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        礦床地質(zhì)品位的灰色Verhulst預(yù)測

        2012-10-29 03:05:38陸軍波秦連元岳遠(yuǎn)憲
        銅業(yè)工程 2012年6期
        關(guān)鍵詞:原始數(shù)據(jù)品位礦石

        陸軍波,張 蒙,秦連元,岳遠(yuǎn)憲

        (山東煙臺鑫泰黃金礦業(yè)有限責(zé)任公司,山東 海陽 265147)

        1 引言

        任何礦床的形成與分布都是一定的地質(zhì)、地球化學(xué)、地球構(gòu)造運(yùn)動(dòng)等作用的產(chǎn)物,它受組成礦床的元素本身的特性以及成礦過程中的地質(zhì)條件所控制。因此,反映礦床中某種有用礦物豐度的品位標(biāo)志應(yīng)當(dāng)具有一定的趨勢。但由于成礦過程中受到眾多因素的影響,其中不少因素的影響特點(diǎn)、影響程度目前尚不明確,同時(shí)還有地質(zhì)勘探手段、成本的制約,對于一個(gè)所謂已知的礦床事實(shí)上存在著一定的不確定性?;蛘呖梢哉f,礦床的賦存狀況、品位分布等帶有模糊性、隨機(jī)性,其本身就是一個(gè)灰色系統(tǒng)。

        對黃金礦山來說,生產(chǎn)規(guī)模一定的情況下,礦石品位是影響經(jīng)濟(jì)效益及黃金產(chǎn)量的首要因素,同時(shí)也是礦山編制采掘計(jì)劃,組織生產(chǎn)的基本數(shù)據(jù)[1]。因此,礦床地質(zhì)品位的預(yù)測是礦山地質(zhì)技術(shù)人員經(jīng)常的、大量的工作之一,礦石品位預(yù)測的正確與否,對礦產(chǎn)資源的充分利用、礦石質(zhì)量的控制及礦山生產(chǎn)門穩(wěn)定性有著十分重大的意義。

        數(shù)量地質(zhì)學(xué)的發(fā)展為礦床的定量分析提供了很多方法,如統(tǒng)計(jì)曲線分布法、自然曲線分布法、相關(guān)分析法、多元回歸法等,這些方法盡管能夠表征礦床品位變化的特點(diǎn),但難以用來進(jìn)行品位的預(yù)測?;疑到y(tǒng)理論認(rèn)為,盡管客觀系統(tǒng)表象復(fù)雜,數(shù)據(jù)散亂,但它總有整體功能,因此必然蘊(yùn)含某種內(nèi)在規(guī)律[2]。用灰色模型進(jìn)行礦床品位這種“部分信息已知、部分信息未知”的不確定性問題具有較好的效果[3],且簡單易行且精度高。

        2 灰色Verhulst預(yù)測模型簡介

        灰色預(yù)測是通過原始數(shù)據(jù)的處理和灰色模型的建立,發(fā)現(xiàn)和掌握系統(tǒng)發(fā)展規(guī)律,對系統(tǒng)的未來狀態(tài)作出科學(xué)的定量預(yù)測。Verhulst模型主要用來描述具有飽和狀態(tài)的過程,即S形過程,常用于人口預(yù)測、生物生長、繁殖預(yù)測及產(chǎn)品或工程經(jīng)濟(jì)壽命預(yù)測等[4-6]。

        Verhulst預(yù)測模型基本原理[2]如下述。

        設(shè)原始數(shù)據(jù)列為:x(0)={x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n)};

        則稱下述模型

        為 Verhulst模型,其中參數(shù)列 a=[a,b]T的最小二乘估計(jì)為a=(BTB)-1BTY,其中

        對式(4)計(jì)算出來的一階累積序列進(jìn)行還原,得各預(yù)測點(diǎn)預(yù)測值為

        3 D2礦體543~559線礦石品位預(yù)測

        3.1 D2 礦體概況

        D2礦體呈似層狀,是礦區(qū)的主采礦體,賦存于牟牛山二長花崗巖體中,并嚴(yán)格受控于NEE向斷裂蝕變帶。礦體位于559~583線間,賦存標(biāo)高為+37.00~ +108.00m,向深部未封閉,見圖 1。走向330°,傾向60°,傾角 0 ~22°。

        圖1 D2礦體賦存狀況圖

        控制走向長近420m,斜深215m,礦體厚度1.00~8.25m,平均 4.17m;金品位 1.05 ~7.35 ×10-6,平均1.15×10-6,品位分布不均勻;礦石主要為硫化物原生礦石。賦礦巖性主要為角礫狀黃鐵礦化二長花崗巖,礦體中黃鐵礦化、綠泥石化、硅化較強(qiáng)。礦山采用全面法采礦,采場尺寸一般為40×40m。

        地質(zhì)勘探按照80×80m的網(wǎng)度探求 (332)內(nèi)蘊(yùn)經(jīng)濟(jì)資源量,儲量級別較低,品位分布與生產(chǎn)探礦揭露的情況差距較大,影響了采掘計(jì)劃的實(shí)施。因此,對礦床品位變化進(jìn)行預(yù)測十分必要,這也是為下一步編制543~559線采掘生產(chǎn)計(jì)劃的重要基礎(chǔ)性工作。

        3.2 金礦品位預(yù)測方案

        (1)品位預(yù)測網(wǎng)度。參見圖1,沿礦體傾向安排5條預(yù)測線,間距40m;以575勘探線為起點(diǎn),每條預(yù)測線上間隔40m順序安排1個(gè)預(yù)測點(diǎn),網(wǎng)度40×40m,達(dá)到加密預(yù)測的目的。一條預(yù)測線是一個(gè)剖面,對多條剖面線的品位進(jìn)行預(yù)測,就能做到空間上任意一點(diǎn)平均品位的預(yù)測。

        (2)原始數(shù)據(jù)?;疑A(yù)測對原始數(shù)據(jù)要求不嚴(yán)格,而是使用對原始數(shù)據(jù)加工后產(chǎn)生的灰色模塊,即通過對不能直接用于預(yù)測的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行累加,生成能用于預(yù)側(cè)的新數(shù)據(jù)序列。為了使預(yù)測結(jié)果盡可能符合實(shí)際,主要以預(yù)測點(diǎn)的生產(chǎn)探礦所得品位數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù),如果預(yù)測點(diǎn)無坑探數(shù)據(jù),則用鉆孔鉆探數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)參見表1。以預(yù)測線3為例,原始數(shù)據(jù)的線態(tài)可表示為圖2所示的曲線,礦石品位變化近似于S形過程。

        圖2 原始數(shù)據(jù)變化曲線

        (3)品位預(yù)測計(jì)劃。在開采的中控臺長度較低的情況,為了滿足采礦生產(chǎn)的需要,應(yīng)該及時(shí)的,經(jīng)常的進(jìn)行礦石品位的預(yù)測。在后續(xù)預(yù)測時(shí),要不斷的對原始數(shù)據(jù)列及時(shí)更新,以保證品位預(yù)側(cè)精度。

        3.3 金礦品位預(yù)測

        以預(yù)測線3為例,所用數(shù)據(jù)參見表1。因此,原始數(shù)據(jù)列為

        對x(0)一次累加生成的新序列,即

        x(1)的均值序列為

        計(jì)算得發(fā)展系數(shù)和灰色作用量依次為a=-1.7263,b=-1.0528。

        白化模型為

        白化響應(yīng)式為

        計(jì)算原始數(shù)據(jù)的模擬值為

        根據(jù)參考文獻(xiàn)[2]預(yù)測精度的計(jì)算方法及判據(jù),計(jì)算得殘差 =0.1132,平均相對誤差 =9.4%,預(yù)測模型合格。

        如果用上述模型對D2礦體543~559線間礦石品位進(jìn)行預(yù)測,可得(增加了一個(gè)靠近543線的預(yù)測點(diǎn),用于與相近的鉆孔數(shù)據(jù)相比較)

        第4個(gè)預(yù)測點(diǎn)位于鉆孔ZK5431和ZK5432之間,根據(jù)兩鉆孔的平均品位推算兩鉆孔中間的礦石品位為1.595g/t,與預(yù)測值相比誤差小于5%,說明預(yù)測值具有較高的可信度。

        3.4 總體預(yù)測結(jié)果

        根據(jù)上述預(yù)測模型,對其它4條預(yù)測線進(jìn)行計(jì)算,全部得到了符合精度要求的預(yù)測值并列于表1中。

        表1 金礦品位預(yù)測數(shù)據(jù)表

        為了了解礦床品位變化的總體規(guī)律,將原始數(shù)據(jù)與預(yù)測數(shù)據(jù)合并繪成曲線,例如預(yù)測線3的品位變化趨勢可表示為如圖3所示的曲線。從圖中可見,礦床南段品位變化不大,但總體呈下降趨勢。

        圖3 品位變化趨勢曲線

        4 結(jié)語

        如何正確估計(jì)礦床地質(zhì)品位,是地質(zhì)及采礦人員所共同關(guān)心的問題。一個(gè)礦床中礦石品位的分布具有混雜的特性,其變化有一定的隨機(jī)性;但它又是確定的 (結(jié)構(gòu)性的),如礦化作用具有一個(gè)總的趨勢,并且遵循某種地質(zhì)學(xué)或礦床成因的規(guī)律,品位變化存在著一定的連續(xù)性,這就是礦石品位可以應(yīng)用一定的方法進(jìn)行預(yù)測的客觀基礎(chǔ)。

        灰色Verhulst預(yù)測模型不僅適用于增長型數(shù)據(jù),對于下降型和周期型數(shù)據(jù)的預(yù)測同樣適用,并且具有較高的擬合精度和預(yù)測精度[7],而對樣本量的大小沒有特殊的要求,因此在對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)比具有明顯的適用性。

        [1]劉汝錚,王來軍.黃金礦石品位的預(yù)測[J].中國黃金經(jīng)濟(jì),1994(1):35-36.

        [2]鄧聚龍.灰色系統(tǒng)基本方法[M].武漢:華中理工大學(xué)出版社,1996.

        [3]鄧聚龍.灰色控制系統(tǒng)(第二版)[M].武漢:華中理工大學(xué)出版社,1997.

        [4]郭士梅,?;鄱鳎瑮钣来?城市規(guī)劃中人口規(guī)模預(yù)測方法評析[J].西北人口,2005(1):6-10.

        [5]周偉,王建軍,武常吉,等.陜西省國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的組合預(yù)測研究[J].西安公路交通大學(xué)學(xué)報(bào),1997,17(3):101-104.

        [6]王光亞,施斌,于軍.常州地面沉降的灰色Verhulst預(yù)測[J].水文地質(zhì)工程地質(zhì),2006(6):80-83.

        [7]李壯闊,段希祥,李學(xué)鋒.原礦品位預(yù)測模型研究[J].金屬礦山,2004(5):51-52.

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