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저자정보
Taghvaeenezhad Mojtaba (Department of Mining Engineering Shahid Bahonar University of Kerman Kerman Iran) Shayestehfar Mohammadreza (Department of Mining Engineering Shahid Bahonar University of Kerman Kerman Iran) Moarefvand Parviz (Department of Mining and Metallurgical Engineering Amirkabir University of Technology Tehran Iran) Rezaei Ali (Department of Mining and Metallurgical Engineering Amirkabir University of Technology Tehran Iran)
저널정보
한국자원공학회 Geosystem Engineering Geosystem Engineering Vol.23 No.4
발행연도
2020.1
수록면
216 - 225 (10page)

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Investments and progress of mineral projects depend on the quantity (tonnage) and quality (grade) of mineral resources and reserves. This study examines the impact of various criteria used in the classification of mineral deposits or parameters defining these criteria. The data used in this study include the uranium assay analysis from 127 exploratory boreholes, which were then subjected to a three-directional variography after statistical studies to identify regional anisotropy. A grade block model was built using the optimal parameters of variograms and with the help of kriging estimator. Then, by using different methods of estimating the block model uncertainty including kriging estimation variance, block error estimation, kriging efficiency and slope of regression, classification of mineral reserves was carried out in accordance with the JORC standard code. Based on different cut-off grades, the tonnage and average grade were calculated and plotted. An innovative quantitative method based on the distribution function of the mentioned parameters and the fractal pattern of separation of populations was used for the classification of mineral reserves. The existence of the least difference between the use of standard and fractal patterns in the slope of regression method indicated less error and was a proof of more reliable results.
#Variography #block model #kriging #uncertainty #JORC Code

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참고문헌 (35)

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Annels, A. E. / 2003 / Core recovery and quality : Important factors in mineral resource estimation / Applied Earth Science 112(3):305~312 Crossref Arik, A. / 2002 / Comparison of resource classification methodologies with a new approach / APCOM 2002: 30th International Symposium on the Application of Computers and Operations Research in the Mineral Industry :57~64 google schola Blackwell, G. H. / 1998 / Relative kriging errors- A basis for mineral resource classification / Exploration and Mining Geology google schola Chiles, J. P. / 1999 / Geostatistics : Modeling spatial uncertainty / Wiley google schola CIM / 2000 / CIM standards on mineral resources and reserves– definitions and guidelines, standards of disclosure for mineral projects (NI 43-101) / Canadian CIM Guidelines google schola

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