Modelowanie 3D zmienności zawartości Zn we fragmencie obszaru ZG Polkowice-Sieroszowice

Abstract

Przy wykorzystaniu informacji z aktualnie realizowanego w ZG Polkowice-Sieroszowice opróbowania dla oznaczenia zawartości Zn (dane z prób cząstkowych) podjęto próbę wykonania modelu 3D zawartości cynku we fragmencie złoża Polkowice. Rozkład zawartości cynku charakteryzuje się bardzo dużą zmiennością, prawostronną asymetrią, występowaniem licznych wartości anomalnych bardzo często brakiem Zn w próbach (wartości zerowe w zbiorze danych). Wymienione niekorzystne statystyczne cechy zmienności zawartości Zn potwierdzono brakiem możliwości określenia wiarygodnej geostatystycznej struktury zmienności za pomocą semiwariogramów. W związku z tym do wykonania modelu 3D zastosowano metodę krigingu zwyczajnego z założonym liniowym modelem geostatystycznym. Dokładność szacowania zawartości cynku oceniono poprzez porównanie wartości oszacowanych z rzeczywistymi pochodzącymi ze zbioru testowego na podstawie względnych błędów absolutnych. Oszacowanie zawartości cynku było możliwe jedynie w serii węglanowej, gdzie szacowanie charakteryzuje się niską dokładnością (średnia arytmetyczna błędów oszacowania równa 81,57 %, a mediana 100 %). Z uwagi na niekorzystne cechy statystyczne zawartości cynku modelowanie 3D nie przyniosło oczekiwanych rezultatów.

With the use of information from the current ZG Polkowice-Sieroszowice sampling for Zn content determination (data from point samples), an attempt was made to create a 3D model of zinc content in the Polkowice deposit. The distribution of zinc content is characterized by very high variability, right-sided asymmetry, the occurrence of numerous anomalous values, very often the lack of Zn in the samples (zero values in the data set). These adverse statistical features of variability of Zn content were confirmed by the lack of the possibility to determine a reliable geostatistical structure of variability by using semivariograms. Therefore, for the implementation of the 3D model, the method of ordinary kriging with assumed linear geostatistical model was used. The accuracy of the zinc content estimation was evaluated by comparing the values estimated with the real values from the testing set based on absolute relative estimation errors. The estimation of the zinc content was possible only in the carbonate series, where the estimation is characterized by low accuracy (arithmetic mean of estimation errors equal to 81.57%, and the median 100%). Due to the adverse statistical features of zinc content, 3D modeling did not bring the expected results.