Под зоной влияния понимается объем руды (песков), который характеризует проба. Например, при буровой разведке скважинами 200 мм по сети 200х20 м зона влияния пробы (из скважины) равна 4000 м3. Объем пробы из скважины — 0,03 м3 (30 л, то есть проба 30 литров (полторы ендовки) представляет объем песков 4000 м3.
На рудных месторождениях золота керн массой несколько килограммов нередко характеризует тысячи тонн породы. При этом в ходе обработки пробы керн еще и сокращается до 50-граммовой навески для пробирного анализа.
Принятое определение дает возможность рассматривать методику опробования как единую систему и увязывать все ее элементы, в том числе массу проб, сеть опробования, способ пробоподготовки и др., так как любой из этих элементов оказывает влияние на погрешность определения содержания в зоне влияния пробы.
Из-за большой разницы между массой пробы и массой руды, которую она представляет, относительная погрешность оценки содержания по пробе бывает очень большой. Например, минус 100% или плюс 1000%. Минус 100% — проба попала на безрудный промежуток между гнездами или золотинка не попала в навеску анализа и показала «пусто». Плюс 1000% — проба попала в богатое гнездо или «поймала» хорошую золотинку и вместо среднего содержания 2 г/т показала пиковое содержание 22 г/т (22-2)/2*100 = 1000%.
С пиковыми пробами все знакомы — это обычное явление на золоте. «Пусто» в контурах —явление тоже хорошо известное. Несколько проб с низкими содержаниями при разведке часто выделяют в виде «окон» в контурах. Кто занимался отработкой месторождений могли убедиться, что фактическое содержание в «окнах» бывает такое же, как в обычной рядовой руде. Пиковые пробы и «окна» в контурах являются следствием одного явления — низкой представительности проб, то есть погрешности опробования.
В ходе обсуждения предыдущей статьи /1/ возник вопрос, какая погрешность должна быть у представительной пробы? К чему стремиться? Попробуем разобраться в этом вопросе.
В дальнейшем, чтобы не путаться, будем оперировать преимущественно общепринятым понятием — «погрешность» (далее К). Количественной характеристикой примем среднеквадратическую погрешность оценки содержания в % (как в табл. ниже).
В широком смысле оценка содержания в пробе по отношению к зоне ее влияния (соответственно, представительность пробы) зависит от строения объекта и параметров опробования:
1. Массы (объема) пробы: чем меньше масса пробы, тем выше погрешность (К1).
2. Размера зоны влияния: чем больше зона влияния, тем больше погрешность (К2).
3. Способа пробоподготовки: чем больше сокращение пробы, тем выше погрешность (К3).
4. Анализ пробы также вносит в конечную оценку содержания некоторую погрешность (К4).
5. Способ обработки данных опробования также влияет на величину погрешности (К5).
В ходе производства разведочных работ образуется некоторый баланс погрешностей. Какие-то погрешности завышают содержание, другие — занижают. Погрешность, которая получается в итоге взаимодействия всех составляющих, будем называть общей погрешностью опробования Кобщ. Именно эта погрешность характеризует представительность пробы.
Способы определения Кобщ. могут быть разные (об этом говорилось ранее /1/), но для решения практических задач опробования необходимо разобраться с балансом погрешностей. Это важно потому, что для повышения представительности проб целесообразно снижать самую большую погрешность из общего баланса.
В настоящее время из пяти выше перечисленных составляющих общей погрешности опробования лучше всего изучена и нормируется только погрешность анализов К4 (табл.). Остальные погрешности более-менее известны и могут быть определены, но они пока не нормированы.
Таблица. Величина предельно допустимых среднеквадратических погрешностей анализов (%) по классам содержаний /2/
| Содержание, г/т |
Для руд с золотом до 0,1 мм, главным образом, в сульфидах |
Для руд с золотом |
Для руд с крупным, часто видимым золотом, главным образом, в кварце |
| 128 |
4,0 |
7,5 |
10 |
| 64–128 |
4,5 |
8,5 |
12 |
| 16–64 |
10 |
13 |
18 |
| 4–16 |
18 |
25 |
25 |
| 1–4 |
25 |
30 |
30 |
| 0,5–1,0 |
30 |
30 |
30 |
| 0,5 |
30 |
30 |
30 |
Исходя из погрешности анализа (от 7,5 до 30%), напрашивается аналогичная величина каждой из прочих составляющих общей погрешности опробования. В пределе было бы хорошо, если бы Кобщ. не превышала 30%.
Величине Кобщ. ≤ 30% привлекает тем, что погрешности распределяются по хорошо изученному нормальному закону распределения случайных величин. В соответствии с этим законом:
- для 68% проб погрешность оценки содержания будет менее 30%;
- средняя оценка содержания является несмещенной и состоятельной;
- количество завышений и занижений содержаний примерно одинаковое;
- пиковых проб в распределении содержаний не будет.
При современной методике опробования бороздами или скважинами Кобщ. ≤ 30% бывает на участках месторождений с равномерно распределением золота и высоким его содержанием. Можно быть уверенным, что такие участки непременно будут выявлены разведкой и их не исключат из контура запасов. Добывающие предприятия такие участки успешно и без проблем отработают.
Однако в современных месторождениях участков с высоким и равномерно распределенным золотом осталось мало. На более сложных участках возможности получить Кобщ. ≤ 30%, как правило, ограничены. По этой причине погрешности опробования реально составляют Кобщ. 100–150%. При такой погрешности большинство промышленных участков месторождения также будут успешно выявлены. Некоторые участки будут переоценены, другие — недооценены, но к катастрофе добывающего предприятия это не приведет.
Более высокие погрешности опробования (соответственно, низкая представительность проб) легко заметны опытным геологам по ряду признаков:
- контуры запасов не строятся,
- в контурах запасов есть пиковые содержания,
- в контурах запасов есть «окна»,
- неотход золота в контурах месторождения при отработке,
- неучтенка за контурами месторождения, которую можно прирезать.
Опытные геологи, видя такую картину, стараются снизить погрешности опробования и к настоящему времени придумали множество эффективных мероприятий. Вариантов множество, в последнее время намечаются попытки использовать искусственный интеллект (ИИ) /3/.
Приведем один эффективный способ, рекомендуемый ГКЗ и применяемый в практике.
Самый простой практический способ повышения представительности проб на месторождениях золота
Самый простой и принятый у нас способ — это ограничение пиковых проб. Если опытный геолог видит, что проба показывает нереально высокое содержание, он понимает, что это случайное завышение. Проба не представляет всю ее зону влияния, а только локальную неоднородность. Соответственно, завышенное содержание логично ограничить.
В практике для этого есть множество вариантов (ГКЗ, наверное, до сих пор использует метод И.Д.Когана, предлагались и другие методы). Если исходить из желаемой погрешности оценки содержания золота (не более 30%), то надо бы уровень ограничения пиковых проб еще снизить, но есть мешающие этому соображения.
Ограничение пиковых проб убирает самые высокие погрешности опробования, хотя далеко не все. Есть пробы, которые завышают содержание по отношению к зоне влияния, но формально не являются пиковыми и их, по И.Д.Когану, нельзя ограничить. А если пробы ограничены недостаточно, то возникает неотход запасов в контурах, что на золоте не редкость.
Пиковые пробы легко выявляются и ограничиваются. Но, кроме завышений содержания, есть множество проб, которые занизили содержания по отношению к своим зонам влияния. На месторождениях золота на одно пиковое завышение может приходиться 10–20 занижений, при этом есть занижения 100%, то есть проба показывает «пусто» или «нз».
Для повышения представительности «заниженных» проб логично было бы содержание в них увеличить. Однако эта задача более сложная, чем ограничение пиковых проб. Исправить погрешность путем введения поправочного коэффициента нельзя, так как некондиционных проб много и неизвестно к каким пробам надо добавлять содержание и сколько. А к содержанию «пусто» повышающий коэффициент вообще смысла не имеет.
Следствием того, что заниженные содержания исправить нельзя, они исключаются из контура вместе с их зонами влияния. Так образуются «окна» в контурах, а за контурами они образуют хорошо известную практикам «неучтенку». В СССР был разработан способы подсчета запасов в неучтенке /4/.
Способы повышения представительности опробования, разработанные к настоящему времени, интересны и имеют важное практическое значение.
РЕКОМЕНДАЦИИ
Тому, кто захочет заняться повышением представительности проб или возникнет такая необходимость, пожелаем успеха и порекомендуем следующее.
- Прежде всего, уточнить задачу, которую хотите решить за счет изменения методики опробования: требуется больше запасов при разведке или больше золота при добыче, или повысить содержание в добываемой руде? Методика опробования — вам в помощь. Но разные задачи решаются по-разному.
- Выбирая методику опробования, ориентируйтесь на структуру неоднородности распределения золота в объекте и баланс погрешностей опробования. Выбирая мероприятие вслепую, можно получить не то, что хочется, и зря потратить деньги. В частности, увеличение массы (объема) проб — не всегда лучшее мероприятие для повышения их представительности.
- Для повышения представительности проб выбирайте из баланса погрешностей самую большую и старайтесь снизить именно ее. Это необязательно дорогостоящее увеличение массы или объема проб.
Список использованной литературы:
1. Кавчик Б.К. Представительность геологических проб, ее влияние на результаты разведки и отработки месторождений золота (в порядке обсуждения), часть 1
2. Кувшинов В.П., Бакулин Ю.А., Иванов В.Н. и др. Опробование руд коренных месторождений золота. М.: ЦНИГРИ, 1992, 160 с.
4. Шаповалов В.С., Федоров С.Г., Бондаренко А.А. Методические рекомендации по учету запасов россыпного золота на площадях с низким фоном продуктивности