Comparison of geostatistical modeling methods on the lignite deposit case study

Właściwe rozpoznanie geometrii i parametrów jakościowych złoża jest podstawą jego optymalnego zagospodarowania. Do modelowania złóż można stosować różne metody. Wśród nich na uwagę zasługują metody oparte na założeniach geostatystycznych - leriging i symulacja warunkowa. Wybór jednej z nich zależy od celu modelowania. W pracy, w oparciu o dane z jednego ze złóż węgla brunatnego, przedstawiono efekty modelowania wykonanego różnymi metodami. Modele wykonane na bazie danych z dokumentacji geologicznej porównano z modelem referencyjnym opartym na danych z rozpoznania eksploatacyjnego. Modele poddano analizie wykorzystując kryteria dokładności predykcji, możliwości przewidywania prawdopodobieństwa przekroczenia wartości progowych oraz pod kątem dokładności odwzorowania charakteru zmienności analizowanego parametru. Na podstawie przedstawionych analiz sformułowano wnioski na temat zalet i wad metod modelowania oraz ich przydatności do rozwiązywania konkretnych zadań w zakresie projektowania górniczego zagospodarowania złóż.Appropriate recognition of a deposit geometry and quality parameters of commodity to be mined is a prerequisite for optical extraction of the deposit. Deposit models are generated using different approaches in geostatistics, depending on the problem to be solved. In this case study on a lignite deposit different geostatistical approaches were investigated and compared to in-situ data gained from survey activities during the operation process. The developed models were evaluated using the criteria of uncertainty in local prediction, probability of exceeding thresholds and capturing in situ — variability. Conclusions have been drawn on the advantages and drawbacks of the applied methods and their usefulness for mining purposes