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.
złoże Cu-Ag LGOM, litologiczny model 3D, geochemiczny model 3D, symulacja Plurigaussian
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.
REFERENCES(12)
1.
Armstrong et al. 2003 – Armstrong, M., Galli, A., Le Loc’, H G., Geffroy, F. and Eschard, R. 2003 – Plurigaussian Simulations in Geosciences. Springer Science & Business Media, Berlin, 149.
Bleinès et al. 2017 – Bleinès, C., Bourges, M., Deraisme, J., Geffroy, F., Jeannée, N., Lemarchand, O., Perseval, S., Poisson, J., Rambert, F., Renard, D., Touffait, Y. and Wagner, L. 2017 – ISA TIS Software. Case Studies. Geovariances, 982.
Mucha, J. and Wasilewska, M. 2009. Trójwymiarowe modelowanie wartości parametrów złożowych metodą krigingu zwyczajnego 3D. Kwartalnik AGH Geologia t. 3, z. 2/1, pp. 167–174 (in Polish).
Mucha, J. and Wasilewska–Błaszczyk, M. 2010. Prognoza jakości urobku metodami geostatystyki 3D – perspektywy i ograniczenia. Gospodarka Surowcami Mineralnymi – Mineral Resources Management vol. 26, issue 2, pp. 57–67 (in Polish).
Kaczmarek et al. 2014 – Kaczmarek, W., Rożek, R., Mrzygłód, M. and Jasiński, W. 2014: Litologia szczegółowa w bazie danych geologicznych KGHM Polska Miedź S.A. Górnictwo Odkrywkowe R. 55, nr 2–3, pp. 86–91 (in Polish).
Kaczmarek et al. 2017 – Kaczmarek, W., Twardowski, M. and Wasilewska-Błaszczyk, M. 2017. Praktyczne aspekty modelowania litologicznych typów rud w złożach Cu-Ag LGOM. Biul. Państw. Inst. Geol. 468, pp. 209–226 (in Polish).
Talebi et al. 2016 – Talebi, H., Sabeti, E.H., Azadi, M. and Emery, X. 2016. Risk quantification with combined use of lithological and grade simulations: Application to a porphyry copper deposit. Ore GeologyReviews. 75, pp. 42–51.
Wasilewska-Błaszczyk et al. 2017a – Wasilewska-Błaszczyk, M., Kruk, M. and Mucha, J. 2017. Wiarygodność modelowania 3D zawartości Pb oraz głównych metali w złożu rud Cu-Ag Sieroszowice (LGOM). Biul. Państw. Inst. Geol. 468, pp. 247–260 (in Polish). DOI : 10.5604/01.3001.0010.0116.
Wasilewska-Błaszczyk et al. 2017b – Wasilewska-Błaszczyk, M., Twardowski, M., Mucha, J. and Kaczmarek, W. 2017. Model litologiczny 3D przy zastosowaniu technik interpolacyjnych i symulacji geostatystycznej (na przykładzie złoża Cu-Ag LGOM). Biul. Państ. Inst. Geol. Nr 468, pp. 237–245 (in Polish).
Yunsel, T.Y. and Ersoy, A. 2011. Geological modeling of gold deposit based on grade domaining using plurigaussian simulation technique. Natural Resources Research Vol. 20, No. 4, pp. 231–249.
We process personal data collected when visiting the website. The function of obtaining information about users and their behavior is carried out by voluntarily entered information in forms and saving cookies in end devices. Data, including cookies, are used to provide services, improve the user experience and to analyze the traffic in accordance with the Privacy policy. Data are also collected and processed by Google Analytics tool (more).
You can change cookies settings in your browser. Restricted use of cookies in the browser configuration may affect some functionalities of the website.