最优估值方法在DIMINE软件中的实现及应用.pdf

第 35卷 第 2期 2011年 4月 中 国 钼 业 CHI NA MOLYBDENUM I NDUSTRY Vol 35 No 2 April2011 收稿日期 2010- 12- 17 基金项目 云南省省院省校科技合作计划项目 2006YX26; 云南省 技术创新暨产业发展专项项目 2007GA007 作者简介 冯兴隆 1980- , 男, 博士, 采矿工程师, 主要从事自然崩 落法和数字矿山方面的研究。 最优估值方法在 DIM INE软件中的实现及应用 冯兴隆 1 , 2, 李 德1, 2, 李剡兵3, 吴东旭1, 2, 汪德文1, 2, 李云峰3, 王 毅3 1. 玉溪矿业有限公司, 云南 玉溪 653100 2 . 玉溪矿业矿山研究院, 云南 玉溪 653100 3. 会东鑫联矿业有限责任公司, 四川 会东 615200 摘 要 最优估值方法以矿床矿化的各向异性为出发点, 采用地质统计学方法通过变异函数依据已知样品点对未 知点进行品位估值。由于该方法考虑了矿床矿化各向异性的实际, 更能真实反映矿床的矿化特征, 其估算结果更 接近于矿床的真实品位。最优估值方法改变了传统复杂的求体积、 体重的储量计算方法。本文通过某铜矿山为 例, 介绍了在 D I M I NE软件中应用最优估值方法进行品位估计的实现步骤。 关键词 最优估值方法; DI M I NE软件; 品位估计 中图分类号 TP31 文献标识码 A 文章编号 1006- 2602 2011 02- 0012- 05 IM PLEMENT AND APPLICATION OF OPTIMAL VALUATION S IN THE DIM INE SOFTWARE FENG X ing- long 1, 2, L IDe1 , 2, LIYan- bing3, WU Dong- xu1, 2, WANG De- wen 1, 2, L IYun- feng3, WANG Yi3 1 . YuxiM ining Co . ,Ltd . , Yuxi 653100 , Yunan, China 2 . M ining Institute ofYuxiM ining Co. , Ltd . , Yuxi 653100 , Yunnan , China 3 . East County Xin AllianceM inging Co. , Ltd . , Huidong 615200 , Yunnan , China Abstract Opti mal valuations,taking depositm ineralization anisotropy as the starting poin, t use geostatistics variance function to esti mate the unknown sa mple points grade based on the known sa mple points.Because this takes into account the actual depositm ineralization anisotropy , which canmore truly reflect the m ineral de posits,the esti mation results are closer to the true grade of deposits. Thism ethod has changed the traditional re serve calculation .In this paper ,taken a copperm ine as an example,the process of calculating the reserve by opti mal valuationm ethods in the DI M I NE soft ware is introduced . Key words opti mal valuationm ethods ; DI M I NE software;grade esti mation 地学参数空间分布的规律性是由矿岩各种性质 的空间结构性决定的。由于矿岩形成与后期改造过 程的长期性和复杂性, 地学参数中往往包含了多种 矿岩形成与改造作用的信息, 取样、 测试和监测所得 到的结构信息实际上是多种主要矿物形成与改造作 用规律性变化信息的叠加, 而那些次要的、 规律性不 强的作用则以随机变化的形式表现出来 [ 1 3]。地质 统计方法能将空间结构性和随机性结合起来, 对地 学参数空间变异性作出较经典统计方法更为合理的 评价 [ 4]。最优估值方法体现出确定性与不确定性 相结合、 定性分析与定量评价相结合、 空间预测与机 理分析相结合、 局部估计与整体估计相结合的思想, 这种 协同 思想应当成为解决地质参数不确定性 和离散性等一类复杂问题的根本指导思想 [ 5]。 1 地学参数的最优估值理论 地学参数的取值具有随机性和结构性 2种性 质, 即它一方面受到矿岩组成、 结构和构造以及赋存 环境中各种局部的、 不规则和不确定性的复杂因素 的影响, 表现出随机变异的特点; 另一方面又受到矿 床形成和后期改造过程中多种宏观规律的控制, 表 现出确定性变异的特点 [ 1]。在地学领域, 具有这种 双重性质的变量称为区域化变量, 任意位置这种变 量的取值既是随机的, 又与周围一定范围内同一变 量的取值相关。根据有限的样品数据, 对未知位置 变量进行最优无偏估计的常用方法是各种地质统计 学方法 [ 6]。 2 DI M I NE软件简介 DI M I NE三维矿业软件系统是中南大学数字矿 山研究中心的矿业及软件专家们, 在全面研究了国 内外数字矿山相关软件和国内矿业企业实际需求的 基础上, 经过多年的艰苦努力, 研究开发出的基于数 字矿山整体解决方案的矿山数字化软件系统, 主要 适用于矿业企业的地质、 测量、 采矿专业的技术人员 及技术管理人员, 全面实现了从矿床三维地质建模、 储量估算与动态管理、 测量验收及数据的快速成图, 可以进行地下、 露天矿山开采设计与日常生产管 理 [ 7]。 DI M I NE软件采用经典的参数统计法, 可以自 动地生成柱状图和累计频率图、 散点图、 QQ 图、 直 方图等。软件开发了专门的功能处理特高品位值。 DI M I NE软件能够完成地质数据库统计、 分析和变 异函数分析, 并生成相关的统计分析报告, 确定数据 的分布特点; 通过交互式模型匹配, 拟合变异函数曲 线和报告, 求出在不同方向上数据对的变异函数参 数 块金值, 基台值和变程 [ 8]。 3 最优估值方法在 DI M INE软件中的 实现 下面将通过一个某铜矿山实例, 介绍在 DI M INE软件中如何应用最优估值方法进行品位估计 及资源量计算的过程。 3 . 1 地质数据库 地质数据库就是将不同的地质数据信息按照一 定的关系有机的组合在一起, 共同表示钻孔完整信 息的数据集合。在地质数据库建立的基础上, 要对 样品进行统计分析, 分析的目的一方面是为了掌握 矿床内金属元素的分布情况, 另一方面是指导后面 品位推估时采用何种方法进行变异函数计算与分 析。 3 . 2 样品组合及特高品位处理 根据地质统计学原理, 为确保得到参数的无偏 估计量, 所有的样品数据应该落在相同的承载上, 即 同一类参数的地质样品段的承载应该一致。因此, 在建立品位模型之前, 需对样品按钻孔长度进行组 合。在组合过程中为了降低样品组合过程中可能导 致的品位平均化程度, 分析矿山取样情况后, 取组合 样长度为平均原始样品长度 1 . 2 m, 最小组合样长 为原始样品的 75 , 即 0 . 9 m。另外, 为了在储量计 算时能够比较准确地反映有用组分的实际储量, 缩 小特高品位对平均品位计算的影响, 需要对特高品 位进行处理。 品位值高于平均品位的 6 8倍的样品为特高 品位, 品位变化系数大时取上限 8倍 , 品位变化系 数小时取下限 6倍 , 品位变化系数计算公式如 下 [ 9] Vc c c 100 1 式中 c c1- c 2 c2- c 2 cn- c 2 n- 1 其中 Vc 品位变化系数; c 品位均方差; c 矿体算术平均品位; c1, c2, cn 已知的采样品位; n 样品总数。 不同的品位变化系数下, 铜样品的稳定程度见 表 1 。 表 1 铜样品分布均匀程度 矿产种类稳定程度品位变化系数 均匀 150 样品统计分析反映, 铜矿较高样品个数极少, 样 品最大值为 9 . 45, 特高品位用平均品位代替的方 式进行处理。样品组合后的统计结果如图 1所示。 从图 1中看出 Cu元素服从对数正态分布的规 律; Cu均值为 0 . 29 、 标准差为 0 . 48。 图 1 Cu元素品位分布直方图 3 . 3 变异函数的计算和拟合 由于矿体分布具有一定的方向性, 区域化变量 在不同方向可能会具有不同的结构性和变异性, 即 具有空间各向异性特征。因此, 在进行变异函数的 13第 35卷 第 2期 冯兴隆等 最优估值方法在 DI M I NE软件中的实现及应用 计算和分析时将针对不同的方向分别进行。根据经 验, 对于金属矿床, 要按走向、 倾向、 厚度 3个方向进 行变异函数的分析, 因此, 这里对于 Cu元素品位进 行这 3个方向的实验变异函数计算。 变异函数的理论模型又分为有基台和无基台两 大类, 其中有基台的模型有 球状模型、 指数模型和 高斯模型; 无基台的模型有幂函数模型、 对数函数模 型、 纯块金效应模型及空穴效应模型等。一般研究 中采用球状模型 [ 10], 其拟合 Cu元素曲线如图 2 、 3 、 4所示。 图 2Cu主轴方向实验及理论变异函数 图 3Cu次轴方向实验及理论变异函数 图 4Cu短轴方向实验及理论变异函数 3 . 4 交叉验证 理论变异函数参数将用于后续的矿床品位推估 或储量计算中, 因此, 理论变异函数参数取值的正误 对品位估值结果的准确性具有非常大的影响。进行 交叉验证的目的就是对理论变异函数参数的取值进 行检验, 判断应用这些参数进行品位估值时的估值 效果。 利用上述得到的 3个方向的变异函数参数进行 交叉验证, 结果见图 5 。根据交叉验证的结果, 误差 均值 0 . 000 5趋近 0; 标准差 0 . 438 ; 2个标准差范 围内误差所占比例 95 . 12 。由图 5可以看出误差 分布为正态分布, 符合交叉验证的 2个理论判据, 可 以用于进行克立格估值。 图 5 交叉验证误差分布直方图 3 . 5 三维属性模型的建立 DI M I NE采用外存八叉树模型的构建技术来创 建属性模型。基于八叉树的属性模型不同于传统块 段模型, 其建立过程中不需要对原型进行初始栅格 化, 只是对三维目标的空间位置进行栅格化, 这样可 以大大避免冗余数据的产生, 同时没有 基本单元 块的限制, 这样不同的地质目标可以有不同的体 元粒度, 实现多分辨率的要求 [ 11]。构建过程分为构 造原型和目标赋属性 2个步骤, 其中 目标赋属性 就是对属性模型中目标范围内的三维空间栅格化 划分为若干个体元 , 并对每个体元赋上相应的属 性, 体元的大小可以根据目标的规模以及属性记录 的精度要求而定。目标赋属性不是一次完成, 而是 多次、 不同阶段、 不同时期完成。因此, 在构建属性 模型时, 其原型范围可以尽可能的大, 一般包含整个 影响开采范围, 随着矿山开采的进行, 不断将新的地 质目标添加到属性模型中。将矿床分为体元后, 需 要应用最优估值方法对每一小块的平均品位进行估 计。 3 . 6 克立格法估值 14中 国 钼 业 2011年 4月 地质统计学主要是在结构分析的基础上采用各 种克立格法来估计和解决实际问题, 根据研究目的 和条件不同, 有各种各样的克立格法相继产生, 如当 区域化变量满足二阶平稳 或内蕴 假设时, 可用普 通克立格法; 在非平稳条件下采用泛克立格法; 为了 计算局部可回采储量可用析取克立格法; 当区域化 变量服从对数正态分布时, 可用对数正态克立格法; 对有多个变量的协同区域化现象可用协同克立格 法; 对有特异值的数据可用指示克立格法等。最基 本, 应用最为广泛的是普通克立格法 [ 12]。 克立格法是一种求最优、 线性、 无偏内插值估计 量的方法, 而具体地说, 克立格法就是在考虑了信息 样品的形状、 大小及其与待估块段相互间的空间分 布位置等几何特征以及品位的空间结构之后, 为了 达到线性、 无偏和最小估计方差的估计, 而对每一样 品值分别赋予一定的权系数, 最后进行加权平均来 估计块段品位的方法 [ 12]。 在 DI M I NE软件中, 用克立格法估值的过程完 全是自动的, 只要给出 3个方向上的理论变异函数 和搜索策略, 系统就可以自动进行估值。 3 . 7 模型验证 基于三维矿业软件的普通克立格法, 其估算结 果的可靠性主要取决于理论变异函数参数与矿床矿 化规律的吻合度, 因此需要对估值结果验证其正确 性。在 DI M I NE中, 验证估值结果的正确性的方法 有 4种 方法 1 局部校验, 在剖面或平面上比较钻孔取 样数据与模型估值数据。 图 6 局部校验 方法 2 体积对比, 通过比较块段模型估算体积 与三维矿体实体体积, 验证矿业软件在块段模型的 单元块尺寸和边界拟合参数选择的合理性和可靠 性。对比结果如表 2所示。 方法 3 采用距离幂反比法进行品位估值和资 源 /储量估算, 通过距离幂反比法的估算结果对比来 检验普通克立格法理论变异函数参数与矿床矿化规 律的吻合度。对比结果见表 3 。 表 2 实体体积与块段模型体积对比表 矿体号实体 /m3块段 /m3绝对差 / 1号矿体881 496872 2431. 05 2号矿体519 064515 2150. 74 3号矿体144 646143 7830. 6 合 计1 545 2061 531 2410. 9 方法 4 传统水平断面法进行验证对比验证。 根据 铜、 铅、 锌、 银、 镍、 钼矿地质勘查规范 DZ / T0214- 2002 中的矿产资源 /储量估算要求, 对估 算方法及其正确性应选择一部分有代表性的矿体或 块段, 采用其他方法进行检验估算。为了验证 DI M I NE软件资源储量估算结果的准确性和可靠性, 可以采用 DI M I NE软件提供的传统水平平行断面法 进行资源储量估算来验证克里格估算结果。验证结 果见表 3 。 表 3 软件距离幂反比法与传统水平平行断面法 估算资源储量对比表 估值方法矿石量 /百万 t品位 /金属量 /万 t 传统水平断面法4 . 230 . 8793. 718 克里格估值法4 . 270 . 8823. 766 距离幂估值法4 . 270 . 8843. 775 克里格估值法与传统水 平断面法相对差 / 0 . 950. 341. 29 距离幂估值法与传统水 平断面法相对差 / 0 . 950. 571. 53 4 结 论 1最优估值方法可以快速、 准确地估算矿体 储量, 可计算任意大小块段的储量; 2最优估值方法以矿床矿化的各向异性为出 发点, 采用地质统计学方法对矿床的已知样品进行 组合和统计分析, 找出矿床不同方向矿化的统计规 律, 并对矿床不同方向的矿化规律拟合为不同的变 异函数, 通过变异函数依据已知样品点对未知点进 行品位估值。由于该方法考虑了矿床矿化各向异性 的实际, 更能真实反映矿床的矿化特征, 因此, 其估 算结果更接近于矿床的真实品位; 3应用最优估值方法进行品位推估后的属性 模型, 为以后采矿精确设计推估了基础。 参考文献 [ 1] 冯兴隆, 贾明涛, 王李管, 等. 地下金属矿山开采技术 发展趋势 [ J]. 中国钼业, 2008, 32 02 9- 13. 15第 35卷 第 2期 冯兴隆等 最优估值方法在 DI M I NE软件中的实现及应用 [ 2] 贾明涛, 王李管. 基于区域化变量及 RMR 评价体系的 金川 III矿区岩体质量评价 [ J]. 岩土力学, 2010,31 6 1907- 1912. 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