D3 · 出版卷 19

矿山回收对比因子与根因分析

取样、密度、含水率、移动与测量

学习目标

本课结束后，学习者应能在明确基准上定义矿山回收对比因子，分解质量和品位组成，区分随机变异、持续偏倚和时间效应，建立因果证据树，检验取样、密度、含水率、移动和测量分支，控制偶然发现，并在不操纵平衡的前提下发布纠正措施。

矿山回收对比因子比较“调用或预测的所含数量”和“后续回收或核算的所含数量”。行业实践中的分子、分母和方向并不统一，因此名称必须和公式同时出现。因子低于或高于 1 只是一种症状，不能识别物料在哪里变化，也不能证明哪个测量正确。

本教程约定


\mathrm{MCF}=\frac{Q_{\mathrm{accounted}}}{Q_{\mathrm{called}}}=\frac{M_a g_a}{M_c g_c},

其中两个所含数量在完成库存和基准对齐后指向同一有界物料。采用其他约定时必须标注，并同时报告 F_M=M_a/M_c 与 F_g=g_a/g_c。

契约应列出来源与目的状态、空间范围、时间窗、干湿基准、取样支撑、分析状态、纳入或排除的库存与回收，以及不确定度。没有契约，不同团队可能用同一名称发布互为倒数的因子。

绘制周期、滚动和累计因子，并分开质量与品位组成；按地质域、采出方法、目的地和测量路线分层。从经过验证的历史周期或测量模型估计预期变异。控制界限描述通常行为，不等同于验收界限，也不能为了掩盖不良表现而调整。

检查自相关、季节性、物料组合变化和各周期质量差异。小质量物料包对累计因子的影响不应等同于大批次；加权与层级分析可区分局部模式和全链偏倚。

顶层分为调用估计、采出、移动与库存、核算测量和比较逻辑。在调用估计下放置地质域、品位估算、密度、体积和含水率；采出下放置边界、贫化、损失和爆破移动；核算测量下放置取样、制备、分析、质量测量和流程平衡。

每个叶节点需要预测特征和检验。正密度偏倚会提高受影响地质域的调用质量；未记录堆场增长会压低当期核算量并可能在后期反向；样品污染主要影响品位而非质量；坐标位移造成空间连贯的边界不符。没有区分性预测的“原因”只是可能性清单。

复核批定义、增量覆盖、支撑、污染、回收、重复样、空白、参考物质、方法变化和状态越权；条件允许时在匹配物料上比较来源偏倚。实验室重复样只检验证据链一部分，不能验证现场代表性。

检查偏斜分布是否使少数物料包主导所含数量。必要时使用经过验证的高值处理和重采样或情景方法重算，但不能仅因删除某值会改善因子而删除它。

追踪所有体积—质量转换和直接称量。按物料状态与地质域检验密度，包括空隙、松胀和压实；对齐含水率约定和取样时间。校准、零漂、皮带载荷、车辆系数和覆盖缺失均可造成质量偏倚。

进行敏感性计算。若合理密度修正能解释全部质量因子却不能解释品位因子，说明仍有其他分支；若调用与核算量共享同一密度模型，二者相符具有相关性，不是独立确认。

搜索未匹配、重复、反向或迟到移动事件及无效来源—目的地组合，在精确截止时刻重建期初和期末库存，并检查破碎、料仓、堆场或运输状态中的停留物料。

比较调用生产与核算入选的领先—滞后关系。相关峰值滞后一周期支持延迟假设，但混合和品位变化会扩大峰宽；事件血缘比汇总相关更有力。不能选择性移动周期直到得到有利因子。

分开测量不确定度、流程变异和模型不确定性。同一物料包在两个阶段被观测时使用配对差；同时评价置信区间和实际后果，而不是只看显著性阈值。多个地质域、周期和属性带来大量偶然发现机会，应预先定义主要检验并寻求重复证据。

传播不确定度时纳入协方差和共享输入。分母不确定时因子分布可能不对称，情景或重采样结果通常比对称误差条更清晰。无法解释的部分必须如实报告。

措施应针对已证实或高优先级控制：修复标识流程、改变取样增量、校准质量测量、修订密度域、增加测量、隔离不确定物料或更新模型规则。每项措施都需要预期特征、负责功能、生效时间和验证数据集。

不能为了因子对齐而“纠正”历史来源测量。有依据的校准修正必须同时保留原值和修正值。用后续新物料前瞻验证比重复使用发现期数据更有力；只有预期特征改善且未在其他位置制造新失衡，措施才能关闭。

合成的所含数量因子连续三个周期为 0.91，质量因子为 0.98、品位因子为 0.93。模式集中在湿控制孔物料包，在干孔物料包中消失；堆场时间修正改变质量却不改变品位。粉末重复样稳定，湿孔现场重复样呈负偏且离散较大。

证据支持现场采集与缩分分支，而不是通用分析修正。修订捕集规程在后续物料包上前瞻检验，同时把干孔保留为对照。请建立因果树，量化每项有证据修正对因子的影响，并在独立证据到来前保留剩余残差为未解决状态。