Ce cours couvre les principaux aspects théoriques et pratiques de la géostatistique appliquée à la géologie minière. Chaque module est conçu pour offrir un équilibre entre les concepts fondamentaux, les méthodes quantitatives et les applications concrètes, afin de préparer les étudiants à résoudre des problèmes liés à l’estimation des ressources et des réserves minérales.
Introduction à la géostatistique (3 heures)
Rapport technique NI-43-101 et Loi sur les mines (3 heures)
Aspects économiques – Théorie de Lane et Taylor (3 heures)
Théorie de Gy et contrôle qualité (3 heures)
Traitement et analyse statistique des données de forage (3 heures)
Variogramme : théorie, estimation et modélisation (3 heures)
Variance de blocs, de dispersion et d’estimation (3 heures)
Krigeage : théorie, calcul et pratique (3 heures)
Cokrigeage : domaine multivariable (3 heures)
Krigeage d’indicatrices (3 heures)
Simulations géostatistiques (3 heures)
Simulations de faciès (3 heures)
Objectifs d’apprentissage (OA)¶
Ce cours vise à initier les étudiants aux bases théoriques, pratiques et réglementaires de l’estimation des ressources minières, en mettant un accent particulier sur les méthodes géostatistiques linéaires et non linéaires. À l’issue du cours, les étudiants seront capables de :
OA1. Identifier le cadre réglementaire et économique de l’estimation des ressources minières, incluant la Loi sur les mines, la classification des ressources et réserves selon la norme canadienne 43-101, ainsi que les concepts de teneur de coupure et d’optimisation économique (méthodes de Taylor et Lane). (Chapitres 1, 2 et 3)
OA2. Appliquer la théorie de l’échantillonnage de Pierre Gy afin de garantir la représentativité et la fiabilité des données, tout en intégrant les principes fondamentaux de l’assurance qualité et du contrôle qualité (QA/QC). (Chapitre 4)
OA3. Réaliser des analyses statistiques descriptives à l’aide de techniques telles que le débiaisement et le dégroupement, afin de corriger les effets de sur-échantillonnage spatial et garantir une estimation non biaisée. Approfondir également les méthodes classiques d’estimation des ressources et les notions liées au forage au diamant (arpentage, déviation, mise en plan). (Chapitre 5)
OA4. Estimer, analyser et modéliser les variogrammes expérimentaux afin de caractériser la variabilité spatiale des teneurs et poser les bases d’une estimation par méthode géostatistique. (Chapitre 6)
OA5. Mobiliser les concepts de variance de bloc, de dispersion et d’estimation dans la mise en œuvre des méthodes linéaires d’estimation, notamment le krigeage simple et ordinaire. (Chapitres 7 et 8)
OA6. Être en mesure d’étendre le krigeage au cas multivarié, en maîtrisant la modélisation des covariances directes et croisées pour le développement du cokrigeage. (Chapitre 9)
OA7. Explorer les méthodes non linéaires telles que le krigeage d’indicatrices et les simulations géostatistiques (gaussiennes ou catégorielles), afin de modéliser l’incertitude et prédire les ressources récupérables ainsi que d’autres applications en génie géologique. (Chapitres 10 à 12)
OA8. Développer un esprit critique vis-à-vis des choix méthodologiques, en considérant les effets d’information, les enjeux d’homogénéisation et les implications pratiques pour la prise de décision en contexte minier. (Tout au long du cours)
Travaux pratiques¶
Ce cours met l’accent sur l’apprentissage par la pratique à travers onze travaux pratiques (TP).
Le programme détaillé est disponible sur Moodle.
Vue d’ensemble des TPs¶
| TP | Titre | Objectifs d’apprentissage |
|---|---|---|
| TP1 | Lecture de rapport technique – NI 43-101 | Comprendre la structure et le contenu d’un rapport conforme à la norme NI 43-101. Identifier les sections clés et leur rôle dans la divulgation publique. |
| TP2 | Théorie de Lane et Taylor | Appliquer la théorie de Lane et de Taylor à l’optimisation de la coupure. Comprendre les hypothèses et limites de ces approches. |
| TP3 | Procédure d’analyse en laboratoire et QA/QC | Connaître les étapes de préparation et d’analyse des échantillons. Évaluer la qualité des données à l’aide de procédures QA/QC. |
| TP4 | Régularisation des teneurs, Déviation, Débiaisement | Effectuer la régularisation des teneurs à un support commun. Mesurer la déviation et appliquer des techniques de débiaisement. |
| TP5 | Variogramme expérimental et modélisation | Construire un variogramme expérimental. Ajuster et interpréter un modèle en fonction de la structure spatiale des données. |
| TP6 | Problèmes d’homogénéisation des teneurs | Identifier les causes de l’hétérogénéité et ses effets sur l’estimation. Proposer des solutions d’homogénéisation adaptées. |
| TP7 | Estimation par krigeage | Mettre en œuvre le krigeage pour estimer les valeurs sur une grille. Interpréter les cartes d’estimation et de variance. |
| TP8 | Cokrigeage (informatique) | Appliquer le cokrigeage pour intégrer des variables secondaires. Évaluer l’apport de l’information auxiliaire sur l’estimation. |
| TP9 | Krigeage d’indicatrices (informatique) | Réaliser un krigeage d’indicatrices pour estimer la probabilité de dépasser une coupure donnée. Interpréter les cartes de probabilité. |
| TP10 | Simulations (informatique) | Effectuer des simulations conditionnelles pour représenter l’incertitude spatiale. Comparer simulation et estimation. |
| TP11 | Simulation de faciès (informatique) | Simuler la distribution spatiale de catégories/faciès à l’aide de méthodes indicatrices ou multipoints. Évaluer les résultats en fonction des données. |