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Geostatistical analysis of the troilus deposit : uncertainty and risk assessment of the mine planning strategy

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2006
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Ce mémoire étudie l’effet de l’incertitude locale et spatiale sur les réserves du gisement d’or Troilus. Deux méthodes géostatistiques ont été utilisées, soit le krigeage des indicatrices et la simulation séquentielle des indicatrices. En premier lieu, une nouvelle interprétation géologique du gisement a été faite basée sur les trous de forage d’exploration. Pour chaque zone définie, une série de variogrames ont été calculés et un modèle de bloc a été interpolé par krigeage des indicatrices. La calibration de ce modèle a été faite en le comparant au modèle basé sur les trous de forage de production et aux données actuelles de production. L’incertitude reliée à la variabilité de la minéralization a été quantifiée par l’entremise de 25 simulations séquentielles. Une série de fosses optimales basées sur chaque simulation ont été réalisées afin d’analyser l’impact sur la valeur présente nette, le tonnage de minerai et le nombre d’onces d’or contenues.
This thesis examines the effect of local and spatial uncertainty of the mineral reserves estimates for the Troilus gold deposit. Two geostatistical methods have been used: indicator kriging and sequential indicator simulation. A new set of geological envelope has been defined based on the grade distribution of the exploration hole samples. For each zone, composites, statistics and variograms have been calculated based on gold assays coming from exploration holes (DDH) and production blastholes (BH). A recoverable reserve block model based on indicator kriging was created from the exploration holes and a grade control block model was produced from the production blastholes. The recoverable reserve model was calibrated based on the grade control model and the data from the mined out part of the orebody. Uncertainty related to the variability of the mineralization was assessed through 25 conditionally simulated block models. Open pit optimization Whittle software was used as a transfer function to compare each model. Elements such as ore tonnage, grade, ounces contained and discounted value (NPV) have been used to analyse the risk inherent to each model. Finally, reserve estimates within an already established pit design were used as a second method of comparison.
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mémoire de maîtrise