| 
        
            |  |  
            | 
	
		|  |  
		| 
			
				|  بهینه سازی تابع بازدهی سه بعدی بر اساس توابع احتمال کشف کانسار و هزینه حفاری به منظور جانمایی شبکه گمانه های اکتشافی   |  
				|  |  |  
				|  |  |  
				| نویسنده | حسین مرشدی امین |  
				| منبع | روشهاي تحليلي و عددي در مهندسي معدن - 1394                                     - دوره : 5          - شماره : 10                   - صفحه:111       -123 |  
			 
				| چکیده | به منظور اکتشافات زیرسطحی کانسار، شبکه حفاری باید بهگونه ای طراحی شود که از اتلاف منابع و بودجه جلوگیری شود. در طراحی بهینه شبکه حفاری باید دو راهبرد افزایش احتمال کشف و کاهش هزینه ها در نظر گرفته شود که این اصول، دو نقطه مقابل دربهینه سازی هستند. اولین مرحله در این راستا، بهینه سازی امتداد شبکه طراحی شده است که به امتداد اصلی کانسار و ضریب شکل (نسبت عرض به طول) کانسار بستگی دارد که در نهایت از مدل بازدهی (تفاضل توابع درآمد و هزینه) استفاده شده است. در این مطالعه، منظور از درآمد، افزایش احتمال کشف کانسار و منظور از هزینه، هزینه های حفاری اکتشافی، به عنوان دو سنگ بنای اصلی مدل بهینهسازی است. تابع احتمال کشف، به عواملی چون هندسه کانسار (پارامترهای بُعدی و جهتی)، نسبت طول کانسار به طول شبکه حفاری و زاویه برخورد گمانه به کانسار بستگی دارد. انواع کانسارهای رگه ای، لایه ای و پورفیری به ترتیب دارای هندسه یک، دو و سه بُعدی هستند. در مطالعه حاضر، کانسارهایی با هندسه سه بُعدی مورد بررسی قرار می گیرند که مدل اولیه هندسه کانسار باید توسط مطالعات ژئوفیزیکی تعیین شود. پارامتر های موثر در تابع هزینه حفاری شامل طول حفاری، نوع حفاری و زاویه حفاری است. در مرحله بعد، مدل تابع بازدهی نسبت به هریک از متغیرهای مستقل طول شبکه نمونهبرداری و زاویه حفاری مشتق جزئی گرفته و نتیجه حل آن، تشکیل دستگاه دو معادله و دو مجهول است. با حل این دستگاه، متغیرهای طول شبکه نمونهبرداری و زاویه حفاری بهصورت بهینه تعیین شده که مقادیر به دست آمده این دو پارامتر، مقدار بهینه احتمال کشف را مشخص نموده و در نهایت براساس تغییرات شیب کانسار، زاویه حفاری نظیر آن تصحیح شده است. |  
				| کلیدواژه | شبکه گمانه های اکتشافی، مدل بازدهی حفاری، هندسه کانسار، پارامتر های هزینه حفاری، تابع احتمال کشف کانسار |  
				| آدرس | دانشگاه یزد, دانشکده مهندسی معدن و متالورژی, ایران |  
				|  |  |  
				|  |  |  
				|  |  |  |  
		|  |  |  
            | 
	
		|  |  
		| 
			
				|  Optimizing 3D efficiency function based on the ore detection probability and drilling costs to locate an exploratory boreholes network   |  
				|  |  |  
				| Authors | Hossein Morshedy Amin |  
				| Abstract | Summary In the earth sciences, a great deal of uncertainty modeling depends on subsurface interpretation. The exploratory borehole is one of the best tools for subsurface exploration and data gathering. In the mineral exploration project, the layout of boreholes is designed based on the available information and engineering judgment, which may result in a lack of information or redundant information in decision making. This paper presents a new algorithm to compute the parameters of the optimal exploratory boreholes network.   Introduction There are three significant concepts in sampling design, including probabilistic geometry, geostatistical error management, and information theory. The probability of intersection between target and network was calculated as a function of the target geometry and its relative orientation with respect to the directional and dimensional properties of exploration network.   Methodology and Approaches Designing of the optimal drilling network contains two main strategies: (i) maximize the detection (exploration) probability, (ii) minimize the cost of drilling. These two principles, which are two opposite points of each other. The beginning optimization stage of drilling network is determining the strike direction of the network that depends on the main direction and shape ratio (length to width) of the ore. In the following phase, the efficiency model (gross drilling return) is defined as the difference of the detection probability and cost function (as the two principals of optimization model). The ore detection probability was the function of ore geometry (directional and dimensional parameters), the ratio of ore length to drilling network length, and the angle of the borehole. Three types of ore geometry are considered: 1D (Vein model), 2D (band or layer model) and 3D (mass model).   Results and Conclusions In this present study, the ore with three dimensional geometry was studied that were the primary model produced by geophysical investigations. The effective parameters of the drilling cost function are related to the length of the borehole, the type of drilling, and inclination of the borehole. To compute the optimal parameters, the partial derivative of efficiency model was solved based on the independent variables (the size of drilling network and the angle of borehole). Finally, according to local variety in the dip of deposit, the optimal orientation of boreholes was correct based on angle of surface effect. |  
				| Keywords |  |  
				|  |  |  
				|  |  |  |  
		|  |  |  
            |  |  
            |  |  |