展卫露
(西部矿业股份有限公司锡铁山分公司,青海 海西蒙古族藏族自治州 816203)
矿石体重是矿产储量估算的主要参数之一,矿石体重准确与否直接关系到储量估算的精度,影响储量估算结果准确性。
锡铁山铅锌矿矿石体重估算回归方程式为:
y=2.6219+0.0396*X1+0.0374*X2
其中:y为矿石体重。X1为矿石中铅元素百分含量。X2为矿石中硫元素百分含量。
锡铁山铅锌矿经过30多年开发,在开采过程中曾出现设计采出矿石量与实际出矿量存在较大差异的现象,剔除贫化损失管理的因素,是否存在因矿石量估算不够准确导致估算矿石量与实际计量矿石量存在差异的问题,有必要进行深一步的研究。
(1)测试人员。项目实施人员为矿山管理部地质技术人员,主要完成样品采集、分类整理、体重测定及数据整理分析工作。
(2)仪器准备。①电子天平:最大称量1500g。②烧杯:1000mL烧杯:口径20cm。③铁支架。④细线。⑤石蜡。⑥样品袋。
在同一矿石类型中,根据不同的矿体、矿体的不同部位即富矿、贫矿兼采接近平均品位多采的原则,使样品小块体重测定结果基本服从正太分布;具体要求如下:①取样数量:选取的生产中段每一种自然类型矿石取10个~15个样。②取样分为两部分,一为2762米及以下中段在各工程和采场露头的新鲜面上采用拣块法采取,二为对应采场从2942m中段施工的深部地质勘查钻孔岩心中采取。③样品规格5cm5cm5cm~10cm10cm10cm的块状。
采用的体重测试方法是《土工试验方法标准》(GB/T50123-1999)中的蜡封法,对矿石样品进行密封防水处理,利用阿基米德定律,使用电子天平称量试样的质量,计算出样品小体重,各主要参数的计算依据如下:
(2)岩(矿)石体积V=VC-VR。
(4)蜡的体重C1=c-a。
已知蜡的密度为0.93g/cm3。
矿石体重测定完成后送锡铁山分公司化验室进行品位测定,参照锡铁山铅锌矿矿石品位分析及其他以往研究资料成果,认为伴生元素金、银含量较低,不作为本次研究的对象,故本次品位分析重点针对矿石中铅、锌、硫元素开展。
矿石体重和品位分析完成后,利用excel表格数据分析功能建立元素品位和体重关系折线图和散点图,分别对铅、锌、硫元素和矿石体重进行统计分析。铅元素与矿石体重为正相关,建立线性相关性公式为:y=0.026X+3.744。
其中y为矿石体重;X为铅元素品位(%)
锌元素品位和矿石体重关系:
图1 锌元素品位与体重线性关系图
由关系图可见,锌元素与矿石体重为负相关,建立线性相关性公式为:y=-0.001X+4.043
其中y为矿石体重;X为锌元素品位(%)。
建立线性相关性方程为:y=0.026X+3.172
其中y为矿石体重;X为硫元素品位(%)。
由线性相关性公式可见,矿石中硫元素品位升高,矿石体重明显升高,与目前延用的体重回归公式中,矿石体重与铅元素品位呈正相关一致。
通过上述单元素品位与矿石体重相关性分析,基本确认了矿石体重与矿石中铅和硫元素含量呈正相关,与锌元素含量呈负相关。
以铅、锌、硫元素作为自变量进行第一次回归分析,回归分析结果如下表格。
(1)回归统计结果表
表1 回归统计结果
其中:Multiple R:复相关系数R,绝对值越靠近1则相关性越强,越靠近0则相关性越弱。标准误差:用来衡量拟合程度的大小,也用于计算与回归相关的其它统计量,此值越小,说明拟合程度越好。观察值:用于训练回归方程的样本数据有多少个,本次回归分析采用180个数据。
(2)方差分析结果表
表2 方差分析
其中最为重要的参数为显著性水平F,本次回归分析建立的回归公式显著性水平为4.22*10-62,远小于0.05,说明矿石品位与矿石体重之间的线性关系是显著的,可建立线性方程式。
由回归公式参数表可见,公式中铅和硫元素出现极端值的概率(P-value)分别为3.81*10-53和1.22*10-48,远小于显著性水平0.05,锌元素品位出现极端异常的概率值为0.155,超过显著性水平0.05,说明锌元素对公式线性回归关系不明显,应从回归方程中剔除,以铅和硫为变量建立二元线性回归方程。
(1)本次矿石小体重测试工作是矿山地质技术人员在日常生产中总结矿石量估算差异和矿石元素含量变化的认识上,为解决生产实际问题提出的,实验目的比较明确。
(2)小体重测定是在充分研究矿区矿体的赋存状态、构造特征和矿石工业类型的基础上,分别采取了试验样品,样品的采集符合实验规范要求。
(1)体重测试时使用量筒量程较大,读数精度会存在一定差异。
(2)体重估算回归方程考虑了黄铁矿硫元素对矿石体重影响,但黄铁矿中铁元素对体重影响未考虑。