KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Madencilik Dergisi / 2005 / Cilt: 44 - Sayı: 2

Linyit kalitesi-rezerv eğrilerindeki belirsizliğin jeoistatiksel benzetilme değerlenderilmesi:Örnek bir çalışma

Assessment of uncertainty associated with lignite quality-tonnage curves:A case study

A. Erhan TERCAN
Elif AKCAN
Sayfa
3–16
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Belirsizlik, elde edilen örneklem dağılımının standart sapması ve %95 güven aralığı ile sayısal olarak ölçülmüştür.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Linyit rezervlerinin ekonomik ve teknik değerlendirmesinde önemli bir problem linyit kalitesi-rezerv eğrilerinin kestirimi ve bu kestirimlere ilişkin belirsizliğin değerlendirilmesidir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu amaçla üst damar, 200m x 200m boyutlarında 180 adet panoya bölünmüş ve her bir panonun ortalama kalitesi koşullu ardışık normal benzetim tekniği ile modellenmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Belirsizlik, elde edilen örneklem dağılımının standart sapması ve %95 güven aralığı ile sayısal olarak ölçülmüştür.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:180 adet
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Linyit rezervlerinin ekonomik ve teknik değerlendirmesinde önemli bir problem linyit kalitesi-rezerv eğrilerinin kestirimi ve bu kestirimlere ilişkin belirsizliğin değerlendirilmesidir. Bu yazı, Kalburçayırı (Kangal-Sivas) linyit sahası üst damarda bu yönde yürütülen örnek bir çalışmayı sunmaktadır. Çalışmada jeoistatistiksel benzetim tekniği kullanılarak linyit kalitesi-rezerv eğrileri kestirilmiştir. Bu amaçla üst damar, 200m x 200m boyutlarında 180 adet panoya bölünmüş ve her bir panonun ortalama kalitesi koşullu ardışık normal benzetim tekniği ile modellenmiştir. Kalite değişkenleri olarak ısıl değer, kül ve kükürt içeriği dikkate alınmıştır. Belirsizliği değerlendirmek amacıyla üst damar, her bir kalite değişkeni için yüz kez modellenmiş her bir modelden kalite-rezerv eğrileri kestirilmiştir. Belirsizlik, elde edilen örneklem dağılımının standart sapması ve %95 güven aralığı ile sayısal olarak ölçülmüştür.

Abstract

An important problem in economic and technical assessment of lignite reserves is estimation of lignite quality-reserve curves and assessment of their uncertainty. This article addresses a case study carried out in this direction in the upper seam of the Kalburcayiri lignite field (Kangal-Sivas), in which lignite quality -reserve curves are estimated by geostatistical simulation. For this purpose, the upper seam is divided into 180 panels with size of 200m x 200m and the mean quality of each panel is simulated by conditional sequential Gaussian simulation, considering calorific value, ash yield and sulphur content as quality variables. To assess uncertainty, one hundred realizations of the upper seam are generated for every quality variable and quality-reserve curves are estimated over each realization. Uncertainty is measured by standard deviation and 95% confidence interval of the sampling distribution obtained.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

TERCAN, A. E., AKCAN, E. (2005). Linyit kalitesi-rezerv eğrilerindeki belirsizliğin jeoistatiksel benzetilme değerlenderilmesi:Örnek bir çalışma. Madencilik Dergisi, Cilt: 44 - Sayı: 2, 3–16. https://ajindex.com/articles/282207

Kaynakça (15)

  1. Akcan, E., 2003; “Tenör-Tonaj Eğrilerindeki Belirsizliğin Jeoistatistiksel Benzetimle İncelenmesi”, Yüksek Mühendislik Tezi, Hacettepe Üniversitesi,
  2. Ankara.
  3. Berkmans, A., Armstrong, M., 1999; “Bootstrapping: a Fast Way to Simulate QTz Curves”, Mathematical Geology, 31, (4), 471-485. Cengiz (Kaynak), T., 2003; “Dikleştirilmiş İndikatör Yöntemlerle Rezerv Kestirimi ve Benzetimi”, Doktora Tezi, Hacettepe Üniversitesi,
  4. Ankara.
  5. Deutsch, C.V. and Journel, A.G., 1998; “GSLIB: Geostatistical Software Library and User's Guide”, 2nd edition, Oxford Universitiy Press, New York, 369. Dimitrakopoulos, R., 1998; “Conditional Simulation Algorithms for Modelling Orebody Uncertainity in Open Pit Optimisation”, International Journal of Surface Mining, Reclamation and Environment, 12, 173-179.
  6. Efron, B., 1979; “Bootstrap Methods: Another Look at the Jackknife", Annals of Statistics, 7, 1-26
  7. Gökmen, V., Memikoğlu, O., Dağlı, M., Öz, D., Tuncalı, E., 1993; “Türkiye Linyit Envanteri”. MTA Yayınları,
  8. Ankara, Türkiye, 356. Isaaks, E. H., 1990; “The Application of Monte Carlo Methods to the Analysis of Spatially Correlated Data, Doktoral Dissertation”, Stanford University, Standford, CA. Karayigit, A., Gayer, R.A., Ortac, F.E., Goldsmith, S., 2001; “Trace Elements in the Lower Pliocene Fossiliferous Kangal Lignites, Sivas, Turkey. International Journal of Coal Geology, 47, 73–89.
  9. Kentwell, D. J., Bloom, L. M., Comber, G. A., 1999; “Improvements in Grade Tonnage Curve Prediction Via Sequential Gaussian Fractal Simulation”, Mathematical Geology, 31, (3), 311-325.
  10. Köse, A., 1997; “Kızılcayüksek-Yataardıç (Karsantı) Krom Yatağının Jeoistatistiksel Değerlendirilmesi”, Yüksek Mühendislik Tezi, Hacettepe Üniversitesi,
  11. Ankara Köse, A., 2004; “Bootstrap’a Dayalı Rezerv Kestirim Yöntemlerinin Geliştirilmesi”, DoktoraTezi, Hacettepe Üniversitesi,
  12. Ankara Narin, R., Kavusan, G., 1993; Sivas-Kangal- Kalburçayırı Linyit Yatağının Jeolojisi, C.Ü. Mühendislik Fakültesi Dergisi, Seri A, Sayı 1, 43-47.
  13. Marcotte D., Boucher A., 2003; “The Estimation of Mineralized Veins: A Comparative Study of Direct and Indirect Approaches”, Exploration and Mining Geology, 10, (3), 243-348.
  14. Nowak, M.S., Srivastava, R.M., Sinclair, A.J., 1993; “Conditional Simulation: A Mine Planning Tool for a Small Gold Deposit”, Geostatistics Troia’92, 2, Amilcar Soares (ed.), Kluwer Academic Publishers, Netherlands, 977-1000.
  15. Ravenscroft, P. J., 1992; “Recoverable Reserve Estimation by Conditional Simulation”, Case Historie