Il est difficile d'explorer et d'estimer des gisements secondaires de diamants en raison du manque de fiabilité des données et/ou de leur rareté. Des efforts soutenus sont nécessaires pour maintenir une bonne compréhension de ces types de dépôts lors de leur exploration, leur échantillonnage et leur exploitation. Cette thèse traite des sujets suivants : - L'existence de regroupements entre cheminées kimberlites est établie, et leur extension moyenne déterminée. - Des données d'exploration d'indicateurs minéraux sont analysées par arbre de classification. Un modèle est ensuite bâti à partir de sites kimberlitiques connus pour identifier de nouveaux sites. - Les milieux maritimes comportent des mécanismes de piégeage complexes, ce qui les rend difficiles à échantillonner. Dans certaines situations, on dispose de peu, voire d'aucune information de qualité, alors qu'une étude d'optimisation de l'échantillonnage est nécessaire. Dans ce cas, une esquisse au crayon est utilisée pour construire des simulations, lesquelles servent à une première optimisation de l'échantillonnage. - Dans les dépôts sous-marins profonds, les échantillons doivent dépasser une taille minimale critique pour être représentatifs. L'établissement de cette taille passe par une modélisation selon un processus de Cox, bien adapté à la nature discrète de la minéralisation. L'impact de l'échantillonnage sur la qualité de l'estimation par blocs ou par panneaux peut ainsi être testé par simulation. - Ces dernières années, certains terrils sont redevenus économiquement viables. Pour en obtenir une estimation locale par blocs, une procédure de détermination de la taille optimale des échantillons et de leur espacement a été développée et mise en oeuvre sur un terril de kimberlite.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00780063 |
| Date | 14 January 2011 |
| Creators | Prins, Christian |
| Publisher | École Nationale Supérieure des Mines de Paris |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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