Bu çalısmada, Prodem Ltd. Sti. firmasına ait bir mermer sahasında konumsal
interpolasyon yöntemlerinden biri olan uzaklığın tersi ile ağırlıklandırma yöntemi
kullanılarak rezerv tahmini yapılmıstır. Sondajlardan elde edilen değerler litolojik
olarak sınıflandırılmıs, detaylı istatistiksel inceleme için bu veriler konumsal veriler ile
iliskilendirilerek sayısal arazi modeli olusturulmustur. Olusturulan sayısal modeli
iyilestirmek amacı ile araziden toplanan veriler kullanılmıs ve sonuçlar sadece
sondajlardan elde edilen veriler ile olusturulmus model ile karsılastırılmıstır.
Veri tabanı olusturmak, olusturulan veri tabanını analiz etmek ve üç boyutlu
blok modellere dönüstürmek amacı ile Rockworks yazılımından faydalanılmıstır.
Yapılan rezerv tahmin sonuçlarının doğruluğunu test etmek amacı ile gerçek
üretim verileri ile tahmin verileri karsılastırılmıstır. Sadece sondaj verilerinden
yararlanarak yapılan tahminde r = 0,44 korelasyon katsayısı ile pozitif yönde orta
derecede bir iliski olduğu belirlenmistir. Arazi verileri ile iyilestirilmis modelden
yararlanarak yapılan rezerv tahmininde ise r = 0,62 korelasyon katsayısı ile pozitif
yönde kuvvetli bir iliski olustuğu gözlenmistir.
Tahmini üretim verileri üzerinden blok verimi hesaplanmıs ve sahanın blok
veriminin %63,9 olacağı öngörülmüstür. Gerçek üretim verileri üzerinden hesaplama
yapıldığında ise sahanın gerçek veriminin %41,2 olduğu tespit edilmistir.
In this study, reserve estimation of a quarry owned by Prodem Ltd. Sti. has been
made using one of the positional interpolation methods named inverse distance
weighting.. The data sets obtained from boreholes have been converted to lythological
classification charts and these data sets have been associated with positional data for
detailed statistical analysis to create numerical terrain models. Data acquired from field
observations are used to improve the estimations calculated using borehole data and
results have been compared.
Rockworks software is used to create a database, analyze the database and to
form 3D block models.
To check the accuracy of the estimation, the results have been compared with
the actual production value. The correlation co-efficient calculated using data sets
acquired from boreholes has been found as “r=0,44”. The correlation co-efficient
calculated after improvement of data sets using data acquired from field observations
has been found as “r=0,62”.
The calculated value of block productivity using the estimated production values
has been found as %63,9. However, block productivity value calculated using the real
production values was %41,2.
