гистограммы для выявления ураганных проб. Целью данного исследования являлась демонстрация возможности использования модального анализа, который позволяет выделить низкочастотные значения на гистограмме. Для удобства расчета количества классов были предложены формула и графический способ определения данного значения. Помимо частотного, проводился анализ пространственной составляющей распределения полезного компонента на месторождении, а также расположения ураганных проб на плане или разрезе. Данная методика позволяет определить пространственное скопление проб и в этом случае не относить их к ураганным. В статье продемонстрирована апробация указанного метода на основе россыпного месторождения золота, проведен расчет количества классов по предложенной методике, вычислены модальные значения, проведен пространственный анализ с использованием метода обратных взвешенных расстояний.
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.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.