Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Błaszczyk, M." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-5 z 5
Tytuł:
Geostatystyczna analiza parametrów złoża węgla brunatnego w funkcji postępów projektowanej eksploatacji
Geostatistical analysis of lignite deposit parameters in the function of the operation progress
Autorzy:
Wasilewska-Błaszczyk, M.
Naworyta, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/216460.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
węgiel brunatny
geostatystyka
sterowanie jakością
lignite
geostatistics
quality control
Opis:
Przedmiotem badań była analiza jakości kopaliny w planowanym do zagospodarowania złożu węgla brunatnego Gubin. Analizy i ich wyniki odnoszące się do długoterminowego planowania eksploatacji mają istotne znaczenie dla określenia parametrów technologicznych elektrowni, w której będzie produkowana energia na bazie węgla brunatnego ze złoża Gubin. Oszacowanie średniej miąższości pokładów (M) i wartości opałowej węgla (Qir) wykonano dla obszarów złoża w granicach pięcioletnich postępów eksploatacji dla dwóch planowanych do eksploatacji pokładów węgla II i IV. Szacowanie średnich wartości parametrów i prognozę błędów tych oszacowań wykonano z wykorzystaniem metody krigingu poligonowego, opartej na założeniach krigingu zwyczajnego w odmianie blokowej. Oszacowana w pięcioletnich okresach eksploatacji średnia miąższość pokładu II przyjmuje wartości od 9,5 do 13,8 m, natomiast pokładu IV od 5,6 do 15,6 m. Zakres średnich wartości opałowych węgla w granicach projektowanych pięcioletnich postępów eksploatacji w obu pokładach jest zbliżony i przyjmuje wartości: w pokładzie II od 8,5 do 9,7 MJ/kg, w pokładzie IV od 8,1 do 10,4 MJ/kg. Parametry w obydwu pokładach naprzemiennie przyjmują średnie wartości maksymalne i minimalne. W pięcioletnich okresach eksploatacji, w których w pokładzie II obserwuje się niską wartość opałową węgla, w pokładzie IV przeciwnie, występują wartości wysokie. Dzięki temu zjawisku możliwe jest utrzymanie wartości opałowej złoża na określonym poziomie poprzez odpowiednie mieszanie węgla dostarczanego z obydwu pokładów. Korzystny efekt równoległej eksploatacji obydwu pokładów ilustrują przedstawione na wykresach wypadkowe wielkości miąższości pokładów II i IV oraz wartości opałowych węgla. [...]
The subject of this paper is an analysis of the lignite quality parameters in the Gubin lignite deposit. Analyses relate to long-term operation plan. Results of analyses are important for determining the technological parameters of the power plant, which will produce energy basing on the Gubin lignite deposit. The average value of lignite parameters has been estimated for areas within the planned five-year progress of the operation. Analyses were performed for two lignite beds – II and IV, which has been designed for parallel exploitation. The estimation of the parameters average values together with the estimation errors has been calculated using the polynomial kriging method, based on the assumptions of ordinary kriging in a variation of the block kriging. The estimated five-year operating periods in the average thickness of the seam II takes values from 9.5 to 13.8 m; in case of the seam IV – from 5.6 to 15.6 m. Ranges of calorific values estimated in five-year periods in the both seams are similar, and takes values in the seam II of 8.5 to 9.7 MJ/kg; in the seam IV from 8.1 to 10.4 MJ/kg. The parameters of both deposit seams take the average maximum and minimum values alternately. In periods, in which the lignite of the seam II has a low calorific value in the seam IV on the contrary values are high. Thus random phenomenon is possible to maintain the calorific value at the certain level mixing the lignite supplied from the both exploited seams. The total calorific value illustrate the beneficial effect resulting from parallel operation of seams II and IV. [...]
Źródło:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi; 2015, 31, 3; 77-91
0860-0953
Pojawia się w:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Geochemical modeling of the Cu-Ag deposits from the Lubin-Głogów Copper District (Poland) supported by lithological modeling
Modelowanie geochemiczne złóż Cu-Ag LGOM wspomagane modelowaniem litologicznym
Autorzy:
Wasilewska-Błaszczyk, M.
Mucha, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/216685.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
Cu-Ag deposit
3D lithological model
3D geochemical model
Plurigaussian simulation
złoże Cu-Ag LGOM
litologiczny model 3D
geochemiczny model 3D
symulacja Plurigaussian
Opis:
The most important reasons for the limited credibility of 3D geochemical models of the Cu-Ag deposits (The Lubin-Głogów Copper District) are unfavorable statistical characteristics of the main metals (Cu, Ag), and the unfavorable structure of their variability with a relatively poorly marked non-random component of variability. It is hoped that the accuracy of geochemical models can be increased by previous lithological modeling of a given deposit. This is due to significant differences in mean Cu content in both the main lithological series (carbonates, shales and sandstones) and individual lithological units within them, which justifies separate geochemical modeling of each. The paper presents the results of the comparison of the reliability of 3D modeling of Cu content carried out in both individual and main lithological units of the Cu-Ag Rudna deposit (The Lubin-Głogów Copper District). The 3D lithological models were made using ordinary kriging (main lithological units) and Plurigaussian simulation (individual lithological units). The 3D estimation of Cu content within lithological models was carried out using the ordinary kriging (OK ) and squared inverse distance (ID2) methods. The verification of the accuracy of Cu estimates in the 3D model using spot samples of the test data set has shown only a slight increase in the accuracy of the estimates of Cu content within the individual lithological units of the shale series compared to the estimates of Cu content in the whole main lithology. In most cases, 3D models of Cu content carried out using the ordinary kriging method are slightly more accurate than the analogous squared inverse distance weighting method.
Ważniejszymi przyczynami ograniczonej wiarygodności modeli geochemicznych 3D złóż Cu-Ag LGOM są niekorzystne cechy statystyczne zawartości metali podstawowych (Cu, Ag) oraz niekorzystna struktura ich zmienności ze stosunkowo słabo zaznaczonym nielosowym składnikiem zmienności. Pewne nadzieje na zwiększenie dokładności modeli geochemicznych budzi poprzedzenie jego konstrukcji modelowaniem litologicznym złoża. Wynika to ze zróżnicowania poziomów średnich zawartości metali zarówno między podstawowymi seriami litologicznymi (węglany, łupki i piaskowce) jak i pomiędzy wyróżnionymi w ich obrębie litologiami szczegółowymi, co uzasadnia wykonywanie modelowania geochemicznego oddzielnie dla każdego z nich. W artykule przedstawiono wyniki porównania wiarygodności modelowania 3D zawartości miedzi indywidualnie w podstawowych i szczegółowych wydzieleniach litologicznych we fragmencie złoża Cu-Ag Rudna (LGOM). Modele litologiczne 3D wykonano metodami krigingu zwyczajnego (litologie podstawowe) i symulacji Plurigaussian (litologie szczegółowe). Do szacowania 3D zawartości Cu w obrębie modeli litologicznych wykorzystano metody krigingu zwyczajnego i odwrotnej odległości do drugiej potęgi. Weryfikacja dokładności oszacowań zawartości Cu w modelu 3D, wykonana punktowo na podstawie zbioru testowego, wykazała jedynie niewielki wzrost dokładności oszacowań zawartości Cu w obrębie szczegółowych wydzieleń litologicznych serii łupkowej w porównaniu z oszacowaniami zawartości Cu w tej litologii podstawowej traktowanej jako całość. W zdecydowanej większości przypadków modele 3D zawartości Cu w wydzieleniach litologicznych wykonane metodą krigingu zwyczajnego cechują się nieco wyższą dokładnością niż analogiczne modele wykonane metodą z wagowaniem na odwrotność odległości do 2 potęgi.
Źródło:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi; 2017, 33, 4; 63-78
0860-0953
Pojawia się w:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie jakości urobku metodami geostatystyki 3D - perspektywy i ograniczenia
The output quality prediction with the 3D kriging method - prospects and limitations
Autorzy:
Mucha, J.
Wasilewska-Błaszczyk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/216220.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
modelowanie 3D
geostatystyka
kriging
3D
złoże Cu
3D modeling
geostatistics
3D kriging
Cu ore deposit
Opis:
Przedstawiono zasady przestrzennego modelowania złóż z zastosowaniem geostatystycznej procedury krigingu 3D. Wskazano na zalety i przewagi metody krigingu 3D dla prognozowania jakości urobku nad klasycznymi metodami 2D wizualizacji złóż. Zwrócono uwagę na ograniczenia i trudności modelowania geostatystycznego 3D, a w szczególności na kwestie modelowania zmienności przestrzennej parametrów złożowych za pomocą semiwariogramów, doboru wielkości bloków elementarnych (minibloków) i liczby próbek uwzględnianych w algorytmach obliczeniowych. Podkreślono konieczność weryfikacji oszacowań jakości urobku uzyskanych na podstawie modeli 3D złóż przez porównanie ich z danymi z produkcji lub opróbowania wykonywanego w trakcie eksploatacji. Wymienione problemy zilustrowano na przykładzie oszacowań fragmentu jednego ze złóż Cu-Ag LGOM.
The principles of modeling of deposits using geostatistical procedure of the 3D kriging have been outlined. The advantages of the 3D modeling for the mean grade prediction in mining blocs over the 2D methods of deposit visualization have been pointed out. The basic limitations and difficulties of using the 3D kriging procedure have been reviewed, especially: proper modeling of 3D variability by means of semivariograms, selection of optimal number of data taken for estimation of grades in elementary calculation blocks and choice of proper dimensions of these blocks. The necessity of verification of 3D modeling results by comparing them with the data from mining and/or denser sampling has been emphasized. The problems mentioned have been illustrated by an example of the Cu content estimation in the Cu-Ag Polish ore deposits.
Źródło:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi; 2010, 26, 2; 57-67
0860-0953
Pojawia się w:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Geostatistical support for categorization of metal ore resources in Poland
Geostatystyczne wspomaganie kategoryzacji zasobów polskich złóż rud metali
Autorzy:
Mucha, J.
Wasilewska-Błaszczyk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/216478.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
categorization of resources
metal ore
semivariogram
JORC Code
kategoryzacja zasobów
rudy metali
semiwariogram
Opis:
The authors attempted to introduce some components of the Australasian JORC Code system to the categorization of Polish Cu-Ag and Zn-Pb ore resources. The proposed geostatistical method of resource categorization applies two criteria: continuity of deposit parameters described by semivariograms and permissible, relative standard error of resources estimation determined with the ordinary kriging procedure. Considering the first criterion, we propose the following values of autocorrelation coefficients, which define the ranges (distances) of the resources categories around the measurement sites (e.g., exploration wells): “measured” category (A + B in the Polish system) – the values of the autocorrelation coefficient from 1 to 2/3, “indicated” category (C1 in the Polish system) – the values of the autocorrelation coefficient from 2/3 to 1/3, “inferred” category (partly C2 in the Polish system) – the values of the autocorrelation coefficient from 1/3 to 1/20, “out-of-doors” category (partly D in the Polish system) – the values of autocorrelation coefficient from 1/20 to 0. The second criterion of resources categorization is based upon the relative, standard errors of resources estimations calculated for the parts of deposit defined with the first criterion. The following permissible values of errors determined as the errors of ordinary kriging have been proposed: “measured” category (A + B in the Polish system) – 10% error, “indicated” category (C1 in the Polish system) – 30% error, “out-of-doors” category (partly D in the Polish system) – 50% error. [...]
W artykule podjęto próbę włączenia pewnych elementów australijskiego systemu raportowania zasobów JORC Code do kategoryzacji polskich złóż Cu-Ag i Zn-Pb. Zaproponowano geostatystyczną metodę kategoryzacji uwzględniającą dwa kryteria: ciągłość parametrów zasobowych opisywaną za pomocą semiwariogramów oraz dopuszczalny relatywny, standardowy błąd oszacowania zasobów określany przy zastosowaniu procedury krigingu zwyczajnego. Według pierwszego kryterium uznano, że do poniżej wymienionych kategorii mogą być zakwalifikowane zasoby wokół punktów rozpoznania (np. otworów wiertniczych) w zasięgach odległości spełniających następujące warunki: kategoria measured (A + B wg polskiej klasyfikacji) – współczynnik autokorelacji przyjmuje wartości z przedziału: od 1 do 2/3, kategoria indicated (C1 wg polskiej klasyfikacji) – współczynnik autokorelacji przyjmuje wartości z przedziału: od 2/3 do 1/3, kategoria inferred (częściowo C2 wg polskiej klasyfikacji) – współczynnik autokorelacji przyjmuje wartości z przedziału: od 1/3 do 1/20, zasoby poza wymienionymi kategoriami (częściowo D wg polskiej klasyfikacji) – współczynnik autokorelacji przyjmuje wartości z przedziału od 1/20 do 0. Jako drugie kryterium warunkujące zaliczenie partii zasobów do danej kategorii przyjęto wielkość relatywnych, standardowych błędów oszacowań zasobów w obszarach złoża przyporządkowanym kategoriom według pierwszego kryterium. Dla poszczególnych kategorii rozpoznania zaproponowano następujące dopuszczalne wielkości błędów wyznaczanych jako błędy krigingu zwyczajnego: kategoria measured (A + B wg polskiej klasyfikacji) – 10%, kategoria indicated (C1 wg polskiej klasyfikacji) – 20%, kategoria inferred (C2 wg polskiej klasyfikacji) – 30%, zasoby poza wymienionymi kategoriami (D wg polskiej klasyfikacji) – 50%. [...]
Źródło:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi; 2015, 31, 4; 21-33
0860-0953
Pojawia się w:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Variability anisotropy of mineral deposits parameters and its impact on resources estimation - a geostatistical approach
Anizotropia zmienności parametrów i jej wpływ na szacowanie zasobów w ujęciu geostatystycznym
Autorzy:
Mucha, J.
Wasilewska-Błaszczyk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/216978.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
parametr złożowy
geostatystyka
semiwariogram
anizotropia
kriging zwyczajny
deposit parameters
geostatistics
semivariogram
anisotropy
ordinary kriging
Opis:
Anisotropy of variations of Polish mineral deposit parameters is rarely the subject of interest of geologists who carry on the assessment projects. However, if the anisotropy is strong its description and mathematical modeling are rational and justified as it may affect the accuracy of many calculations suitably for mining geology and mining engineering, e.g. estimation of resources and grade of particular raw-material, interpolation of deposit parameters values and construction of their contour maps, designing of optimum grade mining operations or densification of sampling grid. In geostatistics anisotropy is described with directional semivariograms which represent average variability of values of particular deposit parameter in various directions, depending on the distance between sampling sites. Convenient graphic presentation of anisotropy is map of directional semivariograms and good mathematical presentation are functions describing the anisotropy models. The paper presents the results of geostatistical descriptions of various anisotropy types in selected examples of Polish mineral deposits. Taking into account the spherical variability model, the influence of anisotropy on the results of deposit parameters estimations has been theorized for both the interpolation point and calculation block (area). It was found that anisotropy is effective for parameters estimation if three mutually interrelated factors are considered: power of directional diversification of parameters variation, contribution of random component to total, observed variation of parameters and the range of semivariograms (autocorrelation) of parameter referred to the average sampling grid density. The results demonstrate that anisotropy influences much more the estimations of parameters value in interpolation points than those of average values of parameters calculated for particular parts of deposit (calculation blocks). Moreover, anisotropy is unimportant when the random component of variability dominates the overall variability of analyzed parameter. Therefore, the simpler, isotropic variability model can be applied to geostatistical estimations of deposit parameters.
Anizotropia zmienności parametrów złożowych tylko sporadycznie bywa przedmiotem zainteresowania dokumentatorów polskich złóż . Jej opis i modelowanie matematyczne ma jednak sens i uzasadnienie, gdy jest ona silnie wyrażona, ponieważ tylko wówczas może wpływać zauważalnie na dokładność rozwiązania wielu zadań z zakresu geologii górniczej i górnictwa, takich jak: szacowanie zasobów i jakości kopaliny, interpolacja wartości parametrów złożowych i kreślenie ich map izoliniowych, projektowanie eksploatacji uśredniającej czy też projektowanie zagęszczonej sieci punktów rozpoznania (opróbowania) złoża. W geostatystyce opisu anizotropii dokonuje się za pomocą semiwariogramów kierunkowych wyrażających średnie zróżnicowanie wartości badanego parametru złożowego dla różnych kierunków badań w zależności od odległości między punktami opróbowań. Graficznie anizotropię ilustruje się najczęściej w wygodnej dla interpretacji formie mapy semiwariogramów kierunkowych oraz matematycznie za pomocą funkcji analitycznych ciągłych opisujących modele anizotropowe. W artykule przedstawiono wyniki geostatystycznego opisu różnego rodzaju anizotropii zmienności parametrów złożowych na wybranych przykładach polskich złóż kopalin stałych. Teoretycznie, na przykładzie sferycznego modelu zmienności zilustrowano wpływ anizotropii na wyniki szacowania wartości parametrów złożowych w punktach i blokach złoża. Stwierdzono, że efektywność uwzględnienia anizotropii w szacowaniu parametrów złożowych jest uzależniona od wzajemnych relacji trzech elementów: siły kierunkowego zróżnicowania zmienności parametru, udziału losowego składnika zmienności w całkowitej, obserwowanej zmienności parametru oraz zasięgu autokorelacji wartości parametru odniesionego do średniego rozstawu punktów opróbowań. Wykazano, że anizotropia ma znacznie silniejszy wpływ na oszacowanie wartości parametrów w punktach złoża niż na oszacowanie jego średnich wartości w blokach złoża. Stwierdzono, że anizotropia nie ma istotnego znaczenia w przypadku dominacji losowego składnika zmienności w obserwowanej zmienności analizowanego parametru, co upoważnia do stosowania w oszacowaniach geostatystycznych prostszego, izotropowego modelu zmienności parametru.
Źródło:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi; 2012, 28, 4; 113-135
0860-0953
Pojawia się w:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-5 z 5

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies