Search results

Filters

  • Journals
  • Keywords

Search results

Number of results: 4
items per page: 25 50 75
Sort by:

Abstract

“Mineral deposit model”, “deposit modelling” are the terms commonly used, although imprecise. This is often identified as the application of computerized methods to the elaboration and presentation of geological information, in particular for the mining design. Deposit modelling is the mode of presentation of deposit features, which in the meaning of the authors of such presentation, describes the deposit features between the points of observations as best as possible. Deposit modelling has a long history (XVI-XVII centuries), however such a term was not used. Varied methods of cartographic presentation of deposits and their features were proposed. The progress in the presentation of the deposit in space using isolines maps has led to the separation of methods of deposits geometrisation. Over time, a simple mathematical statistics method was used to describe the deposit parameters, followed by geostatistical methods. Some of them were however not commonly used as too troublesome. The computer based approach to the presentation of geological data has an unquestionable value but is accompanied by the possibility of inappropriate formalized and erroneous interpretations and a presentation as to whether the basic rules of geological knowledge were neglected. Deposits modeling is a conceptual task and cannot be fully automated.
Go to article

Abstract

Krajowa energetyka od lat oparta jest na węglu kamiennym i brunatnym. Kilkudziesięcioprocentowy udział elektrowni opalanych węglem kamiennym i brunatnym w strukturze wytwórczej wymusza konieczność zakupu tych paliw do produkcji energii elektrycznej w otoczeniu zmiennych cen surowców, kształtowanych na międzynarodowym rynku. Ceny węgla kamiennego są wypadkową wielu zmiennych i zależą nie tylko od światowej sytuacji geopolitycznej czy ekonomicznej, ale mogą być również skutkiem klęsk żywiołowych. Ceny na rynkach międzynarodowych są ze sobą ściśle powiązane. Szczególnie wysokość cen kształtowanych przez największych producentów i eksporterów (między innymi przez Indonezję, Australię czy Chiny) mają wpływ na ceny surowca na rynku europejskim. Są one także punktem odniesienia dla cen węgla brunatnego na lokalnych rynkach. W niniejszym artykule przeanalizowano wpływ zmienności cen węgla kamiennego na rynkach światowych na zmienność krajowych cen paliw (kosztów zakupu) wykorzystywanych do produkcji energii elektrycznej, cen sprzedaży energii przez jednostki wytwórcze oraz cen energii elektrycznej dla odbiorców końcowych. Sprawdzono także czy zmienność cen węgla kamiennego ma wpływ na zmienność cen energii dla przedsiębiorstw przyłączonych do sieci na parametrach wysokiego napięcia i dla gospodarstw domowych. Dodatkowo zbadano także korelację pomiędzy analizowanymi parami zmiennych. Niniejszą analizę wpływu wybranych zmiennych przeprowadzono przy użyciu podstawowych miar statystycznych. W drugiej części badań przeprowadzona zostanie poszerzona analiza wzajemnego wpływu (przyczynowości) zmiany analizowanych parametrów z wykorzystaniem zaawansowanych narzędzi statystycznych.
Go to article

Abstract

The article describes the influence of anomalous values and local variability on the structure of variability and the estimation of deposit parameters. The research was carried out using statistical and geostatistical methods based on the Pb accumulation index in the shale series in part of the Cu-Ag ore deposit, LGCD (Lubin-Głogów Copper District). The authors recommend the use of a geostatistical tool, the so-called semivariogram cloud to determine the anomalous values. Anomalous values determined by the geostatistical method and removed from the dataset have resulted in a significant reduction of the relative variability of data, which is still very large in the case of the analyzed parameter or parameters with similar statistical features such as extreme variability and strongly asymmetric distribution. Calculations of the resources of this element can be treated only as estimates and formally classified to category D. The hypothetical assumption of the absence of sampling errors, resulting in a decrease in the magnitude of local variation, leads to a certain reduction of the median error of resource estimates. However, they are still high (> 35%). This is due to the large natural variability of the accumulation index of Pb on the local observation scale. The current method for collecting samples from mine workings of the Cu-Ag deposits in the Lubin-Głogów Copper District (LGCD), aimed at the proper assessment of copper resources, the Cu content, and at estimating the quality of copper output, makes it impossible to achieve an accuracy of estimates of Pb resources similar to that obtained for the main metal. Theoretically, this effect can be achieved by a strong concentration of the sample collection points and thanks to a multiple increase in the samples weight; this, however, is unrealistic for both economic and organizational reasons. It is therefore to be expected that the assessment of Pb resources and other accompanying elements of similar statistical features (e.g. As), located in parts of the deposit where mining activities are to be carried out, will be subject to significant errors.
Go to article

This page uses 'cookies'. Learn more