地浸砂岩型铀矿特高品位处理方法改进

特高品位处理是地质矿产行业储量估算中的重要环节,但是现行的方法并不统一。在地浸砂岩型铀矿储量估算中,特高品位处理一直使用的是传统的品位变化系数法,该方法能够满足特高品位处理及资源量估算的要求,但仍有值得改进的地方。本文从常用的特高品位识别及处理方法入手,分析各种特高品位识别及处理方法的合理性及不足之处,试图通过综合分析并运用实例对当前地浸砂岩型铀矿特高品位处理方法进行改进。笔者参考传统品位变化系数法平均值替代特高值方法及分布函数法中随机数替代的思路,在不影响待处理矿段的替代值平均品位的情况下,以矿段原始随机品位的大小为权重分配替代品位进行方法改进,通过运用蒙其古尔铀矿床4个品位分布特征各异的特高品位钻孔进行改进方法验证,结果表明该方法符合规范要求并能达到储量估算目的,也能使特高品位处理后矿段品位分布特征与原始地层中品位分布特征一致,达到改进效果。

一种识别及处理特高品位值的新方法

通过对目前特高品位值识别及处理方式进行综合分析评价,提出一种新的特高品位值识别及处理方式。新方法采用3σ准则判断特高品位值及特高品位值个数。产生一组数据为样本数据,要求这组数据符合样品统计分布规律。将样品和随机数都由大到小排序,用相应序列的随机数代替特高品位值。在实例分析时,新方法处理之后其品位分布特征的峰度、偏度均大幅度下降,并且品位均值和标准差均无较大变化。对比应用品位变化系数法处理的结果,在峰度和偏度下降相当时,平均品位值更加接近原始数据平均品位值,说明新方法处理结果更为合理。

分形理论在某钼矿特高品位识别与处理中的应用

针对参数选取缺乏合理性、平均品位下降等问题,提出了一种基于分形理论的特高品位识别与处理方法。该方法首先采用含量-总量法确定特高品位下限值,然后运用平均值替代法处理特高品位。将该方法应用于某露天钼矿的特高品位识别与处理,并通过克里金插值法进行品位估算。结果表明:该方法识别与处理特高品位后的插值效果明显优于3σ法和分布函数法,且能够较好地反映该钼矿的原始品位分布规律,验证了该方法的可行性和有效性。

矿产勘查特高品位样品的识别、剔除和处置方法探讨

在矿产勘查工作中,会出现一个或多个品位数值相对较大的样品,对资源/储量估算、经济评价及矿床开采等方面产生相应影响。在矿产勘查(实际工作)中,需要根据不同矿床、不同矿种对此类样品进行科学识别、有效剔除和合理化处置,本文对此展开讨论,并根据实际工作经验,提出了对特高品位识别、剔除标准及处置方法新方法。

对河台金矿床特高品位及成矿富集规律的研究

对河台金矿床特高品位及成矿富集规律的研究 ,提示了特高品位对黄金矿山普遍存在的品位负变等问题的影响 ,同时发现有用组份富集地段可单独圈出富矿囊 ,对提高入选矿石品位及矿山经济效益 。

封闭溶样—AAS法测定特高品位矿石中的金银

影响特高品位矿石中Au、Ag准确测定的因素主要有AgCl、PbCl2沉淀和Au、Ag矿物的硅酸盐包裹体，W、Mo、Sb和Pb等竞争吸附，容量分析的滴定终点干扰，以及待测溶液的介质及浓度等。研究确定了HCl-HNO3-KClO3（-NH4 HF2）和（ NH2）2 CS封闭溶样，泡沫塑料分段富集（或活性炭富集），AAS法硫脲介质测定矿石中的Au、Ag。该方法可有效避免各影响因素干扰，且操作简便、不污染环境，分析结果的精密度（ RSD ）为0．66％～0．93％，国家标准样品加标回收率为98％～102％。

资源估算中样品特高品位处理的方法

通过概率论正态分布函数的有关准则和原理来进行特高品位的处理,利用数理统计软件(SPSS13)对矿体样品进行数据处理和统计计算,自动给出直方图及相应统计特征数字。

凡口铅锌矿矿石特高品位界限值确定方法的探讨及意义

本文根据数理统计原理,依据凡口矿的实际情况,介绍了运用品位对数统计法合理确定凡口矿矿石Pb、Zn的特高品位界限值及其在生产实践中的意义。

西藏自治区墨竹工卡县甲玛铜多金属矿矽卡岩型矿体特高品位值研究

甲玛斑岩-矽卡岩型-角岩型铜多金属矿床勘探目前为止已经完成了初步矿床勘探工作。其中矽卡岩型铜-钼-铅锌-(金-银-钨)矿体是国内乃至世界上少见的矽卡岩型铜钼铅锌金银多金属矿,本文在建立矿床三维立体模型、矿床品位模型,以及开展详细的矿体样品品位的统计分析、组合样品品位统计分析。

内蒙古白音查干锌多金属矿资源量估值中特高品位的识别和处理

特高品位对钻孔数据的均值、方差等分析和矿床资源量估算均有较大影响,其识别和处理在地质勘查中是不可或缺的环节。本文介绍了常用的经验法、品位变化系数法、3σ法、估值邻域法、影响系数法和图表分析法,利用上述方法对白音查干矿床中Zn特高品位进行了识别和处理。根据上述方法的推荐值,并考虑到白音查干存在一期中温的热液成矿,后期又有浅成斑岩体的改造,特高品位的下限取26%。众多特高品位处理方法的差别对于资源量估算的影响在实际生产中均可以忽略,因此本文推荐最简单易行的方法,即在资源量估算中用下限代替特高品位。

基于地质统计学法的资源量估算中特高品位鉴别方法

特高品位是指在矿化较不均匀的地质体中,比一般品位高出很多倍的异常品位。基于以往大量概率统计分布在特高品位处理的应用,对在地质统计学资源量估算中特高品位上限的选取方法进行研究,并讨论各种方法的优缺点。利用经验累计分布函数曲线确定特高品位上限,对以往使用该方法时所缺少的检验步骤,根据现行规范要求利用西舍尔估值法检验特高品位上限选取的合理性。利用地质统计学法处理特高品位,与传统方法相比,具有计算步骤简便、检验方法易行、实时性高、灵敏度高等特点。

银山矿九区铜硫矿床铜特高品位取值的研究

为了确定银山矿九区铜硫矿床铜特高品位的取值。选取了四个样本,计710个样品,用数理统计的原理与方法进行了统计处理。研究认为该矿床铜品位服从对数正态分布,并用该分布函数特征值,提出了该矿床铜特高品性的倍数标准为6倍。

不同方式特高品位处理方法差异性研究

矿床地质品位是评判矿山项目价值的重要依据,特高品位值对贵重金属矿和有色金属矿的资源量估算结果影响较大,进而会影响到项目估值,因此是项目并购中需要重点关注的部分。目前行业内有采用均值倍数以及概率图等不同方式来确定特高品位,两种方式两种方法各有特色,本文通过对非洲某金矿的资源估算研究,分析采用这两种特高品位处理方法在估值结果上存在的差异,为中资企业的海外矿业项目并购提供参考。

莱比塘铜矿特高品位的识别与处理方法研究

在实际的铜矿生产过程中,特高品位值的出现会对平均品位的影响较大,从而影响到采矿、选矿及生产计划等一系列工作。传统的特高品位的识别与处理方法虽便于实际操作,但受构造和蚀变的影响其矿体品位变化比较明显,所计算出的平均品位值偏低。阐述了如何选取影响系数法识别与处理特高品位值。影响系数法可以比较科学地确定爆区极值品位和k值的选取范围,所得出的当0.06≤k≤0.1时,更符合处理特高品位的规则。通过3σ准则方法验证,取k值为0.06比较符合莱比塘矿山目前的情况。

非稳健品位厚度集的确定——特高品位厚度及特低品位厚度的确定

本文根据稳健特征样本集的思想,对储量计算中经常遇到的特高品位、厚度的确定提出了非人为随意的稳健品位、厚度集及特高品位、厚度和特低品位、厚度的具体确定方法,此方法可直接用于储量计算中特高品位、厚度及特低品位、厚度的确定。特低品位、厚度这一概念同特高品位、厚度这一人们非常熟悉的概念在储量计算中应视同等地位。

数理统计法在处理老鸦巢Ⅳ号金矿体特高品位中的应用研究

在矿产资源储量估算过程中,经常会遇到样品特高品位的处理,目前对于特高品位处理常用方法有两种,即传统倍数法和数理统计法。本文以老鸦巢Ⅳ号金矿体二期详查报告中的取样数据为研究对象,采用水平断面法进行资源量估算,针对倍数法处理特高品位存在地质品位偏高的现象,从倍数法、数理统计法两方面对比探讨特高品位下限值及处理结果合理性。研究表明,倍数法缺乏统计学的理论依据,只是经验而为;数理统计却能很好的考虑到相关统计特征数值,具有数理统计意义。经数理统计处理后,样品品位变化系数有一定程度降低,样品的算术平均值接近且小于西舍尔估值,加权品位降了0.35g/t,处理后地质品位与实际出矿情况更吻合,减弱了特高品位样品的影响。

储量估算中特高品位识别与处理方法研究

特高品位对贵重金属矿和有色金属矿的储量估算有重大影响,为了满足地质统计学方法估算时对数据正态分布的要求,需要对特高品位进行识别和数据预处理。以某大型钼矿地质勘探数据作为研究背景,对传统方法(TM)、经典数理统计方法(CMSM)、影响系数法(ICM)和估计领域法(ENM)等4种特高品位识别与处理方法进行对比分析研究,发现估计邻域法识别与处理特高品位的结果最优,为了满足储量估算的要求,又对估计领域法进行了改进。研究结果表明,采用改进后的估计领域法(ENM)对该大型钼矿进行特高品位识别与处理,其结果最优,最接近于标准正态分布,因而其储量估算的精度也最高。

基于数据挖掘技术的特高品位灰色灾变预测

简述了矿床勘查中特高品位样品出现的原因和特高品位对矿体储量估算的影响,基于灰色系统理论和数据挖掘技术,建立了预测特高品位样品的灰色灾变模型,通过实例预测出现特高品位的范围仅相差1m,证明了该模型有效且可靠。