Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBu makaledeki önerileredayalı olarak başlangıçtaki kuyu sayısını %30 azaltabilir, kuyuların lokasyonlarını optimize edebiliriz.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmanın amacı hem sondaj hem de IP&R verilerini kullanarak maden kaynaklarını tahminetmektir. Bu nedenle, bu makaledeki yaklaşım maden kaynaklarını tahmin etmek üzere indüklenenkutuplaşma (IP) ve elektrikli rezistivite (Rs) verileri ile sondaj verilerinin korelasyonunu çalışmaktır.Aynı zamanda, kuyu sayılarının azaltılması ve kuyu lokasyonlarının iyileştirilmesi de amaçlanmıştır.Vaka çalışması olarak İran’ın kuzeydoğusunda yer alan Miami-Sabzevar mineral kuşağı içerisindebulunan Abassabad bakır madeni seçilmiştir. Kuyu lokasyonları içinde jeofizik profiller tasarlanıparaştırılmıştır. IP-Rs verileri dönüştürüldükten sonra 2 boyutlu olarak hazırlanmıştır. Jeoistatistikyöntemler ile IP-Rs verilerinin 3 boyutlu modelleri oluşturulmuştur. IP-Rs verileri ile sondajverileri arasındaki korelasyon, regresyon, çok değişkenli regresyon analizi ve kokriging yöntemlerikullanılarak istatistiksel ve jeoistatistiksel yöntemler ile incelenmiştir. Bahsedilen yöntemlere dayalıolarak bakır tenörü tahmini yapılmış, 3 boyutlu bakır cevheri blok modelleri oluşturulmuştur. Eldeedilen modeller kontrol edilmiş ve jeofizik ölçümlerinden sonra yapılan sondajlara ait verilere görederlenen gerçek bakır modeli ile karşılaştırılmıştır. IP verileri ile bakır cevheri arasındaki regresyon,asgari hata payı ile çok daha uyumlu elde edilmiştir. Rs verileri, tahminlerdeki hatanın artmasına yolaçan değişen veri aralığı sebebiyle bakır tahmini için uygun bulunmamıştır. Bu makaledeki önerileredayalı olarak başlangıçtaki kuyu sayısını %30 azaltabilir, kuyuların lokasyonlarını optimize edebiliriz.
Abstract
The aim of this research is the mineral resource estimation using a combination of drilling and IP-Rs data. Therefore the approach of this paper is to study the correlation of induced polarization (IP) and Electrical resistivity (Rs) data with drilling data in order to grade estimation and mineral resource estimation. Reducing the boreholes number and optimization of the boreholes location is another aim of this research. The Abassabad copper mine located in Miami-Sabzevar mineralization belt northeast Iran was chosen as a case study. Within the borehole locations, geophysical profiles were designed and surveyed. After IP-Rs data inversion, 2D sections were prepared. The 3D block models of IP-Rs were constructed by geostatistical methods. The correlation between IP-Rs and drilling data were examined by statistical and geostatistical methods using regression, multivariate regression analysis, and cokriging. Based on the mentioned methods copper grade was estimated and the 3D block models of Cu grade were constructed. Obtained models were checked and compared with real Cu model compiled according to drilling data which was done after geophysical measurements. Results showed that the regression between IP data and Cu grade was more appropriate with least error. Rs data are not suitable for Cu estimation, due to changing intervals which led to increasing estimation error. Based on the suggestions of this paper, we could reduce the number of boreholes to 30% of the initial number and optimize the boreholes locations.