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地质统计学在多金属矿山数字化中的应用

出处:论文网
时间:2017-06-20

地质统计学在多金属矿山数字化中的应用

  一、前言

  地质统计学是一门综合性的学科,既包含了地质学,也包含了统计学,是一门交叉性的学科。在对金属矿山的开发过程中,地质学的知识的非常关键的,没有相关的地质学知识对矿山的考=开发是不可能实现的。同时,将统计学也应用在对金属矿山的开发过程中,大大提高了矿山经济的发展,提高了多金属矿山数字化的水平,对整个国家经济的发展也起到促进作用。

  二、地质统计学的概念和任务

  地质统计学是一门交叉性的而且综合性很强的学科,介于地质学与统计学两门课程之间,它所包含的基本理论主要有两方面,分别是区域化变量和随机函数,一般变异函数是整个地质统计学的最基本的也是最重要的工具,而且还包含了一些其他基本的方法和知识,对于整个矿山的考察和开采过程都是非常重要的,都起到了关键的作用。

  地质统计学的基本任务包含了许多方面,对于研究地质经济的发展状况和变化过程以及未来发展的趋势都具有指导性的作用,关乎着整个矿业经济的可持续发展。在地质统计学中,一般对矿山开采过程中,采用的都是矿床为基本开采单元的计算方式,都是以矿床来计算开采的储量,而且在地质统计学中,对整个开采过程都会有最佳的指导方案,对开采方案和取样的方案都会有明确的指导,对矿山的储量级别会有最基本的判断,然后依照判断结果制定最佳的方案进行勘察工作,从而提高了矿上经济的收入,将整个矿山的开采过程都进行的井井有条。将地质统计学应用在多金属矿山的开发过程中能够提高整个开采过程的数字化,而且现在随着计算机技术的迅速发展,将计算机应用在多金属矿山的开发中也会成为今后金属矿山开采的发展趋势,地质统计学的应用也为以后计算机的应用奠定了一定的理论基础,统计学在计算机建模中应用的是非常广泛的。

  三、地质统计学在实际多金属矿山数字化中的应用

  在对矿山进行开采工作时,整个矿山的地质、测量和相关的一系列采矿工作都是紧密联系的,必不可分的。矿山数字化技术正是将这些过程结合在一起的一个综合性的平台,是一种动态的、及时的的矿山开采过程中的手段,将对矿山地的勘察、测量、采集工作和对整个过程的管理工作集于一体,并应用地质统计学的方法达到具体的实现,所以地质统计学对金属矿山的数字化应用是非常关键的。将地质统计学应用在多金属矿山开采过程中,提高整个开采过程中的效率,促进矿山经济的迅速发展,提高国民经济收入水平。

  (一)相关地质数据库的建立

  地质统计学在金属矿山数字化的应用过程中,会依据相关的软件要求,需要建立相应的地质数据库,而且对于该地质数据库中必须包括钻孔、测斜和化验三部分。其中,钻孔表格包含的内容有钻孔号以及孔口的位置,对于钻孔的深度也有相应的要求;测斜信息主要包括钻孔的基本空间轨迹,测斜的深度、钻口的方位角以及倾角;化验表格主要包括的是化验样品的信息,也包含有最基本的钻孔号、样号以及化验的元素等信息。地质数据库建立是数字化过程中基本的一步,任何金属矿山的开采过程都应当建立相应的数据库,方便对相关内容的查询。

  (二)数据的统计分析

  地质统计学中关于数据的统计分析是关键的步骤,基本的统计内容包括了样品的总数信息、样品的均值、标准差、相关系数、变化系数以及样品的频率分布和品位分布信息。一般情况下是根据变化的系数信息来确定相关矿床的连续程度等,元素间的相关关系根据关系数进行确定,通过一定的数据统计分析后,了解了相关的样品品位的特征,对之后特异值的处理提供了依据。

  (三)建立品位模型,进行储量的计算

  品位建模一般是金属矿山数字化过程中的最后一步,品位建模过程中涉及的相关知识是非常多的,涉及到的方法也是比较典型的。一般情况下,都是根据相关统计的信息进行分析后,可以对地质周围信息的评估提供依据,然后通过分析后能够建立相关的品位模型。应用专业的软件进行模型模块的建立,应用现有的采矿方法,建模方法进行函数的分析,确定变异函数理论的参数值,从而建立准确的品位模型。

  建立完品位模型后,结合相关的数据特征就可以进行储量计算了。储量计算是相关品位建模过程的最后一步,也是整个矿床品位模型的最终得出的结果。通过进行矿山总储量的计算,可以比较好的评估出边界品位的矿石总量。进行储量计算后,可以更好的进行矿石的开采工作,对建立好的开采方案提供依据。

  四、结束语

  随着矿山行业的的发展,相关的冶金技术的提高,金属价格的提高等,金属矿山数字化也已经势在必行了,将地质统计学应用在金属矿山数字化中已经成为矿山数字化必不可少的了。利用地质统计学的知识建立相关的模型,对相关的采矿模型进行最优化,调整相应的生产计划,提高金属矿山的经济效益。将地质学与统计学的知识有效的利用在矿上开采过程中,为之后矿山经济的可持续发展做出巨大贡献。

地质统计学在多金属矿山数字化中的应用

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