Оценка

Во вкладке Блочная модель, в группе Оценка:

• Click Grade Copilot to use cloud-based neural network modelling to populate a block model or volume file with numerical and/or categorical data.

  

• Нажмите Интерполятор содержаний, чтобы выполнить интерполяцию атрибутов и нескольких областей с помощью таких процессов, как Kriging и IDW.

  

• для моделирования однородных месторождений или месторождений с относительно постоянным уклоном и падением используйте процесс Метод обратных расстояний. Если месторождение имеет различные структуры, вы можете создать отдельные объемы (домены) для каждой из структур и скорректировать ориентацию эллипсоида поиска в соответствии с каждым доменом.

• нажмите на Кригинг, чтобы заполнить блочную модель, используя метод кригинга или кокригинга.

• нажмите на Ранговый кригинг, чтобы заполнить блочную модель, используя однородное распределение данных.

• нажмите на опцию Полииндикаторный Кригинг, чтобы определить набор значений бортовых содержаний и применить метод индикаторного кригинга к каждому бортовому содержанию.

• вы можете применить опцию Полииндикаторный кригинг | Сгенерировать борта, чтобы создать бины бортов (ниже или выше порогового значения) для Полииндикаторного кригинга.

   

• Выберите Полииндикаторный кригинг | Инспектор вариограмм для сравнения и визуальной проверки вариограмм, полученных из набора бортовых значений MIK (полииндикаторного кригинга).

• опция Статистика рассчитывает среднее значение, значение медианы и стандартное отклонение для каждого блока в блочной модели. Функция вычисляет эти значения с помощью точек данных, содержащихся в блоке.