Определение ураганных проб на основании модального анализа

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.

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.