Наиболее важным для прогнозирования СХИР является выбор правильных образцов для следующих целей. В среде шахтных отходов, поверхностные образцы из старых образцов окисленные хвосты рудника или отвалы пустой породы не являются полными AP и NP, так как они могли пострадать от погодных процессов. Поэтому образцы должны быть взяты с глубины, например, путем бурения, чтобы получить образцы для предсказания СХИР.
Также критерии отбора - геологическая и петрологическая классификация является наиболее подходящим для правильного предсказания СХИР. Бóльшая часть производства цветных металлов происходит из залежей магматических руд Типа N. 90% гигантских скоплений металла на Земле зависело от воды. В качестве пластовых агентов , таких, что гидротермальные процессы необходимы для большинства процессов обогащения руды. Таким образом, богатые металлами гидротермальные растворы взаимодействуют с породами-хозяевами, а физико-геохимические изменения (например, T, P, pH, окислительно-восстановительные) вызывают минеральные осадки и изменения. Эти процессы могут полностью изменить первоначальный минеральный состав породы-хозяина, т.е. добавить элементы или минералы, или изменение минералов, или перенос элементов таким образом, чтобы иногда для классификации исходной породы могут использоваться только текстурные знаки (например, порфировая текстура). Например, когда гидротермальный жидкости взаимодействуют с андезитами или диоритами по мере их активного субдукции изменение полностью изменяет исходную минералогию, и может образоваться порфировое месторождение меди и аура. С точки зрения СХИР, это минералогическое изменение драматично и крайне важно. Неизменённые андезиты или диориты не содержат сульфидов, поэтому их исходное значение AP равно нулю. Обычно они также не имеют карбонатов, поэтому CaNP у них также равна нулю. Андезит или диорит содержат плагиоклазы типа альбита - анортита, последний - с хорошим FNP, что означает, что эта оригинальная скальная постройка будет способна нейтрализовать некоторые протоны. Тем не менее, металлы, сера и кислотность которые поступали в систему при гидротермическом изменении, приводили к выпадению осадков сульфидных минералов, таких как, например, пирит, халькопирит, энаргит и арсенопирит, все из которых являются потенциальной кислотой. Эти процессы также сопровождаются значительными изменениями минералогии. Например, плагиоклазы модифицируются таким образом мусковит (кварцево-серицитная перестройка) или калийный полевой шпат (калийный шпат) или каолита (аргиллическое изменение), минералов с очень низкой кинетикой реакции и буферной емкостью (Таблица 2) и, следовательно, не полезными для АРД нейтрализация. Помня об этом, для предсказания АРД руды важно, чтобы для процедуры отбора проб использовалась классификация минералогии гидротермальных изменений, а не первоначальная петрологическая или литологическая классификация (например, диорит или андезит), как это иногда наблюдаются.
- Таким образом, использование первоначальной петрологической классификации в качестве критерия отбора проб может также ввести в заблуждение интерпретации геохимического моделирования. Например, иногда наблюдается, что образцы для анализа на АБА выбираются из петрологических единиц, таких как андезиты или диориты, но никакой дальнейшей минералогической характеристики не проводится и только стандартная АВА данные используются для прогнозирования и построения геохимической модели для прогнозирования будущее качество ARD. Это уступает место возможности отбора образцов за пределами минерализованной зоны (часто пробы не располагаются в руде), и предположить, что полевой шпат является анортитовым, который обладает приемлемыми нейтрализующими свойствами. Если моделирование равновесия использует FNP, не принимая во внимание кинетику реакции различных полевых шпатов, нереалистичное прогнозное геохимическое моделирование является результатом, и в заключение, возможно, будет сказано, что единица не будет производить СХИР.
Эти примеры показывают, что крайне важно понять, какая минералогия будет подвержена воздействию конкретных геохимических условий для того, чтобы предсказать образование СХИР, или в более общем плане, предсказать стабильность минералов и последующих элементоосвободительных процессов и изменений в геохимической системе
Предлагаемая методология определения характеристик для прогнозирования СХИР
Ключевая информация для предсказания СХИР или любого элемента освобождения геологического материала - минералогический состав образца. Минералогия является резервуаром потенциально высвобождающихся и нейтрализующих веществ протонов через представленные выше геохимические процессы, и последующее высвобождение элементов окружающей среды в форме ARD или как нейтральный к щелочным растворам. Такие переменные, как климат, микробные взаимодействия, размер зерна, текстура, соотношение между минералами (например, электрохимические мосты), также играют важную роль в этих процессах, но в основном контролируют кинетику процессов, ведущих к СХИР, а не общий кислотно-щелочной баланс. Поэтому усилия должны быть сосредоточены на выявлении минералов, содержащихся в залежи, их количественном определении, их соотношении и потенциальном наличии у этих минералов связанные с этим опасные микроэлементы.
В большинстве случаев, простой обзор типа рудного месторождения и микроэлементного состава дает хорошую первую оценку, если он будет производить ARD и какие микроэлементы могут иметь решающее значение для окружающей среды, и какие действия могут быть приняты для борьбы с СХИР или профилактики (например, герметизация места складирования отходов и контроля раствора), или дальнейшие исследования, проведенные в ходе работ.
Многие современные горнодобывающие предприятия уже используют автоматизированный количественный анализ минералогии и высвобождения полезных ископаемых для геометаллургического анализа с целью повышения извлечения из них полезных ископаемых. Те же самые данные могут и должны быть использованы для прогнозирования АРД, и никаких дополнительных стандартных тестов ABA не требуют дополнительных затрат. Стандарты ABA тестов должны рассматриваться только как очень простой, грубый подход к попытке количественной оценки восприимчивости ARD минералогии с помощью использования геохимические данные. Чтобы выделить, какие минералы считаются полезными в различных методологиях и какие данные дают различные данные эти и последующие различия в НПН.
Хотя для точной количественной оценки необходима хорошая калибровка и контроль качества каждой руды и особое внимание к подготовке проб минералогии, эти относительно новые методы способны производить необходимые данные в разумные сроки и по конкурентоспособным ценам.(В настоящее время анализ по Автоматизированной количественной минералогии затрат в том же диапазоне, что и минералогическая интерпретация тонкого разреза путем квалифицированный минералог). Кроме того, они могут количественно определить содержание микроорганизмов не обнаруживающихся никакими другими аналитическими методами. Это может быть особенно важно, если некоторые микроэлементы связаны с растворимыми минералами, такими как сульфаты металлов или хлориды. Однако, для прогнозирования поведения микроэлементов необходимо дополнительно провести более детальную геохимическую характеристику минералов. Это может быть сделано, например, последовательными извлечениями, где можно количественно определить концентрацию микроэлементов в реактивных группах минералов. Кроме того, последовательные извлечения имеют преимущество с точки зрения сроков выполнения работ и цен по отношению к некоторым из них и предоставить данные для кислотно-щелочного учета с высоким разрешением. Хотя, цены на различные анализы в коммерческих лабораториях не могут быть такими, учитывая, что они меняются в зависимости от страны и спроса. Тесты ABA очень дороги по сравнению с предоставляемой ими информацией. Например, модифицированный тест Собека, который, по сути, представляет собой двухступенчатое последовательное извлечение, при котором только сера анализируется с помощью дополнительного титрования для CaNP обычно стоит половину или даже больше стоимости которая стоит семиступенчатой последовательной экстракции с анализом 31 элемент в каждой установке для выщелачивания. Таким образом, полученная геохимическая информация. Последовательная экстракция намного дешевле и дает гораздо больше информации об образце по сравнению с простыми стандартными процедурами АВА. Дополнительные передовые аналитические инструменты для определения геохимических характеристик могут быть необходимы, как SEM-EDS, микрозонд или лазер-ICP-MS, где может быть обнаружена незначительная концентрация металла в определенных минералах, и количественно и, следовательно, их высвобождение в соответствии с конкретными геохимическими характеристиками.
