Метод создания сетки
Во вкладке Метод построения сетки в диалоговом окне Построение сеток выберите необходимый метод для работы. Выбор метода построения зависит от ваших требований и от типа данных, с которыми вы будете работать.
Кроме этого, у вас имеется возможность использовать опцию Выровнять сетку - смотрите Сгладить сетку.
Метод
За исключением метода БЛИЖАЙШЕГО СОСЕДА и тех методов, в которых применяется Минимальная кривизна (МИНИМАЛЬНАЯ КРИВИЗНА и МЕТОД ОБРАТНЫХ РАССТОЯНИЙ + МИНИМАЛЬНАЯ КРИВИЗНА), во всех методах используется функция поиска, которая ищет точки данных вокруг каждого узла сети и обрабатывает эту информацию, чтобы вам стало понятно, какое значение лучше всего использовать для данного узла.
Функция поиска использует эллипс, передвигая его от узла к узлу и рассчитывая значение при каждом передвижении, применяя математические операции к точкам данных, попадающим в эллипс. Вы можете графически отобразить эллипс поиска и то, как он передвигается.
МЕТОД ОБРАТНЫХ РАССТОЯНИЙ
Вес, заданный для каждой точки, попадающей в эллипс поиска, обратно пропорционален значению расстояния от центра, возведенному в степень, указанную в поле ввода Степень.
МЕТОД АНИЗОТРОПНЫХ ОБРАТНЫХ РАССТОЯНИЙ
При работе с этим методом, вес, заданный каждой точке, обратно пропорционален ее расстоянию от центра эллипса поиска, разделенного на расстояние к периметру эллипса поиска (по той же оси). Таким образом, точке, расположенной в периметре эллипса поиска по малой оси, и другой точке, расположенной в периметре эллипса поиска по главной оси, при расчете оценки блока будет задан одинаковый вес. К точке, лежащей на половине расстояния вдоль любой оси, будет применено взвешенное расстояние, в два раза превышающее взвешенное расстояние точки по периметру вдоль той же оси (для расчета этих расстояний для точек, которые не попадают на ось, используется триангуляция)
КРИГИНГ
Если вы выбираете КРИГИНГ в качестве метода построения сетки, перед этим вам нужно использовать функцию Полувариограммы (и, скорее всего, функцию Поверхности трендов) в меню Статистика, чтобы создать соответствующую модель полувариограммы. Вам необходимо будет записать и указать параметры модели.
Для следующих двух методов эллипс поиска не используется (и кнопка поиска данных неактивна).
МИНИМАЛЬНАЯ КРИВИЗНА
С помощью метода МИНИМАЛЬНОЙ КРИВИЗНЫ предпринимается попытка подогнать кривые с наименее резкими изгибами между точек и создать сглаженные контуры.
Метод Минимальной кривизны подходит для работы с базами данных, точки которых являются рассеянными и неравномерными. Невысокие результаты работы будут получены при использовании баз данных, точки которых расположены достаточно плотно (например полученных из файлов изолиний).
Если вам необходима более подробная информация, перейдите к теме "Построение сетки с непрерывными сплайнами" Х.Ф. Смит и П. Вессель (Март 1990) ГЕОФИЗИКА, Т. 55, № 3: СТР. 293-305. (H.F. Smith and P. Wessel (March 1990) GEOPHYSICS VOL 55, NO 3: Pages 293-305.)
МЕТОД ОБРАТНЫХ РАССТОЯНИЙ + МИНИМАЛЬНАЯ КРИВИЗНА
С помощью этого метода создается сетка с постоянным размером ячеек и с очень большим радиусом поиска, который включает в себя все точки файла ввода. После этого, грубая модель, созданная с помощью метода обратных расстояний, будет использована в качестве вводных данных в сплайн минимальной кривизны.
Сплайн минимальной кривизны, используемый здесь, отличается от "правильного" метода минимальной кривизны, описанного Бриггсом и широко применяемого.
БЛИЖАЙШИЙ СОСЕД
Выбирается ближайшая к узлу точка и используется ее значение. Если на данном расстоянии имеется больше одной точки, значения можно усреднить или использовать максимальные или минимальные.
СПЛАЙН ТОНКОЙ ПЛАСТИНЫ
С помощью этого метода точки сети интерполируются с использованием разбиения домена и сплайна тонкой пластины (TPS).
Для данного метода количество точек ввода не может превышать 3000. При этом имеется обходное решение - вы можете добавить поле RANDOM в Файл ввода и заполнить это поле случайными числами от 1 до 3000. Чтобы использовать треть точек в файле, примените фильтр, в котором значения в поле RANDOM будут менее 1000.
Алгоритм интерполяции ABOS
ABOS (Аппроксимация / интерполяция на основе сглаживания).
Степень
При работе с Методом обратных расстояний и Методом анизотропных обратных расстояний, указываемые здесь значения определяют границы, до которых точки, отдаленные от узлов, будут влиять на вычисляемое значение. Ваш выбор будет зависеть от типа и распределения данных.
Точное присвоение
Если выбрана эта опция, интерполятор заходит в каждую ячейку сетки и собирает ряд близлежащих точек, соответствующих критериям. После этого интерполятор определяет, попадет ли какая-либо соседняя точка (соответствующая критериям) в пределы ячейки сетки. Если одна или несколько точек попадают в границы ячейки, интерполятор рассчитывает арифметическое среднее значение, используя только те точки, которые "находятся в ячейке". Затем значение присваивается соответствующей ячейке сети.
Эта опция отключена, если вы выбрали метод МИНИМАЛЬНОЙ КРИВИЗНЫ, метод ОБРАТНЫХ РАССТОЯНИЙ + МИНИМАЛЬНОЙ КРИВИЗНЫ, метод БЛИЖАЙШЕГО СОСЕДА или СПЛАЙН ТОНКОЙ ПЛАСТИНЫ.
Сгладить сетку
(Необязательно) Поставьте флажок в поле опции Выровнять сетку и выберите ОДНУ или ДВЕ соседние ячейки (опция ОДИН и ДВА). В первом случае текущее значение ячейки преобразуется в среднее оценки восьми соседних ячеек, во втором случае оно преобразуется в среднее оценки двадцати четырех ячеек, как показано на рисунке.
Выравнивание лучше всего применять к обширным областям с небольшим количеством ячеек. Если вы будете использовать эту опцию при наличии больших ячеек в маленьких областях, результаты могут не совпасть с вашими ожиданиями.
Натяжение
С помощью метода МИНИМАЛЬНОЙ КРИВИЗНЫ предпринимается попытка подогнать кривые с наиболее резкими изгибами между точек и создать сглаженные контуры. Вы можете контролировать, насколько близко кривая подходит исходным данным, используя параметр "натяжения". Чем выше значение натяжения, тем ближе к оригиналу будет форма сглаживаемого стринга.
Алгоритм интерполяции ABOS
ABOS ABOS (Аппроксимация / интерполяция на основе сглаживания) производит схожие результаты по сравнению с кригингом (без эффекта самородка, без негативных весов), но значительно быстрее.
Параметры модели кригинга
Если в качестве метода построения сетки вы выбрали КРИГИНГ, вам необходимо принять во внимание следующие параметры и настройки:
- Все направления Выберите данную опцию, чтобы задать параметры модели вариограммы только для основного направления. Выбранный вами тип модели, повлияет на параметры и элементы, которые будут доступны для работы. Нажмите на клавишу F3, чтобы загрузить сохраненный набор форм. Для того чтобы определить параметры модели полувариограммы, щелкните правой кнопкой мыши и выберите из контекстного меню опцию Правка (F4).
- Несколько направлений Выберите данную опцию, чтобы задать параметры модели вариограммы для основного направления. Вы также можете указать параметры модели для второго и третьего направления. Нажмите на клавишу F3, чтобы загрузить сохраненный набор форм. Для того чтобы определить параметры модели полувариограммы, щелкните правой кнопкой мыши и выберите из контекстного меню опцию Правка (F4).
Смещение
Выберите Тип смещения. БЕЗ СМЕЩЕНИЯ подразумевается, что данные неизменны и в этом случае применяется простой (или точечный) кригинг. Опция ЛИНЕЙНОЕ для определения смещения применяет уравнение первого порядка, опция КВАДРАТИЧНОЕ применяет для определения смещения уравнение второго порядка.
Обнулить отрицательные веса кригинга
Если в качестве метода построения сетки выбран метод КРИГИНГ, используйте эту опцию, чтобы откорректировать негативные веса таким образом, чтобы они не влияли на процесс. Если эта опция НЕ выбрана, некоторые конфигурации положений проб могут генерировать ячейки с небольшим отрицательным значением, при этом все пробы будут иметь значение равные или больше 0.
Поиск
Используйте группу параметров Поиск, чтобы определить форму, размер и другие характеристики эллипсоида поиска. Опции поиска не применяются при работе с методами МИНИМАЛЬНАЯ КРИВИЗНА, МЕТОД ОБРАТНЫХ РАССТОЯНИЙ + МИНИМАЛЬНАЯ КРИВИЗНА, БЛИЖАЙШИЙ СОСЕД и ABOS.
Фигура поиска
Вы можете выбрать фигуру поиска - ЭЛЛИПС или КРУГ. Круг используется чаще, однако в некоторых случаях для ваших данных больше подойдет эллипс.
Радиус поиска
Если Фигурой поиска является СФЕРА (круг), примите параметр [АВТО] как настройку по умолчанию или задайте радиус сферы поиска данных в единицах оси X.
Если радиус поиска не указан [АВТО], он автоматически рассчитывается как 10% от размера сетки в измерении X.
Радиус поиска по X и Y
Если в качестве Фигуры поиска задан ЭЛЛИПСОИД, примите параметр [АВТО] как настройку по умолчанию или укажите радиус эллипсоида в направлениях X и Y. В целом, для наибольшей эффективности работы, следует начать с радиуса в 1,5-2 раза больше шага поверхности сетки.
Если радиусы поиска X или Y не указаны [АВТО], они автоматически рассчитываются как 10% от размера сетки в измерении X.
Угол поворота
Эллипс поиска можно исказить, если при изучении исходных данных вы пришли к выводу, что такая форма эллипса подойдет в большей степени. Укажите поворот эллипса поиска в градусах, он измеряется по часовой стрелке от нуля.
Использовать точки за пределами сетки
(Необязательно) С помощью этой опции вы можете включить точки, находящиеся за пределами сети (но попадают в эллипсоид поиска).
Секторы
Это число определяет на сколько частей будет поделена область поиска данных.
Чтобы определить, сколько точек данных может быть использовано в пределах всей фигуры поиска, максимальное количество точек умножается на количество секторов. Например, если вы выбрали ЧЕТЫРЕ сектора, фигурой поиска является круг, максимальное количество точек - 15, тогда будут использоваться ближайшие 15 точек в каждом секторе круга, итого - 60 точек.
Данная опция поможет избежать эффекта кластеризации, вызванного нерегулярной разведочной сетью.
Максимальное количество точек в секторе
Максимальное количество точек, которое используется при оценке блока. Эта командная строка является обязательной для заполнения. Значение должно быть больше нуля. Максимальное допустимое количество составляет 150 точек.
Если определено более одного сектора, каждый сектор может независимо работать с максимальным количеством точек.
(например 150 точек x 4 сектора = 600 точек)
Если количество точек в секторе превышает максимально допустимое, используются ближайшие точки.
Минимальное расстояние
Укажите минимальное расстояние в единицах данных оси Х. Алгоритм оценки будет использовать это значение в качестве расстояния между точкой данных и центром оцениваемого блока.
Он работает в ситуации, когда значение точек данных, расположенных очень близко к центру оцениваемого блока, становится фактическим значением блока, подавляя другие точки данных, расположенные в пределах эллипса поиска.
Если расстояние между точкой данных и центром блока меньше указанного здесь значения, вводимое значение будет использоваться вместо истинного расстояния.
Дубликаты точек
Выберите способ, с помощью которого функция будет работать с дубликатами точек: ПРОПУСКАТЬ, брать СРЕДНЕЕ, либо МАКСИМАЛЬНОЕ или МИНИМАЛЬНОЕ значение. Дубликаты точек - это точки, которые имеют одинаковые координаты, но отличающиеся значения данных.
Примечание: дубликаты определяются их местоположением X-Y. Если существует комбинация X-Y, используется первый экземпляр. Все остальные экземпляры этой комбинации X-Y рассматриваются как дубликаты и игнорируются.
Смотрите: Дублирующиеся точки
