Косвенные методы опробования

В основе косвенных методов опробования лежит прогнозирование качества руды по зависимостям от различных геологических факторов, в роли которых могут выступать текстурно-структурные особенности, пространственное положение руд или содержание других компонентов. Косвенные методы имеют смысл, если значения геологических факторов можно определять с минимальными затратами или достаточно оперативно, а прогнозирование обеспечивает приемлемую точность получения показателей качества руды. Строго говоря, к косвенным можно отнести и геофизические методы опробования, когда измерение параметров физического поля (например, радиоактивного) позволяет рассчитать показатели качества руды (например, содержание радиоактивных элементов). Из косвенных методов наибольшее распространение получило опробование по корреляционным зависимостям.

Опробование по типам руд предложено Н.В.Ивановым [5] и основано на устойчивости состава природных типов руд, выделяемых по текстурно-структурным и минералогическим признакам. Если в забое выработки или на каком-то интервале скважины по керну путем геологической документации определено процентное соотношение природных типов руд, то среднее содержание компонента в забое или в керне может быть определено по формуле

С_ср = a₁С₁ + a₂С₂ + ... + a_кС_к,

где а₁, а₂, ..., а_к  доля типов руд в опробуемом объекте; С₁, С₂, ..., С_к  среднее содержание компонента в каждом типе руды; к – количество типов руд.

Опробование по типам руд дает надежные результаты, когда состав каждого типа руды достаточно устойчив. Предварительно необходимо рассчитать средний состав каждого типа руды по данным химического опробования. Преимущество метода заключается в оперативном получении результата опробования, что иногда используется при добыче руды.

Опробование по корреляционным зависимостям применяется в основном для определения содержания попутных компонентов по известным содержаниям главных компонентов. При низких содержаниях попутных компонентов, когда химическое опробование имеет значительную случайную погрешность, опробование по корреляционным зависимостям зачастую дает более надежные результаты. Изредка корреляционные зависимости используются для определения содержания и главных компонентов, если они тесно взаимосвязаны.

Для опробования используются простые и множественные линейные корреляционные зависимости, выражаемые уравнением линейной регрессии

С_ср = a₁С₁ + a₂С₂ + ... + a_кС_к + b,

где С_ср прогнозное содержание компонента; а₁, а₂, ..., а_к, b коэффициенты регрессии; С₁, С₂, ..., С_к  известные содержания других компонентов.

Погрешность прогнозирования по уравнению

где t  коэффициент вероятности, который чаще всего принимается равным 2 (что соответствует вероятности 0,95 для нормального закона);среднеквадратичное отклонение прогнозируемых содержаний; R – коэффициент парной или множественной корреляции.

Коэффициент парной или множественной корреляции должен быть больше 0,87, только в этом случае достигается достаточная точность прогнозирования.

Предварительное уравнение регрессии должно быть рассчитано по партии проб, которые проанализированы химическим анализом. Объем партии обычно составляет несколько десятков проб.

Пример. В табл.14 приведены данные опробования руд на свинец и серебро и выполнен расчет зависимости между ними.

Таблица 14