Добрый день, Коллеги. Важное сообщение, просьба принять участие. Музей Ферсмана ищет помощь для реставрационных работ в помещении. Подробности по ссылке

Автор(ы):Anderson J.M., Davis C.R., Tavchandjian
Издание:Canadian Institute of Mining Metallurgy and Petroleum, 2003 г., 10 стр.
Язык(и)Английский
Quality assurance/Quality control (QA/QC) for resource estimation at Inco Technical Services Limited / Обеспечение качества/контроль за качеством (ОКР) для оценки ресурсов в компании Inco Technical Services Limited

Resource modelling is a complex process involving different specialists with relevant experience using a multi-disciplinary approach and the best available technology and reviews by independent auditors. The reliability of the final resource estimate is highly dependent on the quality control exercised at each stage of the process. At each step in the resource modelling process it is necessary to define the specific objectives, the methodology proposed to achieve those objectives and to establish a set of checks and validation tools to assess the effectiveness of the proposed methodology. Designation of responsibility and authority for meeting these objectives must also be clearly identified. External audits must also be incorporated to review and validate the implementation of new procedures.

Resource modelling is the basis for any economic appraisal of a mining project and includes a number of steps from data acquisition and validation to resource reporting, classification, and risk analysis

Издание:Москва, 1994 г., 37 стр.
Язык(и)Русский
Методическое руководство по изучению и эколого-экономической оценке техногенных месторождений

Техногенные месторождения - это скопления минеральных веществ, образовавшиеся в результате складирования отходов добычи полезных ископаемых (некондиционные руды, вскрышные и вмещающие породы), обогатительного (хвосты, шламы), металлургического (шлаки, золы, кеки) и других производств, качество и количество которых позволяет осуществлять их добычу и переработку на реальной экономической основе <...>

ТематикаПодсчет запасов, Геологоразведка, Методика ГРР
Издание:Москва, 1988 г., 24 стр.
Язык(и)Русский
Требования к геофизическому опробованию при подсчете запасов месторождений металлов и нерудного сырья

1.1 Настоящим документом устанавливаются требования к геофизическому опробованию скавжин и горных выработок, при соблюдении которых его результаты должны использоваться самостоятельно или в сочетании с данными геологического опробования для решения следующих задач разведки и подсчета запасов месторождений металлов и нерудного сырья:

ТематикаПодсчет запасов, Геологоразведка, Геофизика, Методика ГРР
Автор(ы):Deutsch C.V., Rossi M.E.
Издание:Springer, 2014 г., 784 стр., ISBN: 978-1-4020-5716-8
Язык(и)Английский
Mineral resource estimation / Подсчет запасов месторождений полезных ископаемых

This book is about resource modeling. It explains important issues; it describes geological and statistical tools used in resource modeling; and presents case studies for illustration. The main intent is to avoid strict theoretical presentations, and focus on practical adaptations that result in good resource estimation practice.

Издание:Snowden Mining Industry Consultants, 2009 г., 184 стр.
Язык(и)Английский
Resource Estimation / Оценка минеральных ресурсов

This beautifully presented course manual supporting Snowden Mining Industry Consultants renowned course in Resource Estimation represents the culmination of more than 20 years of course refinements, revisions, improvements and further refinements. No doubt the manual will continue to be improved in the future as new information becomes available and new techniques are introduced. After all a course manual must be a dynamic, living document that remains relevant to the mining industry. <...>

Издание:The Australasian Institute of Mining and Metallurgy, 2023 г., 312 стр., ISBN: 978-1-922395-14-6
Язык(и)Английский
Mineral resource estimation. Conference 2023 / Оценка минеральных ресурсов. Конференция 2023

AI and machine learning

Introducing deep learning and interpreting the patterns – a mineral deposit perspective

D.M. First, I. Sucholutsky, D. Mogilny and F. Yusufali

ML and AI for resource estimation – what could possibly go wrong? Nothing! Everything!

M.J. Nimmo

Best practice

A guide to reporting Mineral Resource exclusive of Mineral Reserve

T. Rowland, H. Arvidson, M. Noppé, M. Mattera, B. Parsons, V. Chamberlain and R. Marinho

Ленты новостей
1339.37