数据几何指数法(DGI)资源量分类应用探讨.pdf

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1、中国矿山工程2013年4月ChinaMineEngineering第42卷第2期数据几何指数法(DGI)资源量分类应用探讨Discussionofdatageometryindexappliedinmineralresourceclassification刘培叉(美国博德地质与采矿咨询公司北京代表处，北京100020)摘要：公开报告要求资源量必须按照国际通行的报告标准划分为探明的、控制的和推断的三个级别，由合资格人采用合适的方法完成。实践中常采用各种传统的或基于地质统计学的分类法。本文探讨一种采用数据几何指数(DGI)来进行资源量分类的方法。这个方法既考虑

2、了矿块周围空间数据结构，也考虑了传统的距离准则。笔者以某金矿作为研究案例展示如何基于DG1分类法对资源量进行分类，其结果和常规分类法的结果进行对比研究，对生产具有指导意义。关键词：报告标准；资源量分类；数据几何指数分类法(DGI)Abstract：Mineralresourceclassificationisessentialtobebinnedbyaqualifiedpersonintomeasured，indicatedandinferredcategoriesusinganappropriatemethod，incompliancewithinter

3、nationalrepo~criteria．Therearevarioustraditionalandgeostatisticalmethodsusedinpractice．Inthispaper．anewapproachispresentedtoclassifythemineralresourcesbyusingadatageometryindex．Thismethodcombinesthedataconfigurationaroundtheblockinterpolatedandtraditionaldistancecriterion．Acasestu

4、dyforagolddepositispresentedtoseehowtheclassificationbasedonthisindexcomparestotheexistingmethodusedinthisdepositformineralresourceclassification．Theresuhishelpfultoguidetheoperation．Keywords：publicreportcriteria；resourceclassification；datageometryindex—】一——一1日IJ舌资源量的分类是一个含有经济意义的概

5、念，受各国现状、制度及行业实践准则的限制。在过去的几十年，矿业领域已经出台了一系列分类标准和报告导则来规范资源量／储量的分类。其中应用较为普遍的有：加拿大采矿、冶金和石油学会43—101国家标准(NI43—101)，澳大利亚联合储量委员会JORC标准，南非SAMREC资源量／储量报告标准。NI43—101分类标文章编号：准用于加拿大矿权相关的信息披露，包括严格的披露准1672—609X(2013、02—0058—05则，要求上市公司在证券交易所披露有关矿产项目信中图分类号：P624息，由加拿大证券管理委员审批。类似的标准或导则还文献标识码：B有美国采矿、冶

6、金和勘探协会导则，美国证券交易委员收稿日期：2013—01—17会(SEC)导则，更为具体的SEC行业第七章。具体的参作者简介：刘培文(1979一)，男，地考资料可以从相关的网站或者组织查到。质工程师，从事地质勘查、资源资源量分为探明的资源量(MeasuredMineral量／储量估算、矿床计算机建模等Resource)、控制的资源量fIndicatedMineralResource)、工作推断的资源量(InferredMineralResource)。资源量的分类必须符合相关报告标准。然而如何分类由合资格人(QP或cP)决定，采用的标准必须既满足监管当局

7、的要求，又要满足公司内部计划的需要。第2期刘培文：数据几何指数法(DGI)资源量分类应用探讨．59．本文的目的就是探讨用数据几何指数(DGI)来以累计概率(cdf)或克里格方差直方图来确定划分资源量。这个指数基于矿块周围的数据结构，不同的级别没有清晰的界限可参考。如果有生产数综合了传统的和地质统计学的两个因素。通过某金据或以往的经验可参考，这种方法可作为优先选矿演示了这种方法的应用，并将其结果与用常规分择。此外这种方法还要求样品要达到一定密度，在类法的结果进行比较。做变异函数统计时可以得到很好的统计效果，否则无法确定一些相关的参数，适合一些勘探工作已经2常

8、规资源量分类法很详细的矿床。某些情况下，例如钻探十分稀疏的从传统方