1. Введение в QA/QC (Предыстория и основные принципы)
2. Планирование и реализация программы QA/QC
3. Контрольные пробы

Geochemistry is a constantly expanding science. More and more, scientists are employing geochemical tools to help answer questions about the Earth and earth system processes. Scientists may assume that the responsibility of examining and assessing the quality of the geochemical data they generate is not theirs but rather that of the analytical laboratories to which their samples have been submitted. This assumption may be partially based on knowledge about internal and external quality assurance and quality control (QA/QC) programs in which analytical laboratories typically participate. Or there may be a perceived lack of time or resources to adequately examine data quality. Regardless of the reason, the lack of QA/QC protocols can lead to the generation and publication of erroneous data. Because the interpretations drawn from the data are primary products to U.S. Geological Survey (USGS) stakeholders, the consequences of publishing erroneous results can be significant. The principal investigator of a scientific study ultimately is responsible for the quality and interpretation of the project’s findings, and thus must also play a role in the understanding, implementation, and presentation of QA/QC information about the data. <...>

Quality Control in Mineral Exploration

There many goals associated with a QA/QC program for the mineral industry:

• Prevent the entry of large errors into the geological Database.

• Demonstrate that sampling and analytical variances are small relative to geological variance.

• Provide assurance that the accuracy of the data can be confirmed.

• Save management time by automating sample names and performing automatic checks on sample names.

• Allow problems to be realized rapidly to minimize their effects.

• Keep an archive for a complete audit trail.

• Comply meticulously with government regulations and standards with a minimal amount of employee time and effort.

1. Tata steel ltd – snapshot: operating mines

2. Sukinda chromite mines: an overview

2.1 Geology: lithology and mineralisation

2.2 Exploration: strategy, challenges and mitigation measures

2.3 Stages of core processing :post drilling activities

3. QA/QC practices need and importance

4. QA/QC practices implemented in Sukinda chromite exploration

5. Conclusion

After several decades of research, papers, conferences and undoubtedly many millions of analyses of rock and soil samples globally, we know that the success of mining projects is largely dependent on the quality of the data on which they are modelled. The importance of proper sampling, data management, quality assurance and quality control have all been extensively addressed in the literature. However, as global standards change and mining companies have to be more and more innovative to extract value out of marginal projects, it is interesting to note that basic quality control concepts are still poorly understood, misapplied and lead to constant confusion in the exploration and mining sectors.

The fundamental cause of the errors of samples of rocks and minerals collected by geologists for evaluation of mining projects is heterogeneity of the sampled materials (Gy, 1982; Francois-Bongarcon, 1993; Pitard, 1993). Constitution heterogeneity and distribution heterogeneity (Pitard, 1993) both are important and cause geological sampling errors. The more heterogeneous the sampled material the more difficult it is to obtain a representative sample and infer characteristics of the geological object from samples. The current chapter overviews sampling theory explaining sampling error types and their likely causes, and also describes the practical approaches used in the mining industry for estimating sampling errors and monitoring them at an acceptably low level. It is based on numerous case studies by the author (Abzalov & Both, 1997; Abzalov, 1999, 2007, 2008; Abzalov & Humphreys, 2002; Abzalov & Mazzoni, 2004; Abzalov & Pickers, 2005; Abzalov et al., 2007; Abzalov & Bower, 2009) and also reviews of the recently published QAQC procedures used in the mining industry (Taylor, 1987; Vallee et al., 1992; Leaver et al., 1997; Long, 1998; Sketchley, 1998).

1. Определения и принципы

2. Виды контроля

3. Контрольные пробы (пробы QA/QC)

• Отбор проб

• Пробоподготовка

• Аналитические исследования

4. Частота и порядок внедрения проб QA/QC

5. База Данных

6. Часто встречающиеся ситуации нарушения процедур QA/QC

7. Последствия несоблюдения процедур QA/QC

4. Анализ данных по контролю качества
5. Создание, ведение и контроль базы данных опробования
6. Составление отчетов по QA/QC в соответствии с международными кодексами JORC и NI43-101.

Одной из основных задач горнорудных проектов при организации геологоразведочных работ является объективная оценка промышленных запасов минеральных ресурсов для последующей эффективной эксплуатации месторождений.

В книге рассматривается комплекс проблем, связанных с  организацией на горном предприятии Системы контроля содержаний (Grade Control System), позволяющей существенно снизить потери и разубоживание руды. Описывается, главным образом, зарубежный опыт такой деятельности. Подробно освещаются принципы обеспечения качественного геологического эксплуатационного опробования в процессе ведения горных работ на открытых и подземных рудниках, методы контроля качества подготовки и анализа проб, статистического и геостатистического анализа результатов опробования. 

Излагаются способы оценки извлекаемых запасов на месторождениях и методология использования геостатистического условного стохастического моделирования для решения ряда важных задач, связанных с эффективным использованием минеральных ресурсов: оптимизации размеров блоков в моделях ресурсов/запасов, плотности разведочной сети, оценки риска принимаемых решений и т.п.

Описывается технология создания блочных моделей контроля содержаний на открытых и подземных горных работах, а также методы оптимальной классификации «руда-порода» при краткосрочном горном планировании и управлении процессом добычи руды. Обосновывается целесообразность использования геостатистического условного стохастического моделирования для создания геологических моделей (геологической интерпретации) и моделей содержаний, позволяющих точно классифицировать запасы и оценивать риск неправильной классификации блоков модели.

Приведены принципы организации на горных предприятиях регулярного согласования (Reconciliation) предсказанных и фактических тоннажа и содержания в добываемой и перерабатываемой руде.

Книга рассчитана главным образом на рудничных геологов, работающих на горных предприятиях, разрабатывающих сложные рудные месторождения, а также может быть полезна студентам вузов.