CC BY
35
УДК 622.271.5
СТАТИСТИЧЕСКАЯ НЕОДНОРОДНОСТЬ ЗАПАСОВ ПОГРЕБЕННОЙ РОССЫПИ ДОЛИНЫ РЕКИ БОЛЬШОЙ КУРАНАХ
© А.М. Бураков1, С.А. Ермаков2, В.Л. Гаврилов3, Е.А. Хоютанов4
Институт горного дела Севера им. Н.В. Черского СО РАН, 677980, Республика Якутия (Саха), г. Якутск, пр. Ленина, 43.
Представлены результаты исследований неоднородности запасов россыпи долины реки Большой Куранах, для которой характерна концентрация большей части металла в меньшей части объема песков. В результате моделирования установлено, что неравномерность сосредоточения запасов сохраняется на всем простирании продуктивного контура. Это иллюстрируется примерами расчета для отдельных участков месторождения. Проведен статистический анализ массива данных геологического опробования. Ил. 8. Табл. 6. Библиогр. 7 назв.
Ключевые слова: россыпь; неоднородность; концентрация; структура запасов; моделирование условий; анализ распределения.
STATISTICAL INHOMOGENEITY OF THE BIG KURANAKH RIVER VALLEY BURIED PLACER RESOURCES A.M. Burakov, S.A. Ermakov, V.L. Gavrilov, E.A. Khoyutanov
N.V. Chersky Institute of North Mining SB RAS, 43 Lenin Av., Yakutsk, Buryat Republic, 677980.
The paper presents the study results of inhomogeneity of placer resources of the Big Kuranakh river valley, which is characterized by the concentration of the most part of metal in a smaller part of sands volume. Modeling determined that unevenness of resource concentration spreads throughout the whole productive contour. It is illustrated by calculation examples for specific deposit sites. The statistical analysis of a geological approbation data array is carried out. 8 figures. 6 tables. 7 sources.
Key words: placer; inhomogeneity; concentration; resource structure; condition modeling; distribution analysis.
Многолетний опыт разработки различными способами погребенной россыпи долины реки Большой Куранах, расположенной в Южной Якутии, помимо проблем, связанных с извлечением мелкого и тонкого золота из высокоглинистых песков, выявил и проблемы, вызванные структурной неоднородностью запасов.
Процесс добычи, независимо от типа применяемого оборудования, сопровождается постоянными колебаниями среднего содержания добываемого металла, как внутри сезона, так и между сезонами [1]. Иногда среднее фактическое содержание металла в добытых песках лишь немногим превышает 100 мг/м3, причем по дражной добыче не доходит и до этого значения, и только на террасовой части россыпи, при добыче экскаваторным способом, составляет 450-500 мг/м3.
Россыпь расположена в Центрально-Алданском золотоносном районе, принадлежит к числу наиболее крупных россыпей, образованных мелким и тонким золотом, как по геометрическим размерам, так и по объемам горной массы и запасам металла. Она про-
слежена по долине реки на расстояние около 22 км. Горно-геологические особенности объекта отличаются большой глубиной залегания (до 50-60 м ниже уровня грунтовых вод), тяжелыми для разработки неоднородными породами с включениями крупнообломочного материала, наличием высокого (до 60%) содержания упорных глин. Россыпь характеризуется невысоким средним содержанием металла, преобладающее количество (до 85%) геологических проб по содержанию заключено в диапазоне не более 0,5 г/м3.
В различное время там применялись и применяются несколько способов отработки: дражный, поточная технология с роторно-конвейерным комплексом и роторно-ковшовым земснарядом, бульдозерный способ. По горно-геологическим параметрам, мощности продуктивных пород и песков, запасам металла россыпь условно разделена на четыре участка (деление выполнено недропользователями).
Россыпь характеризуется значительной изменчивостью горно-геологических параметров (табл. 1) на всём протяжении продуктивного контура: мощности
1Бураков Александр Михайлович, кандидат технических наук, старший научный сотрудник, тел.: 84112390051, e-mail: a.m.burakov@igds.ysn.ru
Burakov Alexander, Candidate of technical sciences, Senior Researcher, tel.: 84112390051, e-mail: a.m.burakov@igds.ysn.ru
2Ермаков Сергей Александрович, кандидат технических наук, зав. лабораторией, тел.: 84112390050, e-mail: s.a.ermakov@igds.ysn.ru
Ermakov Sergey, Candidate of technical sciences, Head of the Laboratory, tel.: 84112390050, e-mail: s.a.ermakov@igds.ysn.ru
3Гаврилов Владимир Леонидович, кандидат технических наук, старший научный сотрудник, тел.: 84112390060, e-mail: gvlugorsk@mail.ru
Gavrilov Vladimir, Candidate of technical sciences, Senior Researcher, tel.: 84112390060, e-mail: gvlugorsk@mail.ru
4Хоютанов Евгений Александрович, аспирант, инженер, тел.: 84112390056, e-mail: evgeni_h@nm.ru Khoyutanov Evgeny, Postgraduate, Engineer, tel.: 84112390056, e-mail: evgeni_h@nm.ru
отложений, ширины, содержания золота (в том числе мелкого), глинистости песков, гранулометрического состава металла и песков. Процентные доли фракций песков изменяются в широком диапазоне. Так, содержание класса 250-100 мм составляет 5-6% от общей массы; 100-16 мм - 15-27%; 16-4 мм - 10-20%; глинистых разнозернистых песков 18-23%; глинистого материала 40-60%.
Мощность отложений по простиранию россыпи изменяется от 30-40 м до 60-80 м, максимальная и минимальная мощность различается от 2,5 до 9 раз. Ширина россыпи изменяется в 2,5-3 раза. Балансовые запасы представлены 96 геологическими блоками категорий В и С1, в том числе 65 основных блоков и 31 - попутно отрабатываемых. Основная их часть имеет площадь 10-20 га, наиболее крупные блоки имеют площадь более 50 га. Мощность вскрышных пород по блокам изменяется в пределах от 5 до 15 м, т. е. в 3-4 раза, мощность песков - от 10-15 до 46-52 м, т. е. также в 3-4 раза. Коэффициент вскрыши, как правило, не превышает единицы [2].
Полное минералогическое и технологическое изучение золота погребенной россыпи продолжается с 1964 г. За этот период сотрудниками ИРГИРЕДМЕТ, ЦНИГРИ, ИГДС СО РАН, комбинатом «Алданзолото» и другими институтами и организациями были выполнены исследования по изучению золотоносности по-
гребенных отложений р. Б. Куранах. Все исследования основывались на традиционном, россыпном подходе к разработке месторождения и были направлены, в основном, на совершенствование гравитационных методов извлечения золота.
Извлекаемое гравитацией золото в среднем по россыпи очень мелкое (зерна менее 0,5 мм), по разным источникам составляют от 79 до 93%, в т. ч. менее 0,25 мм - от 46 до 60%. Золото тонкое, чешуйчатое, хорошо и средне окатанное. Характерной чертой является весьма корродированная поверхность. Сравнительная характеристика средневзвешенной крупности золота на верхнем участке (№ 4) погребённой россыпи приведена в табл. 2.
По тем же источникам установлено снижение доли более крупного золота (+0,5 мм) и увеличение доли мелкого и тонкого (-0,5 мм) золота в высокоглинистых отложениях. По содержанию илисто-глинистой фракции, наличию значительного количества особо мелкого и дисперсного золота, пески россыпи относятся к труднообогатимым.
Результаты исследований, выполненных в ИГДС СО РАН [3], позволили впервые для россыпи р. Большой Куранах сформулировать представление о неоднородности организации содержания металла в разрезе рыхлой толщи месторождения (рис. 1, 2).
Основные параметры россыпи долины реки Большой Куранах
Таблица 1
Показатель В целом По участкам
1 2 3 4
Разведочные линии 30-248 30-84 84-140 140-196 196-248
Протяженность, км 21,7 4,2 5,8 5,1 6,6
Мощность отложений, м:
- минимальная 7 9 7 14 7,5
- максимальная 68 22 56 54 68
Ширина россыпи, м: - минимальная 130 130 350 350 650
- максимальная 1600 400 950 950 1600
Уклон долины 0,004 0,002 0,0035 0,0034 0,002-0,006
Вскрышные породы, млн м3 134,1 8,9 27,9 40,1 57,3
Пески, млн м3 300,0 11,3 60,3 83,8 144,7
Содержание, г/м3 0,28 0,23 0,26 0,21 0,33
Запасы золота, т 69,15* 1,43 9,54 15,8 40,54
*По состоянию на 2011 г. - 63,6 т.
Таблица 2
Средневзвешенная крупность золота на участке № 4_
Классы крупности, мм Массовая доля золота (%) по оценке
ИРГИРЕДМЕТ Алданзолото ЦНИГРИ
>1 11,9 - 0,6
-1+0,5 8,2 15,3 6,6
-0,5+0,25 19,6 39,0 35,1
-0,25+0,1 28,8 34,1 35,6
-0,1+0,05 11,8 6,9 7,9
-0,05 19,7 4,7 14,2
Итого 100,0 100,0 100,0
О 100 200 3(0 400 500 600 7ЭД Я00 900 1000 1100 1200 1М0 1400 1500
| | | | | | I мг/ыЗ
( 1» 30 150 30* 500 1700 1*000
Рис. 1. Неоднородность содержания металла в плоскости геологического разреза
Рис. 2. Твердотельная модель участка месторождения
Неоднородная организация содержания металла, при которой участки кондиционных песков занимают лишь небольшую часть объема подсчетных блоков, но заключают в себе основную долю запаса металла, характерна для большинства россыпных и рудных месторождений различных видов полезных ископаемых, и рассматриваемая россыпь не является исключением [4, 5]. На Куранахской россыпи такие элементы неоднородности прослеживаются на сотни метров и картируются на различных высотных уровнях в поперечных разрезах тела россыпи. Выделяются они на основании расчета средних содержаний золота по разрезам разведочных выработок.
Для россыпи, с использованием первичной геолого-маркшейдерской информации и сформированной на ее основе базы данных по интервальному опробованию разведочных скважин, с применением горногеологической информационной системы «Майн-фрейм» (ГоИ КНЦ РАН), расчетной системы БТвОй (ИГДС СО РАН), выполнен статистический анализ, построены цифровые модели месторождения в целом и его технологических участков, производится моделирование условий их отработки.
Проведенное моделирование показало высокую качественно-количественную изменчивость основных параметров продуктивной толщи (мощность песков,
содержание золота, размеры зон концентрации металла) как по отдельным геологическим разрезам, так и по участкам месторождения. Соотношение процентного количества металла в диапазоне содержания более 0,3 г/м3, к количеству песков, содержащему этот металл, характеризует степень концентрации запасов, представляемую коэффициентом «металл/пески». Для участков россыпи (см. табл. 1) и в целом по месторождению коэффициент имеет следующие значения: участок 4 - 2,5 (рис. 3, а); участок 3 - 2,9; участок 2 - 3,3; участок 1 - 5,3 (рис. 3, б), т.е. неравномерность сосредоточения запасов характерна для всех участков месторождения.
Для статистического анализа качественных характеристик запасов металла по падению месторождения продуктивный контур был условно разбит на семь расчетных участков (рис. 4), основные параметры которых приведены в табл. 3.
Представительность полученных результатов обеспечивалась достаточным количеством статистического материала по включенным в расчет скважинам (не менее 200) и количеством проб (не менее 6000) по каждому из блоков. В целом объем расчетной базы составил 69 разведочных линий, 1995 скважин и около 103,5 тыс. результатов опробования по содержанию.
45 40 35 30 25 20 15 10 5 0
Доля, %
| Пески
Доля, %
35 30 25 20 15
9,0 10 5
Пески
32,7
31,8
Металл
0
0-0,03 0,03-0,1 0,1-0,3 0,3-0,6 0,6-1 1,0-8,0
содержание, г/м3
0-0,03 0,03-0,1 0,1-0,3 0,3-0,6 0,6-1,0 1,0-8,0
содержание, г/м3
а) б)
Рис. 3. Статистическая неоднородность запасов: а - участок 1; б - участок 4
Рис. 4. Разделение контура россыпи на расчетные участки
Таблица 3
Основные параметры расчетных участков_
Показатель Расчетный участок
30-77 80-116 118-136 140-168 170-192 196-218 220-248
Длина, м 4935 3780 2115 2885 2560 2530 3160
Ширина, м 430 690 780 885 940 980 1180
Кол-во скважин 215 225 245 352 241 387 330
Кол-во проб 6871 8210 12002 13672 14790 31434 16510
Выполненный расчет частоты распределения содержаний по 13 диапазонам показал ее существенную неравномерность по участкам. Приведенное в качестве примера распределение по участкам р.л. 196-218 и 30-77 характеризует преобладание в первом случае (рис. 5) средних и высоких содержаний, а во втором случае - низких (рис. 6).
При общем невысоком среднем содержании металла по месторождению в качестве низкого принят диапазон содержания до 0,15 г/м3, среднего - от 0,15
до 0,3 г/м3 и высокого - более 0,3 г/м3. Так, на участке р.л. 196-218 на диапазон содержаний более 0,15 г/м3 приходится около 65% проб, в то время как на участке р.л. 30-77 - немногим более 11% проб.
В целом распределение проб по диапазонам содержаний приведено в табл. 4. Показано, что наибольшая доля (более 15%) высоких содержаний присутствует на участках р.л. 220-248, 196-218 и 118136.
Рис. 5. Распределение содержаний по разведочным линиям 196-218
0,2 0,25 0,3 0,35 0,4 0,45 0,5 0,6 0,9 >0,9 содержание металла, г/м3
Рис. 6. Распределение содержаний по разведочным линиям 30-77
Таблица 4
Частота распределения проб по диапазонам содержаний_
Участок, р.л. Содержание, г/м3, в %
до 0,1 0,1-0,15 0,15-0,3 0,3-0,5 более 0,5
30-77 51,2 37,7 9,3 1,4 0,4
80-116 24,3 46,5 25,7 2,2 1,3
118-136 13,9 31,8 37,5 11,0 5,8
140-168 28,7 48,9 18,8 2,5 1,1
170-192 22,8 49,4 26,6 1,2 0
196-218 6,7 28,4 49,4 14,5 1,0
220-248 27,0 30,3 26,1 11,8 4,8
а т о т с а
т
60 50 40 30 20 10 0
и
0,05 0,1 0,15
В результате анализа также получены основные бования, которые приведены в табл. 5. статистические характеристики массива данных опро-
Таблица5
Основные статистические показатели по анализируемым участкам__
Показатель 30-77 80-116 118-136 140-168 170-192 196-218 220-248
Среднее 0,08 0,12 0,21 0,11 0,11 0,2 0,17
Стандартное отклонение 0,11 0,11 0,23 0,1 0,1 0,1 0,17
Дисперсия выборки 0,01 0,01 0,06 0,01 0,01 0,01 0,03
Коэффициент вариации, 137,9 92,9 112,7 92,3 64,5 56,0 97,2
Эксцесс 67,3 28,1 35,6 13,6 1,0 2,6 4,2
Асимметричность 6,7 4,0 4,8 2,8 0,7 1,0 1,8
Анализируя данные, приведенные в табл. 5, с позиции общепринятых понятий математической статистики, можно утверждать следующее.
Наиболее близкое к нормальному характеру распределение имеет массив данных участка р.л. 170— 192 с коэффициентом асимметрии 0,7 и эксцессом 1,0, а наиболее далекое от нормального - массив данных участка р.л. 30-77 с коэффициентом асимметрии 6,7. Известно [6], что критерий эксцесса (Ех) - критерий, позволяющий проверить степень плоско- или узковершинности эмпирического распределения, выраженную в числовой форме (распределение является нормальным, если показатели асимметрии и эксцесса находятся в диапазоне от -1,000 до +1,000; распределение не является нормальным, если показатели либо асимметрии, либо эксцесса находятся в диапазоне больше -1,000 и +1,000).
По статистическим понятиям [6], коэффициент вариации позволяет судить об однородности совокупности данных:
- < 17% - абсолютно однородная;
- 17-33% - достаточно однородная;
- 35-40% - недостаточно однородная;
- 40-60% - большой диапазон колебаний в рассматриваемой совокупности.
Наиболее неоднородными по содержанию металла (табл. 5 и рис. 7) являются участки р.л. 30-77 и р.л. 118-136 (коэффициенты вариации, соответственно, 137,9% и 112,7%), а более однородными - участки р.л. 196-218 и р.л. 170-192 (56,0% и 64,5%), которые, в свою очередь, относятся к самой сложной группе по степени однородности. Более однородных участков по результатам анализа не выявлено.
Ранее [2] были показаны статистически значимые различия в качественном составе полезного компонента как между более мелкими, условно выделенными блоками, на участке р.л. 196-248 по падению россыпи (рис. 8), так и между самими разрезами.
Для уточнения характера распределения массива данных опробования и влияния на этот характер так называемых ураганных проб [7] по участку р.л. 196218 дополнительно проведен анализ распределения содержаний по разведочным линиям.
Проведенный анализ показал следующие значения некоторых статистических характеристик (табл. 6).
Рис. 7. Коэффициенты вариации массивов данных по расчетным блокам Статистический анализ по разведочным линиям 196-218
Таблица 6
Показатель Разведочная линия
196 200 204 208 212 213 214 215 216 217 218
Среднее 0,2 0,14 0,17 0,18 0,2 0,3 0,27 0,27 0,22 0,27 0,25
Станд.откл. 0,21 0,16 0,37 0,21 0,37 0,3 0,4 0,32 0,3 0,28 0,3
Эксцесс 15,8 14,8 396 11 652,2 11,1 1461 25 83,8 14,4 46,5
Асимметрия 3,1 3,1 16,5 2,6 19,4 2,5 29,3 3,7 6,2 2,7 4,6
Блоки между разведочными линиями Рис. 8. Междублочные различия содержаний: средних (ряд 1), среднеквадратических отклонений (ряд 2)
По данным табл. 6 видно, что наиболее высокими значениями эксцесса и асимметрии отличаются разведочные линии 214, 212 и 204. Путем исключения всего нескольких наиболее значительных (ураганных) проб удалось уменьшить эти показатели во много раз. Так, для линии 214 после исключения трех наиболее значительных проб эксцесс снизился с 1461 до 8,1 при асимметрии от 29,3 до 2,2; для линии 212 после исключения пяти наиболее высоких проб этот показатель уменьшился с 652 до 14 при асимметрии от 19,4 до 2,8 и для линии 204 после исключения также пяти высоких проб эксцесс снизился с 396 до 8,3 при асимметрии от 16,5 до 2,4.
Таким образом, ввиду низкого среднего содержания как в целом по россыпи, так и по ее участкам, что подтверждается данными статистического анализа, даже несколько аномально высоких значений опробования могут значительно изменить нормальный харак-
тер распределения.
Суммируя изложенное, можно отметить, что, несмотря на наличие значимых статистических различий содержаний металла в песках между участками, блоками, внутри разведочных линий, до настоящего времени данный важный момент при ведении горных работ учитывается не в полной мере. Это, в свою очередь, приводит к значительным колебаниям декадного, месячного и сезонного содержания полезного компонента в добываемых песках, увеличивает потери металла, вызываемые неоднородностью исходного продукта для обогащения. Одним из способов решения поставленного вопроса является перспективное, текущее и оперативное планирование горных работ в режиме стабилизации качества добываемых песков на основе полученных данных и цифровых моделей месторождения и его участков.
1. Бураков А.М., Ермаков С.А., Филимонова В.И. Оценка и анализ распределения полезного компонента в россыпном месторождении реки Б. Куранах // Горный информ.-аналит. бюллетень. 2007. № 6. С. 285-289.
2. Анализ изменчивости основных параметров продуктивных толщ Куранахского золотороссыпного месторождения / А.М. Бураков [и др.] // Горный информ.-аналит. бюллетень. 2011. № 9. С. 61-67.
3. Бураков А.М., Ермаков С.А., Блинов А.А. Источники питания Куранахской погребенной россыпи и их влияние на выбор возможных технологий извлечения металла // Проблемы освоения и перспективы развития Южно-Якутского реги-
ский список
она: сб. науч. тр., Нерюнгри, 2001. С. 72-77.
4. Ткач С.М. Факторы перехода геологических (природных) кластеров месторождений в категорию горно-экономических // Горный информ.-аналит. бюллетень. 2009. № 5. С. 54-59.
5. Ткач С.М., Батугин С.А. Классификация рудных и россыпных месторождений с кластерной организацией запасов // Горный информ.- аналит. бюллетень. 2009. № 6. С. 16-23.
6. Рыжов П.А. Математическая статистика в горном деле: учеб. пособие для вузов. М.: Высш. шк. 1973. 287 с.
7. Коган И.Д. Подсчет запасов и геолого-промышленная оценка рудных месторождений. М.: Недра, 1974. 304 с.
