Дізнайтеся, як новий інструмент Kriging Neighbourhood Analysis у K-MINE допомагає оптимізувати параметри криґінгу для точної оцінки мінеральних ресурсів. Покроковий огляд налаштування дискретизації, розмірів блоків та кількості проб.
Транскрипція відео
Новий інструмент геостатистичного аналізу в K-MINE
У новому релізі K-MINE представлено важливий інструмент для геостатистичного аналізу - Kriging Neighbourhood Analysis (KNA). Цей модуль дозволяє геологам оптимізувати параметри криґінгу для досягнення максимальної точності оцінки мінеральних ресурсів.
Підготовка до виконання KNA
Перед запуском аналізу околиць методом криґінгу необхідно виконати попередній статистичний аналіз вихідних даних. Це включає побудову карт анізотропії та визначення моделей варіограм для трьох осей еліпсоїда пошуку. Після завершення цих підготовчих етапів користувачі можуть переходити безпосередньо до виконання KNA.
Оцінка параметрів дискретизації блоків
Під час оцінки дискретизації користувач має можливість обрати наявну блочну модель у поточному проєкті або задати віртуальні розміри блоків вручну за осями X, Y та Z. Залежно від заданої кількості точок дискретизації вихідний блок рівномірно поділяється на відповідну кількість комірок за кожним напрямком.
Критерії оптимізації та умовне зміщення
Основними критеріями оптимізації процесу криґінгу є показники умовного зміщення. До них належать кут нахилу регресії та ефективність криґінгу. Ці параметри дозволяють оцінити якість інтерполяції та забезпечити реалістичність результатів геологічної оцінки.
Оптимізація розмірів блоків блочної моделі
Визначивши оптимальне значення дискретизації, геологи переходять до наступного етапу - оптимізації розміру блоків. K-MINE дозволяє задати будь-яку кількість варіантів розмірів блоків та обрати серед них оптимальний на основі результатів аналізу.
Визначення кількості проб та контроль негативних ваг
Наступний крок передбачає визначення оптимальної кількості проб для оцінки та контроль негативних ваг криґінгу. Ці параметри безпосередньо впливають на показники умовного зміщення та загальну якість оцінки мінеральних ресурсів.
Підтримка різних методів криґінгу
K-MINE підтримує різноманітні методи криґінгу для оцінки вмісту блоків на основі сусідніх проб. До них належать простий криґінг, звичайний криґінг, криґінг із зовнішнім дрейфом, кокриґінг та інші геостатистичні методи інтерполяції.
Результати аналізу KNA
Kriging Neighbourhood Analysis допомагає визначити оптимальну кількість проб для врахування, максимальну відстань від оцінюваного блоку та правила зважування даних. Результатом є набір оптимізованих параметрів криґінгу, що забезпечує високу точність та реалістичність геологічних оцінок блочної моделі.