В работе обобщены литературные и фактические данные, касающиеся оценки перспективных запасов рудных месторождений, практического значения запасов категории С2, геологической основы подсчета этих запасов и возможности более полного их учет. Намечены путн разработки геологической базы для обоснованной оценки наиболее реальных перспектив рудных месторождений

Изложены геохимические основы, принципы и методы прямой количественной оценки прогнозных запасов руд металлических полезных ископаемых. Описаны как известные, так и новые способы оценки на основе статистических моделей распределения запасов месторождений и их связи с суммарными запасами провинций или их клерками, на основе теоретических моделей энергии рудообразования и геохимической миграции, связывающих запасы с физико-химическими параметрами миграции и рудообразования, с содержаниями и минеральным составом руд, со структурной сложностью региона. Дано сравнение способов количественной оценки запасов.
Для геологов и других специалистов, занимающихся прогнозом, поисками и разведкой полезных ископаемых

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

Книга посвящена применению математических методов и ЭВМ при обработке геологоразведочных данных, подсчете запасов и оптимизации плотности разведочной сети. В ней изложены корреляционно-регрессионные и другие методы обработки данных, направленные на использование максимума информации и повышение точности оценивания. Большое внимание уделено метрологии измерений и анализов, проблеме оптимальной и надежной обработки проб.

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.