什麼是礦石品位？
礦石品位（ore grade）指的是一份岩石樣品中，有價金屬佔樣品總質量的比例。它是礦業經濟中最關鍵的一個數字，因為一座礦床值不值得開採與選冶，往往就取決於品位高低。銅、鉛、鋅等賤金屬（基本金屬）通常以百分比（%）表示；金、銀等貴金屬含量極低，則習慣以「克／公噸」（g/t）表示。
如何使用本計算器
請輸入化驗樣品的重量（公克）、該樣品中實測或回收到的金屬質量（公克），必要時再填入礦床的礦石總噸位。計算器會回傳以百分比表示的品位、換算後的克／公噸品位，以及礦床含金屬總量的估算值。
公式說明
品位就是金屬質量與樣品質量的比值，再換算成百分比：
其中 m_{metal} 為金屬質量、m_{sample} 為樣品質量，兩者單位必須相同。克／公噸的數值為 ((m_{metal}) ÷ (m_{sample})) × 10^{6}；含金屬總量則為 ((Grade) ÷ (100)) × T_{ore}。
實例演算
假設一份化驗樣品重 1,000 g，其中含有 15 g 金屬，而該礦床的礦石量為 5,000 t。品位為：
含金屬總量為：
各金屬的常見礦石品位
下表為全球礦業界常見的概略區間，說明實際開採礦石大致有多「富」，並列出指標性的邊界品位（cut-off grade，即值得選冶而非視為廢石的最低品位）。單位以百分比（%）或克／公噸（g/t）呈現，與本計算器的輸出一致。這些數字是產業界的廣泛通則，並非依附於任何單一國家的標準，各礦床的實際數值差異也相當大。
| 金屬 | 常見開採品位 | 約略經濟邊界品位 | 一般說明 |
|---|---|---|---|
| 銅（Cu） | 約 0.4–2% | 約 0.2–0.4% | 大型露天斑岩銅礦多在區間偏低端開採；地下脈狀或矽卡岩礦床品位通常較高。 |
| 金（Au） | 約 1–10 g/t | 約 0.3–0.5 g/t（露天）；約 2–5 g/t（地下） | 低邊界品位適合大量露天堆浸或磨礦處理；地下開採成本高，需要更高品位才划算。 |
| 銀（Ag） | 約 50–500 g/t | 各礦床差異極大 | 常以鉛、鋅、金或銅礦的副產品形式產出，因此單獨計算邊界品位的意義有限。 |
| 鋅（Zn）／鉛（Pb） | 約 3–10% | 約 2–4% | 多見於多金屬礦床（如沉積岩容礦型或火山塊狀硫化物 VMS 礦床）共同開採，並常伴有銀的副產收益。 |
| 鎳（Ni） | 約 0.5–2% | 約 0.3–0.5%（硫化礦） | 硫化鎳礦品位通常較高，處理成本也低於紅土鎳礦。 |
邊界品位並不是固定常數：它會隨金屬價格、開採方式（露天或地下）、選冶與回收成本、開採深度以及副產品收益而變動。同樣的品位，在某座礦山是有經濟價值的礦石，在另一座礦山可能只是廢石。請把上述區間當成理解化驗結果的一般參考，而非任何特定專案的判斷門檻。
如何解讀你的礦石品位
本工具算出的品位（無論以百分比或克／公噸表示），代表目標金屬在樣品中的濃度，計算方式為 Grade (%) = ((Metal Mass) ÷ (Sample Mass)) × 100。它描述的是礦石有多「富」，但單憑品位還無法判斷開採是否有利可圖。
比較實用的第一步，是把算出的品位對照上表中該金屬的常見開採品位與邊界品位。礦業經濟上常見的解讀框架如下：
- 高品位礦石明顯高於該礦床的邊界品位。每公噸礦石含金屬更多，因此要產出同樣的金屬量，需要開採與處理的噸數更少，對成本與價格波動的容忍度通常也較高。
- 低品位或邊際礦石接近邊界品位。在大規模作業或金屬價格走高時仍可能有經濟性，但對成本、回收率與價格變動更為敏感。
- 品位低於邊界值的物料一般視為廢石，因為其所含金屬的價值低於開採與處理的成本。
品位只是經濟可行性的其中一項輸入。真正能出售的金屬量取決於回收率（選廠實際能提取的比例，往往遠低於 100%）；而回收到的金屬能否獲利，則要看當時的金屬價格與每公噸的採礦加選冶總成本。品位高但回收率差、成本高或行情低迷，仍可能無利可圖；反之，品位普通但採用低成本大規模開採、回收率良好，也可能具備可行性。以上為礦業經濟中品位解讀方式的一般性說明，並非投資或財務建議；實際專案決策仍須仰賴針對各礦床的詳細技術與經濟評估報告。
使用注意事項與精準校對原則（6 大核心守則）
📐 1. 嚴格對齊輸入量綱與單位
輸入各項數值時請務必確認量綱（例如小時、天數、金額、百分比），避免單位不匹配引發推算偏差。
🔒 2. 純前端本機毫秒級隱私保障
所有計算邏輯 100% 在您的終端瀏覽器內完成，資料絕不上傳伺服器，嚴格守護商業與個人隱私。
📊 3. 符合公認學術與產業計算模型
演算法嚴格遵循國際通用數學公式與標準計算模型，經多重情境交叉核對，數值嚴密精確。
📋 4. 一鍵複製與免登入 PDF 匯出
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🔄 5. 多情景敏感度動態對比
建議針對極端值與多組預期情景分別試算，觀察輸出數據的波動區間，輔助做出更穩健的決策。
🛡️ 6. 專業諮詢與日常參考免責聲明
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