Spatial Modelling of Geological Domains with Multiple Training Images: Application to the Red Dog mine, Alaska, United States

"Evaluating resources and reserves requires the reliable modelling of geological domains and their grades. “Multiple point statistics” simulation is a relatively new geostatistical method to generate complex, high-resolution geological models by extracting high-order spatial relations from training images. A method based on combining multiple training images is developed to obtain the correct amount of large-scale continuity and short-scale variability. A calibration process matches the geological spatial variability between the final realizations and the drillhole dataset. A case study with data from the Red Dog mine, Alaska, United States, shows an appropriate reproduction of short-scale variability along boundaries between geological units.RÉSUMÉ L’évaluation des ressources et des réserves exige une modélisation fiable des domaines géologiques et de leur teneur. La simulation par « statistique multipoint » est une méthode géostatistique relativement nouvelle pour générer des modèles géologiques complexes à haute résolution par l’extraction de relations spatiales d’ordre supérieur à partir d’images d’entraînement. Une méthode basée sur la combinaison de multiples images d’entraînement est développée afin d’obtenir la bonne quantité de continuité à grande échelle et de variabilité à petite échelle. Un processus d’étalonnage fait correspondre la variabilité géologique spatiale entre les réalisations finales et l’ensemble des données de forage. Une étude de cas avec des données de la mine Red Dog, Alaska, États-Unis, montre une reproduction adéquate de la variabilité à petite échelle le long des limites entre les unités géologiques."