基于DIMINE的印尼某红土镍矿床三维模型构建

赵亚斌，王书昭，孙 旭，何瑞东，王少宾

（1.甘肃阳坝铜业有限责任公司，甘肃 陇南 746500；2.西安有色冶金设计研究院，陕西 西安 710000）

1 引言

随着软件开发技术的不断进步以及数字智能化矿山技术的不断发展，三维可视化技术越来越广泛地应用于地质与矿业中［1-2］。通过三维建模，一方面，工程技术人员能够快速直观地了解矿体规模、空间分布、矿体形态以及产状等地质特征；另一方面，工程技术人员也能够方便快捷地估算矿山资源储量［3］，动态管理矿山资源［4-5］。

印度尼西亚某红土镍矿床为新勘探出的矿床，其矿石储量大，钻孔数据多，而且钻孔信息在不断的更新。若采用传统的多边形法计算矿量，随着钻孔数据的不断更新，计算工作量不断增加，且无法准确计算出不同品位的动态矿石总量。

鉴于三维建模和可视化技术的优势，传统矿量计算方法的不足，利用DIMINE矿业软件建立该红土镍矿床三维地质模型，采用距离幂反比法对空间品位进行插值，在此基础上估算该矿床的资源储量。

2 印度尼西亚红土镍矿概况

该矿区位于苏拉威西岛的东南部近海处，大地构造位置为印度洋板块和太平洋板块聚合部的岛弧带，即东南苏拉威西岛蛇绿岩带上。

矿区以丘陵地貌为主，地形较平缓，矿区有大约448.8公顷红土蔓延。岩性主要为橄榄岩和冲积岩石。其中橄榄岩分布约占矿区面积的75.92%（978.2公顷），呈灰黑色，多数风化强烈，粗中粒结构，大多数蛇纹石化。冲积岩石约占矿区面积总量的24.08%（310.2公顷），以卵石和砂、粘土沉积物为主。

矿体主要赋存于矿区风化-半风化岩层中，多成透镜状和似层状产出。矿体的厚度跟地形与红土风化壳的发育程度有关，在地形较陡、风化不完全处，矿体厚度较薄，在地形平缓、红土风化壳发育之处，矿体较厚。

3 钻孔数据库的建立

3.1 原始地质数据的录入

在通过DIMINE 软件建立钻孔数据库前，首先在不同的Excel文件中把钻孔数据按照“collar”、“survey ”、“sample ”和“geology ”等分别录入，各文件应包含的信息如下表所示。

表1 钻孔地质数据库数据表结构

3.2 钻孔数据库的建立

将录入4个Excel中的钻孔数据电子文件保存为“.csv”（或“.txt”）格式文件，并将之作为建立钻孔数据库的基础［6］。

钻孔数据库的建立步骤为：

（1）导入数据。将“.csv”（或“.txt”）格式的钻孔数据文件导入DIMINE 软件中，生成“.dmt”格式文件；

（2）校验钻孔数据。通过校验功能发现钻孔数据中的错误信息后进行相应修改；

（3）数据表的合并。合并校验无误后的数据表，生成钻孔数据库。

按照以上步骤，生成的钻孔数据库模型如图1、2所示。

图1 钻孔数据库模型俯视图

图2 钻孔数据库模型前视图

4 地质体模型的构建与品位块段模型构建

4.1 地质体模型的构建

4.1.1 地表DTM（Digital Terrain Model）模型

印度尼西亚某红土镍矿床埋藏较浅，为了方便采场公路的布置并观察矿体的埋藏深度，需要建立矿区地表DTM 模型。

建立DTM地表模型前，先在CAD中把高程线和坐标网描出来，并给每根等高线附上高程值，然后把CAD图形导入DIMINE软件中，并在软件中把平面坐标转换成地理真实坐标。该矿区地表模型如下图3所示。

图3 矿区地表模型图

4.1.2 矿体三维模型

印度尼西亚某红土镍矿床除了含有主要元素镍以外，还含有其他元素，如：铁、镁、锰、钴等元素，但这些元素达不到工业品位或者不是主要品位，因此本文只根据镍元素的品位和样长来圈定矿体。

查相关规范标准（应列出参考文献），并结合本矿山的实际情况，可知镍元素可采的相关参数如表2所示：

表2 镍元素可采的相关参数

由于矿体的品位、厚度变化多样，比如矿体有些地方厚度不足2m，但其品位极高，远远大于边界品位0.6%，厚度与边界品位的乘积，即矿石品位米百分值大于1.2，因此需要将钻孔数据进行样长组合，从而更加准备的估算出矿体储量。

根据样长组合后的钻孔数据模型建立矿体三维模型的步骤如下：

（1）划分勘探剖面。根据样长组合后的钻孔数据模型将钻孔信息按同X轴（根据不同的勘探距离取不同的偏移距离）划分为一个勘探线剖面；

（2）圈定剖面上的矿体轮廓线。在每一个勘探线剖面上，根据镍元素可采的相关参数圈定该剖面线上的矿体轮廓线；

（3）生成矿体模型。将每一个剖面线上的矿体轮廓线连接成矿体模型。

按照以上步骤，生成矿体模型，其中根据50m×50m间距钻孔数据库确定的矿体模型如下图4所示。

图4 矿体模型图

4.2 品位块段模型的构建

创建好的矿体三维模型只是“空壳”，它只能用来显示矿体的空间形态，无法估算其资源储量。因此，必须给这个“空壳”充填上若干个小块体，然后再选用合适的数学方法对块体模型进行空间赋值，并在此基础上估算资源储量［7-8］。

将三维模型充填若干小块体后，其模型如图5所示：

图5 矿体块段模型图（50×50间距）

根据该矿床的矿体规模、形态以及产状等特征，确定块体的尺寸规格，其内部尺寸规格可略高于边界块体尺寸一个级别。于是，其内外部尺寸分别选为5m×5m×2.5m和2.5m×2.5m×1.25m，从而划分出92218个块体。

根据钻孔数据库中已知的样段品位，采用距离幂反比法进行空间品位插值，计算公式为：

式中：ω为待估样品品位，%；ωi为第i个已知样品的品位，%；di为待估点与第i个样品点的距离，单位为m；p为距离di的幂指数，取2。

根据此理论基础，在DIMINE软件中将划分出的92218个块体分别赋上品位值，赋值后的矿体品位分布模型如图6所示。

图6 矿体品位分布模型图

5 矿床品位及储量分析与对比

5.1 断面法计算矿量结果

所谓的断面法就是把矿体通过一系列勘探断面分为若干个矿段，然后计算各断面上的矿体面积，再计算各个矿段的体积和储量，最后将各个矿段储量相加，即得矿体的总储量。通过这种方法，其矿量结果如下表3所示。

表3 断面法计算矿量结果

5.2 DIMINE地质统计学法矿量计算结果

表4 DIMINE地质统计学法矿量计算结果

5.3 两种结果对比分析

所采用的两种计算方法按照相同的体重，于是比较两种方法的体积就是比较两种方法的矿量；断面法计算矿量时采用的是所有矿体的平均品位，不同勘探程度时其平均品位相同，DIMINE地质统计学法在不同区域采用的矿体平均品位不同（通过分析钻孔数据得知），因此从理论的角度分析，DIMINE地质统计学法的计算更细，精度相对要更高，但对于这种品位变化较小的矿体，两种方法的金属量计算相差不大。因此，通过比较不同勘探程度时两种计算方法的体积差异，再结合矿体的品位，便可得出两种计算方法的矿石总量与金属量，根据对比可获得以下结果：

（1）与传统断面法相比，DIMINE地质统计学法计算出的体积误差无论是在不同勘探程度方面还是总量合计，其误差均在0.04%范围以内；

（2）与传统断面法相比，DIMINE地质统计学法计算出的金属量相对于断面法其误差为（272918-249465）/ 272918=8.59%。

由此看来，采用DIMINE地质统计学法计算矿量时，计算出的体积与传统方法基本相同；计算出的金属量有误差，其原因是断面法采用的是所有矿体的平均品位值，而所有矿体的平均品位值并不接近实际。因此，采用DIMINE地质统计学法计算矿体体积时其计算结果准确可靠，并且计算出的金属量相比传统方法更加精确合理，接近实际。

6 结论

本文运用DIMINE软件建立了印度尼西亚某红土镍矿的钻孔数据库，进行了样品组合，并构建了矿区地表模型和矿体三维模型，然后利用实体模型约束建立了品位块体模型，采用距离幂反比法对矿体镍元素品位进行估值，对块体模型镍品位进行了统计，并按品位对该红土镍矿床储量进行统计，最后将DIMINE地质统计学法矿量计算结果与断面法计算矿量结果进行比较。

计算结果表明，采用DIMINE地质统计学法计算矿体体积时计算结果准确可靠，并且在计算金属量时相比传统方法更加精确合理，接近实际。此外，DIMINE软件建立的三维模型能够方便采矿设计人员快速掌握矿体的形态、产状及其埋藏情况，并为分层平面图的出图设计、采剥比的计算、最终境界的圈定、露天开采设计等后续工作带来极大的方便、快捷与直观。

［1］赵文奎, 李晓梅, 王源. 玉龙铜矿三维可视化建模及应用[J]. 现代矿业,(增刊),40-44．

［2］杨润生. DIMINE矿业软件在某地浸矿床三维地质建模中的应用[J].铀矿冶, 2013, 32(3):124-127.

［3］赵文奎.DIMINE矿业软件在玉龙铜矿三维数字矿床建模中的应用[J].现代矿业, 2012(11):35-36．

［4］王丽梅, 陈建平, 唐菊兴. 基于数字矿床模型的西藏玉龙斑岩型铜矿三维定位定量预测[J].地质通报, 2010, 29(4):565-570

［5］李月生, 吴江. 矿产储量动态管理研究[J]. 现代矿业, 2008,24(10):87-88.

［6］蒋晓炉, 汪令辉. 基于Dimine的冬瓜山铜矿矿床三维模型构建[J].采矿技术, 2011, 11(3):93-95.

［7］朱忠华, 李长富, 张华. 基于DIMINE的数字矿山技术及其工程应用[J].现代矿业, 2012(增刊):125-127.

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