От данных опробования до подсчёта запасов в K-MINE

Как из исходной базы данных опробования получить обоснованный подсчёт запасов?

На практическом воркшопе мы пройдём весь маршрут работы в K-MINE:

• контроль качества данных скважин;
• композитирование проб;
• построение пластовой блочной модели;
• оценка запасов и формирование сводной таблицы.

Отдельный блок посвящён применению машинного обучения и сравнению ML-подхода с классической блочной моделью по тоннажу и содержанию полезного компонента.

Программа

Обработка данных опробования в K-MINE

• Контроль качества базы данных скважин и горных выработок.
• Изучение структуры исходных данных: координат устья, инклинометрии, интервалов опробования и содержания полезного компонента.
• Автоматическая проверка ошибок: перекрытий интервалов, «дыр» в данных и некорректных отметок.
• Композитирование проб — усреднение длины интервалов для последующего блочного моделирования.

Построение пластовой блочной модели

• Основные аспекты настройки задачи для создания пластовой блочной модели.
• Инструменты для расщепления пластов.
• Создание структурных блоков и маркерных пластов с помощью каркасного моделирования.
• Настройка параметров блоков: выбор оптимального размера субблоков и добавление свойств.
• Заполнение блоков качественными показателями методом обратных расстояний.

Построение блочной модели с использованием ИИ

• Сравнение традиционного подхода и алгоритмов машинного обучения.
• Основные параметры настройки ML-алгоритма.
• Выделение границ рудных тел.
• Speed-up: сравнение времени, затраченного на ручное моделирование и моделирование с применением ИИ.

Оценка запасов и сравнительный анализ моделей

• Расчёт объёмов, тоннажа и средних содержаний.
• Применение срезов и бортового содержания (cut-off grade) для подсчёта руды и вскрыши.
• Формирование итогового отчёта и сводной таблицы запасов в K-MINE.
• Сравнение результатов классической и созданной с применением ИИ блочных моделей по тоннажу и содержанию.

Кому будет полезен воркшоп

• геологам и ресурсным геологам;
• специалистам по подсчёту запасов;
• руководителям геологических служб;
• горным инженерам;
• техническим директорам;
• всем, кто строит модели месторождений, защищает подсчёт запасов или оценивает целесообразность внедрения ИИ-моделирования.