Örneklemeden Rapor Etmeye Adım Adım Maden Kaynak Tahmini
Madencilik faaliyetlerinin planlanmasının ve takvime bağlanmasının önemi anlaşıldıkça, çıkarılacak madenin tenör ve miktarını tahmin etmek için örnekleme verilerinin kullanımında bir artış olmuştur. Buna paralel olarak güvenilir kaynak ve rezerv tahmininin önemi de artmıştır. JORC Yönetmeliği (Avustralya Rapor Etme Yönetmeliği) ile başlayan modern madencilik döneminde, maden kaynak ve rezervlerinin tahmini ve halka açık rapor edilmesi yönünde artan bir eğilim görülmektedir. Bu yönetmelikler, maden kaynak/rezervleri tahmin yöntemlerini ya da sınıflama tekniklerini düzenlemeye kalkmaz, daha ziyade jeolojik güvenilirlik ve göz önüne alınması gereken teknik/ekonomik faktörlere göre tenör ve tonaj tahminlerinin yapılabilmesi ve sınıflaması için bir sistem sağlar. Rapor etme standartları; borsa ve mali kuruluşlar tarafından, maden arama sonuçları, maden kaynakları ve rezervlerinin halka açık rapor edilebilmesi için gerekli asgari standartlar olarak kabul edilir ve bu konuda en iyi uygulamaları tanımladıkları düşünülür. Bir süredir ulusal rapor etme yönetmeliklerindeki tanım ve standartların karşılıkları için uluslararası anlaşmalar yapılmaktadır ve bu durum yaygınlaşarak devam etmektedir. Bu arada Borsa kabul koşulları, söz konusu yönetmeliğe uymayan üyesine yaptırım uygulamayı kabul eden yabancı ülke meslek örgütlerinin üyelerini de “tanınan” (ya da muteber) meslek adamı (Yetkin Kişi eşdeğeri) olarak tanımlamaktadır. Bu tanınma ya da kabul görme zincirinin dışında kalan meslek adamlarının bu konuda iş yapmaları gittikçe zorlaşmakta ve imkânsız hale gelmektedir. Bu derleme, hem bu noktaya dikkati çekmek, hem de maden kaynak tahmini ve rapor edilmesi konusundaki en iyi uygulamaları tanıtmak ve en son gelişmeleri özetlemek için hazırlanmıştır.
Anahtar Kelimeler:
En iyi uygulamalar, JORC yönetmeliği, Raporlama standartları, Tanınan meslek adamı
___
- Armstrong, M.,Champigny, N, 1989. A Study on Kriging Small Blocks: CIM Bulletin, Vol 82, No 923, 128-133.
- Blackwell, G. H., 1998. Relative kriging errors – a basis for mineral resource classification: Exploration and Mining Geology, v. 7, no. 1-2, 99-106.
- Carr, J.C., Beaton, R.K., Cherrie, J.B., Mitchell, T.J., Fright, W.R., McCallum, B.C., Evans, T.R. 2001. Reconstruction and Representation of 3D Objects with Radial Basis Function. In: ACM SIGGRAPH, 12-17 August 2001, Los Angeles.
- Cowan, E.J., Beatson, R.K., Ross, H.J., Fright, W.R., McLennan, T.J., Evans, T.R., Carr, J.C., Lane, R.G., Bright, D.V., Gillman, A.J., Oshust, P.A.,Titley, M. 2003. Practical Implicit Geological Modelling. In: Dominy, S. (ed.) 5th International Mining Geology Conference, Bendigo, Victoria, November 17-19, 2003, Australian Institute of Mining and Metallurgy, Publication Series No. 8, 89-99.
- Coombes, J., 2008. The art and science of resource estimation : a practical guide for geologists and engineers: ISBN 9780980490800, 231 p.
- Cowan, E.J., Spragg, K.J.,Everitt, M.R. 2011. Wireframe-Free Geological Modelling – An Oxymoron or a Value Proposition? In: Eighth International Mining Geology Conference, Queenstown, New Zealand, 22-24 August 2011, 13 p. (2011)
- David, M., 1988. Handbook of Applied Advanced Geostatistical Ore Reserve Estimation: Elsevier Scientific, Amsterdam, 216 p.
- Deraisme J.,de Fouquet, C., 1996. A geostatistical approach for reserves: Mining Magazine, May 1996.
- De-Vitry, Chris, 2003. Resource classification – a case study from the Joffre-hosted iron ore of BHP Billiton’s Mount Whaleback operations: A196 Mining Technology (Trans. Inst. Min. Metall. A), 112.
- Dominy, S.C., Annels, A.E., Platten , I.M.,Raine, M.D., 2003a. A review of problems and challenges in the resource estimation of high-nugget effect lode-gold deposits. In Proceedings, Fifth International Mining Geology Conference. Australasian Institute of Mining and Metallurgy, 279-298.
- Dominy, S.C., Noppé, M A., Annels, A.E., 2002. Errors and Uncertainty in Mineral Resource and Ore Reserve Estimation-The Importance of Getting it Right: Explor. Mining Geol., Vol. 11, Nos. 1-4, 77–98.
- Emery, X., Ortiz, J. M., 2005. Estimation of mineral resources using grade domains: critical analysis and a suggested methodology: The Journal of The South African Institute of Mining and Metallurgy, 105, 247-256.
- Emery, X., Ortiz, J.M.,Rodriguez, J.J., 2006. Quantifying uncertainty in mineral resources by use of classification schemes and conditional simulations: Mathematical Geology, 38, 4, 445-464.
- Froidevaux, R., Roscoe, W. E. and Valiant, R. I., 1986. Estimating and classifying gold reserves at Page-Williams C zone- a case study in nonparametric geostatistics: In: Ore reserve estimation: methods, models and reality, Montreal, Canadian Institute of Mining and Metallurgy, p. 280-300.
- Glacken, I. M., Snowden, D. V., 2001. MineralResource Estimation, in Mineral Resource and Ore Reserve Estimation: The AusIMM Guide to Good Practice (Ed: A C Edwards), 189-198 (The Australasian Institute of Mining and Metallurgy: Melbourne).
- Guibal, D., 2001. Variography – A Tool for the Resource Geologist. In: Edwards, A.C. (Ed.) Mineral Resource and Ore Reserve Estimation – The AusIMM Guide to Good Practice. The Australian Institute of Mining and Metallurgy: Melbourne.
- Khakestar, M. S., Hassani, H., Angorani, S., 2011. A Hybrid Strategy to Optimize the Search Ellipsoid Dimensions: Case Study from Anomaly No 12A Iron Deposit in Central Iran: Yerbilimleri, 32 (1), 51–58.
- Price M., 2013. Strike it rich with maplex: Labeling oriented structure point labels in ArcGIS 10.1
- Royle, A. G., 1977. How to use geostatistics for ore reserve classification: Eng. Min. Journal, February, 52-55.
- ISSN: 1016-9172
- Başlangıç: 1977
- Yayıncı: TMMOB Jeoloji Mühendisleri Odası
Sayıdaki Diğer Makaleler
Zayıf Kaya Kütlelerinde Açılan Tünellerde Ampirik ve Nümerik Yöntemlerle Duraylılık Analizi
Örneklemeden Rapor Etmeye Adım Adım Maden Kaynak Tahmini
Yusuf Ziya ÖZKAN, Mehmet Ali AKBABA
Zayıf kaya kütlelerinde açılan tünellerde ampirik ve mümerik yöntemlerle duraylılık analizi