Informacja

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

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


Wyświetlanie 1-6 z 6
Tytuł:
Praktyczne aspekty modelowania litologicznych typów rud w złożach Cu-Ag LGOM (Legnicko-Głogowskiego Okręgu Miedziowego)
Practical aspects of lithological types modelling in Cu-Ag ore LGOM deposit (Legnica-Głogów Copper District)
Autorzy:
Kaczmarek, W.
Twardowski, M.
Wasilewska-Błaszczyk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2061716.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Państwowy Instytut Geologiczny – Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
modelowanie geologiczne 3D
litologia
złoże Cu-Ag
monoklina przedsudecka
Cu-Ag ore deposit
Fore Sudetic Monocline
3D geological modelling
lithology
Opis:
Racjonalna gospodarka złożem rud miedzi oraz efektywne i bezpieczne prowadzenie robót górniczych opierają się na podejmowaniu decyzji, których podstawę stanowią dostępne dane geologiczne i doświadczenie zdobyte przez 50 lat działalności w dziedzinie górnictwa kruszcowego na monoklinie przedsudeckiej. W 2011 roku w KGHM Polska Miedź S.A. podjęto decyzję o budowie kompetencji w zakresie modelowania trójwymiarowego złoża rud miedzi. Zdecydowano, że model złoża będzie opracowany w dwóch wariantach, zarówno jako jakościowy na podstawie trzech głównych typów rud miedzi, tj. tradycyjnego podziału litologicznego na: węglany (W), łupki (L), piaskowce (P), jak i geologiczno-strukturalny na podstawie 16 szczegółowych typów litologicznych, wdrożonych do stosowania w latach 2009–2012. Charakterystyka szczegółowych typów litologicznych została opracowana na podstawie wieloletnich doświadczeń i wprowadzona w roku 2011 na podstawie instrukcji opróbowania złoża. Dane litologiczne W–L–P i szczegółowe, pochodzące z opróbowania wyrobisk górniczych, są przechowywane w Bazie Danych Geologicznych wdrożonej w roku 2010. Dane te są wykorzystywane w procesie strukturalnego modelowania złoża 3D, który składa się zarówno z modelu powierzchni stropowych wydzieleń poszczególnych typów litologicznych, jak i modelu blokowego 3D. Model W–L–P jest wykorzystywany w procesie komputerowego generowania trójwymiarowego modelu jakościowego złoża miedzi. Model geologiczno-strukturalny pozwala na wizualizację w przestrzeni 3D struktur geologicznych, jak również charakterystykę budowy litologicznej modelowanych obszarów, wspomagając tym samym proces interpretacji geologicznej. Dostarcza on wiele dodatkowych informacji, które z powodzeniem mogą znaleźć zastosowanie m.in. w procesie planowania produkcji górniczej.
Available geological data and 50 years of mining experience on Fore-Sudetic Monocline is a base of decision making for reasonable geological resource management of copper deposit with effective and safe mining works development. In 2011 KGHM Polska Miedź S.A. decided to build competence in 3D geological modelling. It was decided that copper deposit model would be built in two variants: grade model based on three main copper ore types, traditional lithological types for copper deposit, that is: carbonates (W), shale (L), sandstone (P), and geological-structural model based on sixteen detail lithological types, introduced between 2009–2012. Characteristic of those detail lithological types was developed on the basis of many years experiences and introduced to use by sidewall logging best practices in 2011. Lithological data W–L–P as well as detail lithological types, that come from mining excavation sampling, are stored in Geological Data Base, that was implemented in 2010. This data is used to build 3D geological-structural model. The model consist of 3D wireframes that represent top of each lithological structures and 3D block model. W–L–P model is used in 3D grade modelling process. Geological-structure model, as more detailed, allow to visualize geological structures and lithological structure of copper deposit in 3D, supporting geological interpretation process. In addition geological-structural model allows to acquire additional information, that could be effectively used in mining production planning process.
Źródło:
Biuletyn Państwowego Instytutu Geologicznego; 2017, 468; 209--226
0867-6143
Pojawia się w:
Biuletyn Państwowego Instytutu Geologicznego
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wiarygodność modelowania 3D zawartości Pb oraz głównych metali w złożu rud Cu-Ag Sieroszowice (LGOM)
Reliability of 3D modelling of the Pb and main metals content in the Sieroszowice Cu-Ag ore deposit (Lubin-Głogów Copper District)
Autorzy:
Wasilewska-Błaszczyk, M.
Kruk, M.
Mucha, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2061770.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Państwowy Instytut Geologiczny – Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
ołów
model 3D
interpolacja
kriging zwyczajny
symulacja geostatystyczna
złoże Cu-Ag
lead
3D model
interpolation
ordinary kriging
geostatistical simulation
Cu-Ag deposit
Opis:
W artykule podjęto próbę oceny możliwości wiarygodnego modelowania 3D zawartości ołowiu w porównaniu do wiarygodności modelowania 3D zawartości głównych metali złoża Cu i Ag. Modele 3D zawartości pierwiastków wykonano metodami interpolacyjnymi (kriging zwyczajny w dwóch wariantach i metoda odwrotnej odległości do kwadratu) oraz symulacyjnymi (symulacja Turning Bands). Weryfikacja dokładności oszacowań zawartości metali w modelu 3D, wykonana punktowo na podstawie zbioru testowego, wykazała że możliwe do zaakceptowania w praktyce geologiczno-górniczej są oszacowania zawartości Cu i Ag (mediany błędów oszacowań w rzędu 40%), natomiast wiarygodność modelu Pb jest mała (mediany błędów rzędu 70%). Wynika to z niekorzystnych cech statystycznych zawartości większości pierwiastków towarzyszących (silnie asymetrycznych rozkładów prawdopodobieństwa, bardzo dużej zmienności i występowania licznych wartości anomalnych) oraz ze znacznie rzadszej sieci opróbowań złoża dla oznaczeń pierwiastków towarzyszących niż dla Cu. Generalnie, obliczone mediany błędów interpolacji dla 4 metod nie dają podstaw do wyróżnienia jakiejkolwiek z nich jako zapewniającej w każdym przypadku wyższą dokładność oszacowań zawartości pierwiastków.
The paper attempts to evaluate the possibility of reliable 3D modelling of lead content against the reliability of 3D modelling of Cu and Ag (main metals in the Sieroszowice Cu-Ag deposit) contents. The 3D modelling of the content of these elements was performed using interpolation (ordinary kriging in two variants, and squared inverse distance weighting) and simulation methods (Turning Bands Simulation). The assessment of the accuracy of estimates of metal contents determined from the 3D model, based on both spot samples and a training set, has shown that the estimated contents of Cu and Ag are acceptable for geological and mining applications (medians of estimation errors in the order of 40%), while the reliability of the Pb model is low (medians of estimation errors in the order of 70%). This is due to the unfavourable statistical features of the majority of the accompanying elements and, in particular, the highly asymmetric probability distributions, their high variability, the presence of numerous anomalous values, and the much lower density of the sampling network in the mining excavations when determining accompanying elements other than Cu. In general, the calculated medians of interpolation errors for the four methods do not allow determining the one providing (in each case) higher accuracy when assessing the content of the elements.
Źródło:
Biuletyn Państwowego Instytutu Geologicznego; 2017, 468; 247--259
0867-6143
Pojawia się w:
Biuletyn Państwowego Instytutu Geologicznego
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Badanie struktury zmienności zasobności pierwiastków towarzyszących (As, Co, Pb) w złożu Cu-Ag Lgom (Kopalnia Rudna): konieczne, przydatne czy zbędne?
Study of variability structure of accumulation index of accompanying elements (As, Co, Pb) in the Cu-Ag deposits (Lgom, Rudna mine):essential, useful or needless?
Autorzy:
Auguścik, J.
Mucha, J.
Wasilewska-Błaszczyk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/169759.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Poltegor-Instytut Instytut Górnictwa Odkrywkowego
Tematy:
semiwariogram
geostatystyka
arsen
kobalt
ołów
złoże Cu-Ag
semivariogram
geostatistics
arsenic
cobalt
lead
Cu-Ag deposit
Opis:
W artykule przedstawiono wynik badania struktury zmienności zasobności pierwiastków towarzyszących złożom Cu-Ag LGOM. Wskazano na trudności w jej badaniu spowodowane nieciągłością występowania podwyższonych zawartości pierwiastków, ich skrajnie dużą zmiennością. Opis struktury zmienności w ujęciu geostatystyczym jest wysoce przydatny z punktu widzenia wiarygodnego odwzorowania rozmieszczania zasobności tych pierwiastków, a w szczególności dla celów wykrywania i eliminowania ze zbiorów danych wartości anomalnych maskujących nielosową strukturę ich zmienności. Stwierdzono umiarkowany dla zasobności ołowiu i wyraźny dla arsenu i kobaltu udział składnika nielosowego w ich strukturze zmienności, ujawniający się do odległości od 0,5 do 1km. W przypadku zasobności kobaltu i ołowiu ujawniono słabą kierunkową zmienność, natomiast zmienność arsenu jest izotropowa. Geostatystyczna procedura krigingu poligonowego wykazała, że oszacowania średnich zasobności Co, Pb i As cechują się wielokrotnie niższą dokładnością oszacowania w stosunku do oszacowań Cu i Ag. Uwzględnienie w procedurze krigingu informacji o dość wyraźnej anizotropii zmienności zasobności ołowiu i kobaltu nie prowadzi do zauważalnego obniżenia wartości prognozowanych błędów oszacowań co upoważnia do stosowania prostszego, izotropowego modelu struktury ich zmienności.
The paper presents result of study of the variability structure of the elements accompanying Cu-Ag LGOM deposits. Difficulties of this study are related to the discontinuity caused by the presence of elevated contents of elements, their extremely high variability and the occurrence of anomalous values. Description of the variability structure in geostatistical terms is highly useful from the perspective of reliability of mapping of these elements, in particular for detecting and eliminating of anomalous value from the data sets masking non-random structure of their variability. It was stated moderate for accumulation index of lead and evident for accumulation index of arsenic and cobalt participation of non-random component in they variability structure, revealing to the distance from 0.5 to 1km. In the case of accumulation index of cobalt and lead week directional variability is observed and the arsenic variability is practically isotropic. Polygonal kriging estimation of the average accumulation index of Co, Pb and As, are characterized by multiple lower accuracy of estimates with respect to Cu and Ag. Taking into account in the kriging information about quite evident anisotropy of lead and cobalt accumulation index has not resulted in a reduction of the kriging estimation errors. In geological-mining practice, can be assumed simpler, isotropic model of variability structure of these elements.
Źródło:
Górnictwo Odkrywkowe; 2016, 57, 3; 36-43
0043-2075
Pojawia się w:
Górnictwo Odkrywkowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Gęstość przestrzenna rudy – parametr zasobowy drugiego planu? Złoże Cu-Ag Polkowice–Sieroszowice, Legnicko-Głogowski Okręg Miedziowy
The volumetric density of ore – resource parameter of secondary importance? The Polkowice–Sieroszowice Cu-Ag deposit, Legnica-Głogów Copper District
Autorzy:
Mucha, J.
Wasilewska-Błaszczyk, M.
Auguścik, J.
Paszek, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2061774.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Państwowy Instytut Geologiczny – Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
gęstość przestrzenna
zasoby
korelacja
regresja liniowa i nieliniowa
złoże Cu-Ag
volumetric density
resource
correlation
linear and non-linear regression
Cu-Ag deposit
Opis:
Wyniki opróbowania złoża Cu-Ag Polkowice–Sieroszowice posłużyły do oceny gęstości przestrzennej ośmiu szczegółowych wydzieleń litologicznych i ich porównania z gęstościami przestrzennymi trzech podstawowych typów rud przyjętymi w aktualnej dokumentacji geologicznej. Stwierdzono, że zasoby złoża szacowane na podstawie gęstości przestrzennych szczegółowych wydzieleń litologicznych są o ok. 3% wyższe niż analogiczne oszacowania dokonane dla gęstości przestrzennych przypisywanych podstawowym typom rud w dokumentacji geologicznej. Przy zastosowaniu analizy korelacji i regresji wykazano, że dominującym czynnikiem kształtującym wielkość gęstości przestrzennej jest porowatość skał, zawartość Cu odgrywa natomiast rolę drugorzędną. Niektóre z indywidualnych wydzieleń szczegółowych ujawniły niejednorodność zbioru oznaczeń gęstości przestrzennej, która może być tłumaczona zmiennością spoiwa i porowatości oraz pojawieniem się niemiedziowych minerałów ciężkich (np. galeny, pirytu). Niektóre wydzielenia szczegółowe w obrębie podstawowych typów rud charakteryzują się wyraźnym zróżnicowaniem średniej gęstości przestrzennej (np. piaskowiec ilasty – 2,35 Mg/m3 i piaskowiec węglanowy – 2,55 Mg/m3 w serii piaskowcowej). Znajomość gęstości przestrzennej szczegółowych wydzieleń litologicznych umożliwia dokładniejsze oszacowanie ich zasobów oraz bardziej precyzyjne rozliczanie produkcji górniczej.
Volumetric density of the detailed lithological units in Polkowice-Sieroszowice Cu-Ag deposit has been compared to the density of the three basic ore types. Eight diferrent lithologies of the Cu-Ag deposit have been taken into account. It appeared that the resources in them estimated on the basis of volumetric densities are approximately 3% higher than analogous estimates for volumetric densities attributed to the basic ore types. The correlation and regression analysis have shown that the porosity of rocks is the dominant factor affecting the volumetric density, whereas the Cu content plays a secondary role. Some of the lithologies have revealed some heterogeneity of spatial density that can be explained by the variability of mineral cement and porosity as well as the presence of non-copper heavy minerals (e.g., galena, pyrite). The knowledge of the density of individual lithologies enables more accurate estimation of their resources leading to more effective production.
Źródło:
Biuletyn Państwowego Instytutu Geologicznego; 2017, 468; 227--236
0867-6143
Pojawia się w:
Biuletyn Państwowego Instytutu Geologicznego
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Mieć miedź, czyli jak szacowano zasoby złoża miedzi wczoraj i dzisiaj – na przykładzie złoża Cu-Ag Sieroszowice
Resources estimation yesterday and todays – on the example of Cu-Ag Sieroszowice deposit
Autorzy:
Jędrzejek, A.
Otrębska, P.
Wasilewska-Błaszczyk, M.
Wójtowicz, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/169388.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Poltegor-Instytut Instytut Górnictwa Odkrywkowego
Tematy:
metoda wieloboków Bołdyriewa
kriging zwyczajny
złoże Cu-Ag
szacowanie zasobów
Boldyriew polygons
ordinary kriging
Cu-Ag deposit
resources estimation
Opis:
W artykule przedstawiono wyniki szacowania zasobów Cu na etapie wstępnego rozpoznania złoża za pomocą otworów wiertniczych z wykorzystaniem metod wieloboków Bołdyriewa i krigingu zwyczajnego. Porównano je z oszacowaniami zasobów metodą krigingu zwyczajnego dokonanymi po rozcięciu złoża wyrobiskami górniczymi i ich opróbowaniu, traktując je jako bliskie nieznanym rzeczywistym zasobom. Wyniki wskazują na około 2-krotnie mniejsze błędy oszacowania zasobów w przypadku zastosowanej metody geostatystycznej. Zasoby Cu obliczone metodą wieloboków Bołdyriewa obciążone są około 24% przeszacowaniem. Przeszacowanie w przypadku metody krigingu zwyczajnego jest o blisko połowę mniejsze. Z tych względów metoda krigingu powinna być rekomendowana w przypadku szacowania złóż rudnych cechujących się nieciągłością występowania i dużą zmiennością parametrów złożowych.
The paper presents the results of Cu resources estimation, at the stage of preliminary exploration of the deposit through boreholes, using Bołdyriew’s polygons and ordinary kriging methods. Results of this estimation were compared with ordinary kriging estimation made after deposit cutting with mining excavations and their sampling, treating the latter as close to the real unknown resources. The results indicate an approximately 2-times lower resource estimation errors for ordinary kriging. Cu resources calculated using Bołdyriew’s polygons are biased with approximately 24% overestimation, and overestimation in the case of ordinary kriging method is nearly half this value. For these reasons, the kriging method should be recommended for the estimation of ore deposits which are characterized by a discontinuity and high variability of resource parameters.
Źródło:
Górnictwo Odkrywkowe; 2016, 57, 3; 29-35
0043-2075
Pojawia się w:
Górnictwo Odkrywkowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Czy symulowanie się opłaca? – rzecz o geostatystycznym szacowaniu zasobów na przykładzie złoża Cu–Ag Rudna
Are simulation methods profitable? Geostatistical estimation of resources on an example of the rudna Cu-Ag deposit
Autorzy:
Wasilewska-Błaszczyk, M.
Golda, K.
Dudek, M.
Mucha, J.
Kaczmarek, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/171461.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Poltegor-Instytut Instytut Górnictwa Odkrywkowego
Tematy:
złoże Cu-Ag
kriging zwyczajny
symulacja Turning Bands
błędy interpolacji
Cu-Ag deposit
ordinary kriging
Turning Bands simulation
interpolation errors
Opis:
W artykule przedstawiono wyniki oceny dokładności szacowania zasobności Cu w ujęciu punktowym i obszarowym w planowanych do eksploatacji fragmentach złoża Cu-Ag Rudna. Szacowanie wykonano w oparciu o dane z rozpoznania górniczego złoża dwiema metodami geostatystycznymi: metodą krigingu zwyczajnego i metodą symulacji Turning Bands. Podstawę weryfikacji dokładności oszacowań stanowiły dane z prób kontrolnych. Stwierdzono, że oszacowania punktowe zasobności Cu w rocznych obszarach przewidzianych do eksploatacji cechują się drastycznie różną wiarygodnością ze średnimi błędami interpolacji od 40 do blisko 120%. Wiarygodność szacowania zasobno- ści Cu w obszarach rocznej eksploatacji cechuje się błędami rzędu 20-40%. W granicach odpowiadających obszarom kwartalnej eksploatacji zauważalny jest wzrost wielkości błędów oszacowań zasobności Cu w miarę oddalania się od granicy frontu eksploatacji. Wielkości prognozowanych błędów krigingu i odchyleń symulacji Turning Bands dla zasobności Cu w punktach można traktować jako bezpieczną, górną granicę błędu, z uwagi na zazwyczaj ich wyższe wartości w porównaniu ze stwierdzonymi w punktach kontrolnych błędami interpolacji. Oszacowania zasobności miedzi metodami krigingu zwyczajnego cechują się nieznacznie wyższą wiarygodnością w porównaniu z wynikami symulacji geostatystycznej Turning Bands, jednak różnica w oszacowaniach obu metod w porównaniu do wielkości błędów interpolacji jest nieznacząca.
The paper presents the results of the accuracy assessment of Cu accumulation estimation , using point and area-based estimations, in parts of the Rudna Cu-Ag deposit scheduled for future exploitation. The estimation was carried out based on data from the mining exploration using two geostatistical methods: ordinary kriging method and the Turning Bands Simulation. The data from the control samples were used as a basis for verification of the accuracy of estimates. It has been found that point estimates of the accumulation index of Cu for areas with the minimum one-year exploitation period are characterized by drastically different reliability, with interpolation errors ranging from 40 to nearly 120%. The credibility of the estimation of accumulation index of Cu for one-year operating areas is characterized by errors of the order of 20-40%. In the case of areas corresponding to a three month exploitation period, it is clearly visible that the magnitude of errors in the estimation of the accumulation index of Cu increases along with the increasing distance from the exploitation front. The magnitude of estimated kriging errors and standard deviations of Turning Bands Simulation for the accumulation index of Cu (point estimation) can be regarded as a safe upper limit of error because of their generally higher values when compared to interpolation errors at control points. While the estimations of the accumulation index of copper using ordinary kriging methods are more reliable than the results of geostatistical Turning Bands Simulation, the difference between the estimation results of both methods is insignificant when compared to the magnitudes of interpolation errors.
Źródło:
Górnictwo Odkrywkowe; 2017, 58, 2; 5-13
0043-2075
Pojawia się w:
Górnictwo Odkrywkowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-6 z 6

    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