QuantyPES软件在黔西南者相金矿床资源量估算中的应用:与传统软件估算的对比

邰文星, 杨成富, 靳晓野, 刘建中, 吴冲龙, 赵平, 王泽鹏, 张珊珊, 邵云彬, 刘婧珂. 2024. QuantyPES软件在黔西南者相金矿床资源量估算中的应用:与传统软件估算的对比. 地质通报, 43(1): 131-142. doi: 10.12097/gbc.2022.03.020
引用本文: 邰文星, 杨成富, 靳晓野, 刘建中, 吴冲龙, 赵平, 王泽鹏, 张珊珊, 邵云彬, 刘婧珂. 2024. QuantyPES软件在黔西南者相金矿床资源量估算中的应用:与传统软件估算的对比. 地质通报, 43(1): 131-142. doi: 10.12097/gbc.2022.03.020
TAI Wenxing, YANG Chengfu, JIN Xiaoye, LIU Jianzhong, WU Chonglong, ZHAO Ping, WANG Zepeng, ZHANG Shanshan, SHAO Yunbin, LIU Jingke. 2024. Application of the QuantyPES mineral resources estimation in the Zhexiang gold deposit, Southwest Guizhou: A comparative study relative to the estimation of traditional software. Geological Bulletin of China, 43(1): 131-142. doi: 10.12097/gbc.2022.03.020
Citation: TAI Wenxing, YANG Chengfu, JIN Xiaoye, LIU Jianzhong, WU Chonglong, ZHAO Ping, WANG Zepeng, ZHANG Shanshan, SHAO Yunbin, LIU Jingke. 2024. Application of the QuantyPES mineral resources estimation in the Zhexiang gold deposit, Southwest Guizhou: A comparative study relative to the estimation of traditional software. Geological Bulletin of China, 43(1): 131-142. doi: 10.12097/gbc.2022.03.020

QuantyPES软件在黔西南者相金矿床资源量估算中的应用:与传统软件估算的对比

  • 基金项目: 国家重点研发计划项目课题《 南盘江—右江地区金锑矿床找矿预测与勘查示范》(编号:2023YFC2906804)、贵州省地质勘查资金项目《黔西南金矿多层次构造滑脱成矿系统研究与找矿预测》(编号:520000214TLCOG7DGTNRG)、贵州省科技计划项目《构造应力作用下金梯共生机制研究与示范——以黔西南金梯矿集区为例》(编号:黔科合支撑[2021]一般408)和贵州省地矿局地质科研项目《黔西南莲花山金矿集区构造控矿规律与找矿预测》(编号:黔地矿科合[2021]1号)
详细信息
    作者简介: 邰文星(1993− ),男,硕士,工程师,从事卡林型金矿找矿工作与研究。E-mail:1436552290@qq.com
    通讯作者: 杨成富(1984− ),男,博士,正高级工程师,从事卡林型金矿找矿研究。E-mail:562933581@qq.com
  • 中图分类号: P618.51; P624.7

Application of the QuantyPES mineral resources estimation in the Zhexiang gold deposit, Southwest Guizhou: A comparative study relative to the estimation of traditional software

More Information
  • 传统制图软件MapGIS、CAD等在资源量估算中具有一定的局限性,其复杂的人工估算和繁重的数据管理过程,导致资源量估算效率较低,而利用QuantyPES软件进行资源量估算可以较好地弥补这些不足。该软件可以把繁杂的传统资源量估算方式转变为系统的软件程序自动化,适用于矿产勘查各阶段的资源量估算与管理。以黔西南者相金矿床为例,介绍与对比QuantyPES软件与传统软件在实际资源量估算方式中的特点,认为QuantyPES软件在资源量估算中具有更快的速度及效率,计算结果具有更高的准确性及科学性,还可进行三维地质统计学法资源量估算、资源储量动态估算与管理、数据可持续利用及共享等。通过研究QuantyPES软件在资源量估算中的先进性,期望该软件在未来地质勘查工作中得到更广泛的应用,进一步提高资源量估算的科学性与可靠性。

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  • 图 1  者相金矿地质图

    Figure 1. 

    图 2  资源量估算绘制勘探线剖面流程图

    Figure 2. 

    图 3  MapGIS软件编制资源量估算图流程图

    Figure 3. 

    图 4  Excel表格进行资源量计算及汇总

    Figure 4. 

    图 5  QuantyPES软件资源量估算参数设置

    Figure 5. 

    图 6  QuantyPES软件勘探线剖面图件编制及动态更新

    Figure 6. 

    图 7  资源量估算图件编制及图件动态更新管理功能

    Figure 7. 

    图 8  自动计算输出的储量计算表格

    Figure 8. 

    图 9  者相金矿床深部三维矿体建模图

    Figure 9. 

    图 10  矿石品位的三维空间分布统计图(俯视图)

    Figure 10. 

    表 1  传统软件(MapGIS)地质块段法与地质统计学法资源量估算结果对比

    Table 1.  Comparison of resource estimation results between traditional software (MapGIS) geological block method and geological statistics method

    矿体 传统软件地质块段法 地质统计学法 资源量对比 平均品位误差/(g·t−1)
    资源量/kg 平均品位/(g·t−1) 资源量/kg 平均品位/(g·t−1) 误差/kg 误差率 相似率
    Ⅲb-1 1380 3.31 1447 2.88 68 4.9% 95.1% 0.43
    Ⅲb+1-1 986 3.63 988 3.48 3 0.3% 99.7% 0.15
    Ⅲc-1 4883 5.28 4885 5.55 2 0.0% 100.0% −0.27
    Ⅲc+1-1 489 4.01 442 3.60 −47 −9.6% 90.4% 0.41
    Ⅲe-1 928 5.57 906 5.91 −22 −2.3% 97.7% −0.34
    Ⅳa-1 321 2.70 359 3.36 38 11.8% 88.2% −0.66
    Ⅳb-1 83 2.52 83 2.40 0 −0.1% 99.9% 0.12
    Ⅳb-2 122 3.58 119 3.43 −4 −3.1% 96.9% 0.15
    Ⅳb-3 865 3.05 759 5.06 −107 −12.3% 87.7% −2.01
    Ⅳc-1 640 2.93 576 2.57 −64 −10.0% 90.0% 0.36
    F20-1 926 3.27 928 3.26 2 0.2% 99.8% 0.01
    汇总 11623 4.04 11492 4.14 −131 −1.1% 98.9% −0.09
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    表 2  QuantyPES软件地质块段法与地质统计学法资源量估算结果对比

    Table 2.  Comparison of resource estimation results of QuantyPES software geological block method and geological statistics method

    矿体 QuantyPES软件地质块段法 地质统计学法 资源量对比 平均品位误差/(g·t−1)
    资源量/kg 平均品位/(g·t−1) 资源量/kg 平均品位/(g·t−1) 误差/kg 误差率 相似率
    Ⅲb-1 1344 3.31 1447 2.88 104 7.7% 92.3% 0.43
    Ⅲb+1-1 1007 3.59 988 3.48 −19 −1.9% 98.1% 0.11
    Ⅲc-1 4945 5.42 4885 5.55 −60 −1.2% 98.8% −0.13
    Ⅲc+1-1 497 4.01 442 3.60 −55 −11.0% 89.0% 0.41
    Ⅲe-1 921 5.57 906 5.91 −15 −1.6% 98.4% −0.34
    Ⅳa-1 312 2.70 359 3.36 47 15.2% 84.8% −0.66
    Ⅳb-1 87 2.52 83 2.40 −4 −5.1% 94.9% 0.12
    Ⅳb-2 127 3.59 119 3.43 −9 −6.9% 93.1% 0.16
    Ⅳb-3 850 2.98 759 5.06 −92 −10.8% 89.2% −2.08
    Ⅳc-1 665 2.87 576 2.57 −89 −13.4% 86.6% 0.30
    F20-1 903 3.26 928 3.26 26 2.8% 97.2% 0.00
    汇总 11659 4.06 11492 4.14 −166 −1.4% 98.6% −0.07
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出版历程
收稿日期:  2022-03-13
修回日期:  2022-07-26
刊出日期:  2024-01-15

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