大型露天矿山资源估算与开采境界优化研究_以西藏驱龙铜矿为例
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W an Chang lin1 L iu L iangm ing1 G ao X iang2 L i L iang jun2
( 1. C entral South University; 2. China N er in Eng ineering Co. , L td. )
Abstrac t T aking the T ibet Q ulong Copper M ine fo r exam ple, the application o f geo-statistics m ethod in the resource eva luation of larg e- sca le open-pit m ine is dem onstrated, and the copper-mo lybdenum w as se lected as the reg ionalized var iab le to conduct var iogram calculation and structural ana lysis and to establish depositm athem atica lm ode l fo r grade estima tion and resource eva luation by analyzing the statistica l distribution character istics of copper-m o lybdenum grade. O n this basis, the cutting bounda ry optim ized param eters were dete rm ined to optim ize cutting bounda ry acco rd ing to the established m athem atica l L-G mode l inM ineS ight so ftw are m e thod. A optim ization effectw as ach ieved fo r rea lizing the m ost optim a l resources utilization and sustainable deve lopm en t.
金 属 量 /t
Cu
Mo
3 708 775
255 179
178 292
7 178
3 887 067
262 357
低品位矿石 Cu 0. 2% ~ 0. 4% 全区
331 + 332 333
小计 合计
93 715 20 251 113 966 196 438
0. 32 0. 30 0. 32 0. 38
最终开采境界进行优化。根据建立的矿体模型, 以
采矿、剥离成本、采矿贫化、损失率等指标参考了西 藏玉龙铜矿、江西德兴铜矿等矿山指标, 选矿成本、 选矿回收率等指标也参考国内同类矿山和现有试验 结果, 工业矿石采选综合成本为 100元 / ,t 剥离成本 8元 / ,t 铜精矿含铜净值 23 086 元 / t。低品位矿石 采选综合成本为 72元 / ,t 剥离成本 8元 / ,t 铜精矿含 铜净值 21 728元 / t。
0. 021 0. 017 0. 020 0. 025
3 001 763 602 881 3 604 644 7 491 711
196 145 34 701 230 846 493 203
4 开采境境界优化
4. 1 优化参数选择
主元素铜与伴生有用元素钼按市场预测价格,
4. 2 开采境界优化 在 M ineS ight软件中用 L - G 法对驱龙铜矿的
统计结果表明, Cu基本呈对数正态分布, 并且
显示出二期成矿的特点, 而 M o的 分布特征很不明
显。另外 M o的普通和对数分析的变异系数都比较
大, 说明 M o 的样品分散性及变化性都比较大。
2. 2 变异函数模型的建立
所谓变异函数就是区域化变量增量的方差, 其
计算公式为
(h)
=
2N
1 N ( h) (h) x=1
估值邻域一般不得超过变异函数的变程, 研究
表 5 矿产资源储量估算结果
矿石类别 工业矿石
边际品位 Cu > 0. 4%
资源量分类
331 + 332 333
小计
矿石量 /t
78 810 3662
82 472
品 Cu 0. 47 0. 49 0. 47
位 /% Mo
0. 032 0. 020 0. 032
ห้องสมุดไป่ตู้
角度及距离参数, 进行变异函数的分析计算, 计算结
果表明, Cu, M o显示出几何异向特征。通过对 Cu,
M o品位试验变异函数的研究, 根据矿体产出特征,
采用球状模型, 选取铅垂方向 ( 短轴方向 - 90 ), 矿
体走向 (主轴方向 90 ) 和倾向 ( 次轴方向 0 ) 方向
的变异函数进行拟合, 所确定的变异函数的主要参
1 矿床地质概况
西藏驱龙铜矿属于与中新世侵位的二长花岗斑 岩有关的低品位斑岩型 Cu(M o) 矿床。矿体在平面 上呈似椭圆形状, 长 1 800 m, 南北宽 1 000 m, , 在深 部形态上为一不规则 柱状体。矿体 总体走向近东 西, 倾角近于直立, 南部向南陡倾, 北部向北陡倾。
矿石中金属矿物以黄铁矿、黄铜矿为主, 辉钼矿 次之, 再次是黝铜矿、自然铜、斑铜矿、方铅矿、闪锌矿 等; 非金属矿物主要为石英、长石、黑云母、绢云母等。
Ser ies N o. 403 January 2010
金 属矿 山
M ETAL M IN E
总 第 403期 2010年第 1期
大型露天矿山资源估算与开采境界优化研究 以西藏驱龙铜矿为例
万昌林 1 刘亮明 1 高 祥 2 李良军 2
( 1. 中南大学; 2. 中国瑞林工程技术有 限公司 )
摘 要 以西藏驱 龙铜矿为例, 论述地质统计学方 法在大 型露天 矿山资 源估算中 的应用, 通过 分析铜 钼品位 的统计分布特征, 选取铜钼为区域化变量, 进行变异函数 计算及结 构分析, 建 立矿床数 学模型, 进行 品位估 值和资 源量估算; 在此基础上确定开采境界优化参数, 并根据所建立的矿床数学模型, 在 M ineS ight软件中用 L - G 法对开 采境界进行优化, 取得了较好的优化效果, 实现资源的最优化利用和可持续发展之目的。
(Zx
-
Zx+ h ) 2,
式中, N ( h ) 为滞后距为 h时参加试验变异函数计算
的样品个数; h 为滞后距; Z 为区域化变量在空间点
上的品位值。
建模研究工作选取了 Cu, M o品位作为区域化 变量, 并对其进行 克立格估值, 研究它们的 变异函 数。
根据矿床产出特征, 确定计算试验变异函数的
Cu 是主要有用元素, 主要的伴生有用元素是 M o, Ag, S。伴生的有害元素含量较低, 大多低于选 冶要求的最低标准。矿石可选性较好, 可获得合格 的 Cu, M o精矿。
矿床确定为第 I勘探类型。采用钻探为主要勘 探手段, 以 100 m 100 m 工程间距探求探明的资源 量, 以 200 m 200 m 探求控制的资源量, 提交并批 准备案工业矿石资源量和 低品位矿石资源 量共计 187 921万 ,t 铜金属量 719万 ,t 平均品位 0. 383% 。
数见表 3。
表 3 变异函数取值参数
主轴方向
次轴方向
短轴方向
品位项 块金值 基台值 变程 基台值 变程 基台值 变程
/m
/m
/m
C u 0. 009 6 0. 029 1 666 0. 029 1 471 0. 029 1 632
M o 0. 000 52 0. 003 01 598 0. 003 01 513 0. 003 01 486
2 矿床数学模型研究
该矿床规模大、品位低, 采矿设计要求多方案优 化比较, 故运用地质统计学方法, 采用 M ineSight软 件建立矿床地质模型。突破了传统 地质方法的限 制, 大大地节省了时间, 提高了工作 效率和精确程 度。使得矿产资源储量估算和矿山设计能与市场紧 密结合, 实现资源的最优化利用。 2. 1 数据库及样品数据的统计分析
建模所使用的基础数据源自矿山提供的原始数 据, 经过认真检查, 确认勘查工程质量合格、化验分 析数据可靠无误后, 作为建模的基础数据。
数据库分为孔口坐标数据库、钻孔测斜数据库、 样品分析化验数据库, 以及地表地形数据等。其中 共有有效钻孔 118个, 有效样品 26 542件。
通过对数据库中样品数据进行统计分析, 分别 计算其最大值、最小值、均值、变化系数、方差, 研究 区域化变量 ( Cu, M o品位 ) 的分布规律, 确定样品特 异值, 并进行处理, 各品位项统计结果见表 1。
表 1 原始样统计结果
元素
样数
最小值 最大值 平均值 标准差
/%
/%
/%
变异 系数
Cu 26 542 0. 00 6. 59 0. 34 0. 216 0. 620 M o 24 827 0. 000 2. 898 0. 023 0. 055 2. 357
根据矿床地质特征及采矿台阶要求, 以 5 m 为 样长对化验样进行了组合统计, 其统计结果见表 2, 频率分布直方图见图 1及图 2。
表 2 组合样统计结果
元素
样数
最小值 最大值 平均值 标准差
/%
/%
/%
变异 系数
Cu 11 630 0. 001 1. 739 0. 322 0. 189 0. 587 M o 11 200 0. 000 0. 160 0. 02 0. 022 1. 118
图 1 Cu组合样频率分布 42
图 2 M o组合样频率分布
变异函数的交差验证表明, 用该组变异函数曲 线参数对样品品位估值基本是无偏的, 可用于其后 的 Cu, M o品位估值。
3 模型估值及矿产资源储量估算
根据 Cu, M o品位分布特征, 采用普通克里格法 进行品位估值。
克里格估值块段的划分及估值邻域的选择对估
万昌林等: 大型露天矿山资源估算与开采境界优化研究 以西藏驱龙铜矿为例 2010年第 1期
万昌林 ( 1963 ) , 男, 中 南大 学地学 与环境 工程学 院, 博士 研究生, 330002 江西省南昌市八一大 道 1 号 中国瑞 林工程 技术有 限公司 市场部。
41
总第 403期
金属 矿山
2010年第 1期
其中工 业矿石资源量 779 898 925. 383,t 铜金属量 3 702 468. 888 ,t 铜平均品位 0. 475% 。属特大型铜 钼矿床。
K eywords L arge-scale open-p it m ine, R esource evalua tion, G eo-statistics, L im it optim iza tion
矿产资源储量的估算及开采和开采境界的优化 历来是矿产资源开发研究的重点领域 [ 1-4] 。随着计 算机技术的发展, 地质统计和三维模拟在储量估算 和露天开采境界优化方面越来越显示出其优越性, 也成为矿床储量估算和开采设计的一种主流趋势。 驱龙铜矿是近年来在西藏地区发现的最大铜矿床之 一, 本研究以驱龙铜矿为例, 应用地质统计和三维模 拟的方法进行了储量估算和露天开采最优境界的确 定, 取得了很好的效果。
依据地质勘查程度, 将钻探工程间距小于或等 于 200 m 200 m 的定为 探明的 + 控制的 资源 量, 大于 200 m 200 m 及其外推部分定为推断的资 源量, 以此划分出 331+ 332, 333二类。
Cu
200
200
30
90
0
0
Mo
200
200
30
90
0
0
资源量估算结果见表 5。
关键词 大型露天 矿山 资源估算 地质统计学 境界优化
Study on R esource Evaluation of Large-Sca le Op en-p itM ine and M in ing L im it Optim ization: Take the T ibet Qu long C opper M ine as a C ase
值结果将有十分重要的影响, 确定估值块段尺寸, 主 确定的估值邻域参数见表 4。
要考虑开采方法、台阶高度、最小采矿单元、矿区的
表 4 估值邻域参数
勘探网度和变异函数特征等几个方面的因素, 经过 综合考虑, 确定块段尺寸为 15 m 15 m 15 m。
品位项
主轴 /m
次轴 /m
短轴 /m
轴向 倾俯角 倾角 /( ) /( ) /( )
( 1. C entral South University; 2. China N er in Eng ineering Co. , L td. )
Abstrac t T aking the T ibet Q ulong Copper M ine fo r exam ple, the application o f geo-statistics m ethod in the resource eva luation of larg e- sca le open-pit m ine is dem onstrated, and the copper-mo lybdenum w as se lected as the reg ionalized var iab le to conduct var iogram calculation and structural ana lysis and to establish depositm athem atica lm ode l fo r grade estima tion and resource eva luation by analyzing the statistica l distribution character istics of copper-m o lybdenum grade. O n this basis, the cutting bounda ry optim ized param eters were dete rm ined to optim ize cutting bounda ry acco rd ing to the established m athem atica l L-G mode l inM ineS ight so ftw are m e thod. A optim ization effectw as ach ieved fo r rea lizing the m ost optim a l resources utilization and sustainable deve lopm en t.
金 属 量 /t
Cu
Mo
3 708 775
255 179
178 292
7 178
3 887 067
262 357
低品位矿石 Cu 0. 2% ~ 0. 4% 全区
331 + 332 333
小计 合计
93 715 20 251 113 966 196 438
0. 32 0. 30 0. 32 0. 38
最终开采境界进行优化。根据建立的矿体模型, 以
采矿、剥离成本、采矿贫化、损失率等指标参考了西 藏玉龙铜矿、江西德兴铜矿等矿山指标, 选矿成本、 选矿回收率等指标也参考国内同类矿山和现有试验 结果, 工业矿石采选综合成本为 100元 / ,t 剥离成本 8元 / ,t 铜精矿含铜净值 23 086 元 / t。低品位矿石 采选综合成本为 72元 / ,t 剥离成本 8元 / ,t 铜精矿含 铜净值 21 728元 / t。
0. 021 0. 017 0. 020 0. 025
3 001 763 602 881 3 604 644 7 491 711
196 145 34 701 230 846 493 203
4 开采境境界优化
4. 1 优化参数选择
主元素铜与伴生有用元素钼按市场预测价格,
4. 2 开采境界优化 在 M ineS ight软件中用 L - G 法对驱龙铜矿的
统计结果表明, Cu基本呈对数正态分布, 并且
显示出二期成矿的特点, 而 M o的 分布特征很不明
显。另外 M o的普通和对数分析的变异系数都比较
大, 说明 M o 的样品分散性及变化性都比较大。
2. 2 变异函数模型的建立
所谓变异函数就是区域化变量增量的方差, 其
计算公式为
(h)
=
2N
1 N ( h) (h) x=1
估值邻域一般不得超过变异函数的变程, 研究
表 5 矿产资源储量估算结果
矿石类别 工业矿石
边际品位 Cu > 0. 4%
资源量分类
331 + 332 333
小计
矿石量 /t
78 810 3662
82 472
品 Cu 0. 47 0. 49 0. 47
位 /% Mo
0. 032 0. 020 0. 032
ห้องสมุดไป่ตู้
角度及距离参数, 进行变异函数的分析计算, 计算结
果表明, Cu, M o显示出几何异向特征。通过对 Cu,
M o品位试验变异函数的研究, 根据矿体产出特征,
采用球状模型, 选取铅垂方向 ( 短轴方向 - 90 ), 矿
体走向 (主轴方向 90 ) 和倾向 ( 次轴方向 0 ) 方向
的变异函数进行拟合, 所确定的变异函数的主要参
1 矿床地质概况
西藏驱龙铜矿属于与中新世侵位的二长花岗斑 岩有关的低品位斑岩型 Cu(M o) 矿床。矿体在平面 上呈似椭圆形状, 长 1 800 m, 南北宽 1 000 m, , 在深 部形态上为一不规则 柱状体。矿体 总体走向近东 西, 倾角近于直立, 南部向南陡倾, 北部向北陡倾。
矿石中金属矿物以黄铁矿、黄铜矿为主, 辉钼矿 次之, 再次是黝铜矿、自然铜、斑铜矿、方铅矿、闪锌矿 等; 非金属矿物主要为石英、长石、黑云母、绢云母等。
Ser ies N o. 403 January 2010
金 属矿 山
M ETAL M IN E
总 第 403期 2010年第 1期
大型露天矿山资源估算与开采境界优化研究 以西藏驱龙铜矿为例
万昌林 1 刘亮明 1 高 祥 2 李良军 2
( 1. 中南大学; 2. 中国瑞林工程技术有 限公司 )
摘 要 以西藏驱 龙铜矿为例, 论述地质统计学方 法在大 型露天 矿山资 源估算中 的应用, 通过 分析铜 钼品位 的统计分布特征, 选取铜钼为区域化变量, 进行变异函数 计算及结 构分析, 建 立矿床数 学模型, 进行 品位估 值和资 源量估算; 在此基础上确定开采境界优化参数, 并根据所建立的矿床数学模型, 在 M ineS ight软件中用 L - G 法对开 采境界进行优化, 取得了较好的优化效果, 实现资源的最优化利用和可持续发展之目的。
(Zx
-
Zx+ h ) 2,
式中, N ( h ) 为滞后距为 h时参加试验变异函数计算
的样品个数; h 为滞后距; Z 为区域化变量在空间点
上的品位值。
建模研究工作选取了 Cu, M o品位作为区域化 变量, 并对其进行 克立格估值, 研究它们的 变异函 数。
根据矿床产出特征, 确定计算试验变异函数的
Cu 是主要有用元素, 主要的伴生有用元素是 M o, Ag, S。伴生的有害元素含量较低, 大多低于选 冶要求的最低标准。矿石可选性较好, 可获得合格 的 Cu, M o精矿。
矿床确定为第 I勘探类型。采用钻探为主要勘 探手段, 以 100 m 100 m 工程间距探求探明的资源 量, 以 200 m 200 m 探求控制的资源量, 提交并批 准备案工业矿石资源量和 低品位矿石资源 量共计 187 921万 ,t 铜金属量 719万 ,t 平均品位 0. 383% 。
数见表 3。
表 3 变异函数取值参数
主轴方向
次轴方向
短轴方向
品位项 块金值 基台值 变程 基台值 变程 基台值 变程
/m
/m
/m
C u 0. 009 6 0. 029 1 666 0. 029 1 471 0. 029 1 632
M o 0. 000 52 0. 003 01 598 0. 003 01 513 0. 003 01 486
2 矿床数学模型研究
该矿床规模大、品位低, 采矿设计要求多方案优 化比较, 故运用地质统计学方法, 采用 M ineSight软 件建立矿床地质模型。突破了传统 地质方法的限 制, 大大地节省了时间, 提高了工作 效率和精确程 度。使得矿产资源储量估算和矿山设计能与市场紧 密结合, 实现资源的最优化利用。 2. 1 数据库及样品数据的统计分析
建模所使用的基础数据源自矿山提供的原始数 据, 经过认真检查, 确认勘查工程质量合格、化验分 析数据可靠无误后, 作为建模的基础数据。
数据库分为孔口坐标数据库、钻孔测斜数据库、 样品分析化验数据库, 以及地表地形数据等。其中 共有有效钻孔 118个, 有效样品 26 542件。
通过对数据库中样品数据进行统计分析, 分别 计算其最大值、最小值、均值、变化系数、方差, 研究 区域化变量 ( Cu, M o品位 ) 的分布规律, 确定样品特 异值, 并进行处理, 各品位项统计结果见表 1。
表 1 原始样统计结果
元素
样数
最小值 最大值 平均值 标准差
/%
/%
/%
变异 系数
Cu 26 542 0. 00 6. 59 0. 34 0. 216 0. 620 M o 24 827 0. 000 2. 898 0. 023 0. 055 2. 357
根据矿床地质特征及采矿台阶要求, 以 5 m 为 样长对化验样进行了组合统计, 其统计结果见表 2, 频率分布直方图见图 1及图 2。
表 2 组合样统计结果
元素
样数
最小值 最大值 平均值 标准差
/%
/%
/%
变异 系数
Cu 11 630 0. 001 1. 739 0. 322 0. 189 0. 587 M o 11 200 0. 000 0. 160 0. 02 0. 022 1. 118
图 1 Cu组合样频率分布 42
图 2 M o组合样频率分布
变异函数的交差验证表明, 用该组变异函数曲 线参数对样品品位估值基本是无偏的, 可用于其后 的 Cu, M o品位估值。
3 模型估值及矿产资源储量估算
根据 Cu, M o品位分布特征, 采用普通克里格法 进行品位估值。
克里格估值块段的划分及估值邻域的选择对估
万昌林等: 大型露天矿山资源估算与开采境界优化研究 以西藏驱龙铜矿为例 2010年第 1期
万昌林 ( 1963 ) , 男, 中 南大 学地学 与环境 工程学 院, 博士 研究生, 330002 江西省南昌市八一大 道 1 号 中国瑞 林工程 技术有 限公司 市场部。
41
总第 403期
金属 矿山
2010年第 1期
其中工 业矿石资源量 779 898 925. 383,t 铜金属量 3 702 468. 888 ,t 铜平均品位 0. 475% 。属特大型铜 钼矿床。
K eywords L arge-scale open-p it m ine, R esource evalua tion, G eo-statistics, L im it optim iza tion
矿产资源储量的估算及开采和开采境界的优化 历来是矿产资源开发研究的重点领域 [ 1-4] 。随着计 算机技术的发展, 地质统计和三维模拟在储量估算 和露天开采境界优化方面越来越显示出其优越性, 也成为矿床储量估算和开采设计的一种主流趋势。 驱龙铜矿是近年来在西藏地区发现的最大铜矿床之 一, 本研究以驱龙铜矿为例, 应用地质统计和三维模 拟的方法进行了储量估算和露天开采最优境界的确 定, 取得了很好的效果。
依据地质勘查程度, 将钻探工程间距小于或等 于 200 m 200 m 的定为 探明的 + 控制的 资源 量, 大于 200 m 200 m 及其外推部分定为推断的资 源量, 以此划分出 331+ 332, 333二类。
Cu
200
200
30
90
0
0
Mo
200
200
30
90
0
0
资源量估算结果见表 5。
关键词 大型露天 矿山 资源估算 地质统计学 境界优化
Study on R esource Evaluation of Large-Sca le Op en-p itM ine and M in ing L im it Optim ization: Take the T ibet Qu long C opper M ine as a C ase
值结果将有十分重要的影响, 确定估值块段尺寸, 主 确定的估值邻域参数见表 4。
要考虑开采方法、台阶高度、最小采矿单元、矿区的
表 4 估值邻域参数
勘探网度和变异函数特征等几个方面的因素, 经过 综合考虑, 确定块段尺寸为 15 m 15 m 15 m。
品位项
主轴 /m
次轴 /m
短轴 /m
轴向 倾俯角 倾角 /( ) /( ) /( )