Важность качества данных для оценки ресурсов

26
Consulting (Kazakhstan) Ltd 2014. All rights reserved. v Подготовлена : Дата: Место проведения: © SRK Consulting (Kazakhstan) Ltd 2014. All rights reserved. Важность качества данных для оценки ресурсов Сохончук Татьяна, Старший геолог СРК Консалтинг Казахстан 01/04/2014 MINEX CENTRAL ASIA 2014, Astana

description

Важность качества данных для оценки ресурсов. Сохончук Татьяна , Старший геолог СРК Консалтинг Казахстан. 01/04/2014. MINEX CENTRAL ASIA 2014, Astana. Основа д остоверных р есурсов. Mark Twain: “A gold mine is a hole in the ground with a liar standing next to it” - PowerPoint PPT Presentation

Transcript of Важность качества данных для оценки ресурсов

Page 1: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

v

Подготовлена:

Дата:

Место проведения:

© SRK Consulting (Kazakhstan) Ltd 2014. All rights reserved.

Важность качества данных для оценки ресурсов

Сохончук Татьяна, Старший геолог СРК Консалтинг Казахстан

01/04/2014

MINEX CENTRAL ASIA 2014, Astana

Page 2: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014

All

right

s re

serv

ed.

2Недостоверные данные – недостоверные ресурсы!!!!

Основа достоверных ресурсов

Прибыл

ь

Достоверные Ресурсы/Резервы

Достоверные данные

Mark Twain:

“A gold mine is a hole in theground with a liar standingnext to it”(добыча золота – это яма, на краю которой стоит прохиндей)

Page 3: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014

All

right

s re

serv

ed.

3Недостоверные данные – потерянные деньги

Bre-X - крупнейшая афера 20-го века

• 1995 г: Bre-X заявила об открытии объекта с запасами золота около 2000 т;• 1995 – 96 гг.: публичные отчеты специалистов о крупных запасах золота. Капитализация

компании выросла до US$ 6 млрд;• конец 1996 - 97гг. - независимый аудит разными компаниями – проверка достоверности

геологической информации;• март 1997 г.: результаты аудита – объект не содержит заявленных запасов. • Катастрофическое падение акций Bre-X – потери вкладчиков US$ 1.5 млрд.

Page 4: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

4

1. Подтверждение результатов разведки прошлых лет

2. Топографическая съемка

3. Бурение

4. Отбор проб

5. Пробоподготовка

6. Аналитические работы

7. Интерпретация результатов – моделирование и подсчет ресурсов

Виды работ Контроль

1. Заверочное бурение и опробование(сдвоенные скважины, переопробование канав, врезов)

2. 10 – 20% контрольной съемки другим прибором (другим подрядчиком)

3. Заверочные работы (сдвоенные скважины, контроль инклинометрии – 10-20%)

4. Правильность распила керна, отбор полевых дубликатов, контроль веса пробы (теоретический и фактический, вес рядовой пробы и дубликата)

5. Контроль загрязнения оборудования, контроль правильности подготовки пробы: внедрение бланков (пустые пробы), дубликатов дробления/истирания, ситовой контроль

6. Контрольные пробы – стандарты, порошковые дубликаты

Программа контроля достоверности и качества (QA/QC)

7. Заверка Базы Данных для моделирования

Page 5: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

5

Аналитические исследованияСтандарты (CRM), Порошковые дубликаты

(основная и внешняя лаборатории)

ПробоподготовкаБланки, Дубликаты пробоподготовки

Отбор пробПолевые дубликаты

Контрольные пробы (пробы QA/QC)

Контрольные пробы должны быть «закодированы»

Page 6: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

6

Рекомендуемая частота внедрения проб QA/QC

Промышленный стандарт – около 20% всех видов контрольных проб

•Количество и частота внедрения QA/QC проб определяется особенностями каждого проекта;•Главное правило – постоянное отслеживание случайных и систематических ошибок опробования;•Средний уровень внедрения QA/QC проб близок к 20%

Типы QA/QC проб Подтипы QA/QC проб Рекомендуемая частота внедрения

Дубликаты

Полевые Дубликаты 2%

6%Дубликаты Дробления 2%

Истертые Дубликаты 2%

CRM Стандарты 6% 6%

БланкиДробленые бланки 2%

4%Истертые бланки 2%

«Пробы внешнего контроля»

(Check samples)«Пробы внешнего контроля»

(Check samples) 4% 4%

Источник: Armando Simon Mendez, “A discussion on current Quality-Control practices in Mineral exploration”

Page 7: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

7

Достоверность и представительность отобранной пробы

Размер блока: 1, 000 Х 400 м Сеть бурения – 25х25 м

Все пробы представляют только 0.000246% всей массы блока

Параметры Цифры

Площадь 400,000 м2

Площадь покрытая пробуренными скважинами

625 м2

Количество скважин на блок

640

Мощность 15 м

Удельный вес 2.6

Объем 6,000,000м3

Количество проб (1м) 9600

Масса пробы 4 кг

Тоннаж 15,600,000 т

Тоннаж проб 38.4 т

«Непредставительная» проба стоит времени и денег!

Источник: Sampling Australia 2013, Greg Almond, Geology Manager RHIO “THE ROY HILL APPROACH, SOME PROBLEMS WITH SAMPLING…”

Неправильная информация по пробе искажает общую информацию об объекте

Page 8: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

8

Опыт СРК в разработке и аудите программ контроля

Электронная База Данных

Данные заверочного бурения/опробования

Данные аналитических исследований

Данные пробоподготовки

Данные документации, хранения и отбора проб

Данные бурения: выход керна, привязка скважин, инклинометрия

Оценка достоверности

данных в соответствии с международными требованиями JORC

Задача

Проанализировано 7 проектов (6 – на территории Казахстана):

• A - бокситы, • B - медь-золото, • C - медь, • D - золото, • E - железо, • F - соли, • G - цинк-свинец

Только, если все виды данных достоверны, можно быть уверенным в ресурсах

Page 9: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

9

Основные замечания: Бурение

Электронная База Данных

Данные заверочного бурения/опробования

Данные аналитических исследований

Данные пробоподготовки

Данные документации, хранения и отбора проб

Данные бурения: выход керна, привязка скважин, инклинометрия 1. Привязка скважин: не проводится

контроль привязки (проведен - 3 проекта из 7);

2. Проверка инклинометрии: • контроль инклинометрии не проводится

или проводится в недостаточном объеме (4% вместо 10-20%);

• замеры азимута не проводятся или не фиксируются для скважин близких к вертикальным (угол наклона скважины больше 87.5°);

• используется магнитный инклинометр в обсадных трубах и потенциально магнитных породах;

• в базу данных заносятся «интерпретированные» значения угла и азимута (если угол наклона скважины более 87.5°, он заменяется на 90°, азимут на 0)

В результате невозможно получить реальную картину пространственного положения рудных тел

Page 10: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

10

Основные замечания: Отбор проб

Электронная База Данных

Данные заверочного бурения/опробования

Данные аналитических исследований

Данные пробоподготовки

Данные документации, хранения и отбора проб

Данные бурения: выход керна, привязка скважин, инклинометрия

• Линии для распила керна не наносятся или наносятся неправильно,

• Распил керна производится не вдоль намеченной линии,

• Керн хранится в ранее использованных ящиках, перемешивается при транспортировке.

Максимальный вклад в ошибку опробования вносит именно ошибка отбора пробы (около 80%)

st2 = ss

2 + sss2 + Sa

2

ss2 – ошибка отбора пробы

sss2 - ошибка обработки и

деления пробы; sa

2 - ошибка анализа;

80%

Page 11: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

11

Основные замечания: Пробоподготовка

Электронная База Данных

Данные заверочного бурения/опробования

Данные аналитических исследований

Данные пробоподготовки

Данные документации, хранения и отбора проб

Данные бурения: выход керна, привязка скважин, инклинометрия

Проверка пробоподготовки: для ряда проектов отсутствие контроля бланками и дубликатами дробления, отсутствие ситового контроля, недостаточно тщательная очистка оборудования.

Загрязненная или неправильно подготовленная проба дает недостоверный результат при анализе

st2 = ss

2 + sss2 + Sa

2

15%

Page 12: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

12

Основные замечания: Аналитические исследования

Электронная База Данных

Данные заверочного бурения/опробования

Данные аналитических исследований

Данные пробоподготовки

Данные документации, хранения и отбора проб

Данные бурения: выход керна, привязка скважин, инклинометрия

Проверка качества аналитических исследований с помощью контрольных проб:

• Контрольные пробы не внедряются вообще, или внедряются не во все партии;

• Используются не все предписанные типы контрольных проб;

• Имеет место перепутывание проб;• Часто контрольные пробы кодируются очень

простым способом;• Используются неверно подобранные стандарты,

бланки; • Имеют место случаи расшифровки контрольных

проб;• Вместо геологического внутреннего контроля

используются результаты внутри-лабораторного контроля;

• Внешний контроль выполняется с нарушениями инструкций (не проведен предварительный внутренний контроль).

Эти замечания не позволяют быть уверенным в достоверности лабораторных результатов

st2 = ss

2 + sss2 + Sa

2 5%

Page 13: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

13

Основные замечания по аналитическим исследованиям: примеры

Электронная База Данных

Данные заверочного бурения/опробования

Данные аналитических исследований

Данные пробоподготовки

Данные документации, хранения и отбора проб

Данные бурения: выход керна, привязка скважин,

инклинометрия

• Среднее содержание полезного компонента (Fe) по месторождению около 20%;

• Материал одной из аттестованных проб бланка показал содержание 4% Fe (и его все равно использовали в качестве бланка).

• Пробы приобретенного стандарта легко диагностировались работниками лаборатории:

По внешнему виду - стандарты поступали в лабораторию в истертом виде (до 0.074мм), рядовые пробы – в издробленном (до 2-х мм);

По химическому составу - в материале стандарта содержание элементов отличалось от содержания рядовых проб (Al -в 3-4 раза, Ba - в 20-30 раз, P - в 50-60 раз, Sr - в 100-150 раз, Co - в 3-5 раз, Fe - в 3-4 раза, Ni - в 10-20 раз, Ti - в 4-5 раз, V - в 4-5 раз).

Использование неподходящих бланков и стандартов (проект D, железо)

Неподходящие бланки и стандарты – невозможность оценить достоверность данных

Page 14: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

14

Основные замечания по аналитическим исследованиям: примеры

Электронная База Данных

Данные заверочного бурения/опробования

Данные аналитических исследований

Данные пробоподготовки

Данные документации, хранения и отбора проб

Данные бурения: выход керна, привязка скважин,

инклинометрия

• В одном заказе раскодирована проба бланка;

• В 11-ти заказах расшифрованы пробы дубликатов пробоподготовки;

• В 13-ти заказах расшифрованы пробы порошковых дубликатов.

Пример раскодирования контрольных проб (проект G - золото)

Задача контроля достоверности и качества в данном случае не решена

• Во всех заказах (35), из лаборатории пробоподготовки в аналитическую лабораторию пробы стандартов раскодированы;

Page 15: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

15

Основные замечания по аналитическим исследованиям: примеры

Использование результатов лабораторного контроля как внутреннего геологического контроля

(проект F, цинк-свинец)

Геологический контроль не может быть заменен лабораторным контролем

Электронная База Данных

Данные заверочного бурения/опробования

Данные аналитических исследований

Данные пробоподготовки

Данные документации, хранения и отбора проб

Данные бурения: выход керна, привязка скважин,

инклинометрия

Результаты из лаборатории Приложение к отчету(в отчете результаты лабораторного контроля представлены

как результаты внутреннего геологического контроля)

Page 16: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

16

Основные замечания: Заверочное бурение

Электронная База Данных

Данные заверочного бурения/опробования

Данные аналитических исследований

Данные пробоподготовки

Данные документации, хранения и отбора проб

Данные бурения: выход керна, привязка скважин,

инклинометрия

Проект E (соли): На двух заверяемых скважинах из 4-х, сходимость содержания калия по глубине отличается в пределах 20 -30 метров от заверочных скважин.

Возможные причины:• Некорректные данные

инклинометрии и/или;• Неправильное измерение глубины

исторических скважин

Проект G (золото)

Систематическое завышение исторических данных по сравнению с заверочными (на порядок).

Возможные причины:• Низкий выход керна в исторический

период; • Возможное обогащение керна

золотом при бурении легко истираемого и вымываемого материала рудных зон

Неудовлетворительные результаты заверочного опробования – вопрос для использования исторических данных в подсчете ресурсов

Page 17: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

17

Основные замечания: Проверка базы данных

Электронная База Данных

Данные заверочного бурения/опробования

Данные аналитических исследований

Данные пробоподготовки

Данные документации, хранения и отбора проб

Данные бурения: выход керна, привязка скважин,

инклинометрия

Проекты Кол-во проб Время проверки БД SRK

A (бокситы) 116 474 2 недели

B (медь-золото) 46 061 7 месяцев

C (медь) 12 380 5 месяцев

D (железо) 9 745 1 месяцE (соль) 9 335 1 месяц

F (цинк-свинец) 51 472 4 месяцаG (золото) 1 656 1 месяц

• В колонке для одного метода анализа присутствуют значения с разными единицами измерения – ppm и %;

• Используется разный формат данных: одно и тоже значение ячейки записано по-разному (названия скважин, проб, лабораторий, методов исследования, даты, стандарты);

• Неверные значения длин интервалов;• Дублирующие значения;• Смещение значений при забивке данных по строкам и колонкам;• Результаты анализов представлены в БД не в полном объеме (например, не внесен

спектральный);• Все результаты анализов по элементам введены в одну колонку без разделения по

методам анализа (спектрозолотометрия или пробирный, спектральный или химический).

Часто встречающиеся ошибки при проверке баз данных:

• В БД отсутствует важная информация (названия лабораторий, пороги обнаружения, дата анализа, номер партии проб, удельный вес, вес рядовых проб и полевых дубликатов, данные контрольных измерений инклинометрии, тип инклинометра и т.д.);

• Опечатки в БД, связанные с ручным вводом;

Плохо организованная база данных, содержащая ошибки, требует больше времени для ее заверки.

Небрежное хранение данных – неподтвержденные ресурсы

Page 18: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

18

Основные замечания по ведению базы данных: пример

Электронная База Данных

Данные заверочного бурения/опробования

Данные аналитических исследований

Данные пробоподготовки

Данные документации, хранения и отбора проб

Данные бурения: выход керна, привязка скважин,

инклинометрия

Ошибки ручного ввода (проект F, цинк-свинец)

Участок/ошибки Участок 1 Участок 2Всего проверено (скважины) 42 44Всего проб по БД 36289 10436Всего интервалов с номерами проб 3878 1990значения Zn или Pb отличаются в БД и оригинале 34 15

значения Zn и Pb перепутаны друг с другом 75

в колонке с химическим анализом указано значение спектрального анализа 19 1

значения Zn и/или Pb не внесены в базу данных (есть в первичной документации)

78 18

смещение строк в результате ошибки ручного ввода - неправильное значение 33 26

номера проб в БД и первичной документации не совпадают 60

перепутаны интервалы 13Всего ошибок 299 (7.7%) 73 (3.7%)

6.3% - в рамках «10% сверки»

Небрежное хранение данных – неподтвержденные ресурсы

Page 19: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

19Небрежное хранение данных – неподтвержденные ресурсы

Низкое качество базы данных: последствия• Всего проб в Базе Данных 47 500• Для 12.5% проб (Zn) и 32.6% проб (Pb) нет значений/нулевые значения/нет опробования

Заниженное среднее содержание Заниженные ресурсы

проект F(цинк-свинец)

Занижение среднего содержания в каркасах

Page 20: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

20

Выводы об эффективности применения программ QA/QC

Только после оценки достоверности данных можно оценивать ресурсы

ПроектРезультаты программы

QA/QCДостоверность

данных Ресурсы Развитие проекта

А (бокситы) Хорошие

Данные достоверны

Measured, Indicated,Inferred В процессе - «Feasibility Study»

В (медь-золото)

Удовлетворительные

Данные пригодны для оценки ресурсов на

текущей стадии с рекомендациями -

устранить замечания

Indicated, Inferred (Measured НЕ

выделены)В процессе - «Pre-Feasibility

Study»С (медь)

D (железо)Indicated, Inferred

(Measured НЕ выделены)

Поиск инвесторов

E (соль)

В начальной стадии - «Pre-Feasibility Study». Поиск

инвесторов

F (цинк-свинец)

Неудовлетворительные

около 50% данных могут

рассматриваться как пригодные для

оценки

Inferred Необходима доразведка

G (золото)

Неудовлетворительные

Данные НЕ достоверны Inferred Необходима доразведка

Электронная База Данных

Данные заверочного

бурения/опробования

Данные аналитических исследований

Данные пробоподготовки

Данные документации,

хранения и отбора проб

Данные бурения: выход керна,

привязка скважин, инклинометрия

Применяемые программы QA/QC позволили оценить степень достоверности данных каждого проекта. Исправленные версии БД использовались для моделирования и оценки ресурсов с соответствующим влиянием на классификацию ресурсов:

Page 21: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

21Непредставительное опробование - экономические потери

Непредставительное опробование: последствия

за 10 лет: US$ 156 млн.

за 20 лет: US$ 2. 207 млрд.

за 20 лет: US$ 292 млн.

за месяц: US$ 854тыс. – 4.0 млн.

Ошибочный контроль содержания: отработка карьера (медь), частично кондиционная руда поступала в отвалы, пустая порода – на фабрику

Ошибочное опробование хвостов (медь): содержание оказалось 0.2% вместо предполагаемых 0.15%

Cистематическая ошибка: нарушение методики проведения анализа (XRF) – использование неправильно подобранного матрикса (сульфиды с высоким содержанием меди вместо оксидов меди); отсутствие других видов контроля (дубликаты, стандарты). Cистематическая ошибка определения меди составила 0.06%.

Недоизученность минерального состава руд (медь): Часть первичной руды попадала на выщелачивание. Это отразилось на уменьшении извлечения, равноценное падению среднего содержания от 0.05 до 0.25% (выщелачивание руды из «железной шляпы»; медь из первичных руд не поддается извлечению).

Источник: CARRASCO, P., CARRASCO, P., and JARA, E. The economic impact of correct sampling and analysis practices in the copper mining industry. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems vol. 74, 2004.pp. 209–213

Источник: Sampling Australia 2013, David Wesley, “CST MINERALS CASE STUDY: SELLING THE IMPORTANCE OF SAMPLING. Promoting Departmental Responsibility and Accountability for Sampling QA/QC”

Потери

Page 22: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

22

Непредставительное опробование: последствия

Изменение содержания на 0.05% в течение месяца приводит к потере $854K

в месяц,Или $4.27М за 6 месяцев

Или $9.40М за 12 месяцев

Источник: Sampling Australia 2013, David Wesley, “CST MINERALS CASE STUDY: SELLING THE IMPORTANCE OF SAMPLING. Promoting Departmental Responsibility and Accountability for Sampling QA/QC”

Непредставительное опробование - экономические потери

Page 23: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

23Непредставительное опробование - экономические потери

Непредставительное опробование: последствия

Изменение содержания на 0.1% в течение месяца приводит к потере $1.7М в месяц,

Или $8.5М за 6 месяцевИли $18.7М за 12 месяцев

Источник: Sampling Australia 2013, David Wesley, “CST MINERALS CASE STUDY: SELLING THE IMPORTANCE OF SAMPLING. Promoting Departmental Responsibility and Accountability for Sampling QA/QC”

Page 24: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

24Непредставительное опробование - экономические потери

Непредставительное опробование: последствия

Изменение содержания на 0.25% в течение месяца приводит к потере $4.0М

в месяц,Или $24М за 6 месяцев

Или $48М за 12 месяцев

Источник: Sampling Australia 2013, David Wesley, “CST MINERALS CASE STUDY: SELLING THE IMPORTANCE OF SAMPLING. Promoting Departmental Responsibility and Accountability for Sampling QA/QC”

Page 25: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

25

Рекомендации

Виды работ Виды контроля Объем/Рекомендации

Подтверждение данных разведки прошлых лет

Заверочные работы (сдвоенные скважины, переопробование канав, врезов)

В зависимости от месторождения

Топографическая съемка Контроль съемки другим прибором (другим подрядчиком) 10 - 20%

Бурение Заверочные работы (сдвоенные скважины, контроль инклинометрии: угол и азимут) Около 20%

Отбор пробКонтроль распила керна, отбор полевых дубликатов, контроль веса (теоретический и фактический; рядовой пробы и дубликата)

Около 20% всех контрольных проб

(в зависимости от месторождения);

10-20% - ситовой контроль; Систематическая проверка результатов контрольных

проб

Пробоподготовка Контроль загрязнения, контроль правильности подготовки пробы: внедрение бланков, дубликатов дробления, ситовой контроль

Аналитические работы Контрольные пробы – стандарты, порошковые дубликаты

Моделирование и подсчет ресурсов

Заверка базы данных для моделированияСистематическая перекрестная (внутренняя) проверка;10-20% заверка первичной документацией при аудите

Дополнительно:• Проводить исследования удельного веса;• Разработать, внедрить и соблюдать единую схему ведения первичной документации;• Включать в БД всю существенную информацию.

Разработать программу опробования и контроля достоверности и качества (*):

(*) – процедуры опробования и контроля качества по разным типам месторождений должны содержать указанные пункты, но не ограничиваться ими

Разработать программу контроля до начала работ

Page 26: Важность  качества данных  для оценки ресурсов

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

© S

RK

Con

sulti

ng (K

azak

hsta

n) L

td 2

014.

All

right

s re

serv

ed.

26

УВЕРЕН В СВОИХ ДАННЫХ ?? !!!

ТЫ