Optimizing Infill Drill Hole Decisions While Capturing the Spatial Continuity of Geochemical and Geometallurgical Properties: Application to Gol Gohar Iron Ore Mine, Iran
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the problem of infill drill hole placement for mineral resource estimation and classification. The placement is considered optimal when it maximizes an objective function that accounts for ore grades, mineral resource classes, extraction priorities, and block volumes, where the grade and resource classes are defined on the basis of a set of geostatistical simulations. To expedite the identification of the optimal solution within a condensed timeframe, modifications to the random search (RS) algorithm are introduced, including a partition of the region targeted for drilling and the definition of a maximum distance to existing drill holes. The modified RS divides the study area into smaller areas and examines all these areas to find the optimal solution, in order to reduce the search time and to reach the best possible solution. This approach, furthermore, eliminates the impact of different random starting points and the risk of getting trapped in certain areas of the solution space. Also, the incorporation of a geometallurgical parameter (recovered metal) instead of the ore grade represents an innovation that signifies the consideration of mineral processing perspectives to optimize the drill hole placement. The proposed modified RS algorithm is applied to a dataset from an Iranian iron deposit consisting of 240 exploration drill holes, and resulted in 11% to 21% of the indicated resources being converted into measured resources after locating nine infill drill holes accounting for the iron grade and the recovered metal, respectively. The modified RS also compares favorably to other traditional optimization techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».