Geostatistik geometallurgischer Parameter
3D-Modell einer Chromitit-Schicht aus dem Bushveld Komplex, Südfrika. Die Geometrie wurde anhand der vorhergesagten Verteilung eines metallurgischen Parameters eingefärbt, der die Aufbereitbarkeit vom Platin im Erz angibt. Blau gekennzeichnete Bereiche besitzen ein ungünstiges, gelb gekennzeichnete Bereiche ein günstiges Aufbereitungsverhalten, Foto: HZDR/ Peter Menzel
Das Erstellen zuverlässiger Potentialanalysen ist eine Grundvoraussetzung für den effizienten Abbau von Lagerstätten. Oft jedoch basieren diese Potentialanalysen auf wenigen Bohrloch- und Gesteinsuntersuchungen teils unterschiedlichen Ursprungs. Zukünftig wird sich die Datenlage nicht bessern. Im Gegenteil: Lagerstätten sind in zunehmend tieferen Lagen anzutreffen oder komplexer zusammengesetzt. Zudem gibt es eine Vielzahl von unterschiedlichen Untersuchungsmethoden mit unterschiedlichen Datentypen.
Um von den einzelnen Punktdaten auf den gesamten Raum schließen zu können, benötigt man mathematische Interpolationsverfahren aus der Geostatistik. Mit ihrer Hilfe prognostiziert die Abteilung Modellierung und Bewertung räumliche Verteilungen und quantifiziert die mit der Schätzung einhergehenden Unsicherheiten. Dabei konzentrieren sich die Wissenschaftler vorrangig auf geostatistische Simulationen und die Geostatistik nichtlinearer Skalen für Erzkörper, die für die Interpolation von geometallurgischen Parametern (z. B. modale Mineralogie oder Korngrößenverteilung) nötig sind.
Die Erforschung dieser Themen ist so entscheidend, weil sich die richtige Modellierung der Unsicherheit nachweislich entscheidend auf das wirtschaftliche Aufbereitungsergebnis auswirkt. Dafür arbeitet die Abteilung eng mit den Abteilungen Erkundung(1) und Analytik(2) zusammen, da diese die grundlegenden Daten produzieren aber auch Methoden mitentwickeln - zum Beispiel für die Modellierung von Lagerstätten anhand hyperspektraler und geochemischer Daten oder die Interpolation geometallurgischer Eigenschaften in Haldenkörpern(3).
Ausgewählte Publikationen
- Van den Boogaart, K.G., Mueller, U., Tolosana-Delgado, R.
"An affine equivariant multivariate normal score transform for compositional data", Mathematical Geosciences, 2016
- Van den Boogaart, K.G., Tolosana-Delgado, R., Mueller, U., Matos-Camacho, S.
How details of the Geometallurgical Optimisation influence the overall value, in Proceedings of GeoMet2016, the Third AusIMM International Geometallurgy Conference, 2016
- Tolosana-Delgado, R., Mueller, U., van den Boogaart, K.G, Ward, C., Gutzmer J.
Improving processing by adaption to conditional geostatistical simulation of block compositions, The Journal of the South African Institute of Mining and Metallurgy, 2015
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