Why should I use geostatistical simulations in the long-term mine planning process?
Pourquoi devrais-je utiliser des simulations géostatistiques dans le processus de planification minière à long terme ?
The estimation methods, such as the multiple variants of kriging, inverse-distance, etc., generate a smooth representation of the mineral deposits. That is, low values are overestimated, whereas high values are underestimated. This smoothing effect has serious adverse effects on the scheduling optimization process that is highly influenced by the connectivity and proportions of high grades, where we make money. The geostatistical simulations, on the other hand, honor the data at their location, reproduces statistics (mean, variance, histograms, variograms, and potentially high-order statistics) of the exploration data. The simulations are equally probable realizations of the mineral deposit and provide a quantitative measure of its spatial uncertainty. Hence, they are improved inputs for the long-term mine planning process. The same simulations also allow for managing the risk of not meeting production targets on KPI-COSMO and enable outputting probabilistic long-term production forecasts for the mineral value chain.
Les méthodes d’estimation, telles que les multiples variantes du krigeage, l’inverse de la distance, etc., génèrent une représentation aplanie des gisements minéraux. Autrement dit, les valeurs faibles sont surestimées, tandis que les valeurs élevées sont sous-estimées. Cet effet de nivellement a de graves conséquences sur le processus d’optimisation de la planification, qui est fortement influencé par la connectivité et les proportions des teneurs élevées, là où nous gagnons de l’argent. Les simulations géostatistiques, en revanche, respectent les données à leur emplacement et reproduisent les statistiques (moyenne, variance, histogrammes, variogrammes et, éventuellement, statistiques d’ordre supérieur) des données d’exploration. Les simulations sont des réalisations également probables du gisement minéral et fournissent une mesure quantitative de son incertitude spatiale. Elles constituent donc des données d’entrée améliorées pour le processus de planification minière à long terme. Les mêmes simulations permettent également de gérer le risque de ne pas atteindre les objectifs de production avec KPI-COSMO et de produire des prévisions probabilistes de production à long terme pour la chaîne de valeur de minéraux.