DEGBON APPOLINAIRE GOUMOU

Grade control is a crucial step in the gold production chain, aimed at ensuring the quality and profitability of mining operations. However, a number of errors can compromise its effectiveness. Here are the main errors observed in grade control, affecting the entire gold production circuit: 1. Inadequate or unrepresentative sampling Poor sampling can lead to erroneous estimates of gold content. This is particularly problematic in deposits with high heterogeneity or a marked nugget effect. Sampling errors can lead to reconciliation problems between forecasts and actual production. 2. Incorrect geological modeling Geological modeling based on insufficient or poor-quality data can lead to errors in resource and reserve estimates. This affects mine planning and can lead to the mining of uneconomic areas or ore dilution. 3. Excessive ore dilution Dilution occurs when waste material is mixed with ore, reducing the overall grade. This can result from poor delineation of ore blocks, inaccurate excavation or lack of control during loading and transportation. 4. Errors in ore tracking and transportation Poor management of ore transport, such as mixing materials of different grades or dumping in inappropriate deposits, can lead to significant economic losses. Strict adherence to transport and storage procedures is essential to maintain ore quality. 5. Data reconciliation problems Discrepancies between expected grades and those actually produced may arise due to delays in ore processing, process losses or errors in data collection. Such discrepancies make it difficult to assess operating performance and make informed decisions. 6. Lack of staff training and awareness Personnel involved in content control must be properly trained and aware of the importance of their tasks. Lack of training can lead to errors in sampling, modeling or ore tracking, compromising the entire production process. 7. Use of obsolete technologies Failure to invest in modern grade control technologies can limit the accuracy and efficiency of operations. The adoption of advanced monitoring and analysis systems can improve ore management and reduce errors. Conclusion: To ensure efficient and profitable gold production, it is imperative to implement rigorous grade control practices. This includes accurate sampling, reliable geological modeling, efficient management of ore transport, proper training of personnel and adoption of modern technologies.

The primary objective of grade control is to maximize profitability while minimizing the risks associated with extracting low-grade ore. The main tasks of grade control in a mining operation are as follows: 1. Sampling and Sample Analysis - Sampling: The control of extracted ore samples is carried out at various stages of the mining process, particularly during ore extraction and excavation. Samples are taken at regular intervals from the mining areas. - Sample Analysis: Samples are analyzed to control the ore quality. 2. Quality and Tonnage Control - Continuous Control: Quality control involves continuously monitoring the quality (grade) and tonnage of the extracted ore. This control is achieved through systematic sampling of extracted ore batches. - Inventory Control: Strict control of ore reserves (piles) for the qualitative and quantitative evaluation of the ore. 3. Geological Modeling and Resource Estimation - Geological Modeling: Modeling of the data obtained for the richest zones and their associated characteristics. - Resource Estimation: Based on samples and drilling data, statistical and geostatistical methods are used to estimate the mineral resources present in the deposit. 4. Mixing Parameter Control - Ore Mixing: Adjusting the ore mix to meet the mill's quality specifications. - Dilution Management: It is important to monitor ore dilution. 5. Mining Plan Monitoring and Optimization - Mining Plan Adaptation: The control grade allows the mining plan to be adjusted based on the results obtained from the samples. - Resource Optimization: Grade control helps identify high-grade areas and plan operations to maximize profitability by extracting the richest ores first. 6. Mine and Process Reconciliation - Data Reconciliation: Once the ore is processed, the results of the processing process are compared with predictions based on grade control data. This reconciliation allows us to verify the accuracy of grade estimates and optimize operating practices. - Process Performance Evaluation: If significant discrepancies are observed between grade data and process results, adjustments may be necessary to improve process efficiency. 7. Communication with Production Teams - Collaboration with Production: The Geologist works closely with the production team to ensure that high-grade areas are extracted according to priority. - Operator training and support: Train operations on the significance and management of extraction. Conclusion Grade control is essential for: - Maximizing the profitability of a mining operation by ensuring that high-grade ore is extracted. - Minimizing costs by avoiding low-grade ore extraction or excessive dilution. - Ensuring that mineral resources are optimally and efficiently exploited. - Ensuring that the processing is as efficient as possible to meet production targets.

L’analyse géostatistique est un outil puissant pour estimer les ressources minérales, notamment la bauxite, en tenant compte des différentes variables géologiques, telles que la teneur en *alumine (Al₂O₃)*, *silice (SiO₂)*, *oxyde de fer (Fe₂O₃)*, *titane (TiO₂)* et autres impuretés. L'une des principales caractéristiques de la bauxite est sa *variabilité spatiale*, et les méthodes géostatistiques permettent de modéliser cette variabilité afin d'obtenir des estimations fiables des ressources minérales. Voici une approche détaillée de l’analyse géostatistique pour l'estimation des ressources de la bauxite, avec une attention particulière portée sur la variabilité des différentes propriétés chimiques et minéralogiques : 1. *Collecte des Données et Paramètres Géologiques* La première étape consiste à *collecter les données géologiques* nécessaires à l'analyse géostatistique. Ces données proviennent principalement des *forages* réalisés sur le site minier. Ces données incluent : - *Propriétés chimiques et minéralogiques* : la teneur en alumine (Al₂O₃), en silice (SiO₂), en oxyde de fer (Fe₂O₃), en titane (TiO₂), en calcaire, en soufre et autres éléments. - *Propriétés physiques* : comme la densité, la porosité, la granulométrie et d'autres caractéristiques minéralogiques. - *Coordonnées spatiales des échantillons* : les positions des forages et des échantillons doivent être précis pour permettre la modélisation de la variabilité spatiale. - *Propriétés géotechniques* : comme la résistance à l'usure, la fragmentation, qui peuvent influencer la méthode d'extraction. Ces données sont collectées sous forme de *fichiers d'échantillonnage* qui incluent la profondeur, les coordonnées X, Y et Z des forages, ainsi que les teneurs chimiques mesurées à chaque point de forage. 2. *Analyse de la Variabilité Spatiale : Construction du Variogramme* a. *Variabilité des Propriétés* : La variabilité des propriétés de la bauxite, telles que la teneur en alumine, en silice, en fer et en titane, peut être complexe et dépend souvent de la géologie locale. Il est essentiel de comprendre comment ces propriétés varient dans l’espace pour pouvoir estimer correctement les ressources. La construction du *variogramme* permet de quantifier cette variabilité spatiale. b. *Calcul du Variogramme* : Le *variogramme* est une courbe qui mesure la variabilité de la propriété d'intérêt à différentes distances entre les échantillons. Par exemple, on pourrait analyser la variabilité de la teneur en alumine en fonction de la distance entre les forages. Ce calcul permet de comprendre comment les propriétés (telles que la teneur en alumine) sont liées les unes aux autres en fonction de la distance. - *Calcul du variogramme expérimental* : On compare la différence entre les valeurs des échantillons à différentes distances. Cela montre comment les données sont spatialement corrélées. - *Modélisation du variogramme* : Un modèle théorique (souvent sphérique, exponentiel ou gaussien) est ajusté aux données expérimentales. Cela permet de déterminer des paramètres comme le *nugget* (variabilité de très courte distance), le *range* (distance à partir de laquelle il n'y a plus de corrélation) et la *sill* (variance à longue distance). Le variogramme pour chaque propriété chimique (Al₂O₃, SiO₂, Fe₂O₃, TiO₂) doit être calculé indépendamment. 3. *Estimation des Ressources : Le Krigeage* Une fois que la variabilité spatiale est comprise via le variogramme, on utilise des *méthodes d'estimation* géostatistique, comme le *krigeage*, pour prédire la teneur en alumine, silice, fer et titane dans les zones non échantillonnées. a. *Kriging Ordinaire (OK)* : Le *krigeage ordinaire* est l'une des méthodes les plus utilisées dans l'estimation des réserves. Il est basé sur l'idée que les échantillons proches du point d’estimation ont plus d’influence sur l’estimation que ceux qui sont éloignés. - Le krigeage calcule une *estimation pondérée* des valeurs des propriétés minérales en fonction de leur proximité, en utilisant la *moyenne pondérée* des valeurs mesurées dans les points voisins. - L'importance de chaque échantillon est déterminée par le variogramme, ce qui permet de donner plus de poids aux échantillons géologiquement proches. - Le krigeage est donc particulièrement adapté à l'estimation de *ressources minérales* avec une variabilité spatiale importante, comme la bauxite. b. *Kriging Universel* : Si les propriétés géologiques présentent une *tendance globale* (par exemple, une augmentation progressive de la teneur en alumine avec la profondeur), il est utile d’appliquer le *krigeage universel*. Ce modèle prend en compte cette tendance avant d’effectuer l’estimation géostatistique. 4. *Autres Méthodes d'Estimation : Inverse Distance Pondérée (IDW)* L'Inverse Distance Pondérée (IDW) est une méthode plus simple que le krigeage, où l'estimation est basée sur la *moyenne pondérée* des valeurs mesurées des échantillons voisins. Les échantillons plus proches du point d'estimation ont un poids plus important. Cette méthode est parfois utilisée lorsque les données sont moins nombreuses ou que la variabilité spatiale n’est pas suffisamment complexe pour justifier le recours à un modèle plus sophistiqué comme le krigeage. 5. *Modélisation 3D et Estimation des Réserves* Une fois que les estimations des teneurs en alumine, silice, fer et titane ont été réalisées, elles doivent être intégrées dans un modèle géologique en *trois dimensions (3D)*. Cette étape permet de visualiser les ressources minérales et d'estimer le volume de minerai exploitable. a. *Création du Modèle 3D* : Un modèle 3D est créé pour visualiser l’étendue des gisements de bauxite en tenant compte des différentes propriétés chimiques (Al₂O₃, SiO₂, Fe₂O₃, TiO₂) et de leur variabilité spatiale. Ce modèle peut être construit à l’aide de logiciels comme *Vulcan*, *Datamine*, ou *Surpac*. b. *Estimation des Réserves* : Une fois le modèle 3D créé, les *réserves minérales* peuvent être estimées en utilisant les résultats du krigeage et en appliquant des critères économiques pour déterminer les zones rentables à exploiter. 6. *Réconciliation et Validation des Estimations* La réconciliation avec les données réelles de production est essentielle pour valider les résultats d'estimation. Cela permet de vérifier si les réserves estimées sont en adéquation avec la réalité sur le terrain. La réconciliation peut se faire à travers : - *L'intégration des données de production* : comparer les estimations géostatistiques avec la production réelle et les données d'extraction. - *L'ajustement des modèles* : recalibrer les modèles géostatistiques en fonction des nouvelles données pour améliorer la précision des estimations futures. Conclusion L’analyse géostatistique est une méthode essentielle pour l'estimation des ressources de bauxite, particulièrement lorsqu'il s'agit de prendre en compte la variabilité spatiale des propriétés chimiques et minéralogiques comme la teneur en alumine, silice, fer et titane. Le *krigeage* est la méthode la plus utilisée pour l’estimation des réserves, mais d'autres techniques comme l’Inverse Distance Pondérée (IDW) peuvent également être utiles en fonction des données disponibles et des besoins spécifiques du projet. La *modélisation 3D* et la réconciliation avec les données de production permettent de valider et de visualiser les réserves estimées pour une meilleure gestion des ressources minérales. Voulez-vous investir en Guinée ? Notre équipe dynamique vous aidera à : - avoir un permis de recherche de plateau de bauxite - acheter un plateau de bauxite pour l'exploitation - acheter de la bauxite à un prix raisonnable (différents prix selon les conditions) - acheter les permis de d'exploitation de l'or et de granite Contactez-nous dès maintenant pour vos projets liés aux minerais goumsholding@gmail.com/was.me/+224669216871

The principle of mine reconciliation is based on the comparison of theoretical and actual data. The aim is to understand the differences, identify the causes and make adjustments to improve future operations. Reconciliation consists of : 1. Comparing estimated and extracted reserves: - Verification of quantities and quality of extracted mineral reserves against initial forecasts. 2. Compare production forecasts with actual production: - Comparison between the quantity of ore forecast for extraction and the quantity actually extracted. 3. Analyze metallurgical yields and recovery rates: - Compare the amount of metal recovered with the forecast, taking into account losses during processing. 4. Analyze dilution and loss factors: - Identify geological and operational factors that can lead to ore dilution and losses in the mining process. Decisions to be made during mine reconciliation: During reconciliation, several strategic decisions need to be made to improve mining, including: 1. Adjustment of reserve estimates: - Revise geological models and reserve estimates based on observed discrepancies between forecasts and reality. This may involve adjusting operating plans and financial forecasts. 2. Modification of extraction methods : - Modify or adapt extraction techniques according to the actual results obtained. For example, if dilution is greater than anticipated, blasting or drilling techniques may need to be reviewed. 3. Metallurgical process optimization : - Improve metallurgical recovery rates by adjusting treatment processes and optimizing equipment utilization. 4. Inventory management : - Adjust inventory and equipment management in line with reconciliation results, ensuring that resources are used efficiently. 5. Review production targets: - Review short-, medium- and long-term production targets and schedules based on actual results. This may lead to an adjustment of financial forecasts and profitability strategies. 6. Improve data quality : - If discrepancies are significant, it may be necessary to review the collection of geological, drilling and metallurgical data in order to improve the quality of information for future reconciliations. To remember: Reconciliation in mining is a crucial step in ensuring the profitability and sustainability of mining projects. Rigorous monitoring of reconciliation can lead to better resource management, more efficient and sustainable operations, and optimized mine performance. We welcome your feedback Source: https://linkedin.com/comm/mynetwork/discovery-see-all?usecase=PEOPLE_FOLLOWS&followMember=goumou