Разделение месторождения на домены — важнейший шаг в процессе моделирования ресурсов. Однако при чрезмерно сложном распределении концентраций могут возникнуть трудности с определением доменов. Компания Sibanye-Stillwater столкнулась с подобной проблемой при разработке месторождения платиновых металлов (МПГ) со сложными зонами высокой и низкой концентраций и несколькими разломами. Компания создала два домена, которые успешно разделили две совокупности концентраций и улучшили качество блочной модели.
Sibanye-Stillwater — международная горнодобывающая и металлургическая группа компаний с портфелем разнообразных проектов и инвестиций. Деятельность Sibanye-Stillwater охватывает несколько стран.
Группа была основана в 2013 году и в настоящее время представлена в Аргентине, Австралии, Финляндии, Франции, Индии, Южной Африке, США и Зимбабве. Sibanye-Stillwater специализируется на различных сырьевых товарах. Портфель группы включает золото, платину, медь, цинк, свинец и литий.
Компания Sibanye-Stillwater работает над проектом расширения рудного тела платиновых металлов вблизи своих рудников Stillwater и East Boulder в Монтане. В проекте представлены залежи с чрезвычайно высокой концентрацией, которые спорадически распределены по месторождению. Залежи перемежаются участками с более низкой концентрацией и пересекаются линиями разломов. Эти факторы усложняют создание отдельных доменов.
Isatis.neo предлагает мощный инструмент кластеризации проб, основанный на геостатистической иерархической кластеризации.
Он автоматически группирует пробы скважин в однородные классы на основе нескольких непрерывных и категориальных переменных. Пользователи могут выбрать количество классов, в которые необходимо сгруппировать данные. Также можно выбрать переменные, которые будут использоваться для классификации, и присвоить им весовые коэффициенты.
Антонио Умпире был знаком с Isatis.neo и предыдущей версией Isatis. Он использовал инструмент кластеризации проб, чтобы разбить пробы на категории по определённому количеству доменов.
Такой подход позволил ему быстро и точно выделить две отдельные группы проб: с низкими значениями и с чрезвычайно высокими значениями. Инструмент кластеризации Isatis.neo автоматически группирует пробы в соответствии с их сходством по разным переменным. В этом случае для кластерного анализа использовались четыре класса. Кластеры отображаются в виде дендрограммы.
Двухмерное сечение показывает разделение на домены в четырёх классах. Классы определяются в результате автоматической кластеризации проб Isatis.neo. В западной части отображаются области с более низким содержанием.
Использование переменной «неразбавленная горизонтальная ширина» подтверждает разделение на домены. Для вычисления достаточно только данных PTPD.
Антонио применил аналогичный принцип на другом участке рудника, чтобы определить оптимизированные предельные значения для двух групп концентрации со сложным распределением. Этот метод позволил ему качественно и объективно отделить пробы с нормальными содержаниями от проб с чрезвычайно высокими содержаниями. Также Антонио смог определить подходящее предельное значение для каждой группы.
Антонио Умпире – Руководитель отдела по оценке ресурсов и отчётности
Production Accounting Datamine обеспечивает прозрачность и учёт источников данных. Заинтересованные стороны точно знают, откуда поступили данные.
Геологическое доминирование - важнейший шаг в процессе моделирования ресурсов. Посмотрите, как наше решение может упростить этот процесс.
Узнайте, почему компания Whitehaven Coal расширила использование Scenario с отдельных пилотных проектов до всего портфолио.
В результате улучшений, произошедших с момента внедрения этого решения, время обработки данных значительно сократилось.
Улучшенная автоматизация и отлаженное отслеживание данных позволили Rio Tinto оптимизировать операции. Компания сэкономила до одного месяца в год на ручном труде.
Модель планирования горных работ MineScape помогла клиенту достигнуть более 95% точности в сложном историческом горнодобывающем районе.
С помощью Studio RM предприятия по добыче минеральных песков смогли повысить производительность и точно рассчитать ресурсы.
Компания Peabody выявила пробелы в своей деятельности и улучшила общий технический потенциал с помощью консультантов Datamine.
Успешная интеграция Reconcilor и LiveMine предоставила Bellevue значительные преимущества.
Программное обеспечение DataBlast разработано профессионалами отрасли. Это решение повышает операционную эффективность за счёт интегрированных и всесторонних возможностей проектирования.