サンプルの長さの重み付けに基づいて鉱石グレードを推定する新しい方法

Aug 13, 2023

Scientific Reports volume 13、記事番号: 6208 (2023) この記事を引用

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鉱石品位の推定は鉱床の価値評価にとって非常に重要であり、鉱物資源の開発に直接影響します。 鉱石品位推定における逆距離重み付け (IDW) 法の精度を向上させ、品位推定における IDW 法の平滑化効果を低減するために、IDW 法に含まれる重み計算方法が改善されました。 鉱石サンプルの長さパラメーターは、IDW 法の重量を計算するために使用されました。 鉱石サンプルの長さは、重み付け計算の新しい要素として使用されました。 サンプル長重み付け(IDWW)と統合されたIDWの新しい方法が提案された。 磁器粘土鉱石中のLi、Al、Feの品位推定をケーススタディとして使用しました。 IDWW 法による勾配推定のための比較プロトコルが設計され、実装されました。 実験計画では、推定に含まれるサンプルの数、サンプルの組み合わせ、サンプルのグレード分布、およびグレードの推定に影響を与えるその他の要因が考慮されました。 IDWW と IDW 法のグレード推定結果は、元のサンプルと結合サンプルのグレードの比較分析に使用されました。 IDWW 法の推定結果と IDW 法の推定結果も比較しました。 推定品位の偏差分析には、主に鉱石品位の最小値、最大値、平均値、および変動係数が含まれていました。 IDWW法の推定効果を検証した。 Li、Al、Fe の推定品位の最小偏差は 9.129% ～ 59.554% でした。 最大偏差は 4.210 ～ 22.375% でした。 平均偏差は - 1.068 ～ 7.187% でした。 変動係数の偏差は 3.076 ～ 36.186% でした。 IDWW の最大値、最小値、平均値、変動係数の偏差は IDW の偏差と一致しており、IDWW 法の精度と安定性が実証されました。 推定に関与するサンプルが増えるほど、IDW および IDWW メソッドの推定の偏差は大きくなります。 同じ推定パラメータを使用した場合、Li、Al、および Fe の推定偏差は品位分布の形状の影響を受けました。 サンプルのグレード分布パターンはグレード推定結果に大きな影響を与えました。 IDWW 法には理論的に大きな利点があり、サンプルの長さが不均一であることによる推定値への悪影響に対処できます。 IDWW 方法は、平滑化効果を効果的に低減し、元のサンプルの利用効率を向上させることができます。

鉱体グレードの推定方法の重要性は、鉱体の価値評価、採掘設計、採掘計画管理における前提として使用されていることからも明らかです1。 逆距離重み付け (IDW) 法 2、3 は、決定論的推定法 6、7 として広く使用されています 4、5。 現在、IDW 手法に関連する研究の方向性は 4 つのタイプに分類できます。 1 つ目は IDW 法の単純な適用であり、主に直接推定が含まれます。 この方法では、推定された影響因子パラメータは、以前の研究結果に基づいています。 パラメータの最適化には主に、式中のパワー (p) 値 8,9 と、推定に関与するサンプル点の数 (n 値) または推定点の近傍範囲 (近傍半径) が含まれます。 多くの研究では、p 値 2 を推定の典型的な値として採用しています10、11、12。 この研究では、値 2 の p が評定推定パラメータとして使用されました。 一般に、IDW 法が適用される場合、クリギング法と比較されることがよくあります。 いくつかの比較結果から、IDW 法とクリギング法にはそれぞれ利点があることが示されています 13,14。 しかし、いくつかの研究では、IDW 法の推定効果がクリギング法よりも優れていることが示されています15,16。 また、クリギング法はIDW法よりも平滑化効果が高く、滑らかさの推定においてはIDW法がクリギング法よりも優れていることがわかった。 IDW は最小値と最大値の推定においてクリギング法よりも優れています17。 同様に、いくつかの研究では、クリギング法にはさらに多くの利点があることが示されています 18,19。 IDW は、低いコンピューティング コストと柔軟なアプリケーション 20 の特性を示し、サンプル数が少ない場合にはより多くの推定上の利点があります 21。 また、IDW 法はフィルタ 22 や誤り訂正 23 などへの適用に成功している。本研究では比較解析に簡易 IDW 法を使用し、クリギング法は使用しなかった。 これは主に、さまざまな方向のバリオグラム分析に十分なサンプルが存在しないため、通常のクリギング法の適用が制限されているという事実に起因します。