Journals →  Горный журнал →  2020 →  #12 →  Back

ЭКОНОМИКА, ОРГАНИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ
ArticleName Оценка точности расчета минимально-промышленного содержания золота в россыпных месторождениях
DOI 10.17580/gzh.2020.12.09
ArticleAuthor Батугина Н. С., Ткач С. М., Хоютанов Е. А.
ArticleAuthorData

Институт горного дела Севера им. Н. В. Черского СО РАН, Якутск, Россия:

Батугина Н. С., ведущий научный сотрудник, д-р экон. наук, batuginan@mail.ru
Ткач С. М., главный научный сотрудник, д-р техн. наук
Хоютанов Е. А., научный сотрудник, канд. техн. наук

Abstract

На примере россыпных мес то рожде ний золота предпринята попытка определить характер и особенности влияния геологических факторов и принимаемых геотехнологических решений на эффективность использования георесурсов через оценку и управление погрешностью запасов минерального сырья и прибылью при его добыче и переработке. Использованы формальный и приближенный способы теории ошибок. Показано, что в связи с прогнозным характером определения горно-геологических и экономических показателей предстоящей разработки рудных и россыпных месторождений оценка экономической структуры месторождения может быть только вероятностной.

keywords Запасы минерального сырья, оценка, погрешность, минимальное промышленное содержание, бортовое содержание, затраты, эффективность, геометризация запасов
References

1. Githiria J., Musingwini C. A stochastic cut-off grade optimization model to incorporate uncertainty for improved project value. Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy. 2019. Vol. 119, No. 3. pp. 217–228.
2. Ziad Saliba, Dimitrakopoulos R. Simultaneous stochastic optimization of an open pit gold mining complex with supply and market uncertainty. Mining Technology: Transactions of the Institutions of Mining and Metallurgy. 2019. Vol. 128, Iss. 4. pp. 216–229.
3. Minniakhmetov I., Dimitrakopoulos R. Joint High-Order Simulation of Spatially Correlated Variables Using High-Order Spatial Statistics. Mathematical Geosciences. 2016. Vol. 49, No. 1. pp. 39–66.
4. Asad M. W. A., Qureshi M. A., Jang H. A review of cut-off grade policy models for open pit mining operations. Resources Policy. 2016. Vol. 49. p p. 142–152.
5. Kopytov A. I., Rogova T. B., Shaklein S. V. Evaluation of expected errors in geometrization of coal deposits at the stage of exploration and operation. Gornyi Zhurnal. 2020. No. 4. pp. 4–9. DOI: 10.17580/gzh.2020.04.01
6. Makarcheva A. A., Kushnarev P. I. Features of quality standard justification in evaluation of thin gold lode deposits. Nedropolzovanie XXI vek. 2020. No. 1(83). pp. 100–107.
7. Batugina N. S., Gavrilov V. L., Tkach S. M. Error in calculation of profits in mining complex-structure deposits. Gornyi Zhurnal. 2018. No. 12. pp. 26–30. DOI: 10.17580/gzh.2018.12.06
8. Muzafarov A. M., Oslopovskiy S. A., Sattarov G. S. Radiometri c investigations of technogenic objects. Tsvetnye Metally. 2016. No. 2. pp. 15–19. DOI: 10.17580/tsm.2016.02.02
9. Belykh V. V. A mathematical model of company revenue amid demand uncertainty. Ekonomika i matematicheskie metody. 2020. Vol. 56, No. 1. pp. 100–113.
10. Gilani S.-O., Sattarvand J. Integrating geological uncertainty in long-term open pit mine production planning by ant colony o ptimization. Computers & Geosciences. 2016. Vol. 87. pp. 31–40.
11. Ajak A. D., Lilford E., Topal E. Application of predictive data mining to create mine plan flexibi lity in the face of geological uncertainty. Resources Policy. 2018. Vol. 55. pp. 62–79.
12. Batugina N. S., Gavrilov V. L., Tkach S. M., Gavrilov V. I. Cluster structure of placers in Yakutia and the use of this feature in geotechnologies. Gornyi Zhurnal. 2019. No. 2. pp. 17–20. DOI: 10.17580/gzh.2019.02.03

Language of full-text russian
Full content Buy
Back