Geostatistical Ore Reserve Estimation

┬╖ Elsevier
5.0
1рмЯрм┐ рм╕рморнАрмХрнНрм╖рм╛
рмЗрммрнБрмХрнН
384
рмкрнГрм╖рнНрмарм╛рмЧрнБрнЬрм┐рмХ
рмпрнЛрмЧрнНрнЯ
рм░рнЗрмЯрм┐рмВ рмУ рм╕рморнАрмХрнНрм╖рм╛рмЧрнБрнЬрм┐рмХрнБ рмпрм╛рмЮрнНрмЪ рмХрм░рм╛рмпрм╛рмЗрмирм╛рм╣рм┐рмБ ┬армЕрмзрм┐рмХ рмЬрм╛рмгрмирнНрмдрнБ

рмПрм╣рм┐ рмЗрммрнБрмХрнН рммрм┐рм╖рнЯрм░рнЗ

Developments in Geomathematics, 2: Geostatistical Ore Reserve Estimation focuses on the methodologies, processes, and principles involved in geostatistical ore reserve estimation, including the use of variogram, sampling, theoretical models, and variances and covariances. The publication first takes a look at elementary statistical theory and applications; contribution of distributions to mineral reserves problems; and evaluation of methods used in ore reserve calculations. Concerns cover estimation problems during a mine life, origin and credentials of geostatistics, precision of a sampling campaign and prediction of the effect of further sampling, exercises on grade-tonnage curves, theoretical models of distributions, and computational remarks on variances and covariances. The text then examines variogram and the practice of variogram modeling. Discussions focus on solving problems in one dimension, linear combinations and average values, theoretical models of isotropic variograms, the variogram as a geological features descriptor, and the variogram as the fundamental function in error computations. The manuscript ponders on statistical problems in sample preparation, orebody modeling, grade-tonnage curves, ore-waste selection, and planning problems, the practice of kriging, and the effective computation of block variances. The text is a valuable source of data for researchers interested in geostatistical ore reserve estimation.

рморнВрм▓рнНрнЯрм╛рмЩрнНрмХрми рмУ рм╕рморнАрмХрнНрм╖рм╛

5.0
1рмЯрм┐ рм╕рморнАрмХрнНрм╖рм╛

рмПрм╣рм┐ рмЗрммрнБрмХрнНтАНрмХрнБ рморнВрм▓рнНрнЯрм╛рмЩрнНрмХрми рмХрм░рмирнНрмдрнБ

рмЖрмкрмг рмХрмг рмнрм╛рммрнБрмЫрмирнНрмдрм┐ рмдрм╛рм╣рм╛ рмЖрмормХрнБ рмЬрмгрм╛рмирнНрмдрнБред

рмкрнЭрм┐рммрм╛ рмкрм╛рмЗрмБ рмдрмернНрнЯ

рм╕рнНрморм╛рм░рнНрмЯрмлрнЛрми рмУ рмЯрм╛рммрм▓рнЗрмЯ
Google Play Books рмЖрмкрнНрмХрнБ, Android рмУ iPad/iPhone рмкрм╛рмЗрмБ рмЗрмирм╖рнНрмЯрм▓рнН рмХрм░рмирнНрмдрнБред рмПрм╣рм╛ рм╕рнНрм╡рмЪрм╛рм│рм┐рмд рмнрм╛рммрнЗ рмЖрмкрмгрмЩрнНрмХ рмЖрмХрм╛рмЙрмгрнНрмЯрм░рнЗ рм╕рм┐рмЩрнНрмХ рм╣рнЛтАНрмЗрмпрм┐рмм рмПрммрмВ рмЖрмкрмг рмпрнЗрмЙрмБрмарм┐ рмерм╛рмЖрмирнНрмдрнБ рмирм╛ рмХрм╛рм╣рм┐рмБрмХрм┐ рмЖрмирм▓рм╛рмЗрмирнН рмХрм┐рморнНрммрм╛ рмЕрмлрм▓рм╛рмЗрмирнНтАНрм░рнЗ рмкрнЭрм┐рммрм╛ рмкрм╛рмЗрмБ рмЕрмирнБрмормдрм┐ рмжрнЗрммред
рм▓рм╛рмкрмЯрмк рмУ рмХрморнНрмкрнНрнЯрнБрмЯрм░
рмирм┐рмЬрм░ рмХрморнНрмкрнНрнЯрнБрмЯрм░рнНтАНрм░рнЗ рмерм┐рммрм╛ рн▒рнЗрммрнН рммрнНрм░рм╛рмЙрмЬрм░рнНтАНрмХрнБ рммрнНрнЯрммрм╣рм╛рм░ рмХрм░рм┐ Google Playрм░рнБ рмХрм┐рмгрм┐рмерм┐рммрм╛ рмЕрмбрм┐рмУрммрнБрмХрнНтАНрмХрнБ рмЖрмкрмг рм╢рнБрмгрм┐рмкрм╛рм░рм┐рммрнЗред
рмЗ-рм░рм┐рмбрм░рнН рмУ рмЕрмирнНрнЯ рмбрм┐рмнрм╛рмЗрм╕рнНтАНрмЧрнБрнЬрм┐рмХ
Kobo eReaders рмкрм░рм┐ e-ink рмбрм┐рмнрм╛рмЗрм╕рмЧрнБрмбрм╝рм┐рмХрм░рнЗ рмкрмврм╝рм┐рммрм╛ рмкрм╛рмЗрмБ, рмЖрмкрмгрмЩрнНрмХрнБ рмПрмХ рмлрм╛рмЗрм▓ рмбрм╛рмЙрмирм▓рнЛрмб рмХрм░рм┐ рмПрм╣рм╛рмХрнБ рмЖрмкрмгрмЩрнНрмХ рмбрм┐рмнрм╛рмЗрм╕рмХрнБ рмЯрнНрм░рм╛рмирнНрм╕рмлрм░ рмХрм░рм┐рммрм╛рмХрнБ рм╣рнЗрммред рм╕рморм░рнНрмерм┐рмд eReadersрмХрнБ рмлрм╛рмЗрм▓рмЧрнБрмбрм╝рм┐рмХ рмЯрнНрм░рм╛рмирнНрм╕рмлрм░ рмХрм░рм┐рммрм╛ рмкрм╛рмЗрмБ рм╕рм╣рм╛рнЯрмдрм╛ рмХрнЗрмирнНрмжрнНрм░рм░рнЗ рмерм┐рммрм╛ рм╕рммрм┐рм╢рнЗрм╖ рмирм┐рм░рнНрмжрнНрмжрнЗрм╢рм╛рммрм│рнАрмХрнБ рмЕрмирнБрм╕рм░рмг рмХрм░рмирнНрмдрнБред