Geoinformatik und Geostatistik: Ein Überblick

Anwendung geostatistischer Techniken zur Bestimmung einer anomalen Zone einer Kupfererzlagerstätte im Gebiet der Mine Polkowice (Region Lubin-Sieroszowice, südwestlicher Teil Polens)

Barbara Namyslowska-Wilczynska

In diesem Artikel werden die Ergebnisse von Untersuchungen der räumlichen Variation der wichtigsten geologischen Parameter strategischer Mineralressourcen vorgestellt, nämlich der Kupfererzvorkommen des Bergwerks Polkowice in der Region Lubin-Sieroszowice (südwestlicher Teil Polens). Die Untersuchungen basierten auf Daten, die durch Probenahmen des Cu-Erzvorkommens mit Rillenproben gewonnen wurden, die überwiegend gleichmäßig (in einem Abstand von 15 - 20 m) über das Gebiet P-1 des Bergwerks Polkowice verteilt sind. Die Untersuchungen betrafen den Cu-Gehalt, die Dicke und die Menge (Akkumulation) des (gewinnbaren) Vorkommens, das sich in Weißliegendem Sandstein, kupferhaltigen Zechstein-Schiefergesteinen und kalkhaltig-dolomitischen Formationen konzentriert. Zur Bestimmung anomaler Zonen von Cu-Erzvorkommen wurden ausgewählte geostatistische Methoden verwendet, d. h. gewöhnliches Kriging, gebündeltes Indikator-Kriging und die Simulation bedingter Wendebänder.

In der ersten Phase der räumlichen Untersuchungen wurde gewöhnliches (Block-)Kriging zur Schätzung der geschätzten Durchschnittswerte Z* (mit minimaler Schätzvarianz σk 2) der Lagerstättenparameter innerhalb des Blocks P-1 verwendet. Isotrope Variogramme wurden mithilfe geostatistischer Modelle berechnet und modelliert, und dann wurde gewöhnliches Kriging angewendet. Anschließend wurden die Indikator-Semivariogramme für die folgenden Grenzwerte der untersuchten Parameter berechnet: Cu-Gehalt > 1,7 %, 2,2 %, 2,7 %; Dicke > 2,5
m, 3,0 m, 3,5 m und Menge > 20 [% mt/m2], > 25 [% mt/m2], > 30 [% mt/m2]. Die Wahrscheinlichkeits-P-Werte in den Blockzentren des Elementargitters, das den Bergbaublock P-1 abdeckt, wurden mittels gebündeltem Indikator-Kriging geschätzt, wobei die Parameter der Indikator-Semivariogramm-Modelle berücksichtigt wurden. Als Ergebnis der durchgeführten Indikatorschätzungen wurden Bilder der Wahrscheinlichkeitsverteilungen der P-Werte in Rasterkarten für die Überschreitung der angenommenen Grenzwerte erhalten.

In einer nachfolgenden Phase der Analyse wurde eine bedingte Wendebandsimulationstechnik angewendet. Die Wendebandsimulation wurde unter Berücksichtigung der Berechnungen der theoretischen Modelle durchgeführt, die an die Gaußschen Semivariogramme der Lagerstättenparameter angepasst wurden. Es wurden statistische Karten der Verteilungen der simulierten Werte Zs für die Menge (Mittelwert der simulierten Werte Zs, Standardabweichung der Realisierungen σs, größte Realisierung Zs, kleinste Realisierung Zs) und Rasterkarten der Wahrscheinlichkeiten P der Überschreitung der angenommenen Schwellenwerte (über den Grenzwerten der Menge > 20 [% mt/m2], > 25 [% mt/m2], > 30 [% mt/m2] und unter den Grenzwerten < 20 [% mt/m2], < 25 [% mt/m2], < 30 [% mt/m2]) ausgearbeitet.
Ein Vergleich der erhaltenen Ergebnisse hinsichtlich der verwendeten geostatistischen Techniken ermöglicht eine bessere Auswahl und weist auf eine nützlichere und effizientere Methode zur Schätzung der Parameter mineralischer Ressourcen und zur Bestimmung einer anomalen Zone einer Kupfererzlagerstätte hin.