juin/juillet 2015

CIM Journal

Extraits de résumés du CIM Journal, Vol. 6, No. 3.
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Spatial modelling of geological domains with multiple training images: Application to the Red Dog mine, Alaska, United States

D. A. Silva, Centre for Computational Geostatistics, University of Alberta, Edmonton, Alberta, Canada; K. J. Palmer, Teck Resources Ltd., Vancouver, British Columbia, Canada; and C. V. Deutsch, Centre for Computational Geostatistics, University of Alberta, Edmonton, Alberta, Canada

ABSTRACT L’évaluation des ressources et des réserves exige une modélisation fiable des domaines géologiques et de leur teneur. La simulation par « statistique multipoint » est une méthode géostatistique relativement nouvelle pour générer des modèles géologiques complexes à haute résolution par l’extraction de relations spatiales d’ordre supérieur à partir d’images d’entraînement. Une méthode basée sur la combinaison de multiples images d’entraînement est développée afin d’obtenir la bonne quantité de continuité à grande échelle et de variabilité à petite échelle. Un processus d’étalonnage fait correspondre la variabilité géologique spatiale entre les réalisations finales et l’ensemble des données de forage. Une étude de cas avec des données de la mine Red Dog en Alaska, États-Unis, montre une reproduction adéquate de la variabilité à petite échelle le long des limites entre les unités géologiques.


Quantifying losses in support capacity due to corrosion

J.-F. Dorion, Langlois mine, Nyrstar, Quebec, Canada; J. Hadjigeorgiou, Lassonde Institute of Mining, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada; and E. Ghali, Université Laval, Québec City, Quebec, Canada

ABSTRACT La corrosion des composantes des systèmes de soutien (p. ex. boulons, grillages et plaques) est une préoccupation économique et de sécurité dans les mines souterraines. Cet article présente les résultats d’une étude de cinq ans pendant laquelle des coupons de corrosion ont été installés à des endroits spécifiques dans les mines participantes ; ces coupons ont été retirés à des intervalles réguliers, analysés pour des signes de corrosion et mis à l’épreuve pour quantifier la perte de capacité. Des essais complémentaires ont été effectués sur les grillages récupérés et sur les échantillons de boulons d’ancrage. Les données aident à comprendre les facteurs qui contribuent à la corrosion des systèmes de soutien, ce qui est utile dans le choix de stratégies appropriées de soutien et pour une évaluation fiable de la durée de vie utile et du besoin de remise en état d’un système de soutien.


Use of local average subdivision to characterize marine mineral reserves—A conceptual framework

T. Wambeke and M. Alvarez Grima, MTI Holland (Member of IHC Merwede Group), Kinderdijk, Netherlands; G. A. Fenton, Department of Civil Engineering, Dalhousie University, Halifax, Nova Scotia, Canada; J. Benndorf, Department of Resource Engineering, Delft University of Technology, Delft, Netherlands; and A. Vervoort, Department of Civil Engineering, KU Leuven, University of Leuven, Leuven, Belgium

ABSTRACT Les opérations d’extraction minière subaquatique à risque élevé exigent une caractérisation de l’hétérogénéité spatiale et de l’incertitude de la ressource. La moyenne locale de subdivision est une méthode de simuler la variabilité spatiale du gisement dans une cellule par une séquence d’étapes de discrétisation durant lesquelles une cellule est subdivisée en quatre ou huit cellules. De nouveaux développements sont présentés afin de valider les modèles de simulation des gisements et de traiter des mesures ponctuelles des propriétés géotechniques et de teneur du minerai. Le présent article illustre la pertinence de traduire la variabilité spatiale du gisement en indicateurs de rendement financier ou opérationnel durant l’exploitation subaquatique de la ressource. Deux cas synthétiques soulignent les défis de l’exploitation minière subaquatique par rapport aux plans de production et de choix des équipements.


Process description and aerosol exposures at Vale Canada’s (Inco’s) Copper Cliff nickel refinery

B. R. Conard, BRConard Consulting, Inc., Oakville, Ontario, Canada

ABSTRACT Dans le cadre de la série d’articles décrivant les opérations de nickel chez Vale Canada (anciennement Inco), le présent article cible les opérations de 1973 à ce jour à l’affinerie de nickel de Copper Cliff en Ontario, au Canada. Le procédé utilisé à cette usine est la formation de tétracarbonylnickel sous une pression élevée de CO (gaz) et sa décomposition subséquente à des températures plutôt élevées pour produire des granules et des poudres de Ni pur. Un échantillonnage par l’auteur des poussières en aérosol est présenté ainsi que de l’information sur les composés spécifiques de Ni dans les aérosols.

Framework for resource uncertainty prediction and data valuation: An application to diamond deposits

J. G. Manchuk, Centre for Computational Geostatistics, University of Alberta, Edmonton, Alberta, Canada; J. Stiefenhofer and M. Thurston, Global Mining Division, De Beers Group Services (Pty) Limited, Southdale, South Africa; and C. V. Deutsch, Centre for Computational Geostatistics, University of Alberta, Edmonton, Alberta, Canada

ABSTRACT Il est important de quantifier le degré d’incertitude associé à une ressource diamantifère naturelle, depuis le moment de sa découverte et durant toute la durée de l’exploitation. La collecte de données se fait durant les phases de découverte, d’exploration, de délimitation, et de production ou de récupération. La quantification de la relation entre les données et l’incertitude est une composante importante de l’évaluation du projet. La valeur des données est mesurée en tant que leur potentiel à réduire l’incertitude si elles sont recueillies. Une méthode a été développée qui utilise la simulation de Monte Carlo pour prédire l’incertitude de la ressource et évaluer les données durant les phases critiques du développement, surtout celles de la découverte et de l’exploration. La technique est appliquée à des gisements de cheminées diamantifères.


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