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1
Estimation des ressources
Septembre 2008
2
Plan
� Influence de la densité� Méthode polygonale� Méthode des triangles� Inverse de la distance� Méthode des sections
� Manuelle� Logiciels de CAO
� Critique des méthodes
� Calcul de densité théorique
3
Influence de la densité
t1,v1,d1 t2,v2,d2
V=v1+v2
d, t ?2v1v
2d*2v1d*1vd
+
+=
2d*2v1d*1v
2d*2v*2t1d*1v*1tt
+
+=
La quantité de métal dans un bloc est t*v*d = t*masse du blocPour une même teneur et un même volume, il y a plus de métal dans un bloc à forte densité
Souvent, les variations de densité peuvent être considérées comme négligeables par rapport aux variations des teneurs ou des volumes
4
Quand épaisseur et/ou densité varient :
Généralement on estime la quantité de métal dans un volume donné et on divise par le tonnage estimé pour ce même volume
Soit ti = teneur au point isi*= facteur de pondération dépendant de la méthode utiliséeei = épaisseur au point idi = densité au point i
À un point « 0 », on estime la teneur par
où∑
∑=
j
j
i
ii
0s
st
t
is Facteur total de pondération :
= si* quand « t » varie
= si* x ei quand « t » et « e » varient
= si* x ei x di quand « t », « e » et « d » varient
5
Méthode polygonale (plus proche voisin)
Principe : la teneur estimée en un point est égale à la teneur du point connu le plus proche
=> définit des polygones (polygones de Voronoï) à teneur constante
Même principe est appliqué pour l’épaisseur
6
Exemple
0 20 40 60 80 1000
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100Méthode des polygones
x
y
7
Exemple
0 20 40 60 80 1000
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100Méthode des polygones
x
y Le seul paramètre àspécifier est la règle de fermeture pour les polygones externes
Souvent: distance max
8
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0 20 40 60 80 1000
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
x
y
Méthode des polygonesTeneur
Design de la mine, la teneur moyenne est
la moyenne pondérée par les
« surfaces »
9
Pour une zone donnée
is Facteur de pondération :
- surface
- surface x épaisseur
- surface x épaisseur x densité
∑
∑=
j
j
i
ii
moys
st
t
10
Comment obtenir les polygones?
� Triangulation de Delaunay Triangles les + équilatéraux possibles
� Perpendiculaires au milieu des côtés des triangles� Les points d’intersection des perpendiculaires définissent les
polygones
11
0 20 40 60 80 1000
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100Méthode des polygones
x
y
Note : pour points d’un même triangle => polygones de Voronoise touchent
Polygones de Voronoi et triangulation de Delaunay sont deux opérations duales
Dans une triangulation de Delaunay
Cercle défini par 3 points d’un triangle de Delaunay n’inclut aucun autre pointPlusieurs algorithmes très efficaces pour le programmer
AB
C
D
D est dans le cercle ABC. Le triangle ABC n’est pas Delaunay
AB
C
D
D n’est pas dans le cercle ABC. Le triangle ABC est Delaunay
13
Méthode des polygones : estimation ponctuelle et blocs
Tous les points dans un polygone reçoivent la teneur de la donnée associée au polygone
Ex. grille régulière => polygones sont des carrés
Estimés des blocs => même distribution statistique que les données 0 50 100
0
20
40
60
80
100Méthode des polygones
x
y
1 1.5 2 2.5 30
5
10
15histogramme des données
1 1.5 2 2.5 30
5
10
15histogramme des blocs (estimés)
Est-ce réaliste d’un point de vue statistique ?
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Méthode des triangles
(ΣΣΣΣ ti + Σ Σ Σ Σ ti Si / ΣΣΣΣ Si) /4
(méthode des %)
- Teneur- Épaisseur
ΣΣΣΣ tiSi / Σ Σ Σ Σ Si
(moyenne pondérée)
- Accumulation = Teneur x épaisseur- Épaisseur (Si)
Teneur (triangle)Hypothèse: ce qui varie linéairement
Triangulation de Delaunay
Note, si la densité varie aussi, on l’inclut dans le facteur de pondération Si
15
Méthode des triangles : estimation ponctuelle et de blocs
Points : interpolation linéaire
+
t1 t2
t3
a
b
t13* c
dt0*
t13*= t1+a/(a+b)*(t3-t1)
t0*=t13*+c/(c+d)*(t2-t13*)
Blocs : moyenne des teneurs ponctuelles estimées dans le bloc
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Comparaison
0 20 40 60 80 100
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 20 40 60 80 100
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
-1
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
0 20 40 60 80 100
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Réalité
Polygones
Triangles
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Inverse de la distance
L’estimateur est de la forme :
∑∑
∑
∑
==
= ===n
1jb
j
b
ii
i
iin
1ib
i
n
1ib
i
i
d
1
d/1savecst
d
1
d
t
t
où di est la distance entre le point à estimer et le i ème point observé
18
Exemple
# distance
teneur %
1 40 1
2 40 1
3 30 1.5
4 35 1.5
5 20 3
Estimation au point A avec b=2
%05.2)1/201/351/301/40(1/40
)3/201.5/351.5/301/40(1/40t
22222
22222
=++++
++++=
19
Note:- Défini pour une estimation ponctuelle
- bloc: moyenne des estimations ponctuelles dans le bloc
- Si épaisseur (et/ou densité) varie, habituellement estimer accumulation (a*) et épaisseur (e*) séparément et calculert*=a*/e*.
20
Influence de « b »
b=0
b=0.25
b=0.5
b=1
b=1.5b=2b=2.5b=3
Forme des interpolations en fonction de l'exposant b
Coordonnée
Est
imat
ion
Le coefficient « b »contrôle la forme de l’interpolation Plus « b » est élevé, plus l’influence du point le plus près est grande; plus l’estimation apparaît comme une série de plateaux coupés par de forts gradients.
21
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
Coord. x
Coo
erd.
y
Interpolation en 2D, b=1
0.10.2
0.20.3
0.4
0.4
0.5
0.5
0.6
0.6
0.7
0.7
0.8
0.8
0.8
0.90.9
0.9
0.9
11
11 1.11.1
1.11.21.2
1.2
1.31.3
1.3
1.4
1.41.4
1.4 1.5
1.5
1.5
1.6
1.6
1.6
1.7
1.7
1.8
1.8
1.9
0 1
2
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
Coord. xC
ooer
d. y
Interpolation en 2D, b=3
0.1
0.1
0.2
0.2
0.3
0.3
0.4
0.4
0.5
0.5
0.5
0.6
0.6
0.6
0.7
0.7
0.7
0.80.8
0.8
0.90.9
0.9
0.9
11
11
1.11.1
1.1 1.21.21.2 1.31.31.3 1.41.4
1.4 1.51.51.5 1.6
1.61.6
1.71.7
1.71.8
1.81.8
1.9
1.91.9
1.9
0 1
2
t=0 t=1
t=2
Note: l’inverse de la distance ne permet pas une interpolation linéaire
b = 1 b = 3 En 2D
22
La distance peut être anisotrope
d x ay= +2 2
« a » >1 indique qu’un écart donné sur le terrain correspond à une distance + grande en « y » qu’en « x »
A est plus près de B que de C, pourtant il est logique de considérer C plus semblable à A (que B)A
B
C
strates
23
Paramètres de contrôle avec l’inverse de la distance
- Exposant « b »
- Importance et orientation d’une éventuelle anisotropie
- Distance maximale utilisée pour sélectionner les données lors de l’estimation
et/ou nombre de données
Outil pour déterminer ces paramètres ?
Validation croisée
Principe : réestimer les points connus en se servant des voisins
- Enlever une observation Zi et effectuer l’estimation avec les autres => Zi*
-Calculer l’erreur d’estimation ei = Zi – Zi*
-Répéter le processus pour les autres observations et calculer une statistique globale sur l’erreur
e.g. ou ∑i
i |e|n
1 ∑i
2ie
n
1
24
Exemple
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 50.52
0.53
0.54
0.55
0.56
0.57
0.58
0.59
0.6Validation croisée
Exposant b
Moy
enne
|e|
Sol contaminé à l’arsenic (données de l’EPA)
b=2.5 procure en moyenne l’erreur absolue minimale
25
-1
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
0 20 40 60 80 100
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 20 40 60 80 100
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Comparaison
0 20 40 60 80 100
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Réalité
« b » = 2
« b » = 1
26
0 20 40 60 80 100
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 20 40 60 80 100
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
-1
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
0 20 40 60 80 100
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 20 40 60 80 100
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 20 40 60 80 100
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
16221317
Inv dist b=2Inv dist, b=1TrianglesPolygone
Validation croisée
27
Méthode des sections (« manuelle »)
1. Obtenir une série de sections parallèles avec les forages projetés sur les sections
2. Identifier à partir des forages les intersections de minerai et dessiner la forme présumée du gisement sur chaque section
3. Estimer la teneur sur la section (e.g. polygonale, i.e. étendre la teneur de chaque forage à mi-distance du forage voisin)
4. Se donner une règle pour combiner 2 sections consécutives et ainsi définir un volume minéralisé
e.g. Changement brusque, linéaire, cône tronqué ou obélisque
5. Calculer la teneur moyenne du volume selon la règle choisie et selon les teneurs sur chaque section
28
D
C
B
A
29
b 2
a 2
b 1
a 1
Hypothèses pour le calcul des volumes
A:S1
S2
L
B:S1
S2
C:
S1
S2
( )3
2121 LSSSSV
++=
( )2
21 LSSV
+=
( )2
21 LSSV
+=
D:
S1
S2
( )6
22 122121 LbabaSSV
+++=
-400 -300 -200 -100 0 100
-400
-300
-200
-100
0
100
95059506
9746
974197449739
9738
9752
Section perp a x=160, epaisseur=15
Coordonnée y (m)
9735
97189722
Coo
rdon
née
z (m
)
Nb<=0.40.4<Nb<=0.50.5<Nb<=0.70.7<Nb<=0.90.9<Nb
Surface=47800 m2Teneur=0.70%
31
-400 -300 -200 -100 0 100
-400
-300
-200
-100
0
100
95079508
9741
97449745
Section perp a x=145, epaisseur=15
Coordonnée y (m)
9718
9725
9721
9724
Coo
rdon
née
z (m
)
Nb<=0.40.4<Nb<=0.50.5<Nb<=0.70.7<Nb<=0.90.9<Nb
Surface=57900 m2Teneur=0.575%
32
Ayant la teneur et la surface de chaque section, on peut calculer le volume compris entre les 2 sections et la teneur de ce volume
s1=47800 s2=57900 t1=0.70% t2=0.575% L=15m
0.6165%791540 m3Cône tronquét varie lin.
0.6024%792750 m3Surface lin. t varie lin.
0.6345%792750 m3Surface brusquet varie brusque.
TeneurVolumeMéthode
33
Méthode des sections (moderne)
� Conserver l’approche géométrique pour définir l’enveloppe du gisement en 2D
� Passage section => 3D par « modélisation solide »� Estimer les teneurs séparément dans un modèle de blocs
(e.g. par krigeage)� Intersection modèle de blocs et géométrie du gisement =>
teneur du solide
Principe : séparer le problème de l’estimation des teneurs de celui de la définition de la géométrie du gisement
0 0.5 10
0.5
1Section S1 a y=0 apres interpolation
Coord x
Coo
rd z
0 0.5 10
0.5
1Section S2 a y=1 apres interpolation
Coord x
Coo
rd z
0 0.5 10
0.5
1Section S3 a y=2 apres interpolation
Coord x
Coo
rd z
0.20.4
0.60.8
0
1
2
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
Points servant à définir le polygoneLe tracé est interpolé en un grand
nombre de points
Les points d’interpolation de deux sections consécutives sont joints par des triangles
Les points d’interpolation de deux sections consécutives sont joints par des triangles
36
Il faut fermer le volume par des sections « de bout »
37
Logiciels de CAO minière
Grand nombre de logiciels permettant d’exécuter la modélisation 3D des gisements; logiciels dispendieux (10 k$ et +)
- GDM- Datamine- GOCAD- Surpac (Surpac Vision)- Gemcom (Gems)- Maptek (Vulcan)- Mintec (MineSight)- …
38
Critique des méthodes
� Méthode des sections => enveloppe du gisement (aspect géométrique)
� Inverse de la distance => plus de flexibilité� Triangles => bons résultats si données abondantes et de qualité
(ex. représenter une topographie)� Polygonale => à éviter (imprécise et ne fournit pas de teneurs
réalistes pour des blocs)� Localement, polygonale utilise 1 donnée, triangles 3 données et
inverse de la distance : à déterminer, habituellement 5-50� Triangle, polygonale et inverse de la distance : interpolateur exact
choix discutable lorsque les données sont entachées d’erreur� Triangle et polygonale : surtout problèmes 2D (ex. veine; niveau
d’une mine)� Comparer les performances des méthodes par la technique de la
validation croisée
39
Calcul de densité théorique
Certaines mines calculent la densité du minerai à partir des analyses chimiques obtenues
Deux approches :- formule empirique obtenue par régression;- calcul basé sur la minéralogie déduite de l’analyse chimique
Exemple : - gisement de Cu
- Cu dans la chalcopyrite (d=4.2, teneur en Cu dans chalco 35%)
- chalco est le seul sulfure présent
- autres minéraux ont une densité voisine de 3
- densité d’un minerai ayant 1% Cu ? 5% Cu ?
1 % Cu => 1/0.35=2.86% chalco
100 g roche=>2.86 g chalco => volume de chalco = 2.86 g / 4.2 g/cm3 => 0.68 cm3=> 97.14 g gangue => volume de gangue => 97.14 g / 3 g/cm3 => 32.38 cm3
Volume total = 33.06 cm3
Masse volumique théorique = 100g / 33.06 cm3 = 3.02 g/ cm3 => d=3.02
40
5 % Cu => 5/0.35=14.29% chalco
100 g roche=>14.29 g chalco => volume de chalco = 14.29 g / 4.2 g/cm3 => 3.40 cm3=> 85.71 g gangue => volume de gangue => 85.71 g / 3 g/cm3 => 28.57 cm3
Volume total = 31.97 cm3
Masse volumique théorique = 100g / 31.97 cm3 = 3.13 g/ cm3 => d=3.13
Note: 3.13 ≠ 0.857*3+0.143*4.2=3.17
0 10 20 30 403
3.5
4
4.5Densité vs teneur en Cu
Teneur en Cu, (%)
Den
site
La variation de la densité n’est pas linéaire en fonction de la teneur en Cu
41
Si chalco + pyrite ?
% Cu => % chalco% S – (%S dans chalco) => % pyrite (suppose que S provient uniquement de pyrite et chalco)
Cas général => système d’équations linéaires Ax=b
A(i,j) = teneur élément « i » dans minéral « j » connu par la formule chimique du minéralb(i) = teneur élément « i » dans la roche connu par l’analyse chimiquex(j)= teneur du minéral « j » dans la roche; x(n) est la gangue à déterminer
On a aussi la contrainte : ∑ = 1)j(x
Pour réduire le nombre d’inconnues, on n’isole que les minéraux ayant une densité nettement différente de la « gangue ».
42
Exemple : gisement de Cu, Zn, Cu dans la chalcopyrite (CuFeS2) et la chalcocite Cu2SZn dans la sphalérite (ZnS)la roche contient aussi de la pyrite (FeS2)il y a en moyenne 2% de Fe dans la gangue mais pas de soufre
Analyse => 6% Cu, 9% Zn, 5% Fe, 10% S
Poids atomique et formule stoechiométrique => 35% Cu dans chalcopyrite80% Cu dans chalcocite67% Zn dans la sphalérite35% S dans la chalcopyrite20% S dans la chalcocite33% S dans la sphalérite53% S dans la pyrite30% Fe dans la chalcopyrite47% Fe dans la pyrite
=
>
>
>
>
1
0.05
0.10
0.09
0.06
Gangue
Pyrite
Sphalérite
Chalcocite
teChalcopyri
11111
02.047.0000.30
053.033.020.035.0
0067.000
00050.035.0
Fe-
S-
Zn-
Cu- 0.80
43
Solution :
Densité chalcopyrite : 4.1chalcocite : 5.6sphalérite : 4.1pyrite : 5.0gangue : 2.9
%
71.4
7.9
13.43
7.7
0
Gangue
Pyrite
Sphalérite
Chalcocite
teChalcopyri
=
Volume pour 100 g de roche
chalcopyrite : 0 g/ 4.1g/cm3= 0 cm3
chalcocite : 7.7/5.6 = 1.38 cm3
sphalérite : 13.43/4.1= 3.28 cm3
pyrite : 7.9/5.0= 1.58 cm3
gangue : 71.4/2.9= 24.62 cm3
Volume total: 30.86 cm3
Masse volumique : 100 g/30.86 cm3= 3.24 g/cm3Densité théorique: 3.24
44
Effet de la porosité sur la densité
théorique
videroche
théoriqueroche
videroche
roche
réelle n)-(1VV
V
VV
Mρ=
+
ρ=
+=ρ
videroche
vide
VV
Vnporosité
+=≡