Numerical modelling of mining selectivity for oil sands

CIM Journal, Vol. 5, No. 3, 2014

J. G. Manchuk
Centre for Computational Geostatistics, University of Alberta, Edmonton, Alberta, Canada
O. Babak
Total E&P Canada Ltd., Calgary, Alberta, Canada
C. V. Deutsch
Centre for Computational Geostatistics, University of Alberta, Edmonton, Alberta, Canada


La grande hétérogénéité géologique des terrains sur des distances relativement courtes pose un défi aux techniques non conventionnelles d’exploitation à ciel ouvert des sables bitumineux. Il est très tentant d’extraire de manière sélective et ainsi minimiser la dilution et les pertes; cependant, la grande taille des équipements et le taux élevé de production nécessaires pour rencontrer les cibles de production tendent à diminuer la sélectivité. Un modèle numérique est proposé pour tenir compte de la complexité géologique, des équipements miniers, des critères de réglementation et d’autres paramètres d’opération. Ce cadre est utilisé pour obtenir des prévisions plus précises, optimiser les équipements et prendre d’autres décisions d’opération. Un exemple démontre l’approche basée sur les critères du Alberta Energy Regulator [organisme de réglementation de l’énergie de l’Alberta].
Mots clés : Sables bitumineux, classification des minerais, sélectivité, dilution, géostatistique
Résumé La grande hétérogénéité géologique des terrains sur des distances relativement courtes pose un défi aux techniques non conventionnelles d’exploitation à ciel ouvert des sables bitumineux. Il est très tentant d’extraire de manière sélective et ainsi minimiser la dilution et les pertes; cependant, la grande taille des équipements et le taux élevé de production nécessaires pour rencontrer les cibles de production tendent à diminuer la sélectivité. Un modèle numérique est proposé pour tenir compte de la complexité géologique, des équipements miniers, des critères de réglementation et d’autres paramètres d’opération. Ce cadre est utilisé pour obtenir des prévisions plus précises, optimiser les équipements et prendre d’autres décisions d’opération. Un exemple démontre l’approche basée sur les critères du Alberta Energy Regulator [organisme de réglementation de l’énergie de l’Alberta].
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