基于多元线性回归方法的中咀铜矿体体重修正

发布时间：2021-08-14 08:48

　　中咀铜矿位于四川省甘孜州九龙县,为一中型铜-锌硫化物矿床。根据先前小体重测试发现,采用算术平均法求得的体重明显偏高。相关性分析结果表明体重倒数与矿石Cu、S品位具有非常显著的线性相关关系。采用多元线性回归方法建立体重倒数与Cu、S品位之间的回归方程,并利用化学分析结果计算出矿体的平均体重。实践表明,优化体重采样方法,选取合理参数建立回归方程,可以获得较为准确的矿体体重,从而极大提升资源量估算的精度。 

【文章来源】：矿产勘查. 2020,11(11)

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

数据分析对话窗口

图1 数据分析对话窗口回归统计量中复相关系数R值和R2分别为0.987和0.973，均接近于1，给定显著性水平0.05,F值=917.075>>F0.0 5(3,74)=2.728，说明方程线性拟合的效果极好。设回归系数为"βi，设计原假设H0:βi=0(i=1,2…k)与备择假设:H1:βi≠0，给定显著性水平α=0.05，查得相应临界值:t0.025(74)=1.99。包括常数项在内的3个自变量(截距、Cu、Sp)标准误差较小，且都在95%的水平下显著，都通过了变量显著性检验。Zn品位值的标准误差较大，且由于t<t0.025(74)，接受原假设H0。因此我们认为Zn的品位值与体重之间没有关联，转而采用Cu、Sp两个自变量进行回归，回归统计量见表3。

建立了矿石品位与体重之间的方程之后，下一步是利用矿区内含有体重相关的元素品位，采用样长加权平均方法求得矿体的平均体重。由于成本因素，矿区内半数左右的化学分析样品未化验S元素品位，无法采用这些样品计算矿体体重。目前共有20个钻孔、107块样品化验了S元素品位，这些钻孔分布比较均匀，涵盖了矿体的大部分范围。因此这些数据也可以较好地代表矿体的平均情况。根据矿化类型对这部分样品进行了人工赋值，再通过样长的加权平均求得结果为3.54g/cm3。但是通过以上方程计算样品的体重值，再根据样长进行加权平均，获得体重平均值仅为3.31g/cm3，比人工赋值的结果小7%。从图4可以看出，大多数样品的赋值体重大于计算体重，尤其是部分测试小体重的样品被人为集中地赋以高体重值，导致加权平均的体重偏高。人工赋值的主观性是误差产生的因素之一，但更重要的原因是体重样的取样的主观性，或者说体重样的取样并非完全随机。

【参考文献】：
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本文编号：3342158