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)
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)造運動等作用的產(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、影響程度目前尚不明確,同時還有地質(zhì)勘探手段、成本的制約,對于一個所謂已知的礦床事實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、隨機性,其本身就是一個灰色系統(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)濟效益及黃金產(chǎn)量的首要因素,同時也是礦山編制采掘計劃,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,但難以用來進行品位的預(yù)測。灰色系統(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,因此必然蘊含某種內(nèi)在規(guī)律[2]。用灰色模型進行礦床品位這種“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。
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的最小二乘估計為a=(BTB)-1BTY,其中
對式(4)計算出來的一階累積序列進行還原,得各預(yù)測點預(yù)測值為
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。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)蘊經(jīng)濟資源量,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,影響了采掘計劃的實施。因此,對礦床品位變化進行預(yù)測十分必要,這也是為下一步編制543~559線采掘生產(chǎn)計劃的重要基礎(chǔ)性工作。
(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,每條預(yù)測線上間隔40m順序安排1個預(yù)測點,網(wǎng)度40×40m,達到加密預(yù)測的目的。一條預(yù)測線是一個剖面,對多條剖面線的品位進行預(yù)測,就能做到空間上任意一點平均品位的預(yù)測。
(2)原始數(shù)據(jù)。灰色預(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)果盡可能符合實際,主要以預(yù)測點的生產(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)該及時的,經(jīng)常的進行礦石品位的預(yù)測。在后續(xù)預(yù)測時,要不斷的對原始數(shù)據(jù)列及時更新,以保證品位預(yù)側(cè)精度。
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
計算原始數(shù)據(jù)的模擬值為
根據(jù)參考文獻[2]預(yù)測精度的計算方法及判據(jù),計算得殘差 =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線間礦石品位進行預(yù)測,可得(增加了一個靠近543線的預(yù)測點,用于與相近的鉆孔數(shù)據(jù)相比較)
第4個預(yù)測點位于鉆孔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。
根據(jù)上述預(yù)測模型,對其它4條預(yù)測線進行計算,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
如何正確估計礦床地質(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性;但它又是確定的 (結(jié)構(gòu)性的),如礦化作用具有一個總的趨勢,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)進行處理時比具有明顯的適用性。
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