Перейти к:
Геологическая основа поиска анизотропных направлений при геостатистическом моделировании на примере рудного тела Верхнее Многовершинного золоторудного месторождения
https://doi.org/10.32454/0016-7762-2022-64-5-73-85
Аннотация
Введение. При подсчете запасов геостатистическими методами в процессе вариографического анализа периодически могут возникать сложности с определением направления поискового эллипсоида, особенно на месторождениях с логнормальным распределением полезного компонента. Поисковый эллипсоид определяет основные направления анизотропии минерализации и является одним из ключевых элементов в процессе интерполяции содержаний в блочную модель. Корректная интерполяция содержаний обеспечивает достоверную оценку запасов.
Цель. Определить наличие влияния морфологии рудного тела на анизотропные направления.
Материалы и методы. В основу работы положены материалы отчета по технико-экономическому обоснованию кондиций и подсчету запасов Многовершинного золоторудного месторождения за 1975 год, а также база данных, включающая каталоги координат скважин, горных выработок, инклинометрии и результатов опробования.
Основным методом исследования был принят метод трехмерного компьютерного моделирования в горно-геологической информационной системе «Micromine».
На примере рудного тела Верхнее Многовершинного месторождения проведены статистические и геостатистические исследования, а также подсчет запасов. Произведено сравнение оцененных запасов с запасами, подсчитанными традиционным способом и утвержденными ГКЗ СССР в 1975 году.
Результаты. Сопоставление геологической интерпретации рудного тела, полученной в результате каркасного моделирования по данным опробования, и поискового эллипсоида, построенного по результатам вариографического анализа, показало влияние морфологии рудного тела на направления осей минимальной изменчивости оруденения. Определено, что ориентировка поискового эллипсоида соответствует элементам залегания рудного тела. Проверка проинтерполированной блочной модели показала оценку, близкую к достоверной. Сопоставление подсчитанных запасов с запасами 1975 года показало высокую сходимость в цифрах запасов.
Ключевые слова
Для цитирования:
Скруйбите Р.А., Фахрутдинов Ш.И. Геологическая основа поиска анизотропных направлений при геостатистическом моделировании на примере рудного тела Верхнее Многовершинного золоторудного месторождения. Известия высших учебных заведений. Геология и разведка. 2022;(5):73-85. https://doi.org/10.32454/0016-7762-2022-64-5-73-85
For citation:
Skruybite R.A., Fakhrutdinov S.I. Geological foundations for determination of anisotropic directions in geostatistical modeling on the example of Verkhnee orebody of the Mnogovershinnoe gold deposit. Proceedings of higher educational establishments. Geology and Exploration. 2022;(5):73-85. (In Russ.) https://doi.org/10.32454/0016-7762-2022-64-5-73-85
Многовершинное золоторудное месторождение расположено в Николаевском районе Хабаровского края РФ. Месторождение выявлено в 1959 г. В.Р. Поликановым. Разведка месторождения осуществлялась поэтапно с 1968 г. Постоянные кондиции для подсчета запасов Многовершинного месторождения были утверждены ГКЗ СССР 28.09.1973 г. (протокол № 744-к), позднее эти кондиции подтверждены ГКЗ СССР 30.12.1975 г. (протокол № 7565). Тем же протоколом утверждены запасы рудного тела Верхнее Многовершинного месторождения по результатам разведочных работ 1968—1975гг.
Месторождение хорошо изучено и неоднократно упоминалось в литературе [1][6][8][10]. Рудное тело Верхнее отрабатывается с 1986 года, к настоящему времени практически полностью отработано. В2015 и 2018 годах были утверждены остаточные запасы на глубоких горизонтах. В основу настоящей статьи легли исследования, проведенные по результатам разведочных работ 1968—1975 годов.
Месторождение Многовершинное, включающее рудное тело Верхнее, расположено в пределах Улской вулканоплутонической структуры на стыке Амгунского и Горинского синклинориев Сихотэ-Алинской складчатой области. Структура имеет двухъярусное строение: нижний ярус образован складчатыми осадочными породами нижнего мела, верхний представлен вулканитами палеоценового возраста преимущественно жерловой и субвулканической фаций. Оба структурных комплекса прорваны крупным (500 км) Бекчи-Ульским массивом гранитоидов, у северо-западного контакта которого расположено месторождение Многовершинное. Кроме того, вулканиты и гранитоиды прорваны большим количеством крутопадающих даек диоритовых порфиритов, андезитов, базальтов и более поздних гранит-порфиров эоцен-олигоценового возраста.
Главной особенностью структуры рудного поля является четкое обособление нескольких рудных зон вдоль мобильных швов северо-восточного (45—55°) простирания, круто падающих на северо-запад.В настоящее время можно выделить шесть таких зон: Главную, Промежуточную, Водораздельную, Бурливую, Медвежью и Салали. Наиболее детально изучены три первые.
Рудное тело Верхнее локализуется в рудной зоне Главной, приуроченной к крутопадающему разлому северо-восточного простирания (40—50°). Общая протяженность зоны 5,8 км. В пределах зоны широко проявились процессы пропилитизации и кварц-серицитового изменения вулканогенных пород. Последние явились результатом околотрещинного метасоматоза и последующего жильного выполнения. В целом рудная зона весьма выдержана по простиранию и падению (СЗ 70—80°). Мощность зоны 10—60 м. Выклинивания зоны метасоматически измененных пород с глубиной не установлено, однако промышленное оруденение затухает на интервале глубин +400—450 м. Строение зоны осложнено многочисленными пострудными нарушениями, дайками и интрузиями.
Верхнее рудное тело представляет собой линейно-вытянутое крутопадающее жильно-прожилковое образование большой мощности и простирания. Промышленное оруденение развивается от поверхности к глубине. Общая протяженность рудного тела по простиранию (СВ 40—60°) более 550 м. Размах оруденения по вертикали составляет около 400 м. Средний угол падения — 70°. Рудное тело Верхнее является наиболее богатым рудным телом Многовершинного месторождения, по размерам соответствует среднему месторождению, по сложности геологического строения отнесено к 3-й группе.
Рудное тело сложено различным по структуре кварцем, кварц-серицитовыми породами с реликтами пропилитизированных вмещающих пород. Оруденение в основном локализовано в кварцевом теле (метасоматитах) и частично во вмещающих пропилитизированных вулканитах с прожилково-вкрапленным окварцеванием (слабо гидротермально измененные породы). Наибольшей продуктивностью рудного тела отличается его лежачий бок, сложенный кварц-адуляровыми и кварц-адуляр-гидрослюдистыми породами с метаколлоидными и брекчиевыми текстурами.
Детальным опробованием установлено, что для золота в рудном теле характерно практически непрерывное распределение. Участки с низкими содержаниями золота встречаются очень редко, и величина таких участков не превышает 5—15 м. Распределение повышенных содержаний золота носит гнездово-струйчатый характер. Присутствуют так называемые «рудные столбы».
Максимальное содержание по результатам опробования: золото — 384,6 г/т, серебро — 129,8 г/т.
В целом руды месторождения относятся к золото-адуляр-халцедон-кварцевой убогосульфидной формации, золото-галенит-сфалерит-халькопиритовому минеральному типу [11]. Основным промышленно ценным компонентом в рудах является золото, попутным — серебро.
Изучение рудного тела Верхнее с поверхности проводилось проходкой канав с шагом 20 метров по простиранию. Длина их составляла 20—60 м, а глубина не превышала 2,5—3,0 м. На глубину изучение проводилось штольневыми горизонтами горных выработок с расстоянием 40—60 м между ними. Полнота пересечения рудных тел по мощности обеспечивалась проходкой рассечек из штреков через 20—25 м. По восстанию и падению оруденение изучалось редкими скважинами и рассечками из восстающих.
На стадии разведки сеть наблюдений составила (40—80)×(20—60) м, что позволило квалифицировать запасы Верхнего рудного тела по категориям В и С1.
Для рудного тела в ГГИС «Micromine» были проведены статистические и геостатистические исследования: статистические — с целью установления основных статистических показателей и геостатистические — для определения влияния геологических структур на направления осей минимальной изменчивости оруденения.
Последовательность проведения таких исследований рассматривалась в российской и зарубежной литературе, а также в Методических рекомендациях по подсчету запасов с использованием блочного моделирования [3][4][7][12—14].
Статистический анализ данных опробования. На основе данных опробования по всему месторождению оценивались следующие статистические показатели: количество проб в выборке, минимум и максимум выборки, среднее значение содержаний по всей выборке, коэффициент вариации, медиана, дисперсия и стандартное отклонение. Статистические показатели рудного тела Верхнее по всей выборке представлены в таблице 1.
Таблица 1. Статистические показатели рудного тела Верхнее по всей выборке
Table 1. Statistical indicators of the orebody Verkhnee for the whole sample
Характеристики | Разведочная стадия | |
Au | Ag | |
Рудное тело Верхнее | ||
Кол-во определений | 9690 | 588 |
Минимум | 0,02 | 0,03 |
Максимум | 384,6 | 146,1 |
Среднее содержание | 4,121 | 3,216 |
Медиана | 1,4 | 1,2 |
Коэф. вариации | 2,828 | 2,925 |
Дисперсия выборки | 135854 | 88,491 |
Стандартное отклонение | 11,656 | 9,407 |
Оценка Сишеля | 5,158 | 2,774 |
Ln стд. отклонение | 1,731 | 1,242 |
Создание кондиционных интервалов. Выделение рудных интервалов и оконтуривание рудных тел по мощности выполнялось на основе следующих параметров постоянных разведочных кондиций, принятых ГКЗ СССР для рудного тела Верхнее Многовершинного месторождения в соответствии с протоколом от 30.12.1975 г. № 7565 для открытого способа отработки:
- бортовое содержание золота в пробе — 1 г/т;
- минимальная мощность рудных тел — 0,8 м, при меньшей мощности, но более высоком содержании золота руководствоваться соответствующим метрограммом;
- максимальная мощность прослоев пустых пород и некондиционных руд, включаемых в подсчет запасов, — 4 м.
Расчет композитов проводился по методике ГКЗ в автоматизированном режиме с использованием программы ГГИС «Micromine». Использовался алгоритм «Строгий» (содержание блока «руда + порода», «порода + руда» на краях композита не ниже бортового содержания, а также содержание блока «порода + руда + порода» не ниже бортового содержания и не превышает максимальную мощность пустого прослоя).
Каркасное моделирование. Каркасное моделирование производилось на основе методики традиционного подсчета запасов в так называемых «жестких» контурах [2][5][9]. Оконтуривание по выделенным рудным интервалам проводилось по штольневым горизонтам в связи с преобладанием бороздового опробования. В результате были получены контуры горизонтов рудного тела (стринги) по блокам, которые были соединены в каркасные модели. Каркасные модели представлены в соответствии с блокировкой рудного тела, т.е. каждому утвержденному ГКЗ блоку соответствует свой каркас (рис. 1).
Рис. 1. Блокировка рудного тела Верхнее: а — проекция блоков на вертикальную плоскость в 1975 г.; б — каркасные модели блоков
Fig. 1. Blockage of the Verkhnee orebody: a — the projection of blocks onto a vertical plane in 1975; б — wireframe block models
Статистический анализ выбранных данных опробования. Для получения статистических характеристик, а также визуализации распределения содержаний золота был проведен статистический анализ как по всем данным опробования внутри каркасов рудных тел, так и по литологическим разновидностям основных вмещающих пород. Процентное соотношение содержаний золота в основных рудовмещающих породах представлено на диаграмме (рис. 2).
Рис. 2. Процентное соотношение содержаний золота в основных рудовмещающих породах: QMS — кварцевые метасоматиты, AnTf — туфы андезитов, Ms — кварц-серицитовые метасоматиты, DrPr — диоритовые порфириты, BrAn — брекчиевые андезиты, An — андезиты
Fig. 2. The percentage of gold grades in the main ore-bearing rocks: QMS — quartz metasomatites, AnTf — andesite tuffs, Ms — quartz-sericite metasomatites, DrPr — diorite porphyrites, BrAn — breccia andesites, An — andesites
Как видно из диаграммы, около 70% золота находится в кварцевых метасоматитах. Среднее содержание золота в них составило 8,57 г/т (количество определений 3354), в серицит-кварцевых метасоматитах — 3,59 г/т (количество определений 266), в туфах андезитов — 3,99 г/т (количество определений 881).
Был рассмотрен вопрос необходимости разделения рудного тела на домены. Учитывая то что метасоматиты относятся к одному этапу рудообразования, а туфы андезитов как слабо гидротермально измененные породы рудоносны только на контактах с метаморфическими породами или присутствуют в метасоматитах в виде прожилков, разделение их на домены не проводилось.
В пределах рудного тела присутствуют так называемые «рудные столбы» — участки руд с повышенными содержаниями полезного компонента. В настоящей работе подсчет запасов производился по кондиционным параметрам 1975 года, в которых не выделялись параметры кондиций для богатых участков.
По всей выборке содержаний в пределах каркасов рудного тела была построена гистограмма (рис. 3), которая показала логнормальное распределение золота, относительно невысокий коэффициент вариации — 2,185 и наличие одной популяции со средним содержанием 6,7 г/т, что позволяет использовать для подсчета запасов простые методы интерполяции, предварительно ограничив ураганные содержания.
Рис. 3. Гистограмма содержаний золота в пределах каркасов рудного тела
Fig. 3. Histogram of gold grades within orebody frameworks
В качестве попутного компонента в 1975 году утверждались запасы серебра. В связи с отсутствием в имеющейся базе данных опробования значительной части определений серебра (статистический анализ показал, что имеются данные только по 0,3% значений из выборки содержаний внутри каркасов рудного тела) геостатистические исследования и подсчет запасов серебра не производились во избежание некорректной оценки.
Ограничение ураганных содержаний. В настоящем подсчете ураганные содержания были ограничены аналогично традиционному подсчету 1975 г. методом П.Л. Каллистова. С учетом ограничения выдающихся содержаний запасы снизились на 2,3%.
Создание композитных интервалов равной длины. Для определения длины композита был произведен статистический анализ данных опробования внутри каркасов, который показал, что больше 60% проб имеют длину 1 м. В связи с этим для рудного тела Верхнее Многовершинного месторождения была выбрана длина композитного интервала 1 м.
Геостатистический анализ. Целью геостатистического анализа является создание серии направленных полувариограмм. Полувариограммы (часто используется сокращение — вариограммы) представляют собой график средних значений из разниц (корреляции) пар проб, расположенных на различных расстояниях друг от друга. Вариограммы позволяют визуализировать пространственную корреляцию в пределах изучаемой области, а также оценить присутствие направленной анизотропии минерализации и ее непрерывность по главным направлениям.
Для построения вариограмм использовались композитированные данные опробования внутри каркасных моделей рудных тел после процедуры ограничения выдающихся содержаний.
Для определения оптимального шага полувариограмм был создан набор всенаправленных полувариограмм с различным шагом. Оптимальным был выбран шаг 10°. Для определения направления минимальной изменчивости содержаний был отстроен веер горизонтальных полувариограмм, состоящий из 18 моделей полувариограмм (с азимутом от 0° до 180° и с шагом приращения 10°). Дополнительно в интервале от 40° до 50° был построен вспомогательный веер с шагом в 1° для более точного определения направления главной оси, азимут которой по результатам исследования составил 48°.
Вертикальный веер полувариограмм по направлению первой оси с градацией по углу погружения от -90° до +90° и уточнением в интервале от -10° до 10° через 1° не показал погружения главной оси. Погружение главной оси — 0°.
Азимут второй оси был рассчитан автоматически — 138° как перпендикуляр к главному направлению. Угол погружения второй оси был определен по такому же принципу, что и первой, — построением серии полувариограмм в вертикальном веере от -90° до +90° и уточнением через 1 в интервале от -50° до -70°. Угол погружения второй оси составил -60°.
Азимут и погружение третьей оси были рассчитаны автоматически исходя из того, что все оси перпендикулярны главному направлению. Азимут третьей оси был определен как 138°, погружение — 30°.
Характеристики полувариограмм представлены в таблице 2.
Таблица 2. Характеристики полувариограмм
Table 2. Characteristics of semi-variograms
Ось | Азимут | Наклон |
Первая | 48° | 0° |
Вторая | 138° | -60° |
Третья | 138° | 30° |
Были смоделированы все три оси пространственной анизотропии для логнормального распределения. Зоны влияния были определены как 150 м для первой оси, 100 м для второй оси и 30 м для третьей оси. Для проверки был отстроен набор полувариограмм, в котором использовалось однородное/ранговое преобразование с более сглаженными значениями. Результат оказался аналогичен.
Параметры полувариограмм легли в основу определения направления осей поискового эллипсоида, который использовался для последующей интерполяции содержаний в блочную модель. Привизуализации рудного тела и поискового эллипсоида в пространстве видно, что ориентировка поискового эллипсоида соответствует геологической интерпретации рудного тела (рис. 4).
Рис. 4. Визуализация поискового эллипсоида и геологической интерпретации рудного тела: а — вид сверху; б — вид сбоку
Fig. 4. Visualisation of the search ellipsoid and geological interpretation of the orebody: а — plan view; б — side view
Для качества определения вариограмм применялась перекрестная проверка, которая осуществлялась путем временного удаления значения из исходных данных и использования модели вариограммыдля оценки отсутствующего значения из окружающих данных. По результатам перекрестной проверки отстроена диаграмма рассеяния, которая показала, что дисперсия значений не очень велика — коэффициент корреляции между парами значений составил 0,78, что свидетельствует о хорошей сходимости данных (рис. 6в).
Блочное моделирование. Перед построением блочной модели были определены экстенты — минимальные и максимальные координаты границ рудного тела. В этих границах была создана пустая блочная модель, параметры которой представлены в таблице 3. Размер материнских блоков модели был выбран 5×5×20 м (XYZ) как ¼ от средней ячейки сети разведки.
В процессе создания пустые блочные модели кодировалась каркасными моделями. Для всех каркасов (блоков) рудного тела создана одна общая блочная модель. При присвоении (кодировании) каркасных моделей в блочную модель использовался параметр «субблоки». Параметр субблоков задавался как 10×10×10.
Таблица 3. Параметры пустой блочной модели
Table 3. Parameters of the empty block model
Направление | Мин. центр | Макс. центр |
EAST | 32 260 | 32 693 |
NORTH | 81 068 | 81 435 |
RL | 520 | 905 |
Интерполяция содержаний. Интерполяция содержаний полезных компонентов в пустую блочную модель производилась методом анизотропных обратных расстояний — AIDW (anisotropic inverse distance weighting) со степенью 3. Содержания золота интерполировались в блочную модель по всем пробам в каркасных моделях рудных тел и оценивались по композитированным пробам.
При интерполяции использовался процесс декластеризации путем разбиения эллипсоида поиска на четыре сектора. Наложение ограничения для каждого сектора было следующим: максимальное количество точек в секторе — 15, минимальное — 5 точек. Ориентация осей — геостатистическая. Были использованы 3 значения радиуса поиска — 40, 80 и 160, пока 100% блоков блочной модели небыли проинтерполированы. Радиус поиска выбирался на основании сети наблюдений (40—80)×(20—60) м. Азимут и погружения осей анизотропии принимались по результатам построения полувариограмм. Блочная модель после интерполяции содержаний представлена на рисунке 5.
Рис. 5. Блочная модель рудного тела после интерполяции содержаний с градацией содержаний золота
Fig. 5. Block model of the orebody after grade interpolation with gold grading
Проверка блочной модели после интерполяции включала в себя визуальную проверку и график квантилей (рис. 6).
Для визуальной проверки блочная модель визуализировалась вместе с данными опробования и производилось их сравнение.
График квантилей позволил сравнить корреляцию между исходными данными и полученными в результате интерполяции в блочную модель. Из графика можно увидеть, что при интерполяции в блочную модель произошло незначительное завышение в низких классах содержаний и занижение в высоких. Учитывая коэффициент корреляции 0,986, можно сделать вывод о сходимости исходных и полученных значений. В целом присутствует завышение низких содержаний и занижение высоких, что, в общем, дает оценку близкую к достоверной.
Для проверки корректности выбора направлений осей поискового эллипсоида и соотношения их длин был проведен подсчет запасов рудного тела.
Рис. 6. Результаты проверки блочной модели: а — визуальная проверка; б — график квантилей; в — диаграмма рассеяния по результатам перекрестной проверки
Fig. 6. Results of block model validation: а — visual validation; б — quantile-quantile plot; в — cross validation scatter plot
Отчет по запасам. Оценка запасов была произведена для каждого каркаса (блока). Сравнение запасов, подсчитанных с помощью блочного геостатистического моделирования, с запасами, подсчитанными традиционным способом и утвержденными ГКЗ СССР в 1975 году по результатам разведочных работ, представлено в таблице 4.
Таблица 4. Сравнение запасов, подсчитанных с помощью блочного геостатистического моделирования, с запасами, подсчитанными традиционным способом в 1975 году по результатам разведочных работ
Table 4. Comparison of reserves calculated by block geostatistical modelling with those calculated by conventional exploration in 1975
Блок | Запасы, подсчитанные традиционным способом по результатам разведочных работ 1968—1975 гг. | Запасы, подсчитанные с помощью блочного моделирования по результатам разведочных работ 1968—1975 гг. | Сопоставление результатов традиционного подсчета запасов и блочного моделирования | ||||||
Запасы руды, тыс. т | Среднее содержание золота, г/т | Запасы золота, кг | Запасы руды, тыс. т | Среднее содержание золота, г/т | Запасы золота, кг | Запасы руды, % | Среднее содержание золота, % | Запасы золота, % | |
B1 | 242,4 | 5,6 | 1357 | 203,9 | 6,5 | 1328 | -15,9% | 16,1 | -2,1 |
B2 | 461,5 | 6,3 | 2907 | 439,4 | 8,8 | 3874 | -4,8 | 39,7 | 33,3 |
B3 | 473,1 | 9,8 | 4636 | 485 | 10,4 | 5058 | 2,5 | 6,1 | 9,1 |
C1—4 | 250,8 | 4,5 | 1129 | 284,4 | 5,4 | 1522 | 13,4 | 20,0 | 34,8 |
C1—5 | 455,4 | 6,5 | 2960 | 472,1 | 6,3 | 2991 | 3,7 | -3,1 | 1,0 |
C1—6 | 289,9 | 5,8 | 1681 | 155,1 | 5,3 | 816 | -46,5% | -8,6 | -51,5% |
C1—7 | 212,8 | 6,6 | 1404 | 194,2 | 6,4 | 1247 | -8,7 | -3,0 | -11,2% |
C1—8 | 607,2 | 5,2 | 3157 | 604,2 | 4 | 2416 | -0,5 | -23,1 | -23,5% |
C1—9 | 149,7 | 4,8 | 719 | 144,4 | 6,1 | 886 | -3,5 | 27,1 | 23,2 |
C1—10 | 461,5 | 7,7 | 3554 | 453,8 | 7,5 | 3400 | -1,7 | -2,6 | -4,3 |
C1—11 | 506,1 | 7,9 | 3998 | 424,1 | 7,5 | 3176 | -16,2 | -5,1 | -20,6 |
С1—12 | 43,8 | 6 | 263 | 51 | 3,1 | 157 | 16,4 | -48,3 | -40,3 |
ВСЕГО | 4154,2 | 6,7 | 27765 | 3911,5 | 6,9 | 26873 | -5,8 | 3,0 | -3,2 |
Как видно из таблицы 4, блочная модель незначительно занизила запасы руды и завысила средние содержания. Также наблюдаются различия в запасах по блокам, что является стандартным следствием фундаментальных различий в методиках подсчета. В целом по рудному телу между запасами наблюдается высокая сходимость — разница между запасами составила 892,4 кг, в процентном соотношении — 3,2%.
Для сравнения в границах блочной модели была проведена интерполяция при помощи сферического поиска данных с применением тех же параметров, что и для эллипсоидного. При интерполяции с использованием сферы запасы золота снизились на 6,4% (1725,2 кг), содержания снизились на 6,8% по сравнению с эллипсоидным поиском. Разница с утвержденными запасами составила 9,4% по металлу (2618 кг), 4% по содержанию в сторону занижения. Наиболее точная сходимость запасов Верхнего рудного тела с утвержденными достигнута при интерполяции с помощью эллипсоида.
Результаты исследований показали, что при геостатистических исследованиях важно учитывать структурно-геологический фактор рудоконтроля. Опора на геологическую основу может быть ориентиром для корректного выбора направления поискового эллипсоида для рудных тел и месторождений линейно-вытянутого морфологического типа, аналогичным рудному телу Верхнее, а также для отдельных доменов подобной морфологии.
Список литературы
1. Бойцов В.Е., Пилипенко Г.Н., Солодов Н.А. Месторождения благородных, радиоактивных и редких металлов. М.: НИА-ПРИРОДА, 1999. 220 с.
2. Каждан А.Б. Разведка месторождений полезных ископаемых. М.: Недра, 1977. 327 с.
3. Капутин Ю.Е. Горные компьютерные технологии и геостатистика. СПб: Недра, 2002. 424 с.
4. Капутин Ю.Е. Повышение эффективности управления минеральными ресурсами горной компании (геологические аспекты). СПб.: Недра, 2013. 246 с.
5. Коган И.Д. Подсчет запасов и геолого-промышленная оценка рудных месторождений. М.: Недра, 1974. 304 с.
6. Константинов М.М., Варгунина Н.П., Косовец Т.Н., Стружков С.Ф., Сынгаевский Е.Д., Шишакова Л.Н. Золото-серебряные месторождения. Серия: Модели месторождений благородных и цветных металлов. М.: ЦНИГРИ, 2000. 239 с.
7. Рекомендации к составу и правилам оформления представляемых на государственную экспертизу материалов по технико-экономическому обоснованию кондиций и подсчету запасов твердых полезных ископаемых с использованием блочного моделирования на месторождениях различного морфологического типа. М.: ГКЗ МПР РФ, 2015. 86 с.
8. Рудные месторождения СССР (под ред. акад. Смирнова В.И.). Т. 3. М.: Недра, 1978. 496 с.
9. Скруйбите Р.А., Акифьева А.Д., Гиль В.А. Опыт государственной экспертизы подсчета запасов твердых полезных ископаемых и ТЭО кондиций, выполненных с использованием геостатистических методов // Разведка и охрана недр. 2016. № 8. С. 56—58.
10. Старостин В.И., Игнатов П.А. Геология полезных ископаемых. М.: Академический Проспект, 2006. 512 с.
11. Хохлов Э.П., Усанов Г.Е., Зарембский Е.П., Агеев А.Т. Геологическое строение и промышленная оценка Многовершинного золоторудного месторождения (Отчет о результатах работ Многовершинной партии за 1968—75 гг. по сост. на 01.10.1975 г.). Многовершинный, 1975. 242 с.
12. Coombes J. The art and science of resource estimation. Perth: Coombes Capability, 2008. 231 p.
13. Isaaks E., Srivastava M. An Introduction to Applied Geostatistics, N.Y.: Oxford University Press, 1989. 592 p.
14. Rossi M., Deutsch C. Mineral Resource Estimation. Dordrecht: Springer, 2014. 346 p.
Об авторах
Р. А. СкруйбитеРоссия
Скруйбите Раса Антанасовна — соискатель на кафедре геологии месторождений полезных ископаемых
23, Миклухо-Маклая ул., г. Москва 117997
+7 (926) 585-18-51
Ш. И. Фахрутдинов
Россия
Фахрутдинов Шамиль Измайлович — кандидат геолого-минералогических наук, доцент кафедры информатики и ГИС факультета геологии и геофизики нефти и газа
23, Миклухо-Маклая ул., г. Москва 117997
+7 (916) 134-98-44
Рецензия
Для цитирования:
Скруйбите Р.А., Фахрутдинов Ш.И. Геологическая основа поиска анизотропных направлений при геостатистическом моделировании на примере рудного тела Верхнее Многовершинного золоторудного месторождения. Известия высших учебных заведений. Геология и разведка. 2022;(5):73-85. https://doi.org/10.32454/0016-7762-2022-64-5-73-85
For citation:
Skruybite R.A., Fakhrutdinov S.I. Geological foundations for determination of anisotropic directions in geostatistical modeling on the example of Verkhnee orebody of the Mnogovershinnoe gold deposit. Proceedings of higher educational establishments. Geology and Exploration. 2022;(5):73-85. (In Russ.) https://doi.org/10.32454/0016-7762-2022-64-5-73-85