EFEK DARI KETIDAK AKURATAN DALAM KONTROL KELAS

EFEK DARI KETIDAK AKURATAN DALAM KONTROL

KELAS

Nama Nim Abdillah Hanif Lubis 12 306

019 Damianuus Sinaga 12 306

065Herba SiHombing 12 306 087Harisman 11 306 089

Salah satu yang paling mengganggu di area pertambangan. Hal ini adalah sumber dari suatu masalah, cukup serius, hampir di setiap tambang. Kontrol kelas adalah implementasi dalam dasar informasi angka yang diperoleh dari perluasan program sampling yang teratur. Metode sampling tergantung pada suatu tipe tambang tetapi, jarak dari industri, setiap metode mungkin dapat bekerja—lubang bor, lubang ledak, grab, chip, menerus dll. Pengujian sampel dan analisa lainnya oleh hampir setiap teknik statistika masuk dalam rata-rata, seleksi rata-rata, pembasahan rata-rata, perubahan rata-rata, berat rata-rata dan kriging.

Titik permasalahan dari fakta yang ada, di akhir, disitu biasanya sangat tidak memuaskan untuk di periksa keakuratan dari setiap akhir angka yang diprediksi. Suatu metoda sampling merupakan pokok sebagian besar variasi statistika dalam pengetahuan yang biasa, bukti yang mudah dengan menduplikat program sampling. Teknik statistika juga bergantung pada asumsi pasti mengenai arah variasi mineralisasi sampai keluar dari tubuh bijih biasanya juga sampai dipahami. Tetapi kebenaran dan akurasi dari keseluruhan sistem tidak menjadi jaminan tanpa adanya pemeriksaan diantara prediksi dan keadaan sebenarnya. Ini adalah test keasaman tetapi itu jarang menjadi implementasi, kecuali dalam rata-rata yang besar. Alasan untuk hal ini adalah tidak lagi nilai ukuran normal sampai pada pengelompokan material bijih dibutuhkan untuk pertumbuhan laporan. Oleh waktu deposit dari banyak site dalam tambang memiliki pencampuran dan sampai ke stockpile. Suatu rekonsiliasi, oleh karena itu, hanya mungkin berakhir pada periode yang panjang dalam beberapa minggu atau beberapa bulan dan juga itu hanya di konfirmasi oleh ketetapan suatu rata-rata tingkat perkiraan. Hal ini sangat lama dari persetujuan keputusan tentang daerah pertambangan yang akan di kerjakan. Sangat mungkin, banyak tambang, kontrol angka dalam pengertiannya yaitu perbedaan diantara bijih dan sisa dan seleksi yang teliti dari bijih untuk mencapai pencampuran yangbenar secara umum.

Bagaimanapun, perbedaan diantara bijih dan sisa sangat relevan. Tubuh deposit dapat disusun sebagai kumpulan dari daerah yang akan ditambang, semua ukuran paling kecil dapat menjadi daerah tambang pilihan. Dua statistika mungkin dikumpulkan dengan memilih blok, angka rata-rata sebenarnya dan angka prediksi dalam sistem kontrol kelas. Rumus, kebenaran, tidak diketahui tetapi dua statistika (untuk semua blok dalam suatu fakta kenaikan tambang) dari dua dimensi pembagian yang mungkin menjadi grafik kontur peta dalam gambar 12.1 Distribusi ini mungkin dibagi kedalam beberapa kategori oleh prediksi interval angka dari irisan horizontal. Dengan memilih irisan bagian yang sebenarnya sampai dimensi distribusi dari satu dimensi distribusi. Angka rata-rata dari distribusi satu dimensi dan area yang relatif merupakan data yang diperlukan untuk kompilasi estimasi distribusi cadangan mineral untuk mewakili kenaikan oleh grafik. Pada ilustrasi gambar 12.2 yang mana hanya maksud untuk ilustrasi tetapi mungkin untuk estimasi perkiraan rata-rata angka dengan prediksi kategori angka oleh keseluruhan

Semua angka mungkin tidak secara umum diantara prediksi batas angka suatu interval dan oleh karena itu ketidaktetapan yang ada. Faktanya, proses keseimbangan secara umum menyusut pada variasi dan rata-rata angka untuk kategori dengan suatu jarak sampai pada kategori mereka angka itu sendiri. Suatu contoh, dalam gambar 12.2 prediksi kategori angka dari 0.2% sampai 0.4% masih benar rata-rata angka dalam kategori ini hanya berjarak dari 0.26% sampai 0.33%. Penurunan dalam jarak adalah salah satu indikasi ketidakefektivan suatu sistem yang memberikan kenaikan rata-rata angka yang sama dalam setiap kategori.Prediksi angka menjadi suatu parameter ukuran dari angka sebenarnya dan prediksi angka mati dalam parameter angka mati. Pada penjelasan bab 11 perubahan rumus untuk batas angka ekonomi harus digunakan dengan hati-hati. Bagaimanapun juga, dengan tabel yang ada pada gambar 12.2, sebuah perubahan mudah berpengaruh. Jika, suatu contoh, kalkulasi paling kecil adalah batas angka ekonomi sebenarnya dari 0.27% Cu ini dapat menjadi perkiraan yang cocok untuk prediksi bats kadar untuk 0.22% Cu.

Pada setiap tambang memiliki batas kadar dalam kadar yang diprediksi pada beberapa cara, pengertian sebenarnya semua batas kadar parameter. Beberapa sungguh seperti apapun. Permasalahan hanya tambang beroperasi untuk menghambat kadar tetapi alasan untuk lebih menutupi kekurangan yang tidak dimengerti pada arah yang tidak akurat dalam ukuran kadar dipengaruhi batas kadar dan kekurangan cukup informasi tentang hubungan diantara prediksi dan kadar sebenarnya. Untuk keinginan alternatif yang baik, kalkulasi batas kadar biasanya diasumsikan untuk dijalankan sejalan pada prediksi sistem kontrol kadar. Untuk beberapa alasan, penamaan kekurangan dari informasi yang dapat dipercaya, ini sulit to menjelaskan secara signifikan pada asumsinya. Ini mungkin sebuah pengaruh asumsi dan pengaruh pasti untuk mengembangkan bukti-bukti tentang akurasi ukuran kadar yang dimaksud. Oleh karena itu, program cek sampling, test bulk sampling, analisa data sebelumnya, analisa geostatistika dan peninjauan harus menjadi acuan dalam usaha penerapannya, secara kasar, dari hubungan prediksi dan distribusi sebenarnya. Pengaruh batas kebijakan dapat menjadi prakiraan

Dalam ilustrasi gambar 12.2, jika kalkulasi batas 0.27% Cu ialah aplikasi dari batas operasional untuk prediksi kadar, pengaruh adanya batas sebenarnya 0.28% Cu. Perbedaan ini sangat signifikan. Banyak perhatian menjadikan observasi dari suatu distribusi ,batasan, dimanapun hampir 25% material tidak digolongkan, setiap bijih atau sisa . ukuran kadar untuk pengontrolan dimaksud agar dibersihkan. Ketidakakuratan menunjukkan tambahan sutu masalah ketika jumlah tertinggi batasnya seimbang. Walaupun kalkulasi bata mungkin akan error karena ketidakseimbangan , keseimbangan dapat menjadi pengaruh operasional yang mudah untuk membuat penyelesaian batas praktis sampai keseimbangan tercapai.Contoh dari parameter batas kadar dibangun dari ketidakakuratan dalam ukuran kadar dan estimasi dimasukkan dalam tempat belajar 5

TERIMAKASIH